Дата-аналитик — IT-профессия, востребованная на рынке труда. В ней можно стартовать с нуля и через 1–2 года дорасти до уровня middle. Расскажем подробнее про аналитика данных: кто это и что он делает, сколько зарабатывает и как им стать.
Аналитик данных (Data Analyst) — специалист, работающий с массивами данных. Он занимается их сбором, обработкой и интерпретацией. Полученную информацию используют для принятия бизнес-решений, которые помогают компаниям развиваться и повышать эффективность работы.
Аналитики изучают поведение пользователей, анализируют продажи, строят прогнозы для вывода на рынок новых продуктов. Их деятельность позволяет бизнесу снизить риски при принятии решений.
Чем занимается аналитик данных:
Нередко профессию дата-аналитик путают с Data Scientist, но вторая специальность имеет техническую направленность. Дата-сайентисты разрабатывают и внедряют алгоритмы, программные технологии, создают нейросети, занимаются машинным обучением и т. д.
Согласно исследованию компании Statista, объём информации, создаваемой и потребляемой в мире, показывает рост. Полученные данные отражены на рисунке:
Результаты исследования позволяют сделать вывод, что специалисты, которые умеют находить нужные данные и использовать их, становятся более востребованными. С их помощью компании получают ценную информацию и защищают себя от ошибок, которые могут дорого стоить.
Обычно аналитики специализируются на отдельных направлениях работы. В зависимости от этого бывают:
Есть и другие направления аналитической работы. На рынке труда востребованы бизнес-аналитики, аналитики маркетплейсов, UX-аналитики.
Аналитик данных — профессия, которая требует наличия определённых качеств, знаний и компетенций.
Soft skills — гибкие навыки, которые связаны с личностными качествами и не зависят от профильных знаний. Для аналитика данных важны:
Кроме этого, при работе в аналитике нужно отслеживать новинки и быть готовым к постоянному обучению. Методы и инструменты анализа в сфере IT быстро совершенствуются и меняются.
Hard skills — жёсткие навыки, которые требуются для работы в конкретной области. К ним относятся:
Также Data Analyst должен уметь формулировать гипотезы, проводить А/В-тестирование, создавать отчёты.
Для решения задач аналитики пользуются разными инструментами и специализированным программным обеспечением.
Перечень инструментов зависит от специализации аналитика, сферы деятельности, масштабов и особенностей ведения бизнеса компании.
Дата-аналитики требуются в компаниях разной отраслевой принадлежности и масштабов. Больше всего они востребованы в крупных и средних организациях, которые используют больше данных.
Только на портале hh.ru на момент написания статьи опубликовано более 19 тыс. вакансий на должность «Аналитик данных». Около 3 тыс. позиций от работодателей можно найти по запросам «Data Analyst» и «Дата аналитик».
При этом профессия считается одной из наиболее перспективных. Чтобы развиваться и удерживать лидерские позиции, компании всё чаще обращаются к подобным специалистам.
Аналитики работают везде, где требуется обработка информации. Они востребованы в банках, страховых компаниях, исследовательских центрах, маркетинговых агентствах, производственных предприятиях, онлайн-гипермаркетах, IT-компаниях.
Средний уровень зарплаты специалистов — 100 тыс. рублей. Однако заработок зависит от региона, места работы и уровня аналитика. Доходы и требования к Data analyst указаны в таблице.
Уровень | Зарплата, рублей | Требования |
Junior | 40 000–80 000 | Наличие образования, базовые знания SQL и Python |
Middle | 100 000–200 000 | Опыт — от 1 года, уверенный пользователь SQL и Python, навыки статистического анализа |
Senior | 150 000–300 000 | Опыт — от 3 лет, углублённое владение SQL и Python, методами статистического анализа и моделирования |
Аналитик данных — важная фигура в компании, от его решений зависит эффективность работы организации. Поэтому работодатели готовы хорошо платить квалифицированным специалистам.
Освоить профессию дата-аналитик можно в вузе или на специализированных курсах. Оба способа подготовки имеют особенности.
Платные курсы — способ разобраться в нюансах профессии и получить специальность в короткие сроки. Прохождение курсов занимает в среднем от 6 до 18 месяцев и подтверждается выдачей сертификата или диплома о переподготовке.
Примеры платных курсов:
Учиться на курсах предлагают онлайн, с использованием специальных образовательных платформ. Студенты осваивают учебные материалы, просматривают видеоуроки и выполняют проекты, которые можно использовать в портфолио. Занятия имеют практический уклон и позволяют приобрести актуальные навыки в области data analytics.
Для получения профессии этим способом не нужно сдавать ЕГЭ или вступительные экзамены. Поэтому курсы выбирают всё больше людей, которые хотят поменять сферу деятельности.
Бесплатные курсы можно найти в разных интернет-источниках, чаще всего их предлагают на сайтах онлайн-школ. С их помощью вы сможете ознакомиться с особенностями профессии, приобрести понимание принципов работы. Однако они не позволят освоить профессию и трудоустроиться.
Ещё один минус самостоятельного обучения — получение неструктурированных данных, зачастую уже устаревших. Поэтому такой способ подходит для начинающих айтишников, которые не определились со специализацией и ищут, чем хотят заниматься.
В вузах студенты узнают нюансы специальности и приобретают навыки, достаточные для старта в профессии. Чтобы стать аналитиком, можно выбрать разные направления подготовки:
Выбор такого способа обучения подходит тем, кто успешно справился с ЕГЭ. Для поступления в вуз на IT-специальности нужно выдержать серьёзную конкуренцию и пройти строгий отбор.
Дата-аналитик, как и любая другая профессия, имеет свои преимущества и недостатки.
Среди плюсов специальности:
Дата-аналитики могут эффективно трудиться онлайн, работать из дома или любого другого места. При трудоустройстве они могут не привязываться к региону проживания.
К минусам профессии можно отнести большую ответственность и рутинность. Также аналитики должны учитывать изменения в отрасли и постоянно повышать уровень образования.