Сегодня это одна из наиболее востребованных и популярных позиций на рынке труда. Работа аналитика данных нужна в банках, международных корпорациях и телекоммуникационных компаниях. Почему же эти специалисты пользуются таким большим спросом, что на любом сайте по трудоустройству открыты тысячи объявлений на эту вакансию? Чем они занимаются и что нужно знать, чтобы получить эту позицию?
Попробуем ответить на эти и другие вопросы, связанные с профессией, а также постараемся понять, какие качества помогут добиться успеха на этом поприще. Возможно, после прочтения этого материала вы серьезно задумаетесь о смене рода деятельности.
Кто это такой
Аналитик данных (Data Analyst, сократим его до АД) — это специалист по работе с большими массивами информации: он должен знать, что нужно сделать для сбора сведений из разных источников, и уметь автоматизировать этот процесс.
После весь полученный материал нужно обработать и структурировать. Чтобы упростить восприятие, его можно визуализировать, то есть представить в виде диаграмм, схем или инфографики.
Мой опыт работы аналитиком данных. Реальные задачи
Но самое главное — извлечь из полученной информации выгоду для бизнеса. То есть определить ее смысл, причинно-следственные связи всех изменений, найти проблемы и предложить топ-менеджерам соответствующие изменения. Именно этим и занимается Data Analyst, и такой сотрудник нужен в любой компании, независимо от сферы деятельности.
Задачи аналитика данных
Главные области знаний, с которыми любой АД должен быть хорошо знаком, — это математика (в частности, статистика и теория вероятностей), программирование и основы менеджмента (особенно управление процессами и проектами). Это не значит, что он должен уметь доказать теорему Пуанкаре или писать хакерский скрипт на С++. Он не является экспертом в каждой из этих сфер, а работает на их пересечении. Но базовые знания в этих областях — основа профпригодности и успешного исполнения служебных обязанностей.
Каждая организация предъявляет к аналитику данных свои требования и собственный список задач для него. Вот наиболее частые:
● систематизация и автоматизация сбора и хранения информации;
● аудит, стандартизация и разработка управленческой документации;
● подготовка и отбор показателей для регулярных клиентских отчетов;
● поиск инсайтов, формулировка и проверка гипотез для оптимизации маркетинговых и продуктовых метрик;
● подготовка методик расчета нестандартных показателей;
● работа с различными источниками, в том числе с базами данных с использованием SQL, VВА, Excel (оконные функции, вложенные запросы и др.);
● визуализация, создание дашбордов на ведущих BI-платформах: POWER BI, Tableau, Qlik и других;
● проведение А/В тестирования;
● организация маркетинговых исследований, изучение рынков сбыта, конкурентной среды, продуктовый анализ;
● взаимодействие с IT-отделом, поставщиками услуг, руководителями проектов.
Вот несколько списков обязанностей из вакансий на сайте hh.ru.
Все, что нужно знать о профессии аналитика данных
Примерный порядок действий аналитика
Работа АД часто организована в форме проектов. Можно заниматься одной масштабной программой, а можно параллельно вести целую серию направлений. Для каждого есть свой план действий, который в общем схематичном виде можно представить как последовательность шагов.
1. Определение списка источников данных. Надо понять, где хранятся нужные сведения, как их можно получить и какие из них действительно необходимы в рамках текущей задачи.
2. Сбор информации. На этом этапе она сводится в единую базу, определяется способ хранения и обновления.
3. Предварительная обработка. Здесь необходимо проверить корректность сбора и аккумулирования, исправить ошибки, устранить дубликаты.
4. Изучение и анализ. Именно за это работодатель платит основную часть зарплаты. Аналитик изучает то, что было собрано и подготовлено на предыдущих этапах, ищет причины и следствия, проверяет ключевые показатели и интерпретирует результаты. В общем, объясняет смысл всех этих цифр, фактов и тенденций.
5. Формулирование заключений и выводов. Сюда же включим выдвижение гипотез, рекомендации по исправлению проблем, которые можно использовать для дальнейшего развития.
6. Визуализация, написание отчетов, презентация их заинтересованным лицам.
Пройдете обучение по международным стандартам и получите диплом гособразца
Освоите практические навыки на основе 70 реализованных BI-проектов
Научитесь автоматизировать корпоративную отчетность с нуля
Профессия: Аналитик данных
Проф. переподготовка
Ключевые знания и навыки аналитика данных
Чтобы успешно выполнять перечисленные выше обязанности, потенциальный кандидат на позицию должен иметь серьезный багаж знаний и умений. Хорошо, если у вас есть техническое или экономическое образование, но это необязательно. А вот специальное обучение (на курсах или самостоятельно) пройти очень рекомендуется, чтобы освоить необходимые скиллы.
● Знание основ аналитики, статистики и математических методов.
● Владение основными инструментами работы с данными — Data Mining и Engineering, SQL-запросы, ETL и др.
● Базовое представление о теории управления, особенно в направлениях, что касаются процессов и изменений.
● Визуализация на BI-платформах типа Power BI, Qlik, Tableau и др.
● Языки программирования (Python, SAS, C++, SQL, R). Даже если вы не будете писать код сами, важно понимать, как он работает или как сделать запрос к БД.
● Умение формулировать гипотезы и их проверять, проводить А/В тесты и оценивать их результаты.
● Безупречная устная и письменная коммуникация.
● Владение английским языком.
Вот несколько примеров того, какие знания нужны кандидату, претендующему на позицию аналитика данных:
Личностные характеристики
Идеальный кандидат на эту позицию должен не только иметь реальный опыт и профессиональные скиллы, но и обладать вполне определенными персональными качествами, без которых трудно добиться успеха и продвинуться по карьерной лестнице.
Если вы считали, что для такой работы достаточно просто быть «технарем», то это не так. Самым высоким спросом на рынке труда пользуются специалисты, совмещающие «твердые» и «гибкие» навыки (hard и soft skills), необходимые для пользы бизнеса.
Структурное мышление
Его еще можно назвать аналитическим или логическим складом ума или умением думать системно. Это главное качество человека, стремящегося получить такую должность. Ему должно нравиться оперировать множеством сведений и зачастую гигантскими цифрами: структурировать их, сводить в единую систему, видеть причины и закономерности, предсказывать последствия и варианты развития.
Умение концентрироваться
Объем информации, с которым приходится работать, поражает воображение, поэтому внимательность и аккуратность здесь просто необходимы. Кто-то сочтет такую деятельность монотонной, и в некоторых задачах это действительно так. Именно поэтому способность сконцентрироваться чрезвычайно важна.
Даже незначительная ошибка или потеря какой-то одной цифры могут привести к тому, что результаты всего проекта окажутся некорректным. А следовательно, выводы и решения, принятые на их основе, будут неэффективными, а в некоторых случаях даже фатальными.
Критический взгляд и рациональность
Никто не может избежать ошибок, и профессионал это понимает. Поэтому любые результаты он воспринимает с определенным скепсисом. Это не значит, что он сомневается в их значимости или корректности — просто допускает определенную степень вариабельности полученных показателей и выводов. То есть признает, что все в мире относительно.
Любознательность и готовность учиться
Профессия эта достаточно молодая: она еще развивается. Наука о данных, а также способы и методы их сбора, хранения, распространения и обработки постоянно меняются благодаря стремительному развитию цифровых технологий. И все это надо отслеживать, изучать и внедрять в свою работу.
Постепенно вникать в суть и тонкости такой деятельности можно, например, в профессиональных сообществах. Одно из крупнейших в Рунете — Клуб анонимных аналитиков в Telegram (в запрещенных соцсетях тоже есть).
Базовые знания можно черпать из книг — материал в них универсален и остается актуальным долгое время, несмотря на активные технологические изменения.
Если вы работаете с корпоративной отчетностью и хотите понятно и наглядно преподносить информацию руководству, этому научат книги директора Института бизнес-аналитики Алексея Колоколова:
«Дашборд для директора» — о том, что такое интерактивная панель мониторинга для управленца, что она в себя включает и как работает. Четко описаны главные этапы в разработке красивого и понятного отчета.
«Заставьте данные говорить» — пошаговое руководство по созданию дашбордов в Excel. Наглядные иллюстрации и очень подробные пояснения помогут получить результат даже тем, кто никогда не делал подобного раньше. Описанные правила и принципы визуализации данных актуальны не только для Excel, но и для работы в любых BI-системах.
В каких компаниях нужны аналитики
Сегодня это очень востребованная специальность — спрос на нее значительно превышает предложение на рынке труда. Высококлассных мастеров все еще не так много, а вот задачи, которые они могут решать, есть практически в любой средней и крупной организации.
Деловая активность предприятия строится во многом на результатах анализа. Это сведения о продажах, финансовые показатели, маркетинговые исследования рынков и потребительского поведения, информация о конкурентах, эффективности рекламной деятельности и многое другое. Поэтому на вопрос «Где нужен аналитик данных?» можно ответить коротко — везде.
Вакансии на эту позицию существуют в крупных торговых корпорациях, телекоммуникационных холдингах, банках, сетевых магазинах, IT-агентствах и множестве других организаций. Такие эксперты нужны и на небольших предприятиях, но далеко не каждое из них может позволить себе иметь его в своем штате, ведь услуги стоят достаточно дорого.
Пройдете обучение по международным стандартам и получите диплом гособразца
Освоите практические навыки на основе 70 реализованных BI-проектов
Научитесь автоматизировать корпоративную отчетность с нуля
Профессия: Аналитик данных
Проф. переподготовка
Сколько зарабатывают в профессии
Зарплата стажера начинается от 35 тысяч рублей в Москве и Петербурге и 24 тыс.руб. в других регионах. А вот ежемесячный доход высококлассного эксперта на верхних ступенях карьеры может составлять и 300, и 500 тыс. руб. Вот примерные вилки дохода на разных уровнях:
● Junior — опыт работы отсутствует или минимальный, средняя зарплата 24-85 тыс.рублей в месяц;
● Middle — опыт от 2 лет, средняя зарплата 100-190 тыс.рублей в месяц;
● Senior — опыт от 5 лет, средняя зарплата от 200 тыс.рублей в месяц, а «потолка» не существует.
На Западе спрос на подобных специалистов тоже высок и растет с каждым годом. По данным статистических агентств, средняя годовая зарплата Junior Data Analyst в США составляет около $70 тыс. (то есть около $5,8 тыс. в месяц). Senior в этой стране может рассчитывать на $110-130 тыс. за год (то есть около $10 тыс. в месяц). В Европе среднегодовой доход чаще составляет от 40 до 80 тыс. евро.
Как стать аналитиком данных
Есть три основные пути освоения этой профессии:
1. самостоятельное обучение;
2. высшее образование;
3. специализированные курсы.
Кому-то ближе одна форма, кому-то другая. Самообразование бюджетно, но требует гораздо больше времени и серьезной дисциплины. Кроме того, оно проходит без поддержки экспертов и почти не дает практического опыта. Обучение в вузе подходит не всем, потому что кроме профессиональных дисциплин, придется тратить время и усилия на множество общеобразовательных предметов, а вся учеба занимает минимум четыре года.
А вот о третьем пути расскажем подробнее. Большинство сегодня считает оптимальным вариантом именно обучение на специализированных курсах. Обычно это занимает от шести месяцев до одного года — это гораздо быстрее, чем в вузе и тем более чем при самостоятельном освоении профессии. На хорошей программе вы будете не только изучать теорию, но и заниматься практикой на реальных бизнес-кейсах с решением актуальных для компаний задач.
Все вышеупомянутые навыки можно получить на программе профессиональной переподготовки от Института бизнес-аналитики. Она построена на действительном проектном опыте наших экспертов, то есть вы будете изучать не выдуманные преподавателем примеры, а реальные ситуации из жизни.
Программа состоит из трех ступеней:
1. Аналитическое мышление.
2. Корпоративный проект полного цикла.
3. Бизнес-метрики и интеграционные решения.
Каждая ступень — это и лекции, и практические задания, и онлайн-встречи с автором программы, директором Института и практикующим бизнес-аналитиком. В результате вы получаете 132 часа лекций и 194 часа практики!
В учебный план входят 9 специализированных курсов. Два их них — сквозные, они длятся на протяжении всего обучения, а уроки проходят в режиме онлайн-встреч:
● Профессиональное развитие и карьера: выстраиваем ваше резюме и портфолио, учимся грамотным переговорам с заказчиками, а также работаем над реальными заказами.
● Английский язык для BI-проектов: проводим онлайн-встречи в формате Speaking Club, используем профессиональную терминологию, общаемся с англоязычными коллегами и участвуем в международных конкурсах.
Остальные 7 курсов изучаем «от простого к сложному». Так, чтобы материал был понятным и доступным даже для студентов, которые осваивают профессию с нуля.
1. Визуализация данных и бизнес-дашборды.
2. Обработка и построение моделей.
3. Продвинутый Power BI и дата-сторителлинг.
4. Управление корпоративными BI-проектами.
5. Финансы и 1С.
6. Digital-маркетинг и CRM.
7. HR-аналитика.
Преподаватели программы — это эксперты с многолетним опытом в индустрии. Вот почему в основе обучения — решение настоящих задач бизнеса, а не теория или работа с гипотетическими данными.
После прохождения курса вы получаете диплом государственного образца и все необходимые навыки аналитика данных. У каждого выпускника этой программы будет убедительное портфолио с решением задач, актуальных для большинства компаний. Это поможет вам выделиться на фоне конкурентов при трудоустройстве. Кроме того, лучших студентов Институт бизнес-аналитики рекомендует своим клиентам, которые регулярно приглашают их на работу.
Источник: alexkolokolov.com
Кто такой аналитик данных – какую работу выполняет этот человек онлайн и оффлайн, как им стать и много ли можно заработать в аналитике
Это «мозг» бизнеса. Тот, кто анализирует всё и вся, систематизирует, обобщает и докладывает руководству.
Дата: 10.04.2021
Время чтения:
Аналитик данных – это человек, который подбирает и настраивает аналитические инструменты для определенного бизнеса, вовремя снимает с них показатели, анализирует их, обобщает и передает руководству.
Работа аналитика очень важна. Она помогает руководству компании находить слабые места внутри фирмы, лучше понимать потребности целевой аудитории, находить точки роста.
Быть аналитиком трудно, потому что надо много думать.
Что анализируют аналитики
Давайте рассмотрим, что чаще всего изучают аналитики.
Сайты
На первое место я ставлю именно информационные сайты. Если компания запускает свой информационный ресурс и планирует его развивать – ей обязательно нужен будет человек, который сможет этот ресурс анализировать.
Например, решает какой-нибудь банк сделать информационный сайт о финансах, чтобы через него привлекать клиентов. Нанимает контент-менеджера, верстальщика, копирайтеров и обязательно – аналитика.
Аналитик будет смотреть, на какие позиции выходят статьи сайта, какие рубрики приносят больше трафика, а какие – меньше, какой трафик лучше монетизируется, а какой хуже, люди с каких статей чаще становятся клиентами банка, чаще подписываются на обновления и пр.
Финансы
Финансовые аналитики изучают доходы компании и обязательства, по которым она должна платить. Если компания небольшая, то финансовую аналитику может проводить сам владелец или топ-менеджер, а вот если фирма крупная или, тем более, международная – нужен отдельный человек, который сможет следить за финансами.
Финансовые аналитики будут сравнивать доходы от разных регионов, средние зарплаты сотрудников, окупаемость инвестиций (так называемый показатель ROI), эффективность привлечения инвестиционного капитала или капитала от кредитных организаций.
Продукты компании
Задачи аналитика в плане работы с продукцией фирмы всегда очень разнообразны. Например, можно анализировать «узнаваемость» продукта среди целевой аудитории, количество заказов того или иного товара, количество возвратов, суммарную доходность по каждому продукту и так далее.
Целевая аудитория
С целевой аудиторией чаще всего работают маркетологи, которые создают для этой аудитории рекламу. Но какие-то аналитические функции могут выполнять и «чистые» аналитики.
Например, аналитик может отбирать наиболее целевые сегменты аудитории по таким признакам как пол, возраст, семейное положение, уровень доходов. Аналитики могут выявлять группы людей, которые более часто, чем остальные, делают возвраты, которые предпочитают более дорогую или более дешевую продукцию и пр.
Все эти данные потом передаются в маркетинговый отдел. Маркетологи их изучают и потом на их основе корректируют стратегию продвижения товара, рекламные кампании и все остальное.
Инвестиционная стратегия
Если компания занимается инвестиционной деятельностью, ей обязательно нужен инвестиционный аналитик. Это должен быть человек, который сможет правильно сопоставлять риск и потенциальную доходность инвестиций, находить потенциально наиболее выгодные объекты для инвестирования.
Хочу отметить еще один момент. Часто оказывается так, что активные инвестиции, которые проводятся с участием инвестиционных аналитиков, приносят намного меньше дохода, чем пассивные.
Пассивное инвестирование – это когда, например, вложения делаются в ТОП-30 компаний какой-то страны на длительный срок. И инвестор не пытается угадать, чьи акции надо докупить, а чьи надо перепродать. Он не гадает на кофейной гуще и не пытается предсказывать будущее.
Так что ценность инвестиционных «аналитиков» все чаще ставится под сомнение. Они нужны скорее для «имиджа» компании, чтобы поговорить о чем-то заумном в финансовых новостях. Но не для реальных инвестиций.
Этапы работы аналитика данных
Давайте теперь рассмотрим основные этапы, которые проходит в своей деятельности практически любой аналитик данных.
Познакомиться с компанией
Аналитик должен понять, что продает компания, на какие рынки и на какого потребителя она ориентируется, какие у нее цели и планы. Это нужно для того, чтобы понимать, какие аналитические данные нужны руководству компании в первую очередь.
Например, аналитик на обычном информационном сайте будет анализировать доходность от разных видов рекламы и, возможно, убирать одну рекламу и ставить другую.
На «рабочем» сайте банка рекламы, скорее всего, не будет вообще. Аналитик там должен будет смотреть, насколько удобен сайт для пользователей, сколько пользователей доводят свои действия до конца, сколько из них уходит с каких-то страниц или просит помощи у технической поддержки.
Определить цели
Руководство компании должно объяснить аналитику, что они хотят от своего бизнеса. Чтобы аналитик понял, какие данные им нужны и как их правильно предоставлять.
Подобрать аналитические инструменты
Они зависят от того, что будет исследовать аналитик, и какие цели он перед собой будет ставить.
Например, анализировать показатели по веб-сайтам можно через два аналитических инструмента – Яндекс.Метрику и Гугл-Аналитикс. Они идеально дополняют друг друга и позволяют углубленно изучать трафик как из Яндекса, так и из Гугла.
Если же аналитик изучает отношение потребителей к продукту, то ему, скорее всего, нужно будет проводить опросы целевой аудитории через специальные сайты-опросники.
Если нужна будет финансовая аналитика – вряд ли получится обойтись без программы 1C.
Собрать данные
Когда программы для аналитики настроены, начинается этап сбора данных. На этом этапе аналитик, как правило, ничего не делает или просто послеживает, чтобы аналитические данные собирались корректно.
Самое важное на этом этапе – собирать данные правильно и полно. Чтобы потом не приходилось «затыкать дыры» в аналитических выводах голословными предположениями.
Отобрать нужное
Когда данные собраны, аналитик отбирает из них нужные. Например, по информационным сайтам в Яндекс.Метрике чего только не собирается. Но аналитик должен посмотреть, например, на процент отказов, на посещаемость определенных рубрик, на темы, которые чаще выходят в топ, чем остальные.
Материалы, которые не были отобраны, обычно никуда не удаляются и сохраняются «на всякий случай». В примере с той же Метрикой – когда сайт запускается, Метрика начинает считывать с него самые разные данные. Они никуда не пропадают, и аналитик может в любой момент их «добыть» в полном объеме и досконально изучить.
Систематизировать материал
Аналитик должен привести все собранные данные в систему и показать, что на что влияет. Потому что руководству компании не нужны просто длинные перечни с цифрами, им надо понимать, как эти цифры использовать в бизнесе.
Систематизация делается либо в специализированных программах, либо в обычном Экселе. Например, когда я веду аналитическую работу по сайту, я ежемесячно создаю новую колонку в Excel и прописываю там суммарный доход с сайта, посещаемость, время на материал, рециркуляцию и другие данные.
Сделать выводы и отчитаться
Когда материал собран и систематизирован, аналитик должен сделать выводы и оформить их так, чтобы было понятно. Например, выводы могут быть оформлены через презентацию в PowerPoint или через инфографику.
С подготовленными материалами аналитик выступает перед руководством фирмы или перед тем менеджером, который его нанял в компанию. Аналитик всегда должен быть готов отвечать на вопросы со словом «почему», аргументировать свои выводы цифрами.
Что должен уметь аналитик данных
Навыков у него, конечно, много, но я постарался выделить самые основные.
Разбираться в интерфейсе аналитических программ
Например, я должен знать, как в Яндекс.Метрике посмотреть доход по каждой статье сайта или проанализировать, по каким ссылкам читатели кликают, а какие оставляют без внимания.
Чтобы это сделать, надо понимать, где и что, куда нажимать, какие данные запрашивать. Интерфейс большинства аналитических программ сложен, там очень много всего напичкано, поэтому быстро разобраться точно не получится.
Работать в Excel и PowerPoint
Эти две программы нужны для того, чтобы эффективнее работать с данными и представлять их руководству компании. В Экселе аналитик должен уметь использовать формулы, настраивать условное форматирование, правильно добавлять или удалять материал.
В PowerPoint надо уметь делать красивую визуализацию результатов аналитики. Чтобы не стыдно было с этой визуализацией выступить на совещании. И получить похвалу, а не выговор от начальства.
Логически мыслить
Без логики тут никуда. Надо уметь понимать взаимосвязи, делать прогнозы на основании полученных данных, сопоставлять результаты своего проекта с результатами конкурентов.
На мой взгляд, логика тут вырабатывается уже в процессе работы. Когда аналитик системно работает над каким-то одним проектом, он начинает видеть взаимосвязи и понимать, что к чему.
Считать в уме
Это не главный навык, но он вам очень пригодится. Если вы умеете считать в уме – вы сможете быстро проводить необходимые расчеты и не пользоваться при этом вспомогательными средствами. Быстрый счет вам очень пригодится, потому что чисел в аналитике всегда много.
В интернете есть куча полезностей для тех, кто хочет научиться считать в уме. Посмотрите, к примеру, бесплатный тренажер «Умножение» от Викиум. Заниматься на нем можно сколько угодно долго, платить ни за что не нужно.
Сложно ли быть аналитиком
Да, сложно. Потому что надо постоянно думать, изучать разные данные. Далеко не всегда аналитики идут «по проторенной дороге», собирают одну и ту же информацию и докладывают о ней руководству. Очень часто им приходится под разным углом смотреть на продвигаемые проекты, искать точки роста и наиболее уязвимые места компании.
На мой взгляд, хоть работа и сложная, скучной ее на назовешь точно. Потому что постоянно возникают какие-то «открытия» и потому что можно наблюдать за тем, как проект растет, расширяется, становится все более устойчивым и доходным.
Кто становится хорошим аналитиком
Лучшие аналитики – это те люди, которые лично развивали какой-то проект и знают, как смотреть на него «изнутри». Например, лучшим аналитиком на информационном сайте будет человек, который сам когда-то создал сайт и вывел его на определенную посещаемость и монетизацию.
Потому что в этой профессии важно не только уметь пользоваться определенными программами и инструментами, но и понимать специфику бизнеса, в котором работаешь.
Почему компании нанимают аналитиков-новичков
Очень многие компании нанимают не профессиональных аналитиков, а новичков, у которых есть только базовые знания. Это вполне объяснимо – руководство фирмы хочет само «вырастить» человека, который будет анализировать данные так, как им нужно.
Компания может нанять, конечно, и опытного человека, который уже вел аналитическую работу, но этот человек не захочет «переучиваться», не станет подстраиваться под новые стандарты, которые устанавливает наниматель.
Где учиться на аналитика данных
Посмотрите мою подборку с учебными материалами по аналитике. В основном, я включил туда углубленные и продолжительные курсы, но есть и небольшие бесплатные интенсивы, которые вам тоже могут быть интересны.
Ниже я опишу несколько курсов от крупнейших онлайн-университетов рунета. Они все предлагают очень качественное обучение, поэтому я думаю, что вам все понравится.
Нетология
В Нетологии есть несколько курсов по аналитике, вот самые лучшие.
Аналитика данных для новичков: обзор лучших практик. Это бесплатное занятие, на него надо предварительно записываться. Преподаватель даст вам возможность «погрузиться» в профессию, понять, какие задачи решает аналитика, как бизнес с ее помощью растет быстрее и набирает «обороты».
Вы узнаете о разных способах сбора аналитических данных, о методах их обработки, о роли собственно аналитика в этом процессе. На занятии вы потренируетесь решать аналитические задачи и выясните, подходит ли вам в целом профессия аналитика.
Любое занятие обычно проводится в будний день в 19.00.
Аналитик данных – это уже платный курс собственно по аналитике. Он очень углубленный. Изучать его вы будете год – сейчас, например, идет набор на апрель, апрельский набор закончит учиться в феврале следующего года.
По словам преподавателей, курс готовит аналитиков «универсального» типа, то есть после завершения обучения вы сможете работать в абсолютно любой сфере.
Обучение будет проходить так. Сначала несколько видеороликов с теорией, потом вебинар, где эта теория закрепляется и преподаватель показывает, как выполнять какие-то работы по аналитике на практике. Затем вы делаете домашнее задание, высылаете его преподавателю на проверку, и переходите к следующему блоку с уроками.
Когда закончите курс, Нетология выдаст вам диплом о профессиональной подготовке. Нетология – это официальный проект, с государственной лицензией на образовательную деятельность. Так что тут все серьезно.
По мере выполнения дз вы создадите портфолио, в котором будет 10 ваших собственных кейсов. Они продемонстрируют потенциальному нанимателю уровень вашего профессионализма.
Скиллбокс
Аналитик данных с нуля. Первые три месяца этот курс можно изучать бесплатно. Если не понравится – успеете бросить. Остальные девять месяцев уже платные.
Аналитика на этом курсе изучается с нуля. Программа построена таким образом, чтобы осваивать ее могли даже люди без технического образования. Когда курс будет полностью пройден, вам нужно будет написать дипломную работу для реального заказчика – это очень ценный опыт и хорошая «добавка» в портфолио.
Суммарно в курсе 190 уроков. Вы познакомитесь с разными типами аналитических инструментов, сможете работать аналитиком практически в любой компании.
Приобретать программу можно в рассрочку – за 4 550 рублей в месяц. Платить нужно 24 месяца, итого 109 200 рублей за весь курс.
Профессия Data Scientist. Вы научитесь вести аналитику нескольких типов данных, использовать язык программирования Python для решения аналитических задач, правильно визуализировать данные для отчетов и выступлений перед руководством компании.
В рамках этого курса разбирается, в том числе, машинное обучение и язык R. Практика проходит на реальных проектах, поэтому выпускники курса, по словам преподавателей, уверенно чувствуют себя на собеседованиях и стажировках.
Когда приобретете курс – получите два бонуса:
- Курс английского языка для IT-специалистов.
- Курс «Универсальные знания программиста».
Заключение
Кто такой аналитик данных и как им стать
Спец собирает и обрабатывает данные, проводит тесты, строит модели и делает выводы.
Анастасия Хамидулина
Автор статьи
20 января 2023 в 20:02
Фактически любой бизнес — от ретейла до IT-гигантов — собирает разные данные: о покупках, продажах, кредитах, налогах, производительности, скачиваниях ПО. Всё ради того, чтобы проверить, как обстоят дела в компании, и принять стратегическое решение. Например, выгодно ли выводить на рынок новый продукт, что популярнее: приложение или сайт, где открыть новую точку продаж.
Данных много, разобраться в них непросто. Обычный менеджер без навыков не справится. Зато справится data analyst — аналитик данных. Он делает так, чтобы данные приносили бизнесу пользу.
Кто такой аналитик данных
Аналитик данных, или data analyst — специалист, который анализирует большие данные. То есть всевозможные и никак не систематизированные данные, которые создает или получает бизнес.
Аналитик обрабатывает данные, строит гипотезы и прогнозы. А компания на базе данных и выводов принимает важные решения: например, какое обновление выкатить для приложения.
Специалиста обычно нанимают крупные компании, которые не могут существовать без анализа данных. Но аналитик полезен любому бизнесу — даже цветочному магазину у дома. Например, чтобы выяснить, когда больше покупателей — утром, днем или вечером или на какие букеты выше спрос.
А вот чем занимается аналитик данных на рабочем месте:
Собирает данные. У аналитика есть цель: например, понять, какой продукт самый продаваемый. Прежде чем анализировать, специалист определяет, какие данные потребуются и из каких источников.
Очищает данные. Любые данные приходят в беспорядке: некоторые с ошибками, другие неполные, а третьи — лишние. Задача аналитика — их очистить: удалить те, что не нужны, а остальные исправить, упорядочить и систематизировать.
Настраивает данные. На этом шаге аналитик собирает данные из нескольких таблиц в одну, чтобы можно было составить отчеты и построить графики.
Создает отчеты. Аналитик находит закономерности и создает на базе данных отчеты, графики, диаграммы. Он либо делает их с нуля, либо дополняет те, которые уже есть. Отчеты и визуализацию изучает руководитель, чтобы сделать выводы по самому популярному продукту. Иногда выводы делает сам аналитик
Основные специализации аналитика данных: какие бывают
Продуктовый аналитик. Работает в продуктовых компаниях, которым важно анализировать спрос, предложения, производственные нормативы. Специалист изучает данные по продажам, производству, конкурентам и всего рынка в целом.
Типичная задача продуктового аналитика — выяснить, какие сложности возникли у потребителей после того, как они купили продукт и пользуются им. По результатам работы бизнес либо оставит продукт таким, какой есть, либо улучшит — выпустит новую модель.
Маркетинговый аналитик. Выясняет, откуда приходит больше клиентов, сколько должен стоить клик, какой рекламный бюджет понадобится на маркетинговую кампанию и есть ли смысл ее запускать. Итог работы аналитика — эффективные объявления, дешевые лиды и высокая окупаемость маркетинговых инвестиций.
Гейм-аналитик. Нанимают компании по разработке игр. Задача аналитика — изучать игровые данные и делать выводы, интересна ли игра геймерам, что в нее добавить, что убрать, какое обновление выкатить. Еще аналитик может искать ошибки до и после релиза, выяснять, почему они появились и что предпринять, чтобы всё исправить.
BI-аналитик. Автоматизирует работу с источниками данных, строит отчеты и сводит на едином графике — дашборде. Работает с любыми данными организации: хоть производственными, хоть по продажам. В итоге компания больше зарабатывает, снижает затраты, обходит конкурентов.
«Наибольшим спросом пользуются аналитики, которые умеют программировать и рассчитывать результаты АБ-тестов с помощью математической статистики. То есть продуктовые аналитики. Специалистов с подобными умениями не так уж и много, даже по сравнению с бизнес- и BI-аналитиками. Но направление для себя предлагаю не определять, а сперва овладеть базисом профессии, который позволит вам перейти в любое из этих направлений».
Данил Елистратов
Tech Lead факультета «Аналитики данных» в Skypro
Какие навыки и знания нужны, чтобы работать в сфере
Аналитика данных существует на пересечении математики и программирования, но иногда специалист занимается анализом бизнес-процессов и моделированием.
Математика. Data analyst должен разбираться в алгебре, статистике, логике. Иметь диплом математика не надо: большую часть данных обрабатывают с помощью скриптов. Но базовые знания помогут просчитать вероятность, найти тенденции и закономерности.
Программирование. Аналитик собирает терабайты данных, упорядочивает их и анализирует. Если делать это руками, уйдет много времени. Удобнее написать скрипт — программу, которая сделает всё сама. Но для этого надо уметь программировать на Python или R, а еще знать SQL.
Анализ бизнес-процессов. Результаты работы аналитика влияют на весь бизнес, поэтому специалист должен понимать, как работает вся компания и каждый отдел. Иначе не сможет сделать выводы: подсказать, на что влияют данные, как могут помочь или навредить.
Моделирование или машинное обучение. Бывает, что с моделированием работает специалист по data science, но иногда и аналитик данных. Задача аналитика — создать модель: файл, который умеет находить закономерности. Потом предоставить ему набор данных, обучить эти данные анализировать, а дальше использовать обученную модель для реальной работы.
Какие личностные качества помогают в работе
Аналитический склад ума. Специалист склонен анализировать информацию, вычленять главное из второстепенного и делать последовательные выводы. Если человек привык полагаться на интуицию или шестое чувство, в анализе будет сложно.
Внимательность. Потерять цифру, забыть часть данных или не перепроверить отчет — недопустимо для аналитика. Внимательный человек будет кропотливо искать закономерности и ошибки по несколько часов.
Деловой подход. Аналитик данных должен уметь концентрироваться на важном, а остальное игнорировать. Например, если в процессе анализа он пришел к второстепенным выводам, отвлекаться нельзя. Нужно делать только значимую работу.
Умение аргументировать. Когда аналитик сдает результат компании, то подсказывает, какое решение принять. Даже если решение не нравится начальнику, толковый специалист не отступит перед авторитетом, а приведет конструктивные аргументы.
Как строится карьерный путь аналитика
Начинающий специалист собирает портфолио и начинает искать работу. Портфолио можно собрать на онлайн-курсах или взять вымышленный бизнес и придумать, как решить его проблемы с помощью анализа данных.
Дальше путь специалиста выглядит так:
- Стажер. Новичка берут в компанию и обучают на боевых проектах под присмотром штатных сотрудников, он набирается опыта. Стажировка может быть платной или бесплатной — тут как повезет.
- Младший специалист (джуниор). Работает под руководством старших коллег, решает несложные задачи, продолжает учиться и нарабатывать опыт.
- Специалист (мидл). Способен уверенно решать задачи без помощи коллег. Мидлом аналитик становится через год-два после старта в профессии.
- Старший специалист (сеньор). Старший аналитик справляется с любой работой и сам ставит задачи коллегам младшего уровня.
«Аналитики были и будут востребованы всегда, так как они нужны в абсолютно всех сферах бизнеса. Конкуренция выше среди тех аналитиков, которые не умеют программировать на Python или не в состоянии провести вычисления на основании математической статистики. Чем более серьезные инструменты вы знаете и чем глубже понимаете сферу бизнеса, тем с меньшей конкуренцией вы столкнетесь».
Данил Елистратов
Tech Lead факультета «Аналитики данных» в Skypro
Как стать аналитиком данных
Как освоить профессию
Самостоятельно. Бесплатное обучение требует самоорганизованности и усидчивости. Подходит тем, кто хочет сэкономить и быстрее начать применять знания на практике.
Учиться самостоятельно можно по видеороликам в ютубе и на бесплатных курсах, например «Введение в математический анализ» от Александра Храброва.
Еще — на форумах. На cyberforum можно почитать разделы по базам данных, Python и SQL. А спецы, которые там общаются, помогут в сложных моментах и поделятся лайфхаками.
Пример разделов на форуме
Можно читать книги по программированию, математике, визуализации данных. Например, такие:
- «Python и анализ данных», Уэс Маккинни.
- «Бизнес-моделирование и анализ данных с помощью Microsoft Excel», Уэйн Лесли Винстон.
- «Говори на языке диаграмм», Джин Желязны.
Практиковаться можно по задачникам или брать вымышленные проекты, а потом придумывать для них решения.
«Освоить любую профессию можно самостоятельно, однако для этого нужна очень сильная мотивация и хорошая база в компьютерах и математике в целом, чтобы не застревать на базовых концепциях. Надо хорошо понимать приоритетность инструментов и навыков, чтобы не хвататься хаотично за разные направления. В первую очередь всегда надо изучать SQL».
Данил Елистратов
Tech Lead факультета «Аналитики данных» в Skypro
15 вопросов аналитику данных. Ответы на популярные вопросы
На онлайн-курсах. Студенты учатся дома по видеороликам, а преподаватели задают домашки, проверяют тесты, подсказывают, если что-то не получается.
Курсы — золотая середина, если учиться самостоятельно трудно, а на учебу в университете нет времени. После выпуска студенты получают сертификат или диплом, портфолио с работами, которые можно приложить к резюме, проходят стажировки в российских компаниях.
Аналитик данных: новая работа через 5 месяцев
Получится, даже если у вас нет опыта в IT
В онлайн-университете Skypro вы освоите специальность аналитика данных за пять месяцев. Учим с нуля: получится, даже если нет опыта в IT и технического образования. В программе — анализ данных с помощью Excel, SQL, логика, основы бизнеса, Python и A/B-тесты. Соберете портфолио, получите диплом государственного образца — и на этом всё не закончится. Центр карьеры поможет найти работу, или вернем деньги за обучение.
В университете. Российские вузы предлагают программы для обучения аналитиков данных. Например, «Прикладная математика и информатика», «Математика и компьютерные науки», «Бизнес-информатика». Получить диплом можно в СПбГУ, НИУ ВШЭ, МТУСИ, Московском политехническом университете.
Обучение в университете недешевое и занимает несколько лет.
Как найти работу. Составить резюме, собрать портфолио из реальных, учебных или вымышленных проектов и начать откликаться на вакансии.
Искать можно везде: на хедхантере и в телеграм-каналах. Например, тут:
- Data Science Jobs / AI / NN / ML / DL / NLP.
- Data Analytics Jobs.
- Job for Analysts https://sky.pro/media/kto-takoj-analitik-dannyh/» target=»_blank»]sky.pro[/mask_link]