Analist și om de știință în domeniul datelor
Un analist de date (Data Analyst / Data Scientist) colectează, prelucrează, analizează și interpretează date (structurate sau nestructurate), dezvoltă modele statistice și predictive, vizualizează rezultate și oferă insight-uri decizionale care susțin strategia și operațiunile unei organizații de exemplu. Rolul poate include de asemenea crearea de procese de automatizare a analizei, construirea de pipeline-uri de date și colaborarea cu echipele de business, inginerie, produs sau management din companie.
Salariu
Salariul unui analist de date poate varia în funcție de gradul de experiență, dar și condițiile de angajare.
Ore de muncă
Variabile, în funcție de angajator și de proiect.
Posibilitatea de lucru remote
Da, măcar parțial, în funcție de angajator
Tipuri de angajatori
Un analist de date poate activa în România sub mai multe forme:
Persoanele care lucrează ca Data Analyst / Data Scientist pot fi angajate în:
Companii de tehnologie / software & IT.
Instituții din domenii precum finanțe, bancar, asigurări, retail, marketing, sănătate, publica sector, cercetare, servicii, etc.
Startup-uri orientate spre date, AI, analize predictive, produse digitale — acolo unde analiza datelor este critică pentru decizii de business.
Organizații mari care gestionează volume importante de date — fie public, privat, nonprofit, în funcție de domeniu.
Responsabilități
Colectarea datelor din diverse surse (baze de date interne, fișiere, API-uri, surse externe) și agregarea datelor relevante.
Curățarea, preprocesarea și validarea datelor — asigurarea calității datelor, gestionarea erorilor, agregarea, transformări, unificări de seturi de date.
Analiză exploratorie și statistică: identificarea de tipare, tendințe, anomalii; interpretarea rezultatelor; folosirea de metode statistice și tehnici de analiză.
Construirea de modele analitice sau predictive — modele statistice, modele de machine learning (în funcție de poziție), forecasting, segmentări, previziuni, analize de serie de timp etc.
Vizualizarea datelor și redactarea de rapoarte / dashboard-uri / prezentări care să comunice insight-urile într-un mod clar, relevant și accesibil stakeholderilor non-tehnici (management, business, marketing etc.).
Comunicarea și prezentarea concluziilor, recomandărilor și acțiunilor sugerate pe baza datelor, colaborând cu diverse departamente (business, produs, marketing, operațiuni, decizie).
Implementarea și întreținerea infrastructurii de date / pipeline-uri / instrumente analitice — dacă rolul include și componentă de Data Scientist / Data Engineering.
Asigurarea respectării standardelor de securitate și confidențialitate a datelor, conform regulilor interne și de reglementare aplicabile.
Aptitudini
Aptitudini tehnice
Abilități puternice de analiză numerică și statistică — matematică, logică, gândire analitică.
Cunoștințe de baze de date și limbaje de interogare, în special SQL.
Atenție la detalii, rigurozitate — important pentru acuratețea datelor și a analizelor.
Cunoștințe de instrumente pentru vizualizarea datelor și raportare (BI tools, dashboard-uri, grafice) — util pentru comunicarea eficientă a insight-urilor.
Pentru roluri marcate specific „Data Scientist”: cunoștințe de programare (ex: Python, R), abilități de modelare, machine learning, dezvoltare de produse analitice, teste și documentare de cod.
Capacitatea de a gestiona seturi mari de date, de a manipula și integra surse multiple, de a crea pipeline-uri și de a scala soluțiile analitice.
Competențe transversale (soft skills)
Comunicarea clară — capacitatea de a explica insight-uri și rezultate complexe într-un mod accesibil stakeholderilor non-tehnici.
Gândire critică și orientare către rezolvare de probleme: identificarea întrebărilor relevante, interpretarea datelor, propunerea de soluții sau decizii.
Curiozitate, dorință de învățare continuă și adaptabilitate, date fiind evoluția rapidă a tehnologiilor, metodologiilor și volumului de date.
Organizare, disciplină și capacitate de gestionare a timpului — esențial pentru respectarea deadline-urilor și managementul proiectelor analitice.
Lucru în echipă și colaborare — deseori Data Analyst/Scientist lucrează împreună cu echipe de business, produs, inginerie sau management pentru a livra valoare.
Calificări
O persoană care dorește să devină analist de date este recomandat să:
De obicei se cere o diplomă universitară relevantă — matematică, statistică, informatică, inginerie, data science, economie, business informatics etc.
Alternativ, poți accede în roluri entry-level și via programe de tip apprenticeship / formare (data technician / data analyst apprenticeship), dacă ai abilități relevante — un profil academic strict nu este întotdeauna obligatoriu.
Pentru roluri mai avansate / de Data Scientist / domenii predictive / machine learning — e utilă experiența practică cu instrumente și limbaje precum Python sau R, SQL, BI tools, plus cunoștințe statistice / de modelare.
Experiența practică (internship-uri, proiecte, stagii, participări la analize reale) este un avantaj clar — mulți angajatori apreciază experiența reală peste teoria absolvită.
Surse: (1) + (2)
Ce poți face în plus
Specializare către domenii avansate: machine learning, inteligență artificială, big data, inginerie de date, data engineering, data governance. În funcție de interes și nevoile companiei.
Avansare spre poziții senior: Senior Data Analyst, Data Scientist, Lead / Principal Data Scientist, Data Science Manager, Consultant de date, Data Architect, etc.
Contribuția la definirea de bune practici, standarde de calitate a datelor, guvernanță a datelor, documentare și mentenanță de pipeline-uri.
Colaborarea interdepartamentală: extinderea impactului analizei de date prin colaborare cu business, produs, marketing, operațiuni — transformând datele în decizii strategice.
Învățare continuă: actualizarea cunoștințelor privind tool-uri, metodologii, tehnologii emergente, participare la conferințe/ workshop-uri / cursuri de specializare.
Surse: (2) + (3) + (4)
Ai depistat o informație incompletă sau incorectă?
Dacă da, ajută-ne să îmbunătățim platforma.
Curios să descoperi și alte domenii?
Explorează întreaga listă de domenii și joburi, și găsește cariera care ți se potrivește cel mai bine.
-
Career Functions, Gov.uk (1)
Data analyst, Prospects (2)
Data Scientist, National Careers Service (3)
Data Scientist Jobs, Bright Network (4)
What Does a Data Scientist Do?, Northeastern University Graduate Programs (5)