Найти тему
Яндекс Практикум

4 признака, что вы можете стать классным аналитиком данных 🔥

Проходите курсы аналитики данных.

Ожидание: получаете 200 000 ₽, справляетесь со всеми задачами, работа — в удовольствие.

Реальность: открываете ноутбук через силу, ничего не получается, работаете за еду.

Чтобы зря не потратить время на обучение, лучше заранее узнать как можно больше о выбранном деле. В статье расскажем, чем занимаются аналитики данных и кому подойдёт эта профессия.

Что делают аналитики данных и зачем они нужны

Аналитик использует данные, чтобы помогать бизнесу принимать верные решения: планировать закупки, оценивать эффективность рекламых кампаний, планировать инвестиции. Он структурирует информацию, предлагает и проверяет гипотезы, находит закономерности — и на основе этого делает выводы. Приведем пример.

💡 Задача. Владельцу магазина одежды нужно решить, какие модели закупить на следующий сезон.

✔️ Решение. Аналитик по базе данных смотрит, на что был спрос, с каких позиций бизнес получил больше всего прибыли, какие размеры были в ходу. По результатам работы предлагает модели, на которые стоит потратить бюджет.

Чтобы решать задачи с анализом данных, нужно знать язык программирования Python, программу для написания и запуска кода Jupyter Notebook и язык запросов к базам данных SQL
Чтобы решать задачи с анализом данных, нужно знать язык программирования Python, программу для написания и запуска кода Jupyter Notebook и язык запросов к базам данных SQL

Как понять, что вам подойдет эта профессия: 4 признака

📌 Любите находить закономерности. После котлет вас клонит в сон, а овощной салат, наоборот, заряжает энергией? Кто-то не обратит внимания на реакцию организма, вы — пересмотрите меню, чтобы всегда оставаться продуктивным.

Аналитику данных важно видеть закономерности, которые не замечают другие. Это помогает понять причины провалов компании и найти возможные решения.

📌 Собираете много данных, прежде чем принять решение. Например, если вы решили ходить в спортзал, то сначала посмотрите на карте все ближайшие варианты, прочитаете отзывы, изучите программы и сертификаты тренеров, сравните цены — и только потом купите абонемент.

В жизни скрупулезность может мешать, но для аналитика данных это преимущество. Такой специалист опасается строить выводы по какому-то одному показателю — лучше изучить все данные и проверить несколько гипотез.

📌 Умеете строить прогнозы по собранной информации. Допустим, рядом с вашим домом начали строить жилой комплекс в десять этажей, но без парковки. Вы сразу поймете, что пора брать гараж неподалеку, иначе потом все раскупят новоселы, а вам придется ставить машину на другом конце улицы.

Аналитик данных должен не только собирать нужную информацию и находить закономерности, но и прогнозировать, что его выводы значат для бизнеса.

📌 Склонны к визуализации и упрощению. Вы не станете полчаса объяснять, что по дороге к магазину нужно три раза свернуть направо, потом два — налево и пройти пять метров вниз. Вы скинете собеседнику скрин карты со стрелками, ведь так объяснить проще и быстрее.

Чтобы результаты работы были полезными, нужно суметь правильно продемонстрировать их коллегам, поэтому аналитик данных должен разбираться в инструментах визуализации и емко доносить мысли.
Аналитики данных представляют свои проекты с помощью таких инструментов визуализации, как библиотеки Matplotlib и Seaborn и система Tableau
Аналитики данных представляют свои проекты с помощью таких инструментов визуализации, как библиотеки Matplotlib и Seaborn и система Tableau

Где пройти обучение на аналитика

Чтобы стать аналитиком данных, не обязательно учиться этому несколько лет в университете — можно пройти курсы. Но их так много, что будущему студенту легко растеряться. Давайте на примере Яндекс Практикума кратко разберем, каким должен быть хороший курс и на что обратить внимание при выборе:

  • Практические задания. Невозможно научиться пользоваться инструментами аналитика только по теоретическим лекциям, поэтому в Яндекс Практикуме студенты решают реальные задачи и закрепляют знания на онлайн-тренажере.
  • Опыт преподавателей. Вряд ли новичок, который окончил курс неделю назад, сможет стать хорошим наставником. Поэтому не стесняйтесь спрашивать, кто вас будет учить, и где преподаватель работал. Хорошо, если это специалист уровня Яндекса :)
  • Помощь в трудоустройстве. Обидно потратить силы на курс и в итоге не найти работу. В идеале после обучения у вас должны быть кейсы для портфолио, резюме и знания о том, где искать работодателей и как проходить собеседования. У студентов Яндекс Практикума все это есть, поэтому 71% выпускников находят работу через четыре месяца после окончания курса.
  • Бонусы при покупке. В дополнение к некоторым курсам дарят подарки — это приятный стимул для начала учёбы. В Яндекс Практикуме студентов поддерживают в смене профессии и дарят сертификат на Яндекс.Маркет на 5000₽ всем, кто оформит курс с 4 апреля по 4 мая — его можно потратить на материалы для учёбы или собственные нужды.

Даже если вам кажется, что аналитика данных — это 100% ваше призвание, после погружения в среду всегда есть шанс поменять мнение. Поэтому желательно, чтобы у вас была возможность вернуть деньги за обучение, если вам не понравится. На курсе Яндекс Практикума вы сможете сделать это в любой момент, оплату возьмут только за пройденные дни.

Листайте вниз, чтобы перейти на сайт Яндекс Практикума и пройти вводный модуль бесплатно.