¿Cómo es el cambio de carrera a fines de análisis de datos?

Un cambio tardío a Analytics no es del todo diferente de un cambio tardío a TI. Muchas personas hicieron el cambio hace 10-15 años en roles funcionales o de BA en TI. Hoy harán esos cambios a Analíticos.

Pros

Conocimiento de dominio que posee: esto es un gran problema. Muchos profesionales analíticos experimentados han dominado técnicas como la regresión logística y también han entendido profundamente un dominio particular, por ejemplo, las complejidades de una tarjeta de crédito P&L.

Sus posibilidades de pasar al análisis bancario son mayores si tiene experiencia bancaria y obtiene una certificación o un título en analíticos.

Contras

La analítica en su núcleo es más matemáticamente intensiva que las funciones básicas de Analítica de TI. Se requerirá conocimiento de pruebas AB, pruebas de hipótesis, regresión y mucho más (árboles de decisión, etc.)

A largo plazo, si siempre busca datos y datos de respaldo para avanzar en los negocios y los números de amor, no debería haber una retrospectiva. Tiene sentido moverse lo antes posible. Esta transición puede tomar de 3 a 6 meses, así que mantén la fe mientras la haces. Será mucho mejor en un año.

¿Dónde se inicia el viaje de la industria analítica?

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Correo [correo electrónico protegido] para sus preguntas específicas.

A medida que Internet of Thing (IoT) se convierte en el centro del escenario y cambia la forma en que interactuamos con la tecnología a un nivel esencial, Big-data tiene un papel excepcionalmente vital que desempeñar en el esquema de las cosas. Además, según las predicciones, más de 21 mil millones de cosas conectadas existirían en IoT para 2020 . La forma en que Business Intelligence y las aplicaciones móviles están interconectadas ha agregado un espectro de aspectos para mejorar la experiencia general del usuario. Por lo tanto, es importante adoptar el análisis de Big Data ya que el futuro depende de ellos.

Una plataforma de big data preparada para el futuro puede permitir a las empresas procesar la gran cantidad de datos que se originan en diferentes fuentes en tiempo real, sin ser ralentizados por el volumen, la veracidad o la variedad del IoT listo para 5G . Eventualmente, capacite a los ejecutivos para encontrar información rentable en los datos, contribuyendo a decisiones informadas y de alta frecuencia, agilidad empresarial expandida, conocimiento de audiencias clave y una propuesta de estimación empresarial más fuerte en los años venideros.

Espero que ayude … !!

Varias personas me hicieron esta pregunta y depende completamente de su situación actual. ¿Estás disfrutando de tu papel actual o te sientes atrapado / aburrido? ¿Cuántos años planea seguir trabajando antes de jubilarse? ¿Cuáles son las perspectivas de crecimiento en su campo actual?

Si su área de trabajo actual no es muy emocionante y no promete un buen crecimiento, le sugiero encarecidamente que considere desarrollar una carrera en análisis. Es posible que ya tenga más de 10 años de experiencia en un área determinada, pero así es como lo pienso:

  1. No es necesario comenzar desde cero. Conozco a muchas personas que tienen más de 15 años de experiencia pero pasaron a la analítica al encontrar un rol con la combinación correcta de su experiencia existente y los requisitos de comprensión / aplicación de la analítica.
  2. Es posible que ya tenga más de 10 años de experiencia en un campo determinado, pero también le quedan más de 20 años de carrera. No te quedes atrapado en el pasado y desaprovecha increíbles oportunidades futuras

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