Аналитики данных следят за нами ежедневно: знают наши любимые песни; помнят все лайки и то, куда мы собирались полететь в отпуск большой компанией (после посиделок в пятницу); чувствуют, что нам понравится во время того, как мы в очередной раз зашли на маркетплейс “просто посмотреть”. Гигантские объёмы данных собираются, обрабатываются и интерпретируются ежесекундно...
Поговорим о том, как можно прийти в эту профессию и какие навыки потребуются. Статья-обзор профессии - "Аналитик данных" была на нашем канале ранее.
В принципе, начать изучать аналитику можно самостоятельно и для этого никакие платные курсы не нужны. Но у вас должен быть четкий план и вы должны знать, что изучать и где брать информацию. Идеальным вариантом тут видится помощь уже работающего аналитика данных. Если есть такой среди друзей/знакомых попросите его помочь и он вам подскажет что учить и с чего начать.
Плюсом хороших платных курсов является то, что там уже есть готовая учебная программа - от А до Я. Все подобрано, сверстано и удобно преподнесено. Вам не нужно ломать голову и с поиском информации. За вас все продумано и вам нужно будет только следовать плану, уделять свое время и учиться. А практические задания помогут быстро окунуться в тему и обрести уверенность.
Ну и немаловажных факт, это сертификат о профессиональной переподготовке, который вы сможете предъявить работодателю, когда будете искать работу. У самоучек его нет и им придется сложнее. Всё-таки на аналитиков данных, которые прошли хорошие платные курсы на известной платформе, работодатели смотрят немного по другому и более лояльно.
Как войти в профессию без опыта в статистике
При отсутствии формального опыта важно продемонстрировать свои знания и навыки потенциальному работодателю.
Если у вас нет опыта в точных науках, продемонстрируйте опыт в другой сфере, где применяли аналитическое мышление.
Если у вас нет опыта в статистике, то стоит ее изучить дополнительно и показать, что вы знаете необходимый минимум и можете применять свои знания.
Совсем не обязательно иметь формальный опыт или образование в технической области. Важно то, что вы уже знаете и умеете.
Что аналитику данных нужно знать из статистики
Необходимый минимум знаний по статистике для аналитика данных:
- теория вероятности;
- теория игр;
- распределение случайной величины;
- критерии статистической значимости;
- дисперсия;
- математическое ожидание;
- квантили:
- медиана.
Как изучить статистику с нуля
Разберитесь с такими абстрактными понятиями, как случайная величина и вероятностное пространство. Это поможет быстрее и эффективнее понять статистику.
Найдите лекции по статистике для биохимиков. В них максимально понятно и без лишней информации описано все, что понадобится начинающему аналитику.
Из каких сфер можно перейти в аналитику
Перейти в аналитику можно из любой сферы, но это потребует разных усилий. Плавный переход в аналитику данных возможен из смежных сфер — продакт- менеджмента или маркетинга.
На стыке этих сфер появляются новые профессии, например:
- технический продакт-менеджер — продакт с компетенциями аналитика;
- growth-менеджер — маркетолог с компетенциями аналитика.
Для перехода из других сфер потребуется показать, что вы самостоятельно изучили все, что нужно, и обладаете нужными навыками.
Дополнительная статья: "стоит ли сейчас учиться на аналитика данных".
Какие технические навыки нужны аналитику данных
Аналитику данных нужны 3 базовых технических навыка:
№1. Умение достать данные и сделать их доступными для себя. Есть три группы инструментов, которые для этого используются и владение которыми станет вашим преимуществом:
- MS Excel;
- скриптовые языки: Python, R;
- BI-системы: Power BI, Tableau.
№2. Умение анализировать данные. Приложите сертификат о прохождении курса по стати- стике или аналитике.
№3. Умение визуализировать данные. Показать этот навык можно с помощью портфолио. Также приложите сертификаты, если проходили курсы с акцентом на визуализацию.
Включите в портфолио любые задачи по аналитике данных
Портфолио с вашими мини-проектами покажет навыки работодателю и сформирует у него доверие к вам.
Если у вас нет рабочих кейсов, покажите любые задачи по анализу данных, которые вы решали. Например:
- учебные проекты в университете или на курсах;
- тестовые задания для компаний;
- задание на открытых данных, которое вы придумали себе сами.
Попробуйте пойти ассистентом к фрилансеру или в компанию. Так вы познакомитесь с профессией и соберете портфолио.
Тем, кто учился на платных курсах проще, там полноценное портфолио формируют на протяжении всей учебы включая в него реальные практические кейсы, которые студент проходил под присмотром преподавателя. Обычно его даже публикуют на интернет-ресурсах (например, на GitHub), чтобы было проще искать работу.
Какие курсы по аналитике данных выбрать
Можете посмотреть что-нибудь из этой подборки. Эти онлайн-школы выбирают чаще всего.
- Аналитик данных с нуля. Отличный курс от Eduson.academy.
- Курс по аналитике от Скиллбокс. Отлично подходит для обучения с нуля. Обещают, что первый доход студенты Skillbox получают уже во время обучения.
- Курс от Скиллфактори. Полноценное погружение в профессию (14 месяцев).
Как найти работу без опыта
Искать работу эффективнее всего через сообщества аналитиков. Найти работу в этой сфере также можно следующими способами:
- обратиться к карьерному консультанту;
- искать вакансии на LinkedIn, HH.ru, Rabota.ru. и др.;
- следить за профильными сообществами, например, телеграм-чатами «Интернет-аналитика» или «Работа ищет аналитиков»;
- следить за родственными сообществами, например, Open Data Science и др.
- воспользоваться услугами центра развития карьеры, если вы проходили платные курсы в одной из крупных онлайн-школы (Нетология, Скиллбокс, Скиллфактори, Eduson.academy и др.). Они обязаны помочь вам с трудоустройством.
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.
