เนื่องจากจำนวนบริษัทเพิ่มขึ้นและความต้องการในด้านเทคโนโลยีการสื่อสารเพิ่มขึ้น ความต้องการของนักวิเคราะห์ข้อมูลของบริษัทก็เพิ่มขึ้นเช่นกัน หากคุณมีความหลงใหลในการดำเนินงานตัวเลข การแก้ปัญหา และการสื่อสารความรู้ของคุณกับผู้อื่น การใฝ่หาอาชีพในฐานะนักวิเคราะห์ข้อมูลอาจดูเหมือนเป็นทางเลือกที่สมบูรณ์แบบ! ก่อนหน้านี้ คุณต้องสำเร็จการศึกษาระดับปริญญาตรีในสาขาที่เกี่ยวข้องก่อน หลังจากนั้น ให้ใช้เวลาในการเรียนรู้ทักษะการวิเคราะห์ที่เกี่ยวข้องต่างๆ และเพิ่มพูนประสบการณ์ในด้านการวิเคราะห์ข้อมูล ใครจะไปรู้ ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า คุณจะประสบความสำเร็จในฐานะนักวิเคราะห์ข้อมูลมืออาชีพ!
ขั้นตอน
ส่วนที่ 1 จาก 4: การพัฒนาความสามารถทางวิชาการ
ขั้นตอนที่ 1 รับปริญญาตรี
ตำแหน่งงานว่างส่วนใหญ่สำหรับผู้เริ่มต้นมีไว้สำหรับผู้สมัครที่สำเร็จการศึกษาระดับปริญญาตรีและได้รับปริญญาตรีเท่านั้น ในการเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูล โดยทั่วไปคุณต้องสำเร็จการศึกษาระดับปริญญาตรีสาขาคณิตศาสตร์ สถิติ เศรษฐศาสตร์ การเงิน หรือวิทยาการคอมพิวเตอร์
ขั้นตอนที่ 2 กำหนดว่าคุณต้องการระดับ S2 หรือ S3 หรือไม่
ยิ่งตำแหน่งนักวิเคราะห์ข้อมูลสูง ระดับการศึกษาที่ผู้สมัครต้องมีก็จะยิ่งสูงขึ้น โดยทั่วไปแล้ว ตำแหน่งที่สูงก็เป็นสัดส่วนโดยตรงกับจำนวนเงินเดือนที่ได้รับเช่นกัน! หากคุณสนใจที่จะประกอบอาชีพอย่างจริงจังในฐานะนักวิเคราะห์ข้อมูล ให้ลองประเมินว่าปริญญาทางวิชาการมีความสำคัญเพียงใดในการบรรลุเป้าหมายนั้น
ตัวอย่างเช่น คุณสามารถศึกษาระดับปริญญาโทด้าน Data Science หรือ Business Analytics
ขั้นตอนที่ 3 เข้าเรียนในวิชาเฉพาะ
หากคุณต้องการปรับปรุงความเข้าใจเกี่ยวกับแคลคูลัสหรือการเขียนโปรแกรม ให้พิจารณาการเรียนออนไลน์หรือออฟไลน์ที่มีหัวข้อเฉพาะและเกี่ยวข้องที่หลากหลายซึ่งนักวิเคราะห์ข้อมูลจำเป็นต้องทำความเข้าใจ
หากเป็นไปได้ ให้เข้าร่วมการสัมมนาหรือเวิร์คช็อปที่เกี่ยวข้องกับสาขาวิชาที่จัดโดยมหาวิทยาลัยหรือสถาบันการศึกษาในท้องถิ่นอื่นๆ ด้วย
ส่วนที่ 2 ของ 4: การเรียนรู้ความสามารถที่จำเป็น
ขั้นตอนที่ 1 พีชคณิตมหาบัณฑิตในระดับมหาวิทยาลัย
ทุกวัน นักวิเคราะห์ข้อมูลทำงานกับตัวเลขหลายร้อยตัว ดังนั้น ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณมีทักษะทางคณิตศาสตร์ที่ดี อย่างน้อยที่สุด คุณควรเชี่ยวชาญพีชคณิตในระดับมหาวิทยาลัย สามารถตีความหน้าที่ต่างๆ และแสดงเป็นภาพกราฟิก และจัดการกับปัญหาที่เกิดขึ้นในชีวิตประจำวัน
อย่าลืมเข้าใจแนวคิดของแคลคูลัสหลายตัวแปรและพีชคณิตเชิงเส้น
ขั้นตอนที่ 2 ทำความเข้าใจสถิติ
ในการเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูลผู้เชี่ยวชาญ คุณต้องเข้าใจสถิติเพื่อตีความข้อมูลให้ดี เริ่มต้นด้วยการเรียนรู้แนวคิดทางสถิติพื้นฐานที่มุ่งเป้าไปที่นักเรียนระดับมัธยมปลายหรือมหาวิทยาลัย จากนั้นไปยังแนวคิดที่ซับซ้อนและท้าทายมากขึ้นซึ่งเกี่ยวข้องกับงานที่คุณสมัคร
- ค่าเฉลี่ย ค่ามัธยฐาน โหมด และค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือตัวอย่างบางส่วนของแนวคิดทางสถิติพื้นฐานที่คุณน่าจะเรียนในโรงเรียนมัธยมหรือมหาวิทยาลัย
- การมีความเข้าใจอย่างถ่องแท้เกี่ยวกับสถิติเชิงพรรณนาและสถิติเชิงอนุมานจะเป็นประโยชน์อย่างมากเช่นกัน
ขั้นตอนที่ 3 พัฒนาทักษะการเขียนโปรแกรมของคุณ
ในการเป็นผู้สมัครนักวิเคราะห์ข้อมูลที่แข็งแกร่ง อย่างน้อยต้องฝึกฝนแนวคิดพื้นฐานของการเขียนโปรแกรม และเข้าใจภาษาโปรแกรมทั่วไปบางภาษา เช่น Python, R และ Java ก่อนที่จะไปยังแนวคิดและภาษาโปรแกรมที่ซับซ้อนมากขึ้น
- ภาษาโปรแกรม SQL ยังเป็นที่นิยมในหมู่นักวิเคราะห์ข้อมูลอีกด้วย
- หากต้องการ ให้เข้าชั้นเรียนออนไลน์ต่างๆ เพื่อปรับปรุงความเข้าใจในการเขียนโปรแกรมข้อมูล
ขั้นตอนที่ 4 พัฒนาทักษะการนำเสนอและการสื่อสารของคุณ
หลังจากวิเคราะห์ข้อมูลแล้ว ขั้นตอนต่อไปที่คุณต้องทำคือการสื่อสารข้อมูลกับผู้อื่น ดังนั้นจงเรียนรู้ที่จะอธิบายข้อมูลที่ซับซ้อนเพื่อให้เข้าใจได้ง่ายขึ้นแม้กระทั่งคนธรรมดาทั่วไปและเรียนรู้การใช้โปรแกรมที่สามารถแสดงภาพการค้นพบข้อมูลเพื่อให้น่าสนใจและเข้าใจง่ายยิ่งขึ้น
นักวิเคราะห์ข้อมูลผู้เชี่ยวชาญต้องสามารถสื่อสารข้อมูลด้วยสายตาและวาจาได้ดี ดังนั้น ศึกษาเครื่องมือต่างๆ เช่น ggplot และ matplotlib เพื่อแสดงข้อมูลต่างๆ ที่คุณอาจพบ
ขั้นตอนที่ 5. ปรมาจารย์ Microsoft Excel
เนื่องจากนักวิเคราะห์ข้อมูลต้องเก่งในการจัดกลุ่มข้อมูลและคำนวณตัวเลข หนึ่งในแอปพลิเคชันที่ต้องเชี่ยวชาญคือ Excel ไม่ต้องกังวล ไซเบอร์สเปซมีวิดีโอแนะนำหลายร้อยรายการและเว็บไซต์ฟรีที่สามารถสอนแนวคิดพื้นฐานของ Excel ให้คุณได้
ขั้นตอนที่ 6 ทำความเข้าใจแนวคิดของการเรียนรู้ของเครื่อง
แนวคิดที่สำคัญอย่างหนึ่งในกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลคือการเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งหมายถึงความสามารถของคอมพิวเตอร์ในการทำนายหรือตัดสินใจอย่างอิสระหลังจากตรวจสอบข้อมูลที่มีอยู่ทั้งหมด หากต้องการเรียนรู้แนวคิดนี้ ให้ลองเข้าชั้นเรียนออนไลน์ ซึ่งบางชั้นเรียนสามารถเข้าถึงได้โดยไม่มีค่าใช้จ่าย
- เพื่อให้เข้าใจแนวคิดเหล่านี้ ก่อนอื่นคุณต้องเข้าใจแนวคิดพื้นฐานของการเขียนโปรแกรมและสถิติก่อน
- แมชชีนเลิร์นนิงมีสามประเภท ได้แก่ การเรียนรู้ภายใต้การดูแล การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล และการเรียนรู้เพื่อสร้างแผนที่สถานการณ์เพื่อให้ได้ผลลัพธ์สูงสุด (การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง)
- ตัวอย่างของการเรียนรู้ภายใต้การดูแลคือความสามารถของอีเมลในการกรองกล่องจดหมายเข้าและสแปมกลุ่มในโฟลเดอร์ที่แยกจากกัน ในขณะเดียวกัน ตัวอย่างของการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลคือเมื่อ Netflix แนะนำซีรีส์หรือภาพยนตร์ทางโทรทัศน์ที่เหมาะกับรสนิยมของคุณ และตัวอย่างของการเรียนรู้แบบเสริมกำลังคือรถยนต์ไร้คนขับที่สามารถสังเกตและปรับให้เข้ากับสภาพแวดล้อมได้
ตอนที่ 3 ของ 4: การแสวงหาประสบการณ์
ขั้นตอนที่ 1 ค้นหาอุตสาหกรรมที่ต้องการนักวิเคราะห์ข้อมูล
มุ่งเน้นการค้นหาของคุณในอุตสาหกรรมที่อาจต้องการนักวิเคราะห์ข้อมูลมากที่สุด ตัวอย่างเช่น บริษัทการตลาด บริษัทเทคโนโลยี และสถาบันการเงินมักจะต้องการนักวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อแปลข้อมูลของบริษัทและถอดรหัสด้วยเงื่อนไขที่เข้าใจง่าย
ค้นหาโอกาสทางอาชีพที่พวกเขาเสนอในเว็บไซต์ของบริษัท หรือค้นหาหน้า Google หากคุณไม่ได้ติดตามบริษัทใดบริษัทหนึ่ง หากคุณมีเพื่อนหรือญาติที่ทำงานในอุตสาหกรรมเหล่านี้ ให้ถามว่ามีโอกาสทางอาชีพที่คุณลองทำได้หรือไม่
ขั้นตอนที่ 2 ลองฝึกงานในฐานะนักวิเคราะห์ข้อมูล
การฝึกงานเป็นสะพานเชื่อมที่ทรงพลังมากในการเป็นพนักงานประจำในบริษัทในฝันของคุณ โปรแกรมฝึกงานส่วนใหญ่เปิดเฉพาะผู้ที่มีวุฒิการศึกษา (เช่น D3 หรือปริญญาตรี) แม้ว่าจะขึ้นอยู่กับอุตสาหกรรมที่คุณเลือกจริงๆ แต่คุณมักจะต้องมีความเชี่ยวชาญในภาษาการเขียนโปรแกรม เช่น Python, R หรือ SQL แน่นอนว่ามันจะดีกว่ามากถ้าคุณเชี่ยวชาญทั้งสาม!
โดยทั่วไป นักศึกษาฝึกงานไม่ได้รับค่าจ้างและได้รับการว่าจ้างเพียงไม่กี่เดือนเท่านั้น ดังนั้นโปรดตรวจสอบรายละเอียดทั้งหมดที่บริษัทลงประกาศก่อนสมัคร
ขั้นตอนที่ 3 เข้าร่วมองค์กรการค้า
นี่เป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพมากในการขยายโอกาส เพิ่มความสัมพันธ์ เพิ่มพูนความรู้โดยการเข้าร่วมสัมมนาต่างๆ หรือตอบคำถามใดๆ ที่คุณมีเกี่ยวกับอาชีพนักวิเคราะห์ข้อมูล ในระดับสากล มีองค์กรที่เกี่ยวข้องกับนักวิเคราะห์ข้อมูล เช่น TechAmerica หรือ The Association for Computing Machinery ค้นหาข้อมูลเกี่ยวกับองค์กรที่คุณสนใจในอินเทอร์เน็ต!
ไปที่เว็บไซต์ขององค์กร และค้นหาข้อมูลเกี่ยวกับการลงทะเบียนสมาชิก บางองค์กรยังให้สมาชิกฟรีและให้สมาชิกแต่ละคนเข้าถึงอย่างเต็มที่เพื่ออัปโหลดข้อมูลที่มีอยู่ทั้งหมดบนเว็บไซต์ของพวกเขา แต่โดยทั่วไป คุณยังต้องจ่ายค่าธรรมเนียมบางอย่างเพื่อเข้าถึงข้อมูลพรีเมียมเพิ่มเติม
ขั้นตอนที่ 4. สมัครงานสำหรับผู้เริ่มต้น
อย่ากลัวที่จะเริ่มอาชีพของคุณตั้งแต่เริ่มต้น เพราะการทำเช่นนี้จะทำให้คุณมีความรู้และประสบการณ์ที่จำเป็นในการก้าวไปสู่ตำแหน่งที่สูงขึ้น ท้ายที่สุดแล้ว เงินเดือนที่เสนอให้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลมือใหม่นั้นค่อนข้างมาก นอกจากนี้ บริษัทส่วนใหญ่มักจะมองหาคนใหม่ๆ เพื่อมาดำรงตำแหน่งนักวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติหรือนักวิเคราะห์ธุรกิจ
โดยทั่วไป คุณเพียงแค่ต้องสำเร็จการศึกษาระดับปริญญาตรีเพื่อสมัครงานในตำแหน่งนักวิเคราะห์ข้อมูลมือใหม่
ส่วนที่ 4 จาก 4: การสัมภาษณ์งาน
ขั้นตอนที่ 1 สร้างจดหมายสมัครงานและประวัติย่อแบบมืออาชีพ
โปรดจำไว้ว่า นี่เป็นข้อมูลชิ้นแรกเกี่ยวกับคุณที่บริษัทต่างๆ จะได้เห็น ดังนั้น จงใช้เวลาให้มากที่สุดเท่าที่จะมากได้เพื่อใส่ทักษะและประสบการณ์ของคุณทั้งสองอย่าง และแสดงให้เห็นว่าคุณคู่ควรกับงานที่พวกเขาเสนออย่างแท้จริง ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณใช้เวลาในการแก้ไขทั้งคู่ก่อนที่จะส่งไปยังบริษัทเป้าหมาย
ขั้นตอนที่ 2 ค้นหาบริษัทที่คุณสมัครก่อนสัมภาษณ์
การทำเช่นนี้สามารถเพิ่มความพร้อมของคุณสำหรับการสนทนาเรื่องงานอย่างจริงจังกับผู้สัมภาษณ์ ดังนั้น ลองเข้าไปที่เว็บไซต์ของบริษัทเพื่อค้นหาโครงการทั้งหมดที่พวกเขาทำงานและ/หรือโปรแกรมที่พวกเขาใช้
หากบริษัทที่คุณสมัครมีบัญชีโซเชียลมีเดีย ให้ติดตามบัญชีของพวกเขาสำหรับการอัปเดตล่าสุดที่พวกเขาอัปโหลด
ขั้นตอนที่ 3 ฝึกตอบคำถามต่างๆ ที่อาจถามได้
ท่องอินเทอร์เน็ตเพื่อค้นหาตัวอย่างคำถามที่อาจถูกถามในระหว่างการสัมภาษณ์ หลังจากนั้น จำลองคำตอบของคุณต่อหน้าผู้ที่อยู่ใกล้คุณที่สุด หรือลองบันทึกคำตอบและประเมินคำตอบ
คำถามที่พบบ่อยบางข้อคือ “คุณคิดว่าคำจำกัดความของข้อมูลขนาดใหญ่คืออะไร” หรือ “คุณคิดว่านักวิเคราะห์มักประสบปัญหาอะไรเมื่อวิเคราะห์ข้อมูล”
ขั้นตอนที่ 4 เตรียมนำเสนอทักษะทางเทคนิคของคุณ
แม้ว่าสิ่งนี้จะขึ้นอยู่กับงานที่คุณสมัครเป็นอย่างมาก แต่คุณมักจะถูกขอให้แสดงทักษะทางเทคนิคที่เกี่ยวข้องกับงาน ดังนั้นควรใช้เวลาในการค้นหาประเภทของโปรแกรมที่บริษัทใช้ก่อนดำเนินการสัมภาษณ์ และเตรียมนำเสนอความสามารถของคุณในการใช้โปรแกรมเหล่านี้
ตัวอย่างของทักษะทางเทคนิคที่จำเป็นต้องแสดงให้เห็นโดยทั่วไป ได้แก่ ทักษะการเขียนโค้ด (การแปลตรรกะเป็นภาษาโปรแกรม) การเขียนโปรแกรม หรือการวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้แหล่งข้อมูลต่างๆ
ขั้นตอนที่ 5. ถามคำถามผู้สัมภาษณ์
ในตอนท้ายของกระบวนการสัมภาษณ์ ให้ถามคำถามเช่น "ฉันน่าจะทำงานในโครงการประเภทใดมากที่สุด" หรือ "บริษัทใช้โปรแกรมอะไรในการสร้างภาพข้อมูล" การทำเช่นนั้นจะเป็นการยืนยันความสนใจของคุณใน งานรวมทั้งทำให้คุณเป็นผู้สมัครที่ดีขึ้น จำง่าย
