在 Power Automate 中執行直到循環控制
了解有關 Do Until 循環控制如何在 Power Automate 流中工作的基礎過程，並熟悉所需的變量。
新生的數據分析師工作：你需要知道的
您剛從大學畢業，想開始從事數據分析方面的職業。你從哪裡開始？
要以應屆畢業生的身份開始數據分析師的職業生涯，必須首先獲得相關的技術和軟技能以及實踐經驗，您可以利用這些經驗來建立強大的投資組合併繼續展示您的能力。
一旦你掌握了基礎知識，就可以尋找實習機會、自由職業項目或志願者機會，並與該領域的專業人士建立聯繫，以確定行業中的機會。
本指南涵蓋了新手入門所需的一切知識，包括所需的技能和學歷、獲得實踐經驗的方法，以及可以幫助您找到第一份全職工作的求職策略。
讓我們開始吧，或者我們應該說，“深入研究數據”！
目錄
數據分析師工作所需的技能
數據分析師使用 LuckyTemplates 和 Tableau 等工具可視化數據並獲得見解
數據分析涉及使用分析工具和技術從復雜的數據集中提取見解。
作為一名成功的數據分析師，您需要結合技術和軟技能，使您能夠有效地收集、處理、分析和交流見解。
在本節中，我們將討論數據分析師工作所需的一些基本技術和軟技能。
成為數據分析師必不可少的技術技能
使用 LuckyTemplates 為管理公司製作的關鍵指標的統計可視化。
技術技能是指執行技術任務所需的與行業相關的一組特定能力和知識。這些技能是可以量化的，可以通過實踐來學習。
數據分析師工作的基本技術技能包括：
- Microsoft Excel： Excel 是使用最廣泛、用途最廣泛的數據分析程序之一。它是處理數據模型的強大工具，為數據處理、分析和可視化提供了一系列功能。專家或至少中級熟練程度在數據科學中是必不可少的。
- 編程：至少精通一種編程語言，例如 Python、R 或 SQL，是大多數數據分析師角色的關鍵要求。即使是入門級角色的分析師也需要編寫可以操作和分析數據的高效代碼。
- 數據庫管理：如果您的目標是在處理大量數據的行業（醫療保健、金融、零售等）工作，那麼您必須熟悉使用數據庫管理系統進行數據收集、數據管理和處理。一些流行的系統包括 MySQL、PostgreSQL、Oracle 數據庫、MongoDB 和 Microsoft SQL Server。
- 統計可視化：除了處理數據外，分析師還需要創建可用於從數據中得出見解的圖表和圖形。熟悉Tableau或Microsoft LuckyTemplates 等工具將使您能夠創建具有視覺吸引力且易於理解的數據發現表示形式。
- 機器學習：了解機器學習算法和技術以及如何使用機器學習工具有助於分析師發現隱藏模式並根據數據進行預測。一些流行的機器學習工具包括 IBM Watson Studio、Apache Spark 和 Microsoft Azure Machine Learning。
上面的列表應該讓您大致了解數據分析師需要具備的技術技能。它可能看起來很多，但不要讓它壓倒你！
沒有人會期望您熟悉列出的每一項技術，尤其是對於入門級職位；但是，您應該努力至少熟悉這些技能的基礎知識。
現在讓我們來看看經常被忽視的軟技能。
成為數據分析師必不可少的軟技能
軟技能是指被認為在工作場所取得成功所必需的人際交往能力，因為它們使您能夠與他人很好地合作、適當地應對挑戰和管理衝突。
與技術技能不同，軟技能更難傳授和量化，但它們對於營造積極的工作環境很重要。
數據分析師應具備的核心軟技能包括：
- 溝通：您不必是熟練的演說家，但您應該能夠輕鬆地向技術和非技術利益相關者傳達複雜的數據見解，並根據見解提出建議。
- 解決問題：必須系統地處理涉及數據的問題。您應該能夠將它們分解成更小的部分，並使用您的技術和分析技能找到好的解決方案。
- 批判性思維：數據分析的很大一部分是通過大量數據來識別趨勢和模式，作為分析師，您必須具有強大的批判性思維能力來開發和檢驗假設，考慮多個視角，並使數據驅動建議。
- 注重細節：原始數據中有很多細節，數據分析師需要對細節有很強的關注，以確保數據準確無誤。即使是微小的錯誤或不准確也會對數據質量產生重大影響。
- 時間管理：即使是初級數據分析師，您也可能經常發現自己同時處理多個項目。能夠確定任務的優先級並有效地管理時間對於滿足項目截止日期和確保按時交付工作至關重要。
雖然技術技能對數據分析師很重要，但培養強大的軟技能對於在該領域取得成功同樣至關重要。專注於同時培養技術技能和軟技能將使您在為第一份工作做準備時獲得優勢！
我們無法充分錶達這一點，軟技能在當今的工作場所至關重要，無論您是數據分析師、業務分析師，還是郵遞員，都無關緊要！
練習軟技能和數據技能會給你帶來優勢！
數據分析師的基本教育資格
為初級數據分析師設計的課程。
你是一名應屆畢業生，所以你終於拿到了學位。但它適合數據分析職業嗎？
某些教育資格可以使獲得入門級職位變得更容易。
需要考慮的一些基本資格是：
- 數學、統計學、經濟學或計算機科學等相關領域的學士或碩士學位。如果您打算在擁有多年經驗後擔任高級數據分析師、數據科學家或數據工程師的角色，則可能需要高級學位。
- 了解用於統計分析和數據操作的編程語言，例如 R 或 Python。
- 了解各種數據分析工具和軟件，例如 SQL、Tableau 或 Excel，以分析、可視化和呈現業務數據。
- 熟練使用定量和定性研究方法從原始數據中得出見解。
如果您擁有不相關領域的學位，但仍希望從事數據分析師工作，請不要驚慌！您仍然可以在不相關領域的學位甚至根本沒有學位的情況下在該行業工作。
雖然在相關或相關領域擁有堅實的基礎可以帶來競爭優勢，但還有許多其他方法可以獲得必要的技能。
例如，您可以註冊在線課程、獲得專業證書或參加專門的訓練營，以幫助您獲得從事數據分析工作所需的技術知識。
此外，即使擁有相關學位，您仍然必須繼續發展您的領域專業知識，以跟上新趨勢並從數據中獲得更好的見解。
最終，您的學歷，結合您的技能和領域知識，將對您作為數據分析師的成功發揮重要作用。
在下一節中，我們將介紹一些可用於在數據領域尋找工作的策略，以及如何提高就業機會。
獲得實踐經驗
使用 LuckyTemplates 進行簡單數據管理的示例。
作為一名希望獲得數據分析實踐經驗的新人，您有很多途徑可以獲得技能並向潛在雇主展示您的能力。
讓我們來看看其中的一些選項：
實習
實習是在行業專業人士的指導下獲得實際經驗的好方法。許多組織提供專門為應屆畢業生或希望過渡到數據分析領域的人設計的實習機會。
申請符合您的興趣和技能的實習可以為您提供從事真實數據分析項目的機會。
自由職業怎麼樣？
自由項目
數據分析師製作的 LuckyTemplates 儀表板示例
另一種獲得實踐經驗的方法是從事數據分析方面的自由項目。使用 Upwork 等平台與需要數據分析服務的客戶建立聯繫。
不要貪多嚼不爛；在申請更複雜的工作之前，先嘗試簡單的任務，例如用於業務分析的數據輸入。
作為自由職業者，您可以將自己的技能應用到各種項目中，並獲得在多個行業兼職工作的經驗。
完成自由職業項目還可以獲得積極的評價和推薦，這可以幫助您在潛在雇主面前脫穎而出。
在線學習怎麼樣？
在線課程和認證
提供的數據轉換和建模課程。
有多種提供有關數據分析概念和工具的深入教育。這些課程通常包括動手練習、項目和評估，以幫助您培養實用技能。
獲得認可機構的認證也證明了您對學習的承諾，並驗證了您的數據分析能力。
花時間完成一些在線課程並獲得認證，這將使您的簡歷對潛在雇主更具吸引力。
新興數據分析師的最佳求職策略
求職過程在每個行業都具有挑戰性，尤其是對於零工作經驗的應屆畢業生。
數據分析是一個競爭激烈的領域也無濟於事，這就是為什麼如果您想找到理想的工作，制定策略很重要！
正確的策略可以幫助您有效地駕馭就業市場，發現潛在的工作機會，並在雇主面前脫穎而出。
在本節中，我們探討了一些適用於數據分析師的有效求職策略，包括建立人脈和建立強大在線形象的技巧。
在線求職板
DataJobs 是一個專門為數據分析師服務的在線求職平台。
為新生尋找數據分析師工作的最有效方法之一是通過在線求職板。這些平台可以為入門級職位提供工作提醒，並提供過濾器，讓您可以根據位置、工作類型和經驗水平自定義搜索。
像Indeed這樣的主要求職網站是開始尋找數據分析入門級機會的好地方。在尋找數據分析師角色時，您還應該查看DataJobs等特定行業的工作板，以獲得更量身定制的求職體驗。
聯網
網絡是打入數據分析行業的好策略。參加線上和線下的行業活動，參加會議、聚會和研討會，結識專業人士並擴大您的網絡。
努力與該領域的專業人士建立關係，這可能會帶來有價值的推薦並獲得令人興奮的計劃。盡量在互動中保持真誠，並表現出對數據分析的熱情。
您還應該考慮加入在線論壇、數據分析社區和LinkedIn群組，與志同道合的人建立聯繫並隨時了解行業趨勢。
在這些平台上參與討論和分享相關內容也可以展示您的專業知識和對該領域的熱情。
而且，如果您展示自己的作品，您將有機會引起潛在雇主的注意，LinkedIn 擁有龐大的數據社區。
社交媒體
不要低估社交媒體在求職過程中的力量！LinkedIn 和 Twitter 等平台可以成為尋找數據分析師職位空缺和聯繫行業影響者的有效工具。
通過展示您與數據分析相關的技能、經驗和項目來優化您的社交媒體帳戶。關注該領域的公司和專業人士，隨時了解他們的活動和合作機會。參與相關的主題標籤或討論主題以獲得知名度。
在社交媒體平台上進行專業參與可以大大提高您的在線形象，並且可以帶來數據分析領域的全職工作機會。
再次回到 LinkedIn，這絕對是我們首選的社交媒體數據類型聚會場所。
然而，在您開始求職之前，您需要完善您的簡歷，這就是我們將在下一節中討論的內容。
準備一份有效的簡歷
令人印象深刻且結構合理的簡歷在幫助應屆生找到工作方面起著至關重要的作用。在本節中，我們將討論如何突出相關技能並展示學術項目以創建引人注目的簡歷。
突出相關技能
如何在簡歷中突出相關技能的示例
作為新生，您需要強調能夠展示您作為數據分析師潛力的技能。這些技能可能是通過課程作業、實習和課外活動獲得的。
以下是一些在簡歷中有效突出相關技能的技巧：
- 確定相關技能：首先，查看職位描述並確定雇主正在尋找的關鍵技能。這些可能包括數據分析、數據庫管理和編程語言等技術技能，以及溝通、團隊合作和解決問題等軟技能。
- 定制您的簡歷：定制您的簡歷以突出與您申請的工作最相關的技能。使用職位描述中的關鍵字和短語來幫助您的簡歷通過初步篩選過程。
- 使用可量化的數據：如果可能，請使用可量化的數據來突出您的技能的影響。如果您所做的事情為項目或公司節省了金錢或時間，那麼請將這些指標包含在具體數字中。
有效地突出你的相關技能可以增加你給潛在雇主留下深刻印象和獲得工作的機會。
展示學術項目
簡歷中學術項目的示例
作為一名應屆畢業生，學術項目為您處理現實世界數據挑戰的經驗提供了堅實的證據。以下是一些可以幫助您脫穎而出的關鍵策略：
- 選擇相關項目：選擇與您申請的工作最相關的學術項目。這可以幫助展示您在特定數據分析領域的技能和經驗。
- 突出你的角色：清楚地概述你的角色和你所做的具體貢獻。這有助於展示您的技術技能、解決問題的能力和團隊合作能力。
- 包括指標：只要有可能，包括證明項目影響的指標或結果。例如，如果您從事的項目有助於改進業務流程，那麼請包括有關這些改進的具體細節。
- 有效的格式：在列出學術項目時，使用易於閱讀和視覺吸引力的一致格式。包括項目名稱、時間段和簡短的職位描述。您還可以在 GitHub 或任何其他存儲庫中包含指向該項目的鏈接，潛在雇主可以在其中訪問您的工作。
包括一系列學術項目可以進一步加強您的簡歷並展示您在數據分析方面的實踐經驗。
在面試之前查看我們下面的視頻，確定您的數據可視化示例。
一份出色的簡歷會讓您邁出第一步，但這只是第一步。下一個是為不可避免的工作面試做準備。
現在，讓我們在下一節中了解一些在求職面試中取得成功的策略。
搞定面試
求職面試是招聘過程中的關鍵階段。在這裡，您可以展示您的技能、經驗和個性，並證明您適合該職位。
面試需要精心準備，從研究公司和角色到練習常見的面試問題和著裝得體。
在本節中，我們將探討一些以數據分析師的身份在面試中脫穎而出的有效策略，包括回答常見面試問題和準備面試的技巧。
常見的數據分析師工作面試問題
作為申請數據分析師職位的新人，準備常見的面試問題是必不可少的。這裡有一些例子：
- 你能解釋一下監督學習和非監督學習的區別嗎？
- 您如何處理數據集中缺失或不一致的數據？
- 您在 SQL 和數據庫管理方面有何經驗？
- 您如何確保分析的準確性？
- 你能解釋一下你在分析數據時遇到挑戰的情況以及你是如何克服這些挑戰的嗎？
確保查看其他可能的數據分析師面試問題並練習您的答案。
那裡有許多重要的面試問題，沒有人比這本書更好地展示它們了。
準備好面試了嗎？讓我們討論一些解決問題的最佳實踐！
面試的最佳實踐
為了增加您作為一名新手數據分析師的成功機會，請考慮以下面試最佳實踐：
- 研究公司：在面試前了解公司的行業、產品和數據相關的挑戰。
- 關注你的優勢：突出你在數據分析、編程語言（例如 Python 或 R）、數據庫管理和數據可視化工具方面的技能。
- 展示您的項目：展示您的學術或個人經歷的項目以展示您的能力。顯示您創建的儀表板，顯示您創建的報告，並從人群中脫穎而出。
- 解釋你的思考過程：在回答技術問題時，清楚地解釋你的推理和思考過程，以展示你的分析能力。
- 準備行為問題：期待有關您的團隊合作、溝通和解決問題能力的問題。準備好具體的例子。
- 提出深思熟慮的問題：準備有關公司商業智能戰略和職位具體職責的相關、有見地的問題。
通過徹底準備面試並遵循這些最佳實踐，您可以增加成功的機會。
最後的想法
數據分析是一個快速發展的領域，具有巨大的職業發展潛力和就業機會。但是，如果沒有明確的計劃和有效的求職策略，作為應屆畢業生或應屆畢業生進入這一領域可能會充滿挑戰。
通過培養正確的技術和軟技能，利用特定行業的工作委員會和社交機會，並打造一份出色的簡歷，應屆畢業生可以增加獲得數據分析師工作的機會。
此外，準備工作面試並在簡歷中有效展示您的相關技能和學術項目可以幫助您從其他申請人中脫穎而出。
通過遵循我們已經完成的這些策略並堅持我們的職業目標，您一定會成功開啟您的數據分析職業生涯！
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