Los analistas de datos recopilan, procesan y realizan análisis estadísticos de datos. Es posible que sus habilidades no sean tan avanzadas como las de los científicos de datos (por ejemplo, es posible que no puedan crear nuevos algoritmos), pero sus objetivos son los mismos: descubrir cómo se pueden usar los datos para responder preguntas y resolver problemas.
Responsabilidades del analista de datos
Dependiendo de su nivel de experiencia, los analistas de datos pueden:
- ¿Cuánta codificación se requiere para el trabajo de analista de datos y científico de datos? ¿Puede un no programador hacerlo?
- ¿Qué tan fácil es pasar de un programa de doctorado Econ de una de las 10 mejores escuelas a convertirse en un científico de datos?
- ¿Cuál es una oferta base razonable para un científico de datos que acaba de graduarse de la universidad con una licenciatura?
- ¿Cómo puede ayudar la ciencia de datos a mejorar las condiciones de vida de la población rural?
- ¿Cuál sería su consejo para que pueda ser un científico de datos exitoso? ¿Es el siguiente currículum lo suficientemente bueno para una pasantía en ciencia de datos?
- Trabajar con equipos de TI, administración y / o científicos de datos para determinar los objetivos de la organización.
- Datos de minas de fuentes primarias y secundarias
- Limpie y elimine datos para descartar información irrelevante
- Analice e interprete los resultados utilizando herramientas y técnicas estadísticas estándar.
- Identifique tendencias, correlaciones y patrones en conjuntos de datos complicados
- Identificar nuevas oportunidades para la mejora de procesos.
- Proporcione informes de datos concisos y visualizaciones de datos claras para la administración
- Diseñar, crear y mantener bases de datos relacionales y sistemas de datos.
- Problemas de código de triaje y problemas relacionados con datos
Los analistas de datos a veces se denominan “científicos de datos junior” o “científicos de datos en formación”. En lugar de ser libres de crear sus propios proyectos de big data, pueden limitarse a abordar tareas comerciales específicas utilizando herramientas, sistemas y conjuntos de datos existentes.
Sin embargo, hay muchas compañías que no hacen una distinción clara entre los dos roles. En algunos casos, un analista / científico de datos podría estar escribiendo consultas o atendiendo solicitudes estándar por la mañana y creando soluciones personalizadas o experimentando con bases de datos relacionales, Hadoop y NoSQL por la tarde.
Salarios de analistas de datos
Los números salariales dependen de las responsabilidades laborales. Un analista de datos senior con las habilidades de un científico de datos puede obtener un alto precio. Un analista de datos de nivel de entrada con herramientas técnicas básicas podría estar mirando desde $ 35,000 hasta $ 45,000 por año.
Calificaciones de analista de datos
¿Qué tipo de grado necesitaré?
La mayoría de los candidatos para trabajos de nivel inicial necesitarán una licenciatura en matemáticas, informática, estadística, gestión de la información, finanzas o economía. Todos estos temas ponen un gran énfasis en las habilidades estadísticas y analíticas.
Para ascender en la carrera profesional o la transición al papel de científico de datos, probablemente se le pedirá que obtenga un título de maestría o certificado de posgrado en un campo similar.
¿Qué tipo de habilidades necesitaré?
Habilidades técnicas
- Métodos y paquetes estadísticos (por ejemplo, SPSS)
- Idiomas R y / o SAS
- Almacenamiento de datos y plataformas de inteligencia empresarial.
- Bases de datos SQL y lenguajes de consulta de bases de datos
- Programación (por ejemplo, marcos XML, Javascript o ETL)
- Diseño de bases de datos
- Minería de datos
- Limpieza de datos y munging
- Visualización de datos y técnicas de informes.
- Conocimiento práctico de Hadoop y MapReduce
- Técnicas de aprendizaje automático
Esta es una lista de muestra y está sujeta a cambios.
Habilidades para los negocios
- Solución analítica de problemas : empleando las mejores prácticas para analizar grandes cantidades de datos mientras se mantiene una intensa atención a los detalles.
- Comunicación efectiva : uso de informes y presentaciones para explicar ideas y métodos técnicos complejos a una audiencia de laicos.
- Pensamiento creativo : cuestionar las prácticas comerciales establecidas y generar nuevas ideas para el análisis de datos.
- Conocimiento de la industria : Comprender qué impulsa su industria elegida y cómo los datos pueden contribuir al éxito de una estrategia de empresa / organización.
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