Какие навыки нужны джуну чтобы стартовать в аналитике данных

Аналитик данных занимается сбором, обработкой и анализом больших объемов данных. Специалист выявляет закономерности, тенденции и на их основе помогает бизнесу принимать важные решения. Работа аналитика включает в себя использование статистических инструментов, программ для обработки данных, а также методов машинного обучения для интерпретации данных.

Чем дата-аналитик отличается от бизнес-аналитика

У нас есть отдельная статья про бизнес-аналитика. Прочитай ее, чтобы больше узнать про эту специальность. Если коротко, то Business Analyst занимается изучением бизнес-процессов и поиском возможностей для их улучшения. Он управляет требованиями, внедряет изменения и взаимодействует с заинтересованными сторонами (руководителями, клиентами, Project-менеджерами, разработчиками, тестировщиками и т.д.). Дата-аналитик собирает, обрабатывает и анализирует информацию. Он находит закономерности, формулирует и проверяет гипотезы, подготавливает отчеты. То есть бизнес-аналитик сосредоточен на процессах, а Data Analyst – на данных.

Вот как они могут взаимодействовать:

Эти направления похожи, но фокусируются на разных целях. А еще бизнес-аналитику обычно не нужно знать SQL и Python. Для него гораздо важнее навыки эффективного общения.

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.

Софт скилы для дата-аналитика

Аналитик данных – это не затворник, который сидит в пещере и время от времени выбрасывает отчеты наружу. Он общается с другими членами команды, презентует идеи и объясняет результаты своих исследований. Для этой работы понадобятся soft skills, среди которых:

Все это нужно для того, чтобы ты смог вписаться в команду и стать человеком, с которым приятно работать. Рекрутеры уделяют большое внимание софт скилам на собеседовании. Поэтому постарайся!

Дата-аналитик извлекает из информации максимальную пользу. Чтобы стать аналитиком данных, записывайся на курсы от GoIT.

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.

Какие знания и навыки нужны аналитику данных

Вот стартовый пакет для начинающего специалиста по профессии аналитик:

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

Что должен знать и уметь Junior Data Analyst

Ранее мы писали о том, кто такой дата-аналитик и чем он занимается. Если ты любишь работать с цифрами, докапываться до истины и решать сложные задачи, эта профессия тебе подходит. Чтобы стать аналитиком, нужно:

Все это и даже больше есть в программе наших курсов по дата-аналитике. Обучение длится 5 месяцев и включает в себя теорию, практику, проекты для портфолио, модуль по софт скилам и занятия по трудоустройству. Все, что нужно для поиска первой работы!

Сколько зарабатывает аналитик

Заработная плата аналитиков зависит от направления. Это связано с разным набором навыков. Аналитику данных нужно уметь программировать, в отличие от веб-аналитика, а финансовый аналитик должен глубоко понимать экономические процессы и финансовую сторону бизнеса.

Рассмотрим, сколько в среднем получают разные специалисты, работающие в Москве, на основе данных сервисов «Хабр Карьеры».

126 000 ₽

141 000 ₽

192 500 ₽

187 500 ₽

159 000 ₽

145 898 ₽

Важно понимать, что это средняя зарплата, которая включает в себя данные вакансий как начинающих, так и продвинутых специалистов. Но выбирать профессию, ориентируясь только на зарплату, не самая лучшая идея. Деньги лишь на время станут мотиватором для работы и не спасут от выгорания в перспективе.

Если вы решили выбрать работу в области аналитики, но не уверены, в какой именно сфере хочется развиваться, логичным выбором будет изучение именно анализа данных. Навыки, которые используют дата-аналитики, применимы и в других видах анализа. Даже если это направление окажется не по душе, вы сможете переключиться на другую специализацию в IT — от разработки сайтов до создания нейросетей.

Топ востребованных профессий в IT

Разобрались, за что отвечает каждый IT-специалист и какие навыки ему нужны для работы

Какие навыки нужны джуну, чтобы стартовать в аналитике данных

Спросили у тимлидов крупнейших компаний.

Аналитик данных — сейчас одна из востребованных профессий в IT. Выводы, которые делает такой специалист, помогают принимать решения в бизнесе, в научных исследованиях и в менеджменте. Разбираемся в ожиданиях работодателей: какие задачи решает аналитик, как ему найти работу и на что обращают внимание на собеседованиях. Для этого мы провели исследование и опросили нанимающих менеджеров, тимлидов крупнейших компаний. В статье делимся результатами исследования.

Цель исследования — провести подробный обзор профессии дата-аналитик и выяснить:

Для этого провели интервью со специалистами, которые работают тимлидами и участвуют в найме дата-аналитиков. На основе ответов респондентов собрали материал о профессии аналитика данных.

Дата-аналитик — специалист, который собирает, обрабатывает, интерпретирует и анализирует данные. На основе результатов анализа специалист даёт рекомендации о том, как можно оптимизировать процессы. Профессия актуальна для многих сфер: маркетинга, финансов, образования и других.

Начинающему аналитику данных — джуниору, — как правило доверяют понятные задачи, чтобы освободить от них более опытного специалиста. Например:

Собрали в таблице софт и хард-скилы, а также инструменты, которые необходимы аналитику данных для работы.

Инструменты, которыми могут пользоваться аналитики данных в разных компаниях:

Большинство открытых вакансий — для дата-аналитиков уровня миддл, то есть, с опытом 1-3 года. В некоторых компаниях — например, Озон, — можно пройти стажировку для начинающих дата-аналитиков.

Начинающих дата-аналитиков могут отбирать в несколько этапов:

В таблице собрали примеры тестовых заданий, которые могут предложить начинающему дата-аналитику.

Некоторые работодатели готовы вкладываться в начинающих дата-аналитиков и обучать:

Работодатели особенно заинтересованы в специалистах, у которых есть:

Можно утверждать, что проведённое исследование подтвердило гипотезы о том, что начинающему дата-аналитику необходимо обладать:

Также можно сделать вывод, что продвинутое владение Exсel — обязательный навык для трудоустройства в небольшую или среднюю компанию. В крупных компаниях вместо него часто используют Python и SQL.

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.

Как стать дата-аналитиком

Теперь ты знаешь, что должен уметь аналитик данных и как в него превратиться. С нетерпением ждем тебя на наших курсах. Если ты не уверен в выборе направления, пройди бесплатные марафоны от GoIT:

Марафон по Python

Марафон по дата-аналитике

Вдруг аналитика данных станет твоим любимым делом. Это интересная и перспективная профессия!

Должен ли аналитик уметь программировать

В разных сферах аналитики предъявляют разные технические требования к кандидатам. В некоторых областях достаточно уверенной работы с таблицами. Они предлагают широкий функционал для обработки сырых данных и их визуализации.

Знание языка Python расширяет перечень задач, над которыми сможет работать аналитик. При работе с большими данными знание программирования просто необходимо. Не только для анализа и обработки, но и для оптимизации сбора информации. В веб-, бизнес-, продуктовой, системной и финансовой аналитике знание программирования не обязательно, но оно сильно выделит вас на фоне других кандидатов и сделает более востребованным специалистом. К счастью, изучить Python можно довольно легко за счет простого и логичного синтаксиса.

Другой полезный навык — умение работать с базами данных и обращаться к ним с помощью SQL. Это тоже простой для изучения язык, который позволяет общаться с хранилищем данных и быстро получать большие объемы собираемой информации о пользователях, заказах и т. д. Без SQL можно обойтись, но с его знанием шансы получить работу возрастают.

Аналитик данных: как мы работали над программой

Как устроено обучение и какие навыки дает

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.

Как стать аналитиком

Освоить профессию можно несколькими путями.

Университет

Обучение аналитике может проходить в рамках различных факультетов и специализаций, в зависимости от конкретной области аналитики и интересов студента.

На факультете информатики и вычислительной техники студенты изучают программирование, алгоритмы, базы данных, машинное обучение и искусственный интеллект, что является фундаментальной базой для аналитика данных. Факультет прикладной математики и статистики готовит специалистов в области статистического анализа, вероятностей, математического моделирования, что крайне важно для анализа данных и прогностического анализа. Экономический факультет или факультет управления дает знания в области бизнес-аналитики, экономической теории, финансов, маркетинга, управления проектами, что помогает анализировать бизнес-процессы и принимать обоснованные управленческие решения. На социологическом факультете изучают анализ социальных, психологических данных и тенденций поведения человека, а факультет международных отношений подходит для тех, кто заинтересован в аналитике в сфере глобальных тенденций, политики и экономики.

Из плюсов можно выделить структурированность программы, обратную связь от преподавателей и ассистентов, а также возможность обучения смежным направлениям в рамках получения высшего образования.

Изучение аналитики в университете имеет свои минусы: обучение может быть дорогостоящим, а технологии и инструменты в области аналитики данных развиваются очень быстро, и учебные программы не всегда успевают за этими изменениями. Некоторые университетские курсы сосредоточены на теории и уделяют слишком мало времени практической подготовке. Также получение высшего образования обычно занимает от трех до пяти лет, что может быть существенным недостатком для тех, кто хочет быстрее приступить к работе.

Онлайн-курс

В Bang Bang Education программа «Аналитик данных» составлена ведущими экспертами и соответствует требованиям вакансий. Обучение рассчитано на 8 месяцев, но уже через полгода вы получите достаточно знаний, чтобы приступить к поиску первой работы.

Курс состоит из 85 уроков, которые поделены на введение, 7 модулей и 3 бонусных занятия:

В результате обучения вы добавите в портфолио 20 практических заданий и до 10 проектов. После выпуска научим составлять сопроводительные письма и подготовим к собеседованию в нашем карьерном центре Ultimate Education.

Ищете хорошего дата-аналитика в команду?

Qlever Solutions предоставляет услуги подбора сотрудников на ИТ-проекты. Свяжитесь с нами, и мы вместе определим, какие сотрудники нужны для решения ваших уникальных задач.

Что изучают аналитики данных простыми словами?

Вот основные аспекты, которые изучают во время обучения аналитике данных:

Используя инструменты и методы анализа данных, аналитики получают ценные инсайты из большого массива сведений. Они могут использоваться для более эффективного принятия решений или выявления закономерностей.

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.

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.

Какие навыки нужны аналитику данных в 2024 году

Любому профессионалу важно развивать свои профессиональные навыки, изучать теорию и постоянно совершенствовать hard skills. Вот некоторые технические навыки, которыми должен обладать аналитик данных:

Помимо технических навыков, аналитик данных должен обладать следующими софт-скилами:

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:

Направления аналитики

В этой профессии универсальные специалисты — редкость. Задачи в разных индустриях сильно отличаются между собой: знание принципов сельскохозяйственного рынка вряд ли будет применимо в дизайнерском бюро.

Рассмотрим, какие бывают аналитики в современном бизнесе и чем одна специализация отличается от другой.

Аналитик данных — специалист, который делает бизнес, менеджмент, научные исследования и другие сферы более успешными.

Обычно аналитик данных необходим в компаниях, которые применяют data-driven-подход (то есть ориентируются на данные при принятии решений). Причем неважно, что именно делает компания, аналитик данных будет полезен в любой сфере.

Для решения этих задач аналитик может использовать языки программирования и запросов (Python и SQL) и пользоваться специальным ПО для визуализации (Tableau, Power BI).

Хард-скилы аналитика данных:

Задачи бизнес-аналитика направлены на внедрение новых решений для улучшения процессов в компании и достижения целей. Этот специалист собирает и исследует данные, связанные с работой бизнеса. Среди таких данных структура бизнеса, финансовые показатели компании (доходы и расходы), количество и роли сотрудников. Бизнес-аналитик должен искать проблемы, формулировать и проверять варианты гипотез по их решению.

Системный аналитик

Системные аналитики объединяют мир бизнеса и мир разработчиков. Они переводят требования бизнеса на язык, понятный программистам, которые будут разрабатывать нужные компании решения.

Работа системных аналитиков делится на этапы:

Помимо навыков коммуникации, командной работы и критического мышления, системный аналитик должен обладать техническими знаниями — от принципов разработки и архитектуры ПО до Agile и моделирования бизнес-процессов.

Продуктовый аналитик

Задача продуктового аналитика — исследование показателей конкретного продукта для их улучшения. Источником данных для продуктового аналитика является поведение пользователей: как они взаимодействуют с продуктом и сколько времени в нем проводят.

Хард-скилы продуктового аналитика:

Веб-аналитик

Узкое направление продуктового и дата-анализа, связанное с сайтами и веб-платформами. Специалист в этой области настраивает системы аналитики, выгружает данные и создает на их основе отчеты и презентации. Его цель — создание и проверка гипотез по улучшению эффективности рекламы и лендингов.

Финансовый аналитик

Финансовый аналитик отвечает за экономическую составляющую компании. Он оценивает финансовое состояние компании, анализирует прибыль и расходы, а также возможные риски и прибыль от инвестиций компании. На основе исторических данных, а также используя машинное обучение и статистические методы, финансовый аналитик прогнозирует возможные финансовые показатели для планирования бюджета разработки инвестиционных стратегий.

Хард-скилы финансового аналитика:

Курс «Аналитик данных. Первые шаги»

Убедитесь, что начинать — нетрудно и нестрашно. За 20 минут освоите базовый навык для работы с данными и решите типичную задачу аналитика 4 разными способами.

Смотреть курс бесплатно 💸

Важные критерии отбора аналитика данных

SDLC – это набор типовых этапов, необходимых для создания ПО. Очерёдность этапов определяется моделью процессов разработки ПО: каскадная, V-образная, инкрементная, итерационная и т. д. Для управления проектом разработки используются гибкие и классические методологии: Scrum, Waterfall, Kanban. Знания этапов разработки ПО и методологий управления важны для эффективного взаимодействия с проектной командой.

2. Навыки моделирования бизнес-процессов

Ни один бизнес-процесс нельзя улучшить, предварительно не описав его и не собрав требования к нему. В бизнес-анализе для визуализации процессов используют графические языки с конкретными нотациями: BPMN (Business Process Management Notation) или UML (Унифицированный язык моделирования, Unified Modeling Language).

Пример визуализации бизнес-процесса

Цель использования этих языков — создание диаграмм и схем процесса с помощью стандартного набора условных обозначений, понятных всем бизнес-пользователям.

3. Знание SQL

Дата-аналитикам нужны знания нескольких языков программирования. Они требуются для автоматизации работы с базами данных и поиска в них нужной информации. Первым и самым важным среди них является Structured Query Language или SQL. Это широко распространенный стандартный язык баз данных, используемый для формирования запросов к БД и управления данными. Для работы с базами данных аналитику важно понимать структуру запросов, уметь использовать функции агрегации и фильтрации данных, знать структуры таблиц и связей между ними, уметь работать с подзапросами.

4. Знание R и Python

R и Python — популярные языки программирования, которые позволяют более гибко изучать данные, настраивать рабочие процессы анализа и внедрять расширенные алгоритмы и модели. R — язык, который используется для разработки статистического программного обеспечения и анализа данных, предлагающий библиотеки для создания динамических и интерактивных графиков. Python является более универсальным языком программирования, подходящим не только для анализа данных, но и для веб-разработки, разработки программного обеспечения, написания системных сценариев и других предметных областей.

Согласно индексу TIOBE (TIOBE programming community index), оценивающему популярность языков программирования, сегодня Python – самый популярный язык

Навыки управления качеством данных

Нормализация, актуализация, обогащение, маппинг данных составляют примерно 80% рабочей нагрузки специалистов по работе с данными.Аналитикам данных постоянно приходится обращаться к данным из разрозненных источников, чтобы подготовить их к анализу.Умение приводить данные в порядок очень важный навык, ведь качественные данные на старте превосходят в своей эффективности любые сложные алгоритмы обработки в дальнейшем.

Статистика — краеугольный камень анализа данных, необходимый для проверки гипотез и прогнозирования результатов. Статистический анализ позволяет подходить к данным с научной точки зрения, приближаясь к «истине», стоящей за ними.Потенциальному сотруднику должны быть знакомы такие понятия, как дисперсия, медианное значение, стандартное отклонение, распределение Пуассона, регрессионный и корреляционный анализ. Он должен уметь применять статистические методы для выявления закономерности, распределения и аномалий в данных.

Визуализация данных, разработка дашбордов и отчетов

Визуализация данных — это процесс преобразования данных из источников в диаграммы, графики, таблицы и другие форматы, интуитивно понятные для пользователей.

Примеры визуализации данных BI-аналитиком

Работа бизнес-аналитика данных включает в себя разработку отчетов и дашбордов, для их создания и визуализации данных используют BI-платформы, например, PIX BI или FineBI. Понимая, в каком виде какую информацию представить, аналитики BI данных могут помочь пользователям получить знания, скрытые в огромных наборах данных, и сделать процесс принятия решений на их основе более доступным.

Продвинутые навыки Excel

Excel бизнес-аналитики используют для базовых расчётов, создания сводных таблиц, диаграмм.Excel имеет свой собственный язык программирования VBA (Visual Basic for Applications), который позволяет создавать макросы для быстрого среза по собранным данным. VBA может сэкономить аналитикам значительное количество времени на повторяющихся задачах в управлении проектами.

Критическое мышление и логика

Аналитикам данных необходимо находить корреляции и делать выводы из, казалось бы, не связанных между собой больших массивов данных, поэтому так важно развивать логику и критическое мышление. Такой тип мышления помогает аналитикам выявлять предубеждения и вводящие в заблуждение факторы, что приводит к более полному и объективному анализу.

Софт-скилы аналитика

Аналитикам нужно переводить задачи с языка бизнеса на технический язык или объяснять клиенту и стейкхолдерам сложные концепции простым языком. Важно уметь создавать понятные презентации, представлять результаты своих отчетов в доступном для всех уровней аудитории виде.

Аналитическое мышление

Это главный навык любого аналитика, вне зависимости от сферы. Такой специалист должен одновременно видеть общую картину и уделять внимание деталям. Развитое аналитическое мышление предполагает способность находить тенденции и паттерны, уметь делать прогнозы на основе имеющейся информации.

Адаптивность

Как и в любой работе, аналитики встречаются с ситуациями с высокой неопределенностью. Это могут быть и технические проблемы, и изменившиеся требования заказчика, и незнакомые задачи. Этот навык позволяет быстро находить решения в стрессовой ситуации и адаптироваться к меняющимся условиям.

Продуктовое мышление

Это подход, который позволяет исследовать продукт с точки зрения пользователя. Продуктовое мышление помогает принимать решения для улучшения их опыта использования.

Тайм-менеджмент

Аналитику любого уровня нужно уметь хорошо управлять множеством задач и проектов, соблюдая сроки. Для этого требуется способность приоритизировать задачи в зависимости от требований бизнеса и личных ресурсов.

Тайм-менеджмент: что это, принципы управления временем и планирования

Рассказываем про эффективное управление временем, принципы и техники тайм-менеджмента

Командная работа

Для аналитика взаимодействие с командой — неотъемлемая часть работы. Нужно много общаться с коллегами из других отделов — разработки, маркетинга, финансов. Для успешной командной работы важно уметь бережно давать и уверенно принимать обратную связь.

Умение учиться

IT-отрасль меняется и меняет мир вокруг. Появляются новые технологии и обновляются существующие инструменты. Аналитику нужно следить за трендами и осваивать новые навыки. Такая гибкость повышает качество работы и помогает оставаться востребованным на рынке труда.

Эмпатия

Способность понимать эмоции других людей и свои собственные помогает управлять уровнем стресса, разрешать конфликты, работать в команде и строить гармоничные профессиональные отношения с коллегами.

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

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.

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

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:

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

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:

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.

В заключение

Стать аналитиком данных в 2024 году может каждый, кто готов освоить новую востребованную профессию. Чтобы ускорить вход в профессию, стоит выбирать программу, которая освещает не только теоретические, но и практические знания. Преподаватели Хекслет — практикующие специалисты, которые сопроводят вас на всех этапах обучения, помогут разобраться в применении технологий, инструментов и языков программирования на практике.