Найти тему

Разработчик сервиса Автоофис Константин Шереметьев расскажет кто такой аналитик данных. Приходите на бесплатный вебинар.

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.