Data Analist: carrièrepad & kwalificaties

geplaatst in: Articles | 0

geschoolde data analisten zijn enkele van de meest gewilde professionals in de wereld. Omdat de vraag zo sterk is en het aanbod van mensen die dit werk echt goed kunnen doen zo beperkt is, hebben data-analisten enorme salarissen en uitstekende voordelen, zelfs op instapniveau.

Data analyst jobs zijn te vinden in een diverse mix van bedrijven en industrieën. Elk bedrijf dat data gebruikt, heeft data-analisten nodig om het te analyseren., Sommige van de top banen in data-analyse omvatten het gebruik van gegevens om investeringsbeslissingen te nemen, klanten te targeten, risico ‘ s te beoordelen, of te beslissen over kapitaaltoewijzingen.

wat doen gegevensanalisten?

Data-analisten nemen Bergen aan data en onderzoeken deze om trends te spotten, prognoses te maken en informatie te extraheren om hun werkgevers te helpen beter geïnformeerde zakelijke beslissingen te nemen. Het carrièrepad dat je als data analist volgt, hangt voor een groot deel af van je werkgever. Data-analisten werken op Wall Street bij grote investeringsbanken, hedgefondsen en private equity bedrijven., Ze werken ook in de gezondheidszorg, marketing en retail. In het algemeen zijn data-analisten overal. Je kunt ze ook vinden bij grote verzekeringsmaatschappijen, kredietbureaus, technologiebedrijven, en in bijna elke industrie die je maar kunt bedenken. Grote tech bedrijven zoals Facebook en Google analyseren big data tot een duizelingwekkende mate. Om dit te doen, ze in dienst veel van de top data analisten voor een verscheidenheid van doeleinden, waaronder reclame en interne analyse, samen met een groot deel van de analyse van de gebruiker.,

bij financiële instellingen zoals investeringsbanken is het managementtraject de meest voorkomende loopbaananalisten vanaf het instapniveau. Als u bewijst dat u een van de beste van uw huurgroep, uw superieuren gaan naar u kijken als iemand die de volgende groep van huurlingen die komen in kan hoeden. Bewijs jezelf in het management, en je zou kunnen kijken naar een carrière als afdelingshoofd of vice president.

veel bedrijven bestempelen data-analisten ook als informatiewetenschappers., Deze classificatie omvat meestal het werken met de eigen database van een bedrijf. Veel informatiewetenschappers werken met basisdatabankinfrastructuren en verwerven zo ook vaardigheden op andere toepasselijke technische gebieden, zoals het bouwen en ontwikkelen van gegevensinfrastructuur. De overheid sector is een dergelijke sector die in dienst en is sterk afhankelijk van informatiewetenschapper voor het verzamelen van gegevens, mijnbouw, en analyse. Verzekerings-en gezondheidszorgbedrijven hebben ook diepe data-infrastructuren die ook informatiewetenschappers vereisen.,

technologiebedrijven zijn uniek omdat naarmate de technologie snel verandert, de dynamiek van het bedrijf vaak ook verandert. Er worden voortdurend afdelingen gecreëerd om nieuwe uitdagingen aan te gaan en nieuwe marktkansen na te streven. Technologie data analisten die uitblinken in hun bestaande rollen zijn meestal de eerste die worden gekozen om leiders te zijn wanneer nieuwe afdelingen worden gecreëerd. Dit biedt een kans om anderen te leiden, en het stelt u in staat om eigendom te nemen in een segment van het bedrijf.

over het algemeen beschikken gegevensanalisten over een dynamische vaardigheid., Ze zijn goed in het werken met cijfers en details. Ze zijn ook zelfverzekerd en georganiseerd in het beheren van meerdere taken, gegevensprogramma ‘ s en gegevensstromen. Tot slot hebben de meeste data-analisten meestal ook sterke presentatievaardigheden, omdat ze meestal nodig zijn om hun analyse regelmatig visueel en/of mondeling te presenteren.

overzicht van de sector gegevensanalyse

banen in de sector gegevensanalyse zijn overvloedig, de salarissen zijn hoog en de carrièrepaden die u kunt volgen zijn overvloedig. Data analytics biedt een breed scala aan mogelijkheden in verschillende sectoren en bedrijfsniveaus., Als zodanig kan het moeilijk zijn om loon-en groeiverwachtingen te bepalen. Het Bureau of Labor Statistics biedt verschillende classificaties voor salarissen en groei.

financieel analist

de categorie financieel analisten is over het algemeen de meest omvattende Classificatie voor gegevensanalisten. Dit type rol kan bestaan uit business analisten, management analisten, en een breed scala van verschillende soorten van investeringen analisten. BLS-gegevens uit 2018 tonen het gemiddelde uurloon voor een financieel analist op $48,55 met een gemiddeld jaarsalaris van $100,990., Uurloon kan variëren van $ 25 tot $ 80. Financiële analisten in New York maken het meeste op een gemiddeld uurloon van $ 66. Het BLS verwacht dat deze klasse van werknemers tot 2029 sneller zal groeien dan gemiddeld met 5%.

marktonderzoek

een tweede Bureau of Labor classification vaak gekeken naar de salarisverwachtingen van data analisten is de categorie marktonderzoek analisten. Vanaf 2019, deze categorie toont het gemiddelde uurloon op $ 34,41 met een jaarsalaris verwachting van $ 71,570. Uurloon voor marktonderzoekers kan variëren van $ 16,51 tot $ 58,96., Het BLS verwacht ook een hoge groei van deze categorie met een groeipercentage van 18% tot 2029.

Big Data en Machine Learning

naarmate het bedrijfsleven evolueert, evolueert ook het gebruik van data, waarbij de vraag naar big data-technologie, big data-analyse en machine learning enkele van de belangrijkste groeigebieden laat zien. Deze soorten big data-technologie worden zwaarder geà ntegreerd in data-analyse programma ‘ s op de grote universiteiten in de Verenigde Staten en over de hele wereld van die er zijn tal.,

De meeste colleges in de Verenigde Staten bieden data analytics of data science aan als major of minor. Naast de bachelor is er ook een groot aantal masteropleidingen data science. Als u geïnteresseerd bent in het opbouwen van uw vaardigheden in een meer flexibele of kortere termijn zijn er ook meerdere certificeringsprogramma ‘ s en cursussen beschikbaar bij een verscheidenheid van onderwijsinstellingen.,

Data Analyst Qualifications

afstuderen aan een data analyseprogramma, vooral als u een hoog puntengemiddelde hebt en een hoge ranking in uw klas, zou zonder veel moeite moeten leiden tot een instap-level data analyse positie. Zelfs een minder gerichte graad in wiskunde, statistiek of economie van een gerenommeerde universiteit is genoeg om je voet tussen de deur te krijgen. Hoewel de baan is entry-level, het loon is meer dan doorgewinterde professionals in de meeste gebieden te maken.,

zoals besproken, kan een aantal van de top banen in data-analyse oplopen tot $100.000 per jaar tijdens het eerste jaar van de universiteit. Ervaren professionals kunnen dubbel of meer maken wat een instapdatanalist maakt. Ervaring kan komen uit het werken als instap analist of uit een gerelateerd veld, zoals beleggingsanalyse. Echter, onderwijs is vaak het belangrijkste ding op je CV bij het aanvragen van een data analist Baan. Weinig mensen worden aangenomen zonder sterke academische prestaties in wiskunde-gerelateerde vakgebieden.,

carrièrepaden voor gegevensanalisten

hieronder vindt u een lijst van enkele van de vele verschillende rollen die u kunt tegenkomen bij het zoeken naar of overwegen van gegevensanalyse.

Business analyst: analyseert bedrijfsspecifieke gegevens.

managementrapportage: rapporteert gegevensanalyse aan het management over bedrijfsfuncties.

Corporate strategy analyst: dit type rol zal zich richten op het analyseren van bedrijfsbrede gegevens en het adviseren van het management over strategie richting. Deze rol kan ook gericht zijn op fusies en overnames.,

Compensation and benefits analyst: gewoonlijk onderdeel van een afdeling human resources die gegevens over de beloning en de voordelen van werknemers analyseert.

Budgetanalist: richt zich op de analyse en rapportage van een bepaald budget.

insurance underwriting analist: analyseert individuele, bedrijfs-en sectorgegevens voor beslissingen over verzekeringsplannen.

actuaris: analyseert sterftecijfers, ongevallen, ziekte, invaliditeit en pensioenpercentages om waarschijnlijkheidstabellen, risicovoorspellingen en aansprakelijkheidsplanning voor verzekeringsmaatschappijen op te stellen.,

Sales analytics: richt zich op verkoopgegevens die helpen om het verkoopproces te ondersteunen, te verbeteren of te optimaliseren.

Web analytics: analyseert een dashboard van analytics rond een specifieke pagina, onderwerp focus, of website uitgebreid.

Fraudeanalyse: controleert en analyseert fraudegegevens.

kredietanalyse: de kredietmarkt biedt een brede behoefte aan analyses en informatiewetenschap op het gebied van kredietrapportage, kredietbewaking, kredietrisico, kredietgoedkeuringen en kredietanalyse.,

Business product analyst: richt zich op het analyseren van de eigenschappen en kenmerken van een product, evenals de verantwoordelijkheid voor het adviseren van het management over de optimale prijsstelling van een product op basis van marktfactoren.

social media data analyst: social media en groeiende tech bedrijven vertrouwen op data om de technologie en het aanbod op te bouwen, te monitoren en vooruit te helpen.

machine learning analist: machine learning is een zich ontwikkelende technologie die bestaat uit het programmeren en voeden van machines om cognitieve beslissingen te nemen., Machine learning analisten kunnen werken aan een verscheidenheid van aspecten, waaronder data voorbereiding, data feeds, analyse van de resultaten, en meer.

Geef een reactie

Het e-mailadres wordt niet gepubliceerd. Vereiste velden zijn gemarkeerd met *