Aufbau einer Karriere in der Datenanalyse

KARRIERE IN DER DATENANALYTIK

Eine Karriere in der Datenanalyse befasst sich nicht nur mit dem Erlernen von Python oder Hadoop, sondern berücksichtigt auch verschiedene Fähigkeiten:

  1. a) Analytische Fähigkeiten
  2. b) Geschäftsverständnisfähigkeiten
  3. c) Kommunikationsfähigkeiten
  4. d) Rechenkenntnisse
  5. e) Statistische Fähigkeiten

Eine Karriere im Bereich der Datenanalyse kann sehr lohnend sein. Es hilft beim allgemeinen Wachstum und der Entwicklung des Unternehmens. Es unterstützt die Unternehmen dabei, logische und kluge Entscheidungen zu treffen, anstatt instinktiv zu handeln. Das Sammeln, Organisieren und Interpretieren von Daten erfolgt im Jobprofil eines Datenanalysten. Das Extrahieren nützlicher Informationen aus den Daten und das Ziehen logischer Schlussfolgerungen aus diesen Informationen unterstützt und verbessert den intelligenten Entscheidungsprozess. Dies verschafft der Organisation auch einen Wettbewerbsvorteil gegenüber anderen. All dies definiert klar die Bedeutung einer Karriere im Bereich der Datenanalyse.

ARBEITS- UND KARRIEREMÖGLICHKEITEN IM BEREICH DER DATENANALYTIK

Viele Türen öffnen sich für Personen mit den richtigen Fähigkeiten und der Wissensbasis, die als Datenanalyst erforderlich sind. Die zunehmende Anzahl von Unternehmen und Kunden hat die Stellenangebote in der Datenanalyse erweitert und diese Karriere sowohl herausfordernd als auch lukrativ gemacht. Die hohen Gehalts- und Beschäftigungsaussichten im Bereich Daten sind ein weiterer Hinweis auf die steigende Nachfrage nach Datenanalysten bei großen Unternehmen.

Die Gehaltspakete, die ihnen von den Top-Unternehmen angeboten werden, zeigen deutlich die Bedeutung der Datenanalyse in diesen großen Unternehmen. Die angebotenen Gehaltspakete variieren mit der Erfahrung der Kandidaten. Das durchschnittliche Gehaltspaket, das der Kandidat ohne Erfahrung (ein Neueinsteiger) anbietet, beträgt 4-10 Lakhs pro Jahr.

Die Fachleute mit einer Erfahrung von 3-6 Jahren können 10-20 Lakhs pro Jahr erwarten, und diejenigen mit 6-10 Jahren Erfahrung können 15-30 Lakhs pro Jahr erwarten. Die Fachleute, die mehr als 10 Jahre Erfahrung haben, können ein Gehaltspaket von mehr als 1 crore befehlen.

DIE NOTWENDIGKEIT FÜR DATENZERTIFIZIERUNGSTRAINING

Nun stellt sich die Frage, wo das Wissen gesammelt und die Fähigkeiten erworben werden können, die erforderlich sind, um Datenanalyst zu werden. DATENZERTIFIZIERUNG ist die beste Möglichkeit für technische Fachkräfte, ihre Fähigkeiten zu verbessern, ihre Karriere zu verbessern und einen neuen Mitarbeiter zu finden. Die Zertifizierungsschulung hilft Ihnen dabei, sich auf dem Gebiet der Datenanalyse vertraut zu machen, und ermöglicht Ihnen eine gründliche und gründliche Schulung in den Fähigkeiten, die ein Datenanalyst benötigt.

Dies erfordert einen erheblichen Aufwand an Zeit und Energie, denn wenn Sie diese technische Zertifizierung erreichen möchten, müssen Sie einige Anstrengungen unternehmen. Bauen Sie einfach auf Ihr Interesse an Datenanalyse auf und niemand kann Sie davon abhalten, Ihr Ziel zu erreichen.

MUSS FÜR EINEN EINZELNEN TRAUM, EIN DATENANALYST ZU WERDEN

Wenn Sie gerne mit Zahlen und Mustern umgehen, mathematisch versiert sind und einen analytischen Verstand haben, sollten Sie eine Karriere in der Datenanalyse anstreben. Es ist wichtig, dass Sie Zahlen lieben, wenn Sie eine Karriere im Bereich Analytics verfolgen möchten. Dies erfordert nicht nur eine Neugier oder Leidenschaft für den Umgang mit Zahlen, sondern auch die Fähigkeiten und die Wissensbasis, die erforderlich sind, um mit der enormen Datenmenge umzugehen, die täglich in Unternehmen fließt.

FÄHIGKEITEN, DIE EIN DATENANALYST SEIN MÜSSEN

Ein Datenanalyst ist eine perfekte Kombination aus professionellen mathematischen Fähigkeiten, technologischen Fähigkeiten, Unternehmensstatistiken und analytischen Taktiken. Wenn Sie beabsichtigen, einer zu werden, müssen Sie einige analytische Fähigkeiten besitzen, die im Folgenden aufgeführt sind:

1.) ANALYTISCHE FÄHIGKEITEN

Analytische Fähigkeiten sind die wichtigste Komponente für den Erfolg als Datenanalyst. Diese Fähigkeiten betreffen die Hauptverantwortung eines Datenanalysten: die Fähigkeit, alle Arten von Daten, die in der Organisation fließen, zu sammeln, zu organisieren, zu interpretieren und zu analysieren. Diese analytischen Fähigkeiten unterstützen die Analysten dabei, die in den Daten verborgenen Muster aufzudecken, die Lösungen für geschäftliche Probleme bieten, indem sie die Unternehmen bei der Ausführung intelligenter und angemessener Entscheidungen unterstützen.

2.) MATHEMATISCHE FÄHIGKEITEN

Sie müssen die Leidenschaft für den Umgang mit Zahlen und Mustern besitzen. Sie müssen über ein angemessenes Verständnis der Mathematik verfügen, das es ihnen ermöglicht, die verfügbaren mathematischen Daten zu interpretieren. Auch statistische Kenntnisse sind erforderlich. Daher spielen mathematische Fähigkeiten eine wichtige Rolle in ihrem Berufsprofil.

3.) TECHNISCHE FÄHIGKEITEN

Die mit Datenanalysen verbundenen Techniken und Methoden wie Hadoop, SAS, R und Python erfordern den Besitz von technischem Wissen. Sie müssen über grundlegende statistische Kenntnisse verfügen. Die Computer- und technischen Fähigkeiten gehören zu den wichtigsten Fähigkeiten, die Datenanalysten benötigen.

4.) GESCHÄFTSFÄHIGKEITEN

Der Kern der Datenanalyse besteht darin, die Organisation bei der Entscheidungsfindung zu unterstützen und das effektive und effiziente Funktionieren der Organisation weiter zu unterstützen. Geschäftsfähigkeiten helfen den Datenanalysten, ihre grundlegende Verantwortung für die Unterstützung des Entscheidungsprozesses wahrzunehmen. Die geschäftlichen Fähigkeiten ermöglichen es ihnen, die richtigen Informationen zur Lösung von Geschäftsproblemen bereitzustellen.

5.) KOMMUNIKATIONSFÄHIGKEITEN

Sie sind Teil des Top-Managements eines Unternehmens. Sie müssen in der Lage sein, effektiv mit ihren Teammitgliedern, einschließlich Direktoren und Top-Managern, zu kommunizieren. Für sie ist es wichtig, ihre Ergebnisse aus der Datenanalyse ihren Mitarbeitern und anderen Führungskräften klar mitzuteilen.

6.) ZEITMANAGEMENT-FÄHIGKEITEN

Sie haben mehrere Verantwortlichkeiten, die es wichtig machen, alle effektiv zu verwalten. Zeitmanagementfähigkeiten unterstützen die Datenanalysten dabei, ihre Aufgaben zeitnah und effizient zu organisieren und auszuführen.

Vorbereitung auf die Prüfung

Vor dem Ablegen einer Zertifizierungsprüfung ist es wichtig, sich vorzubereiten. Die Vorbereitung kann von Person zu Person unterschiedlich aussehen, aber es gibt einige gängige Praktiken, die die Wahrscheinlichkeit erhöhen, dass der Test eine hohe Punktzahl erreicht.

  • Beginnen Sie früh mit dem Lernen: Je früher Sie mit dem Lernen beginnen, desto mehr Informationen können Sie am Testtag durchgehen, aufbewahren und abrufen. Idealerweise sollten Sie mit dem Studium beginnen, sobald Sie sich für eine Prüfung entschieden haben, um sicherzustellen, dass genügend Zeit vorhanden ist, um alle am Testtag behandelten Inhalte durchzugehen.
  • Überprüfen Sie die Materialien häufig: Da in der Prüfung so viel behandelt wird, ist es wichtig, alle Lernmaterialien vor dem Sitzen zu überprüfen, um den CompTIA Fundamentals-Zertifizierungstest abzulegen . Überprüfen Sie vor dem Testtag unbedingt alle Materialien. Wenn Sie Probleme mit Themen haben, gehen Sie diese noch einmal durch, damit die Informationen in Ihrem Kopf aktuell sind.
  • Übungsprüfungen ablegen: Mit Übungsprüfungen können Sie sich mit dem Layout der Prüfung und der Präsentation der Inhalte vertraut machen. Sie können vorgefertigte Prüfungen online finden oder Ihre eigenen mit den neuesten Prüfungsfragen und -antworten erstellen.
  • STEIGENDE NACHFRAGE FÜR DATENANALYSEN
  • Obwohl Unternehmen die Techniken, Tools und Methoden für eine gute Datenanalyse anwenden können, können Unternehmen dies nicht tun, wenn ihnen das Personal fehlt, das über die Fähigkeit, das technische Know-how und das Fachwissen verfügt, mit den Tools umzugehen und die Analyse durchzuführen ihre Daten effektiv nutzen.Diese Unternehmen benötigen Fachleute für Datenanalyse, die die Daten analysieren und daraus nützliche Informationen gewinnen können.

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