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.

Он может работать с данными двух типов.

1. 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.
2. 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.

Аналитики данных обеспечивают бизнесу уверенность в принимаемых решениях. Они проводят тестирования, строят модели, анализируют их, учитывают внутренние и внешние факторы влияния на бизнес, проверяют реакцию клиентов и потенциальных покупателей на новый продукт. В конечном счете помогают бизнесу принимать взвешенные, проверенные решения и снижать риски.

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.

1. Определение задачи. Ее формулирует сам аналитик, руководитель бизнеса, маркетолог или менеджер отдела.
2. Сбор данных. Их собирают на основании сформулированного запроса.
3. Сортировка параметров. Специалист оценивает, какая информация собрана, определяет способы ее упорядочивания.
4. Предварительная обработка. Из общего массива данных удаляют незначимые сведения, вычищают от ошибок и дублей.
5. Интерпретация. На этом этапе проводится аналитическая работа, то есть решение поставленной задачи.
6. Получение выводов. Их представление ― визуализация в понятном для команды виде (графики, таблицы, презентации, интерактивные формы).

В работе специалист использует технические средства. Обязательно для эксперта по аналитике данных знание программных инструментов. Технические задачи решают с помощью языков программирования Python или R, с массивами информации работают посредством баз данных SQL. На завершающем этапе анализа специалисту требуются другие программные продукты, которые помогают визуализировать полученный результат, придать ему наглядность. Для этого используют системы интерактивной бизнес-аналитики.

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.

При выборе курса стоит читать отзывы других пользователей, так как нередко даже бесплатные курсы обладают большей практической ценностью, чем дорогие, но непродуманные образовательные продукты. Также важно повышать уровень знаний самостоятельно, читая учебную литературу и прокачивая технические навыки с помощью бесплатных тренажеров SQL.

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.

Знание английского языка позволяет хорошему специалисту трудоустроиться в зарубежную компанию и увеличить уровень заработка в 6–7 раз.

Материал взят: Тут