Что должен знать и уметь аналитик данных
Чтобы компании прийти к кратному росту выручки, ей нужно предсказывать поведение клиентов или решать, какой продукт выпустить на рынок. Именно для этих целей бизнес нанимает аналитика данных. Это человек, который превращает цифры в решения, а данные — в стратегию. В материале разбираем, кто такой аналитик данных простыми словами и почему профессия так востребована.
Оглавление:
Кто такой аналитик данных
Аналитик данных — это специалист, который работает с большими объемами информации, чтобы находить закономерности, выявлять проблемы и предлагать решения. Он отвечает за интерпретацию данных, формирование отчетов и помогает бизнесу принимать осознанные решения.
Простыми словами, это человек, который берет сырые данные, обрабатывает их и превращает в понятные выводы.
Что должен уметь аналитик данных
Вот навыки, которые чаще всего упоминают и оценивают на интервью начинающих аналитиков:
-
Программирование на Python, SQL, R;
-
Работа с базами данных;
-
Знание статистики и математики для работы с гипотезами;
-
Создание отчетов и дашбордов в Tableau, Power BI;
-
Понимание бизнес-процессов;
-
Формирование гипотез;
-
Проведение A/B-тестирований.
В начале карьеры аналитику данных достаточно овладеть навыками на базовом уровне. Но постепенно нужно будет углубляться в сферу, осваивать новые инструменты и прокачивать софт-скиллы.
Какими инструментами пользуется
Вот основные:
-
Python — для обработки данных и автоматизации задач;
-
SQL — для работы с базами данных;
-
Pandas — для работы с большими данными;
-
Excel — для простого анализа и создания отчетов;
-
Tableau или Power BI — для визуализации данных;
-
Google Analytics — для анализа поведения пользователей.
Эти инструменты помогают аналитикам находить инсайты и давать бизнесу четкие рекомендации.
Какие задачи ежедневно решает
Из основного:
-
Собирает данные из разных источников;
-
Очищает данные от ошибок и дубликатов;
-
Анализирует информацию с помощью математических моделей;
-
Формирует гипотезы и проводит A/B-тесты;
-
Строит отчеты и графики;
-
Обсуждает результаты с командой и предлагает решения.
Конкретные задачи и их специфика зависят от компании и сферы в целом. Например, аналитики в маркетинге изучают поведение потребителей, в IT – фокусируются на работе с логами и оптимизации процессов, а в ритейле – на анализе продаж и прогнозировании спроса.
Личные качества, нужные для работы
Суть работы аналитиком данных не только в том, чтобы собрать и проанализировать данные. Результаты нужно будет доносить до команды и руководителей, которые не всегда в курсе всех технических деталей. Выстраивать прозрачную коммуникацию не равно много говорить. Нужно научиться аргументировать решения, договариваться, презентовать результаты.
Кроме коммуникации, аналитику данных нужны:
-
Критическое мышление, чтобы правильно читать данные;
-
Ответственность за решения, с которыми аналитик приходят к команде;
-
Проактивность, чтобы не просто обозначить проблему, но и предложить решение;
-
Гибкость, чтобы быстро адаптироваться под меняющиеся процессы, при этом сохранять эмоциональную устойчивость.
Плюсы и минусы профессии
В любой профессии есть плюсы и минусы. Главное — чтобы работа совпадала с вашими ценностями и интересами, тогда даже сложности будут восприниматься как часть пути, а не повод всё бросить.
Плюсы:
-
Высокий спрос на рынке;
-
Возможность удаленной работы;
-
Интересные задачи и рост.
Минусы:
-
Рутинная работа с данными;
-
Постоянное обучение новым инструментам;
-
Высокая ответственность за ошибки.
Сколько зарабатывает аналитик данных
По данным HeadHunter, средняя зарплата аналитика данных — 140 000 рублей.
-
Джун получает от 80 000 до 120 000 рублей;
-
Мидл 120 000 до 160 000 рублей;
-
Сениор 200 000 рублей и выше.
Это лишь примерный разброс, зарплата сильно зависит от региона, компании и навыков специалиста.
Карьерный путь и советы для роста
Профессия аналитика данных делится на несколько уровней:
-
Junior Analyst: Начинающий специалист, который учится на практике, выполняет простые задачи и набирается опыта;
-
Middle Analyst: Берёт на себя больше ответственности, решает сложные задачи, работает с крупными проектами и общается с клиентами;
-
Senior Product Analyst: Эксперт с глубоким пониманием бизнес-процессов, способный руководить командой, помогать новичкам и влиять на стратегические решения.
Переход из одного грейда в другой зависит от собственных решений — учиться или нет, браться за новые проекты или сидеть на одном месте, запрашивать обратную связь или гнуть свою линию. Поэтому:
-
Изучайте бизнес-процессы и экономику, чтобы лучше понимать, как данные влияют на принятие решений;
-
Развивайте навыки визуализации данных, чтобы эффективно представлять результаты анализа;
-
Освойте работу с большими данными и аналитическими инструментами;
-
Общайтесь с коллегами, обменивайтесь опытом и учитесь у экспертов;
-
Участвуйте в митапах, конференциях и вебинарах по аналитике данных.
Как стать аналитиком данных
Сделать первый шаг в новую карьеру можно у нас на курсе. Вместе с личным наставником изучите все, что нужно аналитику данных — от основ Python до анализа бизнес-показателей и работы с данными. В конце обучения поможем сделать резюме, подготовиться к собеседованию и найти работу.