Αναλυτής δεδομένων: παράδειγμα και οδηγός σύνταξης βιογραφικού

Οι καλύτερες αποφάσεις λαμβάνονται μετά από προσεκτική εξέταση των δεδομένων: σε έναν κόσμο όπου τα δεδομένα υπάρχουν πρακτικά παντού (τόσο ορατά όσο και κρυμμένα), μπορεί να σαστίσουν ακόμη και οι πιο έμπειροι επιχειρηματικοί ηγέτες. Χρειάζονται άνθρωποι που έχουν τα εργαλεία και την τεχνογνωσία για να αναλύσουν τα δεδομένα –που μπορούν να τα συλλέξουν, να τα αναλύσουν, να εντοπίσουν μοτίβα και να αποκτήσουν γνώσεις από αυτά, και να αναφέρουν αποτελέσματα που δείχνουν τις σωστές ενέργειες. Αυτοί οι άνθρωποι είναι οι αναλυτές δεδομένων (και οι επιστήμονες δεδομένων) και πλέον βρίσκονται σε τεράστια ζήτηση.

Μια πτυχή της μεγάλης ζήτησης είναι ότι δεν υπάρχουν αρκετοί από αυτούς. Σχεδόν αρκεί να γράψετε «αναλυτής δεδομένων» στην κορυφή του βιογραφικού σας (με μερικά βασικά προσόντα και κάποια σχετική πείρα) για να εξασφαλίσετε σίγουρα μερικές συνεντεύξεις. Οποιοσδήποτε έχει έστω βασική κατανόηση και υπόβαθρο στην επιστήμη δεδομένων μπορεί να βρει δουλειά σήμερα. Ωστόσο, το να βρείτε εργασία σε έναν οργανισμό που έχει την επιστήμη δεδομένων στην καρδιά των δραστηριοτήτων του κάθε άλλο παρά εύκολο είναι. Μόνο το 5% των μεγάλων εταιρειών διαθέτει μεγάλο τμήμα επιστήμης δεδομένων και ο ανταγωνισμός για να μάθετε από τους καλύτερους συναδέλφους και να συνεργαστείτε μαζί τους σε αυτά τα μέρη είναι σκληρός. 

Αυτός ο οδηγός βιογραφικού επιδιώκει να εξετάσει πώς οι διάφορες πτυχές των πιο επιτυχημένων αναλυτών δεδομένων μπορούν να ενσωματωθούν σε ένα βιογραφικό που τους παρουσιάζει ως κάτι περισσότερο από απλούς «εργάτες των αριθμών». Αυτός ο οδηγός θα σας δείξει πώς:

• Να αποδείξετε ότι οι δεξιότητές σας ως αναλυτή δεδομένων σάς κατατάσσουν στους καλύτερους του κλάδου.
• Να πείσετε ότι οι μέθοδοι ανάλυσης δεδομένων έχουν οδηγήσει σε πραγματικό μετασχηματισμό των επιχειρήσεων.
• Να φροντίσετε ότι τα βασικά του βιογραφικού σας μπορούν να περάσουν το σύστημα παρακολούθησης αιτήσεων.
• Να επικεντρωθείτε στις δεξιότητες διαπροσωπικής επικοινωνίας πέρα από τις δεξιότητες στα υπολογιστικά φύλλα.

Μαζί με τα δείγματα βιογραφικού και την εφαρμογή δημιουργίας μας, θα σας βοηθήσουμε να δώσετε πνοή στα δεδομένα της καριέρας σας.

Τι κάνει ένας αναλυτής δεδομένων;

Το πεδίο της επιστήμης δεδομένων αναπτύσσεται τόσο γρήγορα όσο και η τεχνολογία που το υποστηρίζει. Ενώ πριν από δέκα χρόνια το υποτυπώδες λογισμικό ανέλυε «λίμνες» δεδομένων, τώρα οι μεγαϋπολογιστές αναλύουν και ερμηνεύουν ατέλειωτους όγκους δεδομένων για να αποκαλύψουν τις πιο εκπληκτικές τάσεις. Οι αναλυτές δεδομένων βρίσκονται στην πρώτη γραμμή της μετάφρασης αυτών των δεδομένων σε κάτι που οι επιχειρήσεις μπορούν να χρησιμοποιήσουν. Πολλές επιχειρήσεις καυχώνται για το πόσα δεδομένα έχουν στη διάθεσή τους, αλλά ελάχιστες από αυτές ακόμη και σήμερα υποψιάζονται τις γνώσεις που μπορεί να τους προσφέρουν. Φανταστείτε ένα υπολογιστικό φύλλο με ένα εκατομμύριο στήλες και δέκα εκατομμύρια γραμμές. Αυτού του είδους η πολυπλοκότητα απαιτεί έναν υπερυπολογιστή για να τη διαχειριστεί και έναν υπεραναλυτή δεδομένων για να εξηγήσει στους συναδέλφους του τι σημαίνει.

Για να βρουν λύσεις, οι αναλυτές δεδομένων πρέπει πρώτα να κατανοήσουν τη φύση του προβλήματος. Πρέπει να είναι σε θέση να επικοινωνούν με τους συναδέλφους τους στη γλώσσα τους, εξερευνώντας τα πραγματικά επιχειρηματικά ζητήματα και ερευνώντας ποια είδη δεδομένων θα μπορούσαν να προσφέρουν πιθανές λύσεις. Το δύσκολο δεν είναι η συλλογή δεδομένων αλλά η συλλογή των κατάλληλων δεδομένων, που θα σας πουν αυτό που χρειάζεται να μάθετε. 

Πώς να γράψετε ένα βιογραφικό σημείωμα αναλυτή δεδομένων

Το πρώτο σημαντικό δεδομένο που χρειάζεστε κατά τη σύνταξη του βιογραφικού σας είναι το ποια τμήματα πρέπει να περιλάβετε. Το βιογραφικό σας καλό είναι να περιλαμβάνει τα παρακάτω στοιχεία:

• Κεφαλίδα
• Σύνοψη (προφίλ / προσωπική δήλωση)
• Τμήμα εργασιακού ιστορικού
• Τμήμα δεξιοτήτων
• Τμήμα εκπαίδευσης

Το βιογραφικό σημείωμα του αναλυτή δεδομένων πρέπει να αναδεικνύει την ευρύτερη επιχειρηματική οξύνοια του ατόμου. Χωρίς αυτό, θα είναι σαν να βρίσκεστε χαμένοι σε ένα ατέλειωτο χωράφι με μηλιές, χωρίς να ξέρετε ποιο δέντρο να ταρακουνήσετε για να πάρετε τα μήλα που χρειάζεστε.

Το βιογραφικό σημείωμα του αναλυτή δεδομένων πρέπει να απευθύνεται σε ένα ευρύτερο επιχειρηματικό κοινό (καθώς ο τελικός υπεύθυνος προσλήψεων συχνά είναι ένας ανώτερος εργαζόμενος χωρίς ειδίκευση στο αντικείμενό σας), αλλά οι υποψήφιοι δεν πρέπει να παραλείπουν λεπτομέρειες σχετικά με σπάνιες γλώσσες προγραμματισμού και δύσκολα έργα που ίσως ωφελήσουν τους μελλοντικούς τους προϊσταμένους και συναδέλφους. 

Οι δεξιότητες στη διαχείριση έργων είναι άλλο ένα σημαντικό στοιχείο του ρόλου ενός επιστήμονα δεδομένων. Οι αναλυτές δεδομένων συχνά εργάζονται σε ομάδες με επαγγελματίες από άλλα τμήματα, των οποίων καλούνται να ηγηθούν τεχνικά (αν όχι οργανωτικά). Η ικανότητά τους να αναγνωρίζουν μοτίβα και να ερμηνεύουν τα δεδομένα μπορεί στη συνέχεια να μεταφραστεί σε πραγματικές δράσεις στον πραγματικό κόσμο από τους ειδικούς που εμπλέκονται, και το τελικό προϊόν είναι αποτέλεσμα αληθινής ομαδικής προσπάθειας. 

Πολλά λέγονται για το πώς να προσαρμόσετε ένα βιογραφικό σημείωμα σε έναν συγκεκριμένο εργοδότη, τα οποία ισχύουν και για το βιογραφικό σημείωμα ενός αναλυτή δεδομένων. Εάν μιλήσετε για τα είδη των έργων που ενδιαφέρουν τον μελλοντικό σας εργοδότη, θα θεωρηθείτε αυτόματα ως πολύ καλή περίπτωση. Οι εργοδότες θέλουν να καθησυχαστούν όταν διαβάζουν ένα βιογραφικό, και αν ακόμη και ένας άνθρωπος χωρίς τεχνικές γνώσεις δει ότι η πείρα σας ανταποκρίνεται σε αυτό που χρειάζεται η εταιρεία, έχετε ήδη πλεονέκτημα έναντι των ανταγωνιστών σας. Το βιογραφικό ενός αναλυτή δεδομένων πρέπει να δίνει στις εταιρείες την πεποίθηση ότι είναι το κατάλληλο άτομο για να εντοπίσει τάσεις και να εξαγάγει γνώση

Παράδειγμα σύνοψης βιογραφικού αναλυτή δεδομένων

Η σύνοψη για έναν αναλυτή δεδομένων πρέπει να επικεντρώνεται σε τρία πράγματα: την πείρα στον κλάδο, την επιχειρηματική οξύνοια και τις επιτυχίες στα έργα. Γνωρίζετε το αντικείμενό σας; Είναι χρήσιμο για τους γύρω σας; Θα αυξήσει την κερδοφορία του εργοδότη σας; Η σύνοψη πρέπει να τονίζει πώς διαφέρετε από όλους τους άλλους υποψηφίους, οι οποίοι πιθανότατα θα γράψουν απλώς μια μακρά λίστα με δεξιότητές τους στην ανάλυση. Όταν μιλάτε για τον ρόλο σας ως διαύλου μεταξύ των δεδομένων και των συναδέλφων σας, επιδεικνύετε την πραγματική σας αξία. Όταν μιλάτε για την επίδραση των έργων σας στην πρόοδο και την κερδοφορία της εταιρείας, ποσοτικοποιείτε με τρόπο απτό τη φοβερή σας επιδεξιότητα με τα δεδομένα.

Αν δεν γράψετε στη σύνοψη για το πώς συλλέγετε και αναλύετε δεδομένα, ο μελλοντικός εργοδότης σας θα προβληματιστεί. Μην επιτρέψετε στην επιχειρηματική σας οξύνοια να καλύψει τα βασικά ταλέντα σας ως αναλυτή δεδομένων. Μιλήστε για τα προβλήματα που έχετε λύσει, την κλίμακα των δεδομένων με τα οποία έχετε εργαστεί και το λογισμικό που χρησιμοποιείτε.

Αλλά τα δεδομένα δεν υπάρχουν σε ένα κενό. Όλοι οι αναλυτές δεδομένων έχουν τη δική τους προσέγγιση στην παρουσίαση των δεδομένων στους συναδέλφους τους και στην εξήγηση της σημασίας τους. Είναι σημαντικό να περιγράψετε ακριβώς πώς κάνετε τα δεδομένα σας να ζωντανεύουν, γιατί δεν θα εξυπηρετήσουν πολύ αν παραμείνουν σε ένα υπολογιστικό φύλλο που μόνο εσείς μπορείτε να κατανοήσετε.

Παράδειγμα εργασιακού ιστορικού βιογραφικού

Ως αναλυτής δεδομένων, το εργασιακό ιστορικό σας πρέπει να επικεντρώνεται στις λεπτομέρειες του τι έχετε επιτύχει με την ανάλυση δεδομένων. Δεν είναι χρήσιμο να μιλάτε για τις δεξιότητές σας χωρίς να λέτε τα αποτελέσματα αυτών των δεξιοτήτων. Μιλήστε για τα κυριότερα έργα που ίσως αφορούν τον μελλοντικό εργοδότη σας και περιλάβετε περισσότερες λεπτομέρειες για τους πιο πρόσφατους εργοδότες σας. 

Η επιστήμη δεδομένων έχει προχωρήσει σημαντικά τα τελευταία τέσσερα–πέντε χρόνια, επομένως οι παλιότερες εμπειρίες της καριέρας σας είναι λιγότερο σημαντικές. Δείξτε την πρόοδό σας ως προς την κλίμακα των έργων που σας έχουν ανατεθεί και την πολυπλοκότητα των δεδομένων με τα οποία έχετε εργαστεί. Αν κάνετε μια λεπτομερή περιγραφή μιας κατάστασης, θα μπορούσατε να αναφέρετε τα εξής: ποια ήταν η κατάσταση, ποιο ή ποια ήταν τα καθήκοντά σας, ποιες ενέργειες εκτελέσατε, ποιο αποτέλεσμα πετύχατε.

Επιλογή της καλύτερης μορφής βιογραφικού για αναλυτή δεδομένων

Οι περισσότεροι αναλυτές δεδομένων καλό είναι να χρησιμοποιήσουν την αντίστροφα χρονολογική μορφή βιογραφικού για την παρουσίαση του εργασιακού ιστορικού τους (και των εκπαιδευτικών τους τίτλων). Με άλλα λόγια, πρέπει να παραθέσετε την τρέχουσα ή την τελευταία θέση σας πρώτη και την πρώτη τελευταία. Εάν η επαγγελματική σας πορεία σάς έχει οδηγήσει σε όλο και καλύτερες θέσεις εργασίας, η πιο εντυπωσιακή θα αναδειχθεί στην κορυφή της λίστας.

Δείγμα δεξιοτήτων αναλυτή δεδομένων

Στο τμήμα των δεξιοτήτων σε ένα βιογραφικό αναλυτή δεδομένων ένας εργοδότης αναμένει να βρει ό,τι έχει σχέση με την επιστήμη δεδομένων. Εάν λείπουν ορισμένες πτυχές, θα ανησυχήσει. Γι’ αυτό, φροντίστε η λίστα να είναι όσο το δυνατόν πιο πλήρης. 

Στους κορυφαίους υποψηφίους, θα περιμέναμε να διαβάσουμε πληροφορίες όπως οι εξής: Χρησιμοποιούν τις πιο προηγμένες μεθόδους συλλογής δεδομένων, αυτοματοποιώντας διαδικασίες, για να ερμηνεύουν και να αναλύουν συμπεριφορές. Με τη βοήθεια λογισμικού εξαγωγής δεδομένων, μπορούν να εξερευνούν τα δεδομένα, να εντοπίζουν μοτίβα και να δημιουργούν μοντέλα που μπορούν να ελεγχθούν. Όταν εξετάζουν τα αποτελέσματα των δεδομένων που προκύπτουν, μπορούν να δημιουργούν συνδέσεις και να βγάζουν συμπεράσματα για την ευρύτερη επιχείρηση. 

Οι μαθηματικές και αναλυτικές τους δεξιότητες πρέπει να είναι προηγμένες, για να βλέπουν αυτά τα μοτίβα, αλλά είναι πράγματι πιο σημαντικό να μπορούν να μεταφράσουν αυτά τα ευρήματα σε απλές και κατανοητές ενέργειες για τους συναδέλφους τους. Αυτό απαιτεί δημιουργική σκέψη και καλλιτεχνική διάθεση.

Δείτε μερικές φράσεις δεξιοτήτων που θα μπορούσατε να συμπεριλάβετε στο τμήμα των δεξιοτήτων:

Παράδειγμα τμήματος εκπαίδευσης βιογραφικού

Στο τμήμα της εκπαίδευσης στο βιογραφικό του, ένας αναλυτής δεδομένων αναφέρει τα πτυχία που τον καθιστούν κατάλληλο για τη θέση. Οι αναλυτές δεδομένων συχνά έχουν πτυχίο στα μαθηματικά, τα οικονομικά ή την επιστήμη δεδομένων. Οι σπουδές στατιστικής είναι επίσης συνήθεις, ιδίως αν ένας εργαζόμενος έχει μετακινηθεί εσωτερικά από το τμήμα λειτουργιών ή το οικονομικό. Εξίσου κοινά είναι τα μεταπτυχιακά στην επιστήμη δεδομένων. Δεδομένης της ανάγκης για ευρύτητα γνώσεων στα θέματα της επιχείρησης, ένα MBA θεωρείται επίσης καλοδεχούμενο από πολλούς εργοδότες. Τέλος, στο τμήμα της εκπαίδευσης μπορείτε να γράψετε ποιες γλώσσες προγραμματισμού και ποιες εφαρμογές ανάλυσης δεδομένων γνωρίζετε –με όσο περισσότερη λεπτομέρεια γίνεται.

Κύρια διδάγματα για ένα βιογραφικό αναλυτή δεδομένων

1. Οι αναλυτές δεδομένων έχουν ζήτηση, αλλά ο ανταγωνισμός για τις καλύτερες θέσεις αναλυτή δεδομένων είναι υψηλός.
2. Είναι αναγκαίο να δείξετε πώς μετατρέπετε την ανάλυση σε κερδοφόρες ενέργειες.
3. Επικεντρωθείτε στις δεξιότητες επικοινωνίας και πειθούς, χάρη στις οποίες μεταφράζετε τα στατιστικά στους άλλους.
4. Αναφέρετε λεπτομέρειες για τα μεγαλύτερα έργα σας από την έναρξη έως την ολοκλήρωσή τους.
5. Το εργασιακό ιστορικό σας πρέπει να περιλαμβάνει αναλυτικές πληροφορίες για τις τεχνικές σας δυνατότητες.
6. Επισημάνετε την επίδρασή σας στην επιχείρησή σας –πώς κάνετε τη διαφορά;
7. Φροντίστε να γράψετε τα πάντα για την εκπαίδευσή σας και τα συναφή με την εργασία προσόντα σας.