Зачем компаниям нужен дата-аналитик
Дата-аналитик — специалист, который собирает, обрабатывает, изучает и интерпретирует большие данные. Он находит причинно-следственные связи в массивах информации и представляет выводы в понятной форме — в виде графиков и диаграмм. Это помогает руководству компаний оптимизировать бизнес-процессы, повысить эффективность работы и получить больше прибыли.
Иногда дата-аналитика путают с дата-сайентистом. Работа дата-сайентиста напрямую связана с программированием, он строит и тестирует математические модели с помощью алгоритмов машинного обучения.
Дата-аналитик обычно выполняет такие задачи:
- внедряет метрики для оценки разных видов деятельности компании;
- собирает информацию, которую нужно проанализировать для решения задачи;
- находит закономерности в данных и создает отчет;
- использует инструменты предсказательной аналитики для разработки гипотез;
- проводит А/В-тестирование для новых продуктов и услуг;
- оценивает поведение пользователей;
- прогнозирует динамику спроса и предложения. Зарплата специалиста зависит от региона, опыта работы и количества задач. Например, стажер получает от 30 тысяч рублей, а дата-аналитик с опытом от 2–3 лет — от 70 тысяч рублей в месяц и выше. Согласно данным «Хабр Карьеры», медианная зарплата составляет 136 тысяч, а у сеньора может достигать 276 тысяч рублей.
Какие навыки понадобятся специалисту
Технические знания
SQL. Аналитику нужно писать запросы, чтобы получить точечную информацию о процессах или клиентах. Это позволяет искать закономерности в больших объемах данных.
Python, R или Java. Дата-аналитику понадобится программировать, чтобы автоматизировать поиск по таблицам, сегментировать данные или выявить закономерности.
BI-системы. Выводы исследования, предложения и прогнозы для заказчика нужно представлять наглядно. Для этого используют программы для создания визуальных отчетов, например, Qlik Sense или Power BI.
Big Data. Специалист должен уметь работать с большими данными и понимать принципы ETL (извлечение, преобразование, загрузка).
Soft-скиллы
Коммуникативные навыки. Аналитику часто нужно общаться с другими членами команды. Важно уметь четко доносить свои мысли, а также простым языком объяснять сложные термины людям нетехнических специальностей.
Внимательность. Работа дата-аналитика предполагает много рутины. Данные важно перепроверять, чтобы случайно не потерять детали. От достоверности результатов зависит принятие решений в бизнесе.
Быстрая обучаемость. В мире технологий часто происходят изменения, поэтому важна готовность специалиста изучать много новой информации.
Где научиться профессии
Самостоятельно. Классический путь — чтение профессиональной литературы. Например, книги от экспертов: «Как вытащить из данных максимум» Джордана Марроу и «Укрощение больших данных» Фрэнкса Билла.
Также помогут профильные онлайн-ресурсы. Это могут быть блоги: GoPractice или LeftJoin. А также каналы в Telegram: This is Data или «Интернет-аналитика».
Профессиональная переподготовка. НИУ ВШЭ предлагает освоить программу «Аналитик данных» за 12 месяцев. Формат обучения очный.
Занятия в виде вебинаров есть в МФТИ. Курс длится 5 месяцев и включает уроки по анализу данных, визуализации информации и программированию на Python.
Онлайн-курсы. Собрать проекты для портфолио можно, если пройти обучение в популярных онлайн-школах. Например, программы для новичков предлагают «Нетология», Яндекс Практикум, Skillfactory и Skillbox. Длительность — от 4 до 14 месяцев. В таких курсах много практики, можно задать вопросы экспертам и стать частью комьюнити. В результате учебы выдается диплом о профессиональной переподготовке. Бонус: методисты помогают составить резюме, карьерный трек и даже предлагают варианты компаний для стажировки.