In this era of burgeoning data, those businesses and organizations that harness the power inherent in big data have a clear-cut advantage over those that do not. This makes skilled data analysts among the most sought-after professionals globally and across all sectors. Whether it is by uncovering market trends, informing investment decisions, predicting customer behavior, assessing risk, or maximizing profit—data analysts benefit businesses by translating data into easily understood and actionable information. Data analytics is also revolutionizing ヘルスケア, by helping to improve diagnostic techniques, augment disease surveillance, develop wearable technologies, and improve patient outcomes.
データアナリストの仕事とは？
Data analysts combine skills in information technology, statistics, and their chosen field of application (e.g., business, finance, healthcare, or marketing) to answer questions and find solutions to problems. These experts discover patterns in data so as to identify trends and make predictions.
経験やスキルに応じて、データアナリストが行う仕事には以下のようなものがあります。
- 多分野のチームで、組織の目標（データを使って解決しなければならない重要な質問や問題は何か）を決定する。
- 様々なソースからデータを収集し、照合する
- データのマイニングとクリーニング
- 統計ツールとテクニックを使った結果の分析と解釈
- トレンド、相関性、パターンの発見
- 適切なグラフやチャートなどによるデータの可視化
- データモデリングと プレディクティブ・アナリティクス
- 調査結果を経営陣や主要なステークホルダーに報告
- データウェアハウス
- ダッシュボードの作成
- キーパフォーマンス指標の開発
- Using various tools such as エクセル, Hadoop, Google Analytics, Jupyter Notebook, SAS, XML, and Github
- Programming (e.g., in R, Oracle, MATLABとしています。 パイソン)
- リレーショナルおよび非リレーショナルデータベース（Microsoft SQL Server、Oracle Database、DBaaS、MongoDB、Cassandra、Redisなど）の設計と保守
- Using business intelligence software and tools (e.g., Tableau, QlikView, MicroStrategy, SAS Business Intelligence, and Crystal Reports)
- Using 機械学習 technologies such as neural networks and natural language processing (although some argue this is typically more of a Data Scientist role!)
Data analysts will often have a bachelor’s degree with an emphasis on analytical and statistical skills, e.g., mathematics, statistics, finance, information management, economics, or an allied discipline. However, a degree is not a strict requirement, with demonstrated skill being of uppermost consideration by many employers. Certain roles and responsibilities require in-service training or further studies such as a master’s degree in data analytics or big data management.
なぜデータアナリストが必要なのか？
データアナリストは、金融、テクノロジー、ヘルスケア、マーケティングなどの分野で活躍しています。例えば、銀行、投資会社、信用調査機関、保険会社、ハイテク企業、コンサルタント会社、製薬会社などがデータアナリストを雇用しています。また、製造業、小売業、政府機関でもデータアナリストが活躍しています。
データアナリストの専門家の職名は様々で、選択した応用分野を反映していることが多い。例えば、シニア・データ・アナリスト、コマーシャル・アナリスト、ビジネス・データ・アナリスト、データ・ガバナンス・アナリスト、シニア・データ・ウェアハウス・アナリスト、マーケティング・データ・アナリスト、クリニカル・データ・アナリストなどが挙げられます。
You may need to work with a data analyst for analyzing large and complex data, statistical review of a リサーチ 紙を使用します。 ゲノムデータの解析 またはそれ以上になります。しかし、何を見ればいいのか、どうすれば最適な候補者を選ぶことができるのでしょうか。ここでは、Kolabtreeで一流のデータアナリストを採用するためのヒントをご紹介します。
フリーランスのデータアナリストを雇うにはどのくらいの費用がかかりますか？
Glassdoorによると、米国でのデータアナリストの平均給与は$62,453円です。 しかし、これでは新興企業や中小企業にはとても手が出ません。企業によっては、単発のプロジェクトでのみアナリストと仕事をする必要があり、フルタイムの社内スタッフを必要としない場合もあります。
Most data analysts typically charge between USD 40 and USD 100 for simple analysis, cleaning and mining tasks. However, for more complex tasks involving predictive modeling, machine learning, algorithm design and neural networks, the hourly rate may be even above USD 150-200. Kolabtree社のデータによると、フリーランスのデータアナリストと仕事をすることで、企業は30%以上のコスト削減が可能だという。
フリーランスのデータアナリストを採用するための効果的な求人票の書き方を教えてください。
データアナリストの求人票を書くのは、結果として何を期待しているのかがはっきりしていれば簡単です。例えば、インサイト、リサーチレポート、統計モデル、アルゴリズムなどが考えられます。ここでは、データアナリストの求人票を作成する際に留意すべき5つの主要事項をご紹介します。
- 求められるテーマの専門性やスキル：例えば DNAシークエンスまたは データ分析 techniques for detecting fraud
- プロジェクト領域の内容：例：オンラインマーケットプレイスにおける不正取引の削減
- プロジェクトの内容（例：使用する最適な技術に関するコンサルティング
- 成果物は何か。アウトプットが何である必要があるのかを具体的に説明すること
- プロジェクトの期間。1週間に何時間の作業が必要か、いつまでにプロジェクトを完了させる必要があるかの目安を記入してください。
- いつまでに依頼するのか。余裕を持つことで、ニーズに合った専門家を選ぶ時間を確保できます。
- ご予算1時間または固定料金
On Kolabtree you can choose from different データサイエンス specialists available such as:
健康データアナリスト
バイオスタティシャン
医療統計学者
データビジュアライゼーションの専門家
DNAシーケンサーのデータアナリスト
データマイニングの専門家
データ処理のエキスパート
治験コンサルタント
また、Kolabtreeでは、プロジェクトを開始する前に、フリーランサーとカスタムNDAや契約書を締結することができます。あなたの求人票はこのようになります。
が必要です。 フリーランスのデータアナリスト を使って、NGSのゲノムデータを分析し、インサイトを導き出すお手伝いをしてください。予算は$5,000ですが、フリーランスの方との話し合いや交渉も可能です。早急に作業を開始し、2週間以内にプロジェクトを完了できる方を希望しています。詳細についてはNDAを締結した後に開示します。
以上で、採用決定です。データアナリストを雇う準備はできましたか？Kolabtreeにプロジェクトを投稿して、フリーランスのデータアナリストから無料で見積もりをもらいましょう。
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