Аналитик данных: карьера и квалификация

Квалифицированные аналитики данных — одни из самых востребованных профессионалов в мире. Поскольку спрос настолько велик, а количество 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. Любой компании, использующей данные, нужны аналитики для их анализа. Некоторые из основных задач в области анализа данных включают использование данных для принятия инвестиционных решений, нацеливания на клиентов, оценки рисков или принятия решения о распределении капитала.

Чем занимаются аналитики данных?

Аналитики данных берут массу данных и исследуют их, чтобы выявлять тенденции, делать прогнозы и извлекать информацию, чтобы помочь своим работодателям принимать более обоснованные бизнес-решения. Карьерный путь, который вы выберете как аналитик 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, аналитики данных есть везде. Вы также можете найти их в крупных страховых компаниях, кредитных бюро, технологических компаниях и практически в любой отрасли, о которой вы только можете подумать. Крупные технологические компании, такие как Facebook (признана экстремистской организацией, деятельность которой запрещена в Российской Федерации) и Google, анализируют большие данные до головокружительной степени. Для этого они нанимают многих ведущих аналитиков данных для различных целей, включая рекламу и внутренний анализ, а также большой анализ пользователей.

В  финансовых учреждениях,  таких как инвестиционные банки, путь управления — это наиболее распространенный путь, который аналитики выбирают, начиная с начального уровня. Если вы докажете, что вы один из лучших в своей группе найма, ваше начальство будет смотреть на вас как на человека, который может руководить следующей группой сотрудников, которые придут. Проявите себя в менеджменте, и вы можете рассчитывать на карьеру как начальник отдела или вице-президент.

Многие компании также называют специалистов по анализу данных информатиками. Эта классификация обычно предполагает работу с собственной базой данных компании. Многие специалисты по информатике работают с базовой инфраструктурой баз данных, таким образом, приобретая навыки и в других применимых технических областях, таких как построение и разработка инфраструктуры данных. Государственный сектор является одним из таких секторов, который нанимает и в значительной степени полагается на ученых-информатиков при сборе, добыче и анализе данных. Страховые и медицинские компании также имеют глубокие инфраструктуры данных, которые также требуют ученых-информатиков.

Технологические компании уникальны, потому что по мере того, как технологии быстро меняются, часто меняется и динамика компании. Департаменты постоянно создаются для решения новых задач и использования новых рыночных возможностей. Аналитики технологических данных, которые преуспевают в своих существующих ролях, обычно первыми выбираются в лидеры при создании новых отделов. Это дает возможность вести за собой других и позволяет вам стать собственником  сегмента  компании.

В целом, аналитики данных обычно обладают динамичным набором навыков. Они умеют работать с числами и деталями. Они также уверенно и организованно управляют множеством задач, программами обработки данных и потоками данных. Наконец, большинство аналитиков данных обычно также обладают хорошими навыками презентации, поскольку от них обычно требуется регулярно представлять свой анализ визуально и / или устно.

Обзор сектора аналитики данных

В секторе аналитики данных много рабочих мест, высокие зарплаты и множество возможностей карьерного роста. Аналитика данных предлагает широкий спектр возможностей в разных отраслях и на корпоративном уровне. Таким образом, может быть сложно определить ожидания в отношении заработной платы и роста. Бюро статистики труда предлагает несколько различных классификаций заработной платы и роста.

Финансовый аналитик

Категория финансовых аналитиков, как правило, является наиболее всеобъемлющей классификацией для аналитиков данных.В этот тип роли могут входить бизнес-аналитики, аналитики управления и самые разные инвестиционные аналитики.Данные BLS за 2018 год показывают, что средняя почасовая оплата финансового аналитика составляет 48,55 долларов США при средней годовой зарплате в размере 100 990 долларов США.Почасовая зарплата может составлять от 25 до 80 долларов.Финансовые аналитики в Нью-Йорке получают максимальную прибыль при средней почасовой оплате труда в 66 долларов.  BLS ожидает, что этот класс рабочих будет расти быстрее, чем в среднем, на 5% до 2029 года.

Исследования рынка

Вторая классификация Бюро труда, на которую часто обращают внимание на ожидания аналитиков по заработной плате, — это категория аналитиков, занимающихся маркетинговыми исследованиями.По состоянию на 2019 год в этой категории средняя почасовая оплата составляла 34,41 доллара США при ожидаемой годовой зарплате в размере 71570 долларов США.Почасовая оплата исследователей рынка может варьироваться от 16,51 до 58,96 долларов.  BLS также ожидает высоких темпов роста в этой категории до 18% до 2029 года.

Большие данные и машинное обучение

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 показывает некоторые из основных областей роста. Эти типы технологий больших данных все более активно интегрируются в программы анализа данных в крупных университетах США и во всем мире, которых существует множество.

Большинство колледжей в Соединенных Штатах предлагают аналитику данных или науку о данных в качестве как основных, так и дополнительных программ. Помимо степени бакалавра существует также огромное количество магистерских программ в области науки о данных. Если вы заинтересованы в развитии своих навыков в более гибкие или более короткие сроки, есть также несколько программ сертификации и курсов, доступных в различных учебных заведениях.

Квалификация аналитика данных

Окончание программы анализа данных, особенно если у вас высокий средний балл и высокий рейтинг в вашем классе, должно без особых проблем привести к должности начального уровня в области анализа данных. Даже менее специализированной степени по математике,  статистике или экономике в уважаемом университете достаточно, чтобы ступить в дверь. Хотя это работа начального уровня, зарплата выше, чем у опытных профессионалов в большинстве областей.

Как уже говорилось, некоторые из лучших профессий в области анализа данных могут достигать 100 000 долларов в год в течение первого года после окончания колледжа. Опытные профессионалы могут заработать вдвое и более того, что делает аналитик данных начального уровня. Опыт может быть получен в результате работы аналитиком начального уровня или в смежной области, например в  инвестиционном анализе. Тем не менее, образование часто является самым важным в вашем резюме при приеме на работу аналитика данных. Немногие люди принимаются на работу без хороших академических достижений в областях, связанных с математикой.

Карьерный путь аналитика данных

Ниже приведен список некоторых из множества различных ролей, с которыми вы можете столкнуться при поиске или рассмотрении анализа данных.

Бизнес-аналитик: анализирует бизнес-данные.

Управленческая отчетность: отчеты аналитики данных для руководства по бизнес-функциям.

Аналитик по корпоративной стратегии: этот тип роли будет сосредоточен на анализе данных всей компании и консультировании руководства по вопросам стратегии. Эта роль также может быть сосредоточена на слияниях и поглощениях.

Аналитик по вознаграждениям и льготам: обычно часть отдела кадров, который анализирует данные о вознаграждениях и льготах сотрудников.

Бюджетный аналитик: фокусируется на анализе и составлении отчетов по определенному бюджету.

Аналитик страхового андеррайтинга: анализирует индивидуальные, корпоративные и отраслевые данные для принятия решений по планам страхования.

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: комплексно анализирует аналитическую панель по конкретной странице, тематической тематике или веб-сайту.

Аналитика мошенничества: отслеживает и анализирует данные о мошенничестве.

Кредитная аналитика: кредитный рынок предлагает широкую потребность в аналитике и информатике в областях кредитной отчетности, кредитного мониторинга, кредитного риска, одобрения кредитования и кредитного анализа.

Аналитик бизнес-продукта: фокусируется на анализе атрибутов и характеристик продукта, а также на ответственности за консультирование руководства по оптимальной цене продукта на основе рыночных факторов.

Аналитик данных социальных сетей: социальные сети и растущие технологические компании полагаются на данные для создания, мониторинга и продвижения технологий и предложений, на которые полагаются платформы социальных сетей.

Аналитик по машинному обучению: машинное обучение — это развивающаяся технология, которая включает в себя программирование и загрузку машин для принятия когнитивных решений. Аналитики машинного обучения могут работать над различными аспектами, включая подготовку данных, потоки данных, анализ результатов и многое другое.