Python – один из самых востребованных сегодня языков программирования. При этом разработчики быстро выяснили, что Python отлично подходит не только для создания программных продуктов, но и для анализа данных. Очень скоро появилась новая профессия – аналитик данных на Python.

Кто такой аналитик Python?

работа data-аналитиком Python

Как видим, анализ и обработка данных с помощью Python – весьма молодое явление. Этой профессии не обучают ни в одном учебном заведении, поэтому аналитики – это всегда люди с иным базовым образованием.

Логично, что перед тем, как стать аналитиком данных на Python, необходимо освоить этот язык программирования. По крайней мере специалисту требуется хорошо ориентироваться в библиотеках и уметь применять так называемые DataSet.

В целом задача аналитика данных на Python сводится к обработке и исследованию различной разрозненной информации. Конечная цель – выявить закономерности и облечь все эти сведения в доступные для понимания графики. Вообще для этого можно обойтись и обычной таблицей в Excel, однако, если требуется обработать большой массив данных, понадобится автоматизация процесса. И здесь нет ничего лучше программной среды.

Язык Python для этих целей выбирают, во-первых, из-за его популярности, во-вторых, из-за относительной простоты освоения и готовых библиотек, которые и являются средствами анализа.

Чем конкретно будет заниматься специалист, зависит от потребностей его компании. К примеру, крупному банку может понадобиться оценка кредитоспособности того или иного человека (так называемые скоринговые модели). Фирме, занимающейся оптовыми поставками, оценить и спрогнозировать нагрузку на call-центр, чтобы минимизировать издержки. Одним словом, задачи могут быть самыми разными. Но если обобщать, то типичные обязанности аналитика Python сводятся к нескольким вещам:
  1. настройка и автоматизация процесса обработки данных;

  2. работа с аналитическими библиотеками;

  3. визуализирование полученных данных;

  4. перепроверка информации;

  5. проведение рассылок через e-mail;

  6. тестирование.

Выполнять эти обязанности возможно, если знать:

  • аналитические библиотеки Pandas, NumPy, Matplotlib и Seaborn;

  • API Яндекс Метрика;

  • API Google Analytics;

  • API VK;

  • ETL на Python;

  • принципы машинного обучения;

  • методы статистического и математического анализа.

Впрочем, возня со статистическими таблицами и составление графиков – далеко не единственная обязанность аналитика Python. Помимо прочего он ещё и общается с непосредственным заказчиком, проводить презентации и т.д.

Курсы аналитика данных Python

аналитик данных на Python

Знать, как обращаться с Python, полезно любому аналитику, который занимается прогнозированием задач в бизнесе, составляет экономические прогнозы и в целом использует математическое моделирование. Для разработчиков знание Python – это первая ступенька к Data Scientist.

Однако осваивать эту перспективную и крайне востребованную профессию придется на курсах. Примерный объем, который дают онлайн-школы, – это от месяца до полугода. Целесообразно при этом изучать аналитику Python дистанционно.

Стандартный курс по аналитике данных на Python содержит следующие элементы:

  • изучение теоретического материала (в случае с дистанционным обучением – это различные видеоуроки, а также последующее обсуждение с педагогом);

  • выполнение домашней работы и, соответственно, работа над ошибками;

  • дипломная работа как реальный проект, который можно предоставить работодателю.

Однако надо понимать, что подобные курсы – это не полноценная замена высшему образованию. На них вас научат, как правильно обращаться с инструментарием – то есть программной средой Python для решения определенных задач.

Работа для аналитиков Python

Востребованность подобных специалистов в России пока не очень велика, но как показывают исследования, уже в ближайшем будущем профессия станет крайне популярной. Тем более, что сейчас из-за малого количества хороших аналитиков предложения по зарплате весьма высоки.

Стандартный оклад аналитика данных на Python составляет около 80 000 рублей. Если же речь идет о специалисте со значительной практикой и опытом успешных проектов, то уровень его дохода может составлять 140 000 – 150 000 рублей.

Плюсы и минусы профессии аналитик данных на Python

К числу положительных моментов данной специальности стоит отнести:

  • актуальность;

  • востребованность;

  • перспективность;

  • карьерный рост;

  • возможность работать удаленно;

  • достаточно быстрый процесс обучения;

  • высокий уровень заработной платы.

А минусами специальности можно считать следующее:

  • малая востребованность на рынке труда;

  • часто неопределенный круг задач;

  • требуется непрерывное самообучение.

Новый комментарий