ビッグデータアナリストになる–スキル、給与、職務内容

ビッグデータが支配的な時代では、従来のデータアナリストのスキルセットと専門知識がビッグデータの複雑さを処理するのに十分であるとは想像できません。 それで、誰がその日を救うために飛び込みますか？

本質的に、ビッグデータアナリストは本当の意味でのデータアナリストですが、大きな違いがあります。主に構造化データを扱う従来のデータアナリストとは異なり、ビッグデータアナリストは主に未加工の非構造化データと半構造化データ。

当然のことながら、ビッグデータアナリストの職務とスキルセットは、従来のデータアナリストとは異なります。

ビッグデータアナリストの職務プロファイルを理解しやすくするために、このガイドには、職務責任、スキルセット、給与、およびビッグデータアナリストになるためのキャリアパスの詳細な説明が含まれています。

ビッグデータアナリストは誰ですか？

データサイエンティストとビッグデータアナリストの職務記述書は、どちらもビッグデータを扱っているため、重複することがよくあります。 データサイエンティストがビッグデータの収集、クリーニング、処理、分析を行って意味のある洞察とパターンを明らかにするように、ビッグデータアナリストはそれらの洞察を理解し、それらを実用的なビジネス戦略に変換する方法を特定する責任があります。

ビッグデータアナリストの基本的な目的は1つです。それは、ビジネスの意思決定にプラスの影響を与えるビッグデータの真の可能性を企業が実現できるようにすることです。

ビッグデータアナリストは、複数のソースや企業のデータウェアハウスからデータを収集し、そのデータを分析および解釈して、ビジネスに役立つ可能性のある情報を抽出します。 包括的なレポート、グラフ、チャートなどを作成して、調査結果を視覚化して報告する必要があります。データ調査結果の視覚的表現は、すべての利害関係者（技術的および非技術的の両方）がそれをよりよく理解するのに役立ちます。 誰もがアイデアを明確に視覚化できるようになると、ITおよびビジネスチーム全体が、洞察を使用してビジネス上の意思決定を改善し、収益を増やし、顧客の意思決定に影響を与え、顧客満足度を高める方法についてブレインストーミングを行うことができます。

ビッグデータアナリストはまた、主要な業界トレンドを特定するために競争力のある市場分析タスクを実行するために企業から呼び出されます。

データを分析および解釈するために、ビッグデータアナリストは、Microsoft Excel、MS Office、SAS、Tableau、QlikView、Hadoop、Spark、MongoDB、Cassandra、Hive、いくつか例を挙げると、Pig、R、Python、SQL。

ビッグデータアナリストの職務は何ですか？

ビッグデータアナリストの職務プロファイルを正しく理解したので、彼らの主要な職務を見てみましょう。

• さまざまなソースからデータを収集して蓄積するには、データをクリーンアップ、整理、処理、分析して、貴重な洞察と情報を抽出します。
• 新しいデータソースを特定し、データマイニング、分析、およびレポートを改善する方法を開発する。
• データウェアハウスからデータを抽出するSQLクエリを作成します。
• 分析目的で、新しいデータベースファイルまたは既存のデータベースファイルに加えられた変更のデータ定義を作成するため。
• 意思決定プロセスで管理チームを支援するために、レポート（表、チャート、またはグラフ形式）で調査結果を提示するため。
• データを調達および収集するためのリレーショナルデータベースを開発する。
• データマイニングシステムのパフォーマンスを監視し、問題がある場合はそれを修正するため。
• 消費者データの調査および分析の目的で統計分析手法を適用すること。
• 複雑なデータセット間の傾向と相関パターンを追跡するため。
• 日常のビジネス機能と意思決定をサポートするための日常的な分析タスクを実行するため。
• データサイエンティストと協力して革新的な分析ツールを開発する。
• ITチームとビジネス管理チームの両方と緊密に連携して、会社の目標を達成する。

ビッグデータアナリストになるために必要なスキルは何ですか？

1. プログラミング

ビッグデータアナリストはマスターコーダーである必要があり、少なくとも2つのプログラミング言語に習熟している必要があります（多ければ多いほど、メリットがあります）。 コーディングは、大規模なデータセットで数値および統計分析を実行するためのベースです。 ビッグデータ分析で最も一般的に使用されるプログラミング言語には、R、Python、Ruby、C ++、Java、Scala、Juliaがあります。 小さく始めて、最初に1つの言語を習得します。 一度コツをつかめば、他のプログラミング言語も簡単に習得できます。

2. 定量的適性

データ分析を実行するには、線形代数、多変数微積分、確率分布、仮説検定、ベイジアン分析、時系列、縦断分析などの統計と数学をしっかりと把握している必要があります。

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3. 計算フレームワークの知識

ビッグデータアナリストの仕事は用途が広いものです。 したがって、ExcelやSQLなどの基本的なツールと、Hadoop、MapReduce、Spark、Storm、SPSS、Cognos、SAS、MATLABなどの高度なフレームワークの両方を含む複数のテクノロジーと計算フレームワークを快適に操作できる必要があります。

4. データウェアハウジングスキル

すべてのビッグデータアナリストは、MySQL、Oracle、DB2、NoSQL、HDFS、MongoDB、CouchDB、Cassandraなどのリレーショナルデータベースシステムと非リレーショナルデータベースシステムの両方に精通している必要があります。

5. ビジネス感覚

ビッグデータアナリストがビジネスの観点から視覚化できなかった場合、その結果はどのように役立つでしょうか。 抽出された洞察を使用してビジネスをより良い方向に変革するには、ビッグデータアナリストはビジネスの世界を鋭く理解している必要があります。 そうして初めて、彼らは潜在的なビジネスチャンスを特定し、データの調査結果を使用してビジネスをより良い方向に導くことができます。

6. コミュニケーションスキル

先に述べたように、ビッグデータアナリストは、他の人の理解を容易にするために、調査結果を効果的に伝達および提示する方法を知っている必要があります。 したがって、彼らは自分のビジョンを他の人に説明し、複雑なアイデアをより単純な用語に分解できるように、非の打ちどころのない書面および口頭でのコミュニケーションスキルを持っている必要があります。

ビッグデータアナリストの給与

Glassdoorによると、ビッグデータアナリストの平均給与はRsです。 インドでは6,54,438。 ビッグデータの専門家の給与は、学歴、ビッグデータの専門知識のレベル、長年の実務経験など、多くの要因によって異なります。 初任給は5〜6 LPAの範囲で、経験とスキルアップにより指数関数的に増加します。 経験豊富なビッグデータアナリストは、勤務先の会社によって異なりますが、最大25LPAを獲得できます。

ビッグデータアナリストとしてのキャリアを開始するための手順

ビッグデータアナリストとしてのキャリアを3つの簡単なステップで開始する方法は次のとおりです。

1. STEM（科学、技術、工学、または数学）のバックグラウンドを持つ学士号を取得して卒業します。

ビッグデータアナリストの職務内容は高度な学位を必要としませんが、ほとんどの企業は、STEM科目を専門とする学士号を取得して卒業した候補者を探しています。 これはジョブの最小選択基準であるため、必ず達成する必要があります。 STEM科目を学ぶことで、プログラミング、統計、数学のスキルなど、データサイエンスの基礎を学ぶことができます。 プロジェクト管理とデータベース管理に関しては、これらのために特別なクラスを受講することができます。

2. データ分析でインターンシップまたはエントリーレベルの仕事を取得します。

現場での経験がまったくないデータ分析の仕事を手に入れることは困難ですが、常に機会に目を光らせなければなりません。 多くの機関や企業がデータ分析のインターンシッププログラムを提供しています。これはあなたのキャリアの素晴らしいスタートになる可能性があります。 次に、ビッグデータ管理、統計分析などのさまざまな社内トレーニングプログラムもあります。このようなプログラムに登録すると、データ分析に必要なスキルを習得するのに役立ちます。 もう1つのオプションは、統計家やジュニアビジネスアナリスト/データアナリストなど、この分野に関連するエントリーレベルの仕事を探すことです。 言うまでもなく、これらのポジションはトレーニングを促進するだけでなく、ビッグデータのキャリアへの足がかりとしても機能します。

3. 高度な学位を取得します。

実務経験を積んだら、ゲームを強化する時が来ました。 どうして？ データサイエンス、データ分析、またはビッグデータ管理の修士号のような高度な学位を取得することによって。 高度な学位を取得すると、履歴書が充実し、高レベルのデータ分析職に就くための新しい展望が開かれます。 当然のことながら、修士号または同等の資格を持っている場合、将来の給与パッケージも大幅に増加します。

ビッグデータアナリストの仕事の見通し

世界経済フォーラムの予測によると、データアナリストは世界中の企業で高い需要があります。 さらに、米国労働統計局（BLS）は、データアナリストを含む市場調査アナリストの雇用機会は2014年から2024年の間に19％増加すると主張しています。これは、データのペースが日々増加しているため、驚くことではありません。ビジネスニーズを満たすために、ますます熟練したデータサイエンスの専門家を雇う必要があります。 とにかく、ビッグデータアナリストのキャリアの見通しは非常に有望に見えます。

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