От онлайн-шопинга и знакомств — до расшифровки ДНК и колонизации Марса. Есть ли индустрии, где не нужно анализировать данные?
Спойлер: мы не нашли.
Спойлер-2: в конце статьи подарок.
У директора интернет-магазина Иры проблема: 90% посетителей бросают собранную корзину и уходят без покупок.
Дизайнер Марат делает рекламную кампанию для ветклиники и выбирает фото: три котенка или большой лохматый пес.
Генетик Елена разрабатывает тест для будущих родителей, чтобы предсказывать наследственные риски ребенка.
Всем им нужен аналитик данных. Ну, скажем, Андрей. Он изучит маршруты посетителей интернет-магазина и найдет «узкое место». Проведет A/B-тестирование и скажет, какая реклама привлекательнее. Поможет в расшифровке ДНК и выявлении генетических закономерностей.
А если Андрею не нравятся такие задачи и хочется работать в какой-то другой области? У него большой выбор: аналитики сейчас нужны везде, где необходимо структурировать данные, строить гипотезы и делать выводы. То есть просто — везде.
Эксперты Superjob считают, что аналитик данных — одна из самых востребованных IT-профессий в России. На одну вакансию пока приходится всего 4,5 резюме. Яндекс и HeadHunter включили аналитиков в топ-15 специальностей в IT. IBM прогнозирует рост количества вакансий на 28% за 2020 год.
В каких сферах ждут Андрея? Первые очевидные ответы: IT, финансы, маркетинг. Не будем останавливаться на них — и так понятно, что там скапливаются огромные массивы данных, требующие анализа. Посмотрим в других направлениях: на какие вопросы аналитик помогает отвечать бизнесу и обществу?
Торговля: онлайн и офлайн, розница и опт. Что привлекает и отталкивает покупателей? Какие продукты и акции предлагать каждому из них? Почему люди проходят мимо полки с гречкой? Как оптимизировать склад и логистику?
Найм и управление персоналом. От чего зависит эффективность сотрудников и как ее повышать? Выгодно ли переводить компанию на удаленку? Как строить зарплатную политику?
Социальная сфера: медицина, образование, безопасность, инфраструктура, отношения. По каким сценариям развивается эпидемия? Нужны ли рынку труда нейроэколайфкоучи? Как полиции создать систему быстрого реагирования? Почему образуются пробки? И даже — как достичь идеального совпадения на сайте знакомств?
Промышленность, сельское хозяйство. С какой скоростью должна вылетать подушка безопасности в машине? Какую музыку ставить коровам, чтобы они давали самое вкусное молоко?
Наука — от археологии до астрофизики. Просто возьмите любую идею — например, из научной фантастики. Скорее всего, для реализации потребуется анализ данных. Уже ясно, что без него не обойдется ни достижение бессмертия, ни заселение Марса.
Мы честно пытались найти область, в которой не смог бы применить себя наш герой Андрей. Может быть, анализ данных не нужен для уборки квартир? Вряд ли: клининговой компании важно понимать и оптимизировать поведенческие паттерны потребителей, эффективность работников, закупку чистящих средств. А вы можете назвать сферу, где сейчас нет надобности в аналитике данных?
По опросу Gemalto, 65% компаний пока не могут анализировать скапливающиеся у них данные. Причем 89% считают, что это могло бы стать их конкурентным преимуществом.
Многие из перечисленных задач наш гипотетический Андрей (Маша, Максим, Вера…) может начать решать сразу после 6-месячного обучения аналитике данных с нуля. А в некоторые сферы можно войти только с определенной квалификацией и опытом. Будущему аналитику важно учесть много нюансов, чтобы спланировать, чему учиться, где и как работать.
Если вы хотите разобраться во всех этих аспектах — переходите по ссылке и бесплатно скачивайте 40-страничный гид по профессии аналитика данных. Вы узнаете, какие специализации есть в аналитике, на какие зарплаты и карьерный рост рассчитывать, какие навыки и инструменты предстоит освоить — и еще очень много полезного. Познакомьтесь с аналитикой данных и станьте таким же востребованным специалистом, как Андрей (или лучше:)
Листая дальше, вы перейдете на страницу получения бесплатного карьерного гида ↓ ↓ ↓