Home-theater-designers
Аналитика данных — одна из самых быстрорастущих областей технологий, применимая во многих отраслях, от здравоохранения и маркетинга до транспорта и производства.
Цифры из нескольких источников исследования рынка оценивают, что рынок больших данных и бизнес-аналитики в настоящее время имеет стоимость, близкую к 300 миллиардам долларов. Эта цифра показывает, насколько активно компании ищут лучших специалистов по анализу данных и платят за их услуги большие деньги.
кнопка Home на моем iphone не работаетСДЕЛАТЬ ВИДЕО ДНЯ
Таким образом, неудивительно, что многие профессионалы приобретают новые навыки, чтобы оставаться актуальными в условиях растущего бума на рынке аналитики данных. Вот пять самых высокооплачиваемых должностей в области анализа данных для людей, заинтересованных в этой области.
1. Аналитик ИТ-систем
Аналитик ИТ-систем — это профессионал, который проектирует, анализирует и создает системы информационных технологий. Профессионалы в этой роли также известны как технологические аналитики, и они часто работают с бизнес-аналитиками для решения бизнес-задач с использованием ИТ и данных.
Вы должны быть экспертом по оборудованию и программному обеспечению информационных систем, чтобы преуспеть в качестве аналитика ИТ-систем. Кроме того, вы должны быть знакомы с разные языки программирования таких как JavaScript и Python, хотя большая часть вашей работы будет связана с созданием инструментов и методов анализа бизнес-затрат.
Кроме того, вы можете работать с предприятиями над разработкой новых эффективных ИТ-систем, а также предоставлять рекомендации по улучшению существующих систем. Согласно с Шкала заработной платы , вы можете рассчитывать на заработок около 45 000 долларов США в год в качестве аналитика ИТ-систем начального уровня, хотя доход вырастет до более чем 90 000 долларов США, когда вы станете старшим аналитиком.
2. Аналитик бизнес-аналитики
Аналитик бизнес-аналитики (BI-аналитик) в первую очередь анализирует и просматривает данные, чтобы помочь предприятиям принимать более взвешенные решения. Хотя специфика роли зависит от отрасли, вы обычно будете готовить отчеты по маркетингу и финансовой разведке на основе проанализированных данных.
Вам понадобится сочетание технических и количественных навыков, чтобы преуспеть в качестве аналитика бизнес-аналитики, особенно по мере развития бизнеса и финансового ландшафта. К ним относятся аналитика и моделирование данных, управление базами данных и хранилищами данных, а также языки программирования. Сильная коммуникация, решение проблем и критическое мышление также передаваемые навыки что вам нужно.
Согласно с Шкала заработной платы , аналитик бизнес-аналитики в США обычно приносит домой около 72 000 долларов в год. Однако BI-аналитики с большим опытом работы в некоторых отраслях зарабатывают более 100 000 долларов в год.
3. Операционный аналитик
В зависимости от должностной инструкции операционного аналитика также можно назвать операционным аналитиком. Профессионалы в этой области часто работают с наборами данных, анализируя и разрабатывая стратегии на основе данных для решения внутренних проблем бизнеса и команды.
Кроме того, работа в качестве операционного аналитика предполагает много командной работы, и вы будете тесно сотрудничать со службами поддержки клиентов и другими членами операционной группы вашей компании. И наоборот, вы также можете участвовать в анализе политик и процедур, составлении отчетов с данными и работе над улучшением показателей производительности.
Бюро статистики труда США сообщает, что средняя годовая заработная плата операционных аналитиков в 2021 году составляла около 80 000 долларов. Кроме того, по прогнозам, в следующем десятилетии сектор вырастет на 25 процентов.
4. Аналитик по маркетингу
Маркетинговая аналитика включает в себя анализ маркетинговых тенденций, конкуренции, а также количественных и качественных данных, чтобы помочь предприятиям принимать маркетинговые решения. Эти обязанности означают, что вы должны быть знакомы с методами цифрового маркетинга и хорошо разбираться в принципах науки о данных.
Обычно вы будете собирать, очищать и сортировать данные с помощью анализа веб-сайтов, опросов и других методов. Кроме того, вы будете изучать конкуренцию вашего бизнеса, просматривать результаты маркетинговых кампаний и делать выводы на основе полученных сведений. Таким образом, вы можете рекомендовать полезные решения клиентам и другим заинтересованным сторонам.
Вы можете зарабатывать около 96 000 долларов в год в качестве старшего аналитика по маркетингу, хотя эта цифра может возрасти до 227 000 долларов, в зависимости от вашей отрасли и уровня ответственности. Однако, согласно Стеклянная дверь , начинающие маркетинговые аналитики обычно зарабатывают 57 000 долларов в год.
5. Количественный аналитик
Количественные аналитики преуспевают в математике, статистическом анализе и решении проблем. Чтобы стать профессионалом в этой области, вы должны быть экспертом в области финансов, обладать первоклассными навыками программирования и быть знакомым с инструментами и методами анализа данных.
Примечание : вы можете посмотреть это видео на YouTube, чтобы узнать больше об основах количественного анализа:
Двигаясь дальше, роль включает в себя применение математических и статистических методов оценки к финансовым проблемам. Количественные аналитики также могут быть экспертами по управлению рисками, которые используют методы количественного анализа, чтобы помочь предприятиям и компаниям принимать стратегические деловые и финансовые решения.
текст бесплатно онлайн отправлять и получать текстовые сообщения
Согласно с Шкала заработной платы , количественный аналитик начального уровня может зарабатывать в среднем около 70 000 долларов в год, но заработная плата может значительно различаться в разных компаниях. Тем не менее, чем выше вы подниметесь на тотемный столб, тем больше денег вы заработаете.
Таких вакансий больше: выбери свою
Профессии, обсуждаемые в этой статье, являются одними из самых известных, но есть и другие, которые могут вас заинтересовать. Какой из них вы выберете, зависит от ваших карьерных целей и того, где ваши навыки подходят, но все они являются фантастическим выбором для любого аналитика данных.