Einführung in die Karriere in Data Analytics -
In diesem Thema der Einführung in Karrieren in Data Analytics werden wir untersuchen, dass Data Analytics die Technologie ist, mit der Daten gesammelt, analysiert und in nützliche Informationen umgewandelt werden können. Durch die Analyse der Daten können wir die Zukunft besser vorhersagen und Entscheidungen treffen.
Das Speichern der Verarbeitung und Analyse der Daten würde uns helfen, die Grundlage für die zukünftige Arbeit auf der Grundlage des vorherigen Datensatzes zu schaffen. Mithilfe von Datenanalysen kann die Verkehrspolizei die Straßengrößenerweiterungsanforderung durch Sammeln und Analysieren der Verkehrsdaten entwerfen.
Ausbildung erforderlich, um Karriere in Data Analytics aufzubauen
Jetzt werden wir die Ausbildung besprechen, die erforderlich ist, um Karrieren in der Datenanalyse aufzubauen. Bevor wir zum Datenanalysten werden, sollten die folgenden Fähigkeiten vom Kandidaten beherrscht werden, um im Bereich Karrieren in der Datenanalyse Erfolg zu haben.
Excel:
Dies ist das grundlegendste Tool für die Datenanalyse. Es erleichtert das Durchsuchen, Bereinigen und Analysieren der Daten mithilfe integrierter Pivot-Tabellen. Excel ist das am häufigsten verwendete Werkzeug. Excel wird von allen wegen seiner Berechnungen und seiner Anzahl von Formeln bevorzugt.
Tableau:
Tableau bietet Ihnen die Möglichkeit, das richtige Diagramm für eine korrekte Darstellung der Daten auszuwählen, da nicht alle Daten mit Kreisdiagramm oder Balkendiagramm gelesen werden können. Als Datenanalytiker sollte man die Darstellung der Daten genau verstehen. Daher hilft Ihnen das Wissen über Tableau dabei, sich in der Arbeit mit Data Analytics zu behaupten.
SQL-Kenntnisse:
Ein Meister in Excel zu sein, hilft Ihnen nicht viel, eine erfolgreiche Karriere in Data Analytics aufzubauen, aber SQL-Kenntnisse sind eine Erweiterung Ihres Datenträgers für die Datenanalyse. SQL hat keine Einschränkungen, aber Excel hat viele Einschränkungen.
Da die Daten von heute in Data Warehouses, DBs und Big Data gespeichert sind, sollten Sie sich über alle Abfragesprachen im Klaren sein, um auf diese unübersichtlichen Daten zugreifen und sie aussortieren zu können. SQL eignet sich am besten für Datenanalysen. SQL ist nur zum Einstieg in Data Analytic gedacht.
Zertifizierungen:
Im Folgenden finden Sie die Zertifizierungen, die Ihnen dabei helfen, Datenanalysekenntnisse zu erwerben.
- Zertifikat in Engineering Excellence für Big Data Analytics und Optimierung (CPEE).
- Datenanalyst für Cloudera Certified Associate (CCA).
- Zertifizierung der beruflichen Leistung in den Datenwissenschaften.
Karriereweg in der Analytik
Für die Menschen, die Karriere in der Datenanalyse machen möchten, ist die Zukunft vielversprechend und spielt eine wichtige Rolle im Alltag und in Unternehmen und entwickelt sich ständig weiter. Karriere in Data Analytics verändert die Berufswelt.
Im Folgenden sind die beiden wichtigsten Karrierewege für eine Datenanalyse aufgeführt:
Internet der Dinge (Internet of Things, IoT): IOT verbindet einfach alle Geräte über die Netzwerkverbindung und veranlasst sie zur Kommunikation oder Datenübertragung innerhalb der Geräte, z. B. Computergeräte, mechanische Maschinen, digitale Maschinen können über IOT miteinander kommunizieren, und diese Kommunikation wird von Data analysiert Analytisch.
Alle Heimgeräte können nacheinander miteinander verbunden werden, um die Arbeit zu erledigen. Data Analytics sammelt die Daten und setzt sie zur Analyse zusammen. Mithilfe der Datenanalyse können Sie die Funktionsweise der Geräte verbessern.
Künstliche Intelligenz (KI): Die Hauptanwendung von KI besteht darin, Maschinen zu erstellen, die auf sich selbst reagieren können. Hierbei spielt die Datenanalyse eine wichtige Rolle. Basierend auf den von einer Datenanalyse analysierten Daten werden KI-Maschinen konstruiert.
Apples Siri ist das beste Beispiel für KI. Siri bearbeitet die Eingabedaten und antwortet gemäß Fragen oder Wünschen. Siri selbst analysiert die Daten und entscheidet, was und wann zu antworten ist.
Empfohlene Kurse
- JSON-Schulungspaket
- Online-Axure-Kurs
- Online OmniGraffle Pro-Kurs
- Agility.JS-Schulungen
Arbeitsstellen
Eine Karriere in der Datenanalyse bietet das höchste Niveau an Arbeitsplätzen. Die Jobposition von Data Analyst beginnt bei Data Analyst und kann als VP of Analytics das Top-Management erreichen.
Im Folgenden sind die allgemeinen Bezeichnungen und Rollen eines Datenanalysten in den Organisationen aufgeführt:
Data Analyst: Dies ist die Startposition in der Organisation. Data Analyst kann als Business Analyst festgelegt werden. Sie beschäftigen sich mehr mit dem Geschäftsmodell, in welches Projektunternehmen mehr investiert werden soll, in Projekt A oder in Projekt B?
Sr. Data Analyst: Sr. Data Analyst filtert die vom Datenanalysten bereitgestellten Daten heraus und sendet die Berichte an den Leiter des Datenanalysten. Der Senior Data Analyst schafft Lösungen für das Geschäft durch den ständigen Wandel des Intelligenzmodals des bestehenden Geschäfts. Der Sr. Data Analyst codiert, entwirft, debuggt und dokumentiert und bietet Unterstützung für serverbasierte Anwendungen mit Geschäftsanforderungen.
Head of Data Analyst: Der Head of Data Analyst verwaltet ein Team von Datenanalysten, die statistische Methoden verwenden, um Vorschläge und Methoden zur Verbesserung der Geschäftsleistung bereitzustellen.
Der Head of Data Analyst wendet analytische Ansätze an, um das Geschäftswachstum zu unterstützen, und stellt Marktdaten für Geschäftsvergleichszwecke zur Verfügung.
Erstellen Sie dem Management Berichte und Präsentationen für die strategische Planung und Entscheidungsfindung.
Um Head of Analytics zu werden, sind 7 Jahre Erfahrung auf demselben Gebiet und ein Bachelor-Abschluss erforderlich.
Da der Leiter an den Referats- / Abteilungsleiter berichtet, erfordert dies viel Kreativität und Präsentationsfähigkeiten.
VP of Data Analytics: VP arbeitet für eine Organisation im Bereich der Analyse der Marktsegmente, die mit ihrer Organisation zusammenhängen. Sie bieten die Möglichkeit für strategische Planung und Allianzen. Ihre Hauptaufgabe ist es, einen neuen Arbeitsbereich für ihren Bereich zu entwickeln. Ihre strategische Planung und ihr analytischer Ansatz konzentrieren sich immer darauf, ihre organisatorischen Ziele zu erreichen.
Gehalt (Daten & Zahlen)
Das durchschnittliche Gehalt als Data Analyst in Vereinigte Staaten von Amerika beträgt $ 65.470.
Gemäß den auf Glassdoor eingereichten Details kann ein Data Analyst ein Mindestgehalt von 46 Tsd. $ Haben, während das durchschnittliche Gehalt für einen Data Analyst in Vereinigte Staaten von Amerika 65 Tsd. $ Beträgt
Viele Unternehmen geben eine enorme Summe für Mitarbeiter von Data Analyst aus, die zwischen 80.000 und 95.000 US-Dollar liegen.
Die Schätzung basiert auf 13.063 Angaben zu Gehältern, die von Data Analysts verschiedener Organisationen bei Glassdoor gepostet wurden.
Karriere-Ausblick
Deloittes Analytic Trends 2016-Bericht gab an, dass es eine steigende Anzahl analytischer Universitäts- und Datenwissenschaftsprogramme gibt (etwa 100 nur in den USA). Dennoch können sie nicht genügend ausgebildete Leute finden, um die Nachfrage zu befriedigen.
Laut Europe Software erreichte der westeuropäische BDA-Softwaremarkt im Jahr 2016 einen Wert von 12, 2 Milliarden US-Dollar und dürfte innerhalb von 5 Jahren um 7, 9 Prozent zulegen.
Umsatzentwicklung von Data Analytics weltweit von 2015 bis 2020 (in Milliarden US-Dollar)
Philip Carnelley, Research Director bei Enterprise Software, IDC Europe, sagte, der westeuropäische Markt für Business Analytics-Software sei 2015 um 9, 7% gewachsen und habe 11, 3 Mrd. USD erreicht. Es wird erwartet, dass die jährliche jährliche Wachstumsrate bis Ende 2020 um 5, 8% steigen wird.
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