Carrières en visualisation de données
La visualisation des données consiste à représenter des données dans un format graphique ou graphique afin de fournir une analyse factuelle aux décideurs. Les modèles et les tendances qui peuvent ne pas être révélés par les données textuelles peuvent être facilement reconnus avec la visualisation des données. Les experts en visualisation de données convertissent les données en histoires en utilisant différentes techniques de visualisation afin d'aider l'organisation à analyser et à explorer facilement des informations quantitatives complexes. En d'autres termes, les ingénieurs ou analystes en visualisation de données fournissent des données à leurs clients sous une forme utilisable et compréhensible. Trois considérations majeures dans le domaine de la visualisation des données sont la clarté, la précision et l'efficacité. La visualisation des données peut être vue dans presque tous les secteurs, à savoir la banque, les éditeurs de logiciels spécialisés, les télécommunications, l'automobile et les médias sociaux, etc. et Sisense.
Éducation pour connaître les carrières en visualisation de données
Baccalauréat / maîtrise en informatique ou tout autre domaine pertinent
Peu de postes d'analyste en visualisation junior / diplômé sont annoncés - la visualisation est plus souvent une composante de certains rôles d'analyste de données ou de scientifique des données. Pour poursuivre votre carrière dans l'un de ces domaines, vous avez généralement besoin d'un diplôme dans une matière qui développe vos compétences analytiques, telles que les mathématiques, les statistiques et l'informatique.
Si vous souhaitez vous spécialiser immédiatement dans la visualisation de données, vous pouvez envisager d'étudier pour un diplôme de troisième cycle en visualisation de données.
Cheminement de carrière en visualisation de données
Pour être ingénieur en visualisation de données, il faut un diplôme universitaire dans une matière qui développe des compétences analytiques comme les mathématiques, la statistique et l'informatique, car elles doivent posséder de solides compétences analytiques.
Comprenons clairement les différents parcours et compétences qui leur sont nécessaires.
Il existe trois grandes catégories de carrières en visualisation de données
- Ingénieur en visualisation de données: L'ingénieur en visualisation de données se concentre sur la conception et le développement de solutions de reporting pour fournir une analyse factuelle aux décideurs afin d'identifier les modèles et les tendances qui peuvent ne pas être révélés par les données textuelles. Un baccalauréat ou une maîtrise est requis pour le poste d'ingénieur en visualisation des données.
- Analystes de Business Intelligence: Les analystes de Business Intelligence se concentrent sur l'analyse des données et le reporting commercial. Analyser les besoins de l'entreprise et développer des spécifications fonctionnelles. L'analyste Business Intelligence est responsable de la création de rapports, de tableaux de bord, de modèles et d'outils pour analyser les données, générer des rapports et présenter les données liées aux opérations, qui sont utilisées pour surveiller l'utilisation des produits, prendre des décisions commerciales importantes et prévoir la productivité de l'entreprise. Parfois, ils doivent également s'engager avec le client interne et externe pour déterminer les exigences, décider des priorités des exigences et s'assurer qu'il n'y a pas de fossé de communication.
- Analystes de données: Les analystes de données travaillent sur la partie de rapport et de visualisation pour expliquer les chiffres cachés des données à l'aide de graphiques, de diagrammes, etc. Leur rôle est d'analyser les données collectées des ventes, du marketing, etc. et d'aider l'entreprise à prendre de meilleures décisions en présentant leur constat sous forme de rapports. Un baccalauréat est requis pour le poste d'analyste de données au niveau d'entrée. Il existe différentes catégories de postes d'analyste de données: analyste opérationnel, analyste marketing, analyste financier, etc.
Postes ou domaines d'application
Il existe de nombreux types de problèmes de science des données qui conduisent à exiger des compétences différentes pour chaque problème. Il existe donc différents rôles dans ce domaine:
- Ingénieurs en visualisation de données: Pour être ingénieur en visualisation de données, il faut un diplôme universitaire dans une matière qui développe des compétences analytiques comme les mathématiques, la statistique et l'informatique, car ils doivent avoir de solides compétences analytiques.
Voici quelques compétences que l'on doit avoir pour avoir une carrière dans la visualisation de données
Les ingénieurs en visualisation de données doivent avoir une bonne connaissance du codage avec des langages tels que Angular.js, d3.js, Python, etc.
Ensemble de compétences: Ingénieur analytique fort, Excellentes compétences en communication (écrite et verbale), Souci du détail, Excellentes mathématiques, compétences statistiques
Connaissances en programmation avec Angular.js, d3.js, Python, possibilité d'interroger une base de données relationnelle et une plateforme de Big Data (systèmes NoSQL), connaissances HTML et CSS, etc.
Domaines d'application: aérospatiale, technologie de l'information, banque, etc.
- Analystes en intelligence d'affaires: l' analyste en intelligence d'affaires doit avoir de bonnes compétences en communication écrite et verbale; ils doivent également avoir une expérience en analyse de données, ils doivent avoir des connaissances en codage dans des progiciels statistiques tels que R, Python, MATLAB et SAS pour l'analyse de données.
Ensemble de compétences: bonne connaissance du codage avec des langages tels que Java, Python, Scala, etc.
Domaines d'application: Aérospatiale, Santé, Commerce de détail, Banque, Transport
- Analystes de données: de bonnes connaissances en programmation et d'excellentes compétences en communication sont requises pour un poste d'analyste de données. Des compétences analytiques pour travailler avec les données et trouver des conclusions sont également requises. Les analystes de données présentent leurs résultats sous la forme d'un document compréhensible. Par conséquent, de bonnes compétences en communication (expression orale et écrite) sont indispensables.
Ensemble de compétences: communication, suite MS Office (Excel, MS Word, PowerPoint) Connaissances, compétences SQL
Domaines d'application: Conseil, Santé, Banque, Approvisionnement
Salaire (données américaines et non chiffres spécifiques à l'Inde)
Selon les informations de Indeed.com:
Business Intelligence Analyst: Le salaire moyen pour Business Intelligence Analyst est d'environ 90 000 $ US.
Ingénieurs de données: Le salaire moyen des ingénieurs de données est d'environ 100 000 $ US
Data Analyst: Selon le niveau d'expérience, le salaire moyen des Data Analyst peut varier de 60 000 $ à 90 000 $ USD
Conclusion ou perspectives de carrière
L'ingénieur de visualisation des données est important car le processus normal du cerveau humain visualise 60 000 fois plus rapidement que le texte. Aujourd'hui, la visualisation des données est utilisée dans presque tous les secteurs. Le besoin d'ingénieur en visualisation de données augmente également au fur et à mesure que les données augmentent de jour en jour, il devient donc difficile de les comprendre et de prendre une décision à moins qu'elles ne soient présentées de manière plus complète ou compréhensible; poursuivre une carrière dans la visualisation de données est donc une très bonne décision. Si vous prévoyez d'explorer des carrières dans la visualisation de données, vous devriez envisager de poursuivre le diplôme dans les domaines liés à la visualisation de données et vous concentrer sur le développement de compétences analytiques, telles que les mathématiques, les statistiques et l'informatique.
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Ceci a été un guide pour les carrières dans la visualisation des données.Ici, nous avons discuté de l'introduction, de l'éducation, du cheminement de carrière en visualisation des données, des postes, des salaires et des perspectives de carrière en visualisation des données.vous pouvez également consulter l'article suivant pour en savoir plus -
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