Analista dei dati: percorso professionale e qualifiche

Esperti analisti di dati sono alcuni dei professionisti più ricercati al mondo. Poiché la domanda è così forte e l’offerta di persone che possono davvero fare bene questo lavoro è così limitata, gli analisti di dati hanno stipendi enormi e vantaggi eccellenti, anche a livello di ingresso.

I lavori di analista di dati possono essere trovati in un mix diversificato di aziende e settori. Qualsiasi azienda che utilizza i dati ha bisogno di analisti di dati per analizzarli. Alcuni dei lavori principali nell’analisi dei dati implicano l’utilizzo dei dati per prendere decisioni di investimento, indirizzare i clienti, valutare i rischi o decidere sulle allocazioni di capitale.

Cosa fanno gli analisti di dati?

Gli analisti di dati raccolgono montagne di dati e le esaminano per individuare tendenze, fare previsioni ed estrarre informazioni per aiutare i loro datori di lavoro a prendere decisioni aziendali più informate. Il percorso di carriera che intraprendi come analista di dati dipende in gran parte dal tuo datore di lavoro. Gli analisti di dati lavorano a  Wall Street  presso grandi  banche di investimento,  hedge fund e  società di private equity  . Lavorano anche nel settore sanitario, marketing e vendita al dettaglio. In generale, gli analisti di dati sono ovunque. Puoi anche trovarli presso grandi compagnie di assicurazione, agenzie di credito, aziende tecnologiche e in quasi tutti i settori a cui puoi pensare. Le grandi aziende tecnologiche come Facebook e Google analizzano i big data a livelli vertiginosi. Per fare ciò, impiegano molti dei migliori analisti di dati per una varietà di scopi, tra cui pubblicità e analisi interna insieme a una grande quantità di analisi degli utenti.

Negli  istituti finanziari  come le banche di investimento, il percorso di gestione è il percorso di carriera più comune intrapreso dagli analisti dal livello di accesso. Se dimostri di essere tra i migliori del tuo gruppo di assunzioni, i tuoi superiori ti considereranno qualcuno che può guidare il prossimo gruppo di assunzioni che entrano. Mettiti alla prova nella gestione e potresti guardare a una carriera come un capo dipartimento o vicepresidente.

Molte aziende etichettano anche gli analisti di dati come scienziati dell’informazione. Questa classificazione implica in genere il lavoro con il database proprietario di un’azienda. Molti scienziati dell’informazione lavorano con infrastrutture di database di base, acquisendo così anche competenze in altre aree tecniche applicabili come la costruzione e lo sviluppo di infrastrutture di dati. Il settore governativo è uno di questi settori che impiega e fa molto affidamento sugli scienziati dell’informazione per la raccolta dei dati, l’estrazione e l’analisi. Anche le compagnie assicurative e sanitarie dispongono di infrastrutture di dati profonde che richiedono anche scienziati dell’informazione.

Le aziende tecnologiche sono uniche perché mentre la tecnologia cambia rapidamente, spesso cambia anche la dinamica dell’azienda. Vengono costantemente creati dipartimenti per affrontare nuove sfide e perseguire nuove opportunità di mercato. Gli analisti di dati tecnologici che eccellono nei ruoli esistenti sono solitamente i primi a essere scelti per essere leader quando vengono creati nuovi reparti. Ciò offre l’opportunità di guidare gli altri e ti consente di assumere la proprietà di un  segmento  dell’azienda.

Nel complesso, gli analisti di dati di solito dispongono di un set di competenze dinamiche. Sono bravi a lavorare con numeri e dettagli. Sono anche sicuri e organizzati nella gestione di più attività, programmi di dati e flussi di dati. Infine, la maggior parte degli analisti di dati di solito ha anche forti capacità di presentazione poiché in genere è loro richiesto di presentare la propria analisi visivamente e / o oralmente su base regolare.

Panoramica del settore dell’analisi dei dati

I lavori nel settore dell’analisi dei dati sono abbondanti, gli stipendi sono alti e i percorsi di carriera che puoi intraprendere sono abbondanti. L’analisi dei dati offre un’ampia varietà di opportunità in tutti i settori e a livello aziendale. In quanto tale, può essere difficile individuare le aspettative salariali e di crescita. Il Bureau of Labor Statistics offre diverse classificazioni per salari e crescita.

Analista finanziario

La categoria degli analisti finanziari è generalmente la classificazione più ampia per gli analisti di dati. Questo tipo di ruolo può includere analisti aziendali, analisti gestionali e un’ampia varietà di diversi tipi di analisti degli investimenti. I dati BLS del 2018 mostrano la retribuzione oraria media per un analista finanziario a $ 48,55 con uno stipendio medio annuo di $ 100.990. Gli stipendi orari possono variare da $ 25 a $ 80. Gli analisti finanziari di New York traggono il massimo profitto da una retribuzione oraria media di $ 66. Il BLS prevede che questa classe di lavoratori crescerà a un tasso superiore alla media del 5% fino al 2029.

Ricerca di mercato

Una seconda classificazione del Bureau of Labour spesso ricercata per le aspettative salariali degli analisti di dati è la categoria degli analisti delle ricerche di mercato. A partire dal 2019, questa categoria mostra la retribuzione oraria media di $ 34,41 con un’aspettativa di stipendio annuale di $ 71,570. La retribuzione oraria per i ricercatori di mercato può variare da $ 16,51 a $ 58,96. Il BLS prevede anche una crescita elevata da questa categoria con un tasso di crescita del 18% fino al 2029.

Big Data e Machine Learning

Con l’evoluzione del mondo degli affari, anche gli usi dei dati si evolvono con esso, con la domanda di tecnologia per big data, analisi dei big data e apprendimento automatico che mostrano alcune delle principali aree di crescita. Questi tipi di tecnologia per big data vengono integrati più pesantemente nei programmi di analisi dei dati nelle principali università degli Stati Uniti e in tutto il mondo, di cui ce ne sono molti.

La maggior parte dei college negli Stati Uniti offre analisi dei dati o scienza dei dati sia come maggiore che come minore. Oltre al diploma di laurea ci sono anche un vasto numero di programmi di master in data science. Se sei interessato a sviluppare le tue capacità in un arco di tempo più flessibile o più breve, sono disponibili anche più programmi e corsi di certificazione da una varietà di istituzioni educative.

Qualifiche di analista dei dati

La laurea da un programma di analisi dei dati, in particolare se hai una media dei voti forte e un punteggio elevato nella tua classe, dovrebbe portare a una posizione di analisi dei dati di livello base senza troppi problemi. Anche una laurea meno focalizzata in matematica,  statistica o economia presso un’università rispettabile è sufficiente per mettere piede nella porta. Sebbene il lavoro sia di livello base, la paga è superiore a quella che fanno i professionisti esperti nella maggior parte dei campi.

Come discusso, alcuni dei migliori lavori nell’analisi dei dati possono raggiungere fino a $ 100.000 all’anno durante il primo anno di università. Professionisti esperti possono fare il doppio o più di quanto fa un analista di dati entry-level. L’esperienza può derivare dal lavoro come analista entry-level o da un campo correlato, come l’  analisi degli investimenti. Tuttavia, l’istruzione è spesso la cosa più importante nel tuo curriculum quando ti candidi per un lavoro di analista di dati. Poche persone vengono assunte senza solide prestazioni accademiche in campi di studio legati alla matematica.

Percorsi di carriera di Data Analyst

Di seguito è riportato un elenco di alcuni dei molti ruoli diversi che potresti incontrare durante la ricerca o la considerazione dell’analisi dei dati.

Analista aziendale: analizza i dati specifici del business.

Reporting di gestione: riporta l’analisi dei dati al management sulle funzioni aziendali.

Analista di strategia aziendale: questo tipo di ruolo si concentrerà sull’analisi dei dati a livello aziendale e sulla consulenza al management sulla direzione della strategia. Questo ruolo può anche essere concentrato su fusioni e acquisizioni.

Analista di retribuzioni e benefit: di solito fa parte di un dipartimento delle risorse umane che analizza i dati relativi a retribuzioni e benefit dei dipendenti.

Analista di bilancio: si concentra sull’analisi e la rendicontazione di un budget specifico.

Analista di sottoscrizione assicurativa: analizza i dati individuali, aziendali e di settore per le decisioni sui piani assicurativi.

Attuario: analizza i tassi di mortalità, infortunio, malattia, invalidità e pensionamento per creare tabelle di probabilità, previsioni del rischio e pianificazione delle responsabilità per le compagnie di assicurazione.

Analisi delle vendite: si concentra sui dati di vendita che aiutano a supportare, migliorare o ottimizzare il processo di vendita.

Analisi dei dati web: analizza in modo completo un dashboard di analisi intorno a una pagina specifica, un focus su un argomento o un sito web.

Analisi delle frodi: monitora e analizza i dati sulle frodi.

Analisi del credito: il mercato del credito offre un’ampia necessità di analisi e scienza dell’informazione nelle aree del reporting del credito, del monitoraggio del credito, del rischio di prestito, delle approvazioni dei prestiti e dell’analisi dei prestiti.

Analista di prodotto aziendale: si concentra sull’analisi degli attributi e delle caratteristiche di un prodotto, nonché sulla responsabilità di consigliare la direzione sul prezzo ottimale di un prodotto in base a fattori di mercato.

Analista di dati sui social media: i social media e le aziende tecnologiche in crescita si affidano ai dati per costruire, monitorare e far progredire la tecnologia e le offerte su cui fanno affidamento le piattaforme dei social media.

Analista dell’apprendimento automatico: l’apprendimento automatico è una tecnologia in via di sviluppo che coinvolge la programmazione e l’alimentazione di macchine per prendere decisioni cognitive. Gli analisti di machine learning possono lavorare su una varietà di aspetti, tra cui la preparazione dei dati, i feed di dati, l’analisi dei risultati e altro ancora.