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21世纪是数据的时代,大概从2009年一月份左右,全美对于数据分析师的需求开始大幅度的增加。因此在美国,数据分析师已经成为了最热门的职业之一。
成为一名数据分析师需要很多硬性和软性的技能。总的来说,需要的技能大致可以分为四个类别。
第一个是对行业的知识和兴趣。作为一名合格的数据分析师,除了能够有分析数据的能力,更看重的是有“Business Sense”,能够帮客户解决实际的问题。
第二点是要有基础的统计分析和模型知识。因为数据分析师每天的工作都是用他们的统计数学技能去解释一些问题。在数据分析里面,线性回归和决策树是两个常用的基础统计模型。
第三点就是会使用数据处理软件。这一技能能够帮数据分析师节省一些人为检测、分析的时间,能够留出更多的时间来进行商业上的分析。另外一方面,也可以减少一些人为的误差。SQL和EXCEL便是我们平常经常提起的数据处理的软件,通常适用于一些数据量较小的分析。而R和Python更加开源和灵活,如今越来越多的企业希望他们的数据分析师不仅仅会使用SQL和EXCEL,还希望他们能够有使用R和Python写代码的能力以此进行更多的高级分析。
最后一点便是普通数据分析师与优秀数据分析师的分界线,那就是沟通交流能力。面对自己的老板,我们需要积极的分享我们的想法,说服他并且证明我们的分析是正确的和有价值的。面对客户,沟通能力显得更为重要。因为很多客户并没有相应的学术背景,他们可能并不了解数学和统计,那么在这种情况下,我们需要使用更加通俗易懂的语言来解释我们的数据分析结果。
数据分析师每天都在和数字打交道,因此第一件事,便是数据的采集和维护。一些错误的数据需要修复或者移除,这些都是数据分析师每天需要做的事情。
第二部分是为客户制作和提交周期性的报告,周期为每周或者每月,例如为客户提供KPI。主要是在数字上的呈现,通常使用的软件是PowerPoint或者Excel。
第三部分是检测和检验模型,这一部分在各个不同的行业会有不同。在检测模型之后,会有后续的更加细化的分析。根据模型的结果,为客户进行优化和预测。
最后一部分是与客户的日常沟通,数据分析师需要根据客户要求进行有针对性的各种分析。
这一点也是大家比较关心的话题,从上图来看,工资的中位数大概为65000美金左右。因为数据分析师在各个行业都有,因此不同的企业工资幅度更大。比如谷歌、苹果这样的企业,就会高出很多,达到了100000美元一年的薪水。
2015年暑假:上海普华永道暑假实习
2015年9月-12月:校外unpaid相关实习,校内grader
2016年1月-3月:修改简历,参加学习各种企业宣讲,面试培训,模拟面试
2016年3月-5月:主要使用第三方网站和公司官网海投简历,开始加深对行业的了解,对未来的规划和自我管理有了更好地认识
2016年5月:哥大研究生毕业
2016年5月-8月:主要试用Linkedin进行networking和简历投递
2016年8月:得到Offer
根据笔者的经历来说,统计软件学习类的课程是对求职数据分析师最有帮助的。因为这一类的课程的作业通常都是以Project的形式,这样能够将学到的数据统计理论转化为实际上的操作。
数学、统计相关理论课程也是不可缺少的根基。在学习这一课程的时候,笔者建议同学们可以关注在三个方面:认识了解重要的数学、统计相关概念;学习不同种类的模型以及不同的用途;训练独立完成模型和分析模型结果的能力。
第三部分就是专业领域课程。不仅仅是从大学课程,在求职之前可以应该积累不同行业的专业知识。
在简历修改方面,同学们一定要好好利用学校的求职中心。笔者建议同学在找工作之前,可以将简历带去求职中心让专业的职员辅导修改。除了免费的求职中心,还有一些提供简历修改服务的网站,例如Monster。
第二类就是简历海投类的网站。公司官网是最官方的方式,还有一些美国第三方的简历投递网站,例如Indeed、Monster和MyVisajobs。这些公司会在这些网站上写出需要的职位和要求。通常来说,笔者建议同学们可以利用这些网站做Job Search,之后再去公司官网或者是LinkedIn投递。
最后一类就是有针对的Networking和工作申请的网站,比如LinkedIn和猎头公司。相信LinkedIn大家已经很熟悉,在上面提交自己的个人信息,也可以搜寻自己同校的校友以此寻求帮助。
笔者建议各位同学,一定要今早开始准备,多花时间打磨自己的简历。因为你的求职方向可能会在求职中转换,而且不同简历修改网站的提供修改建议都不相同,更多的人帮助你打磨简历会为你的第一印象加分。
第二就是在求职初期不要放过任何一个面试的机会。笔者建议同学尽量能多参加面试,因为面试的过程是对行业知识的积累和提升自己面试水平。将它们用来锻炼自己的面试技巧和口语交流水平。
第三是善用各种求职渠道,走出舒适圈,寻找新机会。在自己找工作的过程中,一定要打开自己的方式方法,打通各种渠道。一定要走出舒适圈,多和人社交,会给自己找工作提供很大的帮助。
最后一点就是放平心态了,不要着急,有时候运气也是找到好工作的一部分。
因为数据分析师的要求较高,所以有些同学可能会担心自己的学术背景不足。Coursera在美国是一个很火的在线学习平台,如果在数学统计上有困难的同学可以在Coursera上寻找相应的课程。
Lynda、Udacity和Udemy更关注于Industry的部分。而MarTechApe提供了更多商业上的实例。
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