Аналитик данных — чем занимается и как начать работать?

Кто такой аналитик данных

Неверные решения при разработке нового продукта или услуги могут стоить репутации компании и денег. Чтобы этого не произошло, компании обращаются к аналитикам данных. Он собирает, обрабатывает, изучает и интерпретирует данные: проводит A/B-тесты, строит модели и проверяет, как пользователи и клиенты реагируют на инновации. Это стоит меньше и снижает бизнес-риски.

Аналитик данных работает с различными инструментами анализа, не ограничиваясь готовыми решениями и системами, знает языки программирования и формулирует гипотезы.

Такие специалисты особенно востребованы в data-driven компаниях, т е тех, которые фокусируются на решениях для больших данных и анализе данных.

Например, специалисты по данным Netflix подсчитали популярность «Карточного домика» с помощью аналитики: зрителям оригинального британского «Карточного домика» также нравились фильмы Финчера и/или фильмы Спейси. Netflix объединил в одном проекте Дэвида Финчера (одного из режиссеров «Карточного домика»), политические интриги и Спейси. Видеосервис заключил контракт со Спейси и Финчером, не снимая пилот. Рейтинг сериала на IMDb и Кинопоиске — 8,7 и 8,3 соответственно.

Уровень зарплат аналитиков данных в 2022 году

Мы уже упоминали, что спрос на таких специалистов постоянно увеличивается, а из-за нехватки кадров даже начинающий специалист готов платить приличные деньги.

Если посмотреть выдачу HeadHunter, то средняя зарплата аналитиков данных на 2022 год колеблется в районе 140-150 тысяч рублей.

Обязанности аналитика данных

Задачи аналитика данных находятся на стыке математики, программирования и управления продуктом. В результате его работы компания может получить больше прибыли и сделать пользователей более довольными. Обязанности аналитика данных могут варьироваться в зависимости от местоположения и уровня квалификации.

RB.RU готовит крупное обновление — и мы хотим учесть пожелания и интересы вас, наших читателей. Если вы готовы поделиться своим мнением о RB.RU, перейдите по ссылке и заполните небольшую анкету.

Как правило, такой специалист выполняет статистические тесты и решает бизнес-задачи, на которые еще нет ответа. Затем он делает прогнозы, стратегии, планы и рекомендации.

Чем обычно занимается аналитик данных:

1. Общается с представителями компании и выявляет проблемные места в компании.
2. Собирает информацию.
3. Создавайте гипотезы для улучшения определенных показателей.
4. Подготавливает данные для анализа: сортирует, фильтрует и делает выборку.
5. Нахождение закономерностей.
6. Визуализирует данные: переводит статистику и большие данные в понятные выводы и наглядные графики.
7. Предлагает решения, используемые для развития проекта или бизнеса.

На основе данных, предоставленных аналитиком данных, компания может принимать все бизнес-решения.

Личные качества

Хороший аналитик данных — это не только расчеты и отчеты. Каким бы ни был профиль, хороший специалист должен обладать гибкими навыками, необходимыми для продуктивной работы:

• Системное мышление и логика. Важно уметь анализировать, синтезировать, сравнивать и делать выводы из порой неочевидных закономерностей. Аналитик должен понимать предпосылки, на которых он основывает свои оценки, и проверять их правильность.
• Внимание к деталям, методичность и рациональный скептицизм. Все результаты анализа должны быть проверены, перепроверены и обоснованы. Лучше уточнить непонятные детали и усомниться даже в самом авторитетном мнении, чем запускать ненужный продукт.
• Вежливость, коммуникабельность, умение рассказывать истории. Аналитики общаются со специалистами из разных областей: бизнеса, IT, бухгалтерии и безопасности. Важно сохранять конструктивный и вежливый подход, не поддаваться на провокации и лоббирование интересов ведомства.
• Терпение. Полезно для следующей буквы «понятие изменилось, давайте считать заново».
• Прагматизм и деловой подход. Важно сосредоточиться на вопросах, которые позволят улучшить работу компании: увеличить доходы, сократить расходы, оптимизировать процессы.
• Стремление учиться. Хороший аналитик любит узнавать новое и расширять свой кругозор.

Сколько получает аналитик данных и где найти работу?

На любом специализированном сервисе по поиску и подбору персонала (hh.ru или Rabota.ru) можно найти предложения работы аналитика данных, такие специалисты востребованы в различных отраслях, от IT-сектора до небольших продуктовых компаний.

Эти специалисты наиболее востребованы в Москве и Санкт-Петербурге. Другие регионы также нуждаются в таких специалистах, но в гораздо меньших масштабах. Судя по всему, есть много региональных предприятий, которые еще не до конца осознают важность такой работы или частично возлагают эту ответственность на других сотрудников.

Уровень доходов аналитиков существенно различается по регионам и отраслям, а также зависит от практического опыта соискателя. Многие работодатели на вакантных должностях не афишируют уровень дохода, а принимают решения на основании фактов собеседования с соискателем.

Начинающий специалист может рассчитывать на зарплату в 30 тысяч рублей в регионах и 60 тысяч в столичном регионе.

Аналитики с хорошим опытом и практическим опытом могут зарабатывать от 130 до 200 тысяч рублей в крупных московских компаниях, в регионах ежемесячный доход находится в пределах 50-60 тысяч рублей. Как вариант, можно найти работу в столице, но без постоянного присутствия в офисе компании – устроиться на удаленку.

Как стать аналитиком данных и где этому учат

67% аналитиков пришли в науку о данных из других областей. В основном это разработчики и маркетологи, но есть и неожиданные профессиональные бэкграунды: геммологи, звукорежиссеры и даже физики-ядерщики.

Чаще всего начинают изучать анализы с профессиональной литературы, хроник, признанных блогов и профильных каналов в мессенджерах. В открытом доступе есть много теоретической информации, где вы можете собрать базовый набор теории и практики. И все же для первых самостоятельных шагов нужна система. Вникать в практические разборы в учебных курсах проще и быстрее.

Роман Крапивин
руководитель проекта, ООО «ИНТЕК»:

«В 2020 году я задумался о смене карьеры, когда пандемия коронавируса сильно ударила по строительной отрасли, где последние три года я работал руководителем проектов. Долго выбирала онлайн-курсы, хотела повысить квалификацию в управлении проектами и пошла на курс по управлению проектами.

После первого обучающего блока стало ясно, что хорошему менеджеру проекта просто необходимо разбираться в анализе хотя бы на базовом уровне.

Именно поэтому я начал изучать Power BI, где научился визуализировать данные и получил первые знания для дальнейшей работы с аналитическими данными. Но потом я понял, что базового фундамента анализа мне недостаточно. Именно поэтому я открыл для себя профессию BI-аналитика.

А я сейчас изучаю программу визуализации данных Tableau, программу для работы с базами данных SQL и прошел курс анализа больших данных. На моем нынешнем рабочем месте, к сожалению, я не могу в полной мере использовать освоенные аналитические знания и программы. Поэтому я задумался о смене профессии: хотелось бы попробовать себя в финансовой сфере или оптовой торговле, чтобы погрузиться в мир аналитики».

Иван Натаров
консультант отдела развития предпринимательства Минэкономразвития Приморского края:

«В магистратуре я проводил исследование инновационной экосистемы Приморского края, затем познакомился с нейронными сетями и информатикой. Суть исследования заключалась в разработке алгоритма на основе нейронных сетей и теории нечетких множеств и нечеткой логики, которая позволила бы объективно оценить инновационное развитие региона. Мы это сделали, даже написали научную статью.

Параллельно я изучал Data Science и посетил форум Open Innovations в 2019 году. Послушав экспертов, я понял, что влюбился в это направление.

Я люблю изучать истории из данных, поэтому выбрала направление аналитики данных.

Я все еще учусь, но почти за год я неплохо продвинулся в этом направлении. Из изученных инструментов моими фаворитами стали Python и Power BI, они смогли автоматизировать многие процессы в работе, я их активно проверяю. Я больше использую Python для написания парсеров XML и HTML, Power BI для предварительной обработки и визуализации данных».

Основные специализации аналитика данных: какие бывают

Аналитик продукта. Работает в продуктовых компаниях, где важно анализировать спрос, предложение, стандарты производства. Специалист изучает данные по продажам, производству, конкурентам и всему рынку в целом.

Типичная задача товарного аналитика — выяснить, какие трудности возникают у потребителей после покупки товара и его использования. По результатам работы компания либо оставит продукт как есть, либо усовершенствует его – выпустит новую модель.

Аналитик рынка. Узнает, откуда приходит больше клиентов, сколько должен стоить клик, какой рекламный бюджет нужен на маркетинговую кампанию и есть ли смысл ее запускать. Результат работы аналитика — эффективная реклама, дешевые лиды и высокая отдача от вложений в маркетинг.

Игровой аналитик. Найм компаний-разработчиков игр. Задача аналитика — изучить игровые данные и сделать выводы о том, интересна ли игра игрокам, что добавить, что убрать, какое обновление выкатить. Аналитик также может искать ошибки до и после релиза, узнавать, почему они появились и что делать, чтобы все исправить.

Аналитик БИ. Он автоматизирует работу с источниками данных, строит отчеты и суммирует на едином графике — дашборде. Работает со всеми данными организации: хоть производство, хоть продажи. В результате компания зарабатывает больше, снижает затраты, обходит конкурентов.

— Наибольшим спросом пользуются аналитики, умеющие программировать и рассчитывать результаты АВ-тестов с помощью математической статистики. Есть продуктовые аналитики. Специалистов с такими навыками не так много, даже по сравнению с бизнес- и BI-аналитиками. Но я предлагаю не решать для себя направление, а сначала освоить азы профессии, которые позволят вам пойти в любое из этих направлений».

Данил ЕлистратовТехнический руководитель факультета анализа данных Skypro

Что должен знать и уметь аналитик данных

Такой специалист формулирует гипотезы, выполняет статистические проверки существующих данных для решения текущих вопросов, на которые нет ответа.

Минимальный набор скиллов начинающего аналитика:

1. Работайте в Google Sheets, группируйте, фильтруйте данные — на ходу, не переключаясь с планшета на планшет.
2. Умение писать SQL-запросы.
3. Изучите хотя бы один язык программирования: Python или R.
4. Делайте выводы и представляйте результаты в виде интерактивных дашбордов (Tableau, Power BI).
5. Понимать бизнес-процессы и понимать ключевые показатели для анализа производительности.

Инструменты, используемые аналитиками

 

Основные навыки аналитика данных:

• Сбор и анализ требований к отчетности клиентов.
• Извлекает данные с помощью языка запросов SQL.
• Применение в работе основных математических методов и основы статистики.
• Очистка и преобразование данных с помощью Python.
• Прогнозировать события на основе данных.
• Анализ результатов кампаний, исследование и проверка продуктовых гипотез.
• Умение создавать аналитические решения и презентовать их бизнесу

Кроме того, хорошие аналитики данных могут работать с большими данными, проверять гипотезы с помощью методов A/B-тестирования и быть настоящими исследователями.

Большинство работодателей просят вас рассчитать определенные показатели, например, какие продукты чаще всего возвращают клиенты. Иногда нужно просчитать инвестиционный потенциал и скорректировать бизнес-модель.

Что делает аналитик данных: обязанности

Перейдем к разбору основной ответственности: посмотрим, что делает и чем занимается аналитик данных.

Список задач:

• Сбор данных о продукте или компании.
• Проведите когортный анализ.
• Расчет коэффициентов корреляции и построение прогнозов.
• Формулировать гипотезы и выбирать материалы для их проверки.
• Создание дашбордов в Power BI.
• Построение графиков и визуализация с использованием библиотек Python plotly и matplotlib.
• Визуализация данных: перевод статистики и больших данных в понятные выводы или графики.

Плюсы и минусы профессии

Преимущества:

• Оплата. Аналитик данных зарабатывает в среднем 139 000 ₽ в месяц, но опытным специалистам могут предложить больше. Вы также можете работать в иностранной компании. Например, аналитики в США зарабатывают 60 935 долларов в год.
• Требовать. 45% российских компаний нужны аналитики данных. Работы хватит на всех.
• Дистанционное управление. Аналитику данных требуется только подключение к Интернету, ноутбук и розетка. Поэтому он может работать из кафе, дома, жить в родном городе или путешествовать.
• Выбор специализации. Вы можете анализировать маркетинговые данные, данные о продуктах, игровые данные. Работайте над тем, что интереснее.
• Работает в ИТ. Аналитик данных — это IT-профессия, а значит, специалист всегда будет востребован. У ИТ-компаний часто есть комфортные офисы с зонами отдыха, компенсация за фитнес, языковые курсы или курсы повышения квалификации и прочие вкусности.
• Быстрый старт. На онлайн-курсах можно выучиться на аналитика, а за два-три года практики вырасти до старшего специалиста.

Недостатки:

• Монотонный. Работа всегда примерно одна и та же. Чтобы уменьшить рутину, аналитик учится программировать. Тогда часть работы выполняется не вручную, а с помощью написанных скриптов.
• Ответственность. Результаты работы аналитика данных влияют на весь бизнес. Если человек не готов брать на себя ответственность за выводы, его долго не удержат в компании.
• Психический стресс. Иногда в конце рабочего дня возникает усталость, перенапряжение и утомление. Чтобы не перегореть, нужно делать перерыв, хорошо отдыхать, брать отпуска и не работать по выходным.

«Выделяю следующие преимущества: вездесущность (можно устроиться на работу в любой сфере, в том числе и в той, в которой вы уже разбираетесь), высокий спрос, большое количество вакансий, возможность прямого влияния на бизнес.

Минусы таковы: размытая зона ответственности, потенциальная переработка, необходимость разбирать бизнес и его процессы до костей. Без понимания специфики области аналитик рискует оказаться бесполезным».

Данил Елистратов Технический руководитель факультета анализа данных Skypro

Как выучиться на аналитика данных

Большинство специалистов приходят в эту область из совершенно других областей, не связанных ни с математикой, ни со статистикой.

Будет явным, даже значительным преимуществом, если у вас есть правильное образование, но это не всегда необходимо.

Возможные направления:

1. Прикладная математика;
2. Математическое и компьютерное моделирование;
3. Математическое моделирование и вычислительная математика;
4. Прикладная информатика;
5. Бизнес-анализ и прогнозирование.

Альтернативой является прохождение курсов Python-разработчиков, так как этот язык лучше всего подходит для анализа.

Онлайн-курсы для аналитиков данных с нуля

Но лучший вариант — выбрать готовый курс для аналитиков данных, которых много в интернете. Они структурированы таким образом, что дают вам много практики и даже помогают вам создать небольшой портфель.

Еще лучше, если курсы ведет крупная IT-компания вроде Яндекса: самых отличников берут на стажировку и трудоустраивают.

Как строится карьерный путь аналитика

Начинающий специалист собирает портфолио и приступает к поиску работы. Можно собрать портфолио из онлайн-курсов, а можно взять фиктивный бизнес и придумать, как решать задачи аналитики данных.

Тогда курс специалиста выглядит так:

1. Стажер Новичка берут в компанию и обучают на боевых проектах под руководством штатных сотрудников, он набирается опыта. Стажировки могут быть платными или бесплатными — решать вам.
2. Младший специалист (младший). Работает под руководством старших коллег, решает простые задачи, продолжает учиться и набираться опыта.
3. Специалист (средний). Может уверенно решать проблемы без помощи коллег. Аналитик становится аналитиком среднего уровня через год или два после поступления в профессию.
4. Старший специалист (старший). Старший аналитик справляется с любой работой и ставит задачи перед младшими коллегами.

«Аналитики всегда были и будут востребованы, так как нужны абсолютно во всех сферах бизнеса. Конкуренция выше среди тех аналитиков, которые не умеют программировать на Python или не могут выполнять расчеты на основе математической статистики. Чем больше серьезных инструментов вы знаете и чем глубже разбираетесь в бизнесе, тем с меньшей конкуренцией столкнетесь».

Данил ЕлистратовТехнический руководитель факультета анализа данных Skypro

Востребованность профессии и перспективы работы

Сегодня аналитика данных используется более чем в 50% компаний по всему миру. Аналитики востребованы в IT-компаниях, ритейле, кинопроизводстве, науке, технике и медицине. В октябре 2020 года по запросу «Аналитик данных» на hh.ru было открыто 8 699 вакансий с окладом от 65 000 до 300 000 рублей.

 

 

Согласно исследованию 2019 года, спрос на специалистов по данным вырос на 226% за два года. Популярность профессии аналитика данных со временем только растет, так как для развития бизнеса требуется сбор и изучение данных от клиентов и конкурентов.

Границ в профессии аналитика данных пока нет, и достичь потолка сложно. При этом развиваться можно как по вертикали, от начинающего специалиста до руководителя аналитического отдела, так и по горизонтали, меняя направления деятельности: продуктовый анализ, банковский анализ, анализ рынка.

Читайте также: Что такое CPA-маркетинг

Знания и навыки, необходимые для работы аналитиком данных

Чтобы преуспеть в качестве аналитика данных, нужно много знать и уметь. Впрочем, это касается и всех остальных профессий, разница лишь в необходимых здесь инструментах и ​​навыках. Аналитик данных должен знать:

• специализированные аналитические программы (Power BI, Qlik, Tableau);
• Excel и PowerPoint в совершенстве;
• основные аналитические инструменты — Python, SQL, Google Analytics, Яндекс.Метрика, Kissmetrics и другие;
• базовые знания статистики, математического анализа и теории вероятностей.

Помимо знаний и навыков, аналитик данных должен обладать аналитическим складом ума, логически мыслить, обращать внимание на детали, уметь правильно излагать мысли, быть трудолюбивым и ответственным.

Сколько зарабатывают аналитики данных в России

Зарплата будет зависеть от опыта и географии. Так, аналитик-стажер в Воронеже получает 25 000 рублей, а аналитик данных в московском офисе международной компании — 200 000 рублей.

 

В Москве аналитик данных с двухлетним стажем зарабатывает в среднем 134 000 рублей. В Петербурге тот же специалист может рассчитывать на 101 тысячу рублей в месяц. Стажеры и младшие специалисты зарабатывают от 60 тысяч рублей.

Читайте также: Заработок на отзывах в интернете: Что это такое?

Функционал специалиста

Вы уже поняли, чем занимается аналитик данных, а сейчас я немного расскажу о том, каков средний рабочий день специалиста вне зависимости от области, в которой он работает:

• познакомиться с компанией (чем она занимается, кто конкуренты и потребители);
• постановка задачи (для чего нужны данные и чего нужно добиться);
• выбор аналитических инструментов, наиболее подходящих в данном конкретном случае;
• прямой сбор и сортировка данных;
• обработка данных для дальнейшего анализа;
• систематизация данных, формирование выводов и их визуализация;
• представление данных руководству с пояснением что, зачем, как и почему.

На основании представленных данных руководство принимает дальнейшие решения. На этом работа аналитика над этим проектом не заканчивается. После реализации принятых решений специалист анализирует данные в текущем режиме и сравнивает их с запланированными.

Более 70% рабочего времени уходит не на отчеты и подведение итогов, а на непосредственный сбор данных, их сортировку и систематизацию.

Какие качества нужны, чтобы успешно работать аналитиком

Карьера, график работы, зарплата

Карьера. Внутри компании вы можете трансформироваться из простого аналитика в тимлида, руководителя отдела и развиваться в направлении менеджмента — разрабатывать и направлять собственные продукты, придумывать стратегии их развития.

Вы можете улучшить свои навыки программирования, повысить квалификацию аналитика данных, перейти в более крупные компании, в более востребованное и престижное направление, заняться моделированием данных, большими данными (big data), делать прогнозы и предсказания.

Маршрут. Аналитики в офисе работают по обычному графику с 9:00 до 18:00 или с 10:00 до 19:00. Иногда приходится опаздывать на работу, но это зависит от загруженности конкретного аналитика.

Аналитик также может работать удаленно: консультировать клиентов, которым необходим анализ данных, писать заявки. Все, что ему для этого нужно, это компьютер или ноутбук, доступ в Интернет и доступ к базам данных.

Оплата. Зарплата аналитика зависит от его опыта и квалификации, от компании, в которой он работает. В начале своего карьерного пути я получал 45 тысяч рублей, сейчас зарабатываю больше.

Средняя зарплата аналитика в Москве — 70 тысяч рублей. Начинающий аналитик сразу после выпуска может получать от 25 тысяч рублей.

Data science аналитик данных

У этого специалиста исключительно технические задачи. Компьютерщик – это уверенный в себе программист, в совершенстве владеющий языками программирования, знающий алгоритмы и эффективно решающий с их помощью задачи, которые перед ним ставит работодатель. Он ищет закономерности в больших наборах данных, анализирует их, делает выборку информации, заданной менеджером или менеджером, выдает сводную информацию о требуемом запросе и сохраняет данные. Работа компьютерщика больше связана с компьютерными программами и расчетами.

Чем конкретно занимается аналитик данных

Проводит консультации с клиентом. Если он работает в штате компании, то регулярно проводит встречи с руководителями и собирает данные о проблемных местах;

1. Прогоняет данные через специальные программы;
2. Создавать гипотезы, помогающие улучшить желаемые показатели;
3. Структурирование информации и выбор;
4. Нахождение закономерностей;
5. Готовит отчеты с наглядными графиками и информацией;
6. Предоставляет консультации по совершенствованию и оптимизации бизнес-процессов.

В чем отличие аналитика данных от Data Scientist

Этих двух специалистов всегда путают, но разница на самом деле проста: аналитик данных не занимается технической стороной и не обязан знать языки программирования, Data Scientist, наоборот, в первую очередь программист.

У аналитика есть своя задача: получить нужную ему информацию и перевести ее на понятный клиенту язык. Требуется специалист по данным, чтобы получить его с помощью различных программных методов.

В чём заключается моя работа

Работаю ведущим аналитиком в рекламном дивизионе по таргетированной смс-рассылке на оператора мобильной связи. По соображениям конфиденциальности я не могу назвать компанию, она входит в так называемую «большую тройку». Мой отдел занимается рассылкой рекламы подписчикам, сегментируя их по определенным социально-демографическим, поведенческим и другим признакам. Аналитик занимается тем, что выбирает из всей абонентской базы подписчиков, соответствующих этим критериям, чтобы рекламодатель рассылал рекламу именно тем людям, которые могут быть в ней заинтересованы.

Например, к нам приходит клиент, директор стоматологии, и заказывает рекламную кампанию. Аналитик и клиент совместно определяют набор признаков, которые заинтересуют абонентов в данном конкретном стоматологическом лечении – проживание в определенном районе, наличие доступа к стоматологическим услугам в прошлом и так далее. После составления списка этих характеристик аналитик отправляет запросы в базу данных, чтобы реклама была отправлена ​​релевантным подписчикам. Для создания запросов используется специальный язык программирования SQL, предназначенный для работы с базами данных.

Такая реклама называется таргетированной, от английского слова target — цель. Основная задача аналитика – правильно определить эту цель. Чем точнее будет определен круг функций и правильнее составлен запрос, тем успешнее будет рекламная кампания.

‍По результатам кампании аналитики собирают и анализируют данные о ее эффективности: смотрят, сколько подписчиков откликнулось на рекламу — то есть звонили по указанным номерам телефонов, обращались к этому стоматологу, и анализируют, от чего зависит эффективность рекламы, когда работает, а когда нет.Это как настоящее научное исследование.

Сколько зарабатывают аналитики данных в США

Более половины аналитиков готовы рассмотреть возможность переезда и работы за границей. Средняя годовая зарплата аналитиков данных в США составляет 62 000 долларов.

 

Больше всего Data Scientist востребованы на рынке труда США. Это одна из самых высокооплачиваемых специальностей со средней годовой зарплатой в $130 000. По прогнозам McKinsey, разрыв между спросом и предложением на специалистов в этой области в ближайшие годы составит 50%.

Специализации и направления аналитиков данных

Аналитики данных работают в разных направлениях. Поэтому есть 4 основных направления для аналитиков данных.

BI-аналитик	BI означает бизнес-аналитику. Аналитик BI проектирует системы для анализа и хранения данных. Он проверяет гипотезы, моделирует ситуации и помогает предприятиям принимать решения и разумно распределять ресурсы.
Аналитик рынка	Специалист, помогающий бизнесу привлекать клиентов с помощью рекламы. Он оптимизирует затраты на кампанию, применяя анализ данных к различным показателям — от поведения пользователя до количества кликов.
Аналитик продукта	Помогает разработать продукт на основе анализа данных. Продуктовый аналитик проводит тесты и исследования, чтобы понять, что популярно и востребовано потребителями, а что нет.
Игровой аналитик	Его также называют игровым аналитиком. Он работает в игровой индустрии. Исследует данные, чтобы понять, как улучшить конечный продукт. Анализирует поведение игроков и учитывает их отзывы.

Специализации аналитика данных

Кто такой аналитик данных: описание профессии

Аналитик данных (также называемый аналитиком данных или аналитиком данных) — это специалист, который помогает предприятиям принимать правильные решения на основе данных. Он собирает информацию, анализирует ее, находит аномалии в расчетах. Выявляет закономерности, строит и проверяет гипотезы, визуализирует результаты своего исследования в виде графиков и диаграмм.

Аналитики данных востребованы на рынках IT, бизнеса и технологий: они работают в крупных компаниях и небольших стартапах. Как правило, это компании, использующие data-driven подход.

Подход, основанный на данных, означает, что компания использует данные для принятия решений.

Аналитик данных делает выводы на основе собранных данных — эти выводы помогают принимать важные решения в бизнесе, управлении и научных исследованиях.

Какие навыки и знания нужны, чтобы работать в сфере

Анализ данных существует на стыке математики и программирования, но иногда анализом и моделированием бизнес-процессов занимается специалист.

Математика. Аналитик данных должен разбираться в алгебре, статистике, логике. Диплом по математике иметь не обязательно: большая часть данных обрабатывается с помощью скриптов. Но базовые знания помогут рассчитать вероятность, найти тенденции и закономерности.

Программирование. Аналитик собирает терабайты данных, систематизирует их и анализирует. Если делать это вручную, это займет много времени. Удобнее написать скрипт — программу, которая все сделает сама. Но для этого нужно уметь программировать на Python или R, а также знать SQL.

Анализ бизнес-процессов. Результаты работы аналитика влияют на весь бизнес, поэтому специалист должен понимать, как работает вся компания и каждый отдел. В противном случае он не сможет сделать выводы: подсказать, на что влияют данные, чем они могут помочь или навредить.

Моделирование или машинное обучение. Иногда моделированием занимается специалист по данным, а иногда — аналитик данных. Задача аналитика — создать модель: файл, который может находить закономерности. Затем дайте ему набор данных, обучите эти данные анализу, а затем используйте обученную модель для реальной работы.

Где пройти обучение на аналитика данных

Тем, кто хочет работать аналитиком данных, но не имеет специальной подготовки, стоит воспользоваться услугами дополнительного дистанционного обучения. В настоящее время многие онлайн-университеты и школы предлагают различные программы обучения, которые помогут освоить профессию с нуля. Вот лучшие на данный момент:

1. «Аналитик данных» от SkillFactory

SkillFactory — онлайн-образовательная IT-платформа, участник проекта «Сколково.

• Чему вы научитесь: освоите Google Sheets, SQL, Python, Power BI, математическую статистику; развивать практические навыки; вы можете думать как аналитик.
• Формат обучения: онлайн-уроки, практические кейсы и тренажеры.
• Продолжительность: 10 месяцев, 7 часов в неделю.
• Преимущества курса: полный курс с нуля до профи; специализация на продукте или маркетинге; много практики в виде решения кейсов; помощь наставника.
• Подходит для: новичков, новичков, маркетологов и программистов.
• Стоимость: ориентировочно 102 тысячи рублей за весь курс, либо в рассрочку 8500 рублей на 12 месяцев, без процентов и переплат.

2. «Аналитик данных» от Нетологии

Нетология — онлайн-университет для внешних профессий, участник проекта «Сколково». На рынке с 2011 года. Лауреат премии Рунета в номинации «Образование и человеческие ресурсы» 2019 года.

• Чему вы научитесь: работать с базовыми данными; освоить ключевые технологии анализа данных; умеет проверять гипотезы; Узнайте, как выбрать лучшие варианты роста для вашего бизнеса.
• Формат обучения: видеолекции, практические занятия и живые вебинары; онлайн-лаборатории и тесты.
• Продолжительность: 10 месяцев.
• Преимущества курса: это программа трудоустройства; универсальное обучение по всем направлениям; диплом установленного испытания; 10 кейсов в портфолио; учиться от простого к сложному; гарантия возврата денег; поддержка куратора на протяжении всего периода обучения.
• Кому подходит: новичкам, начинающим аналитикам и специалистам смежных профессий.
• Стоимость: 110 000 рублей всего или в рассрочку 5 500 рублей на 12 месяцев.

3. «Как стать аналитиком данных» от Яндекс Практикум

Яндекс Практикум — это школа аналитики данных, основанная Яндексом. На рынке с 2015 года.

• Чему вы научитесь: структурировать данные; формулировать и проверять гипотезы; использовать основные инструменты — Python и его библиотеки, Jupyter Notebook, SQL.
• Формат обучения: видеолекции, практика на онлайн-тренажерах, самостоятельная работа с учителем, проверка.
• Продолжительность: 6 месяцев, 15 часов в неделю.
• Преимущества: обучение в собственной технологической среде; много тренировок и общения с одноклассниками в общем чате; техническая поддержка 24 часа в сутки; наставники — практики; диплом о дополнительном образовании; бесплатный вводный курс; портфолио из 12 проектов.
• Для кого: новички и новички.
• Стоимость: 70 000 руб единовременно или ежемесячно по 14 000 руб.

Еще больше обучающих программ вы найдете на нашем портале в обзоре курсов для аналитиков данных.

Какие навыки нужны Data Analyst: hard skills и soft skills

Теперь давайте поговорим о конкретных навыках, которые нужны аналитику данных. Мы поговорим о хард скиллах (профессиональных навыках) и софт скиллах (личностных качествах).

Hard Skills для аналитика данных:

• Знание основ информатики — включая основы математики, статистики и теории вероятностей.
• Работает с Power BI
• Работа с системой контроля версий Git.
• Настройка веб и сквозной аналитики.
• Создавайте воронки продаж.
• Работа с Microsoft Excel или аналогом.
• Работа с математическими объектами в библиотеке Python SymPy.
• Знание SQL.

Soft skills для аналитика данных:

• Аналитический ум.
• Выносливость.
• Умение работать с данными.
• Общительность.

Как стать аналитиком данных с нуля: обучение для начинающих

Теперь поговорим об обучении — как стать востребованным аналитиком данных с нуля. Для этого рассмотрим 3 крутых онлайн-курса для начинающих аналитиков данных.

«Профессия аналитик данных» — Skillbox

Онлайн-курс, где вы с нуля освоите востребованную профессию и поможете бизнесу принимать решения на основе данных.

Научитесь работать с инструментами BI, используйте Python, SQL.

Через год вы сможете начать работать младшим аналитиком, параллельно продолжить обучение и вырасти до уровня

Intermediate. Курс профессии состоит из 3 уровней.

Бесплатно: первые 6 месяцев.

Портфолио: 3 проекта.

Занятость: гарантированная занятость.

Стоимость (рассрочка): от 5 801 руб./мес.

Чем аналитик данных отличается от Data Scientist и других аналитиков

Объем анализа не ограничивается парой специальностей. Существует несколько специализаций, каждая из которых направлена ​​на решение определенных проблем и вопросов с помощью прикладного анализа.

Аналитик спортивных данных.

Рассмотрим пять профессий, чтобы понять, чем они отличаются друг от друга.

1. Системный аналитик — это специалист, который разрабатывает требования к программному обеспечению. Помогает решить проблемы компании и наладить бизнес-процессы. Системный аналитик решает проблему реализации функционала с технической стороны и формирует пул задач для разработчиков.
2. Бизнес-аналитик занимается выявлением бизнес-проблем и потребностей клиентов. На основе полученных данных бизнес-аналитик решает, какие функции следует интегрировать в ПО для улучшения конечного продукта.
3. Аналитик рынка собирает информацию о рынке, поведении клиентов и целевой группе. Собранные данные он использует для корректировки маркетинговой стратегии компании.
4. Data Scientist собирает информацию и анализирует ее. С помощью полученных знаний он делает прогнозы, выявляет вероятность реализации и получает другую ценную информацию, которая может быть полезна для бизнеса.
5. Продуктовый аналитик — это специалист, который собирает и анализирует данные о поведении покупателей и их взаимодействии с продуктом. В результате работы продуктового аналитика компания получает четкие рекомендации, которые помогают бизнесу расти и развиваться.

Кажется, что это совершенно разные специальности. Если посмотреть глубже, то окажется, что все они требуют схожих действий, знаний и умений. Освоив одну из аналитических профессий, вы со временем сможете сменить сферу деятельности. Например, переход от аналитика данных к специалисту по данным.