熟练的数据分析师是世界上最受欢迎的专业人士之一。由于需求如此强劲，而真正能够做好这项工作的人却非常有限，因此数据分析师即使是入门级人员也能获得高薪和优厚的待遇。
可以在各种公司和行业中找到数据分析师的工作。任何使用数据的公司都需要数据分析师对其进行分析。数据分析中的一些顶级工作涉及使用数据做出投资决策、定位客户、评估风险或决定资本分配。
要点
- 在互联网时代，数据分析师的角色变得越来越重要，从金融到营销再到社交媒体等行业都有就业机会。
- 除了熟悉计算机外，数据分析师还必须精通统计方法和模型。
- 大数据和机器学习是数据分析的前沿应用之一。
数据分析师做什么的？
数据分析师收集大量数据并对其进行探索，以发现趋势、做出预测并提取信息，以帮助他们的雇主做出更明智的业务决策。您作为数据分析师所走的职业道路在很大程度上取决于您的雇主。数据分析师在华尔街的大型投资银行、对冲基金和私募股权公司工作。他们还在医疗保健行业、营销和零售业工作。一般来说，数据分析师无处不在。您还可以在大型保险公司、征信机构、技术公司以及您能想到的几乎所有行业中找到它们。 Meta（前身为 Facebook）和谷歌等大型科技公司对大数据的分析达到了令人眼花缭乱的程度。为此，他们雇佣了许多顶级数据分析师，用于各种目的，包括广告和内部分析以及大量用户分析。
在投资银行等金融机构，管理轨道是分析师从入门级开始的最常见的职业道路。如果你证明自己是雇佣团队中最优秀的人，你的上级就会把你视为可以引导下一批新员工的人。在管理方面证明自己，你可能会把自己的职业视为部门主管或副总裁。
许多公司还将数据分析师标记为信息科学家。这种分类通常涉及使用公司的专有数据库。许多信息科学家使用核心数据库基础设施工作，因此也获得了其他适用技术领域的技能，例如数据基础设施建设和开发。政府部门就是这样一个部门，它雇佣并严重依赖信息科学家进行数据收集、挖掘和分析。保险和医疗保健公司也拥有需要信息科学家的深度数据基础设施。
科技公司是独一无二的，因为随着技术的快速变化，公司的动态也经常发生变化。部门不断被创建以应对新的挑战并寻求新的市场机会。在创建新部门时，在现有职位上表现出色的技术数据分析师通常是第一个被选为领导者的人。这提供了领导他人的机会，并允许您在公司的某个部门拥有所有权。
总体而言，数据分析师通常具有动态技能。他们擅长处理数字和细节。他们在管理多个任务、数据程序和数据流方面也很有信心和有条理。最后，大多数数据分析师通常还具有很强的表达能力，因为他们通常需要定期以视觉和/或口头方式展示他们的分析。
数据分析部门概述
数据分析领域的工作很多，薪水很高，你可以走的职业道路也很丰富。数据分析在行业和企业层面提供了广泛的机会。因此，很难确定薪资和增长预期。劳工统计局提供了几种不同的工资和增长分类。
金融分析师
金融分析师类别通常是数据分析师最广泛的类别。这种类型的角色可以包括业务分析师、管理分析师和各种不同类型的投资分析师。 BLS 2020 年的数据显示，金融分析师的平均小时工资为 40.22 美元，平均年薪为 83,660 美元。时薪从 23 美元到 76 美元不等。纽约金融分析师的平均时薪最高，为 63 美元。 BLS 预计到 2030 年，这类工人的增长速度将高于平均 6%。
市场调查
第二个劳工分类局经常关注数据分析师的薪水预期是市场研究分析师类别。截至 2020 年，该类别显示平均小时工资为 31.64 美元，年薪预期为 65,810 美元。市场研究人员的小时工资从 17 美元到 44 美元不等。 BLS 还预计到 2030 年这一类别的增长率将达到 22%。
大数据和机器学习
随着商业世界的发展，数据的使用也在随之发展，对大数据技术、大数据分析和机器学习的需求显示出一些增长最快的领域。这些类型的大数据技术正被更多地整合到美国和世界各地主要大学的数据分析项目中。
美国的大多数大学都将数据分析或数据科学作为主修或辅修课程。除了学士学位，还有大量的数据科学硕士课程。如果您有兴趣在更灵活或更短的时间内培养自己的技能，那么还有来自各种教育机构的多种认证计划和课程。
数据分析师资格
从数据分析项目毕业，特别是如果你的平均成绩很高并且在班级中排名很高，应该可以轻松获得入门级数据分析职位。即使是名牌大学的数学、统计学或经济学学位不那么集中，也足以让你踏上这扇门。虽然这份工作是入门级的，但薪水比大多数领域的经验丰富的专业人士都多。
如前所述，在大学毕业的第一年，数据分析领域的一些顶级工作每年可高达 100,000 美元。经验丰富的专业人员可以使入门级数据分析师的收入翻倍或更多。经验可以来自入门级分析师的工作，也可以来自相关领域，例如投资分析。但是，在申请数据分析师工作时，教育通常是简历中最重要的内容。很少有人在与数学相关的研究领域没有出色的学术表现而被录用。
数据分析师职业道路
以下是您在搜索或考虑数据分析时可能遇到的许多不同角色的列表。
- 业务分析师：分析业务特定数据。
- 管理报告：向管理层报告业务功能的数据分析。
- 公司战略分析师：这类角色将专注于分析公司范围内的数据并就战略方向向管理层提供建议。这个角色也可能专注于并购。
- 薪酬和福利分析师：通常是分析员工薪酬和福利数据的人力资源部门的一部分。
- 预算分析师：专注于特定预算的分析和报告。
- 保险承保分析师：分析个人、公司和行业数据，以制定保险计划。
- 精算师：分析死亡率、事故、疾病、残疾和退休率，为保险公司创建概率表、风险预测和责任规划。
- 销售分析：关注有助于支持、改进或优化销售流程的销售数据。
- Web 分析：全面分析围绕特定页面、主题焦点或网站的分析仪表板。
- 欺诈分析：监控和分析欺诈数据。
- 信用分析：信用市场对信用报告、信用监控、贷款风险、贷款审批和贷款分析等领域的分析和信息科学有广泛的需求。
- 商业产品分析师：专注于分析产品的属性和特性，并负责根据市场因素为管理层提供产品最优定价建议。
- 社交媒体数据分析师：社交媒体和成长中的科技公司依靠数据来构建、监控和推进社交媒体平台所依赖的技术和产品。
- 机器学习分析师：机器学习是一项发展中的技术，涉及对机器进行编程和喂食以做出认知决策。机器学习分析师可以在多个方面工作，包括数据准备、数据馈送、结果分析等。