Тысячи компаний собирают и хранят большие данные о поведении своих пользователей, ассортименте и состоянии программ. Для их правильной трактовки нужен аналитик данных.
Востребована ли эта профессия? Что делают аналитики данных? Какими инструментами пользуются в работе? Рассмотрели эти вопросы в статье. Разобраться в теме нам помогла Елена Корнеева, преподаватель на курсе «Аналитика данных и машинное обучение».
Аналитик данных собирает, обрабатывает и делает выводы на основе данных. Он способствует принятию верных решений для компании. Его деятельность помогает бизнесу заработать больше и тратить меньше.
Основные задачи аналитика данных
- Сбор данных. Собирает сбалансированную базу данных из различных источников, включая внутренние базы данных, внешние API, файлы CSV и JSON, данные из социальных медиа и открытых источников. От качественного сбора данных на 80-90% зависит успех работы аналитика.
- Очистка и подготовка данных. Удаляет дубликаты, исправляет ошибки, заполняет пропуски и преобразует данные в единый формат. Подготовка зависит от алгоритма ИИ и включает преобразование, индексирование, сокращение и разметку данных.
- Анализ данных и оценка результата. Применяет алгоритмы машинного обучения или нейронные сети для анализа данных. Выбирает алгоритмы в зависимости от задачи. Тестирует модели до достижения критериев качества, указанных в ТЗ, а затем выгружает наиболее эффективную модель для использования в системе заказчика.
- Визуализация данных. Создает визуализации результатов анализа и оценки качества для легкого интерпретирования и демонстрации ключевых выводов. Отчеты с визуализацией могут быть включены в систему с ИИ.
- Передача данных. Результаты работы аналитик данных передает разработчикам системы с ИИ, модуль аналитика внедряется в работу системы.
Чтобы заниматься решением задач, надо овладеть компетенциями. Со временем их можно улучшать и становиться более востребованным специалистом.
Навыки аналитика данных
Для удобства мы разделили компетенции на hard и soft skills. Вот что должны знать и уметь все аналитики.
Hard skills
- Основы математической статистики. Чтобы правильно интерпретировать данные, необходимо уметь: считать среднее значение или медиану, отсекать выбросы, проверять гипотезы.
- Знание языка программирования. Многие используют Python: его простой синтаксис и большое количество готовых библиотек позволяют собрать нужное программное обеспечение из имеющихся блоков и функций.
- Работа с базами данных. Они чаще всего служат местом хранения массивов информации. Для извлечения сведений необходимо знание языка SQL и умение составлять запросы.
Soft skills
- Быть дотошным. Отсутствие глубокого понимания сути проблемы со стороны аналитика может привести к результатам, которые будут бесполезны.
- Нестандартное мышление. Ценится желание специалиста отходить от шаблона, выдвигать необычные гипотезы, пробовать что-то совершенно новое.
- Готовность к смелым решениям. Мало выдвинуть идею, надо быть готовым проверить ее и не бояться критики коллег. Иногда первоначальная гипотеза может не подтвердиться. Важно уметь донести полученный результат до команды и руководства.
- Умение формулировать вопросы под данные. От правильного вопроса во многом зависит конечный результат работы.
За владение всеми этими компетенциями работодатели готовы хорошо платить. Если продолжать развиваться в профессии, то можно получать конкурентную заработную плату.
Обзор зарплат аналитиков данных
Бизнесу нужна качественная аналитика, а квалифицированных специалистов на рынке пока не так много. Доход зависит от опыта и навыков. Рассмотрим зарплаты штатных специалистов. По данным сайта Хабр Карьера, средняя зарплата аналитиков данных во втором полугодии 2023 года составила 117 000 ₽.
По данным портала hh.ru, в России открыто более 18 тыс. вакансий «Аналитик данных».
Как стать аналитиком данных
В анализ данных можно прийти из любой профессии. Опыт, сфера деятельности и уровень образования не сильно важны, если человек получил необходимые для работы знания и навыки.
— Стать аналитиком данных с нуля сегодня вполне возможно, но требуются усилия и подготовка. Необходимо освоить Python и библиотеки для машинного обучения, анализ данных (Pandas, NumPy), визуализацию данных, надо знать SQL для работы с СУБД, а также иметь базовые математические и статистические знания, — поделилась Елена Корнеева.
Можно изучать теорию самостоятельно или пройти курс, который поможет структурировать информацию и сэкономить время. При обучении без системы придется разбираться в темах 2-3 года, а на курсах можно получить необходимую информацию за 5 месяцев.
Сейчас возможно получить новые знания с помощью государственного софинансирования. За вас оплатят 76 000 ₽ на курсе «Аналитика данных и машинное обучение». Вам нужно внести только 24 000 ₽. Количество мест ограничено.
— Аналитику данных разбираться в машинном обучении крайне важно, поскольку это позволяет значительно расширить возможности анализа данных и повысить эффективность принятия решений. Машинное обучение предоставляет инструменты для автоматического обнаружения закономерностей и шаблонов в больших объемах данных, что может привести к более точным и быстрым результатам анализа, — отмечает преподаватель курса.
На курсе вас научат основам веб-разработки на Python и применению веб-проектов для аналитики данных, применять статистические методы для проверки гипотез, работать с данными с применением библиотек NumPy, Pandas, Matplotlib, решать задачи классификации, кластеризации, регрессии, прогнозирования и обучать нейросети по числовым данным, тексту и изображениям.
Выводы
- Аналитик данных помогает бизнесу зарабатывать больше, а тратить меньше.
- Всем аналитикам надо знать основы статистики, язык программирования и SQL.
- Умение нестандартно подходить к задачам ценится в профессии.
- Вакансий много и работодатели готовы платить квалифицированным специалистам.
- Стать аналитиком данных возможно без опыта. Главное проявить усердие и трудолюбие.
- Сейчас возможно отучиться со скидкой от государства на курсе «Аналитика данных и машинное обучение». Вы заплатите только 24 000 ₽. Есть рассрочка. Количество мест ограничено.
