De term "data-analist" heeft aan populariteit gewonnen als gevolg van de toename van het genereren van gegevens. Er zijn echter een aantal essentiële vaardigheden voor data-analisten en een paar procedures die moeten worden gevolgd om een data-analist te worden. In dit artikel over hoe je een data-analist kunt worden, leer je alles wat je moet weten over hoe je een data-analist kunt worden, salaris, baan, cv en alles wat je moet weten.
Wat is Analytics?
Analytics combineert theorie en praktijk om gegevensgestuurde inzichten te vinden en te communiceren die managers, belanghebbenden en andere leidinggevenden helpen betere beslissingen te nemen in hun organisaties. Ervaren data-analisten denken na over hun werk in een grotere context, zowel binnen hun afstand en in het licht van externe variabelen. Analisten kunnen ook rekening houden met het concurrentieklimaat, interne en externe bedrijfsbelangen en het ontbreken van specifieke datasets bij het doen van op data gebaseerde aanbevelingen aan stakeholders.
Een Master of Professional Studies in Analytics leert studenten ook over waarschijnlijkheidstheorie, statistische modellering, datavisualisatie en voorspellende analyse risicobeheer in de context van een zakelijke omgeving, hen voorbereiden op een toekomst als data-analist. Bovendien biedt een masterdiploma in analyse studenten de programmeertalen, databasetalen en softwarepakketten die nodig zijn voor het dagelijkse werk van een data-analist.
Data Analyst
Om een vraag te beantwoorden of een probleem op te lossen, verzamelt, zuivert en evalueert een data-analist datasets. Zaken, financiën, strafrecht, wetenschap, medisch en overheid zijn slechts enkele van de gebieden waarop ze kunnen opereren.
Op welke soorten klanten moet een bedrijf zich richten in zijn volgende reclamecampagne? Welke leeftijdsgroep is het meest vatbaar voor een bepaalde ziekte? En welke gedragspatronen zijn gekoppeld aan financiële fraude? Als data-analist wordt u mogelijk gevraagd om op dit soort vragen te reageren.
Overzicht
Gegevensanalisten doorzoeken hoeveelheden gegevens om patronen en projecties te vinden en informatie te extraheren die hun bedrijven zal helpen betere zakelijke beslissingen te nemen. Als data-analist wordt je carrièrepad grotendeels bepaald door je werkgever. Op Wall Street werken data-analisten voor grote investeringsbanken, hedgefondsen en private-equityfirma's. Ze werken ook in marketing, detailhandel en de gezondheidszorg. Over het algemeen zijn data-analisten bijna overal te vinden. Ze zijn ook te vinden in grote verzekeringsmaatschappijen, kredietbureaus, technologische bedrijven en vrijwel elke andere branche. Grote internetbedrijven als Facebook en Google analyseren enorme hoeveelheden data. Om dit te bereiken, huren ze een aantal van de beste data-analisten in voor een aantal doeleinden, waaronder reclame, interne analyse en veel gebruikersonderzoek.
Het managementtraject is de meest typische loopbaanroute voor analisten die beginnen in financieel organisaties zoals investeringsbanken. Uw supervisors zullen naar u kijken als iemand die de volgende aanwervingen kan begeleiden als u laat zien dat u tot de beste van uw verhuurgroep behoort. Je zou kunnen kijken naar een carrière als afdelingshoofd of vice-president als je jezelf bewijst in het management.
Data analist baan
De titel van data-analist brengt een hele reeks taken en verantwoordelijkheden met zich mee. Inzicht in de verantwoordelijkheden van een data-analist is de eerste stap om er een te worden! Hieronder volgen enkele van de meest voorkomende en verwachte verantwoordelijkheden van een data-analist:
#1. Het doel begrijpen
Een data-analist moet eerst en vooral de organisatie's doel. Ze moeten de beschikbare middelen evalueren, de bedrijfssituatie analyseren en de nodige informatie verzamelen.
#2. Opvragen
Gegevens verzamelen, opslaan, manipuleren en ophalen uit relationele databanken zoals MS SQL Server, Oracle DB en MySQL, construeren data-analisten complexe SQL-query's en scripts.
#3. Datamining
Dit wordt verzameld uit verschillende bronnen en gestructureerd om nieuwe informatie te extraheren. Hierdoor ontstaan datamodellen en wordt de efficiëntie van het systeem verbeterd.
#4. Data-opschoning
De primaire verantwoordelijkheden van een data-analist zijn onder meer het opschonen van gegevens en ruzie maken. Aanvankelijk verkregen gegevens zijn vaak slordig en bevatten ontbrekende nummers. Daarom is het van cruciaal belang om de gegevens op te schonen om ze voor te bereiden op analyse.
#5. Gegevens onderzoeken
Voor een rationele studie van data gebruiken data-analisten analytische en statistische technieken, waaronder computertalen.
#6. Gegevenstrends interpreteren
Data-analisten gebruiken verschillende tools en bibliotheken om trends en patronen in grote datasets te vinden. Met als resultaat de ontdekking van voorheen onbekende zakelijke inzichten.
#7. Samenvattende rapporten voorbereiden
Gegevensanalisten gebruiken technologieën voor gegevensvisualisatie om samenvattende rapporten te maken. Deze rapporten helpen het executive team om tijdig geïnformeerde beslissingen te nemen.
#8. Samenwerken met andere teams
Data-analisten werken samen met het managementteam, het ontwikkelingsteam en datawetenschappers om de juiste implementatie van zakelijke vereisten te garanderen. Zoek ook naar mogelijkheden voor procesverbetering.
Vaardigheden in data-analist
#1. Gegevens opschonen en voorbereiden
Volgens studies is het opschonen en voorbereiden van data goed voor meer dan 80% van de tijd van dataprofessionals. Als gevolg hiervan is het misschien wel het belangrijkste talent voor iedereen die geïnteresseerd is in een carrière in data.
Een data-analist zal vaak gegevens uit een of meer bronnen moeten verzamelen en voorbereiden voor numerieke en categorische analyse. Gegevens opschonen omvat ook het omgaan met ontbrekende of onjuiste gegevens die uw resultaten kunnen vertekenen.
Hoewel het opschonen van gegevens niet altijd als 'sexy' wordt beschouwd, kan het erg leuk zijn als het wordt benaderd als een probleemoplossende oefening. Het is in ieder geval waar de meeste dataprojecten beginnen, daarom is het een belangrijke vaardigheid om te hebben als je als data-analist wilt werken.
#2. Gegevensanalyse en -exploratie
Het kan vreemd lijken om "data-analyse" op te nemen in een lijst met mogelijkheden voor data-analisten. Analyse is echter een duidelijk talent dat moet worden ontwikkeld.
Op het meest basale niveau is data-analyse het omzetten van een zakelijke vraag of behoefte in een data-onderzoek. Om een antwoord op die vraag te krijgen, moet u gegevens transformeren en evalueren.
Exploratie is een ander type data-analyse. Gegevensverkenning is het proces van het zoeken naar intrigerende trends of relaties in gegevens die nuttig kunnen zijn voor een bedrijf.
Verkenning kan worden ingegeven door een specifieke zakelijke vraag, maar het kan ook gewoon ongericht zijn. Door te zoeken naar patronen en blips in de data, kun je een manier ontdekken waarop het bedrijf kosten kan besparen of ontwikkelen!
#3. Statistische kennis
Een goed begrip van waarschijnlijkheid en statistiek is essentieel voor data-analisten. Deze informatie zal u helpen bij het begeleiden van uw onderzoek en onderzoek, evenals bij het begrijpen van de gegevens waarmee u werkt.
Het begrijpen van statistieken zal u ook helpen om de validiteit van uw analyse te verzekeren en frequente drogredenen en logische fouten te vermijden.
Het benodigde niveau van statistische kennis hangt af van de behoeften van uw beroep en de gegevens waarmee u gaat werken. Als jouw bedrijfsdeskundigen afhankelijk is van probabilistische analyse, hebt u bijvoorbeeld een veel dieper begrip van die onderwerpen nodig dan anders.
#4. Gegevensvisualisaties maken
Gegevensvisualisaties maken het gemakkelijker om trends en patronen in gegevens te begrijpen. Mensen zijn visuele wezens en de meeste mensen zullen geen zinvol inzicht kunnen ontlenen aan een enorme spreadsheet met gegevens. Als data-analist moet u grafieken en grafieken kunnen maken om uw gegevens en bevindingen grafisch uit te leggen.
Dit houdt in dat er duidelijke, visueel aantrekkelijke grafieken worden ontwikkeld die anderen zullen helpen de gegevens te begrijpen. Het houdt ook in dat u wegblijft van dingen die ofwel moeilijk te begrijpen zijn (zoals cirkeldiagrammen) of misleidend kunnen zijn (zoals het manipuleren van aswaarden).
Is data-analist een goede carrière?
Data-analisten die bedreven zijn in hun vak behoren tot de meest gevraagde specialisten over de hele wereld. Zelfs data-analisten op instapniveau kunnen extreem hoge lonen en een verscheidenheid aan aantrekkelijke voordelen krijgen vanwege de grote vraag naar hun diensten en de schaarste aan kandidaten die gekwalificeerd zijn om de taken van deze functie effectief uit te voeren.
Zowel data-analisten als datawetenschappers zullen naar verwachting de komende jaren een bovengemiddelde banengroei zien, dus houd hier rekening mee als u probeert te beslissen welk carrièrepad u wilt kiezen. Volgens ONET Online (ONET), is de werkgelegenheidsprognose voor data-analisten zeer gunstig. Tussen 2020 en 2030 groeit het aantal banen voor data-analisten naar verwachting met 15%. De hoeveelheid geld die data-analisten normaal gesproken verdienen, wordt bepaald door de sector waarin ze werken en de locatie van hun werkgever. Volgens O*NET verdienden data-analisten vanaf het jaar 98,230 gemiddeld een jaarloon van ongeveer $ 2020.
Is het uitdagend om als data-analist te werken?
Data-analyse is geen "harde" vaardigheid noch een "zachte" vaardigheid; het is eerder een proces dat een combinatie van zowel "harde" als "zachte" vaardigheden omvat. Programmeertalen zoals Python, databasetools zoals Excel en datavisualisatietools zoals Tableau zijn enkele voorbeelden van de technische vaardigheden waarover een data-analist moet beschikken.
Wat moet ik leren om data-analist te worden?
Data-analisten hebben dagelijks toegang tot een groot aantal tools. Sommige data-analisten maken gebruik van software die is ontworpen voor business intelligence. Anderen kunnen programmeertalen en tools gebruiken, zoals Python, R, Excel en Tableau, die elk een verscheidenheid aan statistische en visualisatiebibliotheken tot hun beschikking hebben. Andere vaardigheden zijn onder meer het vermogen om creatief en analytisch te denken, effectief te communiceren, databases te doorzoeken, gegevens te delven en op te schonen, en gegevens op te schonen.
Salaris data analist
Om gegevens te vertalen in betere gegevensgestuurde zakelijke beslissingen, gebruiken gegevensanalisten wiskundige en analytische methoden. De vraag naar gekwalificeerde gegevensanalisten om gegevens te verwerken en te begrijpen, groeit naarmate de hoeveelheid gegevens die voor bedrijven beschikbaar is, groeit. Data-analisten worden doorgaans goed vergoed voor hun werk.
In dit artikel leest u hoeveel data-analisten gemiddeld verdienen en hoe verschillende factoren, zoals ervaring, branche, locatie en functietitel, van invloed kunnen zijn op uw inkomen als data-analist. We zullen ook enkele technieken bespreken om uw verdienpotentieel te vergroten als u geïnteresseerd bent in het starten of uitbreiden van uw carrière als data-analist.
#1. Wat is het salaris van een gemiddelde data-analist?
Volgens de vacaturesite Glassdoor zal het gemiddelde basissalaris voor een data-analist in de Verenigde Staten in juni 2021 $ 68,583 zijn, wat in 2023 mogelijk zal stijgen. Het gemiddelde jaarinkomen voor een data-analist is $ 86,200, volgens het Amerikaanse Bureau van Labor Statistics, terwijl het gemiddelde salaris voor een data-analist $ 103,250 is, volgens HR-adviesbureau Robert Half. Hoewel het bereik varieert, is elk van deze loonschattingen veel hoger dan het gemiddelde jaarsalaris in de Verenigde Staten, dat $ 56,310 is. Daarnaast wordt je inkomen als data-analist door een aantal zaken beïnvloed. Laten we een paar van deze factoren in meer detail bekijken.
#2. Data Analist Salaris naar Ervaring
Uw hoeveelheid ervaring is een van de belangrijkste aspecten die uw inkomen kunnen beïnvloeden. Over het algemeen geldt dat hoe langer je als data-analist werkt, hoe hoger je salaris zal zijn. Volgens Glassdoor kan vier tot zes jaar ervaring resulteren in een verhoging van het basissalaris van $ 2,500 per jaar, terwijl zeven tot negen jaar kan leiden tot een verhoging van $ 5,800 per jaar.
Aannemen van een leiderspositie kan u helpen meer geld te verdienen. Volgens Glassdoor verdienen analytics-managers in de Verenigde Staten gemiddeld $ 119,526 per jaar, terwijl analytics-directeuren $ 150,558 per jaar verdienen.
#3. Salaris voor data-analist per branche
Gegevensanalyse kan in bijna elke branche worden gebruikt om betere zakelijke beslissingen te nemen. De branche waarin u ervoor kiest om te werken, kan echter van invloed zijn op uw vergoeding. De sectoren met de meeste vraag naar dataspecialisten betalen ook gemiddeld het meest.
Volgens The Quant Crunch is een IBM-rapport over de vraag naar datawetenschapscapaciteiten, financiën en verzekeringen, professionele, wetenschappelijke en technische diensten, informatietechnologie, management en productie goed voor meer dan driekwart van de vacatures op het gebied van data.
#4. Salaris voor data-analist per locatie
Het gebied waarin u woont, kan een aanzienlijke invloed hebben op hoeveel geld je kunt maken als data analist. Werken in een grote metropool zoals San Francisco, New York, Boston of Washington, DC wordt meestal geassocieerd met een hoger loon (evenals hogere kosten van levensonderhoud). Naarmate meer organisaties een geografisch verspreid personeelsbestand in dienst hebben (inclusief externe werknemers), wordt het voor hen gebruikelijker om locatiegebaseerde salarissen aan te bieden die afhankelijk zijn van waar u werkt in plaats van alleen uw kwalificaties.
Hoe ziet de werkplek van een data-analist eruit?
Er is veel vraag naar het vermogen om gegevens te analyseren en dit kan leiden tot spannende carrières in zowel het bedrijfsleven als de overheid. Bijna elk denkbaar gebied heeft behoefte aan data-analyse; de disciplines verkoop, marketing en gezondheidszorg hebben op elk moment de meeste vacatures voor deze personen.
De meeste data-analisten werken in teams en veel van het werk wordt op de computer gedaan. Afhankelijk van de informatie die wordt verzameld, kunnen sommige taken echter fysieke aanwezigheid op een centrale locatie vereisen.
Doorgaans bestaat de werkweek van een data-analist uit 9 tot 5, maar het kan nodig zijn om extra inspanningen te leveren in het weekend als het om een bijzonder dringend project of deadline gaat.
Hoe krijg ik een baan als data-analist zonder ervaring?
Er zijn momenten waarop zelfs data-analisten op instapniveau vereisen dat kandidaten relevante werkervaring hebben. Maar ook als je nog niet eerder een functie als data-analist hebt vervuld, kun je leren omgaan met data. Projecten waarbij gegevens uit de echte wereld worden verzameld en geanalyseerd, zijn gemeengoed in de huidige programma's voor diploma's, certificeringen en online onderwijs. Het internet staat vol met gratis datasets die je kunt gebruiken om wat praktijkervaring op te doen als je aan zelfstudie doet (en je portfolio opbouwt).
Hoe lang duurt het om data-analist te worden?
Hoe lang het duurt voordat je gekwalificeerd bent voor een functie als data-analist, hangt af van je startpunt, je benadering van het aanleren van nieuwe vaardigheden en de aard van de functie die je zoekt. Het kan echter minder tijd kosten dan u verwacht. Volgens het Global Skills Report 2023 van Coursera kun je in ongeveer 64 uur studie de kennis opdoen die nodig is voor een instapfunctie als data-analist. Het is mogelijk om de cursussen voor het Google Data Analytics- of IBM Data Analyst Professional Certificate-programma in minder dan zes maanden te voltooien.
CV data analist
Als het gaat om het schrijven van de beste data science-cv, moet je aandacht besteden aan zelfs de kleinste dingen. Wat is de beste manier om te beginnen met het maken van het beste cv voor datawetenschappers?
Maak gebruik van het bekende omgekeerd-chronologische cv-formaat. Deze vorm van data science-cv benadrukt uw capaciteiten en ervaring.
Volgens ons onderzoek naar HR-statistieken kijken wervingsmanagers doorgaans slechts zeven seconden naar elk cv. Het is niet genoeg om goed te zijn. Je cv-voorbeeld voor een datawetenschapper moet uitstekend zijn.
Zorg ervoor dat u in uw professionele cv voor een data-analist gemakkelijk leesbare ondertitels, witruimte en duidelijke, leesbare lettertypen gebruikt.
Het opslaan van uw cv-voorbeeld van uw data-analist als pdf is een algemeen advies. Hierdoor blijft uw opmaak behouden, waardoor de jobmanager uw cv van datawetenschappers gemakkelijk kan begrijpen.
Wat heb je nodig om data-analist te worden?
Voor de meeste vacatures voor data-analisten op instapniveau moeten kandidaten een bachelordiploma of hoger hebben. Data-analyse, wiskunde, financiën, economie en informatica zijn allemaal mogelijke keuzes voor academische specialisaties. De afronding van een masteropleiding in data-analyse, data science of business analytics kan het mogelijk maken om nieuwe kansen op werk te krijgen met hogere salarissen.
Welke bedrijven zoeken data-analisten?
Bedrijven zoals Election Systems & Software, Uline, Northrop Grumman, Connec-to-Talk, LLC, Wolfe Eye Clinic, People's Care/Redwood Family Care Network, MidFirst Bank, Broadcast Music, Inc., Millstone Medical Outsourcing, Intellistars ABA zijn momenteel een van de meest actieve werkgevers op de markt voor gekwalificeerde kandidaten om data-analistposities in te vullen.
Wat moet ik zoeken op Glassdoor om vacatures voor Data Analyst te vinden?
Mensen die werk zochten op het gebied van data-analyse, zochten ook naar kansen op het gebied van dataspecialist, datawetenschapper, bedrijfsanalist, verkoopanalist, database-analist, applicatie-analist, SQL-analist, datawetenschap, statistisch analist en tableau-ontwikkelaar. Als uw zoekopdracht weinig resultaten oplevert, kunt u proberen de reikwijdte van uw zoekopdracht uit te breiden. Als u resultaten krijgt die niet gerelateerd zijn aan wat u zoekt, probeer dan te zoeken met een meer beperkt en specifiek trefwoord.
FAQ
Is data-analist een stressvolle baan?
Data-analyse is een stressvolle baan. Hoewel er meerdere redenen zijn, staat het grote werkvolume, strakke deadlines en werkverzoeken van meerdere bronnen en managementniveaus hoog op de lijst.
Kan ik in 3 maanden data-analist worden?
Als je daar je carrière begint, kun je je opwerken naar een van de grotere bedrijven of zelfs je eigen datawetenschapsbedrijf starten. Ik heb dit leerplan opgedeeld in drie maanden
Coderen data-analisten?
Sommige data-analisten gebruiken code in hun dagelijkse taken, maar het is meestal niet vereist of vereist slechts een basiskennis om de gegevens van een bedrijf op te schonen en te normaliseren.
Gerelateerde artikelen
