Чем занимается аналитик данных и как им стать

Designed by pressfoto/freepik

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.

Кто такой аналитик данных

Designed by pressfoto/freepik

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.

Чем конкретно занимается аналитик данных

Проводит консультации с заказчиком. Если он работает в штате компании, то регулярно проводит встречи с менеджерами и собирает данные о проблемных местах;

1. Прогоняет данные через специальные программы;

2. Составляет гипотезы, помогающие улучшить искомые показатели;

3. Структурирует информацию и делает выборку;

4. Находит закономерности;

5. Готовит отчеты с наглядной графикой и сведениями;

6. Дает советы по улучшению и оптимизации бизнес-процессов.

В чем отличие аналитика данных от Data Scientist

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.

У аналитика своя задача: получить нужную ему информацию и перевести её на понятный для клиента язык. Data Scientist нужен, чтобы её добыть разными программными методами.

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:

1. Скрупулезность, внимание к деталям и педантичность;

2. Прагматизм;

3. Стремление непрерывно учиться и вникать в незнакомые сферы деятельности;

4. 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:

1. Написание и оптимизация запросов в реляционных SQL;

2. Работа с системами визуализации данных, таких как Power BI, Qlik, Tableau;

3. Работа с таблицами, такими как Excel;

4. Знание гибких методик разработки продуктов (например, Agile);

5. Математические вычисления (статистика и теория вероятностей, математический анализ, линейная алгебра).

Как выучиться на аналитика данных

Designed by pressfoto/freepik

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.

Возможные направления:

1. Прикладная математика;

2. Математическое и компьютерное моделирование;

3. Математическое моделирование и вычислительная математика;

4. Прикладная информатика;

5. Бизнес-аналитика и прогнозирование.

Альтернативный вариант – окончить курсы Python-разработчиков, поскольку этот язык наиболее пригоден для аналитики.

Онлайн-курсы для аналитиков данных с нуля

Но самый оптимальный вариант: выбрать уже готовый курс для аналитиков данных, коих много в интернете. Они структурированы таким образом, что дают много практики и даже помогают наработать небольшое портфолио.

Ещё лучше, если курсы будет проводить крупная IT-компания вроде Яндекса: наиболее отличившихся забирают на стажировку и трудоустраивают.

Уровень зарплат аналитиков данных в 2022 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 2022 год колеблется в районе 140–150 тысяч рублей.

Плюсы и минусы профессии аналитика данных

Плюсы:

• Высокая зарплата;

• Востребованность;

• Возможность обучиться на курсах.

Минусы:

• Монотонность;

• Высокая ответственность перед клиентами и начальством;

• Узкая зона ответственности.