Post by account_disabled on Feb 1, 2024 8:57:11 GMT
一些雇主认为硕士学位相当于1-2年的工作。此外，许多远程申请者要么缺乏基本资格（例如本科学位），要么居住在另一个国家，这通常是不可行的。因此，竞争可能并不像看上去那么激烈。” 另一位评论道： “申请工作是一场数字游戏：申请尽可能多的人。我花了 6 个月的时间，提交了 240 份申请。” 虽然最好不要申请你完全不合格的工作，但请使用常识：如果你只缺少一两个要求，尝试一下总是没有坏处的。可能发生的最糟糕的事情就是你会被拒绝。 拓展您的网络 最后，另一位 Reddit 数据专家推荐了一些很好的网络技巧： “你提到你的妻子正在利用她的网络，但她也在努力发展她的网络吗？与其他校友联系，加入Slack 社区，并参加当地的行业活动。
” 尝试扩展您现有的网络，无论是在线还是离线。你永远不知道下一个机会会出现在哪里！ 2. 如何学习数据分析技能：Reddit数据建议 接下来，这里有一些来自r/analytics subreddit 的具体提示，为学习数据分析技能提供了极好的打破神话 电报数据库 的建议。以下是我们从 Reddit 上精选的内容。 不要过分强调技术能力 本主题的一个关键点是，特定数据分析技术技能的重要性虽然很重要，但往往被过度放大： “大多数建议过于关注特定的技术技能，例如“学习 PowerBI、SQL、R 等。”但是，如果您无法将数据分析转化为业务决策，那么即使最好的技术技能也无济于事。 您在 Google Sheets 中进行分析，却为公司节省了数十万成本？好吧，恭喜！高层管理人员中没有人会问你使用了什么很酷的技术和编码库。
专注于学习不可知的技能，而不是特定的工具 虽然有很多可用的工具，但有些工具还是值得以后学习的。因此，在出发时，Reddit 数据建议是保持广泛： “在每项工作中，你都可能至少拥有一些非主流的网站分析、仪表板（或其他）工具。与其学习特定工具的细节，不如学习不可知的技能，您可以将这些技能转移到不同的工具上。 例如，不要了解Tableau中的每个详细功能，而是了解什么是好的仪表板、它应该如何构建以及它如何为受众提供价值。” 我们衷心同意——首先关注学习数据分析理论！其余的就会自然而然地发生。 Python 很重要……但也许没有你想象的那么重要 第三个误解是人们认为必须学习的技能的复杂性。最初，学习基础知识就足够了： “即使是经验丰富的分析师通常也不会那么频繁地使用 Python。
” 尝试扩展您现有的网络，无论是在线还是离线。你永远不知道下一个机会会出现在哪里！ 2. 如何学习数据分析技能：Reddit数据建议 接下来，这里有一些来自r/analytics subreddit 的具体提示，为学习数据分析技能提供了极好的打破神话 电报数据库 的建议。以下是我们从 Reddit 上精选的内容。 不要过分强调技术能力 本主题的一个关键点是，特定数据分析技术技能的重要性虽然很重要，但往往被过度放大： “大多数建议过于关注特定的技术技能，例如“学习 PowerBI、SQL、R 等。”但是，如果您无法将数据分析转化为业务决策，那么即使最好的技术技能也无济于事。 您在 Google Sheets 中进行分析，却为公司节省了数十万成本？好吧，恭喜！高层管理人员中没有人会问你使用了什么很酷的技术和编码库。
专注于学习不可知的技能，而不是特定的工具 虽然有很多可用的工具，但有些工具还是值得以后学习的。因此，在出发时，Reddit 数据建议是保持广泛： “在每项工作中，你都可能至少拥有一些非主流的网站分析、仪表板（或其他）工具。与其学习特定工具的细节，不如学习不可知的技能，您可以将这些技能转移到不同的工具上。 例如，不要了解Tableau中的每个详细功能，而是了解什么是好的仪表板、它应该如何构建以及它如何为受众提供价值。” 我们衷心同意——首先关注学习数据分析理论！其余的就会自然而然地发生。 Python 很重要……但也许没有你想象的那么重要 第三个误解是人们认为必须学习的技能的复杂性。最初，学习基础知识就足够了： “即使是经验丰富的分析师通常也不会那么频繁地使用 Python。