Что для этого нужно и стоит ли пытаться

Анализ данных — это процесс, который позволяет увидеть скрытые закономерности и ответить на самые важные вопросы бизнеса: «Можно ли дать человеку кредит?», «Кнопка какого цвета лучше работает?», «Где открыть новую палатку с шаурмой?» и не только. Рассказываем главное о сферах применения, зарплатах, навыках и карьерных перспективах аналитика данных (Data Analyst) вместе с руководителем отдела аналитики SkillFactory Артемом Боровым.

Аналитик данных — кто это

Аналитик данных (Data Analyst или дата-аналитик) — это специалист по анализу больших данных: он собирает их, обрабатывает и делает выводы. На основании его отчетов в компаниях принимают важные решения.

Профессия аналитика данных находится на стыке IT, менеджмента и математики. С одной стороны, дата-аналитик должен уметь работать с IT-инструментами: например, ему может понадобиться кодить на Python или составлять запросы на SQL. С другой стороны, аналитика включает в себя методы из математики, статистики и теории вероятностей — нужно быть с ними знакомым, разбираться, для чего они нужны, как и когда используются. Наконец, менеджмент: дата-аналитик собирает данные не просто так, а ради решения бизнес-задач, в которых он тоже должен разбираться.

Что делает дата-аналитик

Например, в онлайн-торговле аналитик данных может проанализировать, как клиенты используют промокоды и какой контент больше всего интересен посетителям сайта. На основе этого будут решать, какие площадки для продвижения использовать. В крупных сетевых магазинах, опираясь на выводы аналитиков, оптимизируют логистику и работу с потоком покупателей.

Задачи аналитика данных

• Собирать информацию из разных источников.
• Классифицировать данные, сортировать, очищать от лишнего.
• Приводить данные к единому виду.
• Находить закономерности в массивах информации и интерпретировать с помощью математики.
• Делать из закономерностей выводы о текущем положении дел в компании, ее перспективах, слабых местах, прогнозировать развитие и так далее.
• Визуализировать результаты, например в виде графиков.

Для решения этих задач аналитик может пользоваться языками программирования и запросов, например Python и SQL, и специальным ПО. Есть программы для построения графиков, автоматизации подсчетов, реализации разных математических методов. Но многое аналитик должен понимать сам, например какие методы использовать, какие выводы следуют из найденных закономерностей.

Допустим, компании нужно проверить, каким образом пользователи взаимодействуют с сайтом. Тогда к сайту подключают системы аналитики, и те автоматически собирают данные о действиях пользователей. После этого аналитик выгружает данные, соединяет информацию из разных систем в единую базу и начинает с ней работать. Например, он приводит к ее одинаковому виду, сортирует и фильтрует, разбирает на составляющие — готовит к анализу. Чтобы интерпретировать эти данные и сделать из них выводы, аналитик может пользоваться методами из математики и статистики, писать код самостоятельно или загружать кластеры информации в специальное ПО. Когда аналитик находит закономерности — например, большинство пользователей проводит на главной странице от 5 до 10 минут — он визуализирует результаты, составляет графики и таблицы, готовит отчет о результатах.

Что такое большие данные (БД)

БД — это гигантские объемы информации, которые можно собрать и проанализировать только автоматизированным способом.

Предположим, каждый вечер после работы вы играете с собакой. Однажды вы заметили, что пес неприлично громко лает, бегая за мячом. При этом за резиновой игрушкой он гонится с такой же радостью, но молча. Несколько дней вы тестируете гипотезу: проверяете, действительно ли такую реакцию вызывает только мяч? Возможно, ведете дневник наблюдения, отмечая уровень шума по всем игрушкам. Убедившись в своей правоте, вы решаете играть с собакой в мяч только днем или в выходные. Отношения с соседями спасены.

Пройдите тест по аналитике данных и узнайте, какие перспективы ждут вас в этой профессии. Ссылка в конце статьи.

Эти данные — «маленькие», их легко собрать и посчитать вручную, даже в уме. Большие данные — это терабайты разрозненной информации, которую надо собрать по кусочкам, обработать и перевести на «человеческий язык». Например, компания по производству игрушек для животных может анализировать привычки сотен тысяч собак, чтобы выпустить для них новый идеальный продукт.

Каким компаниям нужны аналитики данных

Большие данные — ключевой ресурс для бизнеса: их используют в IT, ритейле, финансах, здравоохранении, игровой индустрии, киберспорте, телекоме, маркетинге. Самые крутые и современные компании называют себя Data-Driven. Они принимают стратегические решения на основе данных.

«На самом деле аналитик данных нужен в любой компании, где есть данные, — уверен Артем Боровой. — Условной сети ларьков с шаурмой он тоже по-хорошему нужен, чтобы анализировать потоки, понимать, где лучше открыть новую точку, выстраивать логистику».

Вот три ситуации, в которых бизнесу может пригодиться специалист по анализу больших данных:

Незавершенные покупки. В интернет-магазине пользователи добавляют в корзину товары, но потом уходят с сайта, не оформив заказ. Специалист по анализу данных сначала выясняет, на каком этапе пользователь теряет интерес. Например, уходит с сайта, когда видит сложную форму для регистрации. Затем предлагает и проверяет гипотезы, которые помогут удержать клиента и довести до нужного магазину результата (оформление заказа).

«Плохие» долги. В банке хотят свести к минимуму количество клиентов, которые не возвращают кредиты. Дата-аналитик изучает, какие характеристики клиента указывают на то, будет ли он вовремя вносить платежи. На этом основании клиенту будет одобрен или не одобрен кредит.

Проверка эффективности дизайн-решения. Создатели приложения для знакомств хотят понять, как пользователи реагируют на цвет кнопки. Аналитику данных предстоит протестировать два прототипа: часть пользователей видит вариант с синей кнопкой, другая часть — с красной. В итоге он помогает дизайнеру интерфейса решить, какого цвета кнопка лучше сработает.

Еще благодаря качественному анализу данных можно:

• выявлять настоящие и будущие потребности клиентов;
• прогнозировать спрос на товар или услугу;
• оценивать вероятность ошибки при разных действиях;
• контролировать работу и износ оборудования;
• управлять логистикой;
• следить за эффективностью сотрудников.

Все это помогает компании узнать о себе больше, увеличить прибыль и сократить издержки.

Какие знания и навыки нужны аналитику данных

Вот стартовый пакет для начинающего специалиста по профессии аналитик:

• работать с данными с помощью Google Sheets, Sublime, Excel;
• использовать для решения задач хотя бы один язык программирования: Python или R;
• писать запросы к базам данных SQL;
• реализовывать отчетность в BI-системах: Tableau, Power BI, Google Data Studio и др.;
• иметь базовые знания по статистике.

В зависимости от направления могут добавляться специфические инструменты. Например, веб-аналитику нужны знания Яндекс.Метрики и Google Analytics.

Какие специализации бывают у аналитика данных

В профессии аналитик данных есть классическое для IT деление на джуниор-, мидл- и синьор-аналитиков. Но, имея базовые знания по работе с данными, можно применять их в других направлениях. Вот несколько специализаций.

Продуктовый аналитик нужен, если необходимо развивать продукт на основе метрик и анализа данных. Продуктовый аналитик глубоко погружается в тематику, проводит тесты и исследования, чтобы понять, какие функции пользуются популярностью, а какие — нет, какие проблемы возникают у пользователей при использовании продукта.

Маркетинговый аналитик помогает привлечь клиентов через рекламу, оптимизировать затраты, опираясь на анализ данных по пользовательскому поведению и кликам.

BI-аналитик проектирует системы для анализа и хранения данных, тестирует гипотезы и автоматизирует отчетность. Он помогает бизнесу моделировать различные ситуации, делать правильные выводы и распределять ресурсы между отделами.

Востребованность профессии

В июне 2021 года на сайте hh.ru было более 13 тысяч вакансий для аналитика данных.

Данные накапливаются с огромной скоростью. В 2018 году аналитическая компания IDC прогнозировала: за пять лет, в период с 2015 по 2020 год, объем цифровых данных в мире вырастет в два раза и составит 40 зеттабайт (один зеттабайт равен миллиону миллионов гигабайт) — но фактически накопление информации идет еще быстрее: в 2020 году объем информации уже достиг 59 зеттабайт. По оценкам Ассоциации больших данных, рынок Big Data в России ежегодно растет на 12%.

Для работы с таким количеством данных компаниям нужны специалисты. В 2019 году вакансий в области анализа данных стало больше в 9,6 раза, чем в 2015 году.

Сколько зарабатывает аналитик данных

Мы проанализировали открытые вакансии на HH.ru и Хабр Карьера. Разброс зарплат оказался довольно большим. Что ожидаемо — он зависит от опыта и города, в котором работает аналитик. Стажеру в Перми предлагают 25 тыс. рублей, а аналитик данных в московском офисе международной компании зарабатывает 200 тыс. рублей.

Средние зарплаты получились такими:

Стажеры и junior-специалисты получают от 60 тыс. рублей. В 8% вакансий указана сумма ниже, но в основном они предлагают частичную занятость.

Руководители отделов и синьор-аналитики получают от 170 тыс. рублей. В некоторых вакансиях предлагают больше 250 тыс. рублей в месяц, но для них нужен опыт больше пяти лет в аналитике и большой пул компетенций.

В регионах ситуация иная. Максимальная зарплата, на которую можно рассчитывать, — 100 тыс. рублей. Но многие работают удаленно в своем городе, получая «столичную» зарплату. На сайте hh.ru удаленные вакансии для дата-аналитиков данных составляют 15% от общего количества.

В каких случаях становятся аналитиками данных

67% специалистов приходят в эту профессию из других сфер: маркетинга, науки и даже госслужбы. Аналитиками данных становятся, когда:

• хотят работать в IT, но не хотят 100% времени заниматься «техникой»;
• хотят повысить свой доход;
• интересно работать с данными, но не хватает технических навыков;
• хочется автоматизировать и упростить процессы,с которыми сталкиваются;
• понимают, что текущая профессия может исчезнуть (например бухгалтеры), и ищут новое перспективное направление.

С чего начать

Если вы понимаете, что специалист по анализу данных — это профессия вашей мечты, стоит подробнее изучить путь, который придется проделать.

Для начала обучения вам достаточно изучить Excel: знать, что такое сводные таблицы и как работают функции. Полезно также подтянуть знания по статистике, SQL и Python. Это можно сделать с помощью бесплатных курсов или тренажеров.

Полезные ссылки

Артем Боровой: «На мой взгляд, самый удобный путь — начать применять инструменты аналитика в своей текущей работе. Можно постепенно изучать языки и программы, а потом использовать их для своих задач. Конечно, не у всех может быть доступ к данным по месту работы, но для таких случаев есть площадки для самостоятельного обучения. Онлайн-курсы в этом плане проще и удобнее, так как человеку не нужно самому отбирать информацию, они помогают пройти по всем важным пунктам, дают материал в нужном темпе, погружают в комьюнити».

Образование при этом не имеет значения — начать разбираться в профессии можно с любым бэкграундом. Хороший пример — истории выпускников SkillFactory.

Тест-симулятор по аналитике данных

Частые вопросы FAQ

Что такое аналитика в IT?

Аналитика в IT — это процесс сбора, анализа и интерпретации данных с целью извлечения ценной информации для принятия обоснованных решений в области информационных технологий. Аналитика в IT может включать в себя различные аспекты, такие как: cбор данных, очистка и подготовка данных, собственно анализ данных, визуализация данных, интерпретация и применение результатов.

Какие профессии есть в аналитике?

В области аналитики есть множество разнообразных профессий, которые могут быть связаны с различными аспектами работы с данными и анализа информации. Например:

Data-аналитик — специалист, который анализирует данные для выявления тенденций, принятия решений и создания отчетов.
Бизнес-аналитик — эксперт, который изучает бизнес-процессы и предлагает улучшения на основе анализа данных.
Финансовый аналитик — специалист, анализирующий финансовые данные компании для прогнозирования результата и принятия финансовых решений.

В чем заключается работа аналитика?

Вот основные аспекты работы аналитика:
1. Сбор данных. Аналитик занимается сбором информации из различных источников, таких как базы данных, файлы, веб-сайты, социальные сети, API и другие.
2. Очистка и подготовка данных. Этот этап включает в себя очистку данных от ошибок, дубликатов, недостающих значений и приведение их к формату, пригодному для анализа.
3. Анализ данных. Аналитик проводит анализ данных с использованием различных методов, статистических инструментов и программного обеспечения для выявления тенденций, закономерностей и важных показателей.
4. Визуализация данных. После анализа данных аналитик создает визуализированные отчеты, графики, диаграммы и дашборды, чтобы наглядно представить результаты и обнаруженные закономерности.
5. Интерпретация и документирование результатов. Важным этапом работы аналитика является интерпретация полученных результатов, формулирование выводов и документирование аналитических процессов.
6. Предоставление рекомендаций. На основе анализа данных аналитик формулирует рекомендации для принятия решений и улучшения бизнес-процессов.
7. Взаимодействие с другими специалистами. Аналитики обычно взаимодействуют с другими специалистами, такими как бизнес-аналитики, программисты, проджект-менеджеры, для обмена информацией и совместной работы над проектами.

Что должен уметь и знать аналитик данных?

Работа аналитика требует навыков работы с данными, аналитического мышления, владения статистическими методами, навыка программирования. Пригодится кмение писать и оптимизировать запросы на языке структурированных запросов SQL для извлечения данных из баз. Также важен опыт работы с такими инструментами, как Python (с библиотеками pandas, NumPy, scikit-learn и др.), R, SQL, Tableau, Power BI, Excel и другими.

Сколько зарабатывают аналитики данных?

Исследование Хабр.Карьеры показывает: средння зарплата аналитика данных — 117 000₽.

Куда пойти учиться на аналитика?

Получить профессию аналитика данных можно в университете или на онлайн-курсе, а также при самостоятельном обучении. Все зависит от ваших ресурсов: если есть время и деньги погрузиться в фундаментальные знания, выбирайте университет, при наличии денег и ограниченном времени — идите на онлайн-курсы, здесь все организуют за вас и помогут в процессе. Если же денег нет, но времени достаточно, можно сформировать свою собственную программу по открытым и бесплатным материалам в Интернете.

Что делают аналитики данных на самом деле? Чем они пользуются на работе? Правда ли, что аналитикам не обязательно с кем-либо общаться и что им достаточно только цифр и таблиц? 

Мы поговорили с Дариной Кухтиной, наставником в Яндекс Практикуме, и спросили её обо всём этом и о других нюансах профессии. Получился честный и открытый рассказ о том, как устроена работа современного аналитика данных. Можно посмотреть видео или послушать как подкаст:

Как попасть в профессию — опыт Дарины

Дарина захотела стать аналитиком ещё в школе, поэтому после окончания она поступила в СПБГУ, чтобы специально выучиться на аналитика. Во время учёбы Дарина брала подработку — например, работала в проекте, связанном с медицинскими данными. Также подрабатывала репетитором математики у школьников.

А потом ей встретилась вакансия Практикума — открывались курсы по анализу данных. Дарина написала в Практикум, и её взяли как преподавателя на курс.

Лучший способ освоить профессию на старте — это практика. Как можно больше практики. Если есть возможность совмещать учёбу и реальные проекты — это сразу ускорит ваше погружение в тему и поможет лучше разобраться в предмете. Многим компаниям нужны те, кто возьмёт на себя несложную, но нужную работу — и им хорошо, и вам полезно.

Зачем на самом деле нужны аналитики данных

Многие начинающие аналитики зацикливаются на деталях — каких-то навыках, языках и фреймворках, без которых сложно в профессии. Начинающие аналитики углубляются в данные, изучают модели, но построение моделей — это только один из инструментов аналитика. 

Главная идея анализа данных — это помочь бизнесу принять верное решение. Цель не в том, чтобы построить миллион графиков, а в том, чтобы помочь компании решить свои бизнесовые задачи. Именно за это аналитикам платят хорошие зарплаты — за то, что их работа позволяет компании зарабатывать больше или тратить меньше.

Аналитик работает только в таблицах и не общается с людьми

Аналитик — это чаще всего профессия про общение. Конечно, аналитику нужно много работать с данными, чтобы доставать из них какие-то выводы. Но потом эти выводы нужно представить бизнесу, а для этого нужно уметь презентовать свою работу. 

Аналитику приходится часто общаться с заказчиками — с теми, кому понадобился анализ. Например, заказчик может прийти с просьбой составить миллион таблиц. Задача аналитика — расспросить заказчика, зачем это делать и какую проблему мы этим решаем. Может так оказаться, что на самом деле нужен не миллион таблиц, а новая модель данных, которая учитывает нынешнее положение компании.

В жизни многие заказчики приходят не с проблемой, а как раз со способом решения — сделай нам таблицы, посчитай вот такие-то цифры и всё такое. А хороший аналитик всегда выяснит, какой же настоящий запрос у заказчика и какую задачу он хочет решить.

Инструменты для работы

SQL — язык запросов для работы с базами данных. С его помощью аналитики вытаскивают из базы нужную информацию по разным критериям.

Язык программирования R, Python или опыт работы в Excel. Какие-то расчёты и визуализации можно делать внутри Excel, какие-то — в Python. Начать можно с погружения в Excel, а дальше — как пойдёт. Если что, для начала работы аналитиком достаточно минимального знания языка программирования — главное, чтобы код работал, а красота и скорость работы придут с опытом.

Математика, основы статистики и теории вероятности. Анализ данных — это прежде всего работа с цифрами, построение моделей, гипотез и их проверка. Для этого нужно знать математику, разные формулы и уметь применять это всё на практике. Совсем на старте достаточно хороших школьных знаний, но в процессе работы лучше изучить это поглубже.

Какие софт-скиллы полезны

Софт-скиллами принято называть не профессиональные, а личные качества человека. Многие считают, что настоящему профи достаточно хорошо делать свою работу, а всё остальное неважно, но в жизни всё не так. Никому не приятно работать с человеком, который не умеет общаться с коллегами и ведёт себя как сноб.

Что из софт-скиллов особенно ценится в аналитике:

Ответственность: готов ли я взять ответственность за решения и конечный результат? Например, аналитик решил скрыть ошибку от заказчика и не исправил её, но на итоговые выводы это не повлияло — это безответственно или нет?

Проактивность: готов ли я сам предлагать какие-то решения, или буду ждать, пока меня об этом спросят или поставят задачу?

Критическое мышление: могу ли я критически посмотреть на продукт? Могу ли я понять, что мы работаем с некорректными данными? Могу ли я отличить какие-то безумные результаты от адекватных?

Короче, софт-скиллы — это важно, даже если вы почти всё время работаете только с данными.

Правда ли, что сейчас нужен аналитик почти в каждую компанию?

Если коротко, то да. 

Раньше был упор на дата-сайентистов, но сейчас всё больше вакансий дата-аналитиков. Проблема в том, что многие не понимают разницы между сайентистами и аналитиками данных.

Аналитик данных больше общается с бизнесом. Он больше про помощь бизнесу и принятие бизнес-решений, и именно про таких специалистов мы сейчас и говорим.

Дата-сайентист — больше про код. Это такой исполнитель, который редко общается с заказчиками. Он больше работает внутри кода: настраивает нейросети, занимается машинным обучением, оптимизирует функции и так далее.

Ещё есть бизнес-аналитики и продуктовые аналитики, которые занимаются немного другими вещами. В вакансиях часто всё перепутано, поэтому, если будете искать работу аналитиком, смотрите на обязанности, а не на название вакансии.

Средняя зарплата аналитика

На 2023 год средняя зарплата аналитика, по данным Хабр Карьеры, — 127 000 рублей. Для начинающих аналитиков — 90 000 рублей. Вакансий на рынке много, хороших предложений — мало. Это значит, что если у вас есть хорошая база и желание развиваться дальше, то работу будет найти гораздо проще. За хорошей базой приходите в Практикум на курс «Аналитик данных» — там бесплатный старт и много реальных кейсов, которые можно положить в портфолио.

Выводы

• Аналитик данных помогает бизнесу заработать больше денег или оптимизировать разные процессы.
• Для работы нужно знать математику, статистику, вероятности и уметь немного программировать.
• Чем раньше вы начнёте заниматься реальными задачами, тем быстрее вырастете в квалифицированного аналитика. Практика решает.
• Софт-скиллы — это важно. Не забывайте про это.
• Работы много, спрос есть. Учиться на аналитика не будет поздно ещё долго.

IT-профессии: какую лучше выбрать — мнение экспертов

IT-профессии: список самых востребованных в сфере, какую выбрать, описание

IT-профессии: какую лучше выбрать — мнение экспертов

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

в мире, работа, трудоустройство

В мире, Работа, трудоустройство

IT-профессии

Сфера IT (information technology, информационные технологии) – это отрасль экономики, которая при использовании современных достижений в области компьютерной техники и новейших средств коммуникации осуществляет сбор, хранение и передачу информации.

В последнее время сфера IT становится наиболее привлекательной для молодых людей, которые только определяются с выбором профессии. Так, многие абитуриенты хотят поступать именно на IT-направления. Кроме того, россияне

считают

профессию IT-специалиста одной из самых престижных и доходных.

Список всех профессий в сфере IT и чем они занимаются

Список профессий в сфере IT широкий. Вот вот описание функционала основных из них.

Администратор базы данных

Этот человек формирует требования к данным, проектирует их и сам реализует проект. Он обеспечивает постоянное функционирование базы данных и доступ пользователей к работе сервера.

ERP-программист

ERP-программист разрабатывает и обслуживает системы автоматизации учета, управления и планирования на предприятии (ERP-системы, англ. enterprise resource planning, планирование ресурсов предприятия).

Тестировщик программного обеспечения (ПО)

Тестировщик проверяет работоспособность программного обеспечения, оценивает его с точки зрения экспертов и обычных пользователей. Главная цель работы тестировщика ПО – выявить и устранить ошибки в софте.

Модератор форума

Модератор регулирует работу интернет-форума: отвечает на вопросы посетителей, выступает в роли цензора (следит за поведением участников обсуждения, пресекает попытки некорректных или нецензурных высказываний или рекламных сообщений).

Верстальщик HTML

Функциональные обязанности HTML-верстальщика (от англ. hypertext markup language, язык гипертекстовой разметки) – это перевод нарисованной дизайнером картинки на язык, понятный любому браузеру, то есть преобразование макета в живой сайт, который видят пользователи.

Системный администратор

Он управляет IT-инфраструктурой предприятия. Сисадмин настраивает ее, поддерживает и развивает.

IT-евангелист

В обязанности IT-евангелиста входит ведение блогов, общение с аудиторией через статьи, интервью, написание книг об IT-технологиях и продуктах.

Технический писатель

Технический писатель занимается написанием документации (инструкций).

Администратор сайта

Администратор решает все вопросы, связанные с работой сайта: отвечает за сетевую безопасность, размещение контента и рекламы, продвижение сайта и т.д.

Бизнес-аналитик

Основные задачи бизнес-аналитика – анализ бизнес-процессов с точки зрения их последующей автоматизации, разработка технических заданий, тестирование программного обеспечения, составление аналитических отчетов.

Специалист по информационной безопасности

Специалисты по информационной безопасности создают системы защиты для конкретных предприятий. Они защищают локальные компьютерные сети от вирусных атак или взлома хакеров.

Веб-программист

Такие люди занимаются созданием и обслуживанием веб-приложений: сайтов, поисковиков, соцсетей, интернет-магазинов и т.д.

Программист

Программисты разрабатывают алгоритмы и компьютерные программы разной сложности.

Программист 1С

Программист 1C разрабатывает или настраивает и поддерживает программный продукт «1С«.

Системный программист

Он разрабатывает операционные системы, программные комплексы, обеспечивающие слаженную работу компонентов компьютера.

ERP-консультант

ERP-консультант оказывает помощь по внедрению автоматизированных информационных систем управления бизнес-процессами предприятия.

Корпоративный архитектор

Это специалист, который работает в тесном контакте с заинтересованными сторонами, в том числе, экспертами по управлению предметной области, для разработки стратегии, информации, процессов и IT-ресурсов организации.

Профессия корпоративного архитектора считается высшей ступенью карьеры программиста, так как в компании он один имеет целостное видение всей системы.

QA-инженер

Задача QA-инженера (от англ. quality assurance — гарантия качества) – улучшить процесс разработки ПО, предотвратить дефекты и выявить ошибки в работе создаваемого продукта.

SEO-специалист

SEO-специалист (от англ. search engine optimization, оптимизация для поисковых систем) решает задачи продвижения и увеличения посещаемости сайта, то есть занимается его поисковой оптимизацией.

Data Scientist

Data Scientist («ученый данных») – специалист по обработке, анализу и хранению больших массивов данных, так называемых «Big Data».

Фронтэнд-разработчик

Фронтэнд-разработчик (от англ. front end, внешний интерфейс) – это верстальщик и программист в одном лице. Этот специалист создает пользовательский интерфейс.

Бэкенд-разработчик

Бэкенд-разработчик (от англ. back end, функциональная часть) занимается программно-административной частью веб-приложения, внутренним содержанием системы, серверными технологиями (базой данных, архитектурой, программной логикой). Работает с сайтами, веб-приложениями, реже – с играми.

Мобильный разработчик

Такой специалист создает приложения для различных нестационарных цифровых устройств: планшетов, смартфонов, фитнес-гаджетов, электронных книг, ноутбуков и др.

Юзабилити-специалист

Он исследует, анализирует и совершенствует пользовательский интерфейс веб-ресурсов, чтобы разработчики могли создать «дружелюбный» интерфейс. Т.е. такой, который основан на принципах, позволяющих пользователю за минимальный промежуток времени освоить работу с программой и требующих от него минимальных усилий при решении его задач.

Веб-аналитик

Веб-аналитик собирает и анализирует различную информацию о посетителях сайта, чтобы повысить эффективность веб-ресурса.

Специалист по информационным ресурсам

Специалист по информационным ресурсам создает, поддерживает и продвигает интернет-проекты.

Линк-менеджер

Работа линк-менеджера заключается в поиске интернет-площадок-доноров и последующей покупке ссылок или обмене ими с целью выведения сайта на топ-позиции поисковых систем.

Специалист по информационным системам

Специалист по информационным системам проектирует, разрабатывает, сопровождает и внедряет информационные системы, предназначенные для решения самых разнообразных задач в различных сферах деятельности.

Архитектор VR (виртуальной реальности)

Архитектор виртуальной реальности создает цифровые миры и управляет ими.

Flash-аниматор

Это художник-мультипликатор, который на платформе Adobe Flash (Adobe Animate) создает анимационные продукты: ролики, игры, баннеры, иконки, заставки.

Системный инженер

Системный инженер отвечает за проектирование и внедрение сетевых компьютерных систем. Он планирует, устанавливает и настраивает аппаратное и программное обеспечение, используемое в компьютерной сети, и обеспечивает текущее обслуживание и техническую поддержку пользователей.

Разработчик игр

Разработчик игр занимается созданием программного кода, визуализацией и концепцией компьютерной игры, а также выбором средств для реализации поставленных задач.

Сетевой администратор

Администратор проектирует и настраивает компьютерные сети компании, устанавливает оборудование, обеспечивает защиту информации.

Разработчик БД (баз данных)

Разработчик баз данных проектирует, создает, отлаживает, модернизирует, оптимизирует и обслуживает хранилища данных.

Embedded-программист

Название профессии – от англ. embedded, «встроенное». Embedded-программист разрабатывает, тестирует, отлаживает и сопровождает встроенное ПО для систем, состоящих из аппаратных и программных компонентов и отвечающих за точное выполнение приложением или устройством возложенных на него функций. Эта профессия находится на стыке программирования и аппаратной инженерии.

Архитектор БД (баз данных)

Архитектор БД выбирает технологии хранения данных, составляет план разработки баз, может проектировать и оптимизировать БД, следит за их безопасностью.

Программист PHP

Программист PHP (PHP – распространенный язык программирования общего назначения с открытым исходным кодом) создает сайты и веб-приложения, сервисы, модули, инструменты и скрипты, связанные с сайтами.

Программист Ruby

Программист на языке Ruby разрабатывает приложения разного назначения, пишет скрипты для автоматизации и настройки приложений, административные утилиты для ОС Linux, Mac OS X, BSD.

Программист Java

Программист Java создает приложения разной сложности на одном из самых распространенных языков программирования Java. Разработчик пишет программный код или внедряет, тестирует, русифицирует программы.

Android-разработчик

Этот специалист разрабатывает мобильные приложения для Android-платформы.

iOS-разработчик

Разрабатывает приложения для платформы iOS.

Программист C#

Программист C# разрабатывает веб- и десктопные кроссплатформенные приложения, игры, облачные сервисы.

Разработчик нейроинтерфейсов

Разработчик нейроинтерфейсов проектирует и создает системы для обмена информации между мозгом человека и электронным устройством, управляемым компьютером.

Программист Python

Работа программиста Python включает в себя написание кодов, интеграцию, тестирование программ, исправление ошибок, запуск созданных продуктов для любой предметной области. Чаще всего язык «Пайтон» используют для разработки веб-приложений, аналитики данных, администрирования систем, написания автоматизированных скриптов.

Программист Swift

Программист на Swift разрабатывает, исправляет, размещает в магазине App Store приложения, игры, обновления для устройств, работающих на iOS, OS X (Mac, iPhone, Apple TV и Watch и др.).

Архитектор информационных систем

Архитектор информационных систем разрабатывает и развивает архитектуру программного обеспечения, выстраивая ее с учетом особенностей заказчика.

Биоинформатик

Биоинформатик разрабатывает и применяет алгоритмические, вычислительные и автоматизированные средства и методы обработки больших объемов информации в области медицины и биологии.

Программист C++

Программист C++ создает сложные программные продукты, цифровые сервисы, высоконагруженные сетевые приложения, игры, графические движки, компоненты операционных систем.

Программист JavaScript

Программист JavaScript создает клиентскую часть веб-приложений, серверные приложения, браузерные операционные системы и многое другое.

Программист Kotlin

Программисты Kotlin разрабатывают Android-приложения, десктопные или веб-приложения, софт для iOS, Linux, Windows.

BI разработчик (BI архитектор)

BI разработчик (BI архитектор) – технический специалист, предоставляющий информацию для бизнеса в сжатом виде. Использует специализированное программное обеспечение для сбора и обработки данных.

Data Mining Specialist («специалист по добыче данных»)

Специалист по интеллектуальной обработке данных находит скрытую информацию в хранилищах больших данных. Он также определяет ценность и значение этой информации для конкретной компании или сферы бизнеса.

Quant developer («количественный разработчик»)

«Количественный разработчик» – программист, отлично разбирающийся в вопросах финансов и трейдинга.

Intelligent Systems Developer (разработчик ИС)

Intelligent Systems Developer разрабатывает интеллектуальные системы (ИС) – технические или программные системы, которые автономно решают творческие задачи, требующие нестандартного подхода.

UX-дизайнер

UX-аналитик

UX-аналитика необходима для эффективной разработки программного продукта, который будет максимально удобен и понятен для пользователей.

UI-дизайнер

Компьютерный лингвист

Компьютерный лингвист разрабатывает программы, которые имитируют умение человека говорить и понимать услышанное, анализировать письменные тексты, переводить с языка на язык и т.д. Профессия находится на стыке программирования и лингвистики, требует знаний в сфере машинного обучения и иностранных языков.

Аналитик

Аналитик – это специалист по анализу информации, который может найти закономерности даже в самых больших и разрозненных потоках данных.

Тестировщик мобильных приложений

Он контролирует качество программных продуктов: оценивает пользовательские интерфейсы, выявляет ошибки и проблемы юзабилити («удобного использования»), делая мобильное приложение более удобным, понятным и функциональным.

Системный аналитик

Системный аналитик определяет, как сделать бизнес эффективнее с помощью информационных систем, а затем координирует разработку программных продуктов под потребности компании.

Продуктовый аналитик

Продуктовый аналитик работает с бизнес-данными и статистикой. Он улучшает показатели компании, ищет точки роста бизнеса, выявляет и устраняет ошибки.

Go-разработчик

Go-разработчик – специалист, который умеет работать на языке программирования Golang или Go.

DevOps-инженер

DevOps-инженер (от. англ. development& operations, разработка и эксплуатация) синхронизирует работу программистов и сисадминов, автоматизирует выполнение их задач, чтобы ускорить выпуск программного обеспечения или приложений и выход обновлений к ним.

Big Data Analyst (аналитик больших данных)

Он собирает, анализирует и обрабатывает большие объемы информации. Его выводы служат основой для развития бизнеса, проведения научных исследований, прогнозирования общественных тенденций.

Fullstack-разработчик на PHP

Fullstack-разработчик (от англ. full stack, полный набор) на PHP хорошо разбирается в frontend и backend, принимает участие во всех этапах реализации проекта.

Fullstack-разработчик на JavaScript

Fullstack-разработчик на JavaScript – это универсал, который может заменить сразу двух специалистов: frontend- и backend-программиста.

Fullstack-разработчик на Python

Fullstack-разработчик на Python создает сайты, игры, веб-сервисы и другие программные продукты.

Разработчик чат-ботов

Разработчик чат-ботов создает программные продукты для автоматизации бизнеса. Этот специалист может самостоятельно программировать бот.

Разработчик на Unity

Разработчик на Unity создает игры, предназначенные для персональных компьютеров. Он может выполнять весь цикл разработки самостоятельно.

Аналитик мобильных приложений

Аналитик мобильных приложений собирает, интерпретирует и использует данные, обеспечивая высокую окупаемость инвестиций и предупреждая финансовые издержки.

UX-исследователь

На UX-исследователя возложена задача изучить, что нужно пользователям, чтобы помочь разработчикам и дизайнерам создать качественный, удобный и полезный цифровой продукт.

VFX-дизайнер

VFX-дизайнер (от англ. visual effects artist, художник визуальных эффектов) – разработчик визуальных эффектов для игр, мультфильмов, рекламы и кино.

Специалист по кибербезопасности

Специалист по кибербезопасности занимается защитой автоматизированных систем, программ и сетей от цифровых атак.

Разработчик на Unreal Engine (UE)

Разработчик на Unreal Engine (UE) создает компьютерные и мобильные игры на базе специального игрового движка.

Tech Lead (техлид)

Tech Lead (техлид) отвечает за техническую реализацию проекта.

ML-инженер

Задача ML-инженера (от англ. machine learning, машинное обучение) – обучать нейросети, проектировать аналитические системы и рекомендательные сервисы на основе алгоритмов машинного обучения.

Node.js-разработчик

Node.js-разработчик (Node.js – специальная программная платформа) пишет на языке JavaScript серверную логику веб-приложений и связывает создаваемый веб-сервис с другими продуктами.

Prompt-инженер

Prompt-инженер (от англ. prompt, оперативный) формулирует максимально точные запросы к различным языковым моделям искусственного интеллекта, чтобы нейросеть сгенерировала корректный ответ. Профессия на стыке информатики и лингвистики.

NLP-специалист

NLP-специалист (от англ. neuro-linguistic programming, нейролингвистическое программирование) обрабатывает естественный (непрограммный) язык, чтобы «научить» компьютер распознавать речь, делать автоматические переводы, оценивать эмоциональную окраску текстовых сообщений, отвечать на голосовые и письменные запросы и многому другому, что нужно при использовании компьютера для работы с данными на человеческом языке.

Какие профессии самые востребованные и высокооплачиваемые

Ольга Звагольская, руководитель инсорсинговых направлений ГК ITGLOBAL.COM, перечислила пять самых востребованных и высокооплачиваемых профессий в сфере IT на 2023 год:

• Разработчики ПО: создают и обслуживают различные типы программного обеспечения: от операционных систем до мобильных приложений.
• Аналитики данных: анализируют большие объемы информации и используют ее для принятия стратегических решений.
• Специалисты по кибербезопасности: защищают информационные системы и данные компании от различных угроз и атак.
• DevOps-инженеры: работают на пересечении разработки и эксплуатации, чтобы сделать процесс развертывания ПО более эффективным.
• ML-инженеры: специальность, которая сейчас стала наиболее востребована из-за популярности инструментов искусственного интеллекта.

В прошлом году по данным

исследования

, проведенного «Работа.ру» и Heaad, IT-специалистам в целом предлагали в вакансиях от 73 тысяч российских рублей в месяц. В Москве и регионах показатели отличаются практически в два раза.

Как начать карьеру и какую специальность выбрать

Как утверждает руководитель коммерческого отдела IT-компании Яков Елишев, сейчас рынок переполнен специалистами, которые создают конкуренцию, но не обладают достаточными знаниями и навыками для этого направления.

«Такие люди просто проходят быстрые курсы. Они не могут работать самостоятельно и всегда нуждаются в наставнике. Если даже вы с компьютером на ты, стоит понимать, что в этой сфере необходимо постоянно развиваться, чтобы не отставать от других специалистов», – пояснил он.

Как отмечает владелица аналитического агентства Marketplacing Полина Савицкая, самый простой путь в IT – это переход из смежных профессий в рамках одного офиса. Если в компании есть направление IT-разработки, то следует наладить связь с коллегами, узнать побольше о работе, вакансиях и предложить свою кандидатуру на позицию, если это возможно.

В любом случае для перехода в IT нужно сначала погрузиться в мир разработки, выбрать специализацию, пройти обучение по выбранному направлению и немного набить руку.

«По моему опыту работы с разными специалистами, такой переход занимает не менее полугода. Скорее всего, вам потребуется год, чтобы выйти на нужный уровень знаний и набрать минимальный опыт. Тогда вы сможете предложить себя на рынке и начать развиваться дальше», – рассказала Полина Савицкая.

Специализацию стоит выбирать, исходя из личных предпочтений, а также ожиданий по заработной плате. Самые частые роли в командах разработки – разработчик ПО, аналитик данных, специалист по информационной безопасности.

Но есть и более творческие профессии, связанные с IT. Это дизайнеры, UX- и UI-специалисты или исследователи.

«Придется подробнее изучить все эти роли и поговорить со знакомыми специалистами, которые уже находятся в профессии», – добавила эксперт.

Особенности сферы IT

Во-первых, в IT все быстро меняется и развивается. Под этот темп нужно адаптироваться. По словам Полины Савицкой, в этой сфере придется постоянно учиться, так как не получится всю жизнь проработать на одних и тех же знаниях.

Во-вторых, высокая степень универсальности опыта. Где бы вы не проработали в IT, при переходе в другую сферу вы не столкнетесь с радикальной сменой подходов.

«То же касается и рынка, на котором вы будете работать: в IT довольно просто сменить географию при условии наличия опыта, языка и самое главное – желания», – пояснила специалист.

В-третьих, большое количество вариантов развития карьеры. В IT всегда возможны переходы из одной роли в другую.

9 важных критериев для отбора и 1 конкурентное преимущество

Данные — новая нефть бизнеса, а принятие решений на их основе останется важным направлением развития компаний в 2024 году.

Для извлечения ценности из данных компании внедряют системы бизнес-аналитики – наборы методов и инструментов для сбора, обработки, анализа данных. Однако, чтобы BI-система приносила пользу, необходимы не только технологии и алгоритмы.
Нужны эксперты, которые будут интерпретировать данные, тестировать гипотезы и автоматизировать отчетность, помогая бизнесу принимать эффективные решения.

Одна из ключевых ролей в data-driven компании, принимающей решения на основе данных — аналитик данных (Data Analyst или дата-аналитик). Этот специалист участвует во всем жизненном цикле разработки, внедрения и поддержания работы BI-системы. Он собирает и выявляет требования к функциям системы, а затем переводит их на понятный для ИТ-специалистов язык.

В этой статье расскажем, на какие важные навыки стоит обратить внимание работодателям, чтобы выбрать хорошего дата- аналитика в команду.

Ситуация на рынке труда в сфере анализа данных

Сферы управления и анализа данных стали одними из самых привлекательных для трудоустройства.
По статистике HH.ru, уровень конкуренции специалистов в области работы с данными сейчас один из самых высоких.

BI-аналитики данных нужны практически в любой отрасли, ведь без таких специалистов невозможна цифровая трансформация бизнеса. Наиболее востребованы в ИТ, финансовом секторе, ритейле и фудритейле.

Сектора где необходимы бизнесу BI-аналитики

В связи с популярностью направления получение профессии дата-аналитика становится более доступным. Появляется большое количество курсов, в том числе, бесплатных, которые обещают за короткие сроки обучить основам профессии и выпустить готовых к трудоустройству специалистов.

Рынок перенасыщается новичками с поверхностными знаниями, никогда ранее не применяемыми на практике, и главной сложностью для работодателя становится выбор перспективного эксперта среди большого количества кандидатов.

Чем занимается аналитик данных

Бизнес-аналитик данных – это специалист на стыке ИТ и бизнеса, который собирает и обрабатывает данные, изучает процессы компании, делает выводы и находит решения бизнес-задач.

Так в общих чертах можно описать задачи дата-аналитика:

• Сбор данных из внутренних и внешних источников компании
• Обработка данных: классификация, структурирование, актуализация
• Поиск закономерностей в данных и выявление аномалий, расчет показателей, необходимых для оценки эффективности бизнеса
• Прогнозирование и построение гипотез для совершенствования процессов компании
• Представление полученных выводов в понятном для коллег виде с помощью графиков, диаграмм, отчетов

Аналитика BI-данных находится на пересечении трёх направлений — программирования, моделирования бизнес-процессов и статистики.

В зависимости от отрасли, требования к навыкам дата-аналитика будут отличаться. Но есть основной стек критериев, по которым можно оценить квалификацию кандидата.