Информационная помощь Администратора портала Информационная помощь Администратора портала
Информационная поддержка — сюда относится всё, что связано с содержанием сайта: контент, графика, наполнение.

Какая степень нужна, чтобы стать Аналитиком данных в США?


Получение востребованной работы в качестве аналитика данных часто начинается с получения необходимых навыков и квалификации. Для многих это может означать степень. В этой статье мы обсудим, нужна ли вам степень, чтобы стать аналитиком данных, какую степень получить, и как степень более высокого уровня может помочь вам продвинуться по карьерной лестнице.

По данным Бюро статистики труда США, для большинства рабочих мест аналитика данных начального уровня требуется степень бакалавра [1]. Можно развить свои навыки анализа данных — и потенциально получить работу — без диплома. Но заработок дает вам структурированный способ развития навыков и общения с профессионалами в этой области. Вы также можете найти больше возможностей для трудоустройства с дипломом, чем без него, например, пройдя курсы по аналитике.

Если вы хотите сделать следующий шаг на своем карьерном пути в качестве аналитика данных без ученой степени, попробуйте профессиональный сертификат Google Data Analytics. Начните развивать навыки, необходимые для работы, с семидневной бесплатной пробной версией.

Степени аналитика данных: В чем он должен специализироваться?

Не все университеты предлагают степень бакалавра в области анализа данных. Итак, в чем вам следует специализироваться, если вы хотите продолжить карьеру аналитика данных? Даже если в вашем университете нет этой конкретной степени, он, скорее всего, предлагает другие специальности с пересекающимися навыками.

Возможные специальности для аналитиков данных

Вот несколько вариантов степеней, которые обычно обучают общим навыкам анализа данных. Если вы планируете сделать карьеру аналитика данных, эти специальности могут вам подойти.

  • Наука о данных: В ответ на растущий спрос на специалистов по обработке данных все больше и больше школ предлагают степень бакалавра в области науки о данных. В рамках этой дипломной программы вы, как правило, будете проходить курсы по информатике, статистике и математике. Некоторые программы позволяют вам специализироваться в таких областях, как экономика, финансы, бизнес или здравоохранение.

  • Информатика: Акцент на статистические и аналитические навыки во многих программах по информатике делает их подходящими для начинающих аналитиков данных. Эта степень также широко доступна. В зависимости от программы вы можете изучать концепции искусственного интеллекта, разработку алгоритмов и языки программирования, которые сможете использовать в своей будущей карьере.

  • Прикладная математика или статистика: Традиционные степени по математике, как правило, готовят учащихся к карьере в академических кругах. Степени по прикладной математике и статистике смещают акцент на приложения в реальном мире, например, помогают компаниям принимать решения, основанные на данных. Учебная программа может включать другие важные навыки, такие как языки программирования или пакеты статистических программ.

  • Финансы / экономика: Если вы считаете, что вам может быть интересно работать финансовым или бизнес-аналитиком, подумайте о получении степени в области финансов или экономики. Многие из этих дипломных программ включают курсовые работы по статистике и анализу, а некоторые предлагают концентрацию в бизнес-аналитике.

  • Психология: На первый взгляд это может показаться неочевидным, но психологи постоянно используют данные для описания, объяснения и даже прогнозирования человеческого поведения. Бакалавр наук по психологии может познакомить вас с курсовой работой по математике и статистическому анализу.

  • Системы управленческой информации (MIS): С этой степенью вы можете получить закулисный взгляд на базы данных и то, как они работают. Это может оказаться полезным в качестве аналитика данных. Курсовая работа MIS обычно охватывает такие темы, как проектирование баз данных, управление данными и теория бизнеса. С помощью некоторых программ вы можете специализироваться на анализе данных, бизнес-аналитике или управлении данными.

Независимо от того, по какой специальности вы хотите получить степень, обязательно посещайте занятия по статистике, математическому анализу и линейной алгебре, а также некоторые занятия по информатике, которые охватывают базы данных и статистическое программное обеспечение. Если у вас уже есть на примете отрасль, это может помочь пройти некоторые отраслевые курсовые работы (финансы, здравоохранение или бизнес, например).

Нужна степень магистра в области анализа данных?

Хотя степень бакалавра является наиболее распространенной квалификацией начального уровня, некоторые компании ищут кандидатов со степенью магистра в области анализа данных или смежной области. Исследование, проведенное IBM в 2017 году, показало, что шесть процентов должностных инструкций аналитиков данных требуют наличия степени магистра или доктора [2]. Это число подскакивает до 11 процентов для менеджеров по аналитике и 39 процентов для специалистов по обработке данных и продвинутых аналитиков.

В целом, дипломы более высокого уровня, как правило, сопровождаются более высокой зарплатой. В США сотрудники всех профессий со степенью магистра получают среднюю еженедельную зарплату в размере 1497 долларов США по сравнению с 1248 долларами США для тех, кто имеет степень бакалавра [3]. Эта разница ежегодно увеличивается на 12 948 долларов.

Если вы хотите продвинуться по карьерной лестнице в области анализа данных или перейти в науку о данных, получение степени магистра может привести вас к успеху.

Использованные источники

  1. US Bureau of Labor Statistics. "Operations Research Analysts, URL:bls.gov/ooh/math/operations-research-analysts.htm#tab-1." Accessed May 5, 2021.

  2. IBM. "The Quant Crunch: How the Demand for Data Science Skills Is Disrupting the Job Market, URL:ibm.com/downloads/cas/3RL3VXGA." Accessed May 5, 2021.

  3. US Bureau of Labor Statistics. "Learn more, earn more: Education leads to higher wages, lower unemployment, URL:bls.gov/careeroutlook/2020/data-on-display/education-pays.htm." Accessed May 5, 2021.

  4. Yandex.Ru

  5. Google.Com

Авторизация
Забыли свой пароль?