數據分析師加薪的 4 種方式:強調自己「做專案」的經驗

【我們為什麼編譯這篇文章】大數據的價值不在資料本身,而是如何從巨量資料中萃取出洞見!《哈佛商業評論》曾將協助企業進行大數據分析的「數據分析師」或「資料科學家」視為「21 世紀最性感的職業」,如何在眾多佼佼者中脫穎而出,在面試時佔優勢?看看資深資料科學家怎麼說。(責任編輯:賴佩萱)

隨著科技進展,無論是網路使用、人類行為、AI 運作資料等,都會留下一筆筆資料,可藉由數據不斷優化與深入分析,也成為企業運作的必備思維之一,因此近年來資料科學家、數據分析師逐漸成為熱門職業,也是各產業極力需要的人才缺口之一。

不過成為資料科學家、數據分析師的路已經不簡單,要怎麼在職涯中還能幫自己加分與加薪?資深資料科學家兼作家 Matt Przybyla 藉由自身的經驗,在部落格上分享並歸納出 4 種具體方法:

1. 取得碩士學歷

首先最淺而易顯的加薪方式,就是幫自己增添一個碩士學位,雖然現在許多企業也認可用其他可比擬的經驗形式來代替,但碩士學歷的確還是最明顯能幫助加薪(比起學士學歷)。

如果你認為自己還有需精進之處,那就去考個碩士學位吧;如果你已經是經驗豐富的資料科學家或數據分析師,也可以選擇更快速的課程來得到相關的專業認證。

2. 凸顯專案執行經驗

如果你已經是有 1-3 年的資料科學或數據分析經驗,在履歷上強化並凸顯做過的專案項目,絕對是加分,談判薪資也更有籌碼。

凸顯做過的專案,並非是要跨大自吹,而是要清楚地把項目重點標出,告訴雇主你得到的經驗為何。以資料科學家為例,可以適時地、有架構性的點出「操作項目、如何操作、改善效果」,例如「利用了 Python 製作了一套隨機森林(Random Forest)為基礎的產品分類模型,幫助節省 40% 的時間 」。

數據分析師同樣可以用這樣的方式!通常在一份履歷中用上述方式點出 5 個執行過的項目,簡單幫自己的執行項目找出亮點,可以為履歷增添不少色彩。

3. 追蹤自我績效表現

努力要被看得見,追蹤自己當前工作的績效表現,可以為你爭取到加薪的機會,因為這個方式可以讓你正當地強調自身在工作上的表現。

雖然並非每間公司都願意提供績效考核詳細的結果給員工,但也可以嘗試用類似的方式來量化自身的表現與貢獻,例如在平時的工作自行紀錄下每個專案計畫的績效狀況,例如「原本的模型準確度為 50%,目標為 70%,最終達成到 80%」,透過平時就建立起自己的目標,可以在時機成熟時不費力且適當展現工作的努力狀況。

4. 強化在特定產業的經驗

最後一個可以幫助資料科學家及數據分析師加薪的方式,就是強化自身在某個領域的專業經驗, 除了會做數據與資料上的分析之外,如果具備特定產業的知識與經驗,會讓自己脫穎而出、爭取到高薪 。例如可以讓雇主知道你不只是資料科學家及數據分析師,還是某些特定領域如醫療、財經等面向的專家。

想要獲得這些特定領域的經驗,可以從參加成長營、獲得認證、或是嘗試不同工作領域的經驗來強化,甚至報名線上課程或是影片,都能為自己的知識與能力帶來加分。

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參考資料

Towards Data Science》、《遠見

(本文提供合作夥伴轉載;首圖來源:pixabay。)

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