Чем занимается аналитик данных?
Аналитики данных организуют и интерпретируют большие объемы данных, чтобы другие могли их легко понять. Бизнес-профессионалы используют эти интерпретированные данные для принятия деловых решений. Аналитики данных также несут следующие обязанности:- Завершите статистические тесты для сбора данных, связанных с бизнес-процедурами
- Переводите большие объемы данных в удобные для чтения отчеты
- Определите важные тенденции, которые могут повлиять на бизнес-решения
- Регулярно отслеживайте данные об изменениях в отрасли
- Сотрудничайте с членами команды, чтобы улучшить процедуры статистического тестирования
Типичная зарплата
Чтобы получить самую свежую информацию о заработной плате от Indeed, нажмите на ссылку о зарплате.- Обычная зарплата в США: 75 406 долларов в год.
- Типичная заработная плата составляет от 28 492 до 108 594 долларов в год.
Требования к аналитику данных
Вы можете стать аналитиком данных, получив образование и опыт, необходимые для достижения успеха на этой должности. Обычно это конкурентная область, поэтому успешные кандидаты на работу должны будут продемонстрировать значительную квалификацию.Образование
Для роли аналитика данных часто требуется как минимум степень бакалавра. Некоторым работодателям может потребоваться степень магистра в соответствующей области, включая инженерию, информатику или математику. Аналитики данных должны оставаться в курсе последних компьютерных программ и технологических изменений посредством непрерывного образования.Обучение
Поскольку работодатели ожидают от аналитиков данных сильных количественных навыков, может потребоваться дополнительное обучение и опыт в математике. В зависимости от отрасли также может потребоваться дополнительное обучение, например, работа на правительство.Сертификаты
Сертификаты могут потребоваться для роли аналитика данных, в зависимости от отрасли и должности. Эти типы сертификатов научат вас специфике отрасли. Популярные сертификаты аналитиков данных включают:- Cloudera: Сертификация Cloudera полезна для аналитиков данных, имеющих опыт программирования и Apache Hadoop. Существует два разных типа сертификатов Cloudera: Cloudera Certified Associate (CCA) и Cloudera Certified Professional (CCP). Чтобы получить каждый сертификат, вы должны успешно сдать экзамен на основе успеваемости не менее чем на 70%. Экзамен включает 12 тестов производительности, выполненных за 120 минут. Тест на продление требуется каждые два года.
- Hadoop: Сертификация Hadoop - хороший вариант для большинства профессионалов в области информационных технологий, включая аналитиков данных. Вы можете получить сертификат Hadoop через Cloudera, Hortonworks, MapR и IBM. Каждая организация требует сдачи экзамена. Вам не нужно продлевать сертификацию Hadoop.
- Hortonworks: Hortonworks - еще один сертификат для профессионалов Hadoop. Чтобы получить сертификат сертифицированного администратора HDP (HDPCA), вы должны успешно сдать экзамен, который включает в себя практические задания Hortonworks. Экзамен охватывает установку, настройку, устранение неполадок, высокую доступность и безопасность.
- MongoDB: Профессиональная сертификация MongoDB - хороший выбор для аналитиков данных, которым поручено создавать и поддерживать базы данных MongoDB. Для получения сертификата необходимо пройти один онлайн-курс и успешно сдать либо сертификат MongoDB Certified Developer, Associate Level, либо экзамен MongoDB Certified DBA, Associate Level.
Навыки и умения
Аналитики данных - важный ресурс, когда дело доходит до принятия бизнес-решений. Бизнес-менеджеры и лица, принимающие решения, полагаются на аналитиков данных, чтобы преобразовать сложные данные в значимые результаты. Для отслеживания и обработки больших объемов данных необходимы сильные организаторские навыки. Коммуникация также является ключевым моментом при передаче результатов членам команды, которые могут не обладать техническими навыками.Полезные навыки для аналитика данных включают:
- Организация: аналитики данных имеют доступ к большим объемам данных. Необходимы сильные организаторские навыки, чтобы упорядочить данные таким образом, чтобы их было легко извлекать и понимать.
- Аналитический: аналитическое и логическое мышление имеют решающее значение при интерпретации данных. Аналитики данных систематизируют результаты для облегчения понимания, а также предлагают убедительные и содержательные советы по улучшению бизнес-моделей.
- Математика: высокие математические навыки полезны при вычислении и интерпретации результатов данных.
- Межличностный: аналитики данных часто являются частью большой команды. Кроме того, аналитики работают напрямую с членами исполнительной команды, предлагая советы и рекомендации на основе полученных данных.
- Решение проблем: данные обычно собираются, чтобы узнать больше о бизнес-системе, клиентской базе или для решения бизнес-проблемы. Сильные навыки решения проблем полезны при выявлении тенденций и интерпретации данных в попытке решить проблему.
Рабочая среда аналитика данных
Типичный рабочий день аналитика данных будет зависеть от отрасли. Они могут работать на малые предприятия, финансовые фирмы, научно-технические компании, производителей или правительство. Аналитики данных проводят большую часть своего рабочего дня в офисе. Они могут разделить свое время между улучшением текущих процедур тестирования и организацией и интерпретацией данных.Аналитики данных работают в командной среде, помогая другим членам команды улучшать и интерпретировать данные. Некоторые аналитики данных могут работать напрямую с руководителями групп и руководителями, принимающими решения, чтобы предлагать рекомендации по продажам, маркетинговым усилиям и техническим изменениям.
Как стать аналитиком данных
Большинству компаний требуется образование в соответствующей области и опыт работы в отрасли, чтобы получить должность аналитика данных. Вы можете стать аналитиком данных, выполнив следующие шаги:- Получите диплом колледжа: для большинства должностей аналитика данных требуется степень бакалавра с соответствующей курсовой работой. Соответствующие специальности включают инженерное дело, информатику и статистику. Какую бы программу вы ни выбрали, убедитесь, что она включает в себя соответствующие курсовые работы, такие как математика, исчисление, алгебра и статистика.
- Посещайте магистерскую программу: хотя степень магистра обычно не требуется, некоторые работодатели могут предпочесть ее. Соответствующие степени магистра включают статистику, информатику и менеджмент. Магистерская программа также позволяет пройти стажировку.
- Продолжение обучения: технические программы и программы поиска данных постоянно меняются, поэтому непрерывное образование важно в этой отрасли. Несмотря на то, что не существует требований относительно количества часов или сертификатов для продолжения образования, крайне важно не отставать от технологий и изменений программного обеспечения.
- Подайте заявку на вакансию начального уровня в своей отрасли: после завершения образования вы сможете развить важные аналитические навыки на должности начального уровня. Некоторые программы колледжа могут потребовать стажировки.
- Продемонстрируйте аналитические навыки: вы можете использовать свою стажировку или должность начального уровня, чтобы укрепить и продемонстрировать свои навыки аналитика. Изучите новые программы, тесно сотрудничайте с членами вашей команды и используйте эту должность как возможность обучения.
- Подайте заявку на должность аналитика данных: после того, как вы разовьете навыки решения проблем, статистики и аналитики, вы готовы подать заявку на должность аналитика данных. Используйте сопроводительное письмо и резюме, чтобы продемонстрировать эти навыки.
