數據分析職業：終極指南 [2022]

隨著數據成為技術的核心，數據分析在過去幾年中獲得了極大的普及，並已成為市場上的熱門話題。 隨著每天產生數十億的數據，對具有正確技能和知識的數據分析師的需求將不斷增加。 根據哈佛商業評論，數據科學是 21 世紀最性感的工作。

從事分析事業對所有背景的人來說都是有希望的，並且有無數個跨越多個行業的機會供您探索。 根據IBM 和 Burning Glass的見解，到 2020 年，美國數據分析師的職位數量將增加到 2,720,000 個。如果您想了解數據分析師是誰、他們的工作以及如何制定數據分析師，請繼續閱讀本文。成功的分析事業。

數據分析職業：數據分析師做什麼？

數據分析師收集、處理和分析來自各種來源的大量數據，以找到有意義的模式和見解、識別相關問題、進行預測並將信息轉換為解決方案，以幫助組織進行決策。 用通俗的話來說，數據分析師將原始數據轉換為有意義的信息，以便組織可以使用它們來發展業務。 他們準備他們的發現的視覺表示（圖表、圖表、報告），以使其他人易於理解。

日常數據分析師的角色可能會因他們所從事的行業或領域而有所不同。在某些組織中，分析師還負責為整個組織的各個部門設計儀表板、維護數據庫和系統。 數據分析師還可能與公司內的關鍵利益相關者、高層管理人員或其他團隊合作。 其中包括 IT、財務和數據庫基礎設施，以確定業務目標並提供調查結果以實現其目標。

為什麼我應該從事數據分析的職業？

根據LinkedIn 勞動力報告，從 2015 年到 2018 年，對數據分析師的需求呈指數增長。除了需求外，多樣性還使他們很容易適應大多數行業，如金融、教育、政府部門、醫療保健、IT、網絡、等等。

以下列出了一些可以幫助您選擇數據分析作為職業的原因：

1. 高需求——在正確使用數據之前不會使用數據。 為了將原始和非結構化數據轉化為有意義的洞察力，公司不斷招募具備使用高級工具的正確知識並精通編程語言的專業人員來設計可以處理大量數據集的軟件。

2. 入門級的高薪和優秀的福利——數據分析師在市場上是有限的，即使是入門級的數據分析師在行業中的薪酬也非常高。 不可否認，數據分析是收入最高的工作之一。

數據分析師的薪水還取決於教育水平、候選人的經驗、他們工作的行業、地點、技能和證書。

3. 數據分析師專業人員的短缺——如上所述，對數據分析師的需求非常強烈，但擁有執行任務所需技能和知識的專業人員非常有限。 這為您在該領域的職業生涯提供了大量機會。

4. 多樣化的角色——基於多年的經驗和技能，數據分析師專業人員總是面臨著多樣化的角色和責任。 有許多角色可供您選擇。 您需要做的就是確定您的優勢，您擅長什麼以及您到底想做什麼。

結帳：印度的數據分析師薪水

數據分析職業：成為數據分析師需要哪些技能？

1. 編程語言

首先，要成為數據分析專家，您必須對至少一種編程語言有紮實的了解。 然而，掌握一種以上的語言會讓你變得更加多才多藝，並增加你獲得高薪的機會。 數據分析師使用的一些語言是 python、R、Excel 和 SQL。 趨勢隨著技術不斷變化，但邏輯始終如一。 如果您專注於算法和它們背後的基礎知識以保持最新狀態，那將是最好的。

2. 溝通技巧

從數據分析中收集的見解被公司內的多個部門使用以幫助決策。 因此，對於數據分析師來說，以易於廣大受眾理解的方式傳達他們的發現至關重要。 強大的演講和溝通技巧是成功的關鍵。

3. 數據庫知識

作為一名數據分析師，您可能必須在後端工作，在其中設計數據倉庫以將來自多個來源的大量數據存儲在一個地方。 您必須具備強大的數據庫和數據庫查詢語言知識才能查詢數據庫以從不同的表中提取信息以進行進一步分析。

4. 數據清洗和解釋

一個人應該擁有強大的數據挖掘知識和先進的統計技術來清理和提取非結構化數據。

5.分析思維和解決問題的方法

跳出框框思考、保持創造性思維和解決問題的方法是優秀分析師的關鍵屬性。 它可以幫助您提出相關且有趣的研究問題，並在公司的主要利益相關者之間建立良好的回購。

數據分析師執行的任務是什麼？

到目前為止，您應該對誰是數據分析師以及他們的工作有一個公平的了解。 讓我們深入了解他們日常執行的核心職責：

1. 收集和處理數據

數據分析師從多個來源收集數據，清理數據，然後將其置於良好狀態。 收集的數據用於識別趨勢和模式，以預測預測和洞察力。 他們利用不同的工具來完成這項任務。

2. 識別趨勢和模式

數據分析師有助於決策，這在組織的成功中起著重要作用。 他們將原始和非結構化數據轉化為有意義的信息，以預測未來的預測、確定前幾個季度出現的問題以及必須添加哪些新目標才能產生更多銷售額。 他們應該具有分析、創造性和解決問題的心態，以提供對業務有益的建議。

3. 準備報告以記錄調查結果

數據分析師發現的見解只有在正確的上下文中傳達給受眾之前是無用的。 因此，數據分析師最重要的職責是使用流程圖、圖形、條形圖、餅圖、圖表、表格等準備報告，以便人們可以輕鬆地使用發現。 數據分析師總是確定他/她的受眾，以準備每個決策者都能理解的報告。

查看：數據分析師與數據科學家——發現差異

您應該如何開始數據分析的職業生涯？

1.選擇合適的角色

如上所述，數據科學領域非常多樣化，機會無窮無盡。 您必須對當前的技術趨勢、數據分析師如何推動業務決策、需求工具以及數據科學如何塑造未來有深入的了解，才能很好地了解您所做的事情並與您所在的組織一起發展。

與關鍵利益相關者保持聯繫，高層管理人員將幫助您實現同樣的目標。 不要猶豫，提出正確的問題，以了解數據分析師的不同角色。 這將幫助您確定最適合您的技能和要求的角色。

2. 參加科學文憑或認證課程

了解您需要扮演的角色，並從該領域的專家那裡獲得適當的指導和指導。 您必須使您的技能和知識與您需要執行的角色保持同步。 更進一步，參加 PG 文憑或認證課程，以更好地履行職責並增強知識。

3. 學習編碼：選擇一種編程語言。

您必須掌握一門編程語言才能成為數據分析專家。 Python 和 R 是最流行的語言。 選擇你熟悉的語言並學習，直到你能熟練掌握它。

4. 加入數據分析師社區和論壇

這是最重要的步驟之一，但經常被忽視。 您必須加入數據科學論壇、社區小組或積極參與技術討論，以了解正在發生的事情、數據分析如何塑造業務目標等。

5. 提高你的溝通技巧

如果您擁有豐富的知識，但不知道將其傳達給其他人怎麼辦。 觀看視頻或參加課程以提高您的演講和溝通技巧。 學習不同的工具，以方便、直觀地向組織的主要利益相關者展示您的發現。

獲得世界頂尖大學的數據科學認證。 學習行政 PG 課程、高級證書課程或碩士課程，以加快您的職業生涯。

6.注重實際應用

不要只看理論，還要把知識用於檢驗。 開始開發可以在更短的時間內完成工作並以更少的編碼整理來自多個來源的數據的應用程序。 您還可以參加一些自由職業項目來處理不同的數據集。

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結論

作為薪酬最高的工作之一，數據分析師在世界各地都有巨大的需求。 在需求穩步上升的地方，沒有足夠的資源來滿足需求。 這種短缺在全球範圍內都可以看到。 由於數據在企業的成功中起著至關重要的作用，因此公司最需要聘請能夠解釋這些數據並將其充分利用的專業人員。

這種衝動導致了分析師角色的轉變。 隨著時間的推移，數據分析師的角色變得越來越複雜。 因此，分析師必須不斷地學習新的工具、方法和技術，才能正確地完成任務。 具有機器學習、編程語言和高級工具知識的優秀分析師可以統治大數據的海洋，並成為企業的重要資產。

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