.svg){kind=small}
Het verbeteren of uitbreiden van bestaande vaardigheden om competitief te blijven op de arbeidsmarkt of te groeien binnen je huidige functie. Een waardevolle investering zowel voor werknemers als werkgevers.
Het aanleren van geheel nieuwe vaardigheden voor de overgang naar een andere carrière of functie. Biedt meer werkzekerheid, een hoger inkomen en meer voldoening.
In principe zou iedereen data analist kunnen worden. Het feit dat deze mogelijkheid er is, betekent niet direct dat je het ook zou moeten doen. Begin zeker niet zomaar aan jouw omscholing tot data analist, maar onderzoek eerst uitvoerig of het bij je past voordat je aan deze reis begint.
Beantwoord voor jezelf de onderstaande vragen:
Heb je meer dan 6 vragen met een ja beantwoord? Dan is de kans erg groot dat de omscholing tot data analist een zeer goede keuze voor jou is. Wil je er 100% zeker van zijn? Lees dan vooral verder.
Begin met het plannen van studietijd. Ondanks dat velen het niet leuk vinden, kan een goede planning je helpen efficiënter en met minder stress te studeren. Zelfs met een druk leven vol verplichtingen, zoals huisdieren, klusjes en kinderopvang, is het belangrijk flexibele tijdsblokken voor studie in te plannen. Monitor wekelijks je voortgang en stuur bij indien nodig. Onthoud: hoe meer tijd je investeert, hoe sneller je aan de slag kunt als data-analist.
Start met Python, de meest populaire programmeertaal onder data-analisten, bekend om zijn eenvoud, automatiseringsmogelijkheden, en krachtige bibliotheken zoals NumPY, Pandas, en Matplotlib. Maak kennis met de basis van Python zoals integers, strings, lists, loops, en object-georiënteerd programmeren. Onzeker over deze termen? Geen zorgen! Python is zo simpel dat je deze termen vanzelf eigen maakt.
Beheers je Python? Dan is het tijd om statistiek te leren, essentieel voor het analyseren en interpreteren van grote datasets. Vervolgens, leer hoe je data verzamelt met CSV-bestanden, SQL, en data scraping met Python's Beautiful Soup. Het opschonen van data met Pandas en NumPy, en data visualisatie en rapportage met Matplotlib en Seaborn zijn ook cruciale vaardigheden.
Wil je dat jouw cv zich onderscheid van anderen? Dan is het een goed idee om te duiken in de wondere wereld van machine learning. Bedrijven maken steeds meer gebruik van machine learning om hiermee concurrentievoordelen te behalen. Daarom zijn steeds meer bedrijven op zoek naar mensen die over deze kennis beschikken.
Je hebt een baan nodig om ervaring op te doen. Maar bedrijven geven je pas de baan wanneer je kan laten zien dat je al ervaring hebt opgedaan. Hoe kan je dan toch deze ervaring aantonen? Nou, dat doe je door een portfolio in GitHub op te bouwen en deze vervolgens ook te delen op LinkedIn. Aan de hand van jouw portfolio kan je aan jouw toekomstige werkgever laten zien over welke vaardigheden je beschikt. Wil je een goed portfolio opbouwen?
Zorg dan dat je het volgende kan aantonen:
Ben je klaar voor jouw nieuwe baan? Solliciteer dan eerst op de functie junior data analist, dit is een mooie instapfunctie om de data science wereld binnen te treden.
Vind je het moeilijk om direct een baan te vinden als junior data analist? Of wil je het rustig aan doen en graag eerst wat ervaring op doen? Dan is een traineeship ook een goede optie. Vaak kun je dan werken voor de grootste en tofste bedrijven of organisaties. Je doet hierdoor heel veel ervaring op en je vergroot je kans aanzienlijk op het vinden van een toffe baan.
Wil je er zeker van zijn dat jouw omscholing tot data analist een succes wordt? Overweeg dan om de data analytics met Python opleiding te volgen bij Winc Academy. Je krijgt les en support van ervaren docenten en je leert werken met de belangrijkste programma’s voor data analisten. Na het afronden van de opleiding beschik jij niet alleen over een erkend diploma, maar ook over de nodige skills om direct als junior data analist aan de slag te kunnen gaan.
