Аналитик данных

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.

Кто такой аналитик данных и чем он занимается

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:

• автоматизация процедуры сбора и обработки информации;
• сортировка и очистка полученных данных;
• поиск закономерностей в полученной информации;
• выдвижение гипотез, построение моделей;
• проведение сплит-тестирований;
• формулирование выводов и составление отчётов.

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.

Почему аналитики всем нужны

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.

Специализации аналитиков данных

Обычно аналитики специализируются на отдельных направлениях работы. В зависимости от этого бывают:

• Продуктовые аналитики. Анализируют данные о продуктах компании и помогают совершенствовать их в соответствии с запросами потребителей.
• Аналитики-маркетологи. Исследуют рынок, действия и предложения конкурентов, поведение клиентов, создают маркетинговую стратегию компании.
• Финансовые аналитики. Специализируются на анализе финансовой информации и принятии решений, связанных с инвестициями.
• Гейм-аналитики. Работают в игровой индустрии: анализируют поведение пользователей, среднее время, которое те проводят в игре, предлагают улучшения.
• Системные аналитики. Изучают, как повысить эффективность бизнеса при помощи внедрения информационных систем.

Есть и другие направления аналитической работы. На рынке труда востребованы бизнес-аналитики, аналитики маркетплейсов, UX-аналитики.

Что должен знать и уметь аналитик данных

Аналитик данных — профессия, которая требует наличия определённых качеств, знаний и компетенций.

Soft skills

Soft skills — гибкие навыки, которые связаны с личностными качествами и не зависят от профильных знаний. Для аналитика данных важны:

• Аналитический склад ума. Специалист должен видеть взаимосвязи, сопоставлять факты, делать выводы.
• Внимательность. Работа аналитика связана с кропотливым трудом, необходимостью обрабатывать большой объём данных и вычленять нужную информацию.
• Критическое мышление. Аналитик должен ставить под сомнение полученные данные, выносить обоснованные оценки, использовать проверенную информацию.
• Ответственность. Специалист влияет на работу компании и несёт ответственность за принимаемые решения.

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

Hard skills — жёсткие навыки, которые требуются для работы в конкретной области. К ним относятся:

• Знание математики. Работа аналитика требует знаний статистики, теории вероятностей, матанализа, алгебры. С их помощью специалист ищет закономерности, формирует прогнозы, производит оценку рисков.
• Умение программировать. Вручную обработать большие объёмы информации сложно и затратно по времени. Поэтому аналитики автоматизируют работу при помощи кода. Для этого они используют языки Python, R, SQL.
• Знание таблиц Google и Excel. Аналитик должен уметь работать с основными функциями, фильтрами, графиками и диаграммами.
• Знание средств визуализации. Получить данные — 50% успеха. Важно уметь их визуализировать и делать доступными для аудитории.
• Знание бизнес-процессов. Специалист должен разбираться в нюансах бизнеса, с которым работает.

Также Data Analyst должен уметь формулировать гипотезы, проводить А/В-тестирование, создавать отчёты.

Инструменты для работы

Для решения задач аналитики пользуются разными инструментами и специализированным программным обеспечением.

• Сбор и хранение данных. Аналитики собирают информацию с помощью сервисов BeautifulSoup, Scrapy, Selenium, Postman, Requests. Для управления базами данных специалисты чаще всего используют Excel, Oracle или MySQL. Эти инструменты позволяют хранить большие объёмы информации и извлекать нужную.
• Анализ данных. Чтобы анализировать полученные данные, аналитики пользуются инструментами SQL и Jupyter Notebook. SQL — программный язык, с помощью которого формируют запросы к базам данных (database) и получают нужную информацию. Jupyter Notebook — специальная среда для работы на языке Python. Она позволяет запускать написанный код и интерпретировать результаты.
• Визуализация данных. Чтобы представлять информацию в понятном и красивом виде, используют Power Point, Miro, Tableau, Power BI. Первые два инструмента — самые простые, применяются в небольших компаниях. Более сложные — Tableau и Power BI, имеют расширенный функционал.
• Прогнозирование данных. Чтобы прогнозировать события на основе имеющихся данных, аналитики пользуются языками программирования Python и R, а также их библиотеками.

Перечень инструментов зависит от специализации аналитика, сферы деятельности, масштабов и особенностей ведения бизнеса компании.

Востребованность и перспективы профессии

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.

Где работают и сколько зарабатывают аналитики данных

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.

Аналитик данных — важная фигура в компании, от его решений зависит эффективность работы организации. Поэтому работодатели готовы хорошо платить квалифицированным специалистам.

Как стать аналитиком данных

Освоить профессию дата-аналитик можно в вузе или на специализированных курсах. Оба способа подготовки имеют особенности.

Платные курсы

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:

• Бизнес-аналитик от Skypro. За 9 месяцев студенты ознакомятся с основными инструментами аналитики: Excel, SQL, Python, Google Sheets. Преподаватели — опытные эксперты с многолетним стажем.
• Аналитик данных от SF Education. Длительность программы — 6 месяцев. Она включает изучение сервисов аналитики, BI-инструментов, языка Python и SQL. Более 50% программы — практика. Возможен асинхронный формат обучения.
• Аналитик данных от Университета Синергия. Полугодовой курс позволяет изучить основные инструменты и подготовиться к трудоустройству. Студентов сопровождает персональный куратор. Практические задания отрабатываются на реальных кейсах.

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

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.

Вуз

В вузах студенты узнают нюансы специальности и приобретают навыки, достаточные для старта в профессии. Чтобы стать аналитиком, можно выбрать разные направления подготовки:

• математическое и компьютерное моделирование;
• бизнес-аналитика и прогнозирование;
• аналитика данных и эффективное управление и др.

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.

Плюсы и минусы профессии

Дата-аналитик, как и любая другая профессия, имеет свои преимущества и недостатки.

Плюсы

Среди плюсов специальности:

• Возможность быстрого развития карьеры. От младших позиций до среднего уровня можно дорасти за 1 год.
• Быстрое обучение. Освоить профессию можно за год, с нуля. Математическое образование при этом не требуется.
• Уровень доходов. IT-специалисты имеют доходы, превышающие зарплату во многих других сферах.
• Работа в команде. Начинающие специалисты могут рассчитывать на помощь коллег и наставничество.

Дата-аналитики могут эффективно трудиться онлайн, работать из дома или любого другого места. При трудоустройстве они могут не привязываться к региону проживания.

Минусы

К минусам профессии можно отнести большую ответственность и рутинность. Также аналитики должны учитывать изменения в отрасли и постоянно повышать уровень образования.