✅ Карьера в Data Analytics - Подходит ли вам карьера в области аналитики данных?

Введение в карьеру в аналитике данных -

Введение в карьеру в аналитике данных -

В этой теме «Введение в карьеру в Data Analytics» мы собираемся изучить, что Data Analytics - это технология сбора и анализа данных и преобразования их в полезную информацию. Анализ данных поможет нам предсказать будущее для улучшения и позволит принимать решения.

Хранение обработки и анализа данных поможет нам создать более прочную основу будущей работы на основе предыдущей записи данных. Используя аналитику данных, дорожная полиция может разработать требования к увеличению размера дороги, собирая и анализируя данные о дорожном движении.

Образование, необходимое для построения карьеры в аналитике данных

Теперь мы собираемся обсудить образование, необходимое для построения карьеры в области анализа данных, поэтому, прежде чем стать аналитиком данных, кандидат должен овладеть следующими навыками, чтобы добиться успеха в области карьеры в аналитике данных.

Excel:

Это самый основной инструмент для анализа данных. это позволяет легко исследовать, очищать и анализировать данные с помощью встроенных сводных таблиц. Excel является наиболее часто используемым инструментом. Excel предпочитают все из-за его вычислений и количества формул.

Tableau:

В Tableau вы можете выбрать правильную диаграмму для правильного представления данных, поскольку невозможно прочитать все данные с помощью круговой диаграммы или гистограммы. Будучи аналитиком данных, нужно правильно понимать, как представлять данные, и причина, по которой знание Таблицы поможет вам твердо стоять в работе по анализу данных.

Знание SQL:

Быть мастером только в Excel не очень поможет вам построить успешную карьеру в Data Analytics, но знание SQL станет дополнением в вашем носителе аналитики данных. SQL не имеет никаких ограничений, но Excel имеет много ограничений.

Поскольку сегодняшние данные присутствуют в хранилищах данных, БД и больших данных, для доступа к этим беспорядочным данным и их сортировки нам следует знать о любом языке запросов, а SQL лучше всего подходит для анализа данных. SQL просто для того, чтобы войти в Data Analytic.

Сертификаты:

Ниже приведены сертификаты, которые помогут вам приобрести знания аналитики данных.

Сертификат в области инженерного совершенства аналитики и оптимизации больших данных (CPEE).
Сертифицированный аналитик Cloudera (CCA).
Сертификация профессиональных достижений в науках о данных.

Карьерный путь в аналитике

Для людей, которые хотят построить карьеру в области анализа данных, будущее является ярким для них и играет важную роль в повседневной жизни и бизнесе и постоянно развивается. Карьера в Data Analytics меняет профессиональный мир.

Ниже приведены два основных пути для аналитики данных:

Интернет вещей (IoT): IOT просто соединяет все устройства, используя сетевое соединение, и заставляет их обмениваться данными или передавать данные внутри таких устройств, как вычислительные устройства, механические машины, цифровые машины могут связываться друг с другом, используя IOT, и эта связь анализируется данными. Аналитическое.
Все домашние устройства могут последовательно соединяться друг с другом для выполнения работы. Data Analytics собирает данные и объединяет их для анализа. Использование аналитики данных поможет улучшить функционирование устройств.

Искусственный интеллект (ИИ) . Основное использование ИИ - создавать машины, которые могут реагировать на себя. Аналитика данных играет здесь важную роль. На основе данных, проанализированных с помощью данных Analytics, ИИ машины спроектированы.

Siri от Apple - лучший пример искусственного интеллекта. Сири работает над входными данными и отвечает в соответствии с вопросами или запросами. Сири сама анализирует данные и решает, что и когда отвечать.

Рекомендуемые курсы

JSON Training Bundle
Онлайн курс Axure
Онлайн-курс OmniGraffle Pro
Учебные курсы Agility.JS

Должности

Карьера в области анализа данных обеспечивает высочайший уровень рабочих мест, поскольку должность в Data Analyst начинается с Data Analyst и может достигать высшего руководства в качестве вице-президента по аналитике.

Ниже приведены общие обозначения и роли аналитика данных в организациях:

Аналитик данных: это начальная позиция в организации, аналитик данных может быть назначен как бизнес-аналитик. Их больше интересует бизнес-модель, по которой проектная компания должна больше инвестировать, в проект A или проект B?

Sr. Data Analyst: Sr. Data Analyst отфильтровывает данные, предоставленные аналитиком данных, и отправляет отчеты руководителю Data Analyst. Sr. Data Analyst создает решения для бизнеса через постоянные изменения в модальности существующего бизнеса. Sr. Data Analyst кодирует, разрабатывает, отлаживает, документирует и обеспечивает поддержку в серверных приложениях с бизнес-требованиями.

Руководитель Data Analyst: Руководитель Data Analyst управляет командой аналитиков данных, которые используют статистические методы, чтобы предложить области и методы повышения эффективности бизнеса.

Руководитель Data Analyst применяет аналитические подходы для оказания помощи в результатах роста бизнеса, а также предоставляет рыночные данные для целей сравнения бизнеса.

Создание отчетов и презентаций для руководства для использования в стратегическом планировании и принятии решений.

Чтобы стать руководителем аналитики, требуется 7 лет опыта работы в той же области и степень бакалавра.

Поскольку начальник отчитывается перед начальником отдела / отдела, то для этого требуется много творческих и презентационных навыков.

Вице-президент Data Analytics: Вице-президент работает в организации в области анализа сегментов рынка, которые связаны с их организацией. Они предоставляют возможность для стратегического планирования и альянсов. Их основная работа заключается в разработке нового направления работы для своей области. Их стратегическое планирование и аналитический подход всегда направлены на достижение их организационных целей.

Заработная плата (данные и цифры)

Средняя зарплата аналитика данных в США составляет 65 470 долларов.

Согласно данным, представленным на Glassdoor, аналитик данных может иметь минимальную зарплату в 46 тыс. Долл. США, в то время как средняя заработная плата в США для аналитика данных составляет 65 тыс. Долл. Таким образом, люди, которые хотят строить свою карьеру в Data Analytics, получают выгоду от повышения зарплаты.

Многие организации тратят огромные суммы на сотрудников Data Analyst в диапазоне от 80 до 95 тыс. Долларов США.

Выше зарплаты оценка основана на 13 063 зарплатах, предоставленных Glassdoor аналитиками данных различных организаций.

Карьера Перспектива

В отчете Deloitte Analytic Trends 2016 говорится, что растет число аналитических программ в университетах и науках о данных (около 100 только в США). Тем не менее, они не могут собрать достаточно обученных людей, чтобы удовлетворить спрос.

По данным Europe Software, рынок программного обеспечения BDA для Западной Европы в 2016 году достиг 12, 2 млрд. Долларов США, и ожидается, что он будет расти в течение 5 лет в среднем на 7, 9%.

Динамика выручки от анализа данных во всем мире с 2015 по 2020 год (в миллиардах долларов США)

Филип Карнелли (Philip Carnelley), директор по исследованиям в Enterprise Software, IDC Europe, сказал, что рынок программного обеспечения для бизнес-аналитики в Западной Европе в 2015 году вырос на 9, 7% и достиг 11, 3 млрд долларов. Ожидается, что к концу 2020 года он будет расти в среднем на 5, 8%.

Карьера в Data Analytics - Подходит ли вам карьера в области аналитики данных?

Введение в карьеру в аналитике данных -