Узнайте о том, как стать аналитиком данных
10 декабря 2019 г.
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 бизнес-решений. Аналитики данных также имеют следующие обязанности:
Выполните статистические тесты для сбора данных, связанных с бизнес-процедурами.
Преобразование больших объемов данных в удобные для чтения отчеты
Определите важные тенденции, которые могут повлиять на бизнес-решения
Регулярно отслеживайте данные об изменениях в отрасли
Сотрудничать с членами команды для улучшения процедур статистического тестирования
Типичная зарплата
Чтобы получить самую актуальную информацию о зарплате от Indeed, нажмите на ссылку о зарплате.
Обычная зарплата в США: 75 406 долларов в год
Типичная заработная плата варьируется 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. Как правило, это конкурентная сфера, поэтому успешным кандидатам на работу необходимо будет продемонстрировать значительные полномочия.
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 продолжать получать информацию о последних компьютерных программах и технологических изменениях посредством непрерывного образования.
Повышение квалификации
Поскольку работодатели ожидают, что аналитики данных будут обладать сильными количественными навыками, может потребоваться дальнейшее обучение и опыт в области математики. Дополнительное обучение также может потребоваться в зависимости от отрасли, например, для работы в правительстве.
Сертификаты
В зависимости от отрасли и должности на должности аналитика данных могут потребоваться сертификаты. Эти типы сертификатов научат вас специфике отрасли. Популярные сертификаты аналитика данных включают:
Cloudera: Сертификация Cloudera полезна для аналитиков данных с опытом программирования и Apache Hadoop. Существует два разных типа сертификатов Cloudera: Cloudera Certified Associate (CCA) и Cloudera Certified Professional (CCP). Чтобы получить каждую сертификацию, вы должны успешно сдать экзамен на основе результатов не менее чем на 70%. Экзамен включает в себя 12 тестов производительности, которые выполняются за 120 минут. Повторный тест требуется каждые два года.
Hadoop: сертификация Hadoop — хороший вариант для большинства специалистов в области информационных технологий, включая аналитиков данных. Вы можете получить сертификацию Hadoop через Cloudera, Hortonworks, MapR и IBM. Каждая организация требует сдачи экзамена. Вам не нужно продлевать сертификацию Hadoop.
Hortonworks: Hortonworks — еще одна сертификация для профессионалов Hadoop. Чтобы получить сертификат сертифицированного администратора HDP (HDPCA), вы должны успешно сдать экзамен, включающий 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 экзамен MongoDB Certified Developer, Associate Level или MongoDB Certified DBA, Associate Level.
Навыки и умения
Аналитики данных являются важным ресурсом, когда дело доходит до принятия бизнес-решений. Бизнес-менеджеры и лица, принимающие решения, полагаются на аналитиков данных, чтобы преобразовать сложные данные в значимые результаты. Сильные организационные навыки необходимы для отслеживания и обслуживания больших объемов данных. Коммуникация также имеет ключевое значение при передаче результатов членам команды, которые могут не обладать техническими навыками.
Полезные навыки для аналитика данных включают в себя:
Организация: аналитики данных имеют доступ к большим объемам данных. Необходимы сильные организаторские навыки, чтобы упорядочивать данные таким образом, чтобы их было легко извлечь и понять.
Аналитический: Аналитическое и логическое мышление имеют решающее значение, когда вы интерпретируете данные. Аналитики данных систематизируют результаты для облегчения понимания, а также предлагают убедительные, полезные советы по улучшению бизнес-моделей.
Математика: продвинутые математические навыки полезны при расчете и интерпретации результатов данных.
Межличностные отношения: аналитики данных часто являются частью большой команды. Кроме того, аналитики работают напрямую с членами исполнительной команды, предлагая советы и рекомендации на основе результатов данных.
Решение проблем: данные обычно собираются, чтобы узнать больше о бизнес-системе, клиентской базе или решить бизнес-проблему. 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 малый бизнес, 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 образовательная степень в соответствующей области и опыт работы в отрасли, чтобы получить должность аналитика данных. Вы можете стать аналитиком данных, выполнив следующие действия:
Получите высшее образование: для большинства вакансий 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 соответствующие курсы, такие как математика, исчисление, алгебра и статистика.
Посещение магистерской программы: 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.
Непрерывное образование. Технические программы и программы поиска данных постоянно меняются, поэтому в этой отрасли важно непрерывное образование. Несмотря на отсутствие требований в отношении количества часов или сертификатов для непрерывного образования, очень важно идти в ногу с изменениями в технологиях и программном обеспечении.
Подайте заявку на должность начального уровня в своей отрасли: после получения 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. Изучайте новые программы, тесно сотрудничайте с членами вашей команды и используйте эту должность как возможность обучения.
Подайте заявку на должность аналитика данных. Как только вы разовьете навыки решения проблем, статистики и аналитики, вы будете готовы подать заявку на должность аналитика данных. Используйте свое сопроводительное письмо и резюме, чтобы продемонстрировать эти навыки.
В зависимости от вашей отрасли могут быть дополнительные требования. Например, должность аналитика данных в правительстве США потребует проверки биографических данных и допуска к секретным данным. Должность аналитика данных в маркетинговом агентстве может потребовать, чтобы у вас также был предыдущий опыт в области маркетинга.
Пример должностной инструкции аналитика данных
Мы ищем опытного аналитика данных для улучшения процедур тестирования и помощи членам команды в принятии решений о продажах. Подходящий кандидат будет иметь сильный технический опыт и продвинутые знания современных инструментов анализа данных. Этот кандидат будет тесно сотрудничать с другими аналитиками и нашей исполнительной командой. Требуется степень бакалавра в смежной области, степень магистра предпочтительнее.