Here's how you can switch to a data visualization career from a different field.

Moving from being a Postdoctoral Researcher into a Data Analyst role required deliberate steps. I focused on gathering the basic knowledge of Data Analysis. I learnt more about MS Excel, Power BI & SQL. I gained basic knowledge through hands-on tutorials and projects, creating various data visualizations to understand data storytelling. I practiced regularly, experimenting with different datasets to hone my skills in creating insightful visual representations. I had mentors and sought guidance. I applied for Data Analyst roles, showcasing my learning journey and practical experience through a portfolio of projects. Each step reinforced my commitment to mastering Data Visualization, which prepared me for a successful career transition.

La visualización de datos es necesaria en casi cualquier área profesional, desde ciencias sociales, campo sanitario, ingeniería, retail, servicios públicos y privados e industria. Esa necesidad es un buen punto de inicio para sin abandonar tu posición actual, empieces el camino de los datos en un trabajo en el que eres experto y por tanto cliente, donde te resultará más fácil conocer qué necesidades puede cubrir el análisis de datos. Así irías de lo particular a lo general y tendrás una primera experiencia que sirva de palanca para tu salto al análisis de datos puro.

Começar na visualização de dados exige um entendimento sólido dos fundamentos. Dominar os diferentes tipos de visualizações e os princípios de um bom design é crucial. Isso não apenas facilita a comunicação de informações complexas de forma clara, mas também ajuda a construir confiança na criação de narrativas impactantes baseadas em dados. Aprender teoria de cores e tipografia pode parecer trivial, mas é essencial para quem deseja se destacar na área.

Switching to a data visualization career from a different field can be highly rewarding. Start by recognizing the value of your current skills and how they can provide a unique perspective. Build a strong foundation in data visualization principles and tools like Tableau or Power BI through online courses. Develop your analytical skills, practice with small projects, and create a portfolio to showcase your work. Engage with online communities, seek mentorship, and stay updated with industry trends. With dedication and the right approach, you can successfully transition into this dynamic and exciting field.

Escolher a ferramenta certa é um passo crítico. Do Excel ao Tableau, cada uma tem seu propósito e complexidade. Experimentar versões gratuitas é inteligente para encontrar aquela que melhor se alinha com seu estilo e necessidades de aprendizado. Dominar a ferramenta escolhida não só facilita a criação de visualizações complexas, mas também aumenta sua empregabilidade ao demonstrar proficiência prática.

Microsoft Excel is the most viable one especially if you just started to do data visualisation. Excel is already familiar with the majority of people and always updated to make it easier to use, the only drawback is the limited data entry, just as much as an Excel sheet can contain. Start small, make a database of things that you want to present by categorising them with its properties, make a pivot table to summarize, and make a chart of the pivot table.

The key to building any effective visualization is understanding what question you’re trying to answer. You can find sample data online, but ideally get some data directly related to your current role, even if you have to track your own work, and try different kinds of visualizations to see which ones are most effective at communicating the data. Sometimes simple is best: don’t underestimate the utility of just showing the number. Other times, viewing segments or progress over time is what you need, so a different type of chart works best. Incorporating color coding based on favorable/unfavorable change or performance against goals can turn a plain number into a lot more. Knowing which visual to choose starts with knowing your business.

Praticar é onde o conhecimento se transforma em habilidade. Começar com projetos simples e evoluir para desafios maiores não só aprimora suas habilidades técnicas, mas também constrói um portfólio sólido. Visualizar dados do seu dia a dia ou de interesses pessoais não só melhora suas habilidades, mas também mostra sua capacidade de aplicar conceitos teóricos na prática.

A nice tip that makes your portfolio stand out, is to apply your previous career's knowledge to your projects. Leverage relevant data and visualize KPIs tied to your past career. Create a unique project showcasing your expertise to demonstrate how data visualization adds value. Highlighting your skills in a familiar context enhances your credibility and impact.

Um portfólio bem construído é essencial. Ele não só destaca suas realizações em visualização de dados, mas também conta a história por trás de cada projeto. Documentar seu processo e o impacto das suas visualizações é crucial para demonstrar sua capacidade de gerar insights acionáveis a partir de dados complexos.

Building your portfolio allows you to showcase your progression as you are learning and show the equivalent experience a prospective employer is needing for their open role. This can sometimes be the determining factor in you landing the role. I lead a technical interview for an open role on a previous team I was on and the deciding factor on why we hired the person I interviewed was his portfolio he had on Tableau public.

Networking can provide invaluable opportunities and insights. I connected with professionals in the field, attended workshops, and participated in online forums. These connections have been a source of support, inspiration, and learning.

Being an introvert, Networking actually took a lot of work from me. It's the most important skill and I've worked on it a lot and am getting better at it everyday. One thing I know for sure is it helps you grow personally and professionally. I learned about a lot of people in the industry and got the gist of their entire experience. Talking to them guided me as to what actually needs to be done and that's the only answer that puts me on track.

Comece aprendendo as habilidades essenciais como estatística, programação (especialmente em Python e R), e ferramentas de visualização (como Tableau e Power BI). Faça cursos online e obtenha certificações relevantes. Participe de projetos práticos, criando visualizações de dados a partir de datasets disponíveis publicamente, e contribua para projetos de código aberto para ganhar experiência. Desenvolva um portfólio sólido para demonstrar suas habilidades e conhecimentos. Além disso, procure redes de profissionais e participe de comunidades de visualização de dados para se manter atualizado sobre as tendências do setor e oportunidades de emprego.

O campo da visualização de dados é dinâmico. Investir em aprendizado contínuo é essencial para acompanhar as mudanças tecnológicas e metodológicas. Participar de webinars, seguir líderes de pensamento e explorar novas ferramentas mantém suas habilidades relevantes e seu trabalho impactante.

Read and learn grammer of graphics. It is the facto standard for visualization for different tools and cases. It also helps to learn different tools.

To switch to a data visualization career from a different field, start by learning foundational tools like Tableau, Power BI, or D3.js, and develop strong analytical skills using Python or R. Build a portfolio to showcase your projects, join relevant communities to network and seek mentorship, and apply for entry-level positions or internships. Continuously refine your skills and portfolio based on feedback and emerging trends.