Gegevensanalist: carrièrepad & kwalificaties

Vakkundige data-analisten behoren tot de meest gewilde professionals ter wereld. Omdat de vraag zo groot 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.

Vacatures voor data-analisten zijn te vinden in een uiteenlopende mix van bedrijven en industrieën. Elk bedrijf dat gegevens gebruikt, heeft gegevensanalisten nodig om het te analyseren. Enkele van de topfuncties in gegevensanalyse zijn het gebruik van gegevens om investeringsbeslissingen te nemen, klanten te targeten, risico's te beoordelen of te beslissen over kapitaalallocaties.

Wat doen data-analisten?

Gegevensanalisten nemen bergen gegevens en onderzoeken deze om trends te ontdekken, voorspellingen te doen en informatie te verzamelen om hun werkgevers te helpen beter geïnformeerde zakelijke beslissingen te nemen. Het carrièrepad dat u als data-analist volgt, hangt grotendeels af van uw werkgever. Gegevensanalisten werken op Wall Street bij grote investeringsbanken, hedgefondsen en private equity-bedrijven. Ze werken ook in de gezondheidszorg, marketing en detailhandel. Over het algemeen zijn data-analisten overal. Je kunt ze ook vinden bij grote verzekeringsmaatschappijen, kredietbureaus, technologiebedrijven en in bijna elke branche die je maar kunt bedenken. Grote technologiebedrijven zoals Facebook en Google analyseren duizelingwekkende gegevens. Om dit te doen, gebruiken ze veel van de beste data-analisten voor verschillende doeleinden, waaronder reclame en interne analyse, samen met veel gebruikersanalyses.

Bij financiële instellingen zoals investeringsbanken is het managementspoor de meest voorkomende loopbaananalisten die beginnen vanaf het instapniveau. Als u bewijst dat u tot de beste van uw huurgroep behoort, zullen uw superieuren naar u kijken als iemand die de volgende groep aanwervingen die binnenkomen, kan herderden. Bewijs uzelf in management, en u zou een carrière kunnen bekijken als afdelingshoofd of vice-president.

Veel bedrijven bestempelen ook data-analisten als informatiewetenschappers. Deze classificatie omvat meestal het werken met de eigen database van een bedrijf. Veel informatiewetenschappers werken met kerndatabase-infrastructuren en verwerven zo ook vaardigheden op andere toepasselijke technische gebieden, zoals het bouwen en ontwikkelen van gegevensinfrastructuren. De overheidssector is zo'n sector die werkt met en afhankelijk is van informatiewetenschapper voor gegevensverzameling, mijnbouw en analyse. Verzekerings- en zorgbedrijven hebben ook diepe data-infrastructuren waarvoor ook informatiewetenschappers nodig zijn.

Technologiebedrijven zijn uniek omdat, omdat technologie snel verandert, de dynamiek van het bedrijf vaak ook verandert. Afdelingen worden voortdurend gecreëerd om nieuwe uitdagingen aan te gaan en nieuwe marktkansen na te streven. Analisten in technologiegegevens die uitblinken in hun bestaande rollen, zijn meestal de eersten die als leiders worden gekozen wanneer nieuwe afdelingen worden gecreëerd. Dit biedt de mogelijkheid om anderen te leiden en stelt u in staat om eigendom te nemen in een segment van het bedrijf.

Over het algemeen hebben data-analisten meestal een dynamische vaardigheden. 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. Ten slotte hebben de meeste data-analisten meestal ook sterke presentatievaardigheden, omdat ze doorgaans verplicht zijn om hun analyse regelmatig visueel en / of mondeling te presenteren.

Overzicht van de sector Data Analytics

Banen in de data-analyse sector zijn er in overvloed, salarissen zijn hoog en de loopbaantrajecten die je kunt volgen zijn overvloedig. Data-analyse biedt een breed scala aan mogelijkheden in verschillende bedrijfstakken en bedrijfsniveaus. Als zodanig kan het moeilijk zijn om salaris- en groeiverwachtingen te bepalen. Het Bureau of Labor Statistics biedt verschillende classificaties voor salarissen en groei.

Financieel analist

De categorie financiële analisten is over het algemeen de meest omvattende classificatie voor gegevensanalisten. Dit type rol kan bedrijfsanalisten, managementanalisten en een breed scala aan verschillende soorten beleggingsanalisten omvatten. BLS-gegevens tonen het gemiddelde uurloon voor een financieel analist op $ 48, 55 met een gemiddeld jaarsalaris van $ 100, 990. Uursalarissen kunnen variëren van $ 25 tot $ 80. Financiële analisten in New York halen het meeste uit een gemiddeld uurloon van $ 66. De BLS verwacht dat deze klasse werknemers tot 2026 sneller zal groeien dan gemiddeld 11%.

Marktonderzoek

Een tweede Bureau of Labour-classificatie waar vaak naar wordt gekeken voor de salarisverwachtingen van data-analisten is de categorie marktonderzoekanalisten. Deze categorie toont het gemiddelde uurloon op $ 34, 11 met een jaarlijkse salarisverwachting van $ 70, 960. Uurlonen voor marktonderzoekers kunnen variëren van $ 16, 50 tot $ 58, 21. De BLS verwacht ook een hoge groei van deze categorie met een groeipercentage van 23% tot 2026.

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. Dit soort big data-technologie wordt zwaarder geïntegreerd in data-analyseprogramma's aan grote universiteiten in de Verenigde Staten en overal ter wereld, waarvan er veel zijn.

Het merendeel van de hogescholen in de Verenigde Staten biedt data-analyse of data science aan als zowel een major als een minor. Naast de bachelor zijn er ook een groot aantal data science masteropleidingen. Als u geïnteresseerd bent in het opbouwen van uw vaardigheden in een flexibelere of kortere tijdspanne, zijn er ook meerdere certificeringsprogramma's en cursussen beschikbaar bij verschillende onderwijsinstellingen.

Kwalificaties van gegevensanalisten

Afstuderen van een data-analyseprogramma, met name als je een sterk cijfergemiddelde en een hoge rangorde in je klas hebt, zou zonder veel moeite moeten leiden tot een data-analyse op instapniveau. 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 taak op instapniveau is, is het loon meer dan doorgewinterde professionals in de meeste gebieden.

Zoals besproken, kunnen sommige van de beste banen in data-analyse jaarlijks oplopen tot $ 100.000 tijdens het eerste jaar van de universiteit. Ervaren professionals kunnen het dubbele of meer maken van wat een data-analist op instapniveau maakt. Ervaring kan komen van het werken als een instapanalist of van een gerelateerd veld, zoals investeringsanalyses. Onderwijs is echter vaak het belangrijkste in je cv bij het solliciteren naar een functie voor data-analist. Weinig mensen worden aangenomen zonder sterke academische prestaties in wiskunde-gerelateerde studiegebieden.

Carrièrepaden voor data-analisten

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

Bedrijfsanalist: analyseert bedrijfsspecifieke gegevens.

Managementrapportage: rapporteert data-analyse aan het management over bedrijfsfuncties.

Bedrijfsstrategieanalist: dit type rol zal zich richten op het analyseren van bedrijfsbrede gegevens en het adviseren van het management over strategierichting. Deze rol kan ook gericht zijn op fusies en overnames.

Compensatie- en voordelenanalist: meestal onderdeel van een personeelsafdeling die gegevens over de beloning en voordelen van werknemers analyseert.

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

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

Actuaris: analyseert sterftecijfers, ongevallen, ziekte, invaliditeit en pensioenpercentages om waarschijnlijkheidstabellen, risicovoorspelling en aansprakelijkheidsplanning voor verzekeringsmaatschappijen te maken.

Verkoopanalyses: richt zich op verkoopgegevens die het verkoopproces helpen ondersteunen, verbeteren of optimaliseren.

Webanalyses: analyseert een dashboard met analyses rond een specifieke pagina, onderwerpfocus of website uitgebreid.

Fraudeanalyse: controleert en analyseert fraudegegevens.

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

Business product analist: richt zich op het analyseren van de attributen 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.

Data-analist sociale media: sociale media en groeiende technologiebedrijven vertrouwen op gegevens om de technologie en het aanbod waarop sociale mediaplatforms vertrouwen, te bouwen, te bewaken en te verbeteren.

Machine learning analist: machine learning is een ontwikkelingstechnologie waarbij machines worden geprogrammeerd en gevoed om cognitieve beslissingen te nemen. Analisten voor machinaal leren kunnen werken aan verschillende aspecten, waaronder gegevensvoorbereiding, gegevensfeeds, analyse van resultaten en meer.