Перспективна ли профессия аналитика данных

Анализ данных — это процесс проверки, организации, преобразования и моделирования данных с целью получения полезной информации, разработки выводов и поддержки процесса принятия решений. Анализ данных имеет множество аспектов и подходов, охватывающих различные методы и названия, в различных деловых, научных и социальных областях. Практический подход к определению данных состоит в том, что данные представляют собой числа, символы, изображения или другие методы записи в форме, которая может быть оценена для определения или принятия решения о конкретном действии. Многие люди считают, что сами данные не имеют значения — только обработанные и интерпретированные данные становятся информацией.

Процесс анализа данных

Под аналитикой больших данных понимается разбивка всей имеющейся информации на отдельные компоненты для индивидуального изучения. Задачи аналитики данных — процесс извлечения необработанных данных и их преобразования в информацию. Хороший специалист должен знать все виды аналитики данных.

Какими знаниями и качествами должен обладать будущий аналитик

Аналитическое мышление и навыки решения проблем – аналитик должен уметь понимать и «расшифровывать» требования и разрабатывать решения для преодоления проблем, с которыми сталкиваются клиенты. Профессия аналитик https://videoforme.ru/course/analyst-prof-moskva данных включает базовые навыки анализа, позволяющие разбить большую проблему на более мелкие, более управляемые части. Аналитик должен рассуждать логически и делать суждения, основанные на доказательствах и предположениях. Эта группа компетенций состоит из следующих частей:

• Творческое мышление. Рассмотрение потребностей заинтересованных сторон, которые смотрят с разных точек зрения, и предложение нестандартного решения. Креативному мышлению можно способствовать с помощью мозгового штурма, составления карты разума и нестандартного мышления. Для аналитика важно быть творческим мыслителем, поскольку ожидается, что он будет агентом изменений, поддерживающим инновации в организационном контексте.
• Принятие решений. Способность принимать решения в контексте бизнес-анализа и относится к способности выбирать курс действий или помогать лицам, принимающим решения, сделать такой выбор. Это познавательный процесс, в котором аналитик направляет ключевые заинтересованные стороны в принятии решений, предоставляя соответствующий и точный объем информации в формате, позволяющем сравнивать различные варианты. Наша роль может заключаться в принятии таких решений, как: какие инструменты или методы использовать, какие варианты решения выбрать и так далее.
• Обучение. Профессиональный аналитик должен уметь слушать, наблюдать, изучать и понимать все, что необходимо для облегчения процесса поиска решений проблем. Дело не в том, чтобы стать чемпионом всех профессий, а в том, чтобы постоянно улучшать свои знания по предмету.
• Решение проблем. Эта роль заключается в том, чтобы понять проблемы клиента и рекомендовать подходящие решения. Решение проблем требует умственных способностей, которые должны быть как аналитическими, так и творческими.
• Системное мышление. Построенные системы не ограничиваются только программным обеспечением. Бизнес-аналитикам следует внимательно рассматривать все аспекты. Им необходимо эффективно понимать, как люди, процессы и технологии в организации взаимодействуют в отношениях и шаблонах, чтобы сформировать систему в целом.

Требования

Эта работа предназначена для людей, которые обращают внимание на детали, умеют анализировать рыночные тенденции и умеют пользоваться компьютером. Работа в качестве аналитика данных гарантирует возможность использования технических навыков для анализа данных с использованием передовых компьютерных программ. Чтобы подать заявку на должность аналитика данных, вы должны иметь документально подтвержденные математические, информационные и экономические навыки. Свободное владение компьютером, в том числе MS Office, незаменимый навык. Большинству работодателей требуется высшее образование и несколько лет опыта работы на аналогичной должности от кандидатов в аналитики. В процессе приема на работу также полезно знание английского языка, опыт работы со статистическими пакетами или пакетами интеллектуального анализа данных, а также системами аналитики данных.

Условия труда

Аналитики данных обычно выполняют свои обязанности в офисе, расположенном на определенном рабочем месте, хотя все больше и больше представителей этой профессии выполняют свои обязанности удаленно. В профессии аналитика данных трудоустройство обычно основывается на трудовом договоре и восьмичасовом рабочем дне. Иногда также существуют контракты о поручении и контракты на конкретную работу, связанную с выполнением определенного анализа. Некоторые аналитики работают не по найму. В крупных компаниях и учреждениях аналитики имеют право на надбавки в виде бонусов, медицинских или спортивных пакетов.

Предложения работы

Компании, которые хотят расширить свою деятельность или хотя бы увеличить свою финансовую прибыль, все больше и больше хотят пользоваться услугами людей, специализирующихся на оценке бизнес-рисков. Поэтому профессия аналитика данных становится все более популярной и желанной среди работодателей. Аналитики данных работают в компаниях из всех отраслей и сфер экономики: информационных технологий, финансов, медицины, фармацевтики и многих других. Аналитики данных имеют неограниченные возможности карьерного роста. Они могут анализировать тенденции продаж и рыночные тенденции в различных секторах экономики, могут работать в отделе развития бизнеса. Их навыки также будут использоваться в политике, где анализируются данные опросов.

Прибыль

Вознаграждение по профессии аналитика данных колеблется от 700 до 5000 долларов. Размер зарплаты аналитика данных зависит от множества различных факторов, таких как навыки и опыт аналитика, тип компании, в которой он работает, географическое положение рабочее место и текущие рыночные тенденции. Люди с более высокой квалификацией и опытом, как правило, получают более высокую зарплату, чем начинающие аналитики. Отзывы о работе аналитиком данных рознятся, все зависит от опыта и места работы.

Читайте также