熟练的数据分析师是世界上最受欢迎的专业人士之一。 由于需求如此强劲，并且能够真正做好这项工作的人员的供应非常有限，因此即使在入门级，数据分析人员也要支付巨额薪水和出色的福利。
数据分析师的工作遍布公司和行业的各个领域。 任何使用数据的公司都需要数据分析师对其进行分析。 数据分析中的一些重要工作涉及使用数据来制定投资决策，定位客户，评估风险或决定资本分配。
数据分析师做什么？
数据分析师会收集大量数据，并对其进行探查以发现趋势，做出预测并提取信息，以帮助其雇主做出更明智的业务决策。 您作为数据分析师所采取的职业道路很大程度上取决于您的雇主。 数据分析师在华尔街的大型投资银行，对冲基金和私募股权公司工作。 他们还从事医疗保健行业，市场营销和零售。 通常，数据分析师无处不在。 您也可以在大型保险公司，征信机构，技术公司以及几乎所有可以想到的行业中找到它们。 像Facebook和Google这样的大型科技公司对大数据的分析令人眼花degree乱。 为此，他们出于各种目的聘用了许多顶级数据分析师，包括广告和内部分析以及大量的用户分析。
在投资银行等金融机构中，管理路径是分析师从入门级开始采用的最常见的职业道路。 如果您证明自己是最优秀的雇用人员之一，那么您的上司将以可以领导下一批雇用人员的人的身份来找您。证明自己在管理上，您可能会在寻找职业部门主管或副总裁。
许多公司还将数据分析师称为信息科学家。 这种分类通常涉及使用公司的专有数据库。 许多信息科学家使用核心数据库基础结构，因此也获得了其他适用技术领域的技能，例如数据基础结构的建立和开发。 政府部门就是这样一个部门，它雇用并严重依赖信息科学家进行数据收集，挖掘和分析。 保险和医疗保健公司还拥有需要信息科学家的深层数据基础架构。
科技公司之所以与众不同，是因为随着科技的日新月异，公司的动态也经常发生变化。 不断创建部门来应对新挑战并寻求新的市场机会。 在创建新部门时，通常会优先选择在现有职位上表现出色的技术数据分析师。 这提供了领导他人的机会，并且使您可以拥有公司部分的所有权。
总体而言，数据分析师通常具有动态技能。 他们擅长处理数字和细节。 他们在管理多个任务，数据程序和数据流方面也充满信心和组织。 最后，大多数数据分析师通常还具有很强的表达能力，因为通常需要以视觉和/或口头的方式定期呈现他们的分析。
数据分析领域概述
数据分析部门的工作丰富，薪水高，您可以选择的职业道路也很多。 数据分析为整个行业和企业层面提供了广泛的机会。 因此，很难确定薪水和增长预期。 劳工统计局为工资和增长提供了几种不同的分类。
财务分析师类别通常是数据分析师涵盖最广泛的分类。 此类角色可以包括业务分析师，管理分析师以及各种不同类型的投资分析师。 美国劳工统计局的数据显示，金融分析师的平均小时工资为48.55美元，平均年薪为100, 990美元。 时薪从25美元到80美元不等。 纽约的金融分析师平均时薪为66美元，为最高。 美国劳工统计局（BLS）预计，到2026年，这类工人的增长速度将超过平均11％的增长率。
劳工局的第二个分类通常是寻找数据分析师的薪资期望的是市场研究分析师类别。 此类别显示平均小时工资为$ 34.11，预计年薪为$ 70, 960。 市场研究人员的时薪从16.50美元到58.21美元不等。 美国劳工统计局还预计，到2026年，该类别将实现23％的高速增长。
随着商业世界的发展，数据的使用也随之发展，对大数据技术，大数据分析和机器学习的需求显示出一些最大的增长领域。 这些类型的大数据技术正越来越多地集成到美国乃至全世界的主要大学的数据分析程序中。
美国的大多数大学都提供数据分析或数据科学专业（无论是专业还是辅修）。 除学士学位外，还有大量的数据科学硕士学位课程。 如果您有兴趣在更灵活或更短的时间内建立自己的技能，那么各种教育机构都可以提供多种认证计划和课程。
数据分析师资格
从数据分析程序中毕业，尤其是如果您的平均绩点很高并且在班级中排名很高时，应该可以轻松入门级别的数据分析职位。 即使是从知名大学获得的数学，统计学或经济学学位较少的关注，也足以使您步入正轨。 尽管这份工作是入门级的，但薪水比大多数领域的资深专业人员高。
如前所述，在大学毕业的第一年，数据分析领域的一些顶尖工作每年可高达100, 000美元。 经验丰富的专业人员可以使入门级数据分析师的收入提高两倍甚至更多。 经验可以来自担任入门级分析师或来自相关领域，例如投资分析。 但是，在申请数据分析师职位时，教育通常是简历上最重要的事情。 在与数学相关的研究领域中，很少有人会被录取而没有出色的学术表现。
数据分析师的职业道路
下面列出了在搜索或考虑数据分析时可能遇到的许多不同角色。
业务分析师：分析业务特定数据。
管理报告：向业务职能部门报告数据分析。
企业战略分析师：这种角色将专注于分析公司范围内的数据并就战略方向向管理层提供建议。 该角色也可能专注于并购。
薪酬和福利分析师：通常是人力资源部门的一部分，负责分析员工的薪酬和福利数据。
预算分析师：专注于指定预算的分析和报告。
保险承销分析师：分析个人，公司和行业数据，以制定保险计划。
精算师：分析死亡率，事故，疾病，残疾和退休率，以创建保险公司的概率表，风险预测和责任计划。
销售分析：专注于有助于支持，改善或优化销售流程的销售数据。
Web分析：全面分析围绕特定页面，主题重点或网站的分析仪表板。
欺诈分析：监视和分析欺诈数据。
信用分析：在信用报告，信用监控，贷款风险，贷款批准和贷款分析领域，信贷市场对分析和信息科学提出了广泛的需求。
商业产品分析师：专注于分析产品的属性和特性，并负责根据市场因素为产品的最佳定价提供管理建议。
社交媒体数据分析师：社交媒体和成长中的科技公司依靠数据来构建，监视和推进社交媒体平台所依赖的技术和产品。
机器学习分析师：机器学习是一项发展中的技术，涉及对机器进行编程和馈送以做出认知决策。 机器学习分析师可能会在很多方面工作，包括数据准备，数据提要，结果分析等等。
