Найти тему

Что должен знать аналитик данных. Типовые задачи

Data аналитик, Data Scientist, Системный аналитик, Аналитик данных… со времен, когда работа на удаленке стала чем-то необходимым, все актуальнее становятся профессии, требующие умения работы с данными.

Одной из самых востребованных, а также высокооплачиваемых профессий в настоящее время стала Data аналитик или Аналитик данных (записаться на бесплатный вебинар по профессии вы можете по этой ссылке).

Аналитик данных — не просто профессия будущего. Это профессия, которая имеет множество преимуществ, такие как:

  • Возможность применить полученные знания в разных областях, от маркетинговых исследований до банковской сферы (соответственно, выбор работы для аналитика данных не ограничивается одной отраслью);
  • Работа из любой точки мира;
  • Понятный карьерный рост (от Data Analyst — стартовая позиция аналитика данных, до Data Scientist — ведущий аналитик, владеющий навыками сложных вычислений)
  • Широкий спектр интересных задач.

К этому добавляются высокие оклады (сопоставимые с окладами программистов) и востребованность на рынке труда.

Специалист по данным собирает и обрабатывает огромные массивы информации методом статистического анализа. Он находит закономерности, умеет делать прогнозы, а также разрабатывать стратегии эффективности бизнес-решений.

Удивительно то, что человек с математическим складом ума может освоить профессию за сравнительно короткий срок и начать работать по новой специальности уже через полгода.

-2

Какие требования предъявляют к кандидату и в чем заключаются его задачи?

Итак, анализ данных — процесс сбора, упорядочивания и изучения данных с целью извлечения полезной информации.

Т.е основной задачей для этой специальности будет сбор и анализ собранной информации с помощью инструментов, которыми необходимо владеть кандидату на должность аналитика данных: Excel, Python, SQL, Power BI.

Типовыми задачами аналитика являются:

  • Визуализация данных;
  • Выборка по клиентам;
  • А/Б тестирование;
  • Прогноз продаж на базе полученных данных;
  • Оценка маркетинговых экспериментов.

Подробнее о задачах и инструментах, которыми должен владеть будущий аналитик данных, вы узнаете на бесплатном вебинаре Константина Шереметьева «Сколько зарабатывает аналитик».

-3

Константин — ученый, автор курсов по программированию и развитию интеллекта, основатель сервиса «АвтоОфис» — платформы для автоматизации интернет-бизнеса со встроенной системой аналитики. Работал программистом в космической отрасли и преподавал программирование в вузе.

На вебинаре Константин расскажет:

  1. Сколько платят аналитику данных;
  2. Почему количество вакансий аналитиков данных постоянно растет и как это связано с последними тенденциями;
  3. Какие технологии должны быть в вашем резюме, чтобы вас приглашали на собеседования;
  4. Чем отличается Data Analytics (анализ данных) от Data Engineering и Data Science;
  5. Что такое hard skills и soft skills;
  6. Нужно ли математическое образование аналитику данных;
  7. Ключевые ошибки начинающих свой путь в профессию;
  8. С чего лучше начать изучение анализа данных;
  9. Какие навыки аналитика данных уже есть у вас сейчас;
  10. Как стать аналитиком данных за полгода.

Всю необходимую информацию о профессии аналитика данных и как им стать за полгода, вы узнаете из бесплатного вебинара Константина Шереметьева.

Переходите по ссылке и регистрируйтесь на вебинар.

С подпиской рекламы не будет

Подключите Дзен Про за 159 ₽ в месяц