Профессия аналитик данных становится все популярнее. Так, по оценке международной исследовательской компании IDC, объем мирового рынка данных к 2021 году достиг почти 169 млрд долларов. Это значит, что специалисты, которые работают с данными, становятся еще востребованнее.
Аналитик переводит с языка цифр на человеческий – то есть помогает руководству увидеть, как продукт или услугу воспринимают клиенты и как еще можно улучшить сервис. Он изучает большие объемы данных: обрабатывает информацию о клиентах и процессах внутри компании, понимает, как одни показатели влияют на другие, находит закономерности, составляет прогнозы и дает рекомендации, что нужно улучшить, чтобы повысить эффективность работы.
Мы выделили пять главных причин, почему вам стоит освоить эту профессию с нуля, и расскажем, как это можно сделать быстро и качественно.
Причина №1: глобальная цифровизация всех и вся
Сейчас разве что у ларьков с овощами нет своего сайта, аккаунта в Инстаграме, блога, рекламных кампаний в интернете, приложения и доставки. Если активностей много и компания большая, без аналитика будет тяжко.
Он может подробно проанализировать целевую аудиторию, настроить счетчики, чтобы измерять количество пользователей, оценить, какие баннеры лучше работают, какой рекламный канал самый убыточный, а какой приносит больше прибыли, узнать, что делали на сайте пользователи, которые пришли 15 марта, а также вытащить данные из базы, которую до него создал программист.
Например, некий популярный агрегатор доставляет блюда из кафе и ресторанов. Используя данные с сайта и приложения, аналитик может выяснить, сколько заказов в час выполняет курьер на самокате, и спрогнозировать, сколько таких курьеров нужно. Или проанализировать количество звонков у операторов за смену, понять степень загрузки и предложить варианты оптимизации.
Причина №2: в компаниях принимают решения на основе больших данных, а не интуиции
Мы говорим о Data Driven подходе, когда решения принимают исключительно на основе больших данных. Его используют для построения бизнес-модели или маркетинговой стратегии, при составлении плана продаж, в программировании, HR-сфере и даже в дизайне.
Лет 20 назад дизайнеры при создании изображений руководствовались интуицией и своей насмотренностью. Сейчас на этом далеко не уедешь, нужно обязательно следить за трендами и анализировать реакцию пользователей.
К примеру, после запуска нового лендинга тепловая карта показывает, что люди не останавливают внимание на форме захвата, из-за чего падает конверсия. Форма захвата – это такой элемент на сайте, основная цель которого – получить имя и телефон потенциального клиента. Владея этой информацией, дизайнер может обоснованно все исправить: поменять цвет или размеры формы, унести ее в другое место, поиграть со шрифтами или текстом.
Причина №3: анализ данных приносит пользу всему человечеству
Считаете, что это слишком громкое заявление? Тогда представьте: вы работаете в автомобильном концерне и занимаетесь анализом неисправностей ремней и подушек безопасности. Благодаря вашей аналитике и отчетам инженерам удалось повысить надежность этих деталей автомобиля на 0,09%.
Кажется, что это немного, но в масштабе огромной автомобильной компании это сотни или даже тысячи спасенных жизней. Не все герои носят плащи – некоторые просто анализируют данные.
Причина №4: высокие зарплаты и возможность работать удаленно
Разброс зарплат аналитиков зависит от опыта, конкретной компании, специфики задач и локации. На hh.ru в одной из вакансий начинающему аналитику предлагают зарплатную вилку 70 000–100 000 рублей. Финальная цифра зависит от конкретных скилов и требований компании.
После двухлетнего опыта зарплата middle-специалиста уже может быть 100 000–150 000 рублей.
А суперопытный senior-специалист становится руководителем отдела аналитики с окладом 170 000–250 000 рублей.
Большинство вакансий с такими классными зарплатами размещают компании в Москве. Но жирный плюс профессии аналитика в том, что можно работать удаленно откуда угодно – вам нужен только ноутбук с необходимыми программами. Многие, получая столичную зарплату, живут в регионах.
Причина №5: не нужно тратить годы на обучение, чтобы стать аналитиком
Начинающим аналитиком реально стать за полгода независимо от бэкграунда. В этом поможет четко структурированный курс от SkillFactory.
Вот как он устроен:
🧠 За считаные месяцы вам разложат по полочкам всю самую важную информацию. Курс составили практикующие специалисты, которые понимают, какие знания лишние и устарели, а какие нужны в первую очередь.
💻 Вы будете учиться онлайн в небольших группах до 20 человек и всегда сможете задать любой вопрос куратору или пересмотреть уроки.
👶 Такое обучение идеально подходит для новичков и построено от простого к сложному: элементарные Google-таблицы → Python и Power BI.
🦹 Вы учитесь сразу на реальных кейсах. На курсе помогут реализовать четыре самостоятельных проекта и уже в процессе обучения пополнить портфолио. То есть вы не просто разбираетесь с «какими-то алгоритмами», а сразу адаптируете знания под решение боевых бизнес-задач. Бонусом получите карьерную консультацию и помощь с трудоустройством.
❤️ Сердце курса – практикующие эксперты из знакомых вам компаний: ВКонтакте, Яндекс.Маркет, МТС Банк, Тинькофф и других.
Чтобы записаться на курс по аналитике данных, переходите на сайт SkillFactory. Поторопитесь – сейчас действует скидка 40%. Заполните заявку и получите подробную консультацию у менеджера онлайн-школы.