Среди требований к аналитикам и разработчикам всё чаще мелькает пункт «Владение R». Под этим загадочным термином кроется ничто иное как язык программирования R и среда R Studio, разработанная специально для статистического анализа.
На самом деле отдельной профессии «Разработчик R» не существует. Знание этого языка — скорее полезная опция для интернет-маркетологов и программистов.
Designed by tonodiaz/freepik
Таким образом, R-разработчики и аналитики — это специалисты, которые занимаются сбором автоматизированным сбором данных, их интерпретацией и отчетностью. Язык становится все более востребованным в сфере Data Science и статистическом анализе.
В чем заключается задача R-разработчика? Она зависит от того, в какой именно сфере он трудится. Чаще всего аналитики данных оказывают консалтинговые услуги, помогая клиентам с планированием бизнес-процессов и отслеживанием эффективности компании.
К примеру, знание R приветствуется в сфере продуктовой аналитики, где требуется спланировать или скорректировать механизм продвижения товара/услуги. А для этого нужно владеть инструментами. Популярным средством является Python, но и R всё чаще и чаще фигурирует в качестве обязательной опции.
Чем занимаются R-разработчики и аналитики на примере одной из вакансий на hh.ru:
Проводят интервью с потенциальными заказчиками;
Создают инструменты для план-факторного анализа при помощи среды R Studio;
Составляют и рассчитывают метрики для сравнительной оценки работы отделов продаж;
Развивают комплексную отчетность по различным этапам маркетинговых кампаний и работы предприятия;
Создают дашборды для маркетологов;
Составляют презентации.
Таким образом, работа R-аналитика строится на автоматизации процессов отчетности. Он помогает другим специалистам грамотнее выявлять закономерности и тенденции при продвижении продукта, делая стратегию продвижения более эффективной и качественной.
Требования, которые предъявляют работодатели к аналитикам данных, достаточно обширны:
Высшее техническое образование, связанное с финансами (бизнес-информатика, математика, финансовый анализ);
Владение SQL и умение работать с SQL-запросами;
Знание Git и GitHub;
Владение языком Python и стандартными библиотеками, либо владение R;
Владение одним из BI инструментов: Power BI, Qlik Sense, Tableau;
Опыт написания инструкций и технических документов;
Знания в области распределенного хранения данных и распределенных вычислений, опыт работы с распределенными системами (Hadoop, Azure);
Английский язык на уровне Intermediate, владение технической терминологией;
Уверенное владение Microsoft Excel.
Требования могут быть значительно шире, поскольку у каждой компании свои потребности в функционале работников. Однако, если соискатель владеет R, то от него ждут как минимум трех вещей:
Знание R (команды, переменные, функции и т.д.);
Умение визуализировать данные при помощи RStudio;
Владение библиотекой tidyverse;
Знание DataFrame.
Если говорить о Soft Skills аналитиков и разработчиков на R, то здесь однозначно важны умение мыслить системно и внимательность. Любая деталь или мелочь, которую специалист упустил из виду, может стоить компании прибыли. Соответственно, на такой позиции очень ценятся люди усидчивые и педантичные.
Прочие личностные качества:
Организованность;
Навыки тайм-менеджмента, особенно при работе в команде;
Навыки делового общения и переписки.
Среди аналитиков данных, которые занимаются практическими задачами, гораздо популярнее и востребованнее язык Python. Если взглянуть на вакансии в открытом доступе, то 2/3 будут содержать требование «знание Python и основных библиотек».
Designed by wayhomestudio/freepik
Это вполне объяснимо, поскольку Python действительно очень универсален для аналитики данных и содержит для этого много удобных инструментов.
Однако R тоже очень востребован для такой работы, более того — в 2020 году он стал одним из самых популярных языков программирования. Выбрать язык R советуют тем, кто хочет заниматься больше академической работой, изучать алгоритмы машинного обучения, а не обработкой больших данных.
Как уже было сказано, соискателю на эту должность нужно иметь высшее техническое образование и навыки математических вычислений. Их можно получить на соответствующих специальностях, среди которых наилучшим вариантом будут «Бизнес-информатика», либо «Прикладная информатика в экономике».
Что касается конкретно R, то здесь можно пойти двумя путями:
Изучить язык самостоятельно по самоучителям и онлайн-урокам в открытом доступе;
Записаться на онлайн-курсы по Data Science.
Второй вариант предпочтительнее, поскольку позволяет сразу же освоить новую и очень перспективную профессии. При этом многие IT-школы и образовательные организации, которые готовят по этому направлению, наиболее способным слушателям помогают со стажировкой или даже трудоустройством.
Впрочем, если вы уже работаете аналитиком, но не имеете опыта программирования на R, то лучше подобрать короткий курс именно по этому языку.
Если взглянуть на вакансии, то можно убедиться, что знание R фигурирует чаще всего в качестве опции, а не обязательного знания. Однако работодатели постоянно подчеркивают, что R — это хорошее преимущество на собеседовании. Так что подобрать себе хорошую вакансию для R-разработчика и аналитика будет гораздо проще.
Что касается уровня зарплаты, то здесь всё зависит от уровня реальных знаний и навыков. Вкратце, порядок сумм таков:
Опыт | Требования к стажу | Зарплата |
Junior | От 1 до 3 лет | до 70000 рублей в месяц |
Middle | От 3 до 6 лет | до 120000 рублей в месяц |
Senior | От 6 лет и выше | от 200000 рублей в месяц |
Плюсы:
Востребованность и популярность языка;
Возможность освоить на курсах;
Карьерный рост;
Высокая зарплата.
Минусы:
Требуется опыт при трудоустройстве;
Сидячая монотонная работа;
Высокая ответственность;
Требуется постоянное самообразование.
