Профессия аналитик данных

Интересуетесь анализом данных?

На курсе «Аналитик данных» от школы аналитики Changellenge >> Education вы сможете освоить ключевые навыки дата-аналитика и подготовиться к старту в этой профессии за 8 месяцев

В современном мире много неструктурированных данных, которые сами по себе бесполезны. Аналитики делают их пригодными для изучения и полезными для бизнеса. Это похоже на работу химиков с рудами: химические элементы повсеместны, но в их природной форме они часто не пригодны для использования. Химики разрабатывают методы извлечения элементов из руды, обогащают их и создают полезные соединения, превращая их в ценные материалы. Аналитики данных, как и химики, извлекают полезную информацию из «шумного» массива данных, создавая ценные инсайты для бизнеса. Согласно исследованию компании IDC, в 2020 году объем данных в мире достиг 59 зеттабайт. Это равно объёму, который могли бы занять 59 миллиардов жестких дисков ёмкостью по одному терабайту каждый. Ожидается, что к 2025 году этот показатель вырастет до 175 зеттабайт. В таких условиях роль аналитиков данных становится критически важной для успешного функционирования компаний.

Согласно исследованию McKinsey, интеграция аналитики в процесс принятия решений помогает лучше понимать клиентов, оптимизировать цепочки поставок и делать маркетинг более эффективным. Компании, которые активно применяют аналитику данных, улучшают свои бизнес-показатели на 5−6% каждый год.

Задачи аналитика данных могут быть очень разнообразными. Основные обязанности включают:

• Сбор данных: аналитики используют различные источники для сбора данных, будь то внутренние системы компании, внешние базы данных или публичные источники.
• Обработка данных: после сбора данные нужно очистить и подготовить для анализа. Это включает, например, удаление дубликатов, заполнение пропусков и приведение данных к единому формату.
• Исследование данных: аналитики применяют различные методы анализа, включая статистические модели и машинное обучение, чтобы выявить зависимости и связи, проверить гипотезы.
• Интерпретация данных: Важно не только провести анализ, но и правильно интерпретировать результаты, чтобы они были понятны и полезны для бизнеса.
• Создание отчетов и визуализаций: Чтобы донести свои выводы до руководства и других заинтересованных сторон, аналитики создают подробные отчеты и наглядные визуализации.

История от Елизаветы Огинской, аналитика данных в EcommerceDB (Statista) и эксперта программ школы аналитики Changellenge >> Education:

Начиная университета, моя карьера строилась вокруг работы с информацией. Я работала в финансовом консалтинге, затем писала бизнес-кейсы, проводила маркетинговые исследования, занималась продуктовой аналитикой. Сейчас фокусируюсь на анализе данных в eCommerce: мы собираем самую большую в мире базу данных об интернет-магазинах и маркетплейсах, изучаем, как устроена их экономика.

Для успешной карьеры аналитика данных необходимы как "твердые" навыки, так и "мягкие" навыки. "Твердые" навыки — это конкретные технические навыки, которые можно проверить и измерить (например, программирование), а "мягкие" навыки — это социальные навыки, уровень которых сложнее измерить (например, эффективная коммуникация).

Комментарий Валентина Борисова, Старшего аналитика (Senior) данных (Ozon Tech) и эксперта программ школы аналитики Changellenge >> Education:

В своей работе как аналитику, в первую очередь мне пригодился SQL. Я много работал с базами Clickhouse, Vertica и Postgres¹. Для работы с данными я использую Python, а для визуализации строю графики в Grafana и с недавнего времени в Superset².

¹ Три вида системы управления базами данных (СУБД). Для работы с СУБД аналитики используют SQL.

² BI-инструменты.

Комментарий от Елизаветы Огинской, дата-аналитика в EcommerceDB (Statista) и эксперта программ школы аналитики Changellenge >> Education:

Если бы мне сейчас надо было заново пройти путь в аналитике с нуля, я бы начала с Excel. Это мой любимый инструмент": его гибкости хватает для быстрого решения 80% рутинных задач с небольшими объемами данных, особенно если вы знакомы с Power Query¹. Следующий логичный шаг — освоение SQL. Он прост в изучении и позволяет работать с таблицами в миллионы строк. Затем идет Python с его библиотеками для решения более специфических задач. Большое подспорье на пути — искусственный интеллект, т.к. с ним все эти вещи учатся в разы быстрее. Это «джентльменский набор». Остальные инструменты будут зависеть от того, где конкретно вы работаете. Вообще, аналитика данных — очень широкая область, и самое важное в ней — это готовность учиться новому, пробовать новые инструменты и подходы

¹ Инструмент в Excel для объединения данных из разных источников.

Аналитик данных — это одна из самых высокооплачиваемых профессий на рынке. Зарплата зависит от уровня опыта, навыков и региона. В среднем, на старте аналитик данных может рассчитывать на зарплату до 100 тысяч рублей в месяц. С опытом и развитием навыков доход может значительно возрасти, аналитики Среднего уровня (Middle) зарабатывают в среднем 200 тысяч рублей, Старшего уровня (Senior) — 300 тысяч. На карьерных сайтах регулярно размещаются вакансии для аналитиков данных с хорошими условиями работы и социальными пакетами. По данным портала Habr Career, средняя зарплата аналитика данных в России составляет около 120 тысяч рублей в месяц.

Путь к профессии аналитика данных может начинаться с нуля. Вот несколько советов, которые помогут вам стать успешным специалистом:

1. Начните с оценки своих уже имеющихся навыков аналитика. Например, если у вас есть опыт в маркетинге, попробуйте использовать данные для анализа эффективности клиентских кампаний, чтобы улучшить их результаты. Это первый шаг к тому, чтобы начать работать как аналитик уже сейчас.

2. Если у вас нет образования в таких областях, как экономика, математика или информатика, подумайте о прохождении программ дополнительного профессионального образования (ДПО) в области аналитики данных. Это поможет вам получить необходимые теоретические знания.

3. Заведите пет-проект ("pet project"), чтобы применить свои знания на практике. Пет-проект ("Pet project") — это небольшой проект, основанный на ваших личных интересах, который позволяет исследовать данные и развивать практические навыки. Например, вы можете анализировать данные онлайн-магазина вашего друга или статистику игр вашей любимой спортивной команды. Также рассмотрите возможность стажировки или выполнения чисто аналитических задач на текущей работе, чтобы получить реальный коммерческий опыт.

4. Присоединяйтесь к профессиональным сообществам, например, в Telegram. Это отличная возможность для обмена опытом, поиска наставников и поддержки на начальном этапе вашей карьеры.

5. Подготовьтесь к процессу трудоустройства. Упакуйте свой опыт так, чтобы он демонстрировал ваши аналитические навыки. Также важно выполнять тренировочные задания, даже если они не всегда точно совпадают с теми, что будут на работе. Это поможет вам успешно пройти отбор и начать карьеру в аналитике данных.

История от эксперта Валентина Борисова, Старший дата-аналитик (Senior Data Analyst) (Ozon Tech):

Несмотря на то что по образованию я математик, в мир анализа данных я пришёл через самообучение и онлайн-курсы. Попав на стажировку в крупную компанию, я познакомился с множеством инструментов и новых для себя подходов. А спустя пару лет дорос до старшего уровня (Senior) и, влюбившись в техническую сторону работы с данными, перешёл из анализа данных в инженерию.

Согласно исследованию Bureau of Labor Statistics, спрос на специалистов по аналитике данных вырастет на 25% в течение ближайших 10 лет.

Профессия аналитика данных открывает двери во множество сфер, от здравоохранения и финансов до маркетинга и технологий, благодаря универсальности и применимости аналитических навыков. Она привлекает тех, кто любит структурировать и систематизировать информацию, а также тех, кто готов постоянно учиться и осваивать новые технологии и методы. Начав с нуля и постепенно развивая свои навыки, вы сможете стать востребованным специалистом и построить успешную карьеру, внося значительный вклад в развитие бизнеса и принимая обоснованные решения на основе данных.

Школа аналитики Changellenge >> Education

Методист

На курсе «Аналитик данных» от школы аналитики Changellenge >> Education вы освоите ключевые навыки дата-аналитика и получите реальный опыт решения практических задач и бизнес-кейсов за 8 месяцев