从我们的童年开始，我们就听说没有水就什么也不是，水就是我们的生命。但是在这个现代技术时代，关于数据可以说同样的话。数据是指基本上从源创建并流向接收器的信息。每个对象，无论是有生命的还是无生命的，都被各种数据包围着。我们仅使用我们可以理解的数据，其余数据仍然是个谜。同时处理大量数据是不可能的。这是数据分析发挥重要作用的部分。
什么是数据分析?
数据分析是观察，转换，清理和建模数据的过程，目的是创建有用的信息并获得有价值的结论。数据分析师是负责收集和分析数据的人。数据分析师还根据收集和分析的数据开发和测试分析模型。
现在让我们谈谈基本要求和数据分析过程。首先，收集来自各种来源的原始或非结构化数据，然后将其合并为通用格式。然后，将这些数据加载到数据分析系统中，例如数据仓库，Hadoop集群等。然后进行数据清理和分析，以确保数据无错误且整体一致。之后，执行数据分析中的主要操作，即使用各种编程语言(例如SQL， Python，Scala等)构建数据的分析模型。最后，在数据可视化的帮助下使用分析模型的结果来进行做出决定并获得预期的结果。
数据分析的职业机会
在这个数字时代，数据分析比以往任何时候都更加重要。随着数据分析专业人员的需求与日俱增，各行各业都有多种工作机会。某些需要数据分析专业人员的职业机会如下：
- 数据科学家
数据科学家收集并分析该数据，以便可以使用数据可视化做出相关决策。数据科学家的基本要求是对数据进行全面了解，对数据分析和数据可视化技能有充分的了解，以及对SQL， Python，Scala等编程语言的了解。数据科学家的平均工资为每年634,645卢比。
- 数据工程师
数据工程师可以帮助设计，实现和优化围绕各种数据分析过程的数据基础结构。通常，数据工程师处理相当大的数据集，并且通常通过数据清理和配置文件帮助使数据对于数据科学家可读。数据工程师的平均工资为每年809,923卢比。
- 业务分析师
业务分析师通过使用数据分析来了解业务模型，公司报告，技术集成文档等并提供各种业务策略，从而帮助解决组织所面临的业务问题。业务分析师的平均工资为每年588,313卢比。
- 统计员
统计学家收集，分析和解释统计数据以获得一致且有用的信息。统计员的一些常见工作是提供统计模拟，数学建模，各种调查结果的分析和解释，基于数据分析的业务预测等。统计学家的平均工资为每年475,370卢比。
- 机器学习工程师
机器学习工程师使用数据分析来分析和解释用于机器学习的算法和统计模型。机器学习工程师主要需要具备编程和统计方面的知识。机器学习工程师的平均工资为每年705,035卢比。
- 定量分析师
定量分析师通过使用数据分析来分析大量数据，从而了解财务风险管理，投资模式，汇率趋势，股票市场等，从而帮助解决各种财务问题。量化分析师的平均工资为每年842,849卢比。
这些只是一些需要数据分析的职业机会。但是，数据分析通常是一个广阔的领域，它提供的机会是无限的。数据分析领域有更多的职业机会和机会，并且未来还会有更多的增长。因此，数据分析事业是一个利润丰厚的前景，具有广阔的发展前景。
注–提供的平均薪水来自payscale.com，专门针对印度。