2022年のインドのデータアナリスト給与[新入生および経験者向け]

インドのデータアナリストの給与の範囲はどのくらいか疑問に思いますか？

データ分析は、世界中で最も需要の高い仕事の1つになります。 その結果、インドのデータアナリストの給与は、他のソフトウェア関連の専門家よりも大幅に高くなっています。

したがって、必要なスキルセットがあり、最新の状態に保つ準備ができている場合、データアナリストとしてのキャリアは今後も成長し続けることが期待されます。 この線は、インドのデータアナリストの給与が、スキルの向上と更新の程度に直接的または間接的に依存していると考える場合に特に当てはまります。

世界中で、人々は1分間に平均1億8800万通のメールを送信し、450万回のYouTube動画を視聴し、18.1百万通のテキストメッセージを交換しています。

短く切る; 毎日2.5兆バイトを超えるデータを生成します。

当然のことながら、これは増え続けるデータの山を生成して追加し、膨大な量のデータを分析してその意味を理解できる人の必要性をもたらします。

データアナリストが正確に誰であるか、そしてインドの典型的なデータアナリストの給与は何であるかを見てみましょう。

データアナリストとは誰ですか？彼らは何をしていますか？

データアナリストは、数字、統計、数字を誰もが理解できるように平易な英語に翻訳する専門家です。

状況を考えると、職場でのデータアナリストの範囲は常に拡大しており、数学、統計、コンピューターサイエンス、またはビジネスのバックグラウンドに強い足場を持っている人にとっては優れた選択肢となる可能性があります。 このポジションには、データマイニング、SQL、Pythonなどの言語の流暢さが含まれ、データセットから関連する洞察を抽出し、視覚化とレポートを通じてそれらのアイデアを導きます。

データアナリストは、データを収集、保存、および解釈して、ビジネスオペレーションを改善し、データ主導の意思決定を促進するために使用できる貴重なビジネス洞察に変換します。 この職務には、データの解析、分析、および解釈が含まれるため、主に分析的です。 データアナリストに対する需要の高まりにより、インドではデータアナリストの給与が増加しています。

データアナリストが大規模なデータセット内から隠された情報を解釈できるようになると、関係するすべての利害関係者（同僚、ビジネスおよび管理チーム、クライアント、企業パートナーなど）にその情報を効果的に伝達できる必要があります。インドのアナリストの給与は最も高いものの1つです。

データアナリストのプロファイルに必要なスキル

1.確実なドメイン理解

データ分析スキルは、問題解決に役立ちます。 彼らは、ビジネスの変数、重要な前向きな変化をもたらすために潜在的に動かすことができるレバー、その成長に影響を与える外部および内部の要因を理解し、それに応じてすべての必要な決定をモデル化する必要があります。 データアナリストを目指し、インドのデータアナリストの給与に直接影響を与える場合、ビジネスの理解は必須であり、最も重要なスキルの1つです。

2.数学と統計

客観的な意思決定は、与えられた決定の解決策に到達する方法の非常に重要な部分を形成します。 客観的に決定を下せるようにするには、数学と統計に頼らなければなりません。 パターンを見つけ、セグメント化し、履歴情報に基づいて予測を行う必要があります。 可能な限り最良のソリューションに到達するには、予測アルゴリズム、分類、およびクラスタリングアルゴリズムを使用する必要があります。そこで、数学と統計が役に立ちます。

3.技術的スキル

ドメインの理解と数学的スキルを使用して、問題を特定して解決できます。 しかし、ほとんどのビジネスはそれほど単純ではありません。 計算能力をはるかに超えるデータセットを調べる必要があります。アルゴリズムとビジネスソリューションを大規模に複製できるようにするには、R、Python、SQLなどのツールを選択することが非常に重要です。

4.ソフトスキル

最後になりますが、データ分析スキルは、ソリューションを最もシンプルで理解しやすい形式で関係者に伝えることができるはずです。 彼らはKS統計、二乗平均平方根誤差、またはクラスタリングアルゴリズムについて何も知らないかもしれませんが、それがあなたのソフトスキルの出番です。インパクトのあるコミュニケーション、優れた視覚化の使用、Tableau、QlikView、ggplotなどの視覚化ツール。本当に重要になります。

データアナリストの職務

1.データサイエンティスト

データサイエンスは、基本的にプログラミングを通じて実装される統計です。 Rと並んで、Pythonは、特定の要件だけでなく、一般的な要件に従ってデータを分類することにもその気概を示しています。 インドに関する限り、データサイエンスのPythonプログラマーは、ソフトウェア開発者とDevOpsプログラマーの両方よりも多くの収入を得ています。 この理由は、企業が市場や顧客の情報を収集するためにデータを必要としているため、データの収集、データのクリーニング、および処理が最近非常に一般的になっているためです。

これには、 NumPyやPandasなどのライブラリを介したデータの収集と処理について特別に訓練されたPythonプログラマーのニッチが必要です。 データサイエンティストは、デリー-NCRやムンバイなどの主要都市やプネやバンガロールなどの新興都市で高い需要があります。

データサイエンティストの責任

• 膨大な量の構造化データと非構造化データを収集し、それらを実用的な洞察に変換します。
• 組織の成長を促進する最も重要な可能性を秘めているデータ分析ソリューションを特定します。
• テキスト分析、機械学習、ディープラーニングなどの分析手法を使用してデータを分析し、隠れたパターンや傾向を解明します。
• 複雑なビジネス上の問題を解決するためのデータ駆動型アプローチを奨励します。
• データの精度と有効性を最適化するためのデータのクレンジングと検証。
• データの視覚化を介して、すべての生産的な観察と発見を会社の利害関係者に伝達します。

インドのデータサイエンティストの給与範囲

データサイエンティストの平均給与は698,413ポンドです。 エントリーレベルのデータサイエンティストは、1年未満の経験で、年間約500,000ポンドを稼ぐことができます。 1〜4年の経験を持つ初期レベルのデータサイエンティストは、年間約£610,811を取得します。

5年から9年の経験を持つ中堅のデータサイエンティストは、インドで年間1,004,082ポンドを稼いでいます。 あなたの経験とスキルが成長するにつれて、あなたの収入は劇的に上昇します。インドでは、シニアレベルのデータサイエンティストが年間約170万ポンドを超えています。

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2.データエンジニア

データエンジニアの主な仕事は、データサイエンティストが使用できるような形式にデータを変換するための、信頼性の高いインフラストラクチャを設計および設計することです。 半構造化データと非構造化データを使用可能な形式に変換するためのスケーラブルなパイプラインを構築する以外に、データエンジニアは大規模なデータセットの意味のある傾向を特定する必要もあります。 基本的に、データエンジニアは、生データを準備し、分析または運用での使用により役立つようにするために作業します。 データエンジニアについては多くの神​​話があり、それらのほとんどは現実からかけ離れています。

組織では、データエンジニアの立場は、データサイエンティストの立場と同じくらい重要です。 データエンジニアが脚光を浴びないままでいる唯一の理由は、分析の最終製品への直接のリンクがないことです。

データエンジニアの責任

• 複数のソースから収集されたデータを統合、統合、およびクレンジングします。
• データサイエンティストによる操作および予測/処方モデリングのために生データを準備します。
• SQL、AWS、およびその他のビッグデータテクノロジーを使用して、異種ソースからのデータの最適な抽出、変換、およびロードに必要なインフラストラクチャを開発します。
• 高度な分析プログラム、機械学習アルゴリズム、統計手法を導入して、データパイプラインを構築します。
• 機能的および非機能的なビジネス要件に対応するために、膨大で複雑なデータセットを組み立てます。
• データの信頼性、効率、品質を向上させる革新的な方法を特定して開発します。
• データアーキテクチャを開発、構築、テスト、および保守します。

データエンジニアになるために必要なスキル

• アクティブなプロジェクト管理と組織力。
• 大規模な非構造化データセットを処理および操作するための優れた分析スキル。
• Python、Java、C ++、Scala、Rubyなどのトレンド言語での強力なプログラミングの才能。
• SQLの高度な実務知識と、リレーショナルデータベースの運用経験。
• 多種多様なデータベースの操作に習熟していること。

インドのデータエンジニアの給与範囲

Glassdoorによると、インドのデータエンジニアの平均給与はRs.8,56,643LPAです。 しかしもちろん、データエンジニアの給与は、会社の規模と評判、地理的な場所、教育資格、職位、仕事の経験など、いくつかの要因によって異なります。 いくつか例を挙げると、Amazon、Airbnb、Spotify、Netflix、IBM、Accenture、Deloitte、Capgeminiなどのビッグデータ業界で評判の高い企業や大手企業は、通常、データエンジニアに高い報酬を支払っています。 また、ビッグデータでの過去の仕事の経験が多ければ多いほど、市場価値は高くなります。

世界的な需要と供給のパラドックス（データエンジニアの需要は供給をはるかに上回っています）にもかかわらず、データエンジニアのキャリアの見通しはインドで有望に見えます。 Analytics India Magazineのレポートによると、

「IT企業はネガティブな傾向を示していますが、データエンジニアリングの専門家に対する需要は企業全体で増加しており、その結果、給与体系が大幅に向上しています。 一方、分析スキル全体の給与については、高度な分析の役割と予測モデリングの専門家が他の役割と比較して脚光を浴びました。」

彼らの初期のキャリア（1-4年の経験）のデータエンジニアに関しては、彼らはRs.7,37,257LPAの周りのどこでも作ります。 中級レベル（5〜9年の経験）に進むと、データエンジニアの給与はRs.1,218,983LPAになります。 15年以上の実務経験を持つデータエンジニアは、1,579,282ルピー以上のLPAを作成できます。

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3.データアナリスト

データアナリストは、数字、統計、数字を誰もが理解できるように平易な英語に翻訳する専門家です。

状況を考えると、職場でのデータアナリストの範囲は常に拡大しており、数学、統計、コンピューターサイエンス、またはビジネスのバックグラウンドに強い足場を持っている人にとっては優れた選択肢となる可能性があります。 このポジションには、データマイニング、SQL、Pythonなどの言語の流暢さが含まれ、データセットから関連する洞察を抽出し、視覚化とレポートを通じてそれらのアイデアを導きます。 インドのデータアナリストの責任とデータアナリストの給与について詳しく見ていきましょう。

データアナリストの責任

• ビジネスデータを分析およびマイニングして、相関関係を特定し、異なるデータポイントから価値のあるパターンを発見します。
• 顧客中心のアルゴリズムモデルを使用して、個々の顧客の要件に合うようにそれらをパーソナライズします。
• カスタムモデルを作成して展開し、マーケティング戦略とそのパフォーマンス、顧客の好み、好みのパターンなどのビジネス上の問題に対する回答を明らかにする。
• 特定のビジネス上の問題を解決するために、複数のシステムからのデータをマッピングおよびトレースします。
• SQLクエリを記述して、データウェアハウスからデータを抽出し、複雑なビジネス上の問題に対する回答を特定します。
• 統計分析手法を適用して、消費者データの調査と分析を実施します。

インドのデータアナリストの給与

インドのデータアナリストの場合、1〜4年の経験を持つと3,96,128ルピーの総収入（チップ、ボーナス、残業代を含む）がありますが、5〜9年の経験を持つ中堅のデータアナリストは組織と職場の場所に基づいて、最大Rs6,03,120。 また、業界に携わった経験豊富で経験豊富なデータアナリストの場合、または10〜19年の場合、平均で合計9,00,000ルピーの報酬を得ることができます。

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–インドの分析専門家の78％は、エントリーレベルで0〜6 Lakhsの給与水準にありますが、インドのデータ分析では新入生の数が増加しているため、これは成熟するための優れた指標です。業界。 インドのデータアナリストの給与は、場所、スキル、経験、会社などの複数の要素の影響を受けます。

–経験豊富な4〜6年間の給与は、8.7万ルピーで安定しています。

– 12年以上の豊富な経験を持つシニアデータアナリストは、昨年、給与が20％急増しました。

世界中の企業は、分析と市場動向を変える可能性を徹底的に評価しており、企業の意思決定者はテクノロジー、人材、プロセスにますます投資するようになっています。 これにより、データ分析はITおよび財務からほとんどのビジネス機能に移行しました。 米国労働統計局のレポートによると、データ生成の継続的な成長と、そこから関連する洞察を洗練および抽出する必要があるため、データアナリストは2014年から2024年にかけて平均19％の成長よりも速く成長すると予測されています。 。

したがって、発生する次の質問は、インドのデータアナリストの給与に影響を与えるすべての要因は何ですか？

インドのデータアナリストの給与に影響を与える要因

インドのデータアナリストの給与は、複数の要因の影響を受ける可能性があります。 いくつかの主要な給与に影響を与える要因を見てみましょう。

1. 経験
2. 産業
3. 位置
4. 会社
5. スキル

インドのデータアナリストの給与：経験に基づく

データ分析は、米国のフルタイマーの中央値である47,000ドルをはるかに超える収益を生み出すことができますが、長年の経験に基づいて、組織ごとに主観的です。

Zippiaによると、2年の経験と学士号を持つエントリーレベルのビジネス/データアナリストの平均給与は54,000ドルで、米国での2〜4年の経験で70,000ドルに達する可能性があります。 一般に、6年以上の経験を持つ上級アナリストは約88,000ドルの高い給与を命じますが、この分野の専門家がいると、給与は10万ドルにも上る可能性があります。

インドのデータアナリストの給与が経験に基づいてどのように変化するかを見てみましょう。

インドのエントリーレベルのデータアナリストの給与

インドのエントリーレベルのデータアナリストの平均給与は325,616ポンドです。

インドの中間レベルのデータアナリストの給与

インドの中間レベルのデータアナリストの平均給与は635,379ポンドです。

インドでの経験豊富なデータアナリストの給与

インドの経験豊富なデータアナリストの平均給与は、852,516ポンドです。

経験とともに給与がどのように増加するかを見てみましょう。

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2022年のデータアナリストの給与は最初の5〜10年間で着実に増加する可能性がありますが、その後は、スキルの拡大に取り組むことなく昇給を取得することがますます困難になることがわかります。 したがって、データサイエンティストとデータアナリストの決定的な違いは、高度なプログラミング、データモデリング、機械学習などにおける前者の優れた知識にあるため、成功への道を切り開くことができない多くのデータアナリストは、キャリアを切り替えることになります。データアナリストよりも高い報酬を得るように導きます。

前述のように、データサイエンティストの求人と支払いは、ある組織から別の組織への主観的なものであり、多くのデータアナリストが、会社の要件に従ってデータサイエンティストの仕事の範囲内で実行するように導きます。 したがって、そのような場所での作業シナリオを選択する前に、作業の範囲と詳細を理解することをお勧めします。

インドのデータアナリストの給与：業界に基づく

データ分析は現在、あらゆる業界の基盤で実行されています。そのため、データ分析者は、多くの価値を付加し、業界を強化して着実に進歩させるため、選択できるパスの数が著しく増加しています。それぞれのジャンルで。

これらの人々は、Excel、Tableau、SQLなどのツールを使用して抽出および分析されたデータの助けを借りて、組織の意思決定プロセスの一部に直接責任を負うため、この進歩はデータアナリストの給与に直接影響を与える可能性があります。 彼らの給与は、エントリーレベルで54,700ドルから69,000ドルの範囲です。

業界別のインドのデータアナリストの給与動向

会社の財務会計と協力して業績を予測し、マクロおよびミクロ経済の傾向を研究し、経済モデルと予測を作成する財務アナリスト向け。 2017年のロバートハーフ給与ガイドによると、エントリーレベルの金融アナリストは、ボーナスとコミッションに基づいて、最大52,700ドルから66,000ドルを稼ぐことができます。

市場調査アナリストはまた、販売、競合他社の調査、および顧客調査データを使用して、製品のランドスケープを設計し、セグメンテーション、ターゲティング、およびポジショニングの取り組みを最適化します。 このような有用な洞察には、強力なコミュニケーションスキル、説得力のあるストーリーテリング、および非常に洗練された定量的データ分析が必要です。51,000ドルから65,000ドルの範囲の開始レベルで多額の支払いが必要です。

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同様に、医療業界のデータアナリストは、病院の設定内で分析を管理して、日常の管理ワークフローと運用を合理化します。 これらの個人の給与は46,000ドルから80,000ドルの範囲であり、ブランチまたはストリームの仕様も付属しています。

データアナリストの給与システムとそれが業界でどのように機能するかをよく理解したので、次に知っておく必要があるのは、

インドのデータアナリストの給与：場所に基づく

インドのデータアナリストの給与が場所によってどのように影響を受けるかを見てみましょう。

データイノベーターのためのインドの雇用機会とデータアナリストの年俸の数はバンガロールで最も高いです。 インドのシリコンバレーは、国の平均より19.2％多く提供しています。 グルガオンとプネは、全国平均よりもそれぞれ9.8％多くと9.5％多く提供しています。 ムンバイ、ハイデラバード、ニューデリーのデータアナリストは、全国平均よりもそれぞれ5.2％、4.8％、2.8％少なくなっています。

インドのデータアナリストの給与：会社に基づく

データアナリストの給与が企業によってどのように異なるかを見てみましょう

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データアナリストのタイトルについては、アクセンチュア、タタコンサルタンシーサービス、アーンストアンドヤング（EY）などの雇用主が上位の回答者の一部です。 ただし、報告された給与はHSBCで最も高く、平均給与はRsになります。 6,83,000。

インドのデータアナリストの給与：スキルに基づく

このような高給の仕事を確保するためには、修士号の資格を超えて、データの管理に使用されるそれぞれの言語とソフトウェアに精通していることが求められます。 AIMからのいくつかの洞察：

• 非常に重要なスキルは、Pythonに精通していることです。 インドだけでのPythonの給与は、年間10万ルピーです。
• ビッグデータとデータサイエンスに精通している場合、インドのデータアナリストの給与は、1つの分野のみに精通している場合と比較して26％増加します。
• SPSSの専門家は約7.3ラークを稼ぐことができ、SASの専門家は9〜10.8ラークを稼いでいます。
• インドの機械学習の給与は、年間最大17万ルピー増加する可能性があります。 MLとPythonを学ぶと、この分野で得られる最高の1つになります。

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だから、今こそあなたの給料をさらに最適化するためにデータのスキルを習得する時です！

他の国のデータアナリストの給与

さまざまな国でのデータアナリストの給与を見てみましょう。

米国のデータアナリストの給与：66,000ドル

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英国のデータアナリストの給与：£26,000

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データアナリストと比較した関連する役割の給与

インドのデータアナリストの給与と比較した、関連する役割の平均給与を見てみましょう。

インドのソフトウェアエンジニアの平均年収：£514,537

インドのビジネスアナリストの平均年収：607,736ポンド

インドのデータサイエンティストの平均年収：£813,042

Python Developerのインドでの平均年収：£555,776

MLエンジニアのインドの平均年収：956,000ポンド

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データアナリストになる主な理由

1.需要の高い分野

データ分析は、2022年に最も需要の高い仕事の1つです。米国に次いで、インドはデータサイエンティストにとって2番目に重要な仕事のハブです。 需要は、データアナリストの給与が非常に高い理由の1つです。

2.高給で多様な役割

データサイエンティストの需要が急増しているだけでなく、職種も豊富です。

3.進化する職場環境

データサイエンスは未来の職場を形作っています。 人工知能とロボット工学の出現により、ますます多くの日常的および手動のタスクが自動化されています。

4.製品基準の改善

機械学習を利用することで、企業は製品をカスタマイズし、顧客体験を向上させることができます。

5.世界を助ける

予測分析と機械学習は、ヘルスケア業界に革命をもたらしました。

データアナリストの職務責任

1. 傾向とパターンの分析：データアナリストは、将来何が起こるかを予測および予測する必要があります。これは、ビジネスの戦略的意思決定に非常に役立つ可能性があります。 この場合、データアナリストは、時間の経過とともに発生した傾向を特定する必要があります。 彼はまた、パターンを分析することによって特定の推奨事項を作成する必要があります。

2. データレポートの作成と設計：データサイエンティストによって提供されるレポートは、企業の意思決定における必須の前提条件です。 データサイエンティストは、データレポートを作成し、意思決定者が非常に簡単に理解できるように設計する必要があります。 データは、円グラフ、グラフ、チャート、図など、さまざまな方法で表すことができます。 表示するデータの性質に応じて、データのレポートを表形式で行うこともできます。

3. データから貴重な洞察を引き出す：データアナリストは、組織にいくつかのメリットをもたらすために、データのパッケージから有用で意味のある洞察を引き出す必要があります。 組織は、これらの有意義でユニークな洞察を使用して、会社の成功のための最善の決定を下すことができます。

4. データの収集、処理、および要約：データアナリストは、最初にデータを収集し、次に必要なツールを使用してデータを処理し、次にデータを要約して簡単に理解できるようにする必要があります。 要約されたデータは、物事の予測と予測に使用される傾向とパターンについて多くのことを伝えることができます。 インドのデータアナリストの給与は、遂行されるすべての責任に依存します。

神話対現実

一歩前進して、データアナリストの生活を中心に展開するいくつかの神話を打ち破りましょう。

神話＃1：データアナリストは数学の達人です。

これはかつては真実だったかもしれませんが、今でははるかに洗練されたツールが市場に登場し、数学のバックグラウンドを持たない人々が分析について学ぶ機会がこれまでになく増えています。

神話＃2：分析には多くの時間がかかります。

ほとんどの組織は、時間がかかりすぎて実際の作業にほとんど時間がかからないと考えて、データ分析に反対しています。 ただし、そうなることはめったにありません。 指標を理解したら、注意を払う必要があります。ツールでそれらを追跡する方法を理解すれば、これらの指標をすばやく測定できます。 それらをどこにプルするか、およびそれらのメトリックに基づいて操作に変更を加える方法を正確に知ることができます。

神話＃3：アナリティクスは、あなたがまだ知らないことを何も教えてくれません。

あなたがあなたのキャンペーンの運命を推測できると思うからといって、それが必ずしも真実であることを意味します。 組織がキャンペーンを実行するたびに、データアナリストは、パフォーマンスの高いコンテンツとチャネルのタイプを分析します。

神話＃4：あなたの会社は分析を必要とするほど大きくはありません。

規模の大小を問わず、どの企業もデータ分析を使用して業務を見直します。 特に小規模な組織の場合、データ分析は、成長する方法を理解し、目的の方向に成長しているかどうかを確認するのに非常に役立ちます。 また、訪問者からリードへのコンバージョン率とリードから顧客へのコンバージョン率を追跡するのにも役立ちます。 これは、機能していない目標到達プロセスの領域があるかどうかを理解するのに役立ち、何に焦点を合わせるかを決定するのに役立ちます。

神話＃5：すべての指標について報告する必要があります。

まあ、これは完全にあなた次第です。 必要に応じて、見つけることができるすべてのメトリックについてレポートする時間の100％を費やすことができます。 無限の量のデータがあり、分析用のメトリックの作成を続けることができます-それは無限ループにあなたを連れて行きます。

データ分析のキャリアをどのように開始する必要がありますか？

1.適切な役割を選択します

上記のように、データサイエンスの分野は非常に多様であり、終わりのない機会があります。 現在のテクノロジーのトレンド、データアナリストがビジネス上の意思決定をどのように推進するか、需要のあるツール、データサイエンスがどのように未来を形作り、自分が何をしているかを把握し、組織とともに進化する方法を深く理解している必要があります。

主要な利害関係者と連絡を取り合うことで、トップマネジメントはあなたが同じことを達成するのを助けます。 データアナリストのさまざまな役割を理解するために、適切な質問をすることを躊躇しないでください。 これは、スキルセットと要件に最適な役割を決定するのに役立ちます。

2.サイエンスディプロマまたは認定コースに参加する

実行する必要のある役割を理解し、この分野の専門家から適切なガイダンスとメンターシップを取得します。 実行する必要のある役割について、スキルと知識を最新の状態に保つ必要があります。 さらに一歩進んで、PGの卒業証書または認定コースに進み、職務をより適切に遂行し、知識を強化してください。

3.コーディングを学ぶ：プログラミング言語を選択します。

データ分析の専門家になるには、プログラミング言語を習得する必要があります。 PythonとRは最も人気のある言語です。 使い慣れた言語を選択し、それを上手に使いこなせるようになるまで学びます。

4.データアナリストコミュニティとフォーラムに参加する

これは最も重要なステップの1つですが、見過ごされがちです。 データサイエンスフォーラムやコミュニティグループに参加するか、技術的なディスカッションに積極的に参加して、何が起こっているのか、データ分析がビジネス目標をどのように形作っているのかなどを知る必要があります。

5.コミュニケーションスキルを向上させる

あなたが膨大な知識を持っているが、それを他の人に伝える考えがない場合はどうでしょうか。 ビデオを見たり、コースを受講して、プレゼンテーションとコミュニケーションのスキルを高めます。 組織の主要な利害関係者に調査結果を便利かつ直感的に提示するためのさまざまなツールを学びます。

6.実用的なアプリケーションに焦点を当てる

理論を読むだけでなく、知識を試してみてください。 より短時間で作業を実行し、より少ないコーディングで複数のソースからのデータを照合できるアプリケーションの開発を開始します。 いくつかのフリーランスプロジェクトを利用して、さまざまなデータセットで作業することもできます。

結論

データアナリストの給与にマイナスの傾向を示しているIT企業はほとんどありませんが、オンラインでのデータ量の増加と競争の激しい市場のおかげで、効率的なデータサイエンティストとアナリストの需要は高まっており、避けられません。 分析および予測モデリングスキル全体の給与については、Rが依然として最も需要が高く、給与が最も高く、Pythonがそれに続きます。

データ分析の機会は現在、インドで最高の状態にあります。 企業によって大量のデータが生成され、それを抽出するためのデータとツールが利用可能であり、そこから洞察を得たいという衝動があります。 これには、データアナリストの給与とデータサイエンティストの給与インドの上昇が含まれます。

インドのデータアナリストの給与に関する記事を気に入っていただけたでしょうか。 上記のこれらの数字は、石に設定されていません。 あなたの給料の本当の影響力は、あなたが持っているスキル、あなたがそれらに対して達成した習熟、そしてあなたがどれだけ早く成長し、会社を成長させるかです。

給与は年間約15％上昇する可能性があります。 これは、長年の実務経験と習得したスキルの数が増えるにつれてさらに増加し​​ます。 したがって、ゼロから始めている場合でも、データの分野ですでに経験を積んでいる場合でも。 あなたは常にあなたのキャリアの中であなたを駆り立てるこの動機付けの要因を持っているでしょう！

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