У тебя аналитический склад ума? Любишь порядок и аккуратность не только на столе, но и в голове? Тебя завораживают цифры, и ты не боишься в них потеряться? Тогда тебе стоит присмотреться к профессии аналитика данных.
Что за зверь?
Аналитик данных — это специалист, который не просто обрабатывает огромные массивы цифр и таблиц, но и находит закономерности в них. Зачем? Чтобы у компании были готовые ответы на их бизнес-задачи: как увеличить прибыль, как стать лидерами на рынке, как оптимизировать затраты на производство и т. п.
Предположим, у нас есть магазин одежды. Аналитик данных знает, в какие сезоны лучше всего продаются рубашки, а в какие — футболки. Какие материалы пользуются высоким спросом, с каким производителем выгоднее работать, в каких районах лучше открывать новые точки продажи. И все это — опираясь не на домыслы, а на реальные цифры и статистику.
В последние годы профессия аналитика данных стремительно набирает обороты: по данным исследования сайта hh.ru, за последние 10 лет количество вакансий по анализу данных в России увеличилось почти в 30 раз. А за последние 4 года число предложений о работе по этому направлению выросло в 2,5 раза, ведь аналитик данных нужен везде, где есть цифры и где надо принимать решения: логистика, маркетинг, ритейл, медицина — сейчас каждая сфера нуждается в таком специалисте. Особенно это применимо к области IT.
Роль аналитика данных в IT
Здесь можно выделить 3 основных направления: product-аналитика, маркетинг-аналитика и BI-аналитика.
Product-аналитика направлена на изучение данных о поведении пользователей, чтобы выявить инсайты, которые помогут улучшить продукт и повысить его прибыльность. Сюда входит анализ А/В тестов, изменений в приложении и новых релизов. Основная цель — оптимизация пользовательского опыта и снижение затрат на разработку. (Ввели новую фичу — как часто ею пользуются?)
Маркетинг-аналитика — это работа с метриками, которые помогают оценить эффективность маркетинговых усилий. Это подразумевает анализ
- воронок продаж,
- уровней конверсий,
- стоимости трафика, включая цену за установку приложения или привлечение платящих пользователей,
- а также зависимости этих показателей от качества трафика. Важным моментом является также стоимость рекламы и ее влияние на дальнейшее поведение пользователя в приложении. (Разместили рекламу на нескольких сайтах — от какой был наибольший приток пользователей?)
BI-аналитика (Business Intelligence) фокусируется на прогнозировании доходности пользователей, например, сколько денег может принести пользователь, зарегистрировавшийся сегодня, в течение следующего года или полугода. Для таких задач часто применяют алгоритмы машинного обучения, создаются дашборды с помощью инструментов визуализации данных, таких как Tableau или Power BI.
Именно совокупность данных по всем трем направлениям помогает принимать наиболее эффективные и прибыльные бизнес-решения.
Как стать аналитиком данных?
Итак, занимать такую ответственную роль и напрямую влиять на развитие бизнеса изнутри звучит довольно интересно. Как же стать аналитиком данных?
Шаг 1. Изучение статистики и математики. Для работы с данными важно понимать основы статистики: среднее, медиану, стандартное отклонение, корреляции и т. д. Математика помогает анализировать тренды и выявлять закономерности.
Шаг 2. Овладей инструментами для работы с данными
- Excel: основной инструмент для анализа данных на начальном уровне.
- SQL: язык запросов для работы с базами данных. Без него никуда.
- Python или R: эти языки программирования сильно облегчают работу с большими объемами данных. Python особенно популярен среди аналитиков из-за библиотек типа Pandas, NumPy, Matplotlib.
- Инструменты визуализации: изучи Power BI, Tableau или другие визуализаторы, чтобы наглядно представлять результаты анализа.
Шаг 3. Машинное обучение
Если ты хочешь углубиться в анализ, машинное обучение поможет создать модели, предсказывающие будущие события на основе предшествующих данных.
Шаг 4. Практикуйся на реальных кейсах
Тренируйся на реальных датасетах, например, с Kaggle. Чем больше примеров разберешь, тем лучше будешь понимать, как применять теорию на практике. Работая над реальными проектами, ты научишься решать задачи, которые встречаются в профессии: как организовать данные, какие инструменты использовать для анализа, как интерпретировать результаты.
Шаг 5. Запишись на стажировку в Evercode Lab!
Там ты прокачаешь Python, SQL и Postgres, а еще научишься использовать аналитику данных для анализа рынка и повышения эффективности финтех-сервиса. Стажировка будет проходить под четким руководством наших лучших специалистов!
Кстати, а давай прямо сейчас и поговорим с одним из них?
Аналитик спрашивает аналитика...
Пока мы анализируем жизнь нашей компании, чтобы писать любопытные статьи, Миша, управляющий отдела аналитики данных в Evercode Lab, анализирует цифры, чтобы помогать нам покорять мир Web3.
Миша, а как ты пришел к этой профессии?
«Мой карьерный путь был достаточно нелинейным: раньше я был инженером, занимался проектированием роботов, паял микросхемы. Но затем мне захотелось сменить трек деятельности, и я пошел в менеджмент.
Было желание скорее управлять проектами, нежели самостоятельно их запускать. Но, будучи технарем, я сразу начал использовать цифры как главный инструмент в своей работе, ведь через анализ метрик я понимал, в каком направлении надо развиваться и двигаться. Так, объединив 2 в 1 (инженерию и менеджмент), я пришел в аналитику данных.»
Какие hard-skills необходимы для успешного старта?
«Основное — это, пожалуй, автоматизация. Способность работать с такими программами, как Python, SQL, Google таблицы и Excel. Но самым основным инструментом я бы назвал Python: у него очень мощная система библиотек, он быстрее других собирает и обрабатывает информацию, помогает в анализе и визуализации данных.
Следующее — это не прям hard-skill, но для успешной работы необходимо развивать навыки построения гипотез и системного анализа.»
А что насчет soft-skills?
«Очень полезный софт — умение договариваться с людьми, так как аналитики данных работают не для себя, а для заказчика. А для успешной коммуникации с ними необходимо уметь ясно доносить свою мысль, чтобы не было разночтений между тем, что ты хочешь сказать, чтобы они легко улавливали твою мысль.
Второе — это умение убеждать. Ты должен быть способен доказать и показать правильность своего анализа, чтобы его результаты применялись по назначению и делались верные продуктовые решения. Людям часто свойственно принимать решения на основе впечатлений, нежели данных, а впечатления от данных очень оторваны. Бывает так, что цифры показывают одно, а заказчику хочется сделать другое. Если аналитик не может убедить, что табличка правильная, и что решение должно приниматься по ней, то цена такой аналитике… невысокая. В итоге это просто потраченное время, так как решение будет основано не на цифрах, а на впечатлениях.»
Что нравится / не нравится в работе аналитиком данных?
«Нравится, что я сразу вижу результат своей работы: вот у меня есть сырая информация в табличке, я сижу в ней, копаюсь, считаю различные метрики, обрабатываю полученную информацию, и все встает на свои места. Я вижу, где какие решения надо внедрять, где и что в бизнесе исправлять. Для меня работа с данными очень похожа на работу с экспериментами в лаборатории: очень интересно разбираться, как устроена система бизнеса, для которого ты анализируешь данные и выдвигаешь гипотезы.
Не нравится, что все очень сильно завязано на внимательности, и одна незначительная ошибка может очень дорого обойтись. Ошибки влияют не только на продукт, но и на бизнес в целом, и если ты где-то неправильно посмотрел на метрику, забыл поменять минус на плюс, или умножить на разделить, то ты несешь ответственность за это, а нести ответственность за косяки, конечно, неприятно. Решения надо принимать вдумчиво, не рубить с плеча, а осознанно понимать, что правильно, а что — нет.»
Кому подойдет профессия аналитика данных?
«Подойдет тем, кто хочет апеллировать цифрами, а не эмоциями. Например, дизайн — это больше про эмоции, чувства, или даже разработка продукта — это про стремление закрыть потребность клиента или заказчика.
В аналитике так не получится, цифры существуют независимо от твоего настроения и желаний потребителя. Бывает, что на основе данных нужно принимать непопулярные решения — например, повышать цену на услуги. Конечно, клиент будет этим недоволен, возможен даже отток пользователей. Но в конечном итоге в данном случае это будет прибыльнее для бизнеса. Еще аналитика подойдет тем, кто может держать фокус на одной задаче в течение долгого времени, так как обычно они очень длинные и требуют всего твоего внимания.»
Какой рост возможен в этой сфере?
«Если ты начинаешь достаточно хорошо разбираться в аналитике данных, то ты можешь расти вертикально, то есть становиться менеджером, управлять проектами и помогать развиваться другим. Второй вариант — это рост ответственности за порученные тебе задачи. К тебе будут обращаться более серьезные заказчики с запросом на бизнес-решения, стоимость которых может измеряться в тысячах долларов. Соответственно, будет меняться и сложность твоих экспериментов и гипотез. Количество вводных данных может расти, и тебе придется тщательнее подходить к поиску того, что действительно важно.»
Как понять, что ты успешный аналитик данных?
«Здесь тоже все измеряется в цифрах: сколько гипотез ты выдвигаешь, сколько из них оказываются успешными и, конечно, какую прибыль приносит компании. Чем лучше твое решение — тем больше профит бизнеса. И, соответственно, твой.»
Остались вопросы? Подписывайся на наш ТГ-канал, возможно, ответ уже ждет тебя там!