बड़ा डेटा, स्वच्छ डेटा, डेटा में गहरा गोता - जैसे-जैसे प्रौद्योगिकी प्रगति और कंपनियां अपने द्वारा एकत्र किए गए किसी भी डेटा से विस्तृत अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकती हैं, जो लोग डेटा से प्यार करते हैं उन्हें नौकरी के व्यापक अवसर मिल रहे हैं। उद्योग से कोई फर्क नहीं पड़ता, कंपनियां डेटा को क्रंच करके और प्रक्रियाओं को बेहतर बनाने के लिए जो कुछ भी पाती हैं उसका उपयोग करके अपनी निचली पंक्तियों को बेहतर बनाने के तरीकों की तलाश कर रही हैं।
अगर ऐसा लगता है कि आप जिस तरह का काम करना चाहते हैं, तो इन छह नौकरियों में से किसी एक पर विचार करें।
विपणन विश्लेषक
करियर कोच कहते हैं, बहुत से लोग सोचते हैं कि मार्केटिंग सख्ती से रचनात्मक हैएंजेलीना डारिसाव. लेकिन डेटा इस बात का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है कि कंपनियां अपनी मार्केटिंग रणनीतियों का विकास और मूल्यांकन कैसे करती हैं। “जबकि रचनात्मक तत्व हो सकते हैं, मार्केटिंग में बहुत सारे निर्णय उद्योग अनुसंधान और दर्शकों की समझ के नेतृत्व में होते हैं। भुगतान किए गए मार्केटिंग खर्चों की सफलता का मूल्यांकन करने के लिए डेटा का अक्सर उपयोग किया जाता है।”
एंड्रिया बर्कमैन डोनलॉन, संस्थापकलगातार पेशेवर, इससे सहमत। डेटा प्रेमियों को डिजिटल विज्ञापन की दुनिया में एक घर मिल गया है। वह बताती हैं कि डिजिटल विज्ञापन पूरी तरह से ट्रैक करने योग्य है और प्रदर्शन मेट्रिक्स वास्तविक समय के डेटा पर बहुत अधिक निर्भर करता है। जो लोग डेटा के साथ काम करने में सहज हैं और ब्रांडों के लिए उपलब्ध रिपोर्टिंग तकनीकों से अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकते हैं, वे प्रभावी अभियानों को तैयार करने में मदद कर सकते हैं।
मुंशी
एक्चुअरीज “डेटा के गहरे समुद्र में गोताखोर,” एक नए पीएच.डी. के निदेशक जेनिफर लुईस प्रीस्टली कहते हैं। विश्लेषिकी और डेटा विज्ञान में कार्यक्रमकेनेसॉ स्टेट यूनिवर्सिटी. वे घटनाओं की लॉगरिदमिक श्रृंखला में अगले तार्किक उत्तर को बड़ी निश्चितता के साथ एकत्र करने, विश्लेषण करने और भविष्यवाणी करने का आनंद लेते हैं। बीमांकक बीमा कंपनियों और अन्य जोखिम-प्रबंधन पदों पर कार्य करते हैं। डेटा इन व्यवसायों की जीवनदायिनी है, प्रीस्टले कहते हैं।
खेल संवाददाता
जबकि डेटा के बारे में सोचते समय पत्रकारिता जरूरी नहीं है, प्रीस्टली का कहना है कि कई रिपोर्टिंग पदों के लिए डेटा के प्यार और समझ की आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए, एनबीए फाइनल को कवर करने वाले एक स्पोर्ट्स रिपोर्टर के लिए यह उपयोगी होगा कि वह फ्री थ्रो की औसत संख्या के बीच के अंतर को समझें, जो कि कोशिश की गई औसत संख्या, या सड़क पर टीम की जीत का प्रतिशत बनाम घर पर है।
डेटा वैज्ञानिक
डेटा विज्ञान में सांख्यिकी, कंप्यूटर प्रोग्रामिंग, मशीन लर्निंग या अन्य व्यावसायिक संचालन शामिल हो सकते हैं, मैक्स गल्का कहते हैंमेट्रोकॉस्म. जो लोग डेटा वैज्ञानिक के रूप में काम करते हैं, वे लगभग किसी भी उद्योग में काम कर सकते हैं, जो डेटा उनके नियोक्ता इकट्ठा करते हैं और इसे सूचना नेताओं में अनुवाद करके व्यावसायिक रणनीति निर्धारित करने के लिए उपयोग कर सकते हैं।
मानव संसाधन विश्लेषक
डेटा पसंद करने वाले लोगों के लिए मानव संसाधन एक बेहतरीन जगह है। 'द इंट्रोवर्ट्स गाइड टू जॉब हंटिंग' के लेखक टिम टोटेरी कहते हैं, 'कई कंपनियां अब वर्कफोर्स एनालिटिक्स देख रही हैं और वे कैसे हायरिंग और रिटेंशन को बेहतर बनाने में मदद कर सकती हैं।' इन भूमिकाओं में लोग कंपनियों को श्रम लागत, प्रभावी स्टाफिंग स्तर और विभिन्न मानव संसाधन पहलों पर आरओआई की निगरानी करने में मदद करते हैं।
व्यापार रणनीतिकार
डेटा के साथ काम करने वाले लोग पूरी कंपनियों या अलग-अलग विभागों के लिए व्यावसायिक रणनीतिकार के रूप में भूमिकाएँ पा सकते हैं। यदि आप माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल में काम करने में सहज हैं और अपनी सिफारिशों का समर्थन करने के लिए डेटा का उपयोग कर रहे हैं, तो ये भूमिकाएं एक अच्छी फिट हो सकती हैं, डारिसॉ कहते हैं। व्यवसाय रणनीतिकार के रूप में काम करने वाले लोगों को कंपनियों में काम पर रखा जा सकता है, या सलाहकार के रूप में काम किया जा सकता है।