Карьера в области аналитики данных: полное руководство [2022]

Поскольку данные лежат в основе технологии, аналитика данных приобрела огромную популярность за последние несколько лет и стала горячей темой на рынке. Поскольку каждый день генерируются миллиарды данных, спрос на аналитиков данных с нужным набором навыков и знаний будет продолжать расти. Согласно Harvard Business Review , наука о данных — самая сексуальная работа 21 века.

Сделать карьеру в аналитике многообещающе для людей любого происхождения, и существует бесчисленное количество возможностей, которые охватывают несколько отраслей, которые вы можете изучить. Согласно исследованиям IBM и Burning Glass , к 2020 году количество вакансий для аналитиков данных в США увеличится до 2 720 000. Продолжайте читать эту статью, если хотите понять, кто такие аналитики данных, чем они занимаются и как вы можете повысить свою квалификацию. успешная карьера в аналитике.

Карьера в области аналитики данных: что делает аналитик данных?

Аналитик данных собирает, обрабатывает и анализирует большой объем данных из различных источников, чтобы найти значимые закономерности и идеи, определить соответствующие вопросы, сделать прогнозы и преобразовать информацию в решения, чтобы помочь организации в процессе принятия решений. Говоря языком непрофессионала, аналитики данных преобразуют необработанные данные в значимую информацию, чтобы организации могли использовать ее для развития своего бизнеса. Они готовят визуальное представление (диаграммы, графики, отчеты) своих выводов, чтобы другим было легко их понять.

Повседневная роль аналитика данных может различаться в зависимости от отрасли или области, в которой они работают. В некоторых организациях аналитики также несут ответственность за разработку информационных панелей, обслуживание баз данных и систем для различных отделов организации. Аналитик данных может также работать с ключевыми заинтересованными сторонами, высшим руководством или другими командами внутри компании. К ним относятся ИТ, финансы и инфраструктура баз данных для определения бизнес-целей и предоставления результатов для достижения этих целей.

Почему я должен продолжить карьеру в области аналитики данных?

Согласно отчету LinkedIn о рабочей силе , с 2015 по 2018 год наблюдается экспоненциальный рост спроса на аналитиков данных. Помимо спроса, разнообразие также позволяет им легко вписываться в большинство отраслей, таких как финансы, образование, государственный сектор, здравоохранение, ИТ, сети, и т.п.

Вот список нескольких причин, которые могут помочь вам выбрать аналитику данных в качестве своей карьеры:

1. Высокий спрос . Данные бесполезны до тех пор, пока они не будут использованы по назначению. Чтобы преобразовать необработанные и неструктурированные данные в осмысленные идеи, компании постоянно нанимают профессионалов, которые обладают необходимыми знаниями в области использования передовых инструментов и хорошо владеют языком программирования для разработки программного обеспечения, способного обрабатывать большие объемы наборов данных.

2. Высокая зарплата на начальном уровне и отличные льготы. Будучи ограниченными аналитиками данных на рынке, аналитики данных очень хорошо оплачиваются в отрасли даже на начальном уровне. Нельзя отрицать, что анализ данных — одна из самых высокооплачиваемых профессий.

Зарплата аналитика данных также зависит от уровня образования, опыта кандидата, отрасли, в которой он работает, местоположения, навыков и сертификатов.

3. Нехватка специалистов по анализу данных. Как указывалось выше, спрос на аналитика данных очень высок, но количество специалистов, обладающих необходимым набором навыков и знаний для выполнения этой задачи, очень ограничено. Это открывает огромное количество возможностей для начала вашей карьеры в этой области.

4. Разнообразие ролей. Благодаря многолетнему опыту и навыкам специалисты по анализу данных всегда сталкиваются с разнообразными ролями и обязанностями. Есть множество ролей, которые вы можете выбрать. Все, что вам нужно сделать, это определить свои сильные стороны, то, в чем вы хороши, и что именно вы хотите делать.

Оформить заказ: зарплата аналитика данных в Индии

Карьера в области аналитики данных: какие навыки мне нужны, чтобы стать аналитиком данных?

1. Язык программирования

Прежде всего, чтобы стать экспертом в области анализа данных, вы должны хорошо понимать хотя бы один язык программирования. Однако владение более чем одним языком делает вас более универсальным и увеличивает ваши шансы на получение хорошей зарплаты. Некоторые из языков, используемых аналитиками данных, — это Python, R, Excel и SQL. Тенденция продолжает меняться вместе с технологиями, но логика остается прежней. Было бы лучше, если бы вы сосредоточились на алгоритмах и основах, лежащих в их основе, чтобы оставаться в курсе последних событий.

2. Коммуникативные навыки

Информация, полученная в результате анализа данных, используется несколькими отделами компании для облегчения принятия решений. Следовательно, для аналитика данных крайне важно передать свои выводы таким образом, чтобы его было легко понять широкой аудитории. Сильные презентационные и коммуникативные навыки являются ключом к успеху.

3. Знание баз данных

Будучи аналитиком данных, вам, возможно, придется работать с серверной частью, где вы проектируете хранилище данных для хранения огромного количества данных из нескольких источников в одном месте. Вы должны обладать сильным знанием базы данных и языка запросов к базе данных, чтобы запрашивать информацию из разных таблиц для дальнейшего анализа.

4. Очистка и интерпретация данных

Необходимо обладать глубокими знаниями в области интеллектуального анализа данных и передовых статистических методов для очистки и извлечения неструктурированных данных.

5. Аналитическое мышление и подход к решению проблем

Нестандартное мышление, творческий подход и подход к решению проблем — ключевые качества хорошего аналитика. Это поможет вам задавать актуальные и интересные исследовательские вопросы и создавать хорошие репозитории среди ключевых заинтересованных сторон компании.

Какие задачи решают аналитики данных?

К этому моменту у вас должно быть четкое представление о том, кто такие аналитики данных и чем они занимаются. Давайте подробно рассмотрим основные обязанности, которые они выполняют изо дня в день:

1. Сбор и обработка данных

Аналитик данных собирает данные из нескольких источников, очищает данные, а затем приводит их в нужную форму. Собранные данные используются для выявления тенденций и закономерностей для прогнозирования и анализа. Они используют различные инструменты для выполнения этой задачи.

2. Выявление тенденций и закономерностей

Аналитики данных помогают в принятии решений, что играет важную роль в успехе организации. Они преобразуют необработанные и неструктурированные данные в значимую информацию, чтобы предсказывать будущие прогнозы, определять, что пошло не так в предыдущих кварталах, и какие новые цели необходимо добавить для увеличения продаж. Они должны обладать аналитическим, творческим мышлением и умением решать проблемы, чтобы давать рекомендации, полезные для бизнеса.

3. Подготовка отчета для записи результатов

Информация, полученная аналитиком данных, бесполезна, пока она не будет передана аудитории в правильном контексте. Следовательно, наиболее важной обязанностью аналитика данных является подготовка отчетов с использованием блок-схем, графиков, столбцов, круговых диаграмм, диаграмм, таблиц и т. д., чтобы люди могли легко использовать результаты. Аналитик данных всегда идентифицирует свою аудиторию, чтобы подготовить отчет, понятный каждому лицу, принимающему решения.

Отъезд: Аналитик данных против специалиста по данным — найдите разницу

Как начать карьеру в области аналитики данных?

1. Выберите правильную роль

Как уже говорилось выше, область науки о данных очень разнообразна и предлагает бесконечные возможности. Вы должны иметь четкое представление о текущих технологических тенденциях, о том, как аналитики данных принимают бизнес-решения, о востребованных инструментах и ​​о том, как наука о данных может формировать будущее, чтобы хорошо понимать, чем вы занимаетесь, и развиваться вместе с организацией, в которой вы работаете.

Поддерживая связь с ключевыми заинтересованными сторонами, высшее руководство поможет вам добиться того же. Не стесняйтесь задавать правильный вопрос, чтобы понять различные роли аналитика данных. Это поможет вам выбрать роль, которая лучше всего соответствует вашим навыкам и требованиям.

2. Присоединяйтесь к научному диплому или сертификационному курсу

Поймите роль, которую вы должны выполнять, и получите соответствующие рекомендации и наставничество от экспертов в этой области. Вы должны поддерживать свои навыки и знания в соответствии с ролью, которую вам необходимо выполнять. Сделайте шаг вперед и пройдите курсы для получения диплома PG или сертификационные курсы, чтобы лучше выполнять свои обязанности и укреплять свои знания.

3. Научитесь программировать: выберите язык программирования .

Вы должны освоить язык программирования, чтобы стать экспертом в области анализа данных. Python и R — самые популярные языки. Выберите язык, который вам удобен, и изучайте его, пока не освоите его.

4. Присоединяйтесь к сообществу и форумам аналитиков данных

Это один из самых важных шагов, но его часто упускают из виду. Вы должны присоединиться к форуму по науке о данных, группе сообщества или принять активное участие в технических дискуссиях, чтобы знать, что происходит вокруг, как анализ данных формирует бизнес-цели и т. д.

5. Улучшите свои навыки общения

Что делать, если у вас есть огромные знания, но вы не представляете, как передать их другим. Смотрите видео или посещайте курсы, чтобы улучшить свои навыки презентации и общения. Изучите различные инструменты для удобного и интуитивно понятного представления результатов ключевым заинтересованным сторонам организации.

Получите сертификат по науке о данных от лучших университетов мира. Изучите программы Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

6. Сосредоточьтесь на практическом применении

Не просто читайте теорию, но и проверяйте полученные знания. Начните разрабатывать приложения, которые будут выполнять вашу работу за меньшее время и сопоставлять данные из нескольких источников с меньшими затратами кода. Вы также можете взять несколько фриланс-проектов для работы с разными наборами данных.

Читайте также: Зарплата разработчиков R в Индии: для новичков и опытных

Заключение

Будучи одной из самых высокооплачиваемых профессий, аналитики данных пользуются огромным спросом во всем мире. Там, где спрос неуклонно растет, не хватает ресурсов для его удовлетворения. Этот дефицит наблюдается во всем мире. Поскольку данные играют жизненно важную роль в успехе бизнеса, компаниям крайне необходимо нанять профессионалов, которые могут интерпретировать эти данные и использовать их с пользой.

Это стремление привело к изменению роли аналитика. С каждым днем ​​роль аналитика данных становится все сложнее. Поэтому аналитики должны постоянно заниматься изучением новых инструментов, методов и технологий, чтобы правильно выполнять задачу. Хороший аналитик с машинным обучением, языком программирования, продвинутыми знаниями инструментов может управлять океаном больших данных и стать важным активом для бизнеса.

Если вам интересно изучить данные и бизнес-аналитику, чтобы быть в авангарде быстро развивающихся технологий, ознакомьтесь с программой исполнительного менеджмента upGrad & IIT-Delhi в области стратегических инноваций, цифрового маркетинга и бизнес-аналитики.

ИИТ Дели является одним из ведущих институтов в Индии, а также одним из старейших ИИТ, который всегда преуспевает в предоставлении высоко актуальных для отрасли курсов. Теперь ИИТ Дели сотрудничает с upGrad, чтобы размещать эти лучшие онлайн-курсы ИИТ Дели. У них есть множество других программ, таких как машинное обучение, программа исполнительного менеджмента в области стратегических инноваций, цифрового маркетинга и бизнес-аналитики и т. д.