「データアナリスト」という言葉は、データ生成の増加の結果として人気を博しています。 ただし、データアナリストになるためには、一連の重要なデータアナリストの能力と、従うべきいくつかの手順があります。 データアナリストになる方法に関するこの記事では、データアナリストになる方法、給与、仕事、履歴書、および知る必要があるすべてについて知る必要があるすべてを学びます。
アナリティクスとは何ですか？
分析は、理論と実践を組み合わせて、マネージャー、利害関係者、およびその他の経営幹部がより良い意思決定を行うのに役立つデータ主導の洞察を見つけて伝達します 組織。 経験豊富なデータアナリストは、より大きなコンテキストで自分の仕事について考えます。 会社 そして外部変数に照らして。 アナリストは、競争環境、社内外の企業の利益、およびデータベースの推奨事項を作成する際の特定のデータセットの欠如を考慮に入れることもできます。 ステークホルダー.
分析の専門研究のマスターは、確率論、統計モデリング、データの視覚化、予測分析についても学生に教えます。 リスク管理 ビジネス環境のコンテキストで、データアナリストとして将来に備えて準備します。 さらに、分析の修士号は、データアナリストの日常業務に必要なプログラミング言語、データベース言語、およびソフトウェアパッケージを学生に提供します。
データアナリスト
クエリに回答したり、問題を解決したりするために、データアナリストはデータセットを収集、クリーンアップ、および評価します。 ビジネス、金融、刑事司法、科学、医療、および政府は、それらが運営できる分野のほんの一部です。
企業は次の広告キャンペーンでどのようなタイプの顧客をターゲットにすべきでしょうか? 特定の病気に最もかかりやすい年齢層は? また、どのような行動パターンが金融詐欺に関連していますか? データ アナリストとして、このような質問に回答するよう求められる場合があります。
概要
データ アナリストは、一連のデータをふるいにかけてパターンを見つけ、予測を行い、企業がより良いビジネス上の意思決定を行うのに役立つ情報を抽出します。 データ アナリストとしてのキャリア パスは、主に雇用主によって決定されます。 ウォール街では、データ アナリストは大手投資銀行、ヘッジファンド、プライベート エクイティ会社で働いています。 彼らはまた、マーケティング、小売、ヘルスケア業界でも働いています。 一般に、データ アナリストはほとんどどこにでもいます。 それらはまた、巨大な保険会社、信用調査会社、テクノロジー企業、および実質的に他のあらゆる業界でも見られます。 Facebook や Google などの大手インターネット企業は、膨大な量のデータを分析しています。 これを達成するために、彼らは広告、内部分析、多くのユーザー調査など、さまざまな目的のために最高のデータ アナリストを何人か雇っています。
管理職は、アナリストが始めた最も典型的なキャリアルートです。 ファイナンシャル 投資銀行のような組織。 上司は、あなたが最高の採用グループのXNUMXつであることを証明した場合、次の一連の採用を指導できる人物としてあなたを見てくれます。 あなたが経営陣で自分自身を証明するならば、あなたは部門長または副社長としてのキャリアを見ているかもしれません。
データアナリストの仕事
データアナリストの肩書きには、多くの義務と責任が伴います。 データアナリストの責任を理解することは、データアナリストになるための最初のステップです。 以下は、データアナリストの最も一般的で期待される責任の一部です。
＃1。 目標を理解する
データアナリストは、何よりもまず、 組織の目的。 利用可能なリソースを評価し、ビジネスの状況を分析し、必要な情報を収集する必要があります。
＃2。 クエリ
リレーショナルからデータを取得、保存、操作、および取得するには データベースを追加しました MS SQL Server、Oracle DB、MySQLなどのデータアナリストは、複雑なSQLクエリとスクリプトを作成します。
＃3。 データマイニング
これはさまざまなソースから収集され、新しい情報を抽出するために構造化されています。 その結果、データモデルが作成され、システムの効率が向上します。
＃4。 データクレンジング
データアナリストの主な責任には、データのクリーニングとラングリングが含まれます。 最初に取得されたデータは頻繁にずさんで、欠落している番号が含まれています。 結果として、分析の準備をするためにデータをクリーンアップすることが重要です。
＃5。 データ調査
データの合理的な研究のために、データアナリストはコンピューター言語を含む分析的および統計的手法を使用します。
＃6。 データトレンドの解釈
データアナリストは、さまざまなツールとライブラリを使用して、大規模なデータセットの傾向とパターンを見つけます。 その結果、これまで知られていなかったビジネスの洞察が発見されました。
＃7。 要約レポートの準備
データアナリストは、データ視覚化テクノロジーを使用して要約レポートを作成します。 これらのレポートは、経営陣が情報に基づいた意思決定をタイムリーに行うのに役立ちます。
＃8。 他のチームとのコラボレーション
データアナリストは、管理チーム、開発チーム、およびデータサイエンティストと対話して、ビジネス要件の適切な実装を保証します。 また、プロセス改善の機会を把握します。
データアナリストのスキル
＃1。 データのクリーニングと準備
調査によると、データのクレンジングと準備は、データ専門家の時間の80％以上を占めています。 結果として、それはデータのキャリアに興味のある人にとって最も重要な才能かもしれません。
データ アナリストは、多くの場合、XNUMX つまたは複数のソースからデータを収集し、数値分析およびカテゴリ分析用に準備する必要があります。 データクレンジングには、結果をゆがめる可能性がある欠落データまたは不正確なデータへの対処も含まれます。
データクレンジングは必ずしも「セクシー」とは見なされませんが、問題解決の演習として取り組むと非常に楽しい場合があります。 いずれにせよ、それはほとんどのデータプロジェクトが始まる場所です。したがって、データアナリストとして働きたい場合は、それが持つ重要な能力です。
＃2。 データ分析と調査
データアナリストの能力のリストに「データ分析」を含めるのは奇妙に思えるかもしれません。 ただし、分析は開発する必要のある明確な才能です。
最も基本的なレベルでは、データ分析はビジネス上の質問やニーズをデータの問い合わせに変換することです。 その質問に対する答えを得るには、データを変換して評価する必要があります。
探索は、別のタイプのデータ分析です。 データ探索は、企業に役立つ可能性のあるデータの興味深い傾向や関係を探すプロセスです。
探索は特定のビジネス上の質問によって促されるかもしれませんが、それは単にガイドされていない可能性があります。 データのパターンとブリップを探すことで、会社がコストを削減したり開発したりする方法を見つけることができます。
＃3。 統計的知識
データアナリストにとって、確率と統計をしっかりと理解することは不可欠です。 この情報は、調査や調査をガイドするのに役立つだけでなく、使用しているデータを理解するのにも役立ちます。
統計を理解することは、分析の妥当性を保証し、頻繁な誤謬や論理的な欠陥を回避するのにも役立ちます。
必要な統計知識のレベルは、あなたの職業のニーズとあなたが扱うデータに基づいて異なります。 もしあなたの ビジネス 確率論的分析に依存しています。たとえば、そうでない場合よりも、これらのトピックをはるかに深く理解する必要があります。
＃4。 データ視覚化の作成
データの視覚化により、データの傾向とパターンを簡単に理解できます。 人間は視覚的な存在であり、ほとんどの個人は、データの大規模なスプレッドシートから意味のある洞察を引き出すことができません。 データと調査結果をグラフィカルに説明するために、データアナリストとしてプロットとチャートを作成できる必要があります。
これには、他の人がデータを理解するのに役立つ、明確で視覚的に魅力的なチャートを作成することが含まれます。 また、理解しにくいもの（円グラフなど）や誤解を招く可能性のあるもの（軸の値の操作など）に近づかないようにする必要があります。
データアナリストは良いキャリアですか?
熟練した技術を持つデータ アナリストは、世界中で最も需要の高いスペシャリストの XNUMX 人です。 エントリーレベルのデータアナリストでさえ、サービスに対する需要が高く、このポジションの職務を効果的に遂行する資格のある候補者が不足しているため、非常に高い賃金とさまざまな魅力的な福利厚生を手に入れることができます。
データ アナリストとデータ サイエンティストの両方が、今後数年間で平均以上の仕事の成長を遂げると予想されるため、どちらのキャリア パスを選択するかを決定しようとしている場合は、このことを念頭に置いてください。 OによるとNET オンライン (ONET) によると、データ アナリストの雇用見通しは非常に良好です。 2020 年から 2030 年の間に、データ アナリストの雇用数は 15% 増加すると予想されています。 データ アナリストが通常稼ぐ金額は、彼らが働いているセクターと雇用主の場所によって決まります。 O*NET によると、データ アナリストは 98,230 年以降、平均で約 2020 ドルの年収を獲得しています。
データアナリストとして働くのは難しいですか?
データ分析は「ハード」スキルでも「ソフト」スキルでもありません。 むしろ、「ハード」と「ソフト」の両方のスキルを組み合わせたプロセスです。 Python などのプログラミング言語、Excel などのデータベース ツール、Tableau などのデータ視覚化ツールは、データ アナリストが持つべき技術的能力の例です。
データ アナリストになるには何を学ぶべきですか?
データ アナリストは、日常的にさまざまなツールにアクセスできます。 一部のデータ アナリストは、ビジネス インテリジェンス用に設計されたソフトウェアを利用しています。 また、Python、R、Excel、Tableau などのプログラミング言語やツールを使用する人もいます。これらはそれぞれ、さまざまな統計および視覚化ライブラリを自由に使用できます。 その他の能力には、創造的かつ分析的に考える能力、効果的にコミュニケーションをとる能力、データベースを照会する能力、データをマイニングしてクリーニングする能力、およびデータをクリーニングする能力が含まれます。
データアナリストの給与
データをより良いデータ主導のビジネス上の意思決定に変換するために、データアナリストは数学的および分析的な方法論を利用します。 企業が利用できるデータの量が増えるにつれて、データを処理して理解する資格のあるデータアナリストの需要が高まっています。 データアナリストは通常、彼らの仕事に対して十分な報酬を受け取っています。
この記事では、データアナリストが平均してどれだけの量を稼ぐか、また、経験、業界、場所、役職などのいくつかの要因がデータアナリストの収入にどのように影響するかを学びます。 また、データアナリストとしてのキャリアを開始または前進させることに関心がある場合は、収益の可能性を高めるためのいくつかのテクニックについても説明します。
＃1。 データアナリストの平均給与はいくらですか?
求人情報サイト Glassdoor によると、2021 年 68,583 月の米国のデータ アナリストの平均基本給は 2023 ドルで、86,200 年には増加する可能性があります。米国ビューローによると、データ アナリストの年間収入の中央値は 103,250 ドルです。人事コンサルティング会社のロバート・ハーフによると、データアナリストの中間給与は56,310ドルです。 範囲は異なりますが、これらの給与見積もりはそれぞれ、米国の平均年収である XNUMX ドルよりもはるかに高くなっています。 さらに、データ アナリストとしての収入は、さまざまな要因によって影響を受けます。 これらの要因のいくつかをさらに詳しく見てみましょう。
＃2。 経験別データアナリスト給与
あなたの経験の量はあなたの収入に影響を与えるかもしれない最も重要な側面の2,500つです。 一般に、データアナリストとして長く働くほど、給与は高くなります。 Glassdoorによると、5,800年からXNUMX年の経験では、基本給が年間XNUMXドル増加する可能性があり、XNUMX年からXNUMX年では、年間XNUMXドルの増加になる可能性があります。
引き受ける 指導的地位 あなたがより多くのお金を稼ぐのを助けることができます。 Glassdoorによると、米国の分析マネージャーは年間平均$ 119,526を稼ぎ、分析ディレクターは年間平均$150,558を稼いでいます。
＃3。 業界別のデータ アナリストの給与
データ分析は、より良いビジネス上の意思決定を行うために、ほぼすべての業界で使用される可能性があります。 ただし、あなたが働くことを選択した業界はあなたの報酬に影響を与える可能性があります。 データスペシャリストの需要が最も高い業界は、平均して最も多く支払う業界でもあります。
The Quant Crunchによると、データサイエンス機能、金融と保険、専門的、科学的、技術的サービス、情報技術、管理、製造の需要に関するIBMのレポートは、データ求人のXNUMX分のXNUMX以上を占めています。
＃4。 場所別のデータアナリストの給与
あなたが住んでいる地域は、その量に大きな影響を与える可能性があります お金 あなたはデータアナリストとして作ることができます。 サンフランシスコ、ニューヨーク、ボストン、または ワシントンD.C. 通常、より高い賃金 (およびより高い生活費) に関連付けられています。 地理的に分散した従業員 (リモート ワーカーを含む) を雇用する組織が増えるにつれて、資格だけではなく、勤務場所に応じて場所に基づいた給与を提供することが一般的になりつつあります。
データアナリストの職場とは？
データを分析する能力は需要が高く、企業部門と政府部門の両方でエキサイティングなキャリアにつながる可能性があります。 考えられるほぼすべての分野でデータ分析が必要です。 販売、マーケティング、およびヘルスケアの分野は、これらの個人が一度に利用できるポジションが最も多い傾向があります。
ほとんどのデータ アナリストはチームで作業し、多くの作業はコンピューターで行われます。 ただし、収集される情報によっては、一部のタスクでは中央の場所に物理的に存在する必要がある場合があります。
通常、データ アナリストの週の勤務時間は 9 時から 5 時ですが、特に差し迫ったプロジェクトや締め切りが関係している場合は、週末に余分な労力を費やす必要がある場合があります。
経験のないデータアナリストとしての仕事を得るにはどうすればよいですか?
初心者レベルのデータ アナリストのポジションでさえ、候補者が関連する実務経験を必要とする場合があります。 ただし、データ アナリストの職に就いたことがなくても、データの扱い方を学ぶことはできます。 実世界のデータ収集と分析を伴うプロジェクトは、今日の学位、認定、およびオンライン教育プログラムでは一般的になっています。 インターネットには、独学 (およびポートフォリオの構築) を行う場合に実践的な練習に使用できる無料のデータ セットがあふれています。 を
データアナリストになるにはどのくらいかかりますか?
データ アナリストとしての資格を得るまでにかかる時間は、出発点、新しいスキルを習得するためのアプローチ、および求めるポジションの性質によって異なります。 ただし、予想よりも時間がかかる場合があります。 Coursera の 2023 Global Skills Report によると、約 64 時間の学習で、データ アナリストとしての初級レベルのポジションに必要な知識を習得できます。 Google Data Analytics または IBM Data Analyst Professional Certificate プログラムのコースワークを XNUMX か月未満で完了することができます。
データアナリストの履歴書
最高のデータサイエンスの履歴書を書くことになると、あなたは最も小さなことにも注意を払う必要があります。 最高のデータサイエンティストの履歴書を作成し始めるための最良の方法は何ですか？
よく知られている逆年代順の履歴書形式を利用してください。 この形式のデータサイエンス履歴書は、あなたの能力と経験を強調しています。
HR統計調査によると、採用担当マネージャーは通常、各履歴書をXNUMX秒間だけ見ます。 良いだけでは十分ではありません。 データサイエンティストの履歴書サンプルは優れている必要があります。
データアナリストの職務経歴書では、読みやすい小見出し、空白、明確で読みやすい書体を使用してください。
データアナリストの履歴書サンプルをPDFとして保存することは、一般的なアドバイスです。 これによりフォーマットが保持され、ジョブマネージャーはデータサイエンティストの履歴書を簡単に理解できます。
データ アナリストになるために必要なことは何ですか?
エントリーレベルのデータアナリストの仕事の大部分は、候補者が学士号以上を持っている必要があります. データ分析、数学、金融、経済学、コンピューター サイエンスはすべて、学問の専門分野として考えられる選択肢です。 データ分析、データサイエンス、またはビジネス分析の修士号プログラムを修了すると、より高い給与で新しい雇用の見通しを得ることができる場合があります。
データアナリストの仕事を募集している企業は?
Election Systems & Software、Uline、Northrop Grumman、Connect-to-Talk、LLC、Wolfe Eye Clinic、People's Care/Redwood Family Care Network、MidFirst Bank、Broadcast Music、Inc.、Millstone Medical Outsourcing、Intellistars ABA などの企業は現在、データ アナリストの職に就く資格のある候補者にとって、市場で最も活発な雇用主の XNUMX つです。
データ アナリストの仕事を見つけるには、Glassdoor で何を検索すればよいですか?
データ分析の分野で仕事を探していた人々は、データ スペシャリスト、データ サイエンティスト、ビジネス アナリスト、セールス アナリスト、データベース アナリスト、アプリケーション アナリスト、SQL アナリスト、データ サイエンス、統計アナリスト、タブロー開発者の分野でも機会を探していました。 検索結果がほとんどない場合は、クエリの範囲を広げてみてください。 探しているものとは関係のない結果が得られた場合は、より限定された特定のキーワードで検索してみてください。
よくある質問
データアナリストはストレスの多い仕事ですか？
データ分析はストレスの多い仕事です。 複数の理由がありますが、リストの上位にあるのは、大量の作業、厳しい期限、および複数のソースと管理レベルからの作業要求です。
3か月でデータアナリストになることはできますか？
そこでキャリアをスタートさせれば、大企業のXNUMXつにたどり着くことができます。また、独自のデータサイエンスビジネスを始めることもできます。 このカリキュラムをXNUMXか月に分割しました
データアナリストはコードを作成しますか？
一部のデータアナリストは日常業務でコードを使用しますが、通常は必要ないか、会社のデータをクリーンアップして正規化するための基本的な理解のみが必要です。
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