Kariera w nauce o danych: różne role zawodowe, wynagrodzenie, umiejętności, kroki, aby zostać analitykiem danych

Naukowiec danych to profesjonalista komputerowy posiadający umiejętności gromadzenia, analizowania i przetwarzania dużego zestawu danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych. W dzisiejszych czasach komputerów większość organizacji w swoich codziennych operacjach gromadzi ogromne ilości danych. W prawie każdej interakcji z technologią dane są wymieniane. Rolą analityka danych jest analiza tych danych i interpretacja wyników w celu ich wdrożenia dla korzyści organizacyjnych. Jeśli chcesz zdobyć wiedzę i zdobyć wymarzoną pracę w zakresie analityki danych, zapoznaj się z naszymi certyfikatami w zakresie analityki danych.

We współczesnym świecie każdego dnia przetwarzanych jest około 2,5 tryliona bajtów danych . Analityk danych może uporządkować i przeanalizować tę ogromną ilość danych, aby udostępnić je i prowadzić dochodowy biznes. Na przykład organizacja może wykorzystać analitykę danych, aby przypomnieć klientowi o nawykowych zakupach. Załóżmy, że zamawiasz szampon co miesiąc, a mniej więcej o tej samej porze każdego miesiąca możesz znaleźć strategicznie umieszczoną ofertę, która skłoni Cię do zakupu większej ilości szamponu.

Data Scientists nie tylko odgrywają kluczową rolę w analizie biznesowej, ale są również odpowiedzialni za tworzenie produktów danych i platform oprogramowania. Prawdę mówiąc, nauka o danych to połączenie informatyki, statystyki i matematyki.

Mając to na uwadze, warto pomyśleć o karierze w tej dynamicznie rozwijającej się branży.

Różne role zawodowe dla ekspertów Data Science

Większość firm wykorzystuje analizę danych do swojego rozwoju. Naukowcy zajmujący się danymi mają rosnące zapotrzebowanie nie tylko w dziedzinie technologii, ale także we wszystkich innych głównych sektorach, w tym FMCG, logistyce i innych. Warto wpisać tutaj, że pięć największych firm, a mianowicie. Google, Amazon, Apple, Microsoft i Facebook zatrudniły połowę wszystkich naukowców zajmujących się danymi na świecie.

Niektóre z lukratywnych nośników Data Science dla aspirantów to:

Naukowcy zajmujący się danymi

Data Scientist bada różne wzorce danych, aby zmierzyć wpływ na organizację. Kluczową rolą Data Scientist jest umiejętność wyjaśnienia znaczenia danych w prostszy sposób, aby inni mogli je zrozumieć. Mają posiadać statystyczną wiedzę na temat różnych języków programowania niezbędną do rozwiązywania złożonych problemów.

Analityk danych

Analizowanie danych w celu określenia trendu rynkowego to rola analityka danych. Pomaga w przedstawieniu jasnego obrazu pozycji firmy na rynku. Po wyznaczeniu pożądanego celu przez firmę, analityk danych dostarcza zestawy danych, aby osiągnąć wymagany cel.

Rola analityka danych może ulec zmianie zgodnie z wymaganiami firmy. Na przykład dział marketingu może wymagać od swoich usług przez pewien czas zrozumienia zachowań konsumentów i reakcji na różne strategie marketingowe.

Inżynier danych

Inżynier danych pracuje z rdzeniem organizacji i może być uważany za kręgosłup firmy. Są konstruktorem, projektantem i menedżerem dużej bazy danych. Odpowiadają za budowanie potoków danych, umożliwiających prawidłowy przepływ danych, zapewniający dotarcie danych do odpowiednich działów.

Inżynier danych musi współpracować z innymi ekspertami ds. danych, aby przekazać wyniki swoim kolegom. Krótko mówiąc, inżynier danych musi podzielić się swoimi spostrzeżeniami z firmą za pomocą wizualizacji danych, pomagając organizacji w rozwoju.

Przeczytaj: Wynagrodzenie inżyniera danych w Indiach

Analityk Business Intelligence

Analityk business intelligence pomaga w analizie zebranych danych, aby zmaksymalizować wydajność firmy, a tym samym wygenerować większe zyski. Ich rola jest bardziej techniczna niż analityczna, wymagająca większej znajomości popularnych maszyn. Muszą służyć jako pomost między biznesem a IT, pomagając im się doskonalić.

Analityk Business Intelligence musi posiadać wiedzę o określonej branży i trendach branżowych.

Czytaj więcej: Analiza biznesowa a Business Intelligence: różnice między BA i BI

Analityk marketingowy

Rolą analityka marketingowego jest pomoc firmom w ich dziale marketingu. Analizują i sugerują, który produkt produkować w dużych ilościach, a który wycofać. Monitorowanie raportów satysfakcji klientów pomaga w ulepszaniu istniejących produktów i usług. Decydują, które produkty sprzedać docelowym klientom i za jaką cenę.

Przeczytaj o: Wynagrodzenie analityka danych w Indiach

Umiejętności wymagane do zbudowania kariery w Data Science

Naukowiec zajmujący się danymi powinien mieć dobrą umiejętność analizowania danych z doskonałymi umiejętnościami programowania. Wykorzystują różnorodne umiejętności, w zależności od konkretnego zapotrzebowania organizacji.

Pożądane umiejętności w tej karierze można podzielić na dwie części:

Umiejętności techniczne

Aby odnieść sukces jako naukowiec, musisz być doskonały w matematyce, programowaniu komputerowym i statystyce.

Inne potrzebne umiejętności techniczne to:

• Programowanie – biegłość w programowaniu komputerowym i językach kodowania
• Znajomość narzędzi analitycznych – SAS, HADOOP, Spark i R, to popularne narzędzia analityczne, z których korzystają badacze danych
• Obróbka danych nieustrukturyzowanych – Możliwość zarządzania nieustrukturyzowanymi danymi otrzymanymi z różnych kanałów

Umiejętności nietechniczne

Większość umiejętności osobistych posiadanych przez jednostkę jest sklasyfikowana w sekcji nietechnicznej. Oni są:

• Silny zmysł biznesowy
• Umiejętności komunikacyjne
• Intuicja danych

Dowiedz się więcej : 8 ważnych umiejętności dla naukowców zajmujących się danymi

Jak zostać analitykiem danych?

Aby rozpocząć karierę jako Data Scientist, powinieneś mieć tytuł licencjata w dziedzinie data science lub pokrewnej dziedziny. Certyfikowany kurs nauk o danych jest lepszy, aby wejść na rynek jako naukowiec danych. Znajomość matematyki i statystyki również zwiększa szanse na odniesienie sukcesu w tej dziedzinie.

Nawet studenci zupełnie różnych dziedzin edukacji mogą kontynuować karierę naukowca danych. Jeśli nigdy nie pisałeś kodu, nadal możesz zostać analitykiem danych dzięki swojej ciężkiej pracy i zaangażowaniu w naukę.

upGrad oferuje kompleksowe kursy z zakresu Data Science. Materiał jest łatwy do zrozumienia i oferowany przez doświadczonych specjalistów w tej dziedzinie. Oferujemy również specjalną pomoc doradców zawodowych, aby pomóc Ci zdecydować, jakiego rodzaju kariery powinieneś szukać.

Po ukończeniu naszego 12-18-miesięcznego kursu staniesz się gotowy do pracy w branży i na pewno otrzymasz dobrze płatną pracę!

Dowiedz się więcej : Jak zostać analitykiem danych?

Jakiej pensji możesz oczekiwać w karierze Data Science?

Data Science jest bardzo poszukiwana i dlatego dobrze się opłaca.

Średnia pensja podstawowa analityka danych w Indiach wynosi około 4,96 lakh rocznie, w tym około 50 tys. premii i 4 tys. na zasadzie udziału w zyskach. Liczba ta może wzrosnąć do 9,98 lakhów rocznie, w zależności od Twojego doświadczenia, dodatkowych umiejętności, lokalizacji i pracodawcy.

Jeśli dopiero zaczynasz jako analityk danych lub masz mniej niż rok doświadczenia w tej dziedzinie, możesz oczekiwać, że zarobisz około 3,50 lakhów rocznie. Jeśli masz około 1-4 lat doświadczenia, możesz spodziewać się zarobienia 4,83 lakhów rocznie. Dla analityków z 5-9 letnim doświadczeniem odszkodowanie wynosi około 7,20 lakhów rocznie. Doświadczeni kandydaci z 10-19 letnim stażem zarabiają około 12,75 lakhów rocznie.

Więc jak duży wpływ naprawdę ma twoje doświadczenie na twoją pensję? Jeśli jesteś doświadczonym analitykiem danych, zarobisz około 157% wyższą pensję niż niedoświadczeni kandydaci . Posiadacze doświadczenia na średnim poziomie mogą również zarobić o 45% więcej niż inni z mniejszym doświadczeniem.

Wszelkie dodatkowe umiejętności lub te, których nie nauczyłeś się podczas certyfikacji, mogą przyczynić się do wyższego wynagrodzenia. Jeśli jesteś biegły w analizie danych, możesz zarobić około 4,32 lakhów rocznie . Jeśli potrafisz pracować z SQL, możesz otrzymać pensję około 4,92 lakhów rocznie.

Źródło

Dodatkowym atutem jest biegłość w analizie statystycznej. Dzięki tej umiejętności możesz zarobić około 4,80 lakhów rocznie. Dzięki znajomości Microsoft Excel Twoja pensja wyniesie około 3,89 lakh rocznie. Najpopularniejszą umiejętnością jest analiza danych, a następnie Microsoft Excel i SQL. Najmniej popularna jest analiza statystyczna. Jednak wszystkie te umiejętności płacą ci mniej niż stawka rynkowa.

Wniosek

Data Science jest jednym z najważniejszych miejsc pracy w Stanach Zjednoczonych Zgodnie z raportem statystyki pracy w USA, zapotrzebowanie na wykwalifikowanych naukowców zajmujących się danymi wzrośnie w tempie 27,9 procent do roku 2026. Jeśli masz umiejętności analityczne i pasjonujesz się komputerami, wtedy zaawansowany stopień naukowy w dziedzinie danych jest idealnym celem dla Twojego operatora. Możesz dołączyć do dowolnego z kursów Premium Data Science w ramach programu upGrad, aby zwiększyć szanse na uzyskanie doskonałej pracy jako Data Scientist.

Jeśli jesteś zainteresowany nauką o danych, sprawdź program IIIT-B i upGrad Executive PG w dziedzinie Data Science , który jest stworzony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 10 studiów przypadków i projektów, praktyczne warsztaty praktyczne, mentoring z ekspertami z branży, 1 -on-1 z mentorami branżowymi, ponad 400 godzin nauki i pomocy w pracy z najlepszymi firmami.

Wszystkiego najlepszego dla Twojej kariery!