Онлайн-курсы
~ 7 мин
27 янв 2025

Что должен знать и уметь аналитик данных

~ 7 мин
27 янв 2025

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.

Онлайн-курс Аналитик данных
Освоите аналитику данных за 4 месяца обучения. Интенсивный формат — живые онлайн-встречи, видеоматериалы, практические задания.
Узнать больше →

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. 

Онлайн-курс Аналитик данных
Освоите аналитику данных за 4 месяца обучения. Интенсивный формат — живые онлайн-встречи, видеоматериалы, практические задания.
Узнать больше →

Автор
Раздел
Поделиться публикацией
Смотрите также