MyStory:我如何从软件开发员成为数据分析分析师?

MyStory:我如何从软件开发员成为数据分析分析师?

背景

老实说,我内心的声音总是告诉我要相信我擅长数字沟通,我应该成为一名数据分析师。无论我走了多少错误的路,我的船都一直航行到我本应沿着的海岸。在介绍我如何进入这个非凡的领域–数据分析与分析之前,我将带您完成我尝试过的其他工作。

一切如何开始?

我当时正上大学的预科课程,老实说,我不知道毕业后会从事什么职业(就像大多数印度学生一样)。我在一家初创公司担任实习生,担任“实习Android开发人员”。

坦白地说,我确实喜欢创建东西的想法,但是我从来没有用它来进行核心软件开发。从事此实习的唯一原因是我对创建漂亮的用户界面的热情。在实习之前,我确实经历了一些关于Android开发的MOOC。在创建应用程序2个月后,我开始觉得那不是我的事。好吧,这绝对并不意味着我在这方面做得不好,但是我一生都看不到自己在做。

得到味道

早在2015年,我就领略了这个令人惊奇的领域。我记得,这是所有有抱负的数据分析师提出的一个热门问题之一,即“数据分析的哪种编程语言-R,Python,SAS?”

从那天开始,我一直在视听领域度过重要的时光。但是真正的挑战尚未显现。

我有没有找到分析工作?

没有!因此,对我来说,现在仍然不是一个快乐的时光。

奋斗是真实的,永远值得

我开始申请数据分析工作,但大多数职位都是寻求硕士/博士学位的学生(尤其是统计学专业)。除此之外,由于我这次大学毕业,所以我也开始寻找预测性业务分析课程。

向MOOC学习并不容易,而且很费时间,尤其是当您在完全不同的领域工作时。我必须承认毅力是使我成功的关键。我一直关注AV,并开始参加他们进行的大多数数据黑客马拉松,尤其是离线的。这是结识相同心态的人的好地方,这使我可以学习数据分析的大多数技巧。

我还学习了一些有关Coursera的基础课程,其中Excel到MySQL的商务技术就是其中之一。最初,我曾经在比赛中得分惨不忍睹,但我一直坚持尝试。请记住,即使您是否赢得了比赛,您总是会带走大量的知识-因此请继续参加比赛。就我而言,我意识到如果有期限,我就是那种表现最好的人。

同时,我在保险业的财产与意外险行业担任分析师。我的工作性质并不需要我使用很多尖端技术。尽管如此,我一直试图寻找使用新工具和技术的方法,以改善我的工作方式,这当然使我学到很多东西。

对我的读者来说,一件事-“无论通往梦想的道路有多困难,只要一次又一次地回到梦中,就比以往任何时候都容易”。

数据分析是一个面向研究的领域,不要仅仅因为它背后有很多炒作而追求它。如果您不喜欢为特定案例/主题而绞尽脑汁,以获取很少但有意义的信息,那么抱歉,此行业并不适合您。

双赢局面

就像他们说的那样,这是10%的运气,20%的技能,15%的集中意志力,5%的乐趣,50%的痛苦以及100%赢得比赛的理由。好吧,这不应该从字面上理解,是的,一个典型的成功故事包括这些内容。

我认识到的几件事定义了您在该领域的成功:

1.)态度 

2.)能力

3.)自由裁量权

4.)沟通技巧(如面包和黄油)

5.)工具和技术(必须具备)

话虽这么说,我还是会努力学习决策工程(数据分析)所需要的一切,从而选择成功的道路。在担任分析师的8个月中,我在工作场所练习了各种数据分析工具

我在途中学到的技能使我能够将概念问题与务实的解决问题的方法联系起来。好吧,在某种程度上,我的运气的10%在为我提供数据分析工作方面也发挥了重要作用。

幸运的是,那年晚些时候,我的组织宣布了一项新的垂直业务-数据分析。发现这一点后,我是组织中最快乐的人(不过我敢打赌,还有更多人)。到现在为止,我做出的所有酌处决定都决定了我加入该业务领域的可能性。我在我身边所有项目的投资组合中申请了该职位。除此之外,我还协调了数据分析垂直领域的入门会议,这使我得以与业务部门负责人紧密接触,后来带领我们进行了进一步的互动。

我的项目组合,AV-Data Hack聚会获胜者证书,技术技能和自主性工作(就像我之前提到的)使我牢牢占据了这个位置。从事数据分析分析师的工作需要成为一个快速的学习者,进入武器库的每个新工具都应该尽快掌握。

如果您想成为一名成功的数据分析师,那么对学习新事物有着无限的热情是非常有责任的。我尚未取得成功,但是我很确定自己已经走上了正确的道路。毕竟,决定最终成功的唯一因素就是毅力。

我的建议

像企业家一样思考确实有帮助,成功的数据分析师不应将自己仅限于构建模型。人们还应该找到机会参与分析过程的其他重要角色。

工具和技术很重要,但是仅熟练工具和技术很重要,但是仅熟练使用它们不会导致最终的成功。假设的产生和数据准备都同等重要。无法交流从分析过程中得出的见解的人永远不会属于数据分析独角兽的范畴。使用它们不会导致最终的成功。假设的产生和数据准备都同等重要。无法交流从分析过程中得出的见解的人永远不会属于数据分析独角兽的范畴。

对于数据分析师来说,哪个更重要:好奇心/直觉VS深层统计知识?

求知欲是最重要的。可以理解统计信息,但是好奇心更是天生的,如果您不自然地使用数据,那么您可以成为出色的分析师,但您会成为特定类型的分析师。这些分析师可能不太在意建立更好的模型。

他们缺乏创造力,没有决心再努力。他们将需要手牵着手,并将努力解决新问题。但是,好奇地了解有关数据的更多见解可以克服统计知识的不足。

 愿意在这一非凡领域追求成功的人们应该倾向于“ 使用数据分析而不是数据分析 ”。从本质上讲,人们不仅应该善于为眼前的问题提供解决方案,而且应该能够识别数据问题并承担“ 使用 ”数据分析从结构上解决这些问题的责任。数据分析人员仅具有独立解决问题的能力。因此,摆脱阻碍您的一切。

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