Кто такой аналитик данных, как им стать и где учиться на профессию

Количество генерируемых данных растет с каждым годом. Согласно прогнозам, объемы хранимой информации через четыре года достигнут миллиарда гигабайт. Для управления ею требуются аналитики данных, которые считаются самыми востребованными на рынке труда. При этом профессия очень ответственная. Исследования специалиста помогут на старте и конечном этапе внедрения продукта.

Кто такой аналитик данных

Аналитик данных, или Data Analyst – специалист, занимающийся сбором, обработкой, изучением и интерпретацией данных. Он помогает руководителю в принятии стратегических решений, менеджменте. Основная сфера деятельности – компании с Data-driven подходом. Концепция подобных организаций заключается в принятии решений на основании проведенных данных.

Для продукта с любой аудиторией проводится аналитика данных. Это могут быть банки, игры, консалтинговые услуги. То есть там, где присутствует необходимость сохранения данных о товаре и поведенческих факторах пользователя.

Специалист является важным участником бизнеса, гарантирующим уверенность в принятом решении. Ведь создание продукта требует финансовых расходов, а ошибки влияют не только на рентабельность, но и на репутацию фирмы. Для проверки реакции клиентов на новинку, проводится А/В тестирование и строятся различные модели.

 

Задачи аналитика данных – чем занимается

Профессия аналитик данных требует знания не только математики и программирования, но и понимания бизнес-процессов. Специалист знакомится с продуктом и решает, как на нем лучше заработать производителю.

Важен первостепенный вопрос, перед тем как приступить к работе: в чем заключается задача бизнеса? Конечно, программные инструменты важны для анализа данных, но не стоит забывать о конфликтных ситуациях и об эмоциональной составляющей. Недостаточно простого изучения программ, нужен критический подход.

В ходе работы специалист выполняет следующие задачи:

• сбор и предварительная обработка, выгрузка данных;
• осуществление расчета определенной метрики;
• проведение А/В тестирования, различных исследований;
• просчет более выгодного варианта, визуализация данных;
• выявление покупательского спроса в конкретный период времени.

Статистика необходима для подготовки вывода по тем или иным вопросам. Data analysis же подразумевает разностороннее исследование темы, сравнение решений, поиск аномалий или инсайтов, сопоставление событий по различным параметрам. Аналитики исследуют как внутренние, так и внешние процессы компании, отслеживая социально значимые тренды.

Какие навыки необходимы

Вне зависимости от направления деятельности, аналитик данных должен обладать:

• Системным мышлением и логикой. Подразумевается анализ, синтез, сравнение, подготовка выводов.
• Коммуникативными навыками. По долгу службы ему придется общаться с представителями бизнеса, бухгалтерии, информационных технологий и т.д.
• Терпением. Оно понадобится при многократном пересмотре концепции и расчетов.
• Прагматичностью. Концентрация внимания на основных показателях и данных.

В профессии нужно быть внимательным к деталям, обладать рациональным скептицизмом. Все результаты тщательно проверяются и обосновываются. Специалист должен проанализировать все аспекты перед запуском продукта. Data analysis требует аналитического склада ума, многозадачности и ответственности.

Какие знания нужны

Хороший аналитик данных стремится обучиться новому: программам, инструментам, методикам. Относительно знания английского языка, здесь все индивидуально. Во многих компаниях приветствуется владение иностранным языком, а в некоторых это обязательное условие. К тому же у аналитика данных появится возможность трудоустройства в международную организацию.

Что же еще нужно знать? Для моделирования и прогнозирования специалист должен знать Python или R. Требуется хотя бы базовый уровень. Python обладает простым и логичным синтаксисом, готовыми библиотеками, позволяющими быстро собрать программу. Обязательно написание sql запросов, умение работать с реляционными базами данных.

Важно знать основы математической статистики. Правильный вывод достигается отсечением выбросов, путем правильного высчитывания среднего значения либо медианы, проверки статических гипотез. Наличие высшего образования в математической области будет плюсом.

Аналитика данных невозможна без визуализации. Наиболее простой в использовании платформой является Power BI. Позволяет составлять диаграммы, графики, таблицы. Интеграция данных из всевозможных источников. Для получения динамичной визуализации потребуются навыки работы с Qlik Sense или Tableau.

Начинающий аналист должен уметь пользоваться одной из указанных платформ. Приветствуется знание гибких методологий разработки продукта. Например, Agile, Scrum, Kanban. Дата аналитика подразумевает работу с Excel, Google-таблицами, группировку и фильтрацию данных. Чаще всего Excel требуют продуктовые и консалтинговые компании, редко пересекающиеся с диджитал-сферой.

Какие специализации бывают у аналитика данных

Обладая базовыми знаниями IT-технологий, можно работать по другим специальностям.

В обязанности бизнес-аналитика входит разработка стратегии компании. Специалист учитывает внутренние и внешние данные, он занимается изучением рыночных процессов. Опираясь на поставленные руководством цели, участвует в принятии решения.

Экономист-аналитик хорошо разбирается в экономических показателях, данных. Ведет учет доходов и расходов, прогнозирует прибыль. Знаком с основами бухучета, управлением. Оценивая динамику, озвучивает вероятный исход событий на рынке.

IT-аналитик, занимающийся разработкой и тестированием новых продуктов, определяет эффективность технологии. Обладает техническими знаниями, SQL, знаком с архитектурой софта и проектированием систем. Чтобы стать системным аналитиком, необходимо понимать базовые принципы программного обеспечения и уметь моделировать.

Финансовый аналитик занимается фондовой биржей и ценными бумагами. В компаниях же он управляет финансовыми потоками, повышает их эффективность. Основная задача специалиста – инвестирование свободных средств в выгодные проекты. Профессия востребована в банковском и страховом секторе, государственных организациях.

Увеличением продаж конкретного товара занимаются продуктовые аналитики. Учитывая метрику и анализ данных, специалист развивает продукцию бренда. Требуется глубокое погружение в направление, тестирование и исследование для определения популярных функций. Определяет, что пользователям нравится, а что нет.

Также есть такая специальность как Business Intelligence аналитик, проектирующий систему для анализа, хранения сведений. Проводит тестирование гипотезы, автоматизирует отчетную документацию. Занимается моделированием возможных ситуаций. Составляет выводы, занимается распределением ресурсов. Оптимизацию затрат и рекламу настраивает маркетинговый аналитик.

Чем работа аналитика данных отличается от Data Scientist

Data Scientist и Data Analyst два разных понятия. Первый является программистом, знающим несколько ЯП и алгоритмы. От него требуется выполнение технической задачи. А вот постановка задачи осуществляется аналитиком. Последний обладает гибкими навыками. Выполняет требования заказчика, визуализирует данные, проводит переговоры.

Несмотря на то, что дата-сайентисты и дата-аналитики работают с данными, профессии различаются. Аналитики структурируют и обрабатывают сведения о рынке, потребителях, качестве продукта. В его обязанности входит формулировка и проверка гипотез, поиск закономерностей, составление вывода. Сотрудник предложит конкретное решение.

Data Scientist занимается наукоемкой задачей вокруг данных, то есть исследованиями. У него уходит больше времени на реализацию проекта. Взаимодействуя с инженерами или менеджерами, создает прогноз моделей.

Решение подобных задач требует применения машинного обучения и искусственного интеллекта. Специалист пользуется конкретными методами, позволяющими учитывать разрозненные данные для составления логичных выводов и прогнозов.

Как стать аналитиком данных – где учат

Обучение на аналитика данных проводится удаленно, или же можно поступить в университет для получения профильного образования. Высшие учебные заведения с факультетами по аналитике:

• НИУ «Высшая школа экономики»;
• Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова;
• Московский технический университет связи и информатики;
• Санкт-Петербургский государственный университет;
• Новосибирский государственный университет;
• Сибирский федеральный университет;
• Томский государственный университет (ТГУ).

Поступают как на платной, так и на бесплатной основе. Преимущество университетов – диплом по специальности, недостаток – длительность обучения. Стать аналитиком данных 1с и других направлений можно окончив специализированные курсы.

Stepik

На платформе Stepik представлены курсы частных преподавателей. Это способ усовершенствовать навыки программирования, подтянуть историю, математику, искусство ведения бизнеса и т.д. Под каждым курсом предоставлено описание, оценки учеников, их отзывы.

Обязательное условие для получения сертификата – посещение более 80% лекций. Можно записаться на: «Основы статистики, SQL», «Базовый курс по математике», «Введение в математический анализ». Также есть вариант обучится бесплатно, но в основном это вводные уроки.

Скиллбокс

Аналитиками данных становятся и после окончания занятий на Скиллбокс. Команда преподавателей состоит из сотрудников Rambler, Profi.ru и Сбера. Качественные курсы, структурированный план уроков, интересные практические задания. Для освоения профессии потребуется 9 месяцев.

Яндекс-практикум

Аналитика данных тесно связана с IT разработкой и интернет-маркетингом. Все это предоставляет Яндекс-практикум. Есть теоретическая и практическая часть занятий. Длительность модуля – 2 недели. Начисление баллов происходит за прохождение тестов.

Также есть курс длительностью полгода. Хорошая подача материала, обратная связь. Чтобы ознакомиться с основами Python, можно обучиться на Курсере. Длительность обучения от одного до девяти месяцев. Знакомят с азами ЯП, что очень полезно и интересно для новичков.

Где требуются аналитики данных

Чаще всего аналитика данных требуется в IT, финансовом секторе, гейм индустрии (gamedev), медицине, киберспорте, маркетинговой области. Наиболее раскрученные компании, принимающие стратегически важные решения, основываясь на анализе данных называются Data-Driven. Приведем несколько ситуаций, где не справиться без Data analysis.

Помощь с незавершенными покупками. Это постоянная «головная боль» интернет-магазинов. Покупатели, наполнив корзину товарами, покидают сайт. Заказ остается неоформленным.

Главная задача аналитика – выяснение причины потери интереса к покупке. Дело может быть в сложной регистрационной форме, отсутствии достаточной информации о продукте либо в другом. Возможные варианты озвучиваются и проверяются специалистом. Магазин заинтересован в удержании клиента, продаже товаров.

Плохие, или проблемные, долги. Выданные кредиты, которые вряд ли будут возвращены. Банки заинтересованы в привлечении платежеспособных клиентов. В данном случае Data analysis направлено на изучение характеристик, указывающих на финансовую стабильность заемщика. Проведенный анализ данных позволит определить, стоит ли одобрять кредит.

Аналитика данных – как способ проверки эффективности дизайнерских решений. Создателей приложения интересует реакция пользователей на цветовое решение. Для проверки тестируется два варианта. Одни пользователи видят синий цвет, другие – красный. Благодаря активности аудитории можно понять, какой вариант предпочтительней для людей.

Аналитика данных позволяет:

• выявить текущую и будущую покупательскую потребность;
• составить прогноз спроса на продукцию;
• оценить вероятность допущения ошибок;
• держать под контролем весь процесс;
• определять эффективность деятельности сотрудника.

Полученные данные повышают рентабельность компании, сокращая расходы.

Сколько зарабатывают аналитики данных

Уровень заработной платы зависит от наличия опыта и региона проживания. Профессия востребована во многих отраслях, особенно в IT и диджитал-компаниях.

В регионах зарплата начинается от 25–30 тысяч рублей, а в Москве средняя сумма равна 130 тысячам рублей. Минимальные выплаты обычно получают стажеры. Junior Data Analyst получает в районе 50000 – 60000 рублей.

Выплаты руководителям отделов, старшему аналитику начинаются от 170 тысяч рублей. Некоторые работодатели готовы платить специалистам больше 200 тысяч. Чтобы получать высокую зарплату, требуется опыт работы и высокая квалификация.

В Питере зарплата аналитика данных чуть ниже столичной, в среднем 100 тысяч рублей при аналогичных условиях. Совсем другие выплаты в областях. Там специалист получает максимум 90–100 тысяч рублей. Поэтому, многие устраиваются работать в московские компании удаленно.

Для привлечения сотрудников работодатели предлагают корпоративное обучение, страховку, пенсионную программу и т.д. Можно даже переехать в Европу или Америку, проработав в организации несколько лет.

В РБ (Беларусь) Data Analytics получают около 80 тысяч (3000 белорусских рублей). Специалисты в регионах – от 30 тысяч рублей (1500 белорусских). Максимальная зарплата в столице страны равна 280 тысяч рублей. Аналитикам в Штатах платят от 65 до 130 тысяч долларов в год.

Плюсы и минусы

К преимуществам и недостаткам профессии аналитик данных относятся:

Плюсы	Минусы
Высокая зарплата. Конечно вначале придется поработать за небольшую сумму. Но с совершенствованием навыков можно получать приличные деньги. Главное стать профессионалом своего дела	Монотонность, необходимость выполнения рутинной работы, например, сбор данных
Востребованность и перспективность. Специалисты требуются практически во всех отраслях: медицина, промышленность, онлайн-продажи, консалтинг, IT. Согласно статистике, ежегодный рост Big Data рынка составляет 12%. Популярность профессии будет только расти	Регулярное обучение, повышение квалификации
Карьерный рост. При желании освоить Data Analysis можно с нуля. Достигнув определенного уровня, большинство специалистов выбирают релокации в более развитые страны	Постоянное умственное напряжение, необходимость аналитического мышления
Возможность удаленной работы. Чтобы получать хорошую зарплату необязательно переезжать. Компании нанимают сотрудников вне зависимости от города их проживания	Специалист должен иметь профильное образование, или окончить специальные обучающие курсы аналитика данных
Получение дополнительных знаний. Работая с различной информацией, можно узнать много нового	Большая ответственность. На основании анализа данных выбирают путь развития компании
Гибкий график. Скорее всего большую часть времени придется быть на связи, но в основном график выстраивается самостоятельно

Если говорить обобщенно, аналитика – это искусство управлять данными. Необходимо работать со статистическими показателями, изучать рынок, углубиться в деятельность компании. Став аналитиком, специалист решает множество вопросов, связанных с продвижением товара или услуги. Именно на нем лежит ответственность за принятие важных решений.