Квалифицированные аналитики данных являются одними из самых востребованных специалистов в мире. Поскольку спрос настолько высок, а предложение людей, которые действительно могут хорошо выполнять эту работу, настолько ограничено, аналитики данных получают огромные зарплаты и отличные льготы даже на начальном уровне.
Работу аналитика данных можно найти в самых разных компаниях и отраслях. Любая компания, которая использует данные, нуждается в аналитиках данных для их анализа. Некоторые из главных задач в анализе данных включают использование данных для принятия инвестиционных решений, нацеливания на клиентов, оценки рисков или принятия решения о распределении капитала.
Что делают аналитики данных?
Аналитики данных собирают множество данных и исследуют их, чтобы определить тенденции, сделать прогнозы и извлечь информацию, чтобы помочь их работодателям принимать более обоснованные бизнес-решения. Путь к карьере аналитика данных во многом зависит от вашего работодателя. Аналитики данных работают на Уолл-стрит в крупных инвестиционных банках, хедж-фондах и частных инвестиционных компаниях. Они также работают в сфере здравоохранения, маркетинга и розничной торговли. В общем, данные аналитики есть везде. Вы также можете найти их в крупных страховых компаниях, кредитных бюро, технологических фирмах и практически в любой отрасли, о которой вы только можете подумать. Крупные технологические компании, такие как Facebook и Google, анализируют большие данные в головокружительной степени. Для этого они нанимают многих ведущих аналитиков данных для различных целей, включая рекламу и внутренний анализ, а также значительный анализ пользователей.
В финансовых учреждениях, таких как инвестиционные банки, путь руководства является наиболее распространенной карьерной аналитикой, начиная с начального уровня. Если вы докажете, что являетесь одним из лучших в своей группе по найму, ваши начальства будут выглядеть для вас как для кого-то, кто может руководить следующей группой наемных работников. Докажите, что вы занимаетесь управлением, и вы могли бы рассматривать карьеру как начальник отдела или вице-президент.
Многие компании также называют аналитиков данных специалистами по информации. Эта классификация обычно включает в себя работу с собственной базой данных компании. Многие специалисты по информатике работают с основными инфраструктурами баз данных, таким образом, приобретая навыки в других применимых технических областях, таких как создание и развитие инфраструктуры данных. Государственный сектор является одним из таких секторов, в котором работают специалисты, занимающиеся сбором, анализом и анализом данных, и в значительной степени опирающиеся на него. Страховые и медицинские компании также имеют глубокую инфраструктуру данных, которая также требует информации от ученых.
Технологические компании уникальны, потому что, поскольку технологии быстро меняются, динамика компании также часто меняется. Отделы постоянно создаются для решения новых задач и реализации новых рыночных возможностей. Аналитики технологических данных, которые преуспевают в своих существующих ролях, обычно являются первыми, которые выбираются в качестве лидеров при создании новых отделов. Это дает возможность руководить другими, а также позволяет стать владельцем сегмента компании.
В целом, аналитики данных обычно имеют динамический набор навыков. Они хорошо работают с числами и деталями. Они также уверены и организованы в управлении несколькими задачами, программами данных и потоками данных. Наконец, большинство аналитиков данных, как правило, также обладают хорошими навыками представления данных, поскольку они обычно обязаны регулярно представлять свои аналитические материалы визуально и / или устно.
Обзор сектора аналитики данных
Рабочих мест в секторе аналитики данных много, зарплаты высоки, а карьеры, которые вы можете выбрать, достаточно. Аналитика данных предлагает широкий спектр возможностей для разных отраслей и корпораций. Таким образом, может быть трудно точно определить зарплату и ожидания роста. Бюро статистики труда предлагает несколько различных классификаций для заработной платы и роста.
Категория финансовых аналитиков, как правило, является наиболее широко охватывающей классификацией для аналитиков данных. Этот тип роли может включать в себя бизнес-аналитиков, аналитиков управления, а также широкий спектр различных видов инвестиционных аналитиков. Данные BLS показывают среднюю почасовую заработную плату для финансового аналитика в размере 48, 55 долл. США со средней годовой зарплатой в размере 100 990 долл. США. Почасовая заработная плата может варьироваться от 25 до 80 долларов. Финансовые аналитики в Нью-Йорке получают максимальную заработную плату в среднем в размере 66 долларов. BLS ожидает, что этот класс рабочих будет расти быстрее, чем в среднем, на 11% к 2026 году.
Вторая классификация Бюро Труда, на которую часто обращают внимание на ожидания по зарплате аналитиков данных, - это категория аналитиков маркетинговых исследований. В этой категории средняя почасовая заработная плата составляет 34, 11 долл. США, а годовая зарплата - 70 960 долл. США. Почасовая заработная плата для исследователей рынка может варьироваться от $ 16.50 до $ 58.21. BLS также ожидает высокий рост в этой категории с темпом роста 23% к 2026 году.
По мере развития делового мира использование данных также развивается вместе с ним, при этом спрос на технологии больших данных, анализ больших данных и машинное обучение показывают некоторые из наиболее популярных областей роста. Эти типы технологий больших данных в большей степени интегрируются в программы анализа данных в крупных университетах США и во всем мире, которых существует множество.
Большинство колледжей в США предлагают аналитику данных или науку о данных как основные или второстепенные. Помимо степени бакалавра существует также огромное количество магистерских программ по науке о данных. Если вы заинтересованы в развитии своих навыков в более гибкие или короткие сроки, есть также несколько сертификационных программ и курсов, доступных в различных учебных заведениях.
Специалисты по анализу данных
Окончание программы анализа данных, особенно если у вас высокий средний балл и высокий рейтинг в вашем классе, должно без особых проблем привести к позиции анализа данных начального уровня. Даже менее сфокусированного диплома по математике, статистике или экономике, полученного в авторитетном университете, достаточно, чтобы войти в эту дверь. Хотя работа начального уровня, зарплата выше, чем у опытных профессионалов в большинстве областей.
Как уже говорилось, некоторые из лучших рабочих мест в области анализа данных могут достигать 100 000 долларов в год в течение первого года после окончания колледжа. Опытные профессионалы могут сделать вдвое больше, чем аналитик данных начального уровня. Опыт может быть получен от работы аналитиком начального уровня или из смежной области, такой как анализ инвестиций. Тем не менее, образование часто является наиболее важной вещью в вашем резюме при подаче заявления на работу аналитика данных. Немногих людей нанимают без сильных академических достижений в областях, связанных с математикой.
Карьера аналитика данных
Ниже приведен список некоторых из множества различных ролей, с которыми вы можете столкнуться при поиске или анализе данных.
Бизнес-аналитик: анализирует специфические для бизнеса данные.
Управленческая отчетность: предоставляет аналитику данных руководству по бизнес-функциям.
Аналитик корпоративной стратегии: этот тип роли будет сосредоточен на анализе общих данных компании и консультировании руководства по вопросам стратегии. Эта роль также может быть сосредоточена на слияниях и поглощениях.
Аналитик по вознаграждениям и вознаграждениям: обычно входит в отдел кадров, который анализирует данные о вознаграждениях и вознаграждениях сотрудников.
Бюджетный аналитик: фокусируется на анализе и отчетности по указанному бюджету.
Аналитик страхового андеррайтинга: анализирует индивидуальные, корпоративные и отраслевые данные для принятия решений по страховым планам.
Актуарий: анализирует показатели смертности, несчастных случаев, болезней, инвалидности и выхода на пенсию для создания таблиц вероятности, прогнозирования рисков и планирования ответственности для страховых компаний.
Аналитика продаж: фокусируется на данных о продажах, которые помогают поддерживать, улучшать или оптимизировать процесс продаж.
Веб-аналитика: анализирует панель аналитики по конкретной странице, теме или веб-сайту.
Анализ мошенничества: отслеживает и анализирует данные о мошенничестве.
Кредитная аналитика: кредитный рынок предлагает широкую потребность в аналитике и информатике в областях кредитной отчетности, кредитного мониторинга, риска кредитования, одобрений кредитования и анализа кредитования.
Аналитик бизнес-продукта: фокусируется на анализе атрибутов и характеристик продукта, а также ответственности за консультирование руководства по оптимальной цене продукта на основе рыночных факторов.
Аналитик данных в социальных сетях: социальные сети и развивающиеся технологические компании используют данные для создания, мониторинга и продвижения технологий и предложений, на которые опираются платформы социальных сетей.
Аналитик машинного обучения: машинное обучение - это развивающаяся технология, которая включает программирование и подачу машин для принятия когнитивных решений. Аналитики машинного обучения могут работать над различными аспектами, включая подготовку данных, подачу данных, анализ результатов и многое другое.
