Big Data, Data Science и аналитика данных в последние годы вызывают интерес даже у тех людей, которые всегда были далеки от IT-индустрии. Неудивительно, что такой ажиотаж породил вокруг профессии множество слухов.
Чтобы вы могли легко отличить информационный шум от полезной информации, мы отобрали 7 самых распространенных убеждений о data-аналитике. Из них только 2 оказались правдивыми, а все остальные – мифы, в которые уже давно пора перестать верить.
«Data Scientist и Data-аналитик – это одно и то же». Миф
Многие люди путают этих специалистов, потому что обе профессии связаны с данными и интерпретацией большого количества информации. Но дьявол, как всегда, кроется в деталях.
Data Scientist – это в большей степени разработчик, решающий исключительно технические задачи. Например, он может написать алгоритм для стримингового музыкального сервиса. Благодаря ему фанатам группы Joy Division будут предлагать песни группы Cure, а хард-рок или поп-музыка пройдут мимо.
Для аналитика данных важнее разбираться в деловой стороне вопроса. Как этот алгоритм улучшает музыкальный сервис, помогает ли он сохранить количество платных подписчиков, насколько пользователям нравится приложение – всю эту информацию Data-аналитик должен красиво донести до руководства компании и отстоять свое мнение.
«Выводы аналитиков могут спасти компанию от провала». Правда
Интерпретация данных часто помогает избежать неверных решений, влекущих за собой потерю прибыли.
Например, компания разработала приложение для создания списков дел. Но генеральный директор мечтает добавить в программу корпоративный мессенджер, функциональность канбан-досок и Wiki с информацией для новых сотрудников.
Data-аналитик должен будет провести исследования, сделать A/B-тесты, построить модели реагирования клиентов на нововведения. Может оказаться, что пользователи любят приложение как раз за его лаконичность. Им не очень понравится, если оно превратится в суперапп.
Ваша задача – убедить генерального директора, что такое направление ошибочно и может привести к большим репутационным и ресурсным потерям. И, конечно, эти слова необходимо подтвердить цифрами и наглядными графиками.
«Аналитики данных нужны только большим компаниям». Миф
Многие предприниматели разделяют это заблуждение, хотя на самом деле все наоборот. Небольшие и средние компании намного более гибкие в принятии решений и могут быстрее внедрять новые технологии, чем огромные корпорации. Благодаря этому можно извлечь большую выгоду из глубокой аналитики данных.
Проблема в том, что многие предприниматели привыкли полагаться только на себя и свое чутье. Из-за такого подхода доказать им полезность аналитика данных в штате компании может быть нелегко.
«Аналитики данных могут решить все проблемы в компании». Миф
Специалист способен выявить проблему и ее причину, чтобы предложить оптимальное решение, но он не волшебник. Аналитик не может прийти в компанию и за месяц разобраться со всеми косяками, которые копились годами.
Причина этого мифа, скорее всего, в моде на аналитику, Big Data и Data Science. Про них умными словами рассказывают в каждой второй книге о бизнесе, а также на различных выступлениях, форумах и конференциях. Поэтому многие предприниматели видят их не как инструменты, а как волшебную таблетку, которая быстро, дешево и без рисков улучшит их бизнес и все исправит.
«Аналитики данных – это исключительно технари». Миф
Профессиональный аналитик хорошо разбирается не только в математике и программировании. Также он должен глубоко понимать, как устроены бизнес-процессы в компании и как их можно улучшить. Для этого нужно тесно работать с топ-менеджментом и уметь отстаивать свою позицию.
Кроме умения кодить и пользоваться специализированным ПО, аналитикам данных важно обладать сильным набором soft skills. Сюда относится способность работать в стрессовых ситуациях и под давлением, выходить из конфликтов и долгое время сохранять продуктивность.
«Без Python в аналитике данных никуда». Относительная правда
Устроиться на работу аналитиком без знаний Питона еще кое-как можно, но сделать это нелегко. Уже сейчас умение кодить на этом языке – одно из основных требований во многих вакансиях. И с каждым годом эта тенденция будет только усиливаться. Уже через 5-10 лет станет невозможно найти хорошую работу, если вы не умеете писать даже простейшие скрипты на Python.
Именно благодаря небольшим программам на Python вы можете анализировать огромные объемы данных за короткие сроки. Например, руководитель поставил задачу проанализировать сайты всех компаний в России и Европе, которые работают в схожей нише. Чтобы сделать это вручную, могут уйти месяцы, но благодаря одному скрипту на Python вся информация автоматически собирается в максимально короткий срок.
Невозможно стать аналитиком без технического бэкграунда. Миф
Даже если раньше вы никогда не писали программы и считаете себя гуманитарием, это не повод отказываться от изучения новой профессии. К тому же, ваш нетехнический бэкграунд может сыграть даже на руку.
Например, раньше вы работали в отделе продаж и у вас все в порядке с soft skills. Вы умеете отрабатывать возражения, стоять на своем и трезво мыслить даже в очень стрессовых и неприятных ситуациях. Получается, что у вас уже есть часть навыков – осталось только обучиться технической стороне профессии.
Чтобы стать аналитиком, не нужно тратить еще 5 лет в университете. На курсе по аналитике данных от онлайн-школы Skillfactory вы всего за 6 месяцев освоите всю необходимую теорию, самостоятельно реализуете 3 крупных проекта и решите 48 практических задач.
Учебная программа очень дружелюбна к новичкам: вы начинаете с основ и постепенно учитесь программировать на Python и писать SQL-запросы, профессионально использовать «Google Таблицы» и красиво визуализировать данные с помощью Power BI.
На протяжении всего курса вам помогают опытные менторы. Среди них есть топовые аналитики из компаний «Делимобиль», Qlean, «Яндекс» и Electronic Arts.
После прохождения программы вы получаете сертификат SkillFactory, а также портфолио из нескольких готовых проектов, которыми не стыдно похвастаться на собеседовании. Кстати об этом: онлайн-школа не только обучает новой специальности, но и помогает с трудоустройством. Вам расскажут, на какие вакансии лучше всего откликаться и как вести себя на интервью.
Переходите на сайт SkillFactory и записывайтесь на курс по аналитике данных. Получите современную профессию и станьте желаемым сотрудником в любой индустрии: от киберспорта и банковской сферы до образования и медицины. А специально для читателей Яндекс.Дзен действует скидка 50 % на любой платный курс SkillFactory. Воспользуйтесь промокодом DZEN и учитесь за половину стоимости!
Спешите – количество мест ограничено.