Быть аналитиком больших данных — навыки, зарплата и описание работы

В эпоху, когда доминируют большие данные, трудно себе представить, что набор навыков и опыта традиционных аналитиков данных достаточен для того, чтобы справляться со сложностями больших данных. Итак, кто тогда прыгает, чтобы спасти положение?

По сути, аналитики больших данных — это аналитики данных в прямом смысле этого слова, но у них есть существенная разница — в отличие от традиционных аналитиков данных, которые в основном имеют дело со структурированными данными, аналитики больших данных имеют дело с большими данными, которые в основном состоят из необработанных неструктурированных данных. полуструктурированные данные.

Естественно, должностные обязанности и набор навыков аналитиков больших данных отличаются от традиционных аналитиков данных.

Чтобы помочь вам понять профиль работы аналитика больших данных, мы создали это руководство, содержащее подробное описание должностных обязанностей, набора навыков, заработной платы и карьерного пути, чтобы стать аналитиком больших данных.

Кто такой аналитик больших данных?

Описание работы Data Scientist и Big Data Analyst часто пересекается, поскольку они оба имеют дело с большими данными. Подобно тому, как специалисты по данным занимаются сбором, очисткой, обработкой и анализом больших данных для выявления значимых идей и закономерностей, аналитики больших данных несут ответственность за понимание этих идей и определение способов их преобразования в действенные бизнес-стратегии.

У аналитиков больших данных есть одна фундаментальная цель — помочь предприятиям реализовать истинный потенциал больших данных, положительно влияя на бизнес-решения.

Аналитики больших данных собирают данные из нескольких источников и хранилищ данных компаний, анализируют и интерпретируют данные для извлечения такой информации, которая может быть полезна для бизнеса. Они должны визуализировать и сообщать о своих выводах, подготавливая исчерпывающие отчеты, графики, диаграммы и т. д. Визуальное представление выводов данных помогает всем заинтересованным сторонам (как техническим, так и нетехническим) лучше их понять. Как только каждый сможет четко представить себе идею, вся ИТ-команда и бизнес-команда могут провести коллективное обсуждение того, как использовать эти идеи для улучшения бизнес-решений, увеличения доходов, влияния на решения клиентов, повышения удовлетворенности клиентов и многого другого.

Аналитики больших данных также привлекаются предприятиями для выполнения задач по анализу конкурентного рынка для выявления ключевых тенденций в отрасли.

Чтобы анализировать и интерпретировать данные, аналитики больших данных тратят много времени на работу с множеством бизнес-инструментов, больших данных и аналитических инструментов, таких как Microsoft Excel, MS Office, SAS, Tableau, QlikView, Hadoop, Spark, MongoDB, Cassandra, Hive, Pig, R, Python, SQL и многие другие.

Что входит в обязанности аналитика больших данных?

Теперь, когда у вас есть четкое представление о профиле работы аналитика больших данных, давайте рассмотрим их основные обязанности:

• Для сбора и накопления данных из разрозненных источников, их очистки, систематизации, обработки и анализа для извлечения ценных идей и информации.
• Определить новые источники данных и разработать методы улучшения интеллектуального анализа данных, анализа и отчетности.
• Для написания SQL-запросов для извлечения данных из хранилища данных.
• Для создания определений данных для новых файлов базы данных или внесения изменений в уже существующие для целей анализа.
• Представлять результаты в отчетах (в виде таблиц, диаграмм или графиков), чтобы помочь управленческой команде в процессе принятия решений.
• Разрабатывать реляционные базы данных для поиска и сбора данных.
• Мониторинг производительности систем интеллектуального анализа данных и устранение проблем, если таковые имеются.
• Применять методы статистического анализа для исследования и анализа потребительских данных.
• Для отслеживания тенденций и закономерностей корреляции между сложными наборами данных.
• Для выполнения рутинных задач анализа для поддержки повседневного функционирования бизнеса и принятия решений.
• Сотрудничать с учеными по данным для разработки инновационных аналитических инструментов.
• Работать в тесном сотрудничестве как с ИТ-командой, так и с командой управления бизнесом для достижения целей компании.

Какие навыки необходимы, чтобы стать аналитиком больших данных?

1. Программирование

Аналитик больших данных должен быть мастером кодирования и владеть как минимум двумя языками программирования (чем больше, тем лучше). Кодирование является основой для выполнения числового и статистического анализа больших наборов данных. Одними из наиболее часто используемых языков программирования для анализа больших данных являются R, Python, Ruby, C++, Java, Scala и Julia. Начните с малого и сначала освойте один язык. Как только вы освоитесь, вы сможете легко освоить и другие языки программирования.

2. Количественные способности

Чтобы выполнить анализ данных, вы должны хорошо разбираться в статистике и математике, включая, среди прочего, линейную алгебру, многомерное исчисление, распределение вероятностей, проверку гипотез, байесовский анализ, временные ряды и продольный анализ.

Оформить заказ: зарплата аналитика данных в Индии

3. Знание вычислительных фреймворков

Работа аналитика больших данных универсальна. Таким образом, вам необходимо уметь работать с несколькими технологиями и вычислительными средами, включая как базовые инструменты, такие как Excel и SQL, так и расширенные среды, такие как Hadoop, MapReduce, Spark, Storm, SPSS, Cognos, SAS и MATLAB.

4. Навыки хранения данных

Каждый аналитик больших данных должен уметь работать как с реляционными, так и с нереляционными системами баз данных, такими как MySQL, Oracle, DB2, NoSQL, HDFS, MongoDB, CouchDB, Cassandra и другими.

5. Деловая хватка

Что толку в выводах аналитиков больших данных, если они не могут визуализировать их с точки зрения бизнеса? Чтобы использовать извлеченные идеи для преобразования бизнеса к лучшему, аналитик больших данных должен обладать глубоким пониманием делового мира. Только тогда они смогут определить потенциальные возможности для бизнеса и использовать полученные данные, чтобы направить бизнес в правильном направлении.

6. Навыки общения

Как мы упоминали ранее, аналитики больших данных должны знать, как эффективно передавать и представлять свои выводы для облегчения понимания другими. Следовательно, им необходимо обладать безупречными навыками письменного и устного общения, чтобы они могли объяснять свое видение другим и разбивать сложные идеи на более простые термины.

Зарплата аналитика больших данных

По данным Glassdoor, средняя зарплата аналитика больших данных составляет рупий. 6 54 438 человек в Индии. Зарплата специалистов по большим данным зависит от многих факторов, включая образование, уровень знаний в области больших данных, многолетний опыт работы и так далее. Заработная плата начального уровня может составлять от 5 до 6 LPA, заработная плата увеличивается в геометрической прогрессии с опытом и повышением квалификации. Опытный аналитик больших данных может заработать до 25 LPA, в зависимости от компании, в которой он работает.

Шаги для начала карьеры аналитика больших данных

Вот как вы можете начать свою карьеру в качестве аналитика больших данных, выполнив три простых шага:

1. Выпускник со степенью бакалавра с опытом STEM (наука, технология, инженерия или математика).

Хотя профиль работы аналитика больших данных не требует высоких ученых степеней, большинство компаний ищут кандидатов, получивших степень бакалавра по специальности STEM. Это минимальный критерий отбора для работы, поэтому вы должны убедиться, что вы его достигли. Изучение предметов STEM познакомит вас с основами науки о данных, включая программирование, статистику и математические навыки. Что касается управления проектами и управления базами данных, вы можете пройти специальные курсы для них.

2. Получите стажировку или работу начального уровня в области анализа данных.

Хотя трудно получить работу по анализу данных без опыта работы в этой области, вы всегда должны быть в поиске возможностей. Многие учреждения или компании предлагают программы стажировок по анализу данных, которые могут стать отличным началом вашей карьеры. Кроме того, существуют различные внутренние обучающие программы по управлению большими данными, статистическому анализу и т. д. Зачисление на такие программы поможет вам получить необходимые навыки, необходимые для анализа данных. Другой вариант — искать работу начального уровня, связанную с этой областью, например, статистиком или младшим бизнес-аналитиком/аналитиком данных. Излишне говорить, что эти должности не только помогут вам в дальнейшем обучении, но и станут ступенькой к карьере в сфере больших данных.

3. Получите ученую степень.

Как только вы получите опыт работы, пришло время усилить свою игру. Как же так? Получив ученую степень, например степень магистра в области науки о данных, аналитики данных или управления большими данными. Наличие ученой степени улучшит ваше резюме и откроет новые перспективы для работы на высокоуровневых должностях по анализу данных. Естественно, ваш предполагаемый пакет заработной платы также значительно увеличится, если у вас есть степень магистра или эквивалентный сертификат.

Перспективы работы аналитиков больших данных

По прогнозам Всемирного экономического форума, аналитики данных будут пользоваться большим спросом в компаниях по всему миру. Кроме того, Бюро трудовой статистики США (BLS) утверждает, что возможности трудоустройства для аналитиков рынка, включая аналитиков данных, вырастут на 19% в период с 2014 по 2024 год. потребуется нанимать все больше и больше квалифицированных специалистов по науке о данных для удовлетворения потребностей своего бизнеса. Все сказано и сделано, карьерные перспективы аналитиков больших данных выглядят чрезвычайно многообещающе.

Чего же ты ждешь? Мы предоставили вам всю жизненно важную информацию, необходимую для подготовки к карьере аналитика больших данных. Мяч на твоей стороне!

Если вам интересно узнать больше о больших данных, ознакомьтесь с нашей программой PG Diploma в области разработки программного обеспечения со специализацией в области больших данных, которая предназначена для работающих профессионалов и включает более 7 тематических исследований и проектов, охватывает 14 языков и инструментов программирования, практические занятия. семинары, более 400 часов интенсивного обучения и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.

Изучайте онлайн-курсы по разработке программного обеспечения в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.