Запрос «аналитик или тестировщик» — один из самых частых для стартующей IT-карьеры. Короткий ответ: если любите числа, причинно-следственные связи, SQL, Excel, визуализации и влияние на продуктовые решения — присмотритесь к аналитической сфере. Если драйв приносит качество релизов, сценарии, чек-листы, регресс-прогоны, коммуникация с разработкой — рассмотрите путь тестировщика QA. Оба трека устойчивы, дают удалённую работу, рост от Junior до Senior.
Многие выбирают профессию по звучанию названия, не по задачам дня, когнитивным предпочтениям или профилю навыков. Ошибка приводит к разочарованию, стагнации и частым сменам направлений.
Вот пошаговое руководство, которое поможет быстро определиться с направлением:
- Разложить ожидания: продукт, цифры, процессы, люди.
- Сопоставить навыки: математика/статистика/SQL vs тест-дизайн/Selenium/регресс.
- Проверить порог входа, готовность к обучению.
- Оценить перспективы, «потолки».
- Собрать микро-портфолио: дашборды/SQL-кейсы vs тест-кейсы/баг-репорты.
- Пройти пет-проект/стажировку, получить фидбек.
- Сверить рынок: востребованность, зарплата, формат труда.
- Принять решение, поставить план на 3–6 месяцев.
Роль тестировщика и роль аналитика
Что делает тестировщик?
Тестировщик (QA-инженер) — это, говоря простыми словами, спициалист отвечающий за качество продукта до, во время, после релиза. Пишет и актуализирует тест-планы, проектирует тест-кейсы, проводит проверки UI/функционала/интеграций, фиксирует дефекты в трекере, участвует в грумингах, держит регресс под контролем, настраивает автотесты при движении в автоматизацию. Внимание к деталям, дисциплина, коммуникация с Dev/PO — ежедневная рутина, от которой зависит стабильность продукта.
Что делает аналитик данных?
Аналитик данных — это, говоря простыми словами, специалист превращающий сырые события в выводы для бизнеса. Сегментирует аудиторию, строит витрины, пишет SQL-запросы, считает когорты, LTV, CRR, удержание, моделирует гипотезы, готовит A/B-тесты, визуализирует результат в BI, презентует рекомендации. Важно владение логикой экспериментов, интерпретацией статистики, ясной коммуникацией с продактом и топ-менеджментом.
Навыки, требования и обучение
| Критерий | Тестировщик (QA) | Аналитик данных |
| Фокус | Качество продукта, стабильность релизов, снижение дефектов | Цифры, гипотезы, продуктовые решения |
| Основные задачи | Тест-планирование; тест-кейсы; регресс; отчёт по багам; участие в грумингах; коммуникация с Dev/PO | SQL-запросы; построение витрин; расчёт LTV, retention; A/B; визуализация; презентации итогов |
| Hard-скиллы | Тест-дизайн; понимание клиент-сервер; HTTP; базы; Postman; DevTools; логирование | SQL; Excel; статистика; вероятность; эксперимент-дизайн; базовый Python; BI |
| Soft-скиллы | Внимательность; структурное мышление; чёткая фиксация; приоритизация; командное взаимодействие | Структурное мышление; сторителлинг; работа со стейкхолдерами; ясные выводы; аргументация |
| Инструменты | Jira/YouTrack; Postman; Charles/Fiddler; Android Studio; Xcode; Selenium/WebDriver | PostgreSQL/ClickHouse; Power BI/Tableau; Redash/Metabase; Jupyter; Git |
| Требования на старт | Курсовой блок 80–120 часов; пет-проекты; 10–20 баг-репортов; 2–3 регресса; базовое понимание API | Уверенный SQL; знание метрик; 2 учебных дашборда; кейс по когортам; основы статистики |
| Программа обучения 8–12 недель | Нед. 1–2: тест-дизайн, трекер задач; Нед. 3–4: API-проверки, мобильные стенды; Нед. 5–6: SQL-база для валидации; Нед. 7–8: регресс-шаблоны, автотесты-intro | Нед. 1–2: SQL-база, джоины, агрегаты; Нед. 3–4: метрики продукта, когортный анализ; Нед. 5–6: A/B, проверка гипотез; Нед. 7–8: BI-дашборды, сторителлинг результатов |
| Дальнейший рост | Automation, QA Lead, менеджмент качества, SDET | Продуктовая аналитика, Head of Analytics, ML-трек, руководящие роли |
| Портфолио на старт | Чек-лист; 15+ тест-кейсов; 2 регресса; 10 баг-репортов с скриншотами/видео; краткий отчёт | 2–3 дашборда; 3–5 сложных SQL-запросов с пояснениями; мини-исследование по A/B либо когортам |
| Ошибки новичков | Заучивание теории без практики; путаный баг-репорт; слабый приоритез; игнор ретеста | Копирование чужих скриптов без понимания; игнор качества данных; поспешные выводы; слабая визуализация |
Зарплаты, спрос и перспективы
| РБК Тренды отмечают повышение активности найма: число IT-вакансий выросло на 20% год-к-году; особенно выделились системные аналитики — +117% в феврале 2024 к февралю 2023. Формат удалённой работы встречается часто. Сегмент QA выглядит устойчиво. По данным Лента.ру со ссылкой на исследования рынка труда: тестировщики вошли в лидеры среди офисных специалистов по уровню предложений — ≈129 тыс. ₽ в среднем летом 2025. Источники: РБК Тренды. Егор Ярко, Амира Хайруллина. «Число вакансий для IT-специалистов за год выросло на 20%» — 28.03.2024. Lenta.ru. Андрей Прокопьев. «В России назвали самых высокооплачиваемых специалистов» — 12.09.2025. |
У QA-тестировщика старт проще: Junior ~100–140 тыс. ₽, Middle ~150–220 тыс. ₽, Senior ~230–300 тыс. ₽+.
В аналитической сфере вилка шире уже к середине траектории: Junior ~120–170 тыс. ₽, Middle ~180–260 тыс. ₽, Senior ~250–350 тыс. ₽+.
На размер заработной платы влияет город, домен, формат труда: Москва/СПб — выше регионов; финтех, e-commerce, геймдев — щедрее; гибрид/удалёнка — плюс к комфорту, иногда к вилке. На рост сильнее всего работают SQL, автотесты/SDET, продуктовые метрики, A/B, BI-дашборды, английский, портфолио с результатами.
Плюсы и минусы профессий
| Критерий | Тестировщик (QA) | Аналитик данных |
| Порог входа | Короче; достаточно тест-дизайн, баг-репортинг, внимательность | Нужен SQL, логика экспериментов, работа с метриками |
| Первые офферы | Быстрее при портфолио кейсов | Дольше из-за наращивания навыков |
| Рутина/исследование | Много регресс-сценариев, повторяемость | Исследовательские задачи, гипотезы |
| Влияние на стратегию | Фокус на качество, сроки, стабильность релизов | Участие в продуктовых решениях, дорожных картах |
| Рост дохода | Рост через автоматизация, лид-роль | Выше «потолок» при переходе в продукт, ML, руководство |
| Стресс-факторы | Плотный релизный календарь | Дедлайны по дашбордам, проверка гипотез, точность выводов |
| Мобильность | Удалёнка доступна; нужен доступ к стендам | Удалёнка распространена; часто защищённый контур, доступ к DWH |
«Самый верный способ не разочароваться — получить информацию о негативных сторонах профессии непосредственно от ее представителей: через интервью со специалистами (обязательно из разных компаний), стажировки (когда можно понаблюдать в деле). Далее вы примеряете на себя, насколько готовы мириться с негативными сторонами». - Дарья Кудрявцева, директор по персоналу IT-аутсорсинговой компании Selecty (РБК, 2025)
Для кого подходит тестировщик, для кого — аналитик
Тестировщик — для тех, кто кайфует от порядка, чек-листов, охоты на баги. Любите копаться в деталях, замечаете мелочи, спокойно повторяете регресс-сценарии, держите сроки релизов — вам сюда. Быстрый старт через ручное тестирование, дальше — автоматизация, SDET, лидерство. Подходит тем, кто ценит предсказуемые процессы, ясные критерии качества, ежедневные «мини-победы» по найденным дефектам.
Аналитик — для тех, кого тянет к цифрам, «почему просела метрика», гипотезам. Нравится SQL, визуализация, презентации выводов, дискуссии с продуктом — это ваш трек. Придётся держать фокус на причинно-следственных связях, принимать ответственность за рекомендации, работать с неопределённостью. Рост шире: продуктовая аналитика, BI, ML. Если вопрос упирается в любовь к данным и влиянию на решения — выбирайте аналитику.
Востребованы ли аналитики QA?
Да, такие специалисты востребованы стабильно: релизы без регресса не случатся сами собой. Спрос держат веб, мобайл, финтех, e-commerce, гос-проекты. Формат — офис, гибрид, удалёнка. Конкуренция на входе высокая, выигрывают кандидаты с портфолио: тест-кейсы, баг-репорты, чек-листы, базовая автоматизация, API-проверки, SQL на уровне валидации данных.
Быстрее растут те, кто умеет договариваться с разработкой, чётко приоритезирует дефекты и берет ответственность за качество релизов.
Практическое руководство: как сделать выбор
- Сравните рабочий день: напишите идеальный «распорядок» для себя в двух вариантах.
- Пройдите мини-проект за 7–10 дней: QA — 10 баг-репортов + регресс-чек-лист; Data — 2 дашборда + 3 SQL-запроса.
- Получите обратную связь от практиков: ревью кейсов, правки, ретест.
- Проверьте «усталость»: что из двух практик утомило меньше — туда и двигаться.
- Сверьтесь с рынком: откройте 50 вакансий, подсчитайте пересечения по навыкам, формату (удалённая работа/гибрид).
- Постройте учебный план на 12 недель: блоки навыков, метрики прогресса.
- Заложите карьерный трек на год: цели Junior → Middle, KPI, портфолио.
- Пройдите собеседование-симуляцию: короткий питч кейсов, ответы по технике.
История успеха
Антон, 27, бариста. Вечерами учил SQL, считал метрики в Sheets. Для практики набил 20 баг-репортов, собрал чек-лист регресса. В процессе понял, что больше цепляют причины просадок продукта, а не охота за дефектами, — выбрал аналитику данных. За пару месяцев сделал дашборд в Power BI, три сложных запроса с оконными функциями, мини A/B-кейc, выложил портфолио на GitHub и получил два оффера уровня Junior. В стартапе быстро отбился делом: через полгода поднял удержание на 7% точной правкой онбординга. Ещё через пару лет дорос до Middle, ведёт юнит-экономику, менторит стажёров, строит аккуратные эксперименты и планирует следующий шаг — продуктовую аналитику.
Заключение
Запрос решается не брендом профессии, а вашим мышлением, рутиной, которую готовы тянуть каждый день, желаемым влиянием на продукт. Нужна аналитика данных — выбирайте аналитику; нужен «щит качества» релизов — выбирайте QA-инженер. Рынок даёт востребованность и перспективы в обе стороны, а заработки растут с грейдом. Начните с пет-кейса, получите фидбек и закрепите успех стажировкой. Решение станет очевидным.
