Аналитик данных (Data Analyst)
Профессии

Аналитик данных (Data Analyst)

Для большинства сфер деятельности (бизнес, научные разработки, социальные проекты) важно своевременно получать свежие актуальные данные. Объем генерируемой человеком информации растет в геометрической прогрессии, поэтому грамотные аналитики данных всегда будут востребованы на рынке труда. Они помогают «не утонуть» в океане информации – анализируют, структурируют данные, делают на их основе выводы и предоставляют результат исследований в удобном для восприятия формате.

Аналитик данных (Data Analyst)

Кто такой аналитик данных

Аналитик данных (Data Analyst, дата-аналитик) – специалист, который собирает данные, проверяет их на точность, полноту и достоверность, анализирует, делает выводы и составляет на их основе прогнозы, аналитические таблицы, графики, планы и рекомендации.

Не путайте аналитика данных с финансовым или политическим аналитиком. Да, все аналитики занимаются анализом информации, но не все используют при этом математику, статистику и языки программирования.

Аналитики данных востребованы в самых разных сферах деятельности, ведь различные данные собирают все – рекламные агентства и промышленные предприятия, магазины и рестораны, банки и службы доставки. Аналитик данных помогает сделать так, чтобы собранная информация приносила пользу бизнесу.

Данные, которые обрабатывает аналитик, зависят от сферы деятельности, которой он занимается. Например, аналитик в области рекламы определяет целевую аудиторию для рекламных кампаний: составляет алгоритм, с помощью которого ищет в базах данных информацию о потенциальных клиентах, анализирует рекламные стратегии с точки зрения отклика, оценивает показатели эффективности кампаний.

Главная цель аналитика данных – извлечь из полученных данных выгоду (структурировать, проверить гипотезы, отыскать закономерности и сформировать четкий вывод). Это поможет руководителю принять правильные решения по управлению компанией.

Профессиональный дата-аналитик может давать рекомендации по изменению общей стратегии бизнеса, причем эти рекомендации не будут голословными, так как они основаны не на фантазиях и эмоциях, а на точных статистических данных.

Обязанности аналитика данных

Профессиональный аналитик данных – не просто математик с навыками программиста. Он понимает бизнес-процессы в компании, хорошо знает продукт, с которым работает, разбирается, на чем зарабатывает конкретный бизнес, знает, какую задачу хочет решить бизнес по итогам его работы.

В результате его исследований компания может получать больше прибыли и повысить удовлетворенность своих клиентов.

Типичные задачи, которые может решить дата-аналитик

Провести А/B-тестирование

Нужно выяснить, как пользователи реагируют на цвет кнопки заказа на сайте. Аналитик тестирует два прототипа – часть посетителей видит синюю кнопку, часть красную. По истечении определенного времени на основании действий (кликов по кнопке) делает вывод, проверяет, было ли различие статистически значимо. В итоге рекомендует решение, которое проверил в ходе теста: внедрить синюю или красную кнопку.

Просчитать более выгодный вариант

Юнит-экономика: расчет РОИ, инвестиционного потенциала. Оценить окупаемость рекламной кампании или скорректировать бизнес-модель.

Выяснить, какой товар и в какое время больше покупают

Взять группу товаров и посмотреть, есть ли сезонные всплески интереса, сравнить с другими группами.

Статистика позволяет сделать общие выводы по конкретному вопросу, а аналитика данных – исследовать тему со всех сторон, сравнить решения, найти аномалии или инсайты, сопоставить события по множеству параметров. Это открывает новые возможности для бизнеса.

Дата-аналитик может исследовать внутренние данные компании или обратиться к внешним источникам. Анализ открытых данных позволяет отслеживать важные социальные и культурные тренды.

Общий алгоритм работы аналитика данных

  • собирает данные (формирует запрос сам или получает задачу от менеджеров)
  • знакомится с параметрами набора (какие типы данных собраны, как их можно отсортировать)
  • проводит предварительную обработку информации (очищает от ошибок и повторов, упорядочивает)
  • интерпретирует (анализирует, собственно решает задачу)
  • делает вывод
  • оформляет, визуализирует и презентует заказчику (так, чтобы на основе вывода можно было принять решение, подтвердить или опровергнуть гипотезу)
  • составляет прогнозы, планы и рекомендации, предлагает решения, которые используются для развития проекта или бизнеса

Общий алгоритм работы аналитика

На основе данных, предоставленных Data Analyst, компания может принимать любые бизнес-решения.

Обязанности аналитика данных могут различаться в зависимости от места работы и уровня квалификации.

Что должен знать и уметь аналитик данных? Ключевые навыки

  • Понимание специфики предметной области. Чтобы демонстрировать высокий показатель эффективности труда, аналитик данных должен погружаться в выбранную сферу, понимая и учитывая ее особенности при обработке информации и составлении выводов.
  • Знание инструментов для поиска лучшего в каждом отдельном случае. Это может быть внедрение SQL-запросов или машинного обучения, построение базы данных (Data Science в продакшн).
  • Организация получения, хранения и доступа к информации Data Engineering.
  • Владение средствами и методами Data Mining – интеллектуального анализа информации.
  • Знание инструментов доступа и обработки данных, электронных таблиц (SQL, СУБД, хранилища данных, ETL)
  • Знание языков программирования (Python, SAS, C++, SQL, R), чтобы писать запросы к реляционным и не реляционным базам данным.
  • Умение управлять хранилищами ETL и аналитическими системами BL.
  • Визуализация информации при помощи витрин данных Tableu, Qlick View, Power BI.
  • Умение использовать инфраструктуру Apache Hadoop.
  • Умение настроить или обучить с нуля нейросеть (машинное и глубокое обучение).
  • Понимание математики в части статистики, дискретной математики, линейной алгебры и теории вероятностей.
  • Знание системного анализа, включающего понимание методов анализа бизнес-процессов, проектного менеджмента, управления качеством.

Навыки аналитика данных

Навыки и умения аналитика данных начального уровня

  • Абстрактное мышление и развитый эмоциональный интеллект
  • Умение создавать прототипы
  • Знание основ статистики и математических методов
  • Выявление взаимосвязи событий и причин в метриках
  • Предоставление рекомендаций бизнесу

Навыки и умения аналитика данных продвинутого уровня

  • Сбор и анализ требований клиента к отчетам
  • Получение, редактирование и визуализация информации
  • Интерпретация данных с обоснованными выводами
  • Разработка требований к аналитическим инструментам, курирование их внедрения
  • Проведение А/Б тестов и исследований для принятия стратегического решения

Кроме программных инструментов аналитику данных необходимо развивать умения, которые помогут ему выполнять работу лучше и эффективнее. Это способность налаживать общение с коллегами и партнерами, умение решать проблемы и выходить из конфликтных ситуаций с наименьшими потерями, сильный эмоциональный интеллект. Такие навыки больше связаны с личностью человека, чем с его профессиональным уровнем, но их тоже можно формировать и развивать.

Что ждут клиенты от аналитика данных

Работодателям не нужно, чтобы аналитик данных досконально знал высшую математику. Им нужно решение конкретных практических задач для развития их бизнеса, а какими методами аналитик получит нужные данные, им совершенно неважно.

Начинающему специалисту для работы нужно хорошо знать хотя бы один язык программирования (например, Python), уметь писать запросы к базам данных SQL, понимать, как работает статистика, уметь вникать в задачи бизнеса и разбираться в бизнес-процессах.

Что ждут клиенты от аналитика данных

Какие качества нужны, чтобы успешно работать аналитиком данных

Аналитика – специфическая сфера, где от работников требуется определенный набор личностных качеств и знаний.

Любовь к тишине и одиночеству

Работа аналитика по большей части заключается в том, чтобы взаимодействовать с компьютером, а не с людьми. Аналитик, если он не руководитель подразделения, мало общается даже с коллегами, не говоря уже о клиентах. Он не проводит встреч, его рабочий день проходит у монитора за обработкой данных. Люди, которым обязательно нужно общение, такая работа, скорее всего, не подойдет.

Математический и логический склад ума

Важно, чтобы человеку нравилось оперировать статистическими данными, составлять графики и таблицы, видеть закономерности, структурировать информацию, выделять главное, отбрасывать второстепенное.

Терпение

Аналитик – профессия не творческая. Каждый день аналитику приходится заниматься одним и тем же: сбором, анализом, оценкой данных. Эта работа очень похожа на собирание пазлов. Если вам доставляет удовольствие из набора непонятных разрозненных деталей часами собирать что-то целостное, разумное, имеющее смысл, то работа аналитиком данных – для вас.

Точность и скрупулезность

Аналитик данных имеет дело с точными категориями: данными, цифрами, алгоритмами. Составляя запросы, нужно совершать как можно меньше ошибок и максимально точно подбирать аудиторию.

Внимательность

Аналитик должен учитывать все факторы, которые могут повлиять на результат анализа, не упустить ни одной важной детали, иначе на выходе он получит неверные данные и сделает ошибочные выводы.

Востребованность профессии

Современный бизнес во многом строится на анализе данных о клиентах, продажах, эффективности рекламных стратегий, поэтому профессия аналитика данных сейчас очень востребована и, как считают карьерные консультанты, останется такой в ближайшие десятилетия, поэтому с поиском работы затруднений не возникнет.

В ноябре 2020 года по запросу «Аналитик данных» на hh.ru открыто более 8 000 вакансий.

По результатам исследования 2019 года, спрос на специалистов сферы Data Science за два года вырос на 226%.

Профессия водит в топ самых востребованных профессий не только в России, но и в мире. Сбор и анализ данных необходим любому проекту независимо от направленности, будь то игры, бизнес, медиа или медицина, а умение работать с большим количеством информации (анализировать, структурировать ее, делать выводы) нужно не только в экономике и финансах, но в любой другой сфере деятельности.

Объемы данных постоянно растут, а значит, будут нужны и специалисты, которые смогут эти данные обрабатывать. Аналитики данных будут очень востребованы в ближайшем будущем, особенно сильные специалисты, занимающиеся сложными направлениями, например Big Data, машинным обучением и Microsoft Power BI.

Аналитик данных (Data Analyst)

Зарплата аналитика данных

Зависит от опыта, объема работы и ее места. В России новичкам платят в среднем от 65 000 рублей в месяц. Опытные специалисты могут рассчитывать на сумму в среднем от 100 000 до 300 000 рублей.

Можно найти работу в других европейских странах и США (удаленную или с дальнейшим переездом).

Для сравнения приведем средний уровень заработной платы в США. Если вы знаете английский язык, то сможете найти работу в компаниях Соединенных Штатов или их филиалах в других западных странах.

Заработная плата Junior Data Analyst – чуть более $5,8 тыс. (около 435 000 рублей) в месяц.

Заработная плата  Senior Data Analyst – $8,9 тыс. (около 675 000 рублей) в месяц.

Средняя зарплата на рынке труда США при этом составляет примерно $2,9 тыс. (220 000 рублей) в месяц, то есть младший и старший аналитик данных получает весьма хорошую заработную плату даже по меркам Соединенных Штатов.

Устройство на работу и карьера

Для качественной работы неважно, гуманитарное или техническое образование получил аналитик данных. При наличии нужных профессиональных навыков, личных данных и портфолио устроиться на работу аналитиком может даже новичок.

Начать лучше со стажировки, которая поможет увидеть все процессы изнутри. Для портфолио можно взять несколько проектов в той области, в которой вы хотите работать (как правило, портфолио можно наработать, занимаясь на обучающих курсах). Также большим плюсом будет, если вы разбираетесь не только в аналитике данных, но и в других областях – маркетинге, рекламе, финансах.

Первой ступенью карьерной лестницы после стажировки является позиция джуниора или младшего аналитика. Младший аналитик работает под контролем более опытных коллег и оттачивает навыки на конкретных задачах. Примерно через полтора года младший аналитик может получить повышение и стать аналитиком, а еще через год-два – старшим аналитиком. Вершиной карьеры в пределах одной компании будет должность главного аналитика.

Компании не рассчитывают, что начинающий аналитик данных будет уметь сразу все. Они готовы обучать и направлять молодого специалиста. Главное, чтобы у него был интерес к решению бизнес-задач. Правильно сформулированный перед исследованием вопрос важнее, чем большой опыт работы с программными инструментами.

Программирование и математику можно выучить, софтскиллы нарабатываются опытом и практикой. Поэтому аналитику данных полезны конференции, форумы для разработчиков и чемпионаты с решением практических задач. Прокачав стиль мышления, ориентированный на решение конкретных бизнес-задач, специалист чувствует себя увереннее.

Работодатели ждут, что начинающий специалист:

  • знает хотя бы один язык программирования: Python или R
  • умеет писать запросы к базам данных SQL
  • может показать выводы и метрики в виде понятного дашборда (Tableau, Power BI, Amplitude)
  • хочет разбираться в бизнес-процессах, мыслит в терминах бизнес-задач

Аналитику данных нужно понимать, что такое статистика и гипотеза. Серьезная математика не пригодится, главное ориентироваться в понятиях. В зависимости от запроса компании могут понадобиться навыки работы с Яндекс.Метрикой или Google Analytics.

Новичок становится крутым специалистом, решая реальные кейсы. Чем больше практики, тем быстрее профессиональный рост. Изучить программы недостаточно – нужно критически подходить к задаче.

В профессии аналитика данных пока нет границ и сложно достичь потолка. При этом можно развиваться вертикально, от начинающего специалиста до главы аналитического отдела, или горизонтально, меняя сферы деятельности: продуктовая аналитика, банковская аналитика, маркетинговая аналитика.

Внутри компании можно из простого аналитика стать тимлидом, руководителем подразделения и развиваться в направлении менеджмента – разрабатывать и курировать собственные продукты, придумывать стратегии их развития.

Можно совершенствовать навыки программирования, повышать свою квалификацию как аналитика данных, переходить в более крупные компании, на более востребованное и престижное направление, заниматься дата-моделированием, большими данными (big data), делать прогнозы и предсказания.

Условия и график работы

Аналитик данных может выбирать удобный для себя график работы, работать в офисе или дома. Все зависит от того, какие условия работы вам больше подходят, а клиенту важен результат, а не ваше географическое положение. Все, что для этого нужно – компьютер или ноутбук, выход в интернет и доступ к базам данных.

Работа в офисе

Классическая схема с официальным оформлением и получением социальных гарантий в виде больничного и ежегодного оплачиваемого отпуска. Аналитики в офисе работают по обычному графику с 9:00 до 18.00 или с 10:00 до 19:00. Иногда приходится задерживаться на работе, но это зависит от нагрузки конкретного аналитика.

Главный минус – привязка к определенному городу. В регионах заработная плата ниже.

Удаленная работа

Часто это официальная работа на полный день, просто вне офиса. Специалист может стать сотрудником крупной компании (в том числе и иностранной), даже будучи жителем небольшого города или поселка, и получать характерную для них высокую зарплату.

Фриланс

Это проектная работа с оплатой за конкретный результат. Предполагает самостоятельный поиск клиентов и заказов на биржах, сайтах по поиску работы. Опытные аналитики обычно создают сайты-визитки и дают рекламу о своих услугах на разных площадках.

Со временем у аналитика-фрилансера появляется база постоянных клиентов, с которыми он работает постоянно.

Переезд

Работа в зарубежных компаниях считается более престижной и высокооплачиваемой. У вас должен быть опыт работы аналитиком и умение свободно писать и говорить на иностранном языке (уровень от B2).

Аналитик данных обучение

Как стать профессиональным аналитиком данных

Если вас привлекает профессия аналитика, вы хотите себя попробовать в ней, сменить сферу деятельности или просто получить новые знания, вы можете пойти одним из традиционных путей.

Учиться самостоятельно

В интернете легко найти литературу и видеоматериалы, по которым можно изучить различные аспекты работы аналитика данных самостоятельно и бесплатно. Для самостоятельного обучения на аналитика данных с нуля сначала изучите математический анализ, математическую статистику. Затем прочитайте учебники о дискретной математике, изучите программирование на Python.

Недостатки самостоятельного обучения:

  • отсутствие систематичности,
  • сложность с оценкой актуальности усваиваемой информации,
  • невозможность впоследствии доказать получение специальных знаний и пр.

Высшее учебное заведение

Профессию аналитика получают на направлениях, связанных с информатикой, математикой, программированием. Эти направления есть практически во всех ведущих вузах страны.

Если поступить в высшее учебное заведение, вы получите не только весь необходимый объем знаний, но и диплом государственного образца.

Недостатки обучения в ВУЗе:

  • длительность обучения 5 лет,
  • первые 2-3 года обучения изучается много дисциплин, напрямую не связанных с будущей профессией,
  • высокая стоимость обучения,
  • преимущественно изучается теория, мало практики.

Дистанционное обучение (курсы, тренинги)

Идеальный баланс между самообучением и вузом. Существует много онлайн-курсов, как платных, так и бесплатных, на которых обучают основам аналитики данных. При выборе курса обратите внимание на количество часов теории и практики и выбирайте те, где много практических заданий.

Преимущества курсов:

  • обучение происходит в довольно короткие сроки (от 6 до 18 месяцев)
  • стоимость значительно ниже, чем в вузе,
  • последовательно изучение теории и закрепление на практике в процессе работы над реальными проектами,
  • обучение проводят специалисты-практики, которые ответят на все возникающие вопросы,
  • в процессе обучение создается портфолио,
  • сертификат, с которым не составит труда найти хорошую работу.

Аналитик данных (Data Analyst)

Получите востребованную профессию с нуля или Level Up по навыкам и зарплате на онлайн-курсах. До 30 ноября скидка 50%.

Ежедневный прирост объема информации делает профессию аналитик данных одной из самых актуальных. Это востребованная, высокооплачиваемая специальность, в которой еще мало профессионалов. Пройдите обучение на аналитика данных и станьте востребованным специалистом.

Пожалуйста, оцените статью

0 / 5 5

Похожие статьи

Кнопка «Наверх»