Nhà phân tích dữ liệu làm gì, triển vọng của họ và cách trở thành một

Xoắn ốc dữ liệu: Hình ảnh miền công cộng

Wikimedia Commons

Tôi đã làm việc trong mười năm với tư cách là Nhà phân tích và Quản lý Dữ liệu của Chính phủ. Mặc dù đây không phải lúc nào cũng là công việc thú vị nhất trên thế giới, nhưng nó được trả tương đối cao, an toàn và đa dạng một cách đáng ngạc nhiên, và nếu bạn có óc logic và tò mò muốn biết cách thức và lý do tại sao mọi thứ hoạt động trong thế giới doanh nghiệp, thì triển vọng của bạn có thể rất tốt thật. Là một nhà phân tích dữ liệu, bạn cũng sẽ có thể chuyển sang các lĩnh vực khác khi kiến ​​thức và kỹ năng của bạn mở rộng, đồng thời phân tích dữ liệu sẽ tiếp cận với lĩnh vực lập trình, phân tích và quản lý kinh doanh lớn hơn, vì vậy kinh nghiệm của bạn rất có thể đưa bạn lên vị trí hàng đầu.

Tại sao trở thành Nhà phân tích dữ liệu?

Tính cạnh tranh thấp hơn trong các công việc liên quan đến toán học và thống kê, đơn giản vì ít người có niềm yêu thích thực sự với lĩnh vực chủ đề và những người có tiêu chuẩn cao về bộ kỹ năng bắt buộc tương đối hiếm. Đây có thể là một sự khích lệ hoặc nó có thể là một cảnh báo. Tôi đã làm việc với nhiều nhà phân tích dữ liệu đồng nghiệp, những người thậm chí không thể nắm được các thao tác phần trăm đơn giản và các kỹ thuật thống kê cơ bản. Điều này khiến họ không hài lòng trong công việc, và chắc chắn họ không bao giờ có khả năng vượt lên trên mức thấp nhất trong sự nghiệp.

Nhưng nếu bạn là một người thích toán học; nếu bạn có chiếc máy tính đầu tiên khi còn nhỏ và bắt đầu cố gắng hiểu cách lập trình bằng mã máy; nếu bạn thấy mình hét vào báo chí nổi tiếng và quảng cáo trên TV vì hiểu lầm— một lần nữa - điều thực sự có nghĩa là gì khi nói rằng 6 trong số 10 phụ nữ thích mèo (phụ nữ nào? Mẫu lớn cỡ nào? Câu hỏi được đóng khung và làm như thế nào nó thiên về câu trả lời theo hướng tích cực hay tiêu cực?) thì bạn rất có thể trở thành một nhà phân tích dữ liệu xuất sắc và bạn có thể rất thành công trong sự nghiệp đã chọn.

Phần thưởng của việc trở thành nhà phân tích dữ liệu

Đối với một người tò mò, logic, tính toán cao và quan trọng nhất là muốn chia sẻ kiến ​​thức của họ , phân tích dữ liệu có thể cực kỳ bổ ích. Sự hài lòng khi ghép tất cả các bit dữ liệu khác nhau lại với nhau, phân tích và thao tác với nó cho đến khi bạn chắc chắn rằng nó đưa ra mô hình chính xác và dễ tiếp cận nhất của thế giới thực có thể rất hài lòng. Những người bạn làm việc cùng có thể sẽ có trí thông minh trên mức trung bình và chuyên nghiệp cao. Bạn sẽ làm việc trong một tập hợp một số hướng dẫn của công ty được công nhận, và dĩ nhiên là các quy tắc của thống kê, nhưng bạn cũng sẽ chủ yếu làm việc không có giám sát, và có rất nhiều phòng cho bạn mình sáng tạo-nó thống kê thường là vào bạn để khám phá phương pháp phân tích tốt nhất và nó thường phụ thuộc vào bạn để khám phá cách trình bày những phát hiện của bạn với đồng nghiệp, ban quản lý và các tổ chức mà công ty của bạn hợp tác. Bạn sẽ cần phải tập trung và rất nhiều 'bóng', và bạn sẽ cần phải có kỹ năng làm người xuất sắc vì bạn sẽ thường xuyên phải nói chuyện với nhiều người và tham gia rất nhiều cuộc họp để có được dữ liệu bạn cần.

Phần thưởng tài chính có thể không phải là thứ trong truyền thuyết, nhưng chúng ở mức cao hơn mức trung bình và bạn sẽ có đủ kỹ năng để có thể ứng tuyển thành công nhiều loại công việc, từ lập trình viên đến các vị trí quản lý. Tại Vương quốc Anh, trong ba tháng tính đến cuối tháng 5 năm 2012, 90% công việc phân tích dữ liệu được trả hơn 23.000 bảng Anh và 10% được trả hơn 57.000 bảng Anh. Ở Mỹ, trung bình cho một nhà phân tích dữ liệu kinh doanh là khoảng 50.000 đến 60.000 đô la. Các vị trí quản lý hàng đầu tất nhiên sẽ trả cao hơn nhiều so với mức trung bình này. (Nguồn: IT Jobs Watch (UK) và Salary (US).

Nhà phân tích dữ liệu làm gì?

Thu thập dữ liệu. Dữ liệu đến từ hàng trăm nguồn khác nhau: nó có thể ở dạng thô trên cơ sở dữ liệu máy tính hoặc bạn có thể lấy khảo sát từ khách hàng hoặc sử dụng dữ liệu để so sánh từ các công ty lớn khác. Nếu bạn đang chuẩn bị một báo cáo, bạn sẽ cần đối chiếu tất cả dữ liệu của mình và làm cho nó có ý nghĩa và dễ hiểu đối với những người không nhất thiết phải logic hoặc toán học, vì vậy khi thu thập dữ liệu, bạn sẽ cần biết nó sẽ đi đến đâu phù hợp — ví dụ: nếu bạn đang báo cáo về số lượng thanh niên 16 tuổi trong khu vực của bạn tiếp tục học lên cao hơn trong thành phố của bạn, cũng như dữ liệu cơ bản, bạn cũng sẽ cần dữ liệu so sánh từ các thành phố khác, và có thể là những thứ như mức thu nhập của từng nhóm, mức độ thất nghiệp trong khu vực, tổng cộng có bao nhiêu người 16 tuổi để bạn có thể tính toán tỷ lệ phần trăm,bao nhiêu người đã tiếp tục làm những việc khác thay vào đó… danh sách vẫn tiếp tục. Dữ liệu nào bạn thu thập tùy thuộc vào mục đích báo cáo của bạn và thường tùy thuộc vào chủ động của bạn để xem các mẫu và lý do trong dữ liệu bạn thu thập để bạn có thể trình bày không chỉ dữ liệu thô mà còn đưa ra một số dấu hiệu về dữ liệu có nghĩa là .

Thao tác và phân tích dữ liệu. Bằng cách "thao túng" tôi không có ý nói một cách thiếu trung thực, nhưng dữ liệu thô không bao giờ có ý nghĩa. Nếu bạn thấy rằng 1000 thanh niên 16 tuổi tiếp tục đi học để học thêm, thì điều này là vô nghĩa cho đến khi bạn biết toàn thành phố có bao nhiêu thanh niên 16 tuổi. Giả sử nó là 10.000. Vì vậy, bây giờ bạn biết 10% thanh niên 16 tuổi đã học thêm ở thành phố của bạn. Làm thế nào để điều này so sánh với thành phố trên đường? Giả sử bạn thấy rằng 2000 trong số những người 16 tuổi của họ đã tiếp tục học lên cao hơn và họ có tổng dân số tương tự nhau, điều đó có nghĩa là 20% trong số những người 16 tuổi của họ đã học tiếp lên FE. Vâng, bây giờ bạn phải hỏi tại sao tỷ lệ phần trăm của bạn quá thấp so với của họ. Bạn có thể muốn xem số lượng và danh tiếng của các trường cao đẳng ở cả hai thành phố, hoặc mức độ giàu nghèo,và so sánh các tỷ lệ phần trăm khác nhau cho từng nhóm khác nhau mà bạn đã điều tra.

Lập trình. Để có thể nắm bắt dữ liệu và sau đó phân tích nó, bạn gần như chắc chắn sẽ cần một số kỹ năng lập trình. Ngay cả khi bạn chỉ sử dụng bảng tính Excel, bạn sẽ cần phải làm quen với một số Visual Basic for Applications (VBA) để có thể sử dụng một số kỹ thuật biến các hàng số thành dữ liệu có nghĩa. Bạn có thể phải thẩm vấn cơ sở dữ liệu và vì bạn sẽ đi sâu vào dữ liệu mà chúng chứa, bạn có thể phải mã hoặc mã lại các phần của nó để thuyết phục nó từ bỏ những bí mật của nó. Nếu bạn bắt đầu ở một vị trí thực tập sinh hoặc người mới bắt đầu, bạn có thể được trả một chút thời gian và một số khóa đào tạo về điều này, nhưng hầu hết các công ty sẽ mong đợi bạn thành công ở một mức độ nhất định và ít nhất phải có một số kiến ​​thức cơ bản về lập trình.

Viết báo cáo. Các nhà phân tích dữ liệu phải có khả năng trình bày những phát hiện của họ, cho dù đó là trong một báo cáo cấp thấp cho đồng nghiệp ngồi bên cạnh bạn để cô ấy có thể sử dụng kết quả của bạn trong báo cáo của riêng cô ấy hoặc đó là báo cáo cấp cao cho nhóm quản lý. để họ có thể hoạch định chính sách trong tương lai. Các báo cáo phải rõ ràng, rõ ràng và hầu như sẽ luôn bao gồm các yếu tố đồ họa như đồ thị để truy cập dữ liệu càng nhiều càng tốt.

Đảm bảo chất lượng. Là một Nhà phân tích dữ liệu, bạn sẽ có cái nhìn sâu sắc vô song về hoạt động của công ty mình, cả về những lĩnh vực mà nó vượt trội và những lĩnh vực mà nó có thể làm tốt hơn. Bạn có thể thấy mình đang làm việc trong các dự án Cải tiến hoặc Đảm bảo Chất lượng, và đây có thể là một phần rất sáng tạo và đa dạng trong công việc của bạn và cũng sẽ được khen thưởng nếu một trong những dự án của bạn dẫn đến thành công của công ty.

Tài chính. Nhiều báo cáo của bạn sẽ có yếu tố tài chính ngay cả khi bạn không trực tiếp làm việc với dữ liệu tài chính của công ty. Phân tích dữ liệu thường hướng đến việc tìm ra lỗi (và sửa chữa!) Hoặc cải tiến, hoặc cả hai - và cả hai vấn đề và cải tiến đều tốn tiền. Phân tích dữ liệu cũng giải quyết vấn đề tiết kiệm tiền và cải thiện tài chính của công ty, nhưng dù theo cách nào thì các nhà phân tích cũng xử lý rất nhiều dữ liệu tài chính.

Các cuộc họp, thuyết trình và hội nghị. Ngay cả khi bạn là một người mới tham gia nhóm, bạn sẽ cần phải tham gia các cuộc họp, vừa nghe vừa thuyết trình. May mắn thay, ngắn gọn và súc tích luôn tốt hơn. Mọi người đều bận rộn và tất cả những gì họ muốn là dữ liệu và có thể là một số ý tưởng của bạn về ý nghĩa của dữ liệu này. Không có gì phải lo lắng, đó chỉ là một báo cáo ở dạng nói và bạn có thể sử dụng tài liệu phát tay để mọi người nhìn vào chúng thay vì bạn .

Công việc kỹ thuật. Là một người sử dụng máy tính cả ngày và có kiến ​​thức về toán học và công nghệ, các kỹ năng của bạn thường sẽ được các bộ phận khác cho mượn một cách không chính thức — chắc chắn là nếu bạn làm việc cho một công ty nhỏ hơn — và bạn có thể thấy rằng bất cứ khi nào bộ phận CNTT thiếu chính xác thì họ có thể kêu gọi các nhà phân tích dữ liệu giúp một tay. Nếu bạn có thời gian, đây luôn là một điều tốt, không chỉ cho tinh thần đồng đội và mối quan hệ giữa các bộ phận mà còn để bổ sung thêm các mối liên hệ và kỹ năng của riêng bạn.

Cách trở thành nhà phân tích dữ liệu

Vì vậy, bạn được bán với ý tưởng trở thành một nhà phân tích dữ liệu. Bạn bắt đầu từ đâu? Trước khi ứng tuyển vào các vị trí, hãy đảm bảo rằng bạn có một số bằng chứng về kỹ năng. Nếu bạn đã có trình độ toán học hoặc thống kê thì điều đó thật tuyệt vời, nhưng hãy có một số bằng chứng cho thấy bạn có những chuỗi khác đối với cung của mình. Đăng ký các khóa học lập trình, toán học và thống kê ở trường học ban đêm sẽ trông rất đẹp trên CV của bạn (miễn là bạn không bỏ học!); tìm cách của bạn xung quanh excel và VBA, cũng như nhiều ứng dụng phần mềm và ngôn ngữ lập trình khác mà bạn có thể, để nếu nhà tuyển dụng tiềm năng quyết định đặt các bài kiểm tra và đặt câu hỏi kỹ thuật tại các cuộc phỏng vấn, bạn sẽ có lợi thế.

Có được, hoặc ít nhất là bắt đầu hướng tới một bằng cấp chuyên nghiệp. Bạn có thể chọn nhiều cơ sở — có các bằng cấp chuyên môn về thống kê, kinh doanh và phân tích dữ liệu từ các cơ sở rất có uy tín và một số hiệp hội và hiệp hội sẽ cung cấp lời khuyên chuyên sâu để giúp bạn bắt đầu hoặc phát triển sự nghiệp của mình.

Ngay cả khi bạn có ít hoặc không có bằng cấp liên quan và ít kinh nghiệm, bạn vẫn có thể thành công trong việc ứng tuyển vào vị trí chuyên viên phân tích dữ liệu hoặc có thể nhận được một vị trí trong lĩnh vực liên quan nếu bạn nhắm đến công việc thực tập sinh hoặc đầu vào. Tìm cách tích lũy kinh nghiệm của riêng bạn — hãy thể hiện mình là người thông minh và sáng tạo trong công việc ngay cả khi hiện tại bạn chỉ là nhân viên phụ trách hồ sơ và tình nguyện giúp đỡ hoặc bắt đầu các dự án nhằm cải thiện doanh nghiệp, ngay cả khi nó chỉ là các tệp (cho dù thực hay dựa trên máy tính) theo thứ tự. Có những dự án bên ngoài công việc cũng có thể là vô giá — có thể thiết kế một trang web và cung cấp cho nó các tính năng tương tác — nó không nhất thiết phải thành công theo quy ước hoặc thậm chí thu hút bất kỳ khách truy cập nào, đó là màn trình diễn của bạn mà bạn có thể sử dụng để giới thiệu với các nhà tuyển dụng tiềm năng thể hiện kỹ năng và sự quan tâm của bạn.Khi bạn thiết kế, hãy nghĩ đến 'kinh doanh' và 'chức năng'. Web, thiết kế, kinh doanh, toán học, thống kê và lập trình đều ăn nhập với nhau, vì vậy hãy tìm hiểu càng nhiều càng tốt về từng lĩnh vực này và nghĩ cách bạn có thể thể hiện kinh nghiệm và kiến ​​thức của mình. Nếu điều này hấp dẫn bạn, hãy bắt đầu bằng cách học HTML và xem liệu bạn có thể sử dụng Dreamweaver và Photoshop hay không — chúng rất đắt để mua, nhưng trường đại học địa phương của bạn có thể mở các khóa học ban đêm sẽ cung cấp cho bạn cả hướng dẫn và quyền truy cập vào phần mềm.bắt đầu bằng cách học HTML và xem liệu bạn có thể sử dụng Dreamweaver và Photoshop hay không — chúng rất đắt để mua, nhưng trường đại học địa phương của bạn có thể tổ chức các khóa học ban đêm sẽ cung cấp cho bạn cả hướng dẫn và quyền truy cập vào phần mềm.bắt đầu bằng cách học HTML và xem liệu bạn có thể sử dụng Dreamweaver và Photoshop hay không — chúng rất đắt để mua, nhưng trường đại học địa phương của bạn có thể tổ chức các khóa học ban đêm sẽ cung cấp cho bạn cả hướng dẫn và quyền truy cập vào phần mềm.

Tài nguyên:

Viện phân tích kinh doanh quốc tế

© 2012 Redberry Sky