熟練的數據分析師是世界上最受歡迎的專業人士之一。由於需求如此強勁，而真正能夠做好這項工作的人卻非常有限，因此數據分析師即使是入門級人員也能獲得高薪和優厚的待遇。
可以在各種公司和行業中找到數據分析師的工作。任何使用數據的公司都需要數據分析師對其進行分析。數據分析中的一些頂級工作涉及使用數據做出投資決策、定位客戶、評估風險或決定資本分配。
摘要
- 在互聯網時代，數據分析師的角色變得越來越重要，從金融到營銷再到社交媒體等行業都有就業機會。
- 除了熟悉計算機外，數據分析師還必須精通統計方法和模型。
- 大數據和機器學習是數據分析的前沿應用之一。
數據分析師做什麼的？
數據分析師收集大量數據並對其進行探索，以發現趨勢、做出預測並提取信息，以幫助他們的僱主做出更明智的業務決策。您作爲數據分析師所走的職業道路在很大程度上取決於您的僱主。數據分析師在華爾街的大型投資銀行、對沖基金和私募股權公司工作。他們還在醫療保健行業、營銷和零售業工作。一般來說，數據分析師無處不在。您還可以在大型保險公司、徵信機構、技術公司以及您能想到的幾乎所有行業中找到它們。 Meta（前身爲 Facebook）和谷歌等大型科技公司對大數據的分析達到了令人眼花繚亂的程度。爲此，他們僱傭了許多頂級數據分析師，用於各種目的，包括廣告和內部分析以及大量用戶分析。
在投資銀行等金融機構，管理軌道是分析師從入門級開始的最常見的職業道路。如果你證明自己是僱傭團隊中最優秀的人，你的上級就會把你視爲可以引導下一批新員工的人。在管理方面證明自己，你可能會把自己的職業視爲部門主管或副總裁。
許多公司還將數據分析師標記爲信息科學家。這種分類通常涉及使用公司的專有數據庫。許多信息科學家使用核心數據庫基礎設施工作，因此也獲得了其他適用技術領域的技能，例如數據基礎設施建設和開發。政府部門就是這樣一個部門，它僱傭並嚴重依賴信息科學家進行數據收集、挖掘和分析。保險和醫療保健公司也擁有需要信息科學家的深度數據基礎設施。
科技公司是獨一無二的，因爲隨着技術的快速變化，公司的動態也經常發生變化。部門不斷被創建以應對新的挑戰並尋求新的市場機會。在創建新部門時，在現有職位上表現出色的技術數據分析師通常是第一個被選爲領導者的人。這提供了領導他人的機會，並允許您在公司的某個部門擁有所有權。
總體而言，數據分析師通常具有動態技能。他們擅長處理數字和細節。他們在管理多個任務、數據程序和數據流方面也很有信心和有條理。最後，大多數數據分析師通常還具有很強的表達能力，因爲他們通常需要定期以視覺和/或口頭方式展示他們的分析。
數據分析部門概述
數據分析領域的工作很多，薪水很高，你可以走的職業道路也很豐富。數據分析在行業和企業層面提供了廣泛的機會。因此，很難確定薪資和增長預期。勞工統計局提供了幾種不同的工資和增長分類。
金融分析師
金融分析師類別通常是數據分析師最廣泛的類別。這種類型的角色可以包括業務分析師、管理分析師和各種不同類型的投資分析師。 BLS 2020 年的數據顯示，金融分析師的平均小時工資爲 40.22 美元，平均年薪爲 83,660 美元。時薪從 23 美元到 76 美元不等。紐約金融分析師的平均時薪最高，爲 63 美元。 BLS 預計到 2030 年，這類工人的增長速度將高於平均 6%。
市場調查
第二個勞工分類局經常關注數據分析師的薪水預期是市場研究分析師類別。截至 2020 年，該類別顯示平均小時工資爲 31.64 美元，年薪預期爲 65,810 美元。市場研究人員的小時工資從 17 美元到 44 美元不等。 BLS 還預計到 2030 年這一類別的增長率將達到 22%。
大數據和機器學習
隨着商業世界的發展，數據的使用也在隨之發展，對大數據技術、大數據分析和機器學習的需求顯示出一些增長最快的領域。這些類型的大數據技術正被更多地整合到美國和世界各地主要大學的數據分析項目中。
美國的大多數大學都將數據分析或數據科學作爲主修或輔修課程。除了學士學位，還有大量的數據科學碩士課程。如果您有興趣在更靈活或更短的時間內培養自己的技能，那麼還有來自各種教育機構的多種認證計劃和課程。
數據分析師資格
從數據分析項目畢業，特別是如果你的平均成績很高並且在班級中排名很高，應該可以輕鬆獲得入門級數據分析職位。即使是名牌大學的數學、統計學或經濟學學位不那麼集中，也足以讓你踏上這扇門。雖然這份工作是入門級的，但薪水比大多數領域的經驗豐富的專業人士都多。
如前所述，在大學畢業的第一年，數據分析領域的一些頂級工作每年可高達 100,000 美元。經驗豐富的專業人員可以使入門級數據分析師的收入翻倍或更多。經驗可以來自入門級分析師的工作，也可以來自相關領域，例如投資分析。但是，在申請數據分析師工作時，教育通常是簡歷中最重要的內容。很少有人在與數學相關的研究領域沒有出色的學術表現而被錄用。
數據分析師職業道路
以下是您在搜索或考慮數據分析時可能遇到的許多不同角色的列表。
- 業務分析師：分析業務特定數據。
- 管理報告：向管理層報告業務功能的數據分析。
- 公司戰略分析師：這類角色將專注於分析公司範圍內的數據並就戰略方向向管理層提供建議。這個角色也可能專注於併購。
- 薪酬和福利分析師：通常是分析員工薪酬和福利數據的人力資源部門的一部分。
- 預算分析師：專注於特定預算的分析和報告。
- 保險承保分析師：分析個人、公司和行業數據，以制定保險計劃。
- 精算師：分析死亡率、事故、疾病、殘疾和退休率，爲保險公司創建概率表、風險預測和責任規劃。
- 銷售分析：關注有助於支持、改進或優化銷售流程的銷售數據。
- Web 分析：全面分析圍繞特定頁面、主題焦點或網站的分析儀表板。
- 欺詐分析：監控和分析欺詐數據。
- 信用分析：信用市場對信用報告、信用監控、貸款風險、貸款審批和貸款分析等領域的分析和信息科學有廣泛的需求。
- 商業產品分析師：專注於分析產品的屬性和特性，並負責根據市場因素爲管理層提供產品最優定價建議。
- 社交媒體數據分析師：社交媒體和成長中的科技公司依靠數據來構建、監控和推進社交媒體平臺所依賴的技術和產品。
- 機器學習分析師：機器學習是一項發展中的技術，涉及對機器進行編程和餵食以做出認知決策。機器學習分析師可以在多個方面工作，包括數據準備、數據饋送、結果分析等。