Профессия - аналитик данных. Разбираемся, кто это такой, что делает, сколько платят и как им стать

Взято из открытых источников.

Профессия аналитик данных (Дата-аналитик) - модная, современная, высокооплачиваемая и такая непонятная для новичков... Попробуем в этой статье исправить ситуацию и рассказать вам о ней все, что может вам пригодиться, если вы решите выбрать для себя это направление.

Сразу предупреждаем, что профессия достаточно сложная, не для всех, требует определенного склада ума, знания математики на высоком уровне, а также Python (правда не глубоко), SQL и многих других достаточно сложных вещей.

🔥🔥🔥 Акции и промокоды на обучение можно забрать с этой страницы или будет информация чуть ниже в этой статье!

Кто такой аналитик данных и чем он занимается

Это высокопрофессиональный специалист, который собирает данные, обрабатывает их и делает выводы, а на основании его отчетов в компаниях принимают важнейшие решения. Поэтому цена ошибки или плохой работы любого аналитика данных - финансовая судьба бизнес-компании.

Также, дата-аналитик помогает увидеть точки роста и расширения бизнеса. Он помогает искать скрытые для обычного человека, причинно-следственные связи между огромными массивами информации, объяснять их цифрами и находить готовые решения для оптимизации бизнес-процессов в компании, где он работает.

Обязанности дата-аналитика

Взято из открытых источников.

К основным обязанностям относится:

1. Регулярное общение с владельцами бизнеса и определение проблемных точек в компании.
2. Сбор всей необходимой информации.
3. Создание гипотез для улучшения необходимых показателей компании.
4. Подготовка данных к выполнению анализа: их сортировка, фильтрация и т. д.
5. Определение закономерностей.
6. Разработка решений, которые потом можно использовать для проекта или бизнеса.
7. Визуализация данных для наглядности.

Рассмотрим несколько будничных задач, которые регулярно приходится решать людям этой профессии:

1. Автоматизация процесса сбора и обработки данных, необходимая для составления аналитических отчетов и статистики.
2. Поиск закономерностей в результатах своих исследований.
3. Внедрение бизнес-метрик, помогающих оценивать разные виды деятельности (CAC, ROI и др.).
4. Применение диагностической аналитики, необходимой для установления причинно-следственных связей между случившимися ранее явлениями.
5. Осуществление A/B тестирования. Оно необходимо, чтобы исследовать реакцию рынка на изменения, произошедшие в услугах компании.
6. Использование в своей работе предсказательной аналитики, нужной для выдвижения новых гипотез.
7. Применение методов юнит-экономики, необходимой для поиска самых выгодных решений по логистике и дистрибуции различных товаров.

Пример работы аналитика данных

Для того, чтобы вам проще было понять всю суть работы этих специалистов, предлагаем рассмотреть несколько наглядных примеров из их трудовых будней.

1. Дано: аналитик работает в сети интернет-магазинов по продаже одежды.
2. Проблема: у владельца бизнеса очень плохая эффективность при очень хорошем трафике. Говоря простым языком, люди переходят на сайт, смотрят, изучают ассортимент, но уходят, так и не совершив покупки.
3. Работа аналитика данных: он выясняет, на каком этапе у клиента теряется интерес. Затем предлагает и самостоятельно проверяет различные гипотезы, которые помогут удержать клиента и обязательно довести до покупки на сайте.
4. Итог: владелец бизнеса решает проблему с продажами, бизнес растет, все довольны и счастливы!

Это всего лишь один пример. А так, аналитики данных работают практически во всех отраслях современной экономики :

• в IT-компаниях;
• компаниях, оказывающих рекламные услуги;
• услуги продвижения (SEO, SMM и т.д.);
• в маркетинговом агентстве;
• в банках;
• в медицинских организациях;
• в государственных структурах;
• в страховом бизнесе и т.д.

Кем и где потом можно работать

Давайте рассмотрим, кем и где сможет работать человек, окончивший обучение по этой профессии.

1. Непосредственно, аналитиком данных.
2. Аналитиком в e-commerce (разрабатывать и внедрять рекомендательные системы, проводить анализ прибыльности товаров и т.д.).
3. Маркетинговым аналитиком (настраивает сквозную аналитику, готовит отчеты и дашборды для оценки эффективности компании).
4. Продуктовым аналитиком ( оценивает текущее состояние продукта, внедряет процессы аналитики в компании).
5. Веб-аналитиком (собирает и анализирует данные о посетителях сайта или интернет-магазина, ищет и устраняет причины плохой посещаемости или конверсии (перехода в продажи).
6. Аналитиком в Fin-tech (помогает улучшить механизмы оценки заемщиков, оценивает риски при выпуске новых финансовых продуктов).
7. Маркетплейс-аналитиком (помогает онлайн-магазинам выявить ключевые бизнес-метрики и улучшить эффективность.
8. Bi-аналитиком (выявляет тенденции и закономерности, плохо влияющие на эффективность компании). Очень популярная профессия среди успешных женщин.

Востребованность в России и зарплата

Профессия супервостребована! В этом достаточно легко убедиться пробежавшись по сайтам вакансий. Если взять самый популярный HH.RU, то на момент написания этой статьи, только по Москве было 6617 вакансий , по Питеру - 1500 вакансий, если брать такие города как Нижний Новгород, Екатеринбург, Казань, то там можно отыскать примерно по 400-500 вакансий на должность аналитика данных.

Хорошие аналитики требуются во все отрасли экономики, их мало и поэтому компании вынуждены переманивать их друг у друга, предлагая лучшие условия.

На какую зарплату можно рассчитывать? Тут конечно все будет зависеть от региона, стажа и многих других факторов. Ориентировочные цифры могут быть примерно такие:

• дата-аналитик без опыта/стажер - 40-50 тысяч;
• мидл - до 140-150 тысяч;
• сеньор-аналитик - до 300 тысяч рублей.

Точные цифры по заработной плате можно узнать все на тех же сайтах вакансий, введя свой регион и профессию.

✔Рекомендуем прочитать нашу статью: "стоит ли учиться на аналитика данных".

Что должен уметь хороший аналитик данных и какими навыками обладать

В принципе, чтобы узнать какие хард-скиллы ждет от вас будущий работодатель, достаточно открыть любой сайт вакансий по этой профессии. Рабочие задачи и навыки которые будут от вас ожидать там четко прописываются. Вот, например, мы открыли первую попавшуюся вакансию от Сбера.

Скриншот с сайта hh.ru.

Также, это может быть:

1. Умение писать запросы на языке SQL. Этот навык помогает автоматизировать многие рутинные задачи, анализировать данные, проверять предположения, обрабатывать очень большие объёмы информации для поиска закономерностей.
2. Умение формулировать гипотезы. Понадобится вам для подготовки предложений и прогнозов, которые потом смогут решить проблему или задачу компании или бизнеса.
3. Умение визуализировать данные в Qlik Sense, Tableau или Power BI. Графическое представление информации в дашбордах позволяет наглядно презентовать бизнесу ваши выводы и наблюдения.
4. Умение проводить A/B-тестирование. Этот инструмент лучше всего помогает убедиться в правильности предположений.
5. Умение создавать отчёты на языке пользователей. Очень важно подбирать по максимуму понятные для заказчика термины для представления результатов своей работы.
6. Умение использовать систему типа Big Data. С их помощью значимая информация выгружается из разнообразных источников.
7. Владеть критическим анализом собственных идей и информации. Навык необходим для получения достоверных выводов, основанных на цифрах, а не на привычных представлениях.
8. Иметь навыки коммуникации, грамотного ведения переговоров. Очень важно находить общий язык с заказчиками и правильно понимать их желания и проблемы.
9. Уметь работать в Google Sheets или Excel. Этот навык понадобится вам для создания отчётов, дашбордов, предоставления информации для пользователей.

Взято из открытых источников.

Аналитик данных: платные и бесплатные курсы - что выбрать для учебы

Для начала, давайте разберем разницу между платными и бесплатными курсами. Мы рекомендуем начать с прочтения нашей статьи, которая так и называется:

💥 Зачем проходить бесплатные курсы, если они не дают знаний, позволяющих освоить профессию.

Задача любых бесплатных курсов, прежде всего познакомить новичков с той или иной профессией. Вы должны четко понимать, что полноценно учить бесплатно вас никто не станет.

Но польза и у таких курсов тоже есть. Правда не у всех. Одни гуру могут лить вам воду в течении нескольких часов, рассказывая о том, насколько крута будущая профессия, с которой вы пришли познакомиться и какие золотые гору вас ожидают.

Другие - помимо лекций предложат еще и практику, что очень важно, ибо только попробовав, можно понять, хотите вы этим заниматься или нет!

Научившись выбирать хорошие бесплатные курсы вы сможете черпать знания на халяву и попутно готовиться к тому, чтобы когда-нибудь освоить выбранную профессию полноценно.

Мы в своих статьях стараемся не давать ссылки на бесполезные бесплатные курсы, а рекомендуем только те, которые в обязательном порядке включают практику. Один из таких - ниже.

Бесплатный курс по аналитике данных от SkillFaktory

Кому будет полезен этот бесплатный интенсив?

1. Новичкам, которые хотят познакомиться с этой профессией поближе и примерить ее на себя.
2. Начинающим аналитикам, которые хотят поднять свой уровень компетенции и понять, как максимально быстро сделать карьеру.
3. Практикующим разработчикам. Есть возможность бесплатно научиться работать с SQL и писать запросы к базам данных. Вы поймете, как данные помогают решать задачи бизнеса.
4. Специалистам в любой отрасли, для общего развития. Пройдя 3-дневный интенсив вы научитесь работать с инструментами анализа данных и сможете применять их в своей текущей профессиональной деятельности.

SkillFaktory традиционно славится качеством своих бесплатных материалов, которые обязательно включают в себя практику. Данный курс-интенсив также не является исключением и научит вас за 3 дня многому. Например:

1. Работать с базами данных в аналитике.
2. Писать запросы к данным на SQL.
3. Применять полученные знания для анализа состояния компании и мн.
   др.

Посмотреть программу бесплатного курса и записаться на него,🚀 можно по этой ссылке. Не обращайте внимание, если дата прохождения стоит уже прошедшая. Интенсивы проходят регулярно, просто оставьте свои данные и вам сообщат, когда будет ближайший.

Полноценное освоение профессии аналитика данных с нуля до PRO

Взято из открытых источников.

Полноценное обучение - это только хорошие платные курсы! Длятся они в среднем 1 год или чуть менее. За это время можно освоить профессию аналитика данных буквально с нуля и до уровня PRO!

Да, cтоят такие курсы недешево, но они дают реальную перспективу получить классную, высокооплачиваемую профессию, трудоустроиться и начать карьеру.

Кем потом вы сможете работать, мы описывали в этой статье выше. Вариантов масса.

Окончив хорошие курсы вы получите крепкий фундамент профессии аналитика данных: изучите и разовьете основы аналитического мышления, освоите ключевые инструменты профессии (Google Analytics, Google Tag Manager, Яндекс.Метрику, Google Sheets, SQL, Python, Power BI, математическую статистику мн. др.).

Из всего многообразия онлайн-школ, предлагающих обучение по этой профессии, мы рекомендуем обратить внимание всего на 3. Это Яндекс Практикум (самая топовая платформа в России), Skillbox и Скиллфактори, где традиционно очень сильно именно это направление и поэтому многие выбирают именно эту школу.

Не гонитесь за большими скидками малоизвестных образовательных платформ, помните про скупого, который всегда платит дважды!

Онлайн-курс - 💥 Аналитик данных с нуля до PRO от SkillFaktory. Есть промокод SALE10, дающий право на скидку в 10 % и получение бонус-курсов в подарок для новых студентов — по нейросетям и софтскиллам.

🔥 Онлайн курсы по аналитике от Яндекс Практикум (есть как для новичков, так и курсы повышения квалификации для уже опытных). Действует акция! Если успеете пройти бесплатную часть любого курса за неделю, получите скидку в 7 %!

🚀 Популярный курс от Skillbox, который часто выбирают новички. Промокод Proudalenku2025 - дает право на 50 % скидку на все курсы Skillbox и 60 % скидку на профессии.

Как обычно проходит собеседование

Предположим, вы получили профессию и пытаетесь трудоустроиться. Давайте рассмотрим, вкратце, чего следует ожидать будущему аналитику данных, который первый раз пришел на собеседование.

Обычно собеседование происходит в 3 этапа:

1. В самом начале проверяют ваши софт-скиллы. В этой статье мы описывали Soft skills необходимые в дизайне, но можете прочитать. Многое пересекается. В основном обращают внимание на ваше умение грамотно разговаривать, строить речь, общительность, стрессоустойчивость и т.д.
2. На втором этапе проверяют уже навыки, без которых не представляется возможным профессия аналитика данных: умение логически мыслить, знание математики, способность мыслить интуитивно. Проверяется это элементарными простыми задачками из школьной программы.
3. Третий этап - это проверка непосредственно ваших профессиональных знаний в профессии, так называемых - хард-скиллов. Уровень ваших навыков проверяется при помощи разных тестовых заданий, которые у каждой компании могут быть свои, в зависимости от фантазий.

Взято из открытых источников.

В хороших онлайн-школах, таких как SkillFaktory, Skillbox, Netologya подобных вещам уделяют пристальное внимание и готовят своих студентов к собеседованию заранее, прорешивая с ними подобные тестовые задания заранее, собирая портфолио, готовя резюме и т.д.

Обычно это делается через центр развития карьеры или непосредственно в процессе учебы. Мы рекомендует уточнять этот вопрос еще до того, как вы оплатите обучение и начнете учиться. В противном случае, вам придется готовиться к собеседованию самостоятельно.

Подписывайтесь на наш телеграмм, в котором мы публикуем анонсы новых курсов, новости, акции и скидки на обучении более чем 50 российских онлайн-школ и вы всегда будете в курсе того, что происходит на российском рынке онлайн-образования!

Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в статье.