В интернете просто океан информации, и это не только тиктоки и смешные ролики с котиками на YouTube, но и вполне конкретные данные, полезные для бизнеса. Единственная проблема: её не всегда можно вычленить и найти. Именно с этой целью сравнительно недавно появилась профессия аналитика данных, или дата-аналитика.
Кто такой аналитик данных (Data Analyst)
Любой бизнес-продукт развивается не сам по себе, а по заранее запланированному сценарию, дорожной карте. Ещё на этапе проектирования разработчики думают, как он будет эволюционировать и видоизменяться.
Массовый софт, компьютерные игры, производство сериалов, продажи лекарственных средств и медицинские услуги, логистика, доставка продуктов – каждая сфера требует вдумчивого анализа. Иначе уже в скором будущем компанию постигнут неудачи и репутационные потери.
Как этого избежать? Тут на помощь приходят технологии Big Data и связанный с ними data driven-подход. Большие данные – это огромные массивы информации в интернете. Она бывает структурированной и неструктурированной, но во всей этой горе можно найти закономерности, чтобы потом успешно прогнозировать бизнес-процессы.
Собственно, кто такой аналитик данных? Это специалист, который собирает, ранжирует, интерпретирует информацию, а затем выдает подробный отчет, который помогает выбрать правильную стратегию развития бизнеса.
Потребность в аналитиках в настоящее время огромна и растет пропорционально росту информации: по прогнозам её количество в интернете к 2025 году достигнет 181 зетабайта. И во всем этом нужно уметь ориентироваться, подмечая закономерности и делая нужные выводы.
Что делает дата-аналитик
Если коротко, то проводит консультации с заказчиком, как правило, представителем какой-либо бизнес-структуры или подразделения собственной фирмы. В его обязанности входят регулярные встречи с менеджерами, сбор данных и составление отчетов по актуальным или проблемным темам бизнеса. Что для этого делает дата-аналитик:
- Прогоняет данные через специальные программы;
- Составляет гипотезы, помогающие улучшить искомые показатели;
- Структурирует информацию и делает выборку;
- Находит закономерности;
- Готовит отчеты с наглядной графикой и сведениями;
- Дает советы по улучшению и оптимизации бизнес-процессов.
Источник фото: NapkinAI, kedu.ru
В чем отличие аналитика данных от Data Scientist и Data Engineer
Этих двух специалистов вечно путают, но разница на самом деле проста: аналитик данных не имеет дела с технической стороной и не обязан владеть языками программирования, Data Scientist – напротив в первую очередь программист, то есть технический специалист.
У Data Analyst есть конкретная задача и круг обязанностей: получать искомую информацию и переводить её на понятный для клиента язык. Data Scientist нужен, чтобы её добыть разными программными методами. Ну а Data Engineer во всей этой системе нужен, чтобы сконструировать и настроить необходимую инфраструктуру: базы данных для обработки и хранения входящей информации, пайплайны, аналитический софт и т.д.
Какие качества нужны аналитику данных
Первое, оно же главное, владение системным подходом, то есть умение видеть целостную структуру, её подструктуры, иерархию, процессы, работу всех её элементов.
Системный подход важен при любой интеллектуальной работе, так что его нелишне изучить всем, кто работает с информацией. Личные качества и склад ума аналитика данных важны, пожалуй, не меньше профессиональных качеств. Ему необходимы:
- Скрупулезность, внимание к деталям и педантичность;
- Прагматизм;
- Стремление непрерывно учиться и вникать в незнакомые сферы деятельности;
- Коммуникативные навыки, умение объяснять сложное простыми словами.
Что должен уметь аналитик данных
Мы уже говорили, что аналитик данных не обязан заниматься программированием, но всё-таки познания в этой сфере ему просто необходимы. Для начала нужно освоить Python и библиотеки Pandas и NumPy, либо R.
Что ещё должен уметь аналитик данных:
- Написание и оптимизация запросов в реляционных SQL;
- Работа с системами визуализации данных, таких как Power BI, Qlik, Tableau;
- Работа с таблицами, такими как Excel;
- Знание гибких методик разработки продуктов (например, Agile);
- Математические вычисления (статистика и теория вероятностей, математический анализ, линейная алгебра).
Как выучиться на аналитика данных
Большинство специалистов приходят в эту сферу из совершенно иных областей, никак не связанных с математикой или статистикой.
Будет определенным, даже существенным преимуществом, если иметь соответствующее образование, но это не всегда обязательно.Что делает дата-аналитик
Возможные направления:
- Прикладная математика;
- Математическое и компьютерное моделирование;
- Математическое моделирование и вычислительная математика;
- Прикладная информатика;
- Бизнес-аналитика и прогнозирование.
Альтернативный вариант – окончить курсы Python-разработчиков, поскольку этот язык наиболее пригоден для аналитики.
Онлайн-курсы для аналитиков данных с нуля в 2024 году
Наиболее оптимальный вариант для специалистов с образованием: выбрать готовый курс, разработанный специально для аналитиков данных. Они структурированы таким образом, что дают много практики и дают полное погружение в профессию. Более того, есть возможность наработать портфолио или даже трудоустроиться прямо во время учебы. Обязательно обратите внимание на специфику обучения и темы: подходят ли они для вас? Какой именно результат вы получите в конце учебы. И не стесняйтесь задавать вопросы консультанту по таким важным темам как:
- Стажировка (есть ли она и как на нее попасть);
- Рассрочка оплаты за обучение (процент, условия и т.д.);
- Документ, который вы получите по итогу (лучший вариант - диплом о профессиональной переподготовке, многим работодателям это важно);
- Учебная нагрузка (бывает разной в зависимости от формата и количества заданий, но в среднем составляет 12-15 часов в неделю);
- Взаимодействие с преподавателями и экспертами (желательно, чтобы они оперативно отвечали на вопросы в чате);
- Помощь в поиске работы (какую именно поддержку оказывает школа).
1. Skillbox. Курс «Профессия Data Analyst»
Стоимость: 5 323 ₽/месяц
Срок обучения: 12 месяцев
Документ: Сертификат
Курс для аналитиков данных с использованием Python, SQL и Big Data, составленный экспертами ведущих финтех-компаний России. Учебная программа поделена на несколько модулей, каждый из которых посвящен конкретной практической теме:
- Базовая подготовка. Работа с инструментами аналитики (Python, SQL, Excel, Power Bi, Airflow), математическая статистика и теория вероятностей;
- Погружение в Дата-аналитику и последующее трудоустройство. На этом этапе вам предстоит разобрать и решить несколько комплексных задач по теме продаж, маркетинга, финансов и аналитике в ритейле. В финале вы получите рекомендации по составлению резюме и представление о том, как развиваться аналитику;
- Экспертный уровень и выбор специализации (продуктовая аналитика, маркетинговая аналитика или BI-аналитика);
- Сдача итоговых проектов по введению в Data Science и выбранной специализации;
- Бонусные курсы по Git и карьерному треку для разработчиков.
Карьерный центр Skillbox также оказывает поддержку студентам в ходе обучения и помогает с трудоустройством. Кроме того, есть возможность отсрочки с платой за обучение на полгода.
2. Яндекс.Практикум. Курс «Аналитик данных»
Стоимость: от 14 000 ₽/месяц
Срок обучения: от 6 месяцев
Документ: Диплом о профессиональной переподготовке
Курс по аналитике данных от учебного центра Яндекса, где вы сможете освоить: SQL, Python, Tableau, А/В-тестирование, соберете портфолио из 13 аналитических проектов, а также получите помощь с трудоустройством. Большую часть курса занимает практика и решение реальных задач, с которыми сталкивается аналитик данных в своей работе.
Плюс курса в том, что вводная часть курса бесплатна. Далее оплатить учебу можно в рассрочку. Предусмотрено также три варианта тарифов: полугодичный с интенсивной учебой, 12-месячный (более дорогой, но комфортный по нагрузке) и буткемп (интенсив на 4 месяца с полным погружением в тему). Также есть возможность взять академический отпуск и перенести обучение.
3. Skypro. Курс «Аналитик данных: новая работа через 5,5 месяцев»
Стоимость: от 4711 ₽/месяц
Срок обучения: 714 академических часов (15 часов в неделю)
Документ: Диплом о профессиональной переподготовке
Универсальный курс для аналитиков данных, который позволит работать в IT-индустрии, финансовой, экономической сфере и маркетинге. Освоить курс можно с нуля, без предварительной подготовки и опыта в Data Science или программировании.
В общей сложности вам предстоит сдать и защитить 3 проекта для дипломной работы, которые впоследствии станут основой портфолио. В учебной программе:
- Основы бизнес-аналитики и прогнозирования;
- Базы данных SQL;
- Основы Python для аналитиков;
- Многофакторные A/B-тесты и параметрические гипотезы в Python и другие темы.
Также учебный центр помогает выпускникам со стажировками и поиском мест для трудоустройства — эти пункты прописаны в договоре. Предусмотрены три учебных тарифа: более дорогие предусматривают персонализированный подход к обучению, а также индивидуальные встречи с наставником, карьерные консультации и другие бонусы.
4. SF Education. Курс «Аналитик данных»
Стоимость: 2 888 ₽/месяц
Срок обучения: 5 месяцев
Документ: Диплом о профессиональной переподготовке
Полный курс для аналитиков данных, ориентированный на новичков. Вы сможете освоить с нуля профессию Data Analyst, научитесь пользоваться Python, SQL и другими инструментами для бизнеса, проводить качественную исследовательскую работу и выдвигать обоснованные гипотезы для заказчиков (банков, консалтинговых, страховых и инвестиционных компаний, промышленных предприятий).
Курс подойдет разработчикам, а также руководителям структурных подразделений компаний или владельцам бизнеса, которые желают научиться самостоятельно оценивать и развивать свой продукт, грамотно определять тенденции на рынке и находить точки роста для развития бизнеса.
Формат обучения подразумевает: вебинары, онлайн-лекции с заданиями, практика на реальных проектах от партнеров учебного центра, а также сквозной проект (дипломная работа), который станет основой портфолио. Также доступен круглосуточный чат с преподавателями и техническая поддержка.
Также учебный центр помогает составить резюме, подготовиться к интервью на собеседовании или устроиться на стажировку в ведущие компании РФ.
Выбирайте любой курс или профессию и получите полный доступ на 3 дня ко всему контенту, а не к отдельной части. Так вы лучше поймете, подойдет ли вам курс.
5. Нетология. Курс «Аналитик данных»
Стоимость: 4 947 ₽/месяц
Срок обучения: 10 месяцев
Документ: Диплом о профессиональной переподготовке
Курс для универсальных дата-аналитиков, которые желают освоить с нуля новую профессию. Также подойдет маркетологам, IT-разработчикам и другим специалистам из смежных сфер.
В программе обучения 5 практических проектов для портфолио:
- Разработка систем учета и планирования с использованием возможностей Python, SQL и инструментов Google;
- Построение системы метрик для стартапа или дашборда — интерактивной панели с визуальными данными и графиками;
- Построение базы данных для анализа авиаперелетов и их оптимизации;
- Создание рекомендательной системы для онлайн-кинотеатра на основе анализа фильмов и предпочтений аудитории;
- Расчет статистики по показателям эффективности работы сотрудников и их удовлетворенности работой и другие темы на выбор.
Обучающая программа включает в себя 128 часов теории и 256 часов практики:
- Вебинары с экспертами в прямом эфире;
- Лекции;
- Практические задания;
- Методические материалы (записи вебинаров, видеолекций, презентаций, статьи, тестовые задания и т.д.).
Также учебный центр осуществляет поддержку при трудоустройстве и поиске будущего работодателя, помогает с составлением резюме и подготовкой к интервью на собеседовании.
Уровень зарплат аналитиков данных в 2024 году
Мы уже упоминали, что спрос на таких специалистов растет постоянно, а из-за нехватки кадров даже начинающему специалисту готовы платить приличные деньги.
Если смотреть на выдачу HeadHunter, то средняя зарплата аналитиков данных на 2024 год колеблется в районе 140–150 тысяч рублей.
Плюсы и минусы профессии аналитика данных
| Плюсы | Минусы |
| Высокая зарплата | Монотонность |
| Востребованность | Высокая ответственность перед клиентами и начальством |
| Возможность обучиться на курсах | Узкая зона ответственности |