Poți deveni analist de date fără o diplomă în informatică dacă înveți să lucrezi cu tabele, să extragi informații din baze de date și să explici ce arată rezultatele. Pentru multe roluri de raportare, un punct de plecare practic este combinația dintre Excel, SQL și un instrument de vizualizare precum Power BI. Cerințele de studii diferă de la un angajator la altul. Unele posturi acceptă diplome în economie, finanțe sau statistică, iar altele iau în considerare experiența practică echivalentă.
Experiența din alt domeniu te poate ajuta să formulezi întrebări pe care merită să le verifici. Dacă ai lucrat în logistică, poți analiza unde se adună întârzierile. Dacă vii din vânzări, poți verifica dacă o lună mai slabă se explică prin mai puține comenzi sau printr-o valoare medie mai mică a comenzii. În ambele situații, contează să arăți cum ai calculat indicatorul și ce poți spune pe baza datelor disponibile.
Un portofoliu de început poate conține două proiecte pe care le poți explica fără să citești din notițe. Pentru fiecare, păstrează sursa datelor, pașii de curățare, calculele și concluzia. La interviu, aceste detalii îți permit să explici de ce ai ales o metodă și cum ai verificat că rezultatul este corect.
Ce să înveți pentru primul rol de analist de date
Folosește același set de date când exersezi în Excel, SQL și Power BI. Dacă pornești de la un tabel cu facturi, poți calcula mai întâi totalurile în Excel, apoi să refaci calculul în SQL și să afișezi rezultatele într-un raport. Când cifrele diferă, verifică dacă ai folosit aceeași perioadă, aceleași filtre și aceeași regulă pentru facturile anulate:
- În Excel, învață să filtrezi, să verifici valorile lipsă și să construiești tabele pivot. Exersează căutarea unui cod într-un alt tabel și calculează totaluri pe lună sau pe categorie. Înainte să ștergi rânduri aparent duplicate, verifică dacă sunt înregistrări repetate sau produse diferite de pe aceeași factură.
- În SQL, începe cu
SELECT,WHERE,GROUP BYșiJOIN. Exersează legarea unui tabel cu facturi de unul cu produse și verifică dacă după îmbinare ai mai multe rânduri decât te așteptai. Dacă un cod de produs apare de două ori în catalog, poți dubla din greșeală valoarea unor vânzări. - În Power BI, folosește Power Query pentru a curăța datele, apoi învață să legi tabelele și să creezi câteva măsuri în DAX, limbajul de calcul al programului. Începe cu trei indicatori pe care îi poți explica, cum ar fi valoarea vânzărilor, numărul de facturi și valoarea medie pe factură. Power BI Desktop este gratuit și rulează pe Windows.
În paralel, învață să alegi numitorul potrivit pentru un procent și să citești corect o medie. Dacă ai 20 de livrări întârziate, cifra spune puțin fără numărul total de livrări. Pentru Python, uită-te la posturile pe care le vizezi. Dacă îl vezi frecvent la cerințe, îl poți adăuga după ce reușești să duci singur o analiză de la datele brute până la raport.
Cum construiești un portofoliu cu două proiecte
Alege o întrebare concretă pentru fiecare proiect și scrie-o înainte să deschizi fișierul. Un proiect poate arăta cum lucrezi cu tranzacții, iar celălalt cum compari date publice în timp. Astfel, poți demonstra atât că știi să calculezi indicatorii, cât și că înțelegi când o comparație are sens.
Primul proiect poate analiza vânzările unui magazin online. Setul public Online Retail de la Universitatea din California, Irvine, include tranzacțiile unui comerciant britanic și marchează anulările prin prefixul C în numărul facturii. Compară lunile complete, precizează cum tratezi anulările și numără facturile distincte, deoarece o factură poate avea mai multe linii. Arată dacă diferența dintre două luni vine din numărul facturilor, din valoarea medie pe factură sau din ambele.
Al doilea proiect poate urmări rata șomajului în regiunile României. Setul Eurostat tgs00010 îți permite să compari același indicator între regiuni și ani. Păstrează aceeași grupă de vârstă și aceleași filtre în toate comparațiile. Dacă o rată urcă de la 5% la 6%, descrie creșterea ca fiind de un punct procentual și marchează valorile lipsă separat de cele egale cu zero.
Pentru fiecare proiect, pregătește o pagină scurtă cu întrebarea, sursa, regulile de calcul și două sau trei observații. Adaugă interogările SQL și câte un exemplu de verificare, cum ar fi reconcilierea unui total din raport cu cel din fișierul sursă după aplicarea acelorași filtre. Un export PDF le permite recrutorilor să vadă raportul fără să instaleze Power BI. Pentru portofoliul public, folosește date publice sau simulate și indică ce tip de date ai ales.
Cum aplici și ce arăți la interviu
Caută și după denumiri precum Junior Data Analyst, Reporting Analyst, Junior BI Analyst sau analist de raportare. Compară responsabilitățile și separă cerințele obligatorii de competențele trecute ca avantaj. Un anunț Interdiligence pentru un rol junior din București includea economia printre domeniile de studiu acceptate și cerea Excel, SQL și vizualizarea datelor. Într-un alt anunț din București, SCOR accepta și experiența practică echivalentă, iar cunoștințele de bază de SQL, Python sau Power Query erau prezentate ca avantaj.
În CV, descrie munca pe care ai făcut-o deja cu date. Dacă ai centralizat retururi, ai urmărit stocuri sau ai pregătit rapoarte lunare, spune ce informații ai folosit și ce rezultat ai livrat. O formulare precum „Am centralizat retururile săptămânale și am separat cauzele pe produs și magazin” explică mai bine contribuția ta decât o simplă mențiune că știi Excel. Adaugă un link către proiectul cel mai apropiat de activitatea angajatorului.
Pentru interviu, pregătește o prezentare scurtă a unui proiect și exersează o întrebare practică. Dacă ți se spune că rata retururilor a crescut, explică mai întâi ce măsori, de exemplu procentul comenzilor cu cel puțin un retur. Apoi verifică dacă perioadele sunt comparabile, dacă comenzile recente au avut timp să fie returnate și dacă problema se concentrează la anumite produse. Poți încheia cu o verificare pe care ai face-o înainte de a propune o schimbare.
Începe să aplici când poți prelua un set de date, verifica un calcul și explica rezultatul într-un limbaj simplu. Dacă ai deja experiență într-un sector, caută mai întâi echipe care analizează activități pe care le cunoști. Vei putea arăta atât cum lucrezi cu datele, cât și de ce întrebarea pusă merită un răspuns.