¿Cuáles son los mejores trabajos de analista de datos de nivel de entrada / Big Data / análisis de datos que existen? Específicamente, ¿qué compañías ofrecen la mejor compensación y prestigio?

La compensación generalmente depende del historial académico / Instituto, experiencia, escenario de mercado, etc. Las compañías agregan prestigio a un trabajo en particular al incluir bonos que van más allá de un sueldo estándar, tratando a cada trabajador con respeto, transparencia, reconociendo la individualidad y tratando de asegurarse de que sea lo que sea El trabajo puede ser, encaja con los otros aspectos de sus vidas lo mejor que puede, construyendo un compromiso mutuo entre el lugar de trabajo y el empleado.

Listado de compañías que contratan para empleos de nivel básico en India.

Bancos internacionales (en particular para el dominio de análisis)

1. Banco Citi
2. JPMorgan Chase
3. HSBC
4. Banco alemán
5. Capital uno
6. Credit Suisse
7. Nomura
8. Banco de America
9. RBS
10. Barclays

Bancos indios (División de la Unidad de análisis o inteligencia de negocios en particular)

1. HDFC Bank
2. Banco ICICI
3. Eje bancario
4. Si banco
5. Kotak Mahindra

Empresas de análisis (generalmente proveedores de servicios externos)

1. ZS Associates
2. Genpact
3. Mu Sigma
4. EXL
5. 24 * 7 laboratorios de innovación

Comercio electrónico

1. Flipkart
2. E-bay
3. Snapdeal
4. Amazonas
5. Expedia
6. Hacer mi viaje

Otros

1. Consultoría de Accenture
2. ATKearney
3. E&Y
4. KPMG
5. Dellolite
6. CRISIL
7. Laboratorios Walmart
8. Novartis

En los últimos 5 años hay muchas compañías que han surgido en este espacio.

En primer lugar, no corra después de la compensación.

Haga una búsqueda en Google sobre las diferentes compañías de análisis en el país. Diferentes compañías de análisis están haciendo diferentes trabajos para diferentes verticales.

Averigüe cuáles pensarían que le interesan. Restrinja a un grupo de compañías a las que le gustaría ir y llegar a ellas.

El aprendizaje es lo que es importante al comienzo de su carrera en lugar de compensación o prestigio (no sé qué significa prestigio aquí)

Al final, se convierte en un recurso valioso en función de su conjunto de habilidades y luego la compensación seguirá por sí mismo.

Por último, hay algunas compañías que se autodenominan compañías de análisis, pero en realidad no lo son. No sigas lo que dicen ser. ¡INVESTIGACIÓN!

Gracias por el A2A.

Hay muchas buenas empresas de análisis en la India que ofrecen trabajos como científicos / analistas de datos. Los mejores serán Mu Sigma, ZS Associates, Tredence, Fractal, etc. sin ningún orden en particular. La ventaja de estas empresas es que se trata de empresas horizontales y puede trabajar con múltiples verticales de la industria como minorista, atención médica, tecnología, etc. cuando se une a una de estas empresas. También brindan grandes oportunidades para aprender las habilidades del oficio a través de sus extensos programas de capacitación. La exposición a múltiples verticales de la industria es particularmente importante desde mi punto de vista porque, como más reciente, no tienes mucho conocimiento sobre análisis y su aplicación en diferentes verticales de la industria.

Alternativamente, si tiene un gusto claro por una vertical de la industria en particular, puede unirse a los equipos de análisis internos cautivos de compañías como Amex, Citi Bank (Financial Analytics), Novartis (Healthcare), Ola, Jugnoo (Transport), Rentomojo, Gorfers (Consumer Behavior), etc. Estas empresas ofrecen grandes oportunidades para especializarse en un campo particular de análisis. Tenga en cuenta que esta es solo una lista ilustrativa y hay muchas otras compañías que tienen equipos de análisis internos.

Espero que esto ayude.

Como bien sabe, una carrera en ciencia de datos y análisis de big data es muy lucrativa. No solo existe una gran demanda de profesionales de datos, la escala salarial es mucho más alta que la de los profesionales de otras carreras. Pero también sabrá que el pago variará según la empresa para la que trabaje. Por lo tanto, sería excelente si pudiera comenzar en una organización que tenga buena reputación y que pague bien.

Si bien hay varias empresas destacadas en la India para profesionales de datos, estas son algunas de las mejores:

• Analítica Fractal

Fractal Analytics es uno de los principales proveedores de servicios de análisis del país. Atienden a clientes en industrias como el comercio minorista y los seguros, por lo que podrá trabajar en una amplia variedad de proyectos. Como científico de datos en Fractal Analytics, puede comenzar con un salario de alrededor de 10 lakhs INR por año, según Glassdoor.

• Deloitte

Como científico de datos o analista de datos en Deloitte, trabajará en varios proyectos analíticos. Dado que la empresa ofrece servicios como asesoría financiera, consultoría y más; Sus proyectos pueden ser de naturaleza multidisciplinaria. Según Glassdoor, le pagan alrededor de 4.4 lakhs INR por año en el nivel de entrada para trabajos de analista de datos.

Además de estos dos, también tiene empresas como Amazon, MuSigma, IBM y más. Puedes leer sobre ellos aquí.

Ofrecería el siguiente consejo.

Entiende primero quién eres y qué quieres lograr. Si te estás metiendo en “datos”, ten en cuenta que no hay realmente ningún prestigio ni dinero en este juego. Lo he estado haciendo durante 20 años, confía en mí. No es como si hubiera una estrella de cine o un héroe deportivo. El prestigio y el dinero son razones terribles para entrar en este campo de la ingeniería. Hazlo porque lo amas, no por esas cosas.

Si esas dos cosas (dinero / prestigio) no son sus verdaderos impulsores, pero son agradables, elija uno de los tres roles y decida sobre un problema rico en datos en el que desea ser el mejor, y elija su primer trabajo centrado ese problema. En otras palabras, diríjase, o al menos comience para que su CV parezca dirigido a su objetivo de resolver ese tipo de problema.

También debo decir que los tres trabajos son muy diferentes, por lo que no tiene sentido agrupar todas las respuestas. Cada uno requiere diferentes talentos y habilidades. Te sugiero que hagas mucha más tarea sobre las diferencias antes de cualquier entrevista.

¿Aprendizaje automático? Computación escalable? Problemas de negocios? Elige tu enfoque primero.

Los fondos de cobertura pagarán lo mejor. Jane Street es la obvia conocida por su compensación extremadamente alta. Supuestamente, la mayoría de sus comerciantes se jubilan por 30.

Si está interesado en la visión por computadora, uno de los desarrollos recientes más fascinantes para mí es SportVU, que ha permitido la incorporación de datos sobre la distribución espacial y el movimiento de los jugadores en la analítica deportiva.

Sin embargo, probablemente sea casi imposible obtener cualquiera de estos trabajos.

Analista de negocios / Ciencia de datos / Científico de decisiones, etc. son palabras que describen una nueva oportunidad de trabajo en la era actual. No es de extrañar que se llame el trabajo más sexy del siglo XXI.
El mundo ahora se ha convertido en un espacio de trabajo digital. Tenemos datos a nuestro alrededor y una persona que puede usar estos datos para proporcionar una mejor información se llama analista de ciencia de datos / negocios. Este perfil se ha sugerido como el perfil más popular durante las próximas 5-6 décadas.
En lo que respecta a los 25 años, sería demasiado con respecto a la cantidad de datos que se recopilan hoy en día. Sería algo cercano al presente 40–50 Lacks
Con la llegada de Internet de las cosas (IOT), este dominio tendrá un gran salto.
El trabajo de ciencia de datos es claramente un ganador aquí.
Las principales herramientas y tecnología en este campo son: R, SAS, SQL Python, Hadoop, Hive, Tableau, etc.
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Las compañías que ofrecen los mejores puestos de Data Science de nivel de entrada también serán las mismas compañías que ofrecen los mejores trabajos de desarrollador. Eso incluirá sus empresas como:

• Google
• Facebook
• Microsoft
• Amazonas

Cada una de estas compañías tendrá sus propios puestos de Data Science. Cualquiera de estos debe tener el prestigio y la compensación para obtener lo que está buscando.