Cordaath
Кто такой аналитик данных и как им стать — полный гид по профессии ( 4 фото )
Успешность современного бизнеса определяет работа с данными: сбор информации, ее обработка, интерпретация под конкретную бизнес-модель, адаптация под новый проект. Эффективная работа с данными снижает вероятность ошибок, которые могут дорого обходиться компании, и позволяет внедрять и развивать именно те продукты, которые будут востребованы и принесут бизнесу прибыль.
Рассчитать, предугадать, проверить предположения и дать рекомендации бизнесу ― задача аналитика данных. Эта профессия востребована среди работодателей и перспективна для людей, которые ценят не только математику и программирование, но и готовы глубоко разбираться в бизнес-процессах.
Что представляет собой профессия аналитика данных? Чем занимаются эти специалисты и сколько зарабатывают? Как строят карьеру и как приходят в профессию? Ответы на эти вопросы читайте в обзоре ФАН.
Аналитик данных — кто это и что делает
Специалист этой профессии работает с данными:
- собирает;
- анализирует;
- интерпретирует;
- делает выводы.
- Внутренние. Они касаются процессов, происходящих внутри компании и влияющих на эффективность ее работы. Например, аналитику могут поручить провести исследование уровня квалификации сотрудников или выявить причины частых увольнений специалистов. Он может работать с данными о товарах: выявлять сезонность интереса к определенной группе продукции или причины падения спроса на товар.
- Внешние. Специалист анализирует поведение покупателей или пользователей в рамках четкого бизнес-вопроса. Например, уточнить удобство использования формы заказа на сайте или оценить, насколько быстро планируемая рекламная кампания принесет результат. Без этих сведений бизнес будет двигаться «вслепую», тогда как наличие данных и их анализа позволяет изначально ориентироваться на ожидаемый результат.
Специалисты этой профессии востребованы во всех видах бизнеса, который работает с большой аудиторией. Это:
- банковский сектор;
- сфера производства и продажи товаров;
- IT-отрасль, которая предлагает пользователям программные продукты;
- сфера консалтинга;
- телекоммуникационная отрасль.
Специализации профессии аналитика данных
В самой профессии есть несколько направлений, поэтому она может быть одинаково интересна людям с «математическим» складом ума, а также тем, кто не привык оставаться в стороне от бизнес-процессов.
Data science аналитик данных
У этого специалиста ― исключительно технические задачи. Data science — это уверенный программист, который отлично владеет языками программирования, знает алгоритмы, эффективно решает с их помощью задачи, которые ставит перед ним работодатель. Он ищет закономерности в больших массивах данных, анализирует их, делает выборку информации, на которую указывает руководитель или менеджер, предоставляет сводную информацию по требуемому запросу, хранит данные. Работа специалиста data science в большей мере связана с компьютерными программами и вычислениями.
Data analyst аналитик данных
Эти специалисты работают не столько с данными, сколько с конкретными бизнес-задачами. Поэтому прежде чем приступить к новому проекту, хороший дата-аналитик уточняет у менеджера или работодателя, какой именно результат они планируют получить в итоге исследования.
По этой причине специалист не может работать в отрыве от конкретного бизнеса и проекта: он должен досконально разбираться в нем, иметь возможность получения доступа к любым сведениям, не только к статистике, но и неочевидной информации. Он должен понимать, какой вид аналитики необходим в текущий момент конкретному бизнесу. Должен уметь не только собрать информацию, но и преподнести ее в удобном, визуализированном виде, подтвердить свои доводы и провести переговоры с руководителем, коллегами.
Для работы дата-аналитиком недостаточно лишь знания компьютерных программ. Важно критическое мышление, понимание бизнес-процессов, сильный эмоциональный интеллект, умение общаться с коллегами и спокойно, а нередко и терпеливо доносить значимую информацию, полученную в результате анализа.
Как аналитик работает с данными
В каждом бизнесе будут свои особенности интерпретации данных и разный подход к их выбору. Но общая концепция работы с ними едина.
- Определение задачи. Ее формулирует сам аналитик, руководитель бизнеса, маркетолог или менеджер отдела.
- Сбор данных. Их собирают на основании сформулированного запроса.
- Сортировка параметров. Специалист оценивает, какая информация собрана, определяет способы ее упорядочивания.
- Предварительная обработка. Из общего массива данных удаляют незначимые сведения, вычищают от ошибок и дублей.
- Интерпретация. На этом этапе проводится аналитическая работа, то есть решение поставленной задачи.
- Получение выводов. Их представление ― визуализация в понятном для команды виде (графики, таблицы, презентации, интерактивные формы).
Кроме технических навыков на каждом из этапов специалисту не обойтись без личностных: интереса к решению бизнес-задач, опыта, накопленного при реализации разных проектов. Ценность эксперта растет по мере увеличения количества выполненных им кейсов: умение думать бизнес-терминами и способность разбираться в бизнес-моделях в этой сфере куда более важны, чем сильная математика и хорошее программирование.
Data analyst обучение с нуля
Обучение специальности предлагают вузы, она есть в программах университетов экономического направления. Освоить ее можно и с помощью курсов, проходя обучение по программам университетов или онлайн-сервисов. На курсах обучение длится от двух недель до шести месяцев. За это время потребуется освоить или подтянуть профессиональный уровень в направлениях:
- языки программирования Python, SQL;
- техники визуализации данных с помощью программных продуктов;
- машинное обучение;
- математика, матаанализ;
- статистика;
- аналитическое мышление;
- реляционные базы данных.
Обучение покажется интересным тем, кто всегда дружил с математикой или уже знаком с программированием. Для гуманитариев это направление может оказаться слишком скучным или сложным, из-за чего велик риск быстро потерять интерес к обучению.
Зарплата аналитика данных
Уровень заработной платы зависит от двух факторов.
- Регион проживания. В столице и крупных городах он выше. На старте карьеры аналитику данных в регионах могут предлагать оплату в пределах 25–40 тысяч рублей. В столице начальный порог выше, он составляет 60–75 тысяч рублей.
- Уровень квалификации. Уровень Junior или новичок предполагает, что специалист лишь начинает развитие, не обладает опытом, а потому пока не представляет высокой ценности для компаний. В процессе профессионального роста до уровня Middle, а затем и Senior будет увеличиваться и доход: 75–130 тысяч для специалиста с опытом 2–3 года и до 200 тысяч рублей для профессионала с большим набором реализованных кейсов.
Взято: Тут
506