Какова должностная инструкция аналитика данных?
Аналитики данных приносят большую пользу компаниям, интерпретируя различные формы данных и представляя их в полезной и простой для понимания форме. Эти специалисты должны обладать аналитическими навыками, и в их должностные обязанности входит сбор, интерпретация и анализ данных и другой аналитики в бизнес-среде. Если вы рассматриваете работу в области анализа данных, важно понять, что влечет за собой такая должность, ознакомившись с описанием работы аналитика данных.
В этой статье мы обсудим, что такое аналитик данных, чем он занимается, а также необходимое образование, опыт и навыки, необходимые для продолжения этой карьеры.
Кто такой аналитик данных?
Аналитик данных — это профессионал, который собирает и анализирует данные, чтобы превратить их в значимую информацию, которую компании могут использовать для улучшения и роста. Эти люди собирают информацию из ряда источников и обладают навыками исследования, анализа и составления отчетов.
После проведения обширных исследований в определенной области аналитик данных разрабатывает отчет и делится им со своей организацией. Их результаты помогают предприятиям несколькими способами, например, путем установления потребностей компании, выявления областей, которые нуждаются в улучшении, и определения того, когда и где внедрять новые продукты или услуги.
Существует четыре различных типа аналитики, которые аналитик данных может использовать для выполнения своей работы, в том числе:
Предписывающая аналитика. Аналитики данных используют этот тип аналитики, чтобы определить, какие действия следует предпринять в конкретной ситуации.
Диагностическая аналитика. Эти специалисты используют диагностическую аналитику, чтобы оценить, почему возникла конкретная ситуация, путем анализа различных наборов данных и выявления закономерностей.
Описательная аналитика. Аналитики используют этот тип аналитики для оценки тенденций, анализируя прошлые данные, такие как продажи и доходы за определенный период времени.
Прогнозная аналитика. Аналитики данных используют прогнозную аналитику, чтобы выявить наиболее вероятные результаты на основе закономерностей и тенденций и помочь компаниям действовать упреждающе.
Каковы обязанности и ответственность аналитика данных?
Независимо от отрасли, аналитики данных обычно отвечают за следующие задачи:
Сбор данных из различных источников
Оптимизация методов сбора данных для создания автоматизированных и простых в использовании процедур
Проектирование баз данных и систем данных
Поддержание баз данных и систем данных путем устранения ошибок и мониторинга производительности
Анализ собранных данных и перевод их в формат, который другие могут легко интерпретировать
Интерпретация тенденций и закономерностей данных по мере того, как они относятся к организации
Подготовка отчетов для руководства организации для использования в бизнес-среде
Сотрудничество с другими сотрудниками, включая инженеров и программистов, для определения областей улучшения в отношении данных
Обязательное образование для аналитиков данных
Большинство компаний, в которых работают аналитики данных, требуют, чтобы кандидаты имели как минимум степень бакалавра в области компьютерных наук, математики, статистики или смежных областях. Некоторые работодатели могут предпочесть или потребовать, чтобы их аналитики данных также имели степень магистра в таких областях, как инженерия или информатика.
Аналитики данных, которые хотят развиваться в рамках своей профессии, часто предпочитают получить высшее образование помимо степени бакалавра, хотя вместо этого они могут предпочесть другие формы профессионального развития, такие как учебные курсы. Эти специалисты также должны быть в курсе новейших компьютерных систем и технологий, используемых для сбора и анализа данных.
Обязательные сертификаты для аналитиков данных
В дополнение к степени, некоторые должности аналитика данных требуют, чтобы люди имели определенные сертификаты, относящиеся к работе или отрасли. Общие сертификаты аналитика данных включают:
MongoDB: эта сертификация предоставляет глубокие знания в области расширенных баз данных. Университет MongoDB предлагает такие сертификаты, как сертифицированный разработчик MongoDB и сертифицированный администратор базы данных MongoDB.
Cloudera Certified Associate (CCA) Data Analyst: эта сертификация готовит специалистов к обработке и преобразованию данных с помощью программного обеспечения Hadoop. Эта сертификация доступна через Cloudera.
Сертифицированный специалист по аналитике (CAP): эта сертификация предоставляет аналитикам данных расширенные знания о том, как превратить данные в идеи. Организации ищут кандидатов с этой сертификацией, когда хотят нанять лучших специалистов по аналитике.
Дополнительные сертификаты, которые могут получить аналитики данных, включают:
Младший специалист по обработке и анализу данных EMC (EMCDSA)
Сертификация профессиональных достижений в области наук о данных
Сертифицированный аналитик данных MapR
Обязательный опыт для аналитиков данных
Многие организации требуют, чтобы кандидаты в аналитики данных имели хотя бы некоторый опыт работы в этой области. Есть несколько программ для выпускников и стажировок, которые можно пройти во время получения степени, поэтому обязательно воспользуйтесь ими, когда это возможно. Стажировки — отличный способ получить практический опыт аналитика данных, и они могут подготовить вас к работе начального уровня после окончания учебы.
Навыки, необходимые для работы аналитиком данных
Аналитики данных должны иметь несколько основных навыков, чтобы преуспеть в своей работе. Ниже приведены наиболее распространенные навыки, которые работодатели ищут при найме новых аналитиков данных:
Технические навыки. Аналитики данных работают с несколькими типами технологий и должны уметь использовать эти технологии для поиска и интерпретации данных, организации баз данных и отслеживания наборов данных. Общие языки программирования, используемые аналитиками данных, включают SQL и Python.
Аналитические навыки: аналитики данных должны уметь эффективно находить, собирать, систематизировать и интерпретировать различные типы данных, а также представлять эти данные в понятной форме.
Навыки работы в команде: эти специалисты часто работают с другими сотрудниками в своей организации, чтобы сформулировать интерпретацию данных, которые они могут превратить в действенные планы по улучшению своей компании. Возможность сотрудничать с несколькими людьми над проектом является важной частью этой работы.
Лидерские качества: эти специалисты часто отвечают за руководство проектами, связанными с данными, поэтому они должны обладать сильными лидерскими качествами и способностью принимать важные решения. Они также должны профессионально представлять себя, особенно при передаче результатов, связанных с данными, заинтересованным сторонам.
Математические навыки: аналитики данных постоянно используют различные формы математики для расчета и интерпретации данных и определения того, что означают их выводы.
Навыки решения проблем: компании часто нанимают аналитиков данных для анализа и интерпретации данных, пытаясь решить проблемы или предотвратить проблемы до их возникновения. Приступая к заданию с мышлением, направленным на решение проблем, аналитики данных лучше выявляют текущие и потенциальные проблемы и определяют жизнеспособные решения для их решения на основе найденных данных.
Рабочая среда аналитика данных
Аналитики данных обычно работают в стандартной офисной среде. Большинство специалистов по данным работают по традиционному графику полный рабочий день в обычные рабочие часы с понедельника по пятницу. Аналитики данных могут работать практически в любой отрасли, хотя их наиболее распространенными работодателями являются:
Консультационные агентства
банки
Производители
Университеты и другие академические организации
ИТ-компании
Фармацевтический бизнес
Агентства социальных сетей
Медицинские компании
Розничный бизнес
Кредитные бюро