Бухгалтерская отчетность и фин. анализ ИНВ ТЕХНОЛОГИЯ за 2015-2020 гг. (ИНН 7707355434)

Бухгалтерская отчетность и фин. анализ ИНВ ТЕХНОЛОГИЯ за 2015-2020 гг. (ИНН 7707355434) Аналитика

Системный аналитик: что делает, сколько получает и как им стать | медиа нетологии: образовательная платформа

Граница между бизнес- и системным аналитиком сильно размыта: часто обязанности этих специалистов смешиваются. Но бизнес-аналитик больше сфокусирован на оптимизации бизнес-процессов, снижении издержек и увеличении прибыли за счёт автоматизации. Он разрабатывает решение и передаёт системному аналитику, который перекладывает это решение на техническую реализацию и помогает команде понять, что должно получиться в результате разработки.

Аналитик занимается Big Data: умеет обрабатывать сырые данные и строить гипотезы на этой основе. Аналитик данных работает с метриками, системный аналитик — с процессами. Для первого знание Python необходимо, для второго — будет плюсом.

Системный аналитик переводит собранные требования в задачи на разработку. Project-manager контролирует ход проекта, согласовывает сдвиги в плане, управляет ресурсами и рисками.

Product-manager отвечает за стратегию продукта — от выдвижения гипотезы до анализа результатов. Он знает, что нужно пользователю, а системный аналитик понимает, как это сделать.

Системный аналитик продумывает строение системы, а архитектор её создаёт. Системный архитектор проектирует архитектуру таким образом, чтобы разрабатываемая система не только удовлетворяла текущим требованиям бизнеса, но и могла гибко расширяться и модифицироваться при возникновении новых потребностей.

Технический писатель отвечает за документацию. В обязанности системного аналитика тоже входит подготовка документов, но круг его обязанностей намного шире.

Как стать аналитиком данных

Традиционно для IT-профессий, у человека, желающего освоить одну из них, есть три очевидных пути, каждый из которых обладает своими особенностями:

  1. Самоучка. Благодаря интернету не составит труда найти литературу и видеоматериалы, позволяющие изучить различные аспекты работы аналитика данных. Но на фоне единственного преимущества в том, что этот способ бесплатный, у него есть множество недостатков, связанных с отсутствием систематичности, сложностью с оценкой актуальности усваиваемой информации, невозможностью впоследствии доказать получение специальных знаний и пр.
  2. ВУЗ. Если поступить в высшее учебное заведение, то в этом случае можно получить весь необходимый объем знаний. Проблема в том, что информации будет слишком много, т. к. первые 2-3 года студентам дают множество дисциплин, напрямую не связанных с выбранной профессией. То есть программа обучения сильно растягивается по времени, а стоимость этого самого обучения совсем не маленькая. Причем в вузах обычно мало практики, а лишь пустая теория, да компетентность отдельных преподавателей порой под большим вопросом.
  3. Курсы – идеальный баланс между самообучением и вузом. С одной стороны, обучение происходит в довольно короткие сроки и стоит значительно дешевле, чем в вузе. С другой стороны, студент последовательно получает весь необходимый ему объем знаний и тут же усваивает их на практике, работая над реальными проектами, а по окончании получает сертификат, с которым не составит труда найти хорошую работу.

Посмотрите → актуальную подборку курсов по анализу данных и выберите подходящую программу обучения

Познакомившись со спецификой работы аналитика данных и путей освоения этой профессии, напишите в комментариях, чем вам нравится или не нравится Data Analyst и какой путь ее освоения вы бы выбрали для себя?

Дополнительные проверки

Чтобы сформировать полную картину о состоянии ООО “ИНВ ТЕХНОЛОГИЯ”, получить данные о директоре, учредителях, провести глубокий финансовый анализ, рекомендуем воспользоваться следующими сервисами:

Дополнительный анализ:  Результаты

Проверить контрагентаЗагрузить данные для финансового анализаФинансовый тест

* Звездочкой отмечены показатели, которые скорректированы по сравнению с данными ФНС и Росстата. Корректировка необходима, чтобы устранить явные формальные несоответствия показателей отчетности (расхождение суммы строк с итоговым значением, опечатки) и проводится по специально разработанному нами алгоритму.

Справка: Бухгалтерская отчетности представлена по данным ФНС и Росстата, раскрываемым в соответствии с законодательством РФ. Точность приведенных данных зависит от точности представления данных в ФНС и Росстат и обработки этих данных статистическим ведомством.

При использовании этой отчетности настоятельно рекомендуем сверять цифры с данными бумажной (электронной) копии отчетности, размещенной на официальном сайте организации или полученной у самой организации. Финансовый анализ представленных данных не являются частью информации ФНС и Росстата и выполнен с использованием специализированного сервиса финансового анализа.

Кто такой аналитик данных

Неверные решения при разработке нового продукта или функции сервиса могут стоить компании репутации и денег. Чтобы этого не произошло, компании обращаются к аналитику данных. Он собирает, обрабатывает, изучает и интерпретирует данные: проводит А/B-тесты, строит модели и проверяет, как пользователи и клиенты реагируют на нововведения. Это стоит дешевле и снижает риски бизнеса.

Такие специалисты особенно востребованы в data-driven компаниях — то есть тех, которые ориентируются в решениях на big data и аналитику данных.

Например, специалисты по данным Netflix вычислили популярность сериала «Карточный домик» с помощью аналитики: зрителям оригинального британского «Карточного домика» также нравились фильмы Финчера и (или) картины, где играл Спейси. Netflix объединили Дэвида Финчера (один из режиссеров House of Cards), политические интриги и Спейси в одном проекте.

Последние новости, актуальные события и нетворкинг в AgroTech-комьюнити — AgroCode Hub.Присоединяйся!

Курс акций involys (inv) —

Дисклеймер: Fusion Media не несет никакой ответственности за утрату ваших денег в результате того, что вы положились на информацию, содержащуюся на этом сайте, включая данные, котировки, графики и сигналы форекс. Операции на международном валютном рынке Форекс содержат в себе высокий уровень риска. Торговля на рынке Форекс может не подходить для всех инвесторов. Спекулируйте только теми деньгами, которые Вы можете позволить себе потерять.

Fusion Media напоминает вам, что данные, предоставленные на данном сайте, не обязательно даны в режиме реального времени и могут не являться точными. Все цены на акции, индексы, фьючерсы носят ориентировочный характер и на них нельзя полагаться при торговле. Версия этого документа на английском языке является определяющей и имеет преимущественную силу в том случае, если возникают разночтения между версиями на английском и русском языках. Таким образом, Fusion Media не несет никакой ответственности за любые убытки, которые вы можете понести в результате использования этих данных. Вы ищете акции, котировки или графики форекс? Взгляните на портал Investing.com – лучший технический анализ и современный экономический календарь к вашим услугам!

Английская версия данного соглашения является основной версией в случае, если информация на русском и английском языке не совпадают.

Личные качества

Чтобы успешно справляться с профессиональными обязанностями, нужно обладать следующими качествами:

  1. Комфортно чувствовать себя в одиночестве и любить тишину. Работа требует взаимодействия с компьютером, а не с другими людьми. Аналитику, если только он не возглавляет подразделение, приходится мало общаться с коллегами, а с клиентами обычно и вовсе не нужно контактировать. Поскольку рабочий день состоит в обработке данных и проведении времени за монитором, то лицам, которые не могут без общения, профессия Data Analyst не подойдет.
  2. Логика. Нужно уметь мыслить логически, чтобы структурировать получаемую информацию и находить закономерности в потоках данных. Это поможет докопаться до истины в большинстве случаев.
  3. Терпение и усидчивость. Анализ данных нельзя отнести к творческим профессиям, т. к. работа требует монотонного повторения рутинных действий по сбору, анализу и оценке информации. Для понимания ее сути стоит провести аналогию с пазлами. Если нравится часами сидеть, собирая общую целостную картину из разрозненных и кажущихся поначалу бессмысленных деталей, то это работа для вас.
  4. Концентрация ума и скрупулезность. Аналитик зачастую оперирует точными параметрами: цифры, алгоритмы, данные. При составлении запросов ему нужно допускать как можно меньшее количество ошибок из-за невнимательности, поэтому он должен быть педантичным и с легкостью выдерживать умственное напряжение, необходимое для спокойной вдумчивой работы.
Дополнительный анализ:  Главное достижение тридцати лет независимости. Ростислав Ищенко » E-News.su | Cамые свежие и актуальные новости Новороссии, России, Украины, Мира, политика, аналитика

Рынок труда и будущее аналитики данных

Только за последние два года через направление Data Science Нетологии прошло более 3000 студентов, большинство из них работают на профильных позициях в российских и зарубежных компаниях. 

Со временем эксперты ожидают повышение спроса на аналитиков Big Data и представителей смежных специальностей. Чтобы оставаться востребованными, необходимо учиться и работать. 

По данным International Data Corp. (IDC), мировой доход от решений для больших данных и бизнес-аналитики (BDA) достигнет 260 миллиардов долларов в 2022 году при среднегодовом темпе роста (CAGR) 11,9 процента. В 2025 программные роботы будут выполнять большинство задач, таких как очистка и сбор данных, т.е. многие процессы станут более автоматизированными. К 2030 году Data Science уже не будет заниматься поиском и очисткой данных. Эту задачу возьмут на себя программные роботы.

В настоящее время технологии уже развиваются и достигают своих высот. Подумайте о будущем, когда искусственный интеллект будет в зените, машинное обучение — на пике, облако захватит рынок, а интернет вещей начнет проникать в большинство отраслей. Специалисту по данным потребуются лучшие навыки, будь то технические или социальные, чтобы быть востребованным к 2030 году.

Обязанности аналитика данных

Обычно Data Analyst работают с массивами данных, решая следующий перечень задач:

  1. Сбор информации.
  2. Подготовка полученных сведений к проведению анализа (сортировка, фильтрация, выборка).
  3. Нахождение закономерностей.
  4. Визуализация данных, упрощение понимания важных тенденций и составление выводов.
  5. Составление гипотез для улучшения определенных показателей.

Решение перечисленных задач способствует достижению основной цели – получение из кучи необработанных данных ценных сведений. Это нужно для принятия верных управленческих решений.

Иногда в круг обязанностей Data Analyst входит моделирование данных, т. е. аналитику придется разрабатывать и тестировать модели машинного обучения. Но обычно эта задача перекладывается либо на Data Scientist (ученый по данным), либо в случае детального разделения труда – на отдельного специалиста, занимающегося исключительно машинным обучением.

В большинстве случаев на плечи Data Analyst ложится анализ бизнес-процессов с учетом потоков корпоративных данных. Соответственно, аналитику придется решать задачи, связанные с BI — Business Intelligence, а также оптимизировать производственные процессы.

Бизнес-аналитика

Бизнес-аналитик, аналитик данных, дата-саинтист – сейчас востребованные и конкурентоспособные профессии в бизнесе. Данный трек позволит студентам приобрести техники и навыки для трудоустройства в компаниях бизнеса и корпорациях. Мы научимся работе с современными методами анализа данных, методам машинного обучения, разовьем навыки программирования на разных языках.

Студенты программы научатся использовать современные подходы и методы наук о данных (Data Science), исследовательского и глубинного анализа данных (Data Mining & Deep Learning), машинного обучения (Machine Learning), нейронных и байесовских сетей (Neural Networks & Bayesian Statistics), работать с большими данными (Big Data); а также работать с разными пакетами и базами для анализа данных: R, Python, SAS, STATA, Orange, Lisrel, MPlus, Pajek, Gephi, Visone, Vertica, SQL, LaTex, и другие.

Также студенты смогут принять активное участие в реальных проектах компаний, с которыми сотрудничает наша магистерская программа, пройти стажировку и возможно устроиться на полный рабочий день.

Основные навыки аналитика данных:

  • Сбор и анализ требований заказчиков к отчетности.
  • Получение данных с помощью языка запросов SQL.
  • Применение в работе ключевых математических методов и основ статистики.
  • Очистка и трансформация данных с помощью Python.
  • Прогнозирование событий на основе данных.
  • Анализ результатов кампаний, исследований и тестирования продуктовых гипотез.
  • Способность создавать аналитические решения и представлять их бизнесу
Дополнительный анализ:  Статистика Яндекс Вордстат – подробная инструкция по работе с сервисом, обзор инструментов для автоматизации.

А еще хорошие аналитики данных умеют работать с Big Data, проверять гипотезы с помощью подходов А/Б-тестирования и быть настоящими исследователями. 

Большинство работодателей просят посчитать определенные метрики, например, какие товары чаще всего возвращают покупатели. Иногда нужно рассчитать инвестиционный потенциал и скорректировать бизнес-модель.

Как стать аналитиком данных и где этому учат

67% специалистов по аналитике пришли в Data Science из других сфер. В основном это разработчики и маркетологи, но есть и неожиданные профессиональные бэкграунды: геммологи, звукорежиссеры и даже ядерные физики.

Чаще всего изучать аналитику начинают с профессиональной литературы, тематических статей, авторитетных блогов и профильных каналов в мессенджерах. В открытом доступе много теоретической информации, где можно собрать базовый пул теории и практики.

Сколько зарабатывают data analyst в сша

Для сравнения приведем средний уровень заработной платы в США, т. к. со сносными знаниями английского языка не составит большого труда воспользоваться забугорными биржами фриланса, чтобы найти работу в компаниях Соединенных Штатов или их филиалах в других западных странах.

Заработная плата Junior Data Analyst в год:

Почти $70 тыс. в год – это чуть более $5,8 тыс. в месяц.  В рублях — около 375 000. Немало!

Заработная плата Senior Data Analyst в год:

В пересчете на месяц Senior Data Analyst получает $8,9 тыс. — от 550 до 600 тысяч рублей.

Средняя зарплата на рынке труда США при этом составляет примерно $2,9 тыс. (190 000 рублей), т. е. младший и старший аналитик данных получает весьма хорошую заработную плату даже по меркам Соединенных Штатов!

Чем обычно занимается аналитик данных:

  1. Общается с представителями бизнеса и выявляет проблемные места компании.
  2. Собирает информацию.
  3. Составляет гипотезы для улучшения определенных показателей.
  4. Готовит данные к проведению анализа: сортирует, фильтрует и делает выборку.
  5. Находит закономерности.
  6. Визуализирует данные: переводит статистику и Big Data в понятные выводы и наглядные графики.
  7. Предлагает решения, которые используются для развития проекта или бизнеса.

На основе данных, предоставленных Data Analyst, компания может принимать любые бизнес-решения.

Сколько зарабатывают data analyst в россии

Размер заработной платы напрямую зависит от престижности компании и места ее расположения, но аналитику данных, как и большинству IT-профессий, при выборе удаленного режима работы можно не обращать внимание на географические ограничения. В этом случае жители регионов вполне могут рассчитывать на высокую зарплату, характерную для крупных городов или даже других стран.

Типичные вакансии Data Analyst для Москвы выглядят следующим образом:

Средний показатель заработной платы в регионах колеблется в пределах 60-65 тыс. руб.

Минимальный набор скиллов начинающего аналитика:

  1. Работать в Google-таблицах, группировать, фильтровать данные — на ходу, без перекладывания из таблички в табличку.
  2. Уметь писать SQL-запросы.
  3. Изучить минимум один язык программирования: Python или R.
  4. Делать выводы и представлять результаты в виде интерактивных дашбордов (Tableau, Power BI).
  5. Разбираться в бизнес-процессах и понимать ключевые метрики анализа эффективности.

Инструменты, которые используют аналитики

Сколько зарабатывают аналитики данных в россии

Зарплата будет зависеть от опыта и географии. Так, аналитик-стажер в Воронеже получает 25 тысяч рублей, а Data Analyst в московском офисе международной компании зарабатывает 200 тысяч рублей.

В Москве аналитик данных с опытом работы от двух лет в среднем зарабатывает 134 тысячи рублей. В Санкт-Петербурге такой же специалист может рассчитывать на 101 тысячу рублей в месяц. Стажеры и Junior-специалисты зарабатывают от 60 тысяч рублей.

Бухгалтерская отчетность за 2021-2020 гг.

Что должен знать и уметь аналитик данных

Такой специалист формулирует гипотезы, проводит статистические тесты на существующих данных для решения текущих вопросов, на которые нет ответа.

Оцените статью
Аналитик-эксперт
Добавить комментарий

Adblock
detector