Analista de datos: trayectoria profesional y calificaciones

Los analistas de datos expertos son algunos de los profesionales más solicitados del mundo. Debido a que la demanda es muy fuerte y la oferta de personas que realmente pueden hacer bien este trabajo es muy limitada, los analistas de datos obtienen enormes salarios y excelentes beneficios, incluso a nivel de entrada.

Los trabajos de analista de datos se pueden encontrar en una mezcla diversa de empresas e industrias. Cualquier empresa que use datos necesita analistas de datos para analizarlos. Algunos de los principales trabajos en el análisis de datos implican el uso de datos para tomar decisiones de inversión, apuntar a clientes, evaluar riesgos o decidir sobre asignaciones de capital.

¿Qué hacen los analistas de datos?

Los analistas de datos toman montañas de datos y los analizan para detectar tendencias, hacer pronósticos y extraer información para ayudar a sus empleadores a tomar decisiones comerciales mejor informadas. La trayectoria profesional que tome como analista de datos depende en gran medida de su empleador. Los analistas de datos trabajan en Wall Street en grandes bancos de inversión, fondos de cobertura y firmas de capital privado. También trabajan en la industria de la salud, marketing y venta minorista. En general, los analistas de datos están en todas partes. También puede encontrarlos en grandes compañías de seguros, oficinas de crédito, empresas de tecnología y en casi cualquier industria que se le ocurra. Las grandes empresas tecnológicas como Facebook y Google analizan los grandes datos a un nivel vertiginoso. Para hacerlo, emplean a muchos de los mejores analistas de datos para una variedad de propósitos, incluida la publicidad y el análisis interno, junto con una gran cantidad de análisis de usuarios.

En las instituciones financieras, como los bancos de inversión, la vía de gestión es la trayectoria profesional más común que toman los analistas desde el nivel inicial. Si demuestra que se encuentra entre los mejores de su grupo de alquiler, sus superiores lo considerarán como alguien que puede guiar al próximo grupo de empleados que ingrese. Demuéstrese en la gerencia y podría considerar una carrera como un jefe de departamento o vicepresidente.

Muchas compañías también etiquetan a los analistas de datos como científicos de la información. Esta clasificación generalmente implica trabajar con la base de datos patentada de una empresa. Muchos científicos de la información trabajan con infraestructuras de bases de datos centrales, por lo que también adquieren habilidades en otras áreas técnicas aplicables, como la construcción y el desarrollo de infraestructura de datos. El sector gubernamental es uno de esos sectores que emplea y depende en gran medida de los científicos de la información para la recopilación de datos, la minería y el análisis. Las compañías de seguros y atención médica también tienen infraestructuras de datos profundos que también requieren científicos de información.

Las compañías de tecnología son únicas porque a medida que la tecnología cambia rápidamente, la dinámica de la compañía a menudo también cambia. Los departamentos se crean constantemente para enfrentar nuevos desafíos y buscar nuevas oportunidades de mercado. Los analistas de datos tecnológicos que sobresalen en sus roles existentes suelen ser los primeros en ser elegidos para ser líderes cuando se crean nuevos departamentos. Esto brinda la oportunidad de liderar a otros y le permite tomar posesión de un segmento de la empresa.

En general, los analistas de datos suelen tener un conjunto dinámico de habilidades. Son buenos trabajando con números y detalles. También tienen confianza y están organizados para administrar múltiples tareas, programas de datos y flujos de datos. Finalmente, la mayoría de los analistas de datos generalmente también tienen fuertes habilidades de presentación, ya que generalmente se les exige que presenten su análisis de forma visual u oral de manera regular.

Descripción general del sector de análisis de datos

Los trabajos en el sector de análisis de datos son abundantes, los salarios son altos y las trayectorias profesionales que puede tomar son abundantes. El análisis de datos ofrece una amplia variedad de oportunidades en todas las industrias y niveles corporativos. Como tal, puede ser difícil determinar las expectativas salariales y de crecimiento. La Oficina de Estadísticas Laborales ofrece varias clasificaciones diferentes para salarios y crecimiento.

Analista financiero

La categoría de analista financiero es generalmente la clasificación más amplia para analistas de datos. Este tipo de rol puede incluir analistas de negocios, analistas de gestión y una amplia variedad de diferentes tipos de analistas de inversiones. Los datos de BLS muestran el salario promedio por hora para un analista financiero en $ 48.55 con un salario promedio anual de $ 100, 990. Los salarios por hora pueden variar de $ 25 a $ 80. Los analistas financieros en Nueva York aprovechan al máximo un salario promedio por hora de $ 66. El BLS espera que esta clase de trabajadores crezca a un ritmo más rápido que el promedio del 11% hasta 2026.

Investigación de mercado

Una segunda clasificación de la Oficina de Trabajo que a menudo busca las expectativas salariales de los analistas de datos es la categoría de analista de investigación de mercado. Esta categoría muestra el salario promedio por hora en $ 34.11 con una expectativa de salario anual de $ 70, 960. Los salarios por hora para los investigadores de mercado pueden variar de $ 16.50 a $ 58.21. El BLS también espera un alto crecimiento de esta categoría con una tasa de crecimiento del 23% hasta 2026.

Big Data y Machine Learning

A medida que el mundo empresarial evoluciona, los usos de los datos también evolucionan con él, con la demanda de tecnología de big data, análisis de big data y aprendizaje automático que muestran algunas de las áreas de mayor crecimiento. Estos tipos de tecnología de big data se están integrando más fuertemente en los programas de análisis de datos en las principales universidades de los Estados Unidos y en todo el mundo, de los cuales hay muchos.

La mayoría de las universidades en los Estados Unidos ofrecen análisis de datos o ciencia de datos como mayor o menor. Más allá de la licenciatura, también hay una gran cantidad de programas de maestría en ciencias de datos. Si está interesado en desarrollar sus habilidades en un período de tiempo más flexible o más corto, también hay múltiples programas y cursos de certificación disponibles en una variedad de instituciones educativas.

Calificaciones de analista de datos

Graduarse de un programa de análisis de datos, particularmente si tiene un buen promedio de calificaciones y una clasificación alta en su clase, debería conducir a una posición de análisis de datos de nivel de entrada sin muchos problemas. Incluso un título menos enfocado en matemáticas, estadística o economía de una universidad de buena reputación es suficiente para poner el pie en la puerta. Aunque el trabajo es de nivel de entrada, el salario es más de lo que ganan los profesionales experimentados en la mayoría de los campos.

Como se discutió, algunos de los mejores trabajos en análisis de datos pueden alcanzar los $ 100, 000 anuales durante el primer año de la universidad. Los profesionales con experiencia pueden hacer el doble o más de lo que gana un analista de datos de nivel de entrada. La experiencia puede provenir de trabajar como analista de nivel de entrada o de un campo relacionado, como el análisis de inversiones. Sin embargo, la educación es a menudo lo más importante en su currículum cuando solicita un trabajo de analista de datos. Pocas personas son contratadas sin buenos resultados académicos en campos de estudio relacionados con las matemáticas.

Trayectorias profesionales de analista de datos

A continuación se muestra una lista de algunos de los muchos roles diferentes que puede encontrar al buscar o considerar el análisis de datos.

Analista de negocios: analiza datos específicos del negocio.

Informes de gestión: informa el análisis de datos a la gestión de las funciones empresariales.

Analista de estrategia corporativa: este tipo de rol se centrará en analizar los datos de toda la empresa y asesorar a la gerencia sobre la dirección de la estrategia. Este papel también puede centrarse en fusiones y adquisiciones.

Analista de compensación y beneficios: generalmente es parte de un departamento de recursos humanos que analiza la compensación de los empleados y los datos de beneficios.

Analista de presupuesto: se centra en el análisis y la presentación de informes de un presupuesto específico.

Analista de suscripción de seguros: analiza datos individuales, de empresas y de la industria para tomar decisiones sobre planes de seguros.

Actuario: analiza las tasas de mortalidad, accidente, enfermedad, discapacidad y jubilación para crear tablas de probabilidad, pronóstico de riesgos y planificación de responsabilidad para las compañías de seguros.

Análisis de ventas: se centra en los datos de ventas que ayudan a respaldar, mejorar u optimizar el proceso de ventas.

Análisis web: analiza un panel de análisis en torno a una página específica, un tema específico o un sitio web de manera integral.

Análisis de fraude: monitorea y analiza datos de fraude.

Análisis crediticio: el mercado crediticio ofrece una amplia necesidad de análisis e información científica en las áreas de informes crediticios, monitoreo crediticio, riesgo crediticio, aprobaciones crediticias y análisis crediticio.

Analista de productos comerciales: se enfoca en analizar los atributos y características de un producto, así como la responsabilidad de asesorar a la gerencia sobre el precio óptimo de un producto en función de los factores del mercado.

Analista de datos de redes sociales: las redes sociales y las compañías tecnológicas en crecimiento confían en los datos para construir, monitorear y avanzar en la tecnología y las ofertas en las que confían las plataformas de redes sociales.

Analista de aprendizaje automático: el aprendizaje automático es una tecnología en desarrollo que implica programar y alimentar máquinas para tomar decisiones cognitivas. Los analistas de aprendizaje automático pueden trabajar en una variedad de aspectos, incluida la preparación de datos, las fuentes de datos, el análisis de resultados y más.