Аналитика данных и карьерные возможности
С детства мы слышали, что мы ничто без воды, а вода - наша жизнь. Но в эту современную техническую эпоху то же самое можно сказать и о данных. Данные означают информацию, которая в основном создается из источника и передается получателю. Каждый объект, живой или неживой, содержит различного рода данные. Мы работаем только с данными, которые мы можем понять, а остальные данные остаются загадкой. Одновременно работать с большим количеством данных невозможно. Это та часть, где аналитика данных играет важную роль.
Что такое аналитика данных?
Аналитика данных - это процесс наблюдения, преобразования, очистки и моделирования данных с целью создания полезной информации и получения ценных выводов. Аналитик данных - это человек, который отвечает за сбор и анализ данных. Аналитик данных также выполняет разработку и тестирование аналитических моделей на основе собранных и проанализированных данных.
Теперь поговорим об основных требованиях и процессе анализа данных. Сначала собираются необработанные или неструктурированные данные из различных источников, а затем они объединяются в общий формат. Затем эти данные загружаются в систему анализа данных, такую как хранилище данных, кластер Hadoop и т. Д. Затем выполняется очистка и профилирование данных, чтобы убедиться, что данные не содержат ошибок и в целом согласованы. После этого выполняется основная операция в аналитике данных, т.е. построение аналитической модели данных с использованием различных языков программирования, таких как SQL, Python, Scala и т. Д. Наконец, результаты аналитической модели используются с помощью визуализации данных, чтобы сделать решения и получить желаемый результат.
Карьерные возможности в аналитике данных
В эту цифровую эпоху аналитика данных важна как никогда. Существует множество возможностей трудоустройства в различных отраслях, и спрос на профессионалов в области анализа данных растет день ото дня. Ниже приведены некоторые из карьерных возможностей, для которых требуются специалисты по анализу данных:
- Специалист по данным
Специалист по данным собирает и анализирует эти данные, чтобы можно было принять соответствующие решения с помощью визуализации данных. Целостный взгляд на данные, хорошее знание аналитики данных и навыки визуализации данных, а также знание языков программирования, таких как SQL, Python, Scala и т. Д., Являются основным требованием для специалиста по данным.Средняя зарплата специалиста по данным составляет 634 645 рупий в год.
- Инженер по данным
Инженер данных помогает в проектировании, внедрении и оптимизации инфраструктуры данных, связанной с различными процессами анализа данных. В общем, инженер данных обрабатывает довольно большие наборы данных и часто помогает сделать эти данные доступными для чтения для специалистов по данным путем очистки и профилирования данных.Средняя зарплата специалиста по обработке данных составляет 809 923 рупий в год.
- Бизнес-аналитик
Бизнес-аналитик помогает в решении бизнес-проблем, с которыми сталкивается организация, используя аналитику данных, чтобы понять бизнес-модели, отчеты компании, документы по интеграции технологий и т. Д. И предоставить различные бизнес-стратегии.Средняя зарплата бизнес-аналитика составляет 588 313 рупий в год.
- Статистик
Статистик собирает, анализирует и интерпретирует статистические данные для получения согласованной и полезной информации. Некоторые из общих задач статистиков - это статистическое моделирование, математическое моделирование, анализ и интерпретация различных результатов опросов, бизнес-прогнозирование на основе анализа данных и т. Д.Средняя зарплата статистика составляет 475 370 рупий в год.
- Инженер по машинному обучению
Инженер по машинному обучению анализирует и интерпретирует алгоритмы и статистические модели для машинного обучения с помощью аналитики данных. В основном инженеру по машинному обучению требуются знания как в области программирования, так и в области статистики.Средняя зарплата инженера по машинному обучению составляет 705 035 рупий в год.
- Количественный аналитик
Количественный аналитик помогает в решении различных финансовых проблем, используя аналитику данных для анализа больших объемов данных, чтобы понять управление финансовыми рисками, модели инвестиций, тенденции обменных курсов, фондовый рынок и т. Д.Средняя зарплата количественного аналитика составляет 842 849 рупий в год.
Это лишь некоторые из карьерных возможностей, требующих анализа данных. Однако в целом аналитика данных - обширная область, и возможности, которые она предоставляет, безграничны. В области анализа данных есть гораздо больше карьерных возможностей и шансов, и в будущем прогнозируется еще больший рост. Таким образом, карьера в области анализа данных - это прибыльная перспектива с огромным размахом и огромным ростом в будущем.
Примечание . Средние зарплаты указаны на сайте payscale.com специально для Индии.
Вниманию читателя! Не прекращайте учиться сейчас. Получите все важные концепции теории CS для собеседований SDE с курсом теории CS по доступной для студентов цене и будьте готовы к отрасли.