Как стать аналитиком данных

[Brother]

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:

1. 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.
2. 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.
3. 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.
4. 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.
5. 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.
6. 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.

В зависимости от вашей отрасли могут быть дополнительные требования. Например, должность аналитика данных в правительстве США потребует проверки биографических данных и допуска. Должность аналитика данных в маркетинговом агентстве может потребовать, чтобы у вас также был предыдущий опыт работы в маркетинге.

Пример описания должности аналитика данных​

Мы ищем опытного аналитика данных для улучшения процедур тестирования и помощи членам команды в принятии решений о продажах. Правильный кандидат будет обладать сильным техническим образованием и глубокими знаниями современных инструментов анализа данных. Этот кандидат будет тесно сотрудничать с другими аналитиками и нашим руководящим составом. Требуется степень бакалавра в смежной области и предпочтительно степень магистра.