Интересный анализ американского рынка труда для специалистов в области науки о данных (Data Scientists) от
Работа в области Data Science – самая высокооплачиваемая в ИТ-индустрии. В последние годы на рынке труда появилось множество рабочих мест в области науки о данных, но иногда сложно понять, что они из себя представляют и чем они отличаются. Даже когда эти позиции названы по-разному, это не помогает.
Существует значительная потребность в Data Scientist. Спрос на аналитиков данных находится на пике, и они являются одними из самых высокооплачиваемых людей со средней базовой зарплатой в 130 000 долларов в Америке. Согласно прогнозам McKinsey, в ближайшие годы разрыв между предложением и спросом у специалистов в этой области составит 50%. Вы, кстати, тоже можете освоить Data Science и начать извлекать прибыль из данных.
Различные рабочие места в области науки о данных:
Существует множество ролей для аналитиков данных, которые трудно понять. При этом навыки , необходимые для работы отличаются друг от другой. Наука о данных использует математику, статистические и компьютерные дисциплины, а также общий набор инструментов, который включает в себя Python, R, Tableau, SQL и т. д. Специалисты в области науки данных пользуются огромным спросом сегодня и далее мы обсудим различные должности, востребованные современным бизнесом:
1. Data Scientist – вероятно, одна из самых популярных должностей и наиболее востребованных вакансий в этой области. Они несут ответственность за обработку данных, их анализ с помощью различных математических методов, как упоминалось выше, и прогнозирования развития бизнеса. Data Scientist использует машинное обучение, а также прогнозирует будущее на основе исторических моделей.
Средний диапазон заработной платы (США) для Data Scientist составляет $ 119 000.
2. Data Analyst (Аналитик данных) – это тот, кто анализирует данные. Этот процесс требует создания систем, которые помогают пользователям получать информацию и обеспечивать качество данных. Его роль заключается в сборе, обработке и анализе статистических данных. Data Analyst выделяет значимую информацию из доступных данных и использует R или SAS . Аналитики данных для ведения бизнеса нужны не только ИТ-индустрии, но и таким отраслям, как здравоохранение, автомобилестроение, финансы, розничная торговля и страхование.
Средняя годовая зарплата (США) для аналитиков данных составляет 62 000 долларов США.
3. Data Architect (Архитектор данных) – с ростом объемов данных роль Data Architect становится все более важной. Его работа заключается в создании систем управления данными для интеграции, защиты и обслуживания источников данных и информации компании. Он отвечает за архитектуру базы данных, дизайн, создание и оптимизацию данных. Он постоянно использует Microsoft Excel, чтобы делать сопоставления атрибутов и разрабатывать таблицы. Знание таких технологий, как Pig, Spark, SQL, XML и Hive необходимы для такой работы.
Средняя годовая зарплата (США) для этой должности составляет 100 000 долларов.
4. Data Engineer (Инженер данных) – это не те, кто анализирует данные, а те, кто создают определенную программную инфраструктуру для других специалистов. Они могут сделать это, поскольку обладают глубокими знаниями технологий Hadoop и Big Data, таких как MapReduce, Hive и Pig, технологии NoSQL, технологии SQL. Его роль заключается в разработке, тестировании и обслуживании крупномасштабных систем обработки. Более 50 процентов работы – это Data Wrangling, где инженеры данных незаменимы в сфере разработки программного обеспечения.
Средняя зарплата (США) для этой работы составляет 95 000 долларов.
5. Statistician (Статистик) – Роль статистика заключается в понимании меняющихся рыночных тенденций, влияющих на рост бизнеса. Работа состоит в том, чтобы собрать данные и преобразовать их в полезную информацию. Их навыки дают им возможность обрабатывать любые данные, как структурированные, так и неструктурированные. Используемые ими общие инструменты и методы включают в себя SAS, SPSS, Matlab , Python, Scala, SQL, R и т. д. Они имеют большие знания в области статистики, охватывающие описательные и логические темы.
Средняя заработная плата (США) для статистиков составляет 75 000 долларов.
6. Database Administrator (Администратор базы данных) – это обученные специалисты, которые отвечают за хранение и организацию данных компании. Все действия, связанные с защитой, мониторингом, поддержанием и защитой данных, выполняются и направляются администраторами базы данных. Это помогает постоянно делать базы данных доступными для пользователей, включая сотрудников. Для этой цели используются различные инструменты: MySQL Workbench, Toad, Adminer , DatabaseSpy и т. д.
Типичная средняя зарплата (США) для этой должности составляет 68 000 долларов.
7. Business Analyst (Бизнес-аналитик) – Роль бизнес-аналитика аналогична роли аналитика данных. Тем не менее, бизнес-аналитики имеют специальные знания в области бизнеса. Они используют свои навыки, чтобы направлять бизнес в сторону улучшения его продуктов и услуг. Они собирают и анализируют основные бизнес-потребности и требования и несут ответственность за внедрение изменений в бизнес и управление ими. Инструментами, используемыми бизнес-аналитиком, являются Microsoft Office, который включает PowerPoint, Excel, Word и Visio, Документы Google, SmartDraw , Balsamiq и т. д.
Средняя зарплата (США) для этой работы составляет $ 65 000.
8. Data & Analytics Manager (Менеджер данных и аналитики) – Менеджеры данных и аналитики отвечают за разработку процессов для эффективного анализа, интерпретации данных и составления отчетов. Они дают указания команде аналитиков данных, а также отвечают за принятие решений о найме. Они должны иметь 7–10 лет опыта работы в области науки о данных. Они могут консультировать руководителей организаций по вопросам внесения изменений в соответствии с тенденциями рынка. Они должны хорошо знать языки компьютерного программирования, системы баз данных, инструменты больших данных и машинное обучение.
Эта должность имеет среднюю зарплату (США) 116 000 долларов.
Заключительные замечания:
При поиске работы своей мечты в области науки о данных учитывайте, что роли различаются, и поэтому вам нужно убедиться, что вы знаете каждую роль подробно, а затем выбираете то, что, по вашему мнению, подходит вам и соответствует вашим навыкам. Если вы решили делать свою карьеру в области науки о данных, то скорее всего вы получите удовольствие от своей работы с хорошей оплатой и спросом. Ожидается, что карьерные возможности здесь будут расти в течение длительного времени, поскольку данные проникают в нашу жизнь все интенсивнее, и компании пытаются понять как их лучше использовать.
