Навыки аналитика данных:
что нужно знать и уметь в 2025 году
Хотите стать востребованным аналитиком в 2025 году? Тогда вам нужно не просто уметь работать с данными, но и понимать, как извлекать из них ценную информацию, убеждать других в своих выводах и находить нестандартные решения.
Технические скиллы — это только часть успеха! В этой статье разберём, какие навыки нужны аналитикам будущего и как их прокачать, чтобы не только найти хорошую работу, но и уверенно расти в профессии.
Технические скиллы — это только часть успеха! В этой статье разберём, какие навыки нужны аналитикам будущего и как их прокачать, чтобы не только найти хорошую работу, но и уверенно расти в профессии.
На сайте используются файлы cookie, оставаясь на сайте вы принимаете политику конфиденциальности
Интересуетесь анализом данных?
На самом комплексном «Аналитик PRO от Changellenge >> Education вы сможете освоить ключевые навыки дата-аналитика, бизнес-аналитика и финасового аналитика всего за 12 месяцев и соберете портфолио из нескольких проектов!
Ключевые технические навыки
Аналитик данных — это специалист, который помогает бизнесу принимать решения на основе фактов. А для этого важно уметь не только собирать и обрабатывать данные, но и анализировать их, выявлять закономерности и презентовать результаты.
Программирование и работа с базами данных
В 2025 году сложно обойтись без SQL и Python. Эти языки — основа для работы с данными:
Дополнительно можно изучить:
- SQL (Structured Query Language) помогает извлекать, фильтровать и агрегировать данные из баз.
- Python используется для анализа данных, машинного обучения и автоматизации процессов.
Дополнительно можно изучить:
- R (может быть заменой Python, но все же он используется реже и в основном в академической среде).
- VBA (может быть полезен в компаниях, где опираются на продукты Microsoft).
-
Мнение эксперта Changellenge >> Education, Product Analyst в DOTBAKE (разработка мобильных приложений и игр для детей) Никаса Беглярова:
«При выборе между Python и R стоит учитывать специфику проектов и используемый стек в компании. Python чаще востребован в продакшене и автоматизации, а R силён в академической среде и статистическом моделировании».
Инструменты для анализа данных
Помимо языков программирования, аналитики должны уверенно владеть инструментами:
Визуализация данных
Аналитик, который умеет красиво и понятно подать информацию, всегда будет на шаг впереди. Важно не просто строить графики, а делать их логичными, понятными и полезными.
В этом помогают Tableau, Power BI и Python-библиотеки (Matplotlib, Seaborn).
Помимо языков программирования, аналитики должны уверенно владеть инструментами:
- Excel — всё ещё классика, особенно в финансовых расчётах.
- BI-системы (Tableau, Power BI, Looker, Datalens, Redash, Metabase) — для создания интерактивных дашбордов и удобного представления данных.
- Google Analytics, Яндекс.Метрика — важны для маркетинговых аналитиков.
Визуализация данных
Аналитик, который умеет красиво и понятно подать информацию, всегда будет на шаг впереди. Важно не просто строить графики, а делать их логичными, понятными и полезными.
В этом помогают Tableau, Power BI и Python-библиотеки (Matplotlib, Seaborn).
Мнение эксперта Changellenge >> Education, Product Analyst в DOTBAKE Никаса Беглярова:
«Освоение BI-инструментов — один из самых быстрых способов повысить свою конкурентоспособность. Если вы умеете быстро „накручивать“ визуализации в Tableau или Power BI и при этом правильно подбирать ключевые метрики, вы сможете формировать отчёты, которые понятны не только специалистам, но и топ-менеджменту».
Статистика и основы машинного обучения
Статистика — это базовый навык аналитика. Понимание вероятностей, корреляций и проверка гипотез помогают делать корректные выводы и избегать ошибок. Без этого нельзя уверенно работать с данными и принимать обоснованные решения.
Машинное обучение — полезное дополнение. Оно не входит в обязательный набор аналитика, но открывает двери в Data Science. Если планируете расти в этом направлении, стоит изучить основы и попробовать применять алгоритмы в своей работе.
Чтобы упростить разбор формул, мы подготовили шпаргалку с 15-ю ключевыми математическими формулами для аналитиков — скачать можно по ссылке.
Важно не просто работать с цифрами, а понимать, что они значат и как их интерпретировать. Это отличает сильного аналитика от обычного исполнителя.
Машинное обучение — полезное дополнение. Оно не входит в обязательный набор аналитика, но открывает двери в Data Science. Если планируете расти в этом направлении, стоит изучить основы и попробовать применять алгоритмы в своей работе.
Чтобы упростить разбор формул, мы подготовили шпаргалку с 15-ю ключевыми математическими формулами для аналитиков — скачать можно по ссылке.
Важно не просто работать с цифрами, а понимать, что они значат и как их интерпретировать. Это отличает сильного аналитика от обычного исполнителя.
Софт-скиллы
Данные — это круто, но без умения общаться и работать в команде стать успешным аналитиком не получится.
Аналитическое мышление
Любая цифра в отчёте — это не просто число, а показатель, который нужно интерпретировать.
Хороший аналитик умеет задавать правильные вопросы:
«Почему это произошло?»
«Как это влияет на бизнес?»
«Что можно сделать, чтобы улучшить ситуацию?»
Хороший аналитик умеет задавать правильные вопросы:
«Почему это произошло?»
«Как это влияет на бизнес?»
«Что можно сделать, чтобы улучшить ситуацию?»
-
Мнение эксперта Changellenge >> Education, Product Analyst в DOTBAKE Никаса Беглярова:
«Важно регулярно проводить ревизию метрик: возможно, какие-то показатели потеряли актуальность или же вы приобрели новые данные, которые имеют большее значение для проекта. Не бойтесь пересматривать привычные дашборды, чтобы находить более релевантные инсайты».
Коммуникационные навыки и работа в команде
Аналитик должен уметь объяснять сложные вещи простыми словами. Как сказать маркетологу, что его рекламная кампания провалилась? Как объяснить директору, что внедрение новой системы аналитики окупится через полгода?
Аналитики взаимодействуют с разными специалистами: разработчиками, маркетологами, финансистами. Умение находить общий язык и договариваться делает работу эффективнее. А еще важно стремиться к проактивному взаимодействию с руководством.
Аналитики взаимодействуют с разными специалистами: разработчиками, маркетологами, финансистами. Умение находить общий язык и договариваться делает работу эффективнее. А еще важно стремиться к проактивному взаимодействию с руководством.
Вот что об этом думает амбассадор Changellenge в 2019-2020 гг., Анна Введенская:
«Пока вы не проявите себя перед начальством, оно не будет видеть смысла к вам прислушиваться, следовательно, давать нечеткие, а порой и абсурдные, на ваш взгляд, задачи. Но если вы обратите на себя внимание, то с каждым разом доверие к вашим компетенциям будет расти, и в конце концов вы облегчите себе работу. Несмотря на это у аналитика все еще есть вариант сидеть, отгородившись ото всех, и просто выполнять то, что скажут. „Рай для интроверта“ может случиться на этой позиции, но перспективен ли он?»
Постоянное обучение и развитие
Мир аналитики меняется, и чтобы оставаться востребованным, нужно постоянно учиться.
Следование трендам
2025 год принесёт новые инструменты, методы анализа и подходы к обработке данных. Например, сейчас активно развиваются автоматизированная аналитика, искусственный интеллект и self-service BI.
Следить за трендами — значит оставаться конкурентоспособным.
Следить за трендами — значит оставаться конкурентоспособным.
Обучение новым навыкам
Новые инструменты появляются постоянно. Если сегодня вам хватает Excel и SQL, завтра может понадобиться Python или R.
Готовность осваивать новое — одно из ключевых качеств успешного аналитика.
Готовность осваивать новое — одно из ключевых качеств успешного аналитика.
Сертификация и курсы
Прохождение курсов и сертификация помогают подтвердить навыки и выделиться среди других кандидатов.
Вот реальный кейс от эксперта Changellenge >> Education, Product Analyst в DOTBAKE Никаса Беглярова:
-
«Как BI-инструменты спасли маркетинговую кампанию»
Одна крупная сеть розничных магазинов столкнулась с падением выручки во время рекламной кампании, хотя по всем прогнозам показатели должны были расти. Аналитик, используя только что изученный Tableau, сопоставил данные о продажах с погодными условиями и демографическими данными клиентов. В результате выяснилось, что основная целевая аудитория кампании обычно совершает покупки офлайн и очень сильно зависит от погодных факторов (сильные снегопады, резкое похолодание).
Одна крупная сеть розничных магазинов столкнулась с падением выручки во время рекламной кампании, хотя по всем прогнозам показатели должны были расти. Аналитик, используя только что изученный Tableau, сопоставил данные о продажах с погодными условиями и демографическими данными клиентов. В результате выяснилось, что основная целевая аудитория кампании обычно совершает покупки офлайн и очень сильно зависит от погодных факторов (сильные снегопады, резкое похолодание).
- Что было сделано: компания перераспределила рекламный бюджет на онлайн-каналы и ввела доставку товаров через партнёров.
- Результат: за два месяца продажи выросли на 15%, а затраты на рекламу удалось сократить на 10%, поскольку часть офлайн-активностей признали неэффективными.
-
Учиться аналитике можно на курсах-профессиях Changellenge >> Education
Мы предлагаем обучение трём направлениям аналитике: аналитик данных, бизнес-аналитик и финансовый аналитик, а также предлагаем уникальную возможность стать профи во всех сферах, выучившись на программе Аналитик PRO.
Мы предлагаем обучение трём направлениям аналитике: аналитик данных, бизнес-аналитик и финансовый аналитик, а также предлагаем уникальную возможность стать профи во всех сферах, выучившись на программе Аналитик PRO.
Вывод
Быть аналитиком — значит постоянно учиться, анализировать и адаптироваться к изменениям. Технические знания, аналитическое мышление и хорошие софт-скиллы делают специалиста востребованным на рынке.
Если вы хотите стать успешным аналитиком в 2025 году, развивайтесь во всех этих направлениях — и перед вами откроются отличные карьерные перспективы!
Если вы хотите стать успешным аналитиком в 2025 году, развивайтесь во всех этих направлениях — и перед вами откроются отличные карьерные перспективы!
Не бойтесь экспериментировать с новыми инструментами и подходами.
Иногда небольшое изменение в визуализации или методе обработки данных способно дать компании серьёзное конкурентное преимущество!
Иногда небольшое изменение в визуализации или методе обработки данных способно дать компании серьёзное конкурентное преимущество!
Статью подготовила:
Завадская Юлия
Changellenge >> Education
Методист
Получите новую высокооплачиваемую профессию
На курсе «Аналитик данных» от Changellenge >> Education вы освоите ключевые навыки дата-аналитика и получите реальный опыт решения практических задач и бизнес-кейсов за 8 месяцев