AI Alert: il testo è una sintesi di questo articolo fatta da ChatGPT. L’immagine è fatta con DALL-E

Nel mondo dell’analisi dei dati, i progetti personali possono essere un trampolino di lancio per una carriera di successo. Ma quali elementi rendono un progetto di analisi dati veramente impressionante? Ecco alcuni consigli da Maggie @DataStoryteller, una professionista del settore.

  1. Dimostra competenze specifiche: i recruiter cercano candidati con competenze mirate. Se una posizione richiede esperienza in SQL e Tableau, i progetti che dimostrano abilità solo in Python potrebbero non essere sufficienti. Esplora le descrizioni dei lavori desiderati e identifica le competenze più richieste, come Excel, SQL, Tableau, Power BI, Looker, Python, R e strumenti specifici del settore.
  2. Rispondi a domande rilevanti con i dati: non è sufficiente presentare qualsiasi analisi o visualizzazione. I tuoi progetti dovrebbero raccontare una storia e risolvere un problema concreto. Evita i “vanity metrics” che sembrano impressionanti ma non offrono insight utili o azionabili. Concentrati su metriche di conversione e valutazioni come il valore medio degli ordini o il ritorno degli utenti.
  3. Chiarezza e comprensibilità: un errore comune è sovraccaricare di informazioni e utilizzare visualizzazioni poco chiare. Prima di iniziare, pensa al problema che stai cercando di risolvere, alle domande del tuo pubblico e alle decisioni che prenderanno in base alla tua analisi. Usa visualizzazioni semplici e chiare come grafici a barre, a dispersione e lineari, senza abusare di grafici a torta, a bolle e mappe ad albero.
  4. Riassumi il tuo lavoro: La parte più importante del tuo progetto non è la tecnica, ma il “quindi cosa?” – le conclusioni e le raccomandazioni. Crea una presentazione o un post sul blog che riassuma i tuoi risultati, offrendo insight e raccomandazioni.

Seguendo questi consigli, i tuoi progetti non solo dimostreranno le tue competenze tecniche, ma mostreranno anche la tua capacità di pensare criticamente e di applicare le tue abilità in contesti reali, rendendoti un candidato di spicco nel campo dell’analisi dei dati. Approfondisci questa breve guida leggendo l’articolo originale.