מה זה קורס הסבה לדאטה אנליסט ולמי הוא מתאים?

בתקופה האחרונה נראה שבכל פעם שאני נכנס לגוגל קופצת עליי פרסומת לקורס הסבה לדאטה אנליסט. בחיפוש פשוט ספרתי מעל 10 קורסים שונים באותו תחום. קורסי הסבה תפסו תאוצה לאור הביקוש הענק לעובדים בהייטק במקצועות שונים. הביקוש הגדול הוביל לעלייה משמעותית במשכורות העובדים. החשיפה הגדולה לקורסי ההסבה מביאה אליי פונים רבים בשאלה האם כדאי להם לעשות קורס הסבה לדאטה אנליסט. במאמר זה אנסה להסביר למי זה מתאים, למי זה לא ומי יכול להתקבל לעבודה בלי להוציא שקל אחד על הכשרה.

תכני הקורס

כלל קורסי הסבה לדאטה אנליסט יכללו תכנים טכניים בסיסיים שכל אנליסט צריך לדעת ושמעסיקים יצפו להם ממועמד פוטנציאלי. חלק מהקורסים יוסיפו מיומנויות וידע נוסף כמו הרחבות בתחומים טכניים שונים, סטטיסטיקה יישומית, או היכרות עם בעלי תפקידים אחרים בתעשייה ועבודתם.

הקורסים תמיד יכללו תכנים בנושא Spreadsheets (אקסל או Google Sheets), בהם שימוש בנוסחאות שימושיות, Pivot tables, גרפים וכדומה. תמיד תהיה התייחסות רחבה לSQL, שפת תכנות המיועדת לשליפת נתונים מתוך Databases, שמהווה הבסיס הטכני בכל תפקיד דאטה. כמו כן קורס מקצועי תמיד יכלול פרק ויזואליזציה כלשהו, תוך שימוש בתוכנות BI, כשלרוב ישתמשו בPower BI או Tableau שמהוות התוכנות הנפוצות בתעשייה.

רוב קורסי הסבה לדאטה אנליסט יכללו התייחסות נרחבת לשפת פייתון עם דגש על עבודה עם ספריות לניתוח נתונים והצגתם כמו: Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn וכדומה. חשוב לציין שפייתון מהווה יתרון חשוב בעיני מעסיקים. לא כל המועמדים (או האנליסטים בהווה) מכירים את השפה והיא יכולה לסייע המון בתהליך ניתוח נתונים, כמו גם לשפר את סיכויי הקבלה שלכם עבודה ראשונה בתחום.

התכנים הנוספים בקורסים, הם כאמור הרחבות שבתי ספר רבים בוחרים ללמד אותם על מנת ליצור בידול אל מול בתי ספר אחרים. בין היתר אפשר למנות כאן פרקים בסטטיסטיקה יישומית, תכנון ניסויים וA/B Testing, היכרות עם עולמות התוכן של בעלי תפקידים אחרים בארגון (Product, Sales, Customer Success), מבוא לבסיסי נתונים, עבודה עם Big Data ועוד. לטעמי מדובר בתכנים חשובים ומעניינים אך לאו דווקא הכרחיים לקבלה לתפקיד ראשון.

קורסי ההסבה שואפים להכשיר את הסטודנטים בתחום הטכני ולהעניק את 'המיינדסט' של אנליסט נתונים במישור העסקי. בדרך כלל לא נהוג לחשוף את הסטודנטים לDomain Knowledge מסויים וגם לא להכשיר אותם על פי סוגי דאטה אנליסט ספציפיים (Business, Product וכו'). זה נעשה מכיוון שאלו יכולות שלרוב נרכשות במהלך התפקיד וממילא אין ציפייה להן מצד חברות שמגייסות ג'וניור דאטה אנליסט.

זמן ותדירות

קורסי הסבה אורכים כ200-400 שעות על פני 6-10 חודשים. הקורסים מתנהלים במתכונות שונות מבחינת תדירות. רובם במסגרת של 2-3 מפגשים בשבוע כאשר כל מפגש אורך כ-3-4 שעות. רוב הקורסים מתנהלים במסגרת של לימודי ערב אך חלק מהקורסים מקיימים מתכונת בוקר. ישנם קורסים שמתנהלים במתכונת של בוטקאמפ, כלומר לימודים אינטנסיביים בכל ימות השבוע. בדרך כלל בקורסי הכשרה נדרש להקדיש גם זמן בבית ללמידה עצמית ותרגול.

אופן העברת התכנים

רוב הקורסים מציעים מפגשים פיזיים בכיתה. חלק מהקורסים עובדים במתכונת היברידית המשלבת בין מפגשים פיזיים לפגישות זום. ישנם גם קורסים שמציעים מסגרת מקוונת לחלוטין.

סיוע במציאת עבודה

רוב הקורסים מציעים תכנים הקשורים ספציפית בסיוע למציאת משרה ראשונה כדאטה אנליסט: סדנאות בניית קורות חיים, סדנת הכנה לראיון עבודה, סיוע בבניית פרופיל לינקדאין ועוד. אחד ההדברים החשובים ביותר שמציעים הקורסים בעיני הוא פרויקט גמר אותו אפשר להציג בראיונות פוטנציאליים. בכל תהליך קבלה, תישאלו על רקע קודם וניסיון בתחום ניתוח נתונים. הבעיה המרכזית של ג'וניור ללא ניסיון, היא, Well, שאין לו ניסיון 😉 . פרויקט גמר מסודר הוא יתרון גדול שיכול לבדל אתכם ממועמדים אחרים ולאותת למעסיק שגם אם אין לכם ניסיון קודם, יש לכם יכולת ביצוע.

חלק קטן מהקורסים מציע גם התמחות ללא תשלום בחברות וארגונים שונים לתקופה קצרה. התמחות ללא תשלום עלולה להישמע לא מושכת במיוחד במחשבה ראשונה אך לדעתי היא מהווה יתרון עצום לסטודנט ששואף להתקבל למשרה ראשונה בתחום.

התמחות מספקת לסטודנט אפשרות לגשר על פער הניסיון על ידי התנסות בעבודה בפועל. יתרון נוסף וחשוב לא פחות הוא האפשרות להתקבל למשרה מלאה בארגון בו עושים התמחות. חשוב להבין שלחברות הייטק אין אינטרס אמיתי לקבל מתמחים ללא תשלום למרות שזה נשמע כמו עסקה טובה בשבילם (הרי מי לא רוצה עובד בחינם?). בפועל, עובד ללא ניסיון, גם אם הוא בוגר קורס איכותי, לרוב יביא ערך מוגבל מאוד בחודשים הראשונים לעבודתו. הערך המרכזי שחברות מפיקות מגיוס מתמחים הוא גיוס המתמחים למשרה מלאה. זאת כמובן במידה והמתמחה השאיר רושם חיובי. למעשה, מגננון התמחות יכול להיות קרש קפיצה מצויין מהקורס ישירות למשרה ראשונה בתחום.

דרישות קדם

רוב הקורסים יפנו בראש ובראשונה לבעלי פוטנציאל גבוה לקבלה לתפקידי דאטה אנליסט: בוגרי תארים בכלכלה, חשבונאות, מתמטיקה, סטטיסטיקה, מנהל עסקים, מערכות מידע או תעשייה וניהול.

בפועל ניתן להתקבל לרוב הקורסים על סמך ראיון אישי או רקע רלוונטי קודם. לצורך העניין גם בעלי תארים מדעיים (פיזיקה, כימיה, מדעי המוח, ביולוגיה) וגם בוגרי תארים במדעי החברה (פסיכולוגיה, סוציולוגיה ועוד) יכולים להתקבל לקורסים ובסבירות גבוהה גם למצוא עבודה בתחום.

אם אין לכם תואר ראשון בתחומים אלה, זה לא אומר שאין לכם רקע רלוונטי. גם עבודה בתפקיד אחר בהייטק (נניח Account Manager, Sales או תפקיד Ops כלשהו), או עבודה עם נתונים במסגרת כלשהי (לדוגמא, שירות צבאי, או עבודה בתפקיד כלשהו עם מאפיינים אנליטיים) יכול להוות רקע מתאים לקבלה לקורס.

האם הבוגרים בוודאות מוצאים עבודה בסיום הקורס?

בחיים רק דבר אחד הוא וודאי. בשורה התחתונה, אף אחד לא יכול להבטיח לכם קבלה לעבודה בסיום הקורס. מי שאומר אחרת משקר. גם אם חלק מבתי הספר יחלקו איתכם אחוזי קבלה למשרות של בוגרים, זה לא אומר שום דבר על סיכויי ההצלחה שלכם. עם זאת, חשוב להסביר שהידע שתרכשו במסגרת הקורס הוא ידע נחוץ ורלוונטי ושבוגרי קורסים אכן מתקבלים למשרות בתעשייה.

ראייה לביטחון שמרגישים חלק מבתי הספר בסיכויים של הבוגרים להתקבל לתפקיד ראשון, אפשר לראות בקורסים עם מודל תשלום שמתחיל רק לאחר קבלה לעבודה ראשונה מעל סף שכר מסויים. לסיכום הנקודה אבהיר – קצת כמו בכל תחום בחיים, אם תהיו טובים, סביר מאוד להניח שתתקבלו לעבודה.

האם אפשר להתקבל למשרה ראשונה ללא קורס הסבה?

במילה אחת, בוודאי!

אם אתם בוגרי רקע 'קלאסי', כלומר בעלי תארים בתחומים רלוונטיים או בעלי תואר שני עם התעסקות בתחומים סטטיסטיים (לדוגמא, תואר שני מחקרי עם תזה בתחום מדעי), סביר שתוכלו למצוא עבודה גם ללא קורס הסבה. עם זאת, אולי תצטרכו להשלים חלק מהתכנים לבד לפני שתיגשו לראיונות עבודה. רוב האנליסטים נכנסו למשרות דאטה אנליסט בסיום הלימודים או לאחר תפקיד 'ביניים' אך ללא קורס מקצועי 'רשמי'.

העצה שלי היא פשוט לנסות לשלוח קורות חיים. חוזרים אליכם? אינדיקציה מצויינת שהרקע שלכם מספיק כדי להגיע לראיון ראשון. קיבלתם ראיונות אבל אתם לא מצליחים לעבור אותם? בקשו פידבק. אולי מה שחסר לכם לעומת מועמדים אחרים זה רק הבנה של SQL ויכולת עבודה עם Spreadsheets. אם זה המצב, אולי כדאי לשקול לעשות קורס קצר אונליין ולהמשיך להתראיין.

אם אתם מרגישים שלא חוזרים אליכם, או שהרקע שלכם לא מספיק מתאים ואין לכם רצון או יכולת להשקיע בלמידה עצמית, שקלו קורס הסבה שמתאים לצרכים שלכם.

איזה קורס הכי מתאים לי?

לפעמים שואלים אותי איזה קורס נחשב להכי טוב בתעשייה. כמובן שאין לזה תשובה אחת ואני לא חושב שקיים קונצנזוס לגבי קורס אחד שנחשב הטוב ביותר. חשוב למצוא את ההתאמה של הקורס לצרכים והיכולות שלכם. אם אין לכם רקע בסטטיסטיקה בתואר, אולי כדאי לבחור קורס שמקדיש לזה פרק בתוכנית הלימודים. אם אתם עובדים במשרה מלאה אולי כדאי לבחור בקורס ערב על פני בוטקאמפ. ערכו סקר שוק ותבינו מה מציעים בתי הספר מבחינת תכנים, מסגרת ותשלום. המגוון מאוד גדול. אם אין לכם זמן או רצון לערוך סקר שוק, כנסו לכאן.

איך אדע אם התפקיד בכלל מתאים לי לפני שאתחיל קורס?

שאלת מיליון הדולר בבחירת תחום לימודים היא מידת ההתאמה של האישיות שלכם לאופי התפקיד. הדרך הטובה ביותר היא לקרוא על התפקיד, לשאול שאלות בקבוצות פייסבוק של אנליסטים, לבקש להתייעץ בצורה אישית ואולי הכי חשוב – לנסות בעצמכם. אני מאמין שבניגוד להרבה מאוד מקצועות, תפקיד האנליסט אפשרי ליישום גם לפני תחילת העבודה. התחילו קורס SQL, נתחו דאטה סט עם אקסל, צרו ויזואליזציה בTableau Public ותראו אם אתם מתחברים.

סיכום

קורס הכשרה לאנליסט נתונים יכול להיות קרש קפיצה לקריירה מעניינת ומתגמלת מאוד. חשוב להבין אם התפקיד מתאים לכם, להעריך את הסיכוי שלכם להתקבל לפני תחילת הקורס ולהתאים את הקורס לצרכים שלכם.

המגוון הגדול של הקורסים יכול לבלבל. קחו דף ועט, ערכו רשימה של הקריטריונים החשובים לכם בקורס ומצאו את ההתאמה הטובה ביותר. זכרו שמה שחשוב זה לא למצוא את הקורס הטוב ביותר אלא את הקורס שהכי מתאים לכם. אם תהיו טובים, להתקבל למשרה ראשונה יבוא הרבה יותר בקלות.

יש לכם שאלות נוספות? תרצו להתייעץ בפרטי? כתבו לי.