Contenido

• etapas
• Parte 1 Estudios de Posgrado
• Parte 2 Adquiere las habilidades necesarias
• Parte 3 Obteniendo experiencia profesional
• Parte 4 Reclutamiento exitoso

En este artículo: Educación de posgrado Tomando las habilidades necesarias Trayendo una experiencia profesional Recuperando el reclutamiento 19 Referencias

Con el desarrollo y la multiplicidad de empresas, existe una creciente necesidad de sistemas de datos. Si le apasionan los números, si le gusta resolver problemas y transmitir sus conocimientos a otros, una carrera como analista de datos sería la elección perfecta para usted. Un título universitario, buenas habilidades analíticas y una valiosa experiencia profesional forman la suma de los requisitos para iniciar su carrera como analista de datos y tener éxito.

etapas

Parte 1 Estudios de Posgrado

1. 
   

   
   Obtenga una licencia La mayoría de los trabajos básicos para analistas de datos requieren al menos una licenciatura en áreas como matemáticas, estadística, economía, marketing, finanzas o TI.

2. 
   

   
   Decide si es apropiado tener una maestría o un doctorado. Los puestos de analista de datos de alto nivel pueden requerir una maestría o un doctorado, a pesar de que también garantizan un salario más alto. Si está interesado, piense en los títulos universitarios adicionales que serían mejores para avanzar en su carrera.
   • Como títulos académicos apropiados, es posible que desee considerar una maestría en ciencia de datos o análisis de datos de marketing y marketing.

3. 
   

   
   
   
   Regístrese para clases particulares. Si cree que necesita ayuda en el cálculo infinitesimal o si desea obtener más información sobre la codificación, regístrese en cursos, en persona o en línea, eso le proporcionará las habilidades que necesita para convertirse en un analista de datos.
   • Cuando busque cursos, verifique si una escuela o universidad en su comunidad está organizando un seminario u ofreciendo cursos en el campo de su elección. También puede haber talleres de capacitación en su área a los que pueda asistir.

Parte 2 Adquiere las habilidades necesarias

1. 
   

   
   Domina el álgebra del nivel universitario. Los analistas de datos trabajan constantemente con números. Por lo tanto, debe asegurarse de sentirse cómodo con las matemáticas. Es importante comprender bien el álgebra de nivel universitario: deberá poder interpretar y representar gráficamente diferentes funciones. También deberá poder resolver problemas del mundo real.
   • También sería útil dominar el cálculo infinitesimal con varias variables y el álgebra lineal.

2. 
   

   
   
   
   Tener una buena comprensión de las estadísticas. Para convertirse en un analista de datos, deberá poder interpretar los datos y ahí es donde entran las estadísticas. Comience con las estadísticas de la escuela secundaria o la universidad antes de llegar a la información más compleja necesaria para el trabajo.
   • La media, la mediana, la desviación estándar y la moda (el valor dominante) son ejemplos de conceptos en estadística que debes aprender en la escuela secundaria o en la universidad.
   • También será útil un buen conocimiento de las estadísticas descriptivas e inferenciales.

3. 
   

   
   Afina tus habilidades de programación y programación. Incluso si no necesita experiencia en programación o programación para comenzar a trabajar como analista de datos, debe tener alguna idea de estas áreas. Comience aprendiendo a usar programas como Python, R y Java antes de pasar a otras herramientas más complejas.
   • El lenguaje informático SQL también es bastante utilizado por los analistas de datos.
   • Puede tomar cursos en línea de codificación y programación.

4. 
   

   
   Desarrollar habilidades de comunicación y presentación. Una vez que se analizan sus datos, deberá poder chatear con otras personas. Prepárese para poder explicar información compleja de su investigación a personas que no están en el campo y hacerle entender. Practique también presentar sus datos de forma visual y práctica.
   • Debe poder comunicar sus datos tanto visual como verbalmente. Comprenda cómo funcionan herramientas como ggplot y matplotlib para ilustrar sus descubrimientos.

5. 
   

   
   Familiarícese con Microsoft Excel. Como organizar datos y hacer cálculos es parte de sus habilidades como analista de datos, debe dominar Excel. Hay muchos tutoriales en video en línea, así como sitios gratuitos que lo ayudarán a aprender todo sobre el mejor uso de Excel.

6. 
   

   
   Obtenga más información sobre el aprendizaje automático. En el campo del análisis de datos, es importante poder enseñarle a una computadora cómo usar un conjunto de datos para hacer predicciones o tomar decisiones. Busque cursos en línea que puedan enseñarle todo sobre el aprendizaje automático. Con suerte, algunos de estos cursos serán gratuitos.
   • Comprender el aprendizaje automático requiere un conocimiento básico de programación y estadísticas.
   • Hay tres tipos de aprendizaje automático: aprendizaje supervisado, aprendizaje de refuerzo y aprendizaje no supervisado.
   • Como ejemplo de aprendizaje supervisado, utilizamos el filtro en la bandeja de entrada para bloquear el spam identificado como spam. Cuando Netflix hace una sugerencia de series o películas que podrían interesarle, hablamos de aprendizaje no supervisado. Un automóvil automático capaz de visualizar y adaptarse a su entorno funcionaría bajo un sistema de aprendizaje por refuerzo.

Parte 3 Obteniendo experiencia profesional

1. 
   

   
   Busque empresas que necesiten análisis de datos. Concentre su búsqueda de empleo en empresas que tienden a tener una mayor necesidad de analistas de datos que otras. Las agencias de marketing, las compañías tecnológicas y las instituciones financieras tienden a reclutar analistas de datos a quienes se les encargará interpretar los datos y explicarlos en términos más simples.
   • Consulte los sitios web de las empresas que le interesan para ver si tienen vacantes o hacer una búsqueda global en línea. Si conoce a alguien que trabaja en el campo, pregúntele si sabe de una vacante.

2. 
   

   
   Solicitar una pasantía Las pasantías son un trampolín para encontrar trabajo en una gran empresa. La mayoría de las veces, para obtener una pasantía en este campo, debe estar inscrito en un programa que le otorgue un diploma antes de presentar la solicitud. Dependiendo del sector de actividad, tendrá que dominar la programación Python, R o SQL. Dominar estos tres idiomas es un activo real.
   • La mayoría de estas oportunidades laborales son pasantías gratuitas o de verano. Por lo tanto, intente preguntar antes de aplicar para conocer todos los detalles.

3. 
   

   
   Únase a una organización comercial. Las organizaciones comerciales ofrecen recursos únicos para operar, como talleres de capacitación, oportunidades para establecer contactos o centros de ayuda en línea. Hay varias organizaciones especializadas en análisis de datos, como la Sociedad Francesa de Estadística (SFdS). Haga una búsqueda en línea para ver si desea unirse a uno de ellos.
   • Para unirse a una organización comercial, vaya al sitio web de su asociación para obtener más información sobre los requisitos de membresía. Puede suscribirse de forma gratuita y tener acceso limitado a los recursos disponibles. Por lo general, hay diferentes niveles de membresía que le ofrecen beneficios dependiendo del monto de su suscripción.

4. 
   

   
   Apunta a trabajos básicos. Los trabajos básicos le brindarán el conocimiento y la valiosa experiencia que necesitará para obtener trabajos de alto nivel. Además, debe reconocerse que incluso los trabajos básicos ofrecen buenos salarios y las empresas buscan constantemente analistas estadísticos y analistas de negocios.
   • Los trabajos básicos generalmente requieren una licenciatura, en lugar de una maestría o doctorado.

Parte 4 Reclutamiento exitoso

1. 
   

   
   Escribir un CV profesional y carta de presentación. Su currículum y carta de presentación es la primera impresión que le da a los empleadores. Tómese el tiempo para resaltar sus habilidades y experiencias para demostrar que usted es la persona adecuada para el trabajo. Cuando termine, asegúrese de volver a leer su currículum para que no contenga ningún error.

2. 
   

   
   Investigue la compañía antes de la entrevista. Al hacer consultas sobre la compañía con anticipación, está seguro de venir a la oficina listo para tener una discusión seria sobre el trabajo. Visite el sitio web de la compañía para obtener más información sobre los proyectos en los que trabaja y los programas que utiliza.
   • Si la empresa está en una red social, visite su perfil para leer sus últimas publicaciones.

3. 
   

   
   Practica respondiendo preguntas potenciales. Haga una búsqueda en línea sobre las preguntas que generalmente se hacen en una entrevista. Luego practique con un amigo o grabe sus respuestas para ver si puede mejorar.
   • Aquí hay algunas preguntas potenciales: "¿Cuál es su concepción de big data? O "describa los problemas que los analistas de datos a menudo encuentran en su trabajo. "

4. 
   

   
   Prepárese para demostrar sus habilidades técnicas. Dependiendo de la posición, se le puede pedir que demuestre sus habilidades técnicas. Descubra qué tipos de programas utiliza la compañía antes del día de la entrevista y prepárese para demostrarle al entrevistador que se siente muy cómodo con estas herramientas.
   • Estas son algunas habilidades técnicas que puede tener: codificación, programación o análisis de datos utilizando diferentes recursos.

5. 
   

   
   Piense en las preguntas que podría hacerle al entrevistador. Al final de la entrevista, haga preguntas como: "¿Qué tipo de proyecto tendré que gestionar en general? ¿Qué programa prefiere usar para visualizar los datos? Las preguntas muestran su interés en el trabajo y pueden ayudarlo a destacarse de otros candidatos.