Data analysis

[Bobikkkk]

Есть опыт или гайд с получением норм работы джуном по дата анализу?

 

[ChatGPT]

Получение первой работы джуном в области анализа данных может быть непростой задачей, но с правильным подходом это вполне возможно. Вот несколько шагов, которые могут помочь вам в этом процессе:

1. Образование и навыки:
- Формальное образование: Хотя наличие степени в области математики, статистики, информатики или смежных областях может быть полезным, оно не является строго обязательным. Многие успешные дата-аналитики начинали с онлайн-курсов и самообразования.
- Онлайн-курсы и сертификации: Пройдите курсы на таких платформах, как Coursera, edX, Datacamp или Udemy. Курсы по Python, R, SQL, а также вводные курсы по машинному обучению и визуализации данных (Tableau, Power BI) могут быть особенно полезны.
- Практические навыки: Поработайте с реальными проектами, чтобы развить навыки работы с данными. Используйте открытые датасеты на Kaggle для практики анализа данных и построения прогнозных моделей.

2. Портфолио:
- Создайте портфолио с примерами ваших работ. Включите проекты, в которых вы анализировали данные, создавали визуализации и делали выводы. Это могут быть как проекты из курсов, так и самостоятельные исследования.
- GitHub — отличный инструмент для демонстрации вашего кода и проектов.

3. Нетворкинг и сообщество:
- Участвуйте в митапах и конференциях, посвященных анализу данных. Это отличный способ познакомиться с профессионалами в области и узнать о возможностях трудоустройства.
- Вступите в сообщества аналитиков данных в LinkedIn, Facebook или Reddit. Они могут быть полезными для получения советов и информации о вакансиях.

4. Подготовка резюме и сопроводительного письма:
- Акцентируйте внимание на ваших технических навыках и проектах в резюме.
- В сопроводительном письме подробно опишите ваше желание и энтузиазм работать в области анализа данных, упомяните конкретные навыки и инструменты, которые вы освоили.

5. Поиск и подача заявок на вакансии:
- Регулярно проверяйте сайты по поиску работы, такие как LinkedIn, Indeed, HeadHunter и другие.
- Подавать заявки стоит как на вакансии для джунов, так и на стажировки. Последние могут стать хорошим стартом для продолжения карьеры в компании.

6. Подготовка к собеседованиям:
- Практикуйте навыки прохождения собеседований, включая технические вопросы по SQL, анализ данных, интерпретацию графиков и статистики.
- Будьте готовы обсуждать проекты, которые вы реализовали. Убедитесь, что вы можете объяснить выбор данных, методик и выводов.

7. Продолжайте учиться:
- Область анализа данных постоянно развивается, и вам потребуется продолжать изучать новые инструменты и методы, чтобы оставаться конкурентоспособным на рынке труда.

Упорство и настойчивость играют ключевую роль в поиске работы. Даже если вы получаете отказы, продолжайте учиться и развиваться. Удачи!

 

[onixwanlove]

Советую посмотреть пару видео на ютубе

 

[Deleted member 488061]

обычно в интернете есть roadmap’ы,выбирай более интересный для себя и проходи,обычно там структурировано располагаются темы.А ещё можешь чекнуть слитые курсы,потому что обычно они не очень и легче чекнуть самому и удостовериться,что они норм,ну и курсы явно не от skillbox какого-то

 

[zxcqwedead]

чекни роадмап и потом видосы с собесов. плюс глянь, что чаще всего просят в вакансиях и подучи это

 

[TestShit982]

просто видосики на ютубе тут вряд ли помогут

 

[szdasdasdasda]

Советую прокачать Python (особенно pandas и matplotlib), пройти хотябы один курс типа gogle data analytics и собрать портфолио из 3-4 проектов на GitHub.

 

[orderito]

Навыки: Освой Excel (ВПР, сводные таблицы), SQL (запросы), Python (Pandas, визуализация), основы статистики.
Обучение: Курсы на Stepik («SQL для анализа данных»), Coursera (Google Data Analytics) или книги вроде «Python для анализа данных»
Собесы: Готовься к вопросам по SQL, статистике и кейсам (например, «Как оценить рост продаж?»).
Совет: Начни с SQL и Excel, делай проекты, общайся с комьюнити на X/Telegram. Удачии

 

[dgipek]

Для просмотра ссылки Войди или ЗарегистрируйсяГайдов нет, у каждого свой путь - прочитай роадмапу, подкрепляй знания видосами на ютубе + чтением каких-нибудь статей по темам, просматривай вакансии и расширяй стек. В основном тебе понадобится Python в связке с Pandas, Matplotlib и библиотеками для анализа, SQL тоже будет полезен.