6 redenen om een carrière als data-analist te overwegen
Gemengde Berichten / / August 29, 2023
Wat is data-analyse
Elke dag mensen creëren 3,5 biljoen bytes aan verschillende informatie. Dit is informatie over transacties en betalingen, paginabewegingen, statistieken over foto- en videoweergaven in sociale netwerken en nog veel meer.
Analytics zoekt naar trends en patronen in enorme datasets.
Dankzij dit wordt het gebruikersgedrag begrijpelijker en dit opent mogelijkheden voor een betere interactie met het publiek. Met behulp van analyses kan de eigenaar van een online winkel bijvoorbeeld zien in welk stadium klanten afzien van een aankoop, de reden begrijpen en het probleem oplossen. En de online publicatie zal controleren welke artikelen gebruikers nooit tot het einde lezen en het inhoudsplan opnieuw opbouwen.
Analytics wordt uitgevoerd door verschillende professionals:
- Bedrijfsanalist. Verzamelt de eisen van de klant voor het product en vertaalt deze in een voor ingenieurs begrijpelijke taal. De taak van zo'n specialist is om het bedrijf van de klant te analyseren, problemen te vinden en een concept voor hun oplossing voor te stellen. Daarnaast kun je in een groot bedrijf werken en interne processen opbouwen, bijvoorbeeld helpen bij het opstellen van een verkoopplan.
- Systeem analist. Ontwikkelt softwarevereisten. Daarnaast communiceert hij met de klant en bestudeert hij de markt. Maar in tegenstelling tot een bedrijfsanalist besluit hij niet wat er moet gebeuren, maar hoe. Het schrijft bijvoorbeeld technische eisen voor ontwikkelaars voor.
- Specialist op het gebied van datawetenschappers. Met behulp van machine learning-algoritmen verwerkt het grote hoeveelheden informatie die niet handmatig kan worden geanalyseerd. Hij kan een wiskundig model bouwen dat hem zal helpen begrijpen hoe hij de logistiek van een transportbedrijf kan verbeteren, of kan suggereren welke producten volgend seizoen populair zullen zijn.
- Data-analist. Zoekt en interpreteert patronen in data-arrays om waardevolle inzichten voor het bedrijf te verkrijgen. In tegenstelling tot een datawetenschapper analyseert hij het gedrag uit het verleden van gebruikers of klanten.
Als cijfers en data je aanspreken, is een carrière in de analyse wellicht iets voor jou. Om de specialiteiten in detail te begrijpen en te begrijpen wat u leuker vindt, zal de gratis Yandex Practicum-cursus helpenWelk beroep te kiezen in data-analyse». In de lessen leer je welke verschillende gebieden van analytics studeren en welke vaardigheden nodig zijn voor werk. De materialen zullen nuttig zijn voor zowel beginners als voor degenen die al op het gebied van IT werken en de wereld van data beter willen begrijpen. Je ziet waar specialisten regelmatig mee te maken krijgen op projecten en je luistert naar de verhalen van degenen die een carrière hebben weten op te bouwen.
Begin met lerenWaarom je je op het gebied van analytics zou moeten verdiepen
1. De vraag naar analytics groeit
Bedrijven evolueren en genereren steeds meer data. Vandaag zijn er al ongeveer 16.000 vacatures op het HeadHunter-portaal geplaatst voor data-analisten en 5.000 vacatures - voor bedrijfsanalisten. Maar de behoefte aan specialisten die weten hoe ze met informatie moeten werken zal groeien.
Experts verwachtendat in 2029 de waarde van de mondiale markt voor big data-analyse 655 miljard dollar zal bedragen, terwijl deze in 2021 241 miljard dollar bedroeg. Tegen 2026 op dit gebied zal verschijnen ongeveer 11,5 miljoen banen. Niet alleen datawetenschappers zullen zich goed voelen. De business intelligence-markt is dat bijvoorbeeld ook zal toenemen van $89 miljard in 2023 naar $131 miljard in 2028.
2. Deze professionals worden bovengemiddeld betaald.
Gemiddeld salaris van de Russen is 40 duizend roebel. Meest aanbod in Moskou en Sint-Petersburg - respectievelijk 62,5 en 55 duizend. De inkomsten in de IT zijn hoger. In de eerste helft van business intelligence ontvangen gemiddeld 120 duizend roebel. Data-analisten - 130 duizend. En systeemanalisten kregen 174 duizend roebel betaald.
De salarissen van specifieke specialisten in verschillende regio’s kunnen variëren. Bijvoorbeeld in Moskou-analisten verdienen gemiddeld 170 duizend roebel, in kleinere steden - 130 duizend. Daarnaast is ervaring belangrijk: een beginner hoeft nauwelijks meteen op een hoog inkomen te rekenen.
Bij het kiezen van een beroep is het belangrijk om niet alleen te focussen op de gewenste aantallen op de loonlijst, maar ook op de mate van concurrentie. De vraag naar datawetenschappers kan bijvoorbeeld zelfs stijgen overschrijden aanbod. Tegelijkertijd hebben professionals op dit gebied een sterke kennis van wiskunde en programmeren nodig.
3. Je kunt niet alleen bij IT-bedrijven werken
In veel niches – van onderwijs tot handel – zijn analisten nodig. Bovendien wordt big data zelfs binnen dezelfde sector op verschillende manieren gebruikt. Laten we bijvoorbeeld medicijnen nemen. U kunt een routineprobleem oplossen en voorspellen hoeveel cliënten dit weekend de kliniek zullen bezoeken. En u kunt duizenden casuïstiek naar het neurale netwerk uploaden en de diagnostiek wereldwijd verbeteren met behulp van kunstmatige intelligentie. Banken gebruiken analytics om individuele aanbiedingen aan klanten te doen en overmacht te voorspellen. Zelfs in de landbouw zijn gegevens nodig. Laten we zeggen dat een datawetenschapper neurale netwerken kan trainen waarmee boeren de bodem kunnen monitoren en gewasziekten kunnen detecteren. Deze diversiteit geeft de analist de vrijheid om te kiezen of hij zich op één sector wil concentreren of verschillende sectoren wil proberen.
4. De sfeer zal zich ontwikkelen en specialisten zullen meegroeien
Zelfs zo’n tien jaar geleden spraken alleen professionals over machine learning. Tegenwoordig lijkt het erop dat er geen week voorbijgaat zonder nieuws over neurale netwerken. Er zit altijd wel iets innovatiefs in de IT. Nu zijn big data bijvoorbeeld ‘verweven’ met andere technologieën: virtuele en augmented reality. En deze symbiose bestaat niet alleen in de entertainmentindustrie – er zijn startups die VR en AR ontwikkelen in de geneeskunde, het onderwijs en zelfs in de zware industrie. En in de toekomst zal het in Data Science mogelijk zijn toepassen Quantum computing is een nieuwe technologie die gebruik maakt van de principes van de kwantummechanica.
Daarom zullen degenen die een veelgevraagde specialist willen blijven, regelmatig nieuwe dingen moeten leren en hun vaardigheden moeten verbeteren.
5. Het vinden van comfortabele werkomstandigheden
Bijna de helft van de Russen geeft de voorkeur aan een hybride werkvorm waarmee je kantoorwerk en werken op afstand kunt combineren. Nog eens 21% wil alleen op afstand werken. Deze keuze is gemakkelijk te begrijpen: thuis kunt u de werkplek aanpassen en niet worden afgeleid door de gesprekken van collega's. Bovendien vergroot volledig werken op afstand de werkgelegenheid. U kunt bijvoorbeeld in een kleine stad wonen en voor een bedrijf in de hoofdstad werken. Het externe formaat is niet in alle gebieden beschikbaar, maar analyse is zo'n optie.
Omscholen voor een nieuw beroep gaat overigens ook op afstand en relatief snel. Veel cursussen duren anderhalf jaar. Tegelijkertijd kan opleiding worden gecombineerd met oud werk.
6. Er is vrijwel onbeperkte groei mogelijk in het vak
De carrière van een analist kan zich in verschillende richtingen ontwikkelen en hangt grotendeels af van zijn interesses en verlangens. Er is een mogelijkheid om horizontaal een carrière op te bouwen en nieuwe tools uit te proberen. Na verloop van tijd zal het een eersteklas specialist blijken te zijn en het juiste inkomen te bereiken. Een andere optie is om meer verantwoordelijkheid te nemen en de functie van teamleider op je te nemen. Daarnaast kun je mentor worden voor minder ervaren collega’s of lesgeven.
Yandex Practicum leidt datawetenschappers, systeemanalisten, bedrijfsanalisten en data-analisten vanaf het begin op. Om je te verdiepen in het vakgebied en te begrijpen of het bij je past of niet, kun je een gratis cursus volgen"Grondbeginselen van data-analyse en Python». Je leert grafieken lezen en de eerste hypothesen opstellen, de basisbeginselen van een populaire programmeertaal uitleggen en aanbieden om vier datagevallen op te lossen. De theorie wordt uitgewerkt op een interactief platform en je kunt op een geschikt moment studeren. Als de materialen je bevallen, kan de training al worden voortgezet in een specifiek specialisme. En zo niet, kies dan een andere richting.
Duik in de gegevens