Существуют 4 основных инструмента с которыми работают современные аналитики и которые обязан знать и уметь применять на практике любой человек, рассчитывающий на то, чтобы сделать карьеру в аналитике.
Почему именно четыре? Просто это результат исследований сразу нескольких крупнейших онлайн-школ которые изучили более 10 000 вакансий, поговорили с экспертами этой индустрии, опросили действующих аналитиков и выявили 4 главных навыка и инструмента, которые на 100 % пригодятся вам для работы с данными, если вы в будущем будете работать аналитиком.
Изучив их вы сможете самостоятельно выгружать, анализировать самые разные данные и готовить отчетность в формате отчетов и дашбордов. На сегодня это основа работы любого аналитика данных.
Новички-аналитики смогут расширить свой профессиональный инструментарий, смогут быстрее и качественнее выполнять свои рабочие задачи, после чего будут претендовать на более высокую зарплату.
Ну а те, кто только мечтает стать аналитиком, прямо со старта овладеют навыками, которые доступны только опытным специалистам. Они смогут указать это в своем резюме, что будет большим плюсом при поиске работы.
Какие инструменты обязательно должен знать любой аналитик данных
Существует 4 инструмента, которые должен знать любой современный аналитик данных, если его цель сделать карьеру в этой сфере и хорошо зарабатывать.
- Excel или Гугл таблицы. Реже и то и другое вместе.
- Язык структурированных запросов SQL.
- Power BI.
- Язык программирования python.
Ниже, мы поговорим о каждом из этих инструментов более подробно.
Excel или Гугл таблицы
Excel - это ключевой инструмент, который используется во всех сферах: от аналитики и бухгалтерии, до маркетинга и ведения бизнеса. Имеет громадный функционал и возможности.
Многие не используют Эксель даже на 50 % от его возможностей, потому что просто не подозревают о них и не догадываются о том, как эта программа может упростить их работу, сэкономив кучу времени тому, кто в совершенстве овладеет ей.
В аналитике Excel может заменяться Гугл таблицами, ну или может использоваться и то и другое.
Эксель систематизирует, считает, анализирует, планирует, строит диаграммы, автоматизирует многие рабочие процессы аналитика данных и делает много чего еще. Эта базовый инструмент и без него никак!
SQL
SQL - это универсальный инструмент для работы с базами данных, с помощью которого можно очень быстро собрать и выгрузить все необходимое.
Точнее даже не так! SQL - это язык программирования (язык структурированных запросов) для хранения и обработки информации в базе данных. Это не только язык программистов, но и мощный инструмент для всех специалистов, которым по роду своей деятельности нужно анализировать и обрабатывать многочисленную информацию из баз данных.
Все продвинутые аналитики, крутые финансисты, экономисты и даже некоторые бухгалтеры или товароведы учат SQL, так как он требуется им в работе.
Для чего его учить аналитику? Прежде всего для того, чтобы повысить свой уровень как специалиста и иметь возможность претендовать на повышение. Ну или исключить вариант сокращения на работе 😊. Ценных сотрудников, как правило, не сокращают. Их ценят, всячески ублажают и часто повышают зарплату! Лишь бы не убежали к конкурентам!
С помощью SQL аналитик может создавать, изменять, удалять таблицы в базе данных или искать в них нужную ему информацию.
Работать с данными в базах вручную, без дополнительных инструментов очень трудоемко и попросту невозможно. SQL - решает эту проблему на раз! Нужно только изучить его и научиться им пользоваться!
Power BI
Power BI - это продвинутый инструмент для работы с дашбордами. В нем аналитики отслеживают показатели в режиме онлайн и делают красивые визуализации.
Чем еще этот инструмент может помочь аналитику?
- С его помощью можно объединять данные из различных источников.
- Можно преобразовывать данные перед анализом с помощью Power Query.
- Анализировать данные на более продвинутом уровне.
- Работать с языком DAX.
- Можно проектировать дашборды с учетом принципов UI/UX дизайна или создавать интерактивные дашборды.
- Можно настраивать основные виды диаграмм и различных графиков.
Ну а с помощью PowerPoint аналитик может создавать понятные презентации с результатами аналитики данных и убеждать своих коллег в правильности выводов своего анализа.
Python
Это один из главных инструментов для работы с большими объемами данных, с помощью которого любой аналитик может повысить точность своих аналитических отчетов и будет быстрее выполнять все свои рабочие задачи.
Python вообще очень востребованный язык и может вам пригодиться не только в аналитике, но и много где еще, например, в тестировании. Это если вдруг вы захотите поменять профессию.
Аналитику не обязательно знать python в совершенстве, достаточно:
- Знать синтаксис этого языка.
- Уметь анализировать данные с помощью библиотек Numpy и Pandas.
- Уметь визуализировать данные средствами Matplotlib и Seaborn.
Знание этого языка позволяет аналитику анализировать и визуализировать данные при помощи различных библиотек Python, проводить исследования на основе данных и бизнес-сценариев, практиковаться в анализе данных о продажах, с учетом полученных навыков проводить анализ данных, делать визуализации и описывать выводы.
Если ваша цель стать по настоящему крутым аналитиком, то знать python вам необходимо! Без него все будет несерьезно!
Как все это выучить и научиться применять на практике
Можно учить самостоятельно, выискивая материалы в разных источниках. Это долго и не всегда гарантирует результат, но зато бесплатно. Ютуб и аналогичные платформы вам в помощь.
Можно поговорить с начальством и попросить отправить вас на курсы повышения квалификации за счет вашей организации (ну или с оплатой 50 на 50), часть из которой вы потом сможете вернуть в виде налогового вычета за обучение.
Такой вариант имеет место быть, если в той компании где вы работаете, открыты вакансии аналитиков и они заинтересованы в вашем обучении и сохранении вас как специалиста.
Можно оплатить обучение самому и окончить один из курсов, где обучают этим навыкам. Например, курс от академии Eduson "Инструменты аналитики данных".
По соотношению цена - качество, он один из лучших. И как раз разработан для подготовки современных аналитиков. Все 4 инструмента описанных в этой статье разбирают на этом курсе и учат применять их на практике.
Это действительно классный практический онлайн-курс, где вы даже с нуля и всего за 4 месяца освоите все необходимые инструменты для анализа данных: Excel, SQL, Power BI и Python.
Ну а если более подробно, то вас научат:
- Анализировать и обрабатывать данные с помощью Excel и Google Таблиц.
- Выполнять сложные расчеты в Power Query и Power Pivot.
- Быстро фильтровать данные с помощью SQL-запросов.
- Анализировать данные на продвинутом уровне с помощью языка DAX.
- Настраивать интерактивные дашборды с помощью Power BI.
- Анализировать и визуализировать большие данные в Python.
По каким то причинам вам не подходит этот курс? Найдите любой другой, аналогичный! Их на самом деле очень много и предлагают их многие онлайн-школы. Да, это будет стоить вам каких- то денег, но это в любом случае будет быстрее и эффективнее, чем собирать информацию (зачастую устаревшую) по крупицам в интернете и пытаться учиться самостоятельно!
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 доступна по ссылкам в статье.
