Qualifizierte Datenanalysten gehören zu den gefragtesten Fachleuten der Welt. Da die Nachfrage so stark ist und das Angebot an Menschen, die diesen Job wirklich gut machen können, so begrenzt ist, verfügen Datenanalysten selbst auf Einstiegsebene über enorme Gehälter und hervorragende Vergünstigungen.
Data Analyst Jobs finden sich in einem vielfältigen Mix aus Unternehmen und Branchen. Jedes Unternehmen, das Daten verwendet, benötigt Datenanalysten, um sie zu analysieren., Einige der Top-Jobs in der Datenanalyse beinhalten die Verwendung von Daten, um Investitionsentscheidungen zu treffen, Kunden anzusprechen, Risiken zu bewerten oder Kapitalzuweisungen zu entscheiden.
Was machen Datenanalysten?
Datenanalysten nutzen Datenberge und untersuchen sie, um Trends zu erkennen, Prognosen zu erstellen und Informationen zu extrahieren, um ihren Arbeitgebern zu helfen, besser informierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Der Karriereweg, den Sie als Datenanalyst einschlagen, hängt zum großen Teil von Ihrem Arbeitgeber ab. Datenanalysten arbeiten an der Wall Street bei großen Investmentbanken, Hedgefonds und Private-Equity-Firmen., Sie arbeiten auch in der Gesundheitsbranche, im Marketing und im Einzelhandel. Im Allgemeinen sind Datenanalysten überall. Sie finden sie auch bei großen Versicherungsunternehmen, Kreditbüros, Technologiefirmen und in fast jeder Branche, die Sie sich vorstellen können. Große Tech-Unternehmen wie Facebook und Google analysieren Big Data in schwindelerregendem Maße. Um dies zu tun, beschäftigen sie viele der Top-Datenanalysten für eine Vielzahl von Zwecken, einschließlich Werbung und interne Analyse zusammen mit viel Benutzeranalyse.,
Bei Finanzinstituten wie Investmentbanken ist der Management-Track der häufigste Karriereweg, den Analysten von der Einstiegsebene nehmen. Wenn Sie beweisen, dass Sie zu den besten Ihrer Mietgruppe gehören, werden Ihre Vorgesetzten Sie als jemanden betrachten, der die nächste Gruppe von Einsätzen leiten kann. Beweisen Sie sich im Management, und Sie könnten sich eine Karriere als Abteilungsleiter oder Vizepräsident ansehen.
Viele Unternehmen bezeichnen Datenanalysten auch als Informationswissenschaftler., Diese Klassifizierung umfasst in der Regel die Arbeit mit der proprietären Datenbank eines Unternehmens. Viele Informationswissenschaftler arbeiten mit Kerndatenbankinfrastrukturen und erwerben somit auch Fähigkeiten in anderen anwendbaren technischen Bereichen wie dem Aufbau und der Entwicklung von Dateninfrastrukturen. Der Regierungssektor ist ein solcher Sektor, der Informationswissenschaftler für die Datenerfassung, den Bergbau und die Analyse beschäftigt und stark darauf angewiesen ist. Versicherungs-und Gesundheitsunternehmen verfügen auch über tiefe Dateninfrastrukturen, die auch Informationswissenschaftler erfordern.,
Technologieunternehmen sind einzigartig, denn wenn sich die Technologie schnell ändert, ändert sich oft auch die Dynamik des Unternehmens. Es werden ständig Abteilungen geschaffen, um neue Herausforderungen anzugehen und neue Marktchancen zu verfolgen. Technologiedatenanalysten, die sich in ihren bestehenden Rollen auszeichnen, werden normalerweise als erste ausgewählt, wenn neue Abteilungen erstellt werden. Dies bietet die Möglichkeit, andere zu führen, und ermöglicht es Ihnen, sich an einem Segment des Unternehmens zu beteiligen.
Insgesamt verfügen Datenanalysten in der Regel über dynamische Fähigkeiten., Sie sind gut in der Arbeit mit Zahlen und Details. Sie sind auch bei der Verwaltung mehrerer Aufgaben, Datenprogramme und Datenflüsse sicher und organisiert. Schließlich verfügen die meisten Datenanalysten in der Regel auch über starke Präsentationsfähigkeiten, da sie in der Regel ihre Analyse regelmäßig visuell und/oder mündlich präsentieren müssen.
Überblick über den Datenanalysesektor
Jobs im Datenanalysesektor sind reichlich vorhanden, die Gehälter sind hoch und die Karrierewege, die Sie beschreiten können, sind reichlich vorhanden. Data Analytics bietet branchen-und unternehmensübergreifend eine Vielzahl von Möglichkeiten., Daher kann es schwierig sein, die Gehalts-und Wachstumserwartungen zu bestimmen. Das Bureau of Labor Statistics bietet verschiedene Klassifikationen für Gehälter und Wachstum.
Finanzanalyst
Die Kategorie Finanzanalyst ist im Allgemeinen die am weitesten verbreitete Klassifizierung für Datenanalysten. Diese Art von Rolle kann Geschäftsanalysten, Managementanalysten und eine Vielzahl verschiedener Arten von Anlageanalysten umfassen. BLS-Daten von 2018 zeigen den durchschnittlichen Stundenlohn für einen Finanzanalysten bei $48.55 mit einem durchschnittlichen Jahresgehalt von $100,990., Stundengehälter können zwischen 25 und 80 US-Dollar liegen. Finanzanalysten in New York machen die meisten bei einem durchschnittlichen Stundenlohn von $66. Die BLS erwartet, dass diese Arbeiterklasse bis 2029 schneller als der Durchschnitt von 5% wachsen wird.
Marktforschung
Ein zweites Bureau of Labor Classification, das häufig nach den Gehaltserwartungen von Datenanalysten gesucht wird, ist die Kategorie Market Research Analyst. Ab 2019 zeigt diese Kategorie den durchschnittlichen Stundenlohn bei 34.41 USD mit einer jährlichen Gehaltserwartung von 71.570 USD. Die Stundenlöhne für Marktforscher können zwischen 16,51 und 58,96 US-Dollar liegen., Die BLS erwartet auch ein hohes Wachstum aus dieser Kategorie mit einer Wachstumsrate von 18% bis 2029.
Big Data und maschinelles Lernen
Während sich die Geschäftswelt weiterentwickelt, entwickelt sich auch die Verwendung von Daten, wobei die Nachfrage nach Big-Data-Technologie, Big-Data-Analyse und maschinellem Lernen einige der wichtigsten Wachstumsbereiche zeigt. Diese Arten von Big-Data-Technologie werden stärker in Datenanalyseprogramme an großen Universitäten in den USA und auf der ganzen Welt integriert, von denen es viele gibt.,
Die meisten Colleges in den USA bieten Datenanalyse oder Data Science sowohl als Haupt-als auch als Nebenfach an. Neben dem Bachelor-Abschluss gibt es auch eine Vielzahl von Data Science Masterstudiengängen. Wenn Sie daran interessiert sind, Ihre Fähigkeiten in einem flexibleren oder kürzeren Zeitraum aufzubauen, gibt es auch mehrere Zertifizierungsprogramme und Kurse von einer Vielzahl von Bildungseinrichtungen.,
Data Analyst Qualifikationen
Der Abschluss eines Datenanalyseprogramms, insbesondere wenn Sie einen starken Notendurchschnitt und einen hohen Rang in Ihrer Klasse haben, sollte ohne große Probleme zu einer Einstiegsdatenanalyseposition führen. Selbst ein weniger fokussierter Abschluss in Mathematik, Statistik oder Wirtschaft von einer seriösen Universität reicht aus, um den Fuß in die Tür zu bekommen. Obwohl der Job ist Entry-Level, die Bezahlung ist mehr als erfahrene Profis in den meisten Bereichen machen.,
Wie bereits erwähnt, können einige der Top-Jobs in der Datenanalyse im ersten Jahr nach dem College jährlich bis zu 100.000 US-Dollar erreichen. Erfahrene Profis können doppelt oder mehr machen, was ein Einsteiger-Datenanalyst macht. Erfahrung kann aus der Arbeit als Einstiegsanalyst oder aus einem verwandten Bereich wie der Anlageanalyse stammen. Bildung ist jedoch oft das Wichtigste in Ihrem Lebenslauf, wenn Sie sich für einen Datenanalystenjob bewerben. Nur wenige Menschen werden ohne starke akademische Leistungen in mathebezogenen Studienbereichen eingestellt.,
Karrierepfade für Datenanalysten
Nachfolgend finden Sie eine Liste einiger der vielen verschiedenen Rollen, denen Sie bei der Suche oder Betrachtung von Datenanalysen begegnen können.
Business analyst: analysiert business-spezifische Daten.
Management Reporting: Meldet Datenanalysen an das Management zu Geschäftsfunktionen.
Corporate Strategy Analyst: Diese Art von Rolle konzentriert sich auf die Analyse unternehmensweiter Daten und die Beratung des Managements zur Strategierichtung. Diese Rolle kann sich auch auf Fusionen und Übernahmen konzentrieren.,
Compensation and benefits Analyst: Normalerweise Teil einer Personalabteilung, die Vergütungs-und Leistungsdaten von Mitarbeitern analysiert.
Budget Analyst: konzentriert sich auf die Analyse und Berichterstattung eines bestimmten Budgets.
Insurance Underwriting Analyst: Analysiert Einzel -, Unternehmens-und Branchendaten für Entscheidungen über Versicherungspläne.
Aktuar: analysiert Sterblichkeit, Unfall, Krankheit, Behinderung und Rentenraten Wahrscheinlichkeitstabellen, Risikoprognosen und Haftungsplanung für Versicherungsunternehmen zu erstellen.,
Sales Analytics: Konzentriert sich auf Verkaufsdaten, die helfen, den Verkaufsprozess zu unterstützen, zu verbessern oder zu optimieren.
Web analytics: Analysiert ein Dashboard mit Analysen rund um eine bestimmte Seite, einen bestimmten Themenfokus oder eine Website umfassend.
Betrugsanalyse: Überwacht und analysiert Betrugsdaten.
Kreditanalyse: Der Kreditmarkt bietet einen breiten Bedarf an Analysen und Informationswissenschaft in den Bereichen Kreditberichterstattung, Kreditüberwachung, Kreditrisiko, Kreditgenehmigungen und Kreditanalyse.,
Business Product Analyst: Konzentriert sich auf die Analyse der Attribute und Eigenschaften eines Produkts sowie die Verantwortung für die Beratung des Managements bei der optimalen Preisgestaltung eines Produkts basierend auf Marktfaktoren.
Social Media Data Analyst: Social Media und wachsende Technologieunternehmen verlassen sich auf Daten, um die Technologie und Angebote, auf die Social-Media-Plattformen angewiesen sind, aufzubauen, zu überwachen und voranzutreiben.
Analyst für maschinelles Lernen: Maschinelles Lernen ist eine sich entwickelnde Technologie, bei der Maschinen programmiert und gefüttert werden, um kognitive Entscheidungen zu treffen., Analysten für maschinelles Lernen können an einer Vielzahl von Aspekten arbeiten, einschließlich Datenaufbereitung, Datenfeeds, Analyse von Ergebnissen und mehr.
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