Карьера в науке о данных: различные рабочие роли, зарплата, навыки, шаги, чтобы стать специалистом по данным

Специалист по данным — это компьютерный профессионал, обладающий навыками сбора, анализа, обработки большого набора структурированных и неструктурированных данных. В наше время компьютеров большинство организаций собирают огромное количество данных в своей повседневной деятельности. Практически при каждом взаимодействии с технологией происходит обмен данными. Роль специалиста по обработке и анализу данных состоит в том, чтобы анализировать эти данные и интерпретировать результаты, чтобы использовать их в интересах организации. Если вы хотите получить опыт и получить работу своей мечты по науке о данных, ознакомьтесь с нашими сертификатами по науке о данных.

В современном мире каждый день обрабатывается около 2,5 квинтиллионов байт данных . Специалист по данным может организовать и проанализировать этот огромный объем данных, чтобы сделать его доступным для ведения прибыльного бизнеса. Например, организация может использовать науку о данных, чтобы напомнить своим клиентам о привычных покупках. Предположим, вы заказываете шампунь каждый месяц, вы можете найти выгодную сделку примерно в одно и то же время каждого месяца, что побудит вас купить больше.

Специалисты по данным не только играют ключевую роль в бизнес-анализе, но также несут ответственность за создание продуктов и программных платформ данных. По правде говоря, наука о данных — это сочетание информатики, статистики и математики.

Учитывая все это, неплохо подумать о карьере в этой динамично развивающейся отрасли.

Различные рабочие роли для экспертов по науке о данных

Большинство компаний внедряют анализ данных для своего роста. Специалисты по данным пользуются растущим спросом не только в сфере технологий, но и во всех других основных секторах, включая товары народного потребления, логистику и другие. Здесь похвально отметить, что пять крупнейших компаний, а именно. Google, Amazon, Apple, Microsoft и Facebook наняли половину всех специалистов по данным в мире.

Некоторые из прибыльных носителей науки о данных для претендентов:

Специалисты по данным

Data Scientist исследует различные шаблоны данных, чтобы измерить влияние на организацию. Ключевая роль Data Scientist — способность объяснить важность данных более простым методом, чтобы другие могли его понять. Предполагается, что они обладают статистическими знаниями различных языков программирования, необходимых для решения сложных задач.

Аналитик данных

Анализ данных для определения рыночных тенденций — это роль аналитика данных. Он помогает составить четкое представление о положении компании на рынке. Как только компания ставит желаемую цель, аналитик данных предоставляет наборы данных для достижения требуемой цели.

Роль аналитика данных может меняться в соответствии с требованиями компании. Например, отделу маркетинга могут потребоваться их услуги на некоторое время, чтобы понять поведение потребителей и реакцию на различные маркетинговые стратегии.

Инженер данных

Инженер данных работает с ядром организации и может рассматриваться как костяк компании. Они создают, проектируют и управляют большой базой данных. Они отвечают за создание конвейеров данных, обеспечение правильного потока данных и обеспечение доставки данных в соответствующие отделы.

Инженер данных должен работать в сотрудничестве с другими экспертами по данным, чтобы сообщать результаты своим коллегам. В двух словах, инженер данных должен делиться своими знаниями с компанией посредством визуализации данных, помогая организации расти.

Читайте: Заработная плата инженера по обработке данных в Индии

Аналитик бизнес-аналитики

Аналитик бизнес-аналитики помогает анализировать собранные данные, чтобы максимизировать эффективность компании и, следовательно, получать больше прибыли. Их роль носит скорее технический характер, чем аналитический, требующий большего знания популярных машин. Они должны служить мостом между бизнесом и ИТ, помогая им совершенствоваться.

Аналитик бизнес-аналитики должен обладать знаниями о конкретной отрасли и отраслевых тенденциях.

Подробнее: Бизнес-анализ и бизнес-аналитика: различия между BA и BI

Маркетинговый аналитик

Роль маркетингового аналитика заключается в том, чтобы помогать компаниям в их маркетинговом подразделении. Они анализируют и предлагают, какой продукт производить в больших количествах, а какой прекратить. Отчеты об удовлетворенности клиентов помогают улучшить существующие продукты и услуги. Они решают, какие продукты продавать целевым клиентам и по какой цене.

Читайте о: Заработная плата Data Scientist в Индии

Навыки, необходимые для построения карьеры в Data Science

Специалист по данным должен обладать хорошей сообразительностью для анализа данных и отличными навыками программирования. Они используют различные навыки, в зависимости от требований конкретной организации.

Желательные навыки для этой карьеры можно разделить на две части:

Технические навыки

Вы должны отлично разбираться в математике, компьютерном программировании и статистике, чтобы быть успешным специалистом по данным.

Другие необходимые технические навыки:

• Программирование — владение компьютерным программированием и языками кодирования.
• Знание аналитических инструментов — SAS, HADOOP, Spark и R — популярные аналитические инструменты, используемые специалистами по данным.
• Работа с неструктурированными данными — возможность управлять неструктурированными данными, полученными из разных каналов.

Не технические навыки

Большинство личных навыков, которыми обладает человек, относятся к категории нетехнических. Они есть:

• Сильное деловое чутье
• Навыки общения
• Интуиция данных

Узнать больше : 8 важных навыков для специалистов по данным

Как мне стать Data Scientist?

Вы должны иметь степень бакалавра в области науки о данных или смежной области, чтобы начать свою карьеру в качестве специалиста по данным. Сертифицированный курс по науке о данных предпочтительнее для выхода на рынок в качестве специалиста по данным. Опыт в области математики и статистики также увеличивает шансы на успех в этой области.

Даже студенты совершенно разных областей образования могут продолжить свою карьеру в качестве специалиста по данным. Если вы никогда не писали код, вы все равно можете стать аналитиком данных благодаря своему упорному труду и обучению.

upGrad предлагает комплексные курсы по науке о данных. Материал доступен для понимания и предложен опытными профессионалами в данной области. Мы также предлагаем специальную помощь консультантов по профориентации, которые помогут вам решить, какую карьеру вы должны искать.

После прохождения нашего 12-18-месячного курса вы станете готовыми к работе и обязательно получите хорошо оплачиваемую работу!

Узнать больше : Как стать специалистом по данным?

Какую зарплату вы можете ожидать в карьере Data Science?

Наука о данных пользуется большим спросом и, следовательно, хорошо оплачивается.

Средняя базовая зарплата аналитика данных в Индии составляет около 4,96 лакха в год, включая около 50 тысяч бонусов и 4 тысячи на основе участия в прибыли. Эта цифра может доходить до 9,98 лакха в год, в зависимости от вашего опыта, дополнительных навыков, местоположения и работодателя.

Если вы только начинаете работать аналитиком данных или имеете опыт работы в этой области менее одного года, вы можете рассчитывать на заработок около 3,50 лакха в год. Если у вас есть опыт работы от 1 до 4 лет, вы можете рассчитывать на 4,83 лакха в год. Для аналитиков с 5-9-летним опытом компенсация составляет где-то около 7,20 лакха в год. Опытным кандидатам со стажем работы от 10 до 19 лет платят около 12,75 лакха в год.

Итак, насколько ваш опыт действительно влияет на вашу зарплату? Если вы опытный аналитик данных, ваша зарплата примерно на 157% выше, чем у неопытных кандидатов . Обладатели опыта среднего уровня также могут зарабатывать на 45% больше, чем другие игроки с меньшим опытом.

Любые дополнительные навыки или те, которым вы не научились во время сертификации, могут способствовать более высокой заработной плате. Если вы умеете анализировать данные, вы можете зарабатывать около 4,32 лакха в год . Если вы можете работать с SQL, вы можете получать зарплату около 4,92 лакха в год.

Источник

Дополнительным преимуществом является знание статистического анализа. С этим навыком вы можете зарабатывать около 4,80 лакха в год. Со знанием Microsoft Excel ваша зарплата составит около 3,89 лакха в год. Самым популярным навыком из всех перечисленных является анализ данных, за ним следуют Microsoft Excel и SQL. Статистический анализ наименее популярен. Тем не менее, все эти навыки платят вам меньше, чем рыночная ставка.

Заключение

Наука о данных является одной из профессий номер один в США. Согласно отчету о статистике труда в США, к 2026 году спрос на квалифицированных специалистов по данным вырастет на 27,9 процента. Если у вас есть аналитические навыки и вы увлечены компьютерами, тогда ученая степень в области науки о данных — идеальная цель для вашей карьеры. Вы можете присоединиться к любому из премиальных курсов upGrad по науке о данных, чтобы повысить шансы получить отличную работу в качестве специалиста по анализу данных.

Если вам интересно узнать о науке о данных, ознакомьтесь с программой IIIT-B & upGrad Executive PG по науке о данных , которая создана для работающих профессионалов и предлагает более 10 тематических исследований и проектов, практические семинары, наставничество с отраслевыми экспертами, 1 -на-1 с отраслевыми наставниками, более 400 часов обучения и помощи в трудоустройстве в ведущих фирмах.

Всего наилучшего в вашей карьере!