Что такое аналитик данных? Зарплата, обязанности, навыки и карьерный путь

Всемирный экономический форум в отчете о будущем работы 2020 года назвал аналитика данных вторым по скорости роста профессией. Согласно оценке Glassdoor, средняя зарплата аналитика данных в США составляет $71 228 в год. Данные – это новая нефть. Американский статистик и автор У. Эдвардс Деминг сказал: «Мы верим в Бога. Все остальные должны предоставить данные.»

Данные имеют огромный потенциал, который можно использовать для бизнес-роста и принятия решений. Анализ данных включает в себя манипулирование данными для получения действенных выводов. По мере того, как данные продолжают расти экспоненциально, растет и потребность в том, кто сможет проанализировать эти данные.

Что такое аналитик данных?

Аналитик данных наблюдает за закономерностями и тенденциями в данных и описывает их. Они помогают организациям выявлять возможности и принимать решения, основанные на данных. Аналитик данных выводит причины конкретных событий, и он делает это, создавая отчеты, панели, визуализации данных и презентации. В здравоохранении они анализируют медицинские данные, чтобы улучшить бизнес-сторону больниц и уход за пациентами. В финансовом секторе они предлагают планы инвестиций и бизнес-стратегии на основе финансовых данных.

Описание работы аналитика данных

Аналитики данных имеют много дел, от сбора данных до передачи результатов. Подробное описание работы аналитика данных следующее:

Сбор данных: Сбор данных – это первый шаг в цикле аналитики. В крупных отраслях, где четко определены роли и обязанности, аналитики данных получают данные от инженеров по данным. В противном случае данные получаются из внутренних баз данных или внешних источников.

Очистка данных: В большинстве случаев данные не являются чистыми. Они содержат пропущенные значения, дублированные записи и несоответствия в форматировании. Перед анализом данные предварительно обрабатываются в подходящий формат, предназначенный для анализа данных.

Анализ данных: На этом этапе аналитик данных изучает данные, чтобы получить представление, которое может быть полезным. Они выполняют статистические тесты и визуализируют распределение отдельных переменных и отношений между несколькими переменными. Они рассматривают данные с различных точек зрения, используя различные статистические, визуализационные и инструменты бизнес-интеллекта (BI) и графики, чтобы получить более глубокие представления.

Интерпретация данных: Интерпретация данных включает в себя документирование результатов и выводов в контексте бизнес-проблемы. На этом этапе аналитик данных отвечает на критические вопросы и приходит к соответствующим выводам.

Передача выводов: Наконец, аналитик данных делится ключевыми выводами с командой, включая руководство и заинтересованные стороны. На основе результатов аналитик данных предлагает стратегии, включая выявление новых возможностей, улучшение операционной эффективности, улучшение маркетинговых кампаний и т. д. Выводы делятся через отчеты, презентации, панели и визуализации.

Как стать аналитиком данных?

Программные навыки: Программирование – это самый важный технический навык для аналитиков данных. Аналитик данных должен иметь приличные знания SQL (языка структурированных запросов), чтобы вставлять, извлекать и обновлять данные в реляционной базе данных. Кандидат должен быть熟悉ым с Python или R.

Статистика: Статистика необходима для изучения, анализа, визуализации и интерпретации данных, чтобы принимать обоснованные решения. Многие методы визуализации данных требуют прочного понимания статистики. Например, создание диаграммы рассеяния предполагает понимание регрессии и корреляции, а диаграмма ящиков требует понимания мер центральной тенденции и дисперсии.

Навыки визуализации данных: Картина стоит тысячи слов. Аналитики данных используют визуализации, чтобы представить информацию своей команде и не-техническим заинтересованным сторонам. Они используют инструменты такие как PowerBI, Tableau, Excel и библиотеки Python, такие как Matplotlib и Seaborn, чтобы создавать визуализации. Существует множество графиков, но выбор правильного стиля необходим для передачи сообщения.

Мягкие навыки: Коммуникация – это самый важный мягкий навык для аналитиков данных. Эффективная коммуникация ключевых выводов технической команде и заинтересованным сторонам может помочь бизнесу изменить свою стратегию. Аналитик данных должен иметь хорошие навыки презентации и внимание к деталям, чтобы передать свою точку зрения. Они должны иметь критическое мышление и креативность, чтобы рассматривать данные с нескольких точек зрения. Аналитик данных должен иметь навыки решения проблем и управления проектами, чтобы эффективно отвечать на вопросы, поставленные заинтересованными сторонами и работодателями, и завершать проект.

Многие платформы Edtech учат навыкам, необходимым для того, чтобы стать аналитиком данных. Регистрация в соответствующих сертификациях поможет вам изучить навыки и повысить свою авторитетность как эксперта. Вы можете дальнейшим образом развить свою экспертизу, применяя приобретенные навыки к реальным наборам данных. Эффективная презентация и документация этих проектов помогут вам получить свою первую работу в области аналитики данных.

Карьерные пути для аналитиков данных

Аналитика данных – это разнообразная область и имеет множество профессий в отрасли аналитики, которые следующие:

• Бизнес-аналитик
• Операционный аналитик
• Финансовый аналитик
• Маркетинговый аналитик
• Аналитик рисков

В зависимости от ваших навыков, интересов и опыта, вы можете продолжить карьеру в любой из этих ролей. Карьерные пути для аналитиков данных также включают становление старшими аналитиками, переход на должность ученого-дата или продвижение на руководящие должности.

Аналитики данных реализуют потенциал сырых данных, используя статистические методы и инструменты визуализации. Кроме того, многие профессии под зонтиком аналитики данных будут продолжать расти до следующего десятилетия.

Хотите больше контента, связанного с ИИ? Посетите unite.ai.