Karriärer inom datavisualisering
Datavisualisering handlar om att representera data i ett bild- eller grafiskt format för att ge faktabaserade analyser till beslutsfattarna. Mönster och trender som kanske inte avslöjas av textdata kan lätt identifieras med datavisualisering. Datavisualiseringsexperter konverterar data till berättelser med olika visualiseringstekniker för att hjälpa organisationen att enkelt analysera och utforska komplex kvantitativ information. Med andra ord levererar data visualiseringsingenjörer eller analytiker data till sina kunder i en användbar och förståelig form. Tre viktiga överväganden inom datavisualisering är tydlighet, noggrannhet och effektivitet. Datavisualisering kan ses i nästan alla branscher, dvs. banker, specialiserade mjukvaruföretag, telekommunikation, bilar och sociala medier, etc. Några av de främst använda datavisualiseringsverktygen är Tableau, QlikView, Fusion Charts, High charts, Data Wrapper, Plotly, och Sisense.
Utbildning för att känna karriärerna inom datavisualisering
Kandidatexamen i datavetenskap eller något annat relevant område
Få visuella analytikerroller för juniorer / kandidater annonseras - visualisering är ofta en del av vissa dataanalytiker eller datavetare. För att fortsätta din karriär inom ett av dessa områden behöver du vanligtvis en examen i ett ämne som utvecklar dina analytiska färdigheter, såsom matematik, statistik och datavetenskap
Om du vill specialisera dig direkt i datavisualisering kan du överväga att studera för en datavisualisering forskarutbildning.
Karriärväg i datavisualisering
För att vara en datavisualiseringsingenjör behöver man en examen från universitetet i ett ämne som utvecklar analytiska färdigheter som matematik, statistik och datavetenskap eftersom de måste ha starka analytiska färdigheter.
Låt oss tydligt förstå de olika karriärvägarna och färdigheterna som krävs för dem.
Det finns tre breda kategorier av karriärer inom datavisualisering
- Data Visualization Engineer: Datavisualiseringsingenjören fokuserar på design och utveckling av rapporteringslösningar för att tillhandahålla faktabaserad analys till beslutsfattarna för att identifiera mönster och trender som kanske inte avslöjas av textdata. Bachelor- eller magisterexamen krävs för Data Visualization Engineer.
- Business Intelligence Analysts: Business Intelligence Analysts fokuserar på dataanalys och affärsrapportering. Analysera affärsbehov och utveckla funktionella specifikationer. Business Intelligence Analyst ansvarar för att bygga rapporter, instrumentpaneler, modeller och verktyg för att analysera data, rapportera och presentera driftsrelaterade data, som används för att övervaka produktanvändning, fatta viktiga affärsbeslut och förutse affärsproduktivitet. Ibland måste de också engagera sig med den interna och externa klienten för att fastställa krav, bestämma prioriteringar av kravet och se till att det inte finns något kommunikationsgap.
- Dataanalytiker: Dataanalytiker arbetar med rapporterings- och visualiseringsdel för att förklara de dolda siffrorna med data med hjälp av grafer, diagram etc. Deras roll är att analysera data som samlas in från försäljning, marknadsföring etc. och hjälpa företaget för bättre beslutsfattande genom att presentera deras resultat i form av rapporter. En kandidatexamen krävs för Data Analyst-position på inträdesnivå. Det finns olika kategorier av dataanalytiker: operativ analytiker, marknadsanalytiker, finansanalytiker etc.
Jobbplatser eller tillämpningsområden
Det finns många olika typer av datavetenskapliga problem som leder till krav på olika kompetensuppsättningar för varje problem. Det finns således olika roller inom detta område:
- Data Visualization Engineers: För att vara en data visualization engineer behöver man en examen från universitetet i ett ämne som utvecklar analytiska färdigheter som matematik, statistik och datavetenskap eftersom de måste ha starka analytiska färdigheter.
Följande är några färdigheter som man måste ha för att få karriärer inom datavisualisering
Ingenjörer för datavisualisering måste ha god kodningskunskap med språk som Angular.js, d3.js, Python etc.
Färdighetsuppsättning: Stark analytisk ingenjör, utmärkta kommunikationsförmågor (både skriftliga och muntliga), uppmärksamhet på detaljer, utmärkt matematik, statistiska färdigheter
Programmering av kunskap med Angular.js, d3.js, Python, förmåga att fråga relationell databas & big data-plattform (NoSQL-system), HTML & CSS-kunskap etc.
Användningsområden: flyg-, informationsteknologi, bank etc.
- Business Intelligence Analysts : Business Intelligence Analyst måste ha god skriftlig och muntlig kommunikationsförmåga; de bör också ha erfarenhet av dataanalys, de ska ha kodningskunskap i statistiska paket som R, Python, MATLAB och SAS för dataanalys.
Kompetensuppsättning: Bra kodningskunskap med språk som Java, Python, Scala etc.
Användningsområden: flyg-, hälso- och sjukvård, detaljhandelssektor, bank, transport
- Dataanalytiker: God excell-programmeringskunskap och kommunikationsförmåga krävs för en dataanalytikerposition. Analysfärdigheter för att arbeta med data och hitta slutsatser krävs också. Dataanalytiker presenterar sina resultat i form av ett förståeligt dokument, därför är god kommunikations- (tal- och skrivfärdighet) ett måste.
Kompetensuppsättning: Kommunikation, MS Office-svit (Excel, MS Word, PowerPoint) Kunskap, SQL-färdigheter
Användningsområden: Konsultation, sjukvård, bankrörelse, upphandling
Lön (amerikanska uppgifter och inte Indiens specifika siffror)
Enligt informationen från faktisk.com:
Business Intelligence Analyst: Medellönen för Business Intelligence Analyst är cirka 90 000 USD.
Data Engineers: Medellönen för dataingenjörer är cirka 100 000 USD
Data Analyst: Beroende på erfarenhetsnivå kan den genomsnittliga lönen för Data Analyst variera från $ 60, 000 till $ 90, 000 USD
Slutsats eller karriärutsikt
Data Visualization Engineer är viktigt eftersom normal mänsklig hjärnprocess visualiseras 60 000 gånger snabbare än text. Idag används datavisualisering i nästan alla branscher. Behovet av datavisualiseringsingenjör ökar också när data ökar dag för dag, så det blir svårt att förstå det och fatta ett beslut om det om det inte presenteras på ett mer meningsfullt eller förståeligt sätt; så att driva karriärer inom datavisualisering är ett riktigt bra beslut. Om du planerar att utforska karriärer inom datavisualisering bör du överväga att fortsätta graden i datavisualiseringsfält och fokusera på att utveckla analytiska färdigheter, som matematik, statistik och datavetenskap.
Rekommenderad artikel
Detta har varit en guide till karriärer inom datavisualisering. Här har vi diskuterat introduktion, utbildning, karriärväg i datavisualisering, jobbställningar, lön och karriärutsikter i datavisualisering. Du kan också titta på följande artikel för att lära dig mer -
- 7 Karriäralternativ för ekonomi
- Viktiga punkter för framgångsrika karriärbeslut
- Allt du ville veta om Teradata-karriär
- 7 bästa stegen för att bryta in i en ny karriär utan erfarenhet