Waarom dataskills eigenlijk op ieders cv zouden moeten staan

Opmerking van de redacteur: Dit artikel maakt deel uit van de serie Generation Data op de Tableau-blog. Ons uitgangspunt bij Tableau is dat dataskills essentieel zijn voor de volgende generatie medewerkers en bedrijfsleiders. Het studentenprogramma van Tableau is bedoeld om studenten de waardevolle analytische vaardigheden aan te leren die nodig zijn om op basis van data beslissingen te kunnen nemen, zowel op academisch als op professioneel vlak. Ben je student? Download dan vandaag nog je gratis Tableau-licentie en start met het aanleren van dataskills.

Ben je op zoek naar een nieuwe baan? Dan weet je als geen ander hoeveel concurrentie er is. Er is niet alleen veel concurrentie bij het solliciteren naar een baan, er zijn ook meer vacatures beschikbaar dan er gekwalificeerde sollicitanten zijn. Volgens Forbes "zal het bestaande tekort aan talent het hoogste niveau bereiken in 2030, wanneer er voor naar verwachting 85,2 miljoen vacatures wereldwijd geen geschikte mensen kunnen worden gevonden".

Het is een race om wie er het snelst kan solliciteren, wie zichzelf kan onderscheiden van de andere sollicitanten en wie de recruiters kan overtuigen met een cv, LinkedIn-profiel of portfolio.

Een oorzaak voor het tekort aan talent kan worden toegeschreven aan de behoefte aan technische vaardigheden, zoals data-analyse. Volgens de Harvard Business School is het zakelijke en maatschappelijke potentieel van big data "een storende factor is voor een groot aantal functies, van engineering tot functioneel analist tot leidinggevende". In een heleboel organisaties, functies en branches moeten mensen werken aan hun dataskills.

Ik vroeg aan de campusrecruiter van Tableau, Kari Stickel, wat haar standpunt was over de vaardigheden die de huidige studenten en instromers zouden moeten verwerven om hun professionele profielen een boost te geven.

"Wij zien dataskills eigenlijk meer als een manier van denken. Ongeacht de data die worden geanalyseerd, zien wij iemand met deze skillset als van nature nieuwsgierig en gedreven om problemen op te lossen. Of je nou probeert een belangrijk probleem op te lossen of meer geïnteresseerd bent in persoonlijke data, data-analyseskills zijn uitermate overdraagbaar".

Kari Stickel, campusrecruiter van Tableau met de stagiaires van de zomer van 2018.

Dataskills zijn belangrijk voor iedereen die aan het begin van zijn of haar loopbaan staat. LinkedIn heeft laten zien aan welke harde en softe skills bedrijven het meest behoefte hebben in 2019 en 'analytische denken' is nummer 3 van de harde skills. Dit is natuurlijk een interessant en nuttig gegeven, en dus vroeg ik Kari naar kenmerken van een sterke kandidaat. Zij gaf een aantal voorbeelden van vaardigheden die bekwaamheid tonen:

1. Dataskills zijn uitstekend overdraagbare vaardigheden Recruiters zien graag projecten waarin leiderschap, flexibiliteit en bescheidenheid worden getoond. Laat ons zien hoe je data hebt toegepast om beslissingen te kunnen nemen.
2. Kunnen programmeren in Java, C, C#, C++, Ruby en andere programmeertalen, alsmede aantoonbare resultaten en de mogelijkheid om deadlines te halen binnen een project.
3. Ervaring met het werken met klanten. Je eerdere ervaring in klantgerichte functies, je technische vaardigheden met tools en je doelgerichtheid laten ons zien dat jij een kandidaat bent om die zeker in aanmerking kan komen.

Of je nu nog op school zit of pas bent afgestudeerd, het is nooit te laat om aan je dataskills te werken, te leren programmeren of ervaring op te doen met het werken met klanten: allemaal zaken die jou een overtuigendere kandidaat maken in de zoektocht naar een baan.

Buchi Okafor en Harpreet Ghuman delen hun datareis tijdens de Tableau-conferentie van 2018 met Courtney Totten (Academic Programs).

Buchi Okafor, onlangs afgestudeerd aan Miami University, is gek op sport en had een betaalde stageplek bemachtigd bij Under Armour, waar hij in aanraking kwam met Tableau. Buchi leerde al snel dat je "ongeacht welke functie je hebt, te maken krijgt met data. De mensen die zich weten te onderscheiden van de rest, zijn de mensen die snel inzicht krijgen in data en die hun inzichten kunnen delen met anderen op een manier die begrijpelijk is voor hun bedrijfspartners". Toen er een nieuw analyseteam werd opgezet bij Under Armour, besloot Buchi zich te focussen op zijn voorliefde voor data en nu werkt hij als analist bij het team dat zich bezighoudt met de internationale prijsvoeringsstrategie en -analyse.

Harpreet Ghuman, ook onlangs afgestudeerd, begon het vergaren van zijn dataskills op een nogal bijzondere manier. Hij zag een Tableau Public-visualisatie van Game of Thrones, wat hem intrigeerde en ertoe leidde dat hij zichzelf leerde Tableau te gebruiken. Harpreet volgde toen een masteropleiding aan de University of Maryland in Business Administration and Management.

Harpreet vertelt: "Toen ik eenmaal had geleerd visualisaties te maken met Tableau, maakte het niet meer uit dat ik geen achtergrond had in data. Visualiseren is, net als nieuwsgierigheid, een vaardigheid die je kunt omzetten en inzetten". Met zijn pasverworven voorliefde voor data-analyses besloot Harpreet om ook een master in Marketing Analytics te volgen. Nu heeft hij zijn droombaan: senior consultant in data-analytics bij EY, waarbij hij zijn Tableau-vaardigheden goed kan gebruiken om zich te focussen op datavisualisatie.

Lees in de volledige interviews hoe Buchi en Harpreet dankzij hun dataskills hun droombaan hebben weten te bemachtigen.

Volg het voorbeeld van Buchi en Harpreet en richt je zo snel mogelijk op het verwerven van dataskills. Er zijn meerdere wegen die naar Rome leiden, en Tableau is er daar een van. Hier vind je een handleiding voor studenten waarmee we je in 30 dagen een eind op weg helpen:

• Installatie op dag 1: Studenten kunnen zich registreren voor een gratis, verlengbare Tableau-licentie van 1 jaar en meteen beginnen met het maken van data-analyses.
• De eerste twee weken leer je de basisbeginselen: Bekijk de Aan de slag-video om kennis te maken met de terminologie en vertrouwd te raken met data. Ga naar sites met datasets zoals kaggle en data.world.
• In de derde week van je datareis maak je kennis met de community: Ontdek de bruisende Tableau Community. Er is gigantisch veel kennis beschikbaar in de bestaande datacommunity.
• Start met werken in week vier: Maak een Tableau Public-account aan. Dit is de 'YouTube van de visualisaties'. Ga dus op zoek naar een visualisatie die je leuk vindt (mijn favorieten: 'The Spells of Harry Potter' of 'The Emoji of Spotify Artists') en download de bijbehorende werkboeken om te zien hoe de maker ze heeft opgezet. Ga nog een stap verder en probeer het na te maken.
• Behaal je certificering en plan je examen: Registreer je voor de Tableau Desktop Specialist Certification. Deze certificering is speciaal voor iedereen aan de start van zijn of haar loopbaan en die aan zijn/haar (potentiële) werkgever wil laten zien dat ze over dataskills beschikken. Let op: Je kunt het over een half jaar uitsmeren zodat je meer tijd hebt om te oefenen en je voor te bereiden.

Sluit je aan bij de studenten van de datageneratie en download vandaag nog je gratis Tableau for Students-licentie om dataskills te leren.