成為大數據分析師——技能、薪水和職位描述

在大數據主導的時代，無法想像傳統數據分析師的技能和專業知識足以應對大數據的複雜性。 那麼，誰來拯救這一天呢？

從本質上講，大數據分析師是真正意義上的數據分析師，但他們有一個顯著的不同點——與主要處理結構化數據的傳統數據分析師不同，大數據分析師處理主要由原始非結構化和半結構化數據。

自然，大數據分析師的工作職責和技能組合不同於傳統的數據分析師。

為了幫助您了解大數據分析師的工作概況，我們創建了本指南，其中包含對工作職責、技能組合、薪水以及成為大數據分析師的職業道路的詳細描述。

誰是大數據分析師？

數據科學家和大數據分析師的工作描述經常重疊，因為他們都處理大數據。 正如數據科學家從事收集、清理、處理和分析大數據以發現有意義的見解和模式一樣，大數據分析師負責理解這些見解並確定將其轉化為可操作的業務戰略的方法。

大數據分析師有一個基本目標——幫助企業實現大數據在積極影響業務決策方面的真正潛力。

大數據分析師從多個來源和公司數據倉庫收集數據，分析和解釋數據以提取對企業有益的信息。 他們必須通過準備綜合報告、圖表、圖表等來可視化和報告他們的發現。數據發現的可視化表示有助於所有利益相關者（技術和非技術）更好地理解它。 一旦每個人都可以清楚地看到這個想法，整個 IT 和業務團隊就可以集思廣益，討論如何使用這些洞察來改進業務決策、增加收入、影響客戶決策、提高客戶滿意度等等。

企業還召集大數據分析師執行競爭性市場分析任務，以確定關鍵行業趨勢。

為了分析和解釋數據，大數據分析師花費大量時間使用大量業務、大數據和分析工具，例如 Microsoft Excel、MS Office、SAS、Tableau、QlikView、Hadoop、Spark、MongoDB、Cassandra、Hive、 Pig、R、Python、SQL 等等。

大數據分析師的工作職責是什麼？

現在您已經對大數據分析師的工作概況有了相當的了解，讓我們來看看他們的核心職責：

• 從不同來源收集和積累數據，對其進行清理、組織、處理和分析，以提取有價值的見解和信息。
• 識別新的數據來源並開發改進數據挖掘、分析和報告的方法。
• 編寫 SQL 查詢以從數據倉庫中提取數據。
• 為新的數據庫文件創建數據定義或對現有文件進行更改以進行分析。
• 以報告（表格、圖表或圖形格式）的形式呈現調查結果，以幫助管理團隊進行決策。
• 開髮用於採購和收集數據的關係數據庫。
• 監控數據挖掘系統的性能並修復問題（如果有）。
• 將統計分析方法應用於消費者數據研究和分析目的。
• 跟踪複雜數據集之間的趨勢和相關模式。
• 執行日常分析任務以支持日常業務運作和決策。
• 與數據科學家合作開發創新的分析工具。
• 與 IT 團隊和業務管理團隊密切合作以實現公司目標。

成為大數據分析師需要哪些技能？

1. 編程

大數據分析師必須是編碼大師，並且應該精通至少兩種編程語言（越多越好）。 編碼是對大型數據集進行數值和統計分析的基礎。 大數據分析中最常用的一些編程語言是 R、Python、Ruby、C++、Java、Scala 和 Julia。 從小處著手，先掌握一門語言。 一旦你掌握了它的竅​​門，你也可以輕鬆地學習其他編程語言。

2. 定量能力

要進行數據分析，您必須牢牢掌握統計學和數學，包括線性代數、多變量微積分、概率分佈、假設檢驗、貝葉斯分析、時間序列和縱向分析等。

結帳：印度的數據分析師薪水

3. 計算框架知識

大數據分析師的工作是一項多才多藝的工作。 因此，您需要熟悉使用多種技術和計算框架，包括 Excel 和 SQL 等基本工具以及 Hadoop、MapReduce、Spark、Storm、SPSS、Cognos、SAS 和 MATLAB 等高級框架。

4. 數據倉庫技能

每個大數據分析師都必須精通關係和非關係數據庫系統，例如 MySQL、Oracle、DB2、NoSQL、HDFS、MongoDB、CouchDB、Cassandra 等等。

5. 商業頭腦

如果大數據分析師無法從業務角度將其可視化，那麼他們的發現又有什麼用呢？ 為了利用提取的洞察力更好地轉變業務，大數據分析師必須對商業世界有敏銳的理解。 只有這樣，他們才能發現潛在的商機，並利用數據發現來引導業務朝著更好的方向發展。

6. 溝通技巧

正如我們之前提到的，大數據分析師必須知道如何有效地傳達和展示他們的發現，以便於他人理解。 因此，他們需要具備無可挑剔的書面和口頭溝通技巧，以便他們能夠向他人解釋他們的願景並將復雜的想法分解為更簡單的術語。

大數據分析師的薪水

根據 Glassdoor 的說法，大數據分析師的平均工資是盧比。 印度有 6,54,438 人。 大數據專業人員的薪水取決於許多因素，包括教育背景、大數據專業水平、工作經驗年限等。 入門級的工資可以在 5 到 6 LPA 之間，隨著經驗和技能的提高，工資呈指數增長。 經驗豐富的大數據分析師可以賺取高達 25 LPA，具體取決於他們工作的公司。

開啟大數據分析師職業生涯的步驟

以下是您如何通過三個簡單的步驟開始您的大數據分析師職業生涯：

1. 具有 STEM（科學、技術、工程或數學）背景的學士學位。

雖然大數據分析師的工作概況並不要求高度高級學位，但大多數公司都在尋找擁有 STEM 學科專業學士學位的候選人。 這是工作的最低選擇標準，所以你必須確保你達到它。 學習 STEM 科目將向您介紹數據科學的基礎知識，包括編程、統計和數學技能。 至於項目管理和數據庫管理，你可以參加專門的課程。

2. 獲得數據分析方面的實習或入門級工作。

雖然很難在該領域獲得零經驗的數據分析工作，但您必須始終尋找機會。 許多機構或公司提供數據分析實習計劃，這可能是您職業生涯的良好開端。 然後還有大數據管理、統計分析等方面的各種內部培訓計劃。註冊這些計劃將幫助您獲得數據分析所需的必要技能。 另一種選擇是尋找與該領域相關的入門級工作，例如統計學家或初級業務分析師/數據分析師。 不用說，這些職位不僅可以幫助您進一步培訓，還可以作為大數據職業的墊腳石。

3. 獲得高級學位。

一旦你獲得了工作經驗，就該提升你的遊戲水平了。 為何如此？ 通過獲得高級學位，如數據科學、數據分析或大數據管理碩士學位。 擁有高級學位將增強您的簡歷，並為高級數據分析職位的就業開闢新前景。 當然，如果您擁有碩士學位或同等學歷，您的預期薪酬也將大大增加。

大數據分析師的就業前景

根據世界經濟論壇的預測，數據分析師將在世界各地的公司中供不應求。 此外，美國勞工統計局 (BLS) 堅持認為，包括數據分析師在內的市場研究分析師的就業機會在 2014 年至 2024 年間將增長 19%。這不足為奇，因為數據每天都在增長，公司將需要雇用越來越多熟練的數據科學專業人員來滿足他們的業務需求。 總而言之，大數據分析師的職業前景看起來非常有希望。

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