- Кто такой аналитик?
- Кто такой аналитик
- Средняя зарплата аналитика
- Карьерный рост
- Профессия аналитик
- Карьерные возможности
- Зарплата аналитика
- Продуктовый аналитик
- Перспективы профессии
- Место работы
- Куда расти аналитику данных и кем быть дальше?
- Как я стала аналитиком
- UX-аналитик
- Где учиться на аналитика данных
- Аналитик данных в будущем
- Курсы бизнес-анализа
- Финансовый аналитик
- Чем занимается аналитик данных
- Профессиональные знания
- Аналитик 1-С
- Какие качества нужны, чтобы успешно работать аналитиком
- Карьера, график работы, зарплата
- Важные личные качества
- Где учат на аналитиков
- Сколько зарабатывает аналитик данных
- Какими качествами должен обладать аналитик данных
- Веб-аналитик
- Системный аналитик
- Особенности профессии
- Как попасть в профессию — опыт Дарины
- Бизнес-аналитик
- BI-аналитик
- Инструменты для работы
- В чём заключается моя работа
- Где работать
- Известные аналитики
- Аналитик маркетплейсов
- Правда ли, что сейчас нужен аналитик почти в каждую компанию?
- Зачем на самом деле нужны аналитики данных
- Обучение на аналитика
- Лучшие вузы для аналитиков
- SMM-аналитик
- Аналитик данных
- Какие софт-скиллы полезны
- Аналитик работает только в таблицах и не общается с людьми
- Примеры компаний с вакансиями аналитика
- Плюсы и минусы профессии
- Выводы
- Плюсы и минусы профессии аналитик
Кто такой аналитик?
Аналитик – это человек, которого огромные разрозненные потоки информации приводят не в ужас, а в состояние профессионального азарта. Он способен обнаружить среди этих потоков определенные алгоритмы и закономерности, чтобы в итоге получить новое знание, которое можно будет с успехом применять в сфере его работы.
По мере технологического прогресса появляются и новые профессии. Одна из востребованных и самых перспективных – аналитик данных. Она еще нова, но уже востребована. На рынке труда много вакансий, и заметен дефицит специалистов. Поэтому можно стать первопроходцами, чтобы занять наиболее выгодные места в крупных компаниях и организациях.
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:
Аналитическое мышление и умение выстраивать логические цепочки взаимодействия относятся к одним из базовых софт скилл, позволяющих реализоваться в любой отрасли промышленности, торговли и предпринимательской деятельности. Люди, связанные со специальностями в области аналитики, работают с информацией, базами данных, помогают найти пути решения проблем с управлением и сложных бизнес-задач в условиях экономического кризиса и изменяющихся показателей рынка. Эксперты используют специализированное программное обеспечение, онлайн платформы и ресурсы для сбора и обработки необходимых сведений. Для выполнения должностных обязанностей профессионалам в области аналитики бизнеса требуется профильная подготовка. Абитуриенты, желающие реализоваться в сфере анализа, отчетности и решения проблем экономического и управленческого характера, активно изучают какие профессии, связанные с аналитикой востребованы на бирже труда, где стоит получить образование и на что обращать внимание при выборе вуза.
Кто такой аналитик
Аналитик — специалист, который занимается обработкой данных и составлением на их основе прогнозов, стратегий, планов и рекомендаций клиентам.
Существует несколько профессий, в названии которых также есть слово «аналитик» — финансовые аналитики, программные аналитики, системные аналитики. Все они занимаются анализом той или иной информации, но не обязательно используют в своей деятельности математику, статистику и языки программирования. Их нужно отличать от отдельной профессии «аналитик данных».
Аналитик данных должен хорошо разбираться в математике, статистике, информатике, компьютерных науках, бизнесе и экономике.
Данные, которые обрабатывает аналитик, зависят от сферы деятельности, которой он занимается. Например, аналитик в области рекламы определяет целевую аудиторию для рекламных кампаний: составляет алгоритм, с помощью которого ищет в базах данных информацию о потенциальных клиентах, анализирует рекламные стратегии с точки зрения отклика, оценивает показатели эффективности кампаний.
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.

Карьерный рост
Аналитик может возглавить проект, получить управляющую должность и дойти до высших уровней менеджера организации – если ему это нужно. Либо он может повышать профессионализм в своей работе и, соответственно, уровень зарплатных ожиданий и требований.
Профессия аналитик
Обновлено
Аналитик собирает большое количество цифровых данных, анализирует их и трактует полученную информацию. Что это за данные – зависит уже от специфики работы такого сотрудника. Аналитик может быть специалистом в области финансов, инвестиций, конкретных рыночных сегментов, инженерии, химии, компьютерного программного обеспечения, рекламы, социологии и так далее. Кстати, недавно центр профориентации ПрофГид разработал точный тест на профориентацию, который сам расскажет, какие профессии вам подходят, даст заключение о вашем типе личности и интеллекте.
Профессия подходит тем, кого интересует физика, математика, биология, экономика и информатика (см.
выбор профессии по интересу к школьным предметам).
Карьерные возможности
Одно из преимуществ профессии заключается в широких возможностях карьерного роста. С опытом и знаниями аналитик данных может продвигаться и со временем занять руководящую должность. Например, руководителя отдела аналитики данных или проекта.
Зарплата аналитика
Финансовые, инвестиционные аналитики, аналитики компьютерных систем, как правило, могут похвастаться достаточно высоким уровнем заработка. Несколько меньше получают спортивные аналитики. Хотя в целом зарплата такого специалиста зависит от того, в какой организации он трудится и какими финансовыми потоками она оперирует.
Продуктовый аналитик
Специалист, использующий профессиональные навыки и знания для описания и всесторонней оценки продукта или товара. Профессионал контролирует соответствие изделий требованиям стандартов качества по материалам и техническим характеристикам, удовлетворение потребностей покупателей.
Аналитик вносит предложения по маркетинговому продвижению товаров, консультирует по заполняемости складов и мерчендайзингу. Для трудоустройства требуется профильное экономическое образование с включением теории по материаловедению и технологиям производства.
Перспективы профессии
Профессия очень актуальна и востребована на современном рынке труда. В связи с возрастающим объемом данных и необходимостью их анализа для принятия стратегических решений, специалисты по аналитике данных будут востребованы и в будущем. Эта профессия тесно связана с областями машинного обучения и искусственного интеллекта, что также открывает новые перспективы роста и развития.
Место работы
Аналитики нужны компаниям, организациям, предприятиям различных профилей. Также они могут проводить исследования и оказывать консультативные услуги проектно, в рамках частных заказов.
Куда расти аналитику данных и кем быть дальше?
От автора телеграм-канала Аналитика и growth mind-set.
Этот вопрос часто волнует не только тех, кто уже успел набраться опыта в аналитике данных, но и начинающих, ведь планировать карьеру и понимать свой дальнейший путь лучше заранее. Я набросала несколько популярных на мой взгляд направлений роста и ниже кратко рассмотрю каждое из них.
Многие data scientists начали свою карьеру именно в аналитике данных. И аналитик данных, и data scientist работают с данными, но делают это по-разному.
Аналитики данных обычно работают со структурированными данными для решения бизнес-задач, используя языки программирования SQL, R или Python, программное обеспечение для визуализации данных и статистический анализ.
Data scientists имеют дело как со структурированными, так и неструктурированными данными, используют более продвинутые методы обработки данных (например, машинное обучение). Эта роль обычно считается более продвинутой версией аналитика данных.
Разница в знаниях между Data analyst и Data scientist показана на картинке ниже. Кстати, в некоторых компаниях аналитики данных максимально приближены к data scientist, хотя зовутся аналитиками данных. Поэтому разница между Data analyst и Data scientist условная.
Как аналитик данных, вы можете углублять свои знания в различных направлениях и отраслях, тем самым становясь более уникальным специалистом.
Вот только несколько направлений для примера:
- Маркетинговый аналитик анализирует данные о маркетинговых кампаниях, трафике и аудитории, чтобы оценить эффективность маркетинга и оптимизировать стратегии.
- Финансовый аналитик использует данные, чтобы помочь определить инвестиционные возможности, возможности получения дохода и снизить финансовые риски.
- Продуктовый аналитик анализирует данные, связанные с продуктом, чтобы определить, как улучшить его функциональность и пользовательский опыт.
Также можно углублять знания в конкретной отрасли:
- Health care analyst (аналитик в области здравоохранения) использует данные медицинских записей, отчетов о расходах и опросов пациентов, чтобы улучшить качество медицинской помощи.
На мой взгляд, переход от аналитика данных в data scientist или в бОльшую специализацию один из самых логичных и безболезненных, достигается путем постепенного дообучения. На выходите вы можете получить более сложные и интересные задачи и более высокую зарплату. Однако некоторым путь может показаться слишком скучным и простым.
Еще один распространенный карьерный путь для аналитиков данных — руководящие должности. Вы можете начать с должности аналитика данных, а затем вырасти до аналитика старшего уровня, team lead или даже директора по аналитике.
Если вы заинтересованы в следовании по этому пути, следует сосредоточиться на развитии своих лидерских качеств наряду с навыками работы с данными. Чем дальше вы продвигаетесь по карьерной лестнице, тем меньше работаете руками и тем больше у вас ответственности за результаты команды/команд.
Часть аналитиков становятся product manager.
Продакт-менеджер (или, коротко, продакт) — это человек, который ведет продукт от разработки идеи до выпуска на рынок. Продуктом может быть приложение или отдельный его раздел, программное обеспечение, веб-сервис или даже девайс.
Главная работа продакт-менеджера — создать продукт, который будет интересен пользователям и заработает для компании прибыль. Аналитические навыки, которые вы приобрели, работая аналитиком данных, будут полезны при принятии обоснованных решений в развитии продукта.
Речь идет о том, что вы теперь не работаете на конкретную компанию, а работаете на себя (но без найма сотрудников). По такой схеме вы можете оказывать консалтинговые и аутсорсинговые услуги — делать аналитику для других компаний.
Насчет фриланса и предпринимательства в моем телеграм-канале Аналитика и growth mind-set по аналитике разгорелась дискуссия, вот только одно из сообщений:
Некоторое время назад я пробовала работать на фрилансе. Я считаю, что у меня достаточно сильные скиллы в маркетинге и продвижении, потому что уже в течении первого месяца я нашла первых клиентов с разных фриланс площадок и других российских и зарубежных источников (чаты, телеграм-каналы и прочее). Но проанализировав, поняла, что фриланс — это не то, в чем я хочу развиваться.
Во-первых, если вы хотите преуспеть во фрилансе, вы должны иметь опыть не только в аналитике, но и разбираться или как минимум иметь желание разобраться в маркетинге, а также уметь и любить коммуницировать с клиентом. Вот как раз последняя часть, когда твое дело держится на коммуникации с клиентом, мне не понравилась. Поняла, что больше привлекают бизнес-идеи, когда продажа совершается без общения с клиентом (пример — покупка функций в мобильном приложении).
Во-вторых, по мере работы насмотрелась на многие агентства, которые оказывают услуги малым и средним бизнесам — там денег нет и большинство из них просто выживают (здесь речь про РФ). Это связано с тем, что большинство компаний малого и среднего бизнеса также выживают, и аналитика — это одно из последних, на что они будут тратить деньги. Ну а крупным компаниям аналитика вряд ли нужна.
Отмечу, что это мое представление, основанное на моем опыте, не претендую на истину.
Предпринимателями становятся единицы, не каждый имеет желание и смелость им стать. Однако все равно затрону это направление, так как я регулярно делаю свои проекты и могу назвать их предпринимательскими.
А еще недавно я получила такой вопрос от подписчика:
Надо сказать, что при наличии предпринимательских навыков и аналитических скиллов можно делать любой бизнес — аналитические скиллы и тех навыки сильно помогут. Даже открывая кофейню, вы можете применить в ней свои аналитические знания и построить «твердый» бизнес, опирающийся на данные, а не на интуицию. Что безусловно будет преимуществом, так как малый бизнес редко использует аналитику (максимум подключит Яндекс Метрику, ито не будет использовать ее в полном объеме). И кстати, отсутствие аналитики часто и приводит к хаосу, потере денег и закрытию бизнеса.
Но если хочется делать связанное с аналитикой, то тут тоже может быть куча идей:
- Консалтинговое агентство (это такие же аналитические услуги, только вы нанимаете сотрудников)
- Разработка аналитических продуктов. Это могут быть платформы для визуализации как Power BI, для сквозной аналитики как Calltouch, для мобильной аналитики как Appsflyer и тп. В данном случае не обязательно разрабатывать сразу такое решение как Power BI, можно сконцентрироваться на решении аналитической проблемы в конкретной сфере/отрасли.
- Разработка продуктов, где аналитика — важная часть. Например, трекинговые приложения для сна, питания, физ активности. Или CRM система.
Конечно в случае разработки своего продукта понадобится много дополнительных знаний или найм сотрудников. Но если нанимать не хочется, рекомендую почитать книгу «Суперобучение» Скотта Янга, там есть известный пример человека, который в одиночку разработал игру, приобретя все нужные для этого знания. Игра, кстати, стала популярной.
Это только несколько примеров идей. Я практически ежедневно записываю для себя новую идею, они появляются обычно в процессе изучения нового.
Смена компаний тоже может быть ростом (хотя и не всегда). Сначала вы работаете в маленькой компании, потом переходите в компанию побольше, затем в компанию-лидер, а далее работаете в компании-мировом гиганте (например, Google или Microsoft).
И такой путь все еще является популярным для многих аналитиков-карьеристов, когда работа в Google или в подобной компании считается пределом мечтаний.
Что касается перехода на должности, связанные с ИИ — Machine learning Engineer, Machine learning researcher, NLP Engineer и др. — то сейчас это то, что будет набирать обороты, так как сфера ИИ быстро развивается и предлагает более высокие зарплаты. Профессия Data scientist, кстати, также связана и с ИИ (так как использует машинное обучение и может работать в AI team), и с данными, просто я вынесла ее отдельно, как наиболее популярное направление.
Какой путь наилучший? Это можете определить только вы, исходя из критериев, которые вам важны.
Как я стала аналитиком
Меня с детства интересовали математика и программирование, работа с данными, таблицами, поиск и анализ закономерностей. Работа аналитика включает все эти аспекты.
Я закончила НИУ ВШЭ по направлению, связанному с маркетингом. На факультете нам преподавали математику, статистику, прогнозирование, эконометрику, и эти предметы мне нравились больше всего. Кроме того, я занималась программированием на дополнительных курсах.
После окончания вуза я стала работать в PR, но вскоре поняла, что эта сфера деятельности мне не нравится. Мне было неинтересно, работала я через силу, заставляя себя приходить в офис. Поэтому я решила сменить направление. В вузе я узнала, как работает статистика, какие математические инструменты используются для анализа данных, познакомилась с языком программирования SQL. С этими навыками в резюме я решила посмотреть вакансии аналитика и вскоре нашла мою нынешнюю работу. Поначалу мне поручали и другие задачи, но постепенно аналитика стала моим основным занятием.
За три года я стала ведущим аналитиком— руководителем подразделения. В мои обязанности входит не только составление запросов в базы данных, но и распределение задач внутри моей команды, взаимодействие с заказчиками рекламных кампаний или аккаунт-менеджерами, которые ведут этого рекламодателя.
UX-аналитик
Профессионал в области UX аналитики собирает данные о том, как происходит взаимодействие пользователей с digital-продуктом. Объекты оценки: пользовательский интерфейс, потребности посетителей интернет-сервисов и приложений, эмоции, возникающие при использование информационного ресурса. UX аналитику необходимо владение программированием и умение использовать правила и методы работы с информационными сетями, задействованными в бизнесе.
Освоить профессии, связанные с аналитикой можно в рамках образовательных программ бакалавриата, специалитета или магистратуры. При поступлении в вуз учитываются результаты ЕГЭ по русскому, математике в базе или профильном уровне, информатике, обществознанию, истории или иностранному языку. Правила приемной кампании зависят от требований конкретного университета и выбранной специальности. Направления и области профессиональной реализации, связанные с аналитикой и данными характеризуются востребованностью, перспективностью и высокими заработными платами. Средний доход экспертов составляет 100 – 250 тысяч рублей и возрастает с продвижением по карьерной лестнице и выполнением международных аналитических проектов.
Где учиться на аналитика данных
Многие университеты предлагают программы бакалавриата и магистратуры по аналитике данных. Они обычно включают курсы по программированию, статистике, машинному обучению и анализу данных. Также существует множество онлайн-курсов. Например, Coursera, Udemy и DataCamp предлагают курсы, которые можно проходить в свободное время и в собственном ритме.
Некоторые компании и организации предлагают тренинги и сертификацию по аналитике данных. Например, Microsoft и IBM спонсируют программы Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate и IBM Data Science Professional Certificate.
Важно также учитывать, что есть множество ресурсов и материалов, доступных в интернете. Они тоже могут помочь в обучении аналитике данных. Образовательные материалы могут быть в виде учебников, блогов и видеоуроков.
Аналитик данных в будущем
Современный бизнес во многом строится на анализе данных о клиентах, продажах, эффективности рекламных стратегий, поэтому профессия аналитика сейчас очень востребована и останется такой в ближайшие десятилетия. Перспективные направления: работа с большими данными, дата-моделирование, экономическое прогнозирование. Кроме того, умение работать с большим количеством информации (анализировать, структурировать её, делать выводы) востребовано не только в экономике и финансах, но в любой другой сфере деятельности.
Я считаю, что профессию надо выбирать по зову сердца, ориентируясь на то, что нравится делать. Какой бы перспективной ни была профессия, в ней невозможно достичь высот, если не получаешь от неё удовольствия.
Курсы бизнес-анализа
Профессия: Аналитик данных
Финансовый аналитик
Профессионал в области оценки данных о материальных ресурсах бизнеса, включающих недвижимость, капитал, вложения, акции, инвестиционный и кредитный портфель. Специалисты чаще задействованы в решении проблем, связанных с необходимость модернизации деятельности компании, для удержания на плаву и сохранения прибыльности.
Финансовый эксперт работает только с денежной составляющей работы организации. Он в меньшей степени учитывает механику производственных процессов, технологические решения, потребительский спрос и реакцию пользователей.
Заключения, представленные профессионалов, используются для принятия управленческих решений. Ряд руководителей прибегает к помощи финансовых аналитиков не с целью анализа деятельности собственной компании, а консультирования по вопросам кредитования, участия в госпрограммах, инвестирования.
Данные собираются экспертами из открытых источников, реестров, налоговых форм, банковских документов и выписок. Базовый учитываемый критерий – экономические показатели.
Для работы по профессии и качественному сопровождению клиентов требуется высшее образование по экономической специальности или финансовому менеджменту.
Чем занимается аналитик данных
Data Analyst или аналитик данных – профессия, одна из наиболее востребованных и перспективных в мире информационных технологий. Такой специалист отвечает за сбор, обработку и анализ больших объемов информации. Делает он это с целью извлечения ценных данных и дальнейшего их использования для принятия бизнес-решений.
Основная задача аналитика – организация и анализ данных с помощью специальных инструментов и методов. В их число входит:
Статистический анализ
Машинное обучение
Алгоритмы искусственного интеллекта
Важно отметить, что такие специалисты оперируют не только числовыми данными, но и текстовыми, графическими и другими видами информации.
Аналитик помогает предприятиям и организациям принимать обоснованные решения на основе данных, анализируя их, выявляя тенденции, паттерны и прогнозируя будущие события и тренды. Специалист разрабатывает модели и алгоритмы, помогающие автоматизировать и упрощать процесс принятия решений, повышая эффективность бизнеса.
Аналитик данных может работать в различных областях, таких как маркетинг, финансы, производство, здравоохранение и др.
Обязанности включают:
► Сбор и обработку данных. Аналитик занимается сбором необходимой информации из разных источников, ее очисткой, преобразованием и подготовкой к анализу.
► Анализ данных. Специалист использует различные методы и инструменты для исследования информации, включая статистические методы, машинное обучение и визуализацию.
► Прогнозирование и моделирование. Он разрабатывает модели и алгоритмы, позволяющие прогнозировать будущие события и тренды на основе имеющейся информации.
► Отчетность и представление данных. Аналитик создает отчеты и визуализации, позволяющие легко увидеть результаты анализа.
Нужно понимать, что сфера аналитики требует постоянного изучения новых методов и инструментов, а также развития навыков программирования и статистики. Профессия интересна, поскольку позволяет находить скрытые информационные закономерности, выявлять новые возможности и оптимизировать бизнес-процессы.
Профессиональные знания
- Микроэкономика, макроэкономика, международная экономика.
- Бухгалтерский анализ и учет, налоговый учет.
- Эконометрика.
- Макроэкономическое планирование и прогнозирование.
- Социологические теории.
- Правила проведения маркетинговых исследований.
- Социология управления.
- Социология прогнозирования.
- Высшая математика.
- Правила использования современного программного обеспечения для проведения исследований.
Аналитик 1-С
Профессионал, работающий с данным из сервисов 1C-предприятие и бухгалтерия. Он участвует во внедрении автоматизированных систем в деятельность организаций. Аналитик разрабатывает план монтажа информационных сетей, установку необходимого ПО, оценку стабильности
функционирования, а параллельно проводит обучение и консультирование пользователей. При необходимости вносит предложения по обновлению сервисов, оборудования и расширения опционала сбора данных. Изучить профильные программы можно на факультете информационных технологий, программирования и на специализированных курсах по 1C.
Какие качества нужны, чтобы успешно работать аналитиком
1. Любовь к тишине и одиночеству
Работа аналитика по большей части заключается в том, чтобы взаимодействовать с компьютером, а не с людьми. Аналитик, если он не руководитель подразделения, мало общается даже с коллегами, не говоря уже о клиентах. Он не проводит встреч, его рабочий день проходит у монитора за обработкой данных. Есть люди, которым обязательно нужно общение — им такая работа не подойдёт!
2. Развитый логико-математический интеллект
Важно, чтобы человеку нравилось оперировать статистическими данными, составлять графики и таблицы, видеть закономерности, структурировать информацию, выделять главное, отбрасывать второстепенное.
3. Терпение
Аналитик — профессия не творческая. Каждый день аналитику приходится заниматься одним и тем же: сбором, анализом, оценкой данных. Эта работа очень похожа на главное увлечение моего детства — собирание пазлов. Мне доставляло удовольствие взять набор непонятных разрозненных деталей и часами собирать из них что-то целостное, разумное, имеющее смысл. Так же работают и аналитики.
4.Точность и скрупулёзность
Аналитик по большей части имеет дело с точными категориями: данными, цифрами, алгоритмами. Составляя запросы, нужно совершать как можно меньше ошибок и максимально точно подбирать аудиторию.
5. Внимательность
Аналитик должен учитывать все факторы, которые могут повлиять на результат анализа, не упустить ни одной важной детали, иначе на выходе он получит неверные данные и сделает ошибочные выводы.
<<Лидген для статьи>>
Карьера, график работы, зарплата
Карьера. Внутри компании можно из простого аналитика стать тимлидом, руководителем подразделения и развиваться в направлении менеджмента — разрабатывать и курировать собственные продукты, придумывать стратегии их развития.
Можно совершенствовать навыки программирования, повышать свою квалификацию как аналитика данных, переходить в более крупные компании, на более востребованное и престижное направление, заниматься дата-моделированием, большими данными (big data), делать прогнозы и предсказания.
График работы. Аналитики в офисе работают по обычному графику с 9:00 до 18.00 или с 10:00 до 19:00. Иногда приходится задерживаться на работе, но это зависит от нагрузки конкретного аналитика.
Аналитик может работать и удалённо: консультировать заказчиков, которым необходим анализ данных, писать приложения. Всё, что ему для этого нужно — компьютер или ноутбук, выход в интернет и доступ к базам данных.
Зарплата. Зарплата аналитика зависит от его опыта и квалификации, от компании, в которой он работает. В начале карьерного пути я получала 45 тысяч рублей, сейчас зарабатываю больше.
Средняя зарплата аналитика в Москве — 70 тысяч рублей. Начинающий аналитик сразу после окончания вуза может получать от 25 тысяч рублей.
Важные личные качества
Очевидно, что успешный аналитик должен обладать крайне ярко выраженными способностями к аналитическому мышлению. Также у него должны быть:
- хорошая память;
- умение долго сохранять концентрацию;
- усидчивость;
- внимательность, наблюдательность;
- способности к оперированию большими объемами информации, дедукции, индукции;
- ответственность.
Коммуникативные способности тоже не будут лишними, как и профессиональная интуиция (хоть аналитик и должен оперировать сугубо доказуемыми понятиями и выводами).
Где учат на аналитиков
Профессию аналитика получают на направлениях, связанных с информатикой, математикой, программированием. Эти направления есть практически во всех ведущих вузах страны.
Список вузов от редакции:
- МГУ им. М.В. Ломоносова — факультет вычислительной математики и кибернетики, направление «Прикладная математика и информатика».
- СПБГУ — направления «Математика и компьютерные науки», «Математика, алгоритмы и анализ данных», «Прикладная математика и информатика», «Прикладная математика, фундаментальная информатика и программирование», «Программирование и информационные технологии», «Системный анализ и прикладные компьютерные технологии».
- НИУ ВШЭ — направления «Экономика и статистика», «Бизнес-информатика», «Прикладная математика и информатика».
- Национальный исследовательский университет МЭИ — Институт автоматики и вычислительной техники, направление «Прикладная математика и информатика».
- Национальный исследовательский технологический университет МИСиС — факультет «Информатика и вычислительная техника».
- Московский политехнический университет — факультет информационных технологий, направление «Прикладная информатика (большие и открытые данные)», «Прикладная математика и информатика», «Бизнес-информатика (IT-менеджмент)».
- Московский технический университет связи и информатики (МТУСИ) — факультет экономики и управления (ФЭУ), направление «Прикладная информатика».
- Финансовая академия при правительстве России — направления «Прикладная математика и информатика», «Бизнес-информатика», «Прикладная информатика».
Сколько зарабатывает аналитик данных
Зарплаты значительно варьируются в зависимости от таких факторов, как опыт работы, уровень квалификации, размер компании и даже ее местонахождение.
На начальной стадии карьеры зарплата может составлять от 80 000 до 100 000 рублей в месяц.
С опытом оплата может достичь уровня 200 тыс. рублей.
В компаниях с большими бюджетами на аналитику данных и специалистами с высоким уровнем опыта и экспертизы, зарплаты могут превышать 350 тыс. рублей в месяц.
Какими качествами должен обладать аналитик данных
Специалисту необходимы следующие личные качества:
✎ Логическое мышление. Способность анализировать данные, определять и находить связи между различными переменными.
✎ Креативность. Умение мыслить нестандартно и предлагать новые подходы к анализу данных, а также находить неожиданные решения проблем.
✎ Аналитический склад ума. Способность разбираться в сложных данных и процессах, систематически анализировать информацию и принимать обоснованные решения.
✎ Внимательность к деталям. Способность замечать нюансы и ошибки в данных, а также быть внимательным к деталям при анализе и интерпретации информации.
✎ Коммуникативные навыки. Умение ясно и доступно объяснять сложные концепции и результаты анализа для широкой аудитории, а также взаимодействовать с коллегами и клиентами.
✎ Упорство. Означает готовность к трудной работе и стремление достичь результата, умение продолжать искать решения, даже если первые попытки не увенчались успехом.
Также человек должен обладать гибкостью мышления и адаптивностью. Нужно, чтобы он быстро приспосабливаться к изменениям и новым требованиям, умел работать в динамичной и быстроразвивающейся среде.
Веб-аналитик
Профессионал, занимающийся аналитическими исследованиями данных, связанных с интернет пространством и веб-разработками.
Специализированное ПО по проработке данных и принятия управленческих решений используемое в аналитике:
- Google Analytics;
- Яндекс.Метрика;
- Calltouch;
- Adobe Analytics;
- Click.ru;
- Comagic;
- Finteza;
- GoingUp!;
- Kissmertics.
Получить необходимую подготовку можно по направлению «Веб-разработчик» в рамках программы ссуз, бакалавриата или специализированных курсов.
Системный аналитик
Специалист, работающий с данными об IT-продуктами. Область производственной деятельности профессионала – оценка характеристик и количественных показателей, описывающих новый или существующий цифровой продукт для принятия производственных решений.
Аналитик работает с реакциями пользователей, анализирует технические составляющие товара вместе с программистами и таксировщиками, соотносит функционал с потребительским спросом и ожиданиями покупателей.
Профессионал работает с разноплановыми категориями IT-разработок, проводит стратегическое планирование прогнозирование успешности проекта, окупаемости стартапа с области информационных технологий, целесообразности вложения средств в разработку с учетом дальнейших продаж.
Цель аналитической деятельности – организация взаимодействия и понимания между руководителями бизнеса, желающими внедрить цифровые технологии и автоматизацию в рядовые производственные манипуляции, и программистами, отвечающими за саму разработку.
Особенности профессии
Чаще всего вакансия аналитика предполагает, так или иначе, работу с числами – самой подходящей формой представления информации для проведения исследований, анализа, выявления статистических принципов, прогнозирования и формирования планов дальнейшего развития. То, о чем говорят эти числа, может относиться практически к любой области жизни современного общества. Хотя на практике аналитики все же чаще работают в областях, связанных с финансами, поскольку именно они требуют детальнейшего анализа и предельно четких прогнозов, основанных на реальных данных и научной математике, а не чьей-то интуиции.
Ключевые обязанности аналитика сводятся к следующей последовательности действий:
- Сбор всех данных, необходимых для проведения анализа, их первичная обработка (она направлена на сисиематизацию данных, приведение их к единой форме, выделение основных признаков, переменных и неизвестных для анализа и прочие подготовительные работы).
- Определение основных тезисов исследования, выдвижение гипотез.
- Непосредственно анализ собранной и стандартизированной информации, выполняемый с помощью математических методов и современного программного обеспечения. В результате анализа гипотезы либо подтверждаются, либо опровергаются.
- Составление прогнозов, планов развития, проектов, методических рекомендаций, основанных на результатах выполненного анализа.
- Оформление аналитического отчета о результатах анализа, формирование выводов, их презентация работодателю/клиенту.
Например, бизнес-аналитик может работать в штате конкретной компании и изучать ее финансовые процессы, реальные и потенциальные договора с партнерами, конкурентов, чтобы определить ее слабые и сильные места, предложить оптимальные способы оптимизации ее работы, сокращения расходов и повышения прибыли. Финансовый аналитик может специализироваться на особенностях процессов внутреннего или международного рынка. Некоторые аналитики специализируются на биржевой торговле и могут спрогнозировать перспективность тех или иных инвестиций.
Аналитики, работающие в области компьютерных технологий, совершенствуют концепции и методы разработки программного обеспечения, консультируют по вопросам информационной безопасности, помогают внедрять более совершенные алгоритмы на практике.
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.
Бизнес-аналитик
Профессионал, занимающийся исследованиями структуры бизнес-процессов и данных с целью прогнозирования и стратегического планирования, выдающий заключение об эффективности работы компании с предложениями по оптимизации.
Бизнес-аналитика позволяет принять решение о дальнейшей судьбе организации:
- Расширении и открытии новых филиалов;
- Выходе на международный рынок;
- Смене экономической ниши с учетом статистических показателей;
- Изменении договоренностей с партнерами и поставщиками;
- Трансформации логистических сетей;
- Внедрении автоматизированных бизнес-процессов.
Эксперты оценивают экономические показатели, управленческие решения, грамотность распределения ресурсов. Работы с данными носит комплексный характер. Сбор сведений осуществляется из открытых источников, документов, налоговых отчетов. Профессионалы объединяют функции статистов с аудиторами и бизнес-консультантами. После составления аналитических сводок руководителям становится гораздо легче управлять собственным предприятием. Для получения максимально объективной оценки директора фирмы предпочитают использовать услуги сторонних бизнес-аналитиков, подбирая профессионалов на профильных биржах, в аутсорсинговых и консалтинговых компаниях и по рекомендациям знакомых. Получить профильное образование для проведения аналитики бизнеса можно на факультете экономики или менеджменты.
https://youtube.com/watch?v=4jlp11n6Nqs%3Fsi%3Dbidefb4Xw-iy_sxE
BI-аналитик
BI-аналитика расшифровывается как «business intelligence», и это одна из новых категорий профреализации, связанная с использованием интернет-технологий и массива данных, для составления отчетов по работе организации в визуальном формате. Специалист работает с цифровыми носителями.
Данные собранные BI-аналитиком предоставляются работодателям в удобном графическом формате.
Для наглядности bi аналитики используют презентации и трехмерную графику. Специалисты совмещают обязанности программистов и классических бизнес-консультантов. При этом работа BI-аналитиков зрелищней и эффективней стандартных отчетов бизнес-консультантов, что делает данное направление востребованным и перспективным для профессиональной реализации.
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.
В чём заключается моя работа
Я работаю ведущим аналитиком в рекламном подразделении таргетированных смс-рассылок мобильного оператора. По соображениям конфиденциальности назвать компанию я не могу, она входит в так называемую «большую тройку». Моё подразделение занимается рассылкой рекламы абонентам, сегментируя их по опредёленным социально-демографическим, поведенческим и другим признакам. Аналитик занимается тем, что из всей абонентской базы выбирает абонентов, которые отвечают этим признакам, чтобы рекламодатель рассылал рекламу именно тем людям, которых она может заинтересовать.
По результатам кампании аналитики собирают и анализируют данные о её эффективности: смотрят, как много абонентов откликнулись на рекламу— , то есть позвонили по указанным телефонам, обратились в эту стоматологию;, и анализируют, от чего зависит эффективность рекламы, когда она срабатывает, а когда нет. Это похоже на настоящее научное исследование.
Где работать
Аналитик данных может найти работу в различных отраслях и компаниях, включая:
► Технологические компании
► Финансовые учреждения
► Медицинские учреждения
► Торговля
► Государственные организации
Многие компании в других отраслях, таких как производство, логистика, энергетика и телекоммуникации, также являются потенциальными работодателями.
Известные аналитики
- Роберт Спингэрн, специалист из швейцарского финансового конгломерата Credit Suisse, работающий преимущественно с рынком вооружений и аэрокосмическим рынком.
- Роберт Сэмпл, также сотрудник Credit Suisse, посоветовавший приобрести акции Apple за два с половиной года до роста их стоимости на 450 %.
- Джеймс Макилри, один из ведущих аналитиков Уолл-Стрит.
Аналитик маркетплейсов
Базовая область компетенций профессионалов – анализ продуктов, экономической ниши, деятельности конкурентов и пользователей. Специалисты в аналитике марктеплейсов оказывают консалтинговые услуги по:
- Выбору подходящего ценовой ниши ассортименту;
- Составлению портрета потенциального пользователя и покупателя;
- Оценке состава и количественных свойств продуктов;
- Выявлении сильных и слабых сторон товаров;
- Подбору способа презентации деятельности интернет-магазина;
- Выбору площадок для продвижения и раскрутки;
- Оценке организации продаж;
- Формированию коммуникации с клиентами;
- Трансформации логистики.
Для успеха в профессиональной карьере специалисту необходимо высшее образование по направлению «Электронная коммерция». Освоить базовые навыки можно в рамках обучения в колледже, но для продвижения по карьерной лестнице и организации взаимодействия с крупными и мировыми компаниями требуется владение компетенциями на качественно ином уровне и диплом вуза.
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.
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.
Обучение на аналитика
Аналитик без высшего образования не может претендовать на получение хороших высокооплачиваемых должностей. С другой стороны, таких специалистов «в чистом виде» отечественные вузы не готовят, да и специфика работы может сильно различаться в зависимости от области деятельности. Самые близкие по характеру и смыслу варианты обучения на аналитика:
- направление «Прикладная математика и информатика» (код 01.03.02). У этого направления есть много разных профилей, связанных с аналитикой:
- «Прикладной анализ данных и искусственный интеллект» (ВШЭ СПб);
- «Анализ данных и интеллектуальные системы» (ВШЭ, АГУ (Майкоп)) и другие профили.
- направление «Прикладные математика и физика» (код 03.03.01), например, профиль:
- «Компьютерные технологии и интеллектуальный анализ данных» (МФТИ, Самарский университет).
Выучиться на аналитика можно не только на чисто технических специальностях. На направлениях «Социология» (код 39.03.01), «Экономика» (код 38.03.01), «Бизнес-информатика» (код 38.03.05) тоже есть профили для обучения на аналитика.
Набор предметов, которые нужно сдавать для поступления, зависит от специальности и вуза и может включать в себя русский язык, математику, физику, информатику, обществознание и иностранный язык. В бакалавриате учиться 4 года на очном отделении, 5 лет – на всех остальных.
Лучшие вузы для аналитиков
- МФЮА.
- РАНХиГС.
- НИУ ВШЭ.
- МФТИ.
- МАСИ.
- Самарский университет.
- КФУ.
- СПбГУ.
- СПбГУП.
- СПбГЭУ.
SMM-аналитик
Профессионал, отвечающий за обработку данных, связанных с интернет-марктеингом и предоставлением отчетов о достижениях продвижения и рекламных компаний клиентам.
Эксперт в SMM использует разнонаправленные способы сбора и классификации данных, работает с графической презентацией результатов работодателям и руководителям.
Среди необходимых личных качеств специалистов, стоит отметить креативность, нестандартный подход, замотивированность, активность и целеустремленность. Немаловажное значение играет уровень профессиональной подготовки. Работодатели оценивают наличие диплома колледжа или вуза, а также прохождение дополнительных специализированных курсов с целью расширения профкомпетенций. Обучение по данному направлению ведется на факультете «рекламы» и «маркетинга».
Аналитик данных
Эксперт в области Data Analyses, использующий специализированное программное обеспечение для автоматического сбора, компоновки, распределения и анализа данных для решения конкретных вопросов. Профессионал работает в цифровом формате, настраивает необходимые параметры поиска и обработки сведений.
Область профреализации относится к разряду направлений цифровой экономики и автоматизации бизнес-процессов.
Объекты деятельности аналитика данных большие объемы сведений записанных с помощью бинарных кодов, таблиц и формализированных отчетных форм.
Профессионал может работать в разных сферах общественной деятельности:
- Промышленности;
- Добычи полезных ископаемых;
- Торговле;
- Маркетинге;
- IT;
- Ритейле;
- Финансах;
- Госуправления;
- Социальной политике;
- Культуре и творчестве.
Уровень профессиональной подготовки позволяет эксперту, работающему с Big Data выполнять исследования шире полномочий обычного бизнес-аналитика. При этом он реже вносит конкретные предложения по оптимизации и стратегическому планированию. Главная задача эксперта не поиск решений, а графическое отображение собранных данных в формате диаграмм, графиков, таблиц, трендов. Обучение доступно на экономическом факультете по специальности «Data Analyst».
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.
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.
Примеры компаний с вакансиями аналитика
Материал может содержать рекламу. Информация о рекламодателе по ссылкам в статье.
Плюсы и минусы профессии
Высокий спрос на специалистов этой профессии. В настоящее время все больше компаний осознают значение данных и стремятся получить из них пользу.
Высокая заработная плата. Работники обычно получают высокую зарплату, особенно в больших компаниях или в финансовом секторе.
Возможность влиять на бизнес-решения. Аналитики играют ключевую роль в принятии стратегических решений, предоставляя важную информацию о производственных процессах, рыночных тенденциях и поведении клиентов.
Карьерные возможности. Специалисты в области аналитики имеют множество возможностей для карьерного роста.
Технические навыки. Работа с данными требует знания и понимания различных технологий, инструментов и аналитических методов.
Сложность работы. Анализ может быть сложной задачей, особенно при работе с большими объемами данных и сложными моделями.
Не всегда конкретные ответы. Работа с данными часто связана с неопределенностью и не всегда дает однозначные ответы. Может потребоваться толковать результаты и принимать решения на основе вероятностей и предположений.
Необходимость постоянного обучения. Область аналитики данных постоянно меняется и развивается. Чтобы оставаться конкурентоспособным, придется постоянно обновлять знания и навыки, изучать новые инструменты и технологии.
Это лишь некоторые из плюсов и минусов профессии аналитика данных.
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.
Плюсы и минусы профессии аналитик
- Высокая зарплата.
- Востребованность на рынке труда.
- Престижная профессия.
- Широкие возможности для переквалификации, работы в различных областях экономики.
- Необходимость в наличии профильного образования и опыта работы для успешного трудоустройства.
- Высокий уровень ответственности.
- Работа, всегда требующая умственного напряжения.