Шта аналитичари раде, њихови изгледи и како то постати

Спирала података: Слика у јавном власништву

Викимедиа Цоммонс

Десет година сам радио као владин аналитичар података и менаџер. Иако то није увек најузбудљивији посао на свету, релативно је добро плаћен, сигуран и изненађујуће разнолик, а ако имате логичан ум и радозналост да видите како и зашто ствари функционишу у корпоративном свету, ваши изгледи могу бити врло добри заиста. Као аналитичар података, моћи ћете да пређете у друга подручја како се ваше знање и вештине шире, а анализа података улази у ширу сферу програмирања, пословне анализе и управљања, тако да би ваше искуство врло добро могло да вас одведе на врх.

Зашто постати аналитичар података?

Конкуренција је мања у раду који укључује употребу математике и статистике, једноставно зато што мало људи има стварни афинитет према предметној области, а људи са високим стандардом потребног скупа вештина су релативно необични. Ово може бити охрабрење или упозорење. Радио сам са многим колегама аналитичарима података који нису могли да схвате ни једноставну манипулацију процентима и основне статистичке технике. То их је учинило прилично несретнима у послу, и сигурно никада неће вероватно прећи најнижи ниво у каријери.

Али, ако сте математике експерт; ако сте као дете добили свој први рачунар и прешли директно на покушај да разумете како програмирати у машинском коду; Ако се нађете виче на популарној штампи и рекламе на ТВ-у за мисундерстандинг- поново- шта то заправо значи да се каже да 6 од 10 жене више воле мачке (које жене? Колика је узорак? Како је урамљена питање и да ли пристрасан је одговор ка позитивном или негативном одговору?) тада бисте врло добро могли постати одличан аналитичар података и можда ћете бити веома успешни у изабраној каријери.

Награде што сте аналитичар података

За некога ко је знатижељан, логичан, високо нумерисан и што је најважније жели да подели своје знање , анализа података може бити изузетно корисна. Задовољство удруживањем свих различитих делова података, њиховом анализом и манипулацијом док не будете сигурни да даје најтачнији и најприступачнији модел стварног света може бити врло задовољавајуће. Људи са којима радите вероватно ће бити натпросечне интелигенције и високо професионални. Радит ћете у оквиру одређеног скупа признатих корпоративних смјерница и, наравно, правила статистике, али такође ћете у великој мјери радити без надзора и имати пуно простора за властиту статистичку креативност - често је на вама да откријете најбољи метод анализе, а често је на вама како бисте открили како да своја сазнања представите колегама, менаџменту и организацијама са којима ваша компанија сарађује. Мораћете да будете концентрисани и веома „на лопту“, а мораћете да имате изврсне вештине за људе, јер ћете често морати да разговарате са многим људима и присуствујете многим састанцима да бисте дошли до података који су вам потребни.

Финансијске награде можда нису легенда, али су знатно изнад просека и имат ћете сет вештина да бисте се могли успешно пријавити за најразличитије послове, од програмера до руководећих места. У Великој Британији, у три месеца до краја маја 2012. године, 90% послова у анализи података платило је више од 23.000 фунти, а 10% више од 57.000 фунти. У САД је просек аналитичара пословних података око 50 000 до 60 000 УСД. Највиша руководећа места ће, наравно, платити много више од ових просека. (Извори: ИТ Јобс Ватцх (Велика Британија) и Плата (САД).

Шта ради аналитичар података?

Прикупља податке. Подаци долазе из стотину различитих извора: могу бити у сировом облику у рачунарској бази података, или можете узети анкете од купаца или користити податке за упоређивање из других великих компанија. Ако припремате извештај, мораћете да обједините све своје податке и учините их смисленим и разумљивим онима који нису нужно логични или математички, па док прикупљате податке, мораћете да знате где ће они ићи. уклопите се - на пример, ако извештавате о броју шеснаестогодишњака у вашем крају који настављају даље образовање у вашем граду, као и о основним подацима који ће вам требати и подаци за упоређивање из других градова, и могуће ствари попут нивоа дохотка за сваку групу, нивоа незапослености у тој области, колико укупно има 16-годишњака да бисте могли да израчунате проценат,колико их је уместо тога радило друге ствари… листа се наставља. Које податке прикупљате зависи од сврхе вашег извештаја, а често је на вашу иницијативу да видите обрасце и разлоге у подацима које прикупљате како бисте могли да представите не само необрађене податке, већ и да дате неке назнаке о томе који подаци значи .

Манипулишите и анализирајте податке. Под „манипулисати“ не мислим на неискрен начин, али сирови подаци никада нису значајни. Ако откријете да је 1000 шеснаестогодишњака ишло из школе на даље школовање, то је бесмислено док не сазнате колико шеснаестогодишњака има у граду у целини. Рецимо да је 10.000. Дакле, сада знате да је 10% шеснаестогодишњака похађало даље образовање у вашем граду. Како се ово пореди са градом низ цесту? Рецимо да откријете да је 2000 њихових 16-годишњака наставило даље образовање и имају сличну укупну популацију, па то значи да је 20% њихових 16-годишњака наставило ФЕ. Па, сада морате да питате зашто је ваш проценат тако низак у поређењу са њиховим. Можда бисте желели да погледате број и репутацију факултета у оба града или нивое богатства и сиромаштва,и упоредите различите проценте за сваку од различитих група које сте истраживали.

Програмирање. Да бисте могли доћи до података и затим их анализирати, готово сигурно ће вам требати неке вештине програмирања. Чак и ако користите само прорачунске табеле програма Екцел, мораћете да будете упознати са неким Висуал Басиц-ом за апликације (ВБА) да бисте могли да користите неке од техника које ће редове бројева претворити у значајне податке. Можда ћете морати испитати базе података, а с обзиром на то да ћете толико дубоко улазити у податке које садрже, можда ћете морати да кодирате или прекодирате њихове делове како бисте их наговорили да одустане од својих тајни. Ако започнете на позицији приправника или почетног нивоа, можда ћете добити мало слободног простора и мало обуке у томе, али већина компанија ће очекивати да ћете у одређеној мери ударити у земљу и имати барем неко основно знање програмирања.

Писање извештаја. Аналитичари података морају бити у могућности да изнесу своја открића, било да је то у извештају на нижем нивоу колеги који седи поред вас како би могла да користи ваше налазе у свом извештају или је то извештај на високом нивоу менаџерском тиму како би могли да планирају будућу политику. Извештаји морају бити јасни, недвосмислени и готово увек ће садржати графичке елементе попут графикона како би се подаци што више приступили.

Осигурање квалитета. Као аналитичар података, имаћете беспрекоран увид у рад ваше компаније, како у областима у којима она истиче, тако и у областима у којима би могла да постигне боље резултате. Можда се затекнете да радите на пројектима осигурања квалитета или унапређења, а ово може бити врло креативан и разнолик део вашег посла, а такође и награђивање ако један од ваших пројеката води до корпоративног успеха.

Финансије. Многи ваши извештаји ће имати финансијски елемент, чак и ако не радите директно са финансијским подацима предузећа. Анализа података је често усмерена ка проналажењу грешака (и поправљању!) Или побољшању, или обоје - а и проблеми и побољшања коштају. Анализа података такође се бави уштедом новца и побољшањем финансија корпорације, али аналитичари се у сваком случају баве многим финансијским подацима.

Састанци, презентације и конференције. Чак и ако сте слабо нови тим, мораћете да присуствујете састанцима и да чујете и држите презентације. Срећом, кратко и сажето је увек боље. Сви су заузети, а све што желе су подаци и можда неке од ваших идеја о томе шта ти подаци значе. То није ништа бити нервозна, то је само један извештај у говорној форми и можете користити материјале, тако да су људи гледају их уместо вас .

Технички рад. Као неко ко користи рачунаре по цео дан и поседује математику и технологију, ваша одељења ће се често незванично позајмити од стране других одељења - свакако ако радите у мањој компанији - и можда ћете открити да кад год је ИТ одељење краткотрајним може позвати аналитичаре података да пруже руку. Ако имате времена, то је увек добро, не само за тимски дух и међуресорне односе, већ и за додавање властитих контаката и вештина.

Како постати аналитичар података

Дакле, продали сте се идеји да постанете аналитичар података. Где да започнете? Пре него што се пријавите за позиције, побрините се да имате неке доказе вештине. Ако већ имате математичку или статистичку квалификацију, то је сјајно, али имајте неке доказе да имате и друге жице. Пријављивање на курсеве програмирања, математике и статистике у вечерњој школи изгледаће врло добро на вашој биографији (све док не одустанете!); снађите се око Екцел-а и ВБА-а и што више других софтверских апликација и програмских језика, тако да ако потенцијални послодавац одлучи да поставља тестове и поставља техничка питања на интервјуима, ви ћете имати предност.

Стекните или барем започните рад на професионалној квалификацији. Много их можете изабрати - постоје професионалне квалификације доступне у статистици, пословању и анализи података из врло реномираних установа, као и бројна удружења и цехови који ће пружити детаљне савете који ће вам помоћи да започнете или развијете своју каријеру.

Чак и ако имате мало или нимало релевантних квалификација и имате мало искуства, можда ћете бити успешни у пријављивању за позицију аналитичара података или ако будете могли да нађете посао у сродној области ако циљате на приправнике или почетне послове. Пронађите своје начине стицања искуства - покажите се интелигентним и иновативним у раду, чак и ако сте тренутно само референт, и добровољно помозите или започните пројекте који имају за циљ побољшање пословања, чак иако је то само стављање датотеке (било стварне било рачунарске) по реду. Имати пројекте изван посла такође може бити непроцењиво - можда дизајнирати веб страницу и дати јој интерактивне функције - не мора бити конвенционално успешан или чак уопште привући посетиоце, то је ваша витрина коју можете да покажете потенцијалним послодавцима да покажите своје вештине и интересовање.Када га дизајнирате, мислите на „посао“ и „функционалност“. Веб, дизајн, посао, математика, статистика и програмирање се уклапају једни у друге, зато научите што више о свакој од ових области и размислите како можете показати своје искуство и знање. Ако вас ово привлачи, почните с учењем ХТМЛ-а и погледајте да ли можете да искористите Дреамвеавер и Пхотосхоп - њих је врло скупо купити, али ваш локални колеџ може одржавати курсеве ноћних школа који ће вам пружити и упутства и приступ софтвера.започните с учењем ХТМЛ-а и погледајте да ли можете да искористите Дреамвеавер и Пхотосхоп - њих је врло скупо купити, али ваш локални колеџ може одржавати курсеве ноћних школа који ће вам пружити и упутства и приступ софтверу.започните с учењем ХТМЛ-а и погледајте да ли можете да искористите Дреамвеавер и Пхотосхоп - њих је врло скупо купити, али ваш локални колеџ може одржавати курсеве ноћних школа који ће вам пружити и упутства и приступ софтверу.

Ресурси:

Међународни институт за пословну анализу

© 2012 Редберри Ски