Аналитик данных – обзор профессии

Аналитик данных – востребованная сегодня профессия, которая еще не достигла пика своего развития и спроса у компаний. А уровень зарплаты у опытных специалистов привлекает к профессии много новичков.

Рассмотрим, легко ли стать аналитиком данных с нуля, что для этого нужно и какие у профессии перспективы.

Кто такой аналитик данных

Аналитик данных (или Data Analyst) – специалист, который собирает данные, занимается их обработкой, анализом и интерпретацией, Задачи, которые выполняет дата-аналитик, делают бизнес, менеджмент, научные исследования и другие сферы более успешными.

Обычно аналитик данных необходим в компаниях, которые применяют data-driven-подход (ориентируются на анализ данных). Грамотное применение анализа обеспечивает создание компанией позитивной репутации и более динамичное ее развитие. Причем не важно, что именно делает компания, например, занимается разработкой нового продукта или новой функции для приложения – аналитик данных будет полезен в любой сфере.

Задачи специалиста

Основные обязанности аналитика данных:

• Общение с владельцами бизнеса и определение проблемных мест компании.
• Сбор информации.
• Создание гипотезы для улучшения необходимых показателей.
• Подготовка данных к выполнению анализа: сортировка, фильтрация и т. д.
• Определение закономерностей.
• Разработка решений, которые можно использовать для проекта или бизнеса.
• Визуализация данных для наглядности.

С учетом данных, предоставленных аналитиком, компания может принимать определенные решения.

Задачи, которые выполняет аналитик данных, могут отличаться в зависимости от компании и квалификации специалиста.

Старт в профессии

Две трети специалистов, которые работают в анализе данных, пришли из других сфер. Обычно это маркетологи и разработчики.

Для начала обучения можно использовать тематическую литературу, статьи, блоги специалистов в социальных сетях.

Более структурированные знания можно получить на онлайн-курсах. Есть много бесплатных курсов, которые отлично подойдут новичкам. На них можно понять основы профессии и определить, хочется ли вам развиваться в этом направлении дальше.

Затем можно продолжить обучение на платных курсах. Их плюс в том, что они позволяют получить практические навыки, а также помогают с трудоустройством.

Необходимые навыки

Аналитик данных должен разбираться в математике, программировании и продакт-менеджменте. Начинающий специалист должен иметь такие навыки:

• Сбор и анализ требований заказчиков.
• Работа в Google-таблицах, группирование, фильтрация данных.
• Написание SQL-запросов.
• Знание хотя бы одного языка программирования (Python или R).
• Визуализация данных с помощью дашбордов (знание Tableau, Power BI).
• Понимание основных метрик анализа эффективности.

Аналитик собирает данные, исследует тему, может погрузиться в задачу и определить точки роста проекта или бизнеса. Хороший специалист также разбирается в Big Data и может выполнять А/Б-тестирование.

Личные качества

Хороший аналитик должен иметь определенные качества:

• Логическое мышление. Специалист должен уметь выполнять анализ и сравнение данных, делать выводы из неочевидных закономерностей. Аналитику важно понимать, на каких предпосылках он основывается в своих предположениях, и уметь применять методы анализа для подтверждения их правильности.
• Концентрация на деталях и въедливость. Необходимо не только выполнять анализ, но и проверять его результаты по несколько раз, иногда с использованием разных подходов и методик. Настоящий аналитик предложит бизнесу решение, в котором полностью уверен. Но аналитик не будет аналитиком, если для этого не выполнит множество проверок. Потому что ему важно, чтобы результат был точным, не меньше, чем заказчику.
• Коммуникабельность. Аналитики взаимодействуют со специалистами из разных сфер. Важно быть терпеливым и вежливым, при этом понимать свои задачи и добиваться в общении целей, важных для вашего проекта. Причем и сами цели порой могут меняться, поэтому эти качества важны и в общении с заказчиком, который может менять свои приоритеты, вносить коррективы или дополнения, которые на его взгляд кажутся несущественными, но для аналитика они потребуют гораздо больше усилий или переделывания той работы, которая уже была выполнена.
• Деловой подход. Важно быть прагматичным и работать над теми аспектами, которые позволят улучшить показатели компании. При анализе может возникать много других выводов, которые не важны для основных задач. Необходимо концентрироваться на том, что действительно важно для бизнеса и конкретного заказчика.
• Стремление к развитию. Хороший аналитик должен постоянно узнавать что-то новое, чтобы расти. К тому же, эта сфера сейчас активно развивается, поэтому информация и методы, которые актуальны сейчас, затем становятся устаревшими. Необходимо постоянно расширять свои знания и любить, стремиться это делать.

Плюсы и минусы профессии аналитика данных

Можно выделить такие положительные качества профессии:

• Возможность быстрого обучения. Получить основные навыки для трудоустройства можно за год. Лучше воспользоваться для обучения специальными курсами.

• Хорошая зарплата. Даже начинающий специалист без опыта может устроиться на работу с зарплатой около 100 тыс. руб. Опытные профессионалы зарабатывают до 200 тыс. руб. в месяц и более. Уровень зарплаты формируется с учетом региона.

• Возможность удаленной работы. Многие аналитики работают не в офисе, а дома.

• Возможность быстрого карьерного роста. За 2-3 года можно стать старшим аналитиком в компании (при должном усердии), а затем возглавить отдел.
• Разнообразие отраслей для выбора подходящей профессии. Например, можно стать продуктовым аналитиком или системным, маркетинговым аналитиком.

• Работа в команде. Это выгодно тем, что начинающим аналитикам всегда помогут с советом более продвинутые коллеги.

Есть у профессии и недостатки:

• Монотонность. В основном необходимо выполнять рутинные действия, например, собирать данные. Таким работа подойдет не всем, многим она покажется утомительной и скучной.

• Необходимость обучения даже будучи специалистом. Отрасль постоянно развивается, появляются более совершенные технологии и методы анализа.

• Ответственность. Аналитик своими выводами влияет на работу компании, ее успех. Но при этом важно уметь доказывать свое мнение, что результаты анализа верные, даже если владелец бизнеса так не считает.

Обзор рынка труда: зарплаты, востребованность, прогнозы и перспективы

Сегодня аналитики данных нужны примерно в половине всех компаний, не только в IT-сфере, а вообще. Специалисты востребованы не только в области высоких технологий и в бизнесе, но и в ритейле, производстве фильмов, науке, медицине, производственных отраслях.

Причем, за несколько лет спрос на профессию аналитика данных в разных отраслях вырос на 200%. И профессия только становится все более популярной, потому что все больше отраслей бизнеса понимает, что для успешного развития нужен грамотный анализ различных данных.

Профессия хороша и тем, что позволяет развиваться в разных плоскостях:

• Вертикально – с ростом по карьерной лестнице от джуниор-специалиста до главы отдела.
• Горизонтально – с изменением сфер деятельности (например, можно стать продуктовым аналитиков, маркетинговым аналитиком и т. д.).

Зарплата аналитиков данных в России

По данным сайта hh.ru зарплата начинающих в этой профессии составляется около 65 тыс. руб., а у опытных специалистов – 200-300 тыс. руб. Однако все зависит от региона. Например, зарплата новичка может быть меньше 50-65 тыс. руб. Такие показатели являются стандартными только для столицы. С опытом два года зарплата аналитика данных в Москве составляет примерно 130 тыс. руб., в Санкт-Петербурге – 100 тыс. руб.

Зарплата аналитиков данных в США

Многие аналитики готовы трудиться за рубежом, так как это способствует росту зарплаты. За год зарплата такого специалиста в США – примерно $60 тыс. Самой востребованной профессией является Data Science. В этой отрасли примерная зарплата специалиста – $130 тысяч.

Перспективы профессии

Эксперты считают, что спрос на профессию будет увеличиваться, особенно нужны будут специалисты в сфере Big Data.

Однако чтобы быть всегда востребованным, аналитику необходимо постоянно развиваться, учиться чему-то новому, так как в отрасли постоянно появляются новые методы и аналитические инструменты, а технологии становятся более совершенными.

Как выглядит карьерный путь

При наличии теоретических знаний и практических навыков, личных данных и проектов в портфолио трудоустроиться аналитиком может даже новичок без опыта. Обычно начинающий специалист устраивается стажером, где получает возможность проявить себя. Преимуществом при поиске работы будет наличие знаний и опыта в смежных областях, например, в маркетинге, финансах.

После стажировки аналитик занимает позицию джуниор-специалиста или младшего аналитика, который работает под руководством более опытных коллег. Через 1,5-2 года, отточив свои навыки, специалист может стать аналитиком уровня middle, а затем – старшим аналитиком.

Каждая ступень на карьерной лестнице аналитика отличается не только изменением задач, которые он выполняет, но и зарплатой.

Отличным выбором для получения базовых знаний и практических навыков являются курсы в онлайн-школе. Программы обучения в них составляются профессионалами отрасли.

Плюс таких школ и в том, что они обычно помогают с трудоустройством или хотя бы составлением портфолио и подготовкой к собеседованию.

Курсы

Есть много онлайн-курсов, на которых обучают профессии аналитик данных. При выборе необходимо учитывать ваши задачи и возможности: как хорошо вы хотите обучиться и хотите ли после обучения сразу начать работать. Важно, каким именно аналитиком вы хотите стать, например, системным аналитиком или финансовым аналитиком. Рассмотрим несколько примеров курсов от различных онлайн-школ.

Платные курсы

Особенность таких курсов – в профессиональной подготовке специалистов. После обучения вы сможете сразу применить полученные знания, так как навыков будет достаточно как минимум для работы на должности стажера. На некоторых курсах обучают даже не до уровня джуниор, а до уровня middle (то есть, это не аналитик-новичок, а полноценный аналитик, который может выполнять задачи без особого контроля более опытных коллег).

Курс «Data Scientist с нуля до Junior» от Skillbox

Курс «Аналитик данных» от Skillfactory

Курс «Аналитик данных» от Нетология

Бесплатные курсы

Преимущество бесплатных курсов (кроме очевидного) и в том, что обучение можно начать сразу. А программа курсов обычно не слишком длинная, и пройти ее можно за несколько дней.

Курс «Анализ данных в R» на платформе «Stepik»

Язык программирования R – один из основных для анализа данных. За три недели обучения студенты изучают способы сбора и обработки данных, а также методы работы с ними, в том числе инструменты визуализации.

Плюсы курса:

1. Программа обучения бесплатная, но состоит из 19 уроков, 5 часов видео, 26 тестов и 50 интерактивных задач.
2. Подойдет студентам и всем, кто хочет освоить данную профессию с нуля.
3. После обучения выдается сертификат Stepik и диплом Института биоинформатики, на базе которого создана программа.

Минус курса: необходимы базовые знания в области статистики. Для обучения можно пройти бесплатный курс «Основы статистики» от этой же платформы.

Также начинающим аналитикам рекомендуется курс «Программирование на Python».

Курс «Введение в науку о данных» на платформе «Coursera»

Курс, состоящий из видеороликов и домашних заданий. Вы научитесь создавать базы данных, освоите такие инструменты, как RStudio, Python и SQL.

Плюсы курса:

1. Программа для тех, кто решил освоить Data Science с нуля.
2. Программа довольно насыщенная. Длительность обучения – 4 месяца (при нагрузке 3 часа в неделю). С этими знаниями возможно устроиться на работу на должность аналитика уровня джуниор.
3. После обучения выдается сертификат.

Минус курса: программа обучения включает 4 курса, и русские субтитры есть только на первом. Остальные – на английском языке и без субтитров.

Бесплатный микрокурс «Аналитика данных с нуля» от Skillfactory

Курс содержит краткую информацию обо всем самом необходимом, что нужно знать начинающему аналитику данных. Программа состоит из видеоуроков, которые можно пройти за 5 дней.

Плюсы курса:

1. Программа содержит только необходимую информацию, без воды.
2. Есть задания для самоконтроля.
3. Возможно обучение с нуля.

Минус курса: программа подходит только для новичков, для полноценного обучения профессии необходимо обучение на дополнительных курсах.

Обзор книг и что еще почитать по теме

Можно выделить такие книги, которые будут не лишними для аналитика данных:

• «Python и анализ данных», Уэс Маккинни. Книга от разработчика ПО, который создал библиотеку Pandas. В 2020 году вышла обновленная книга, где код переписан под более свежую версию Python.
• «Бизнес-моделирование и анализ данных с помощью Microsoft Excel», Уэйн Лесли Винстон. В книге описывается, как использовать инструменты программы для анализа данных. Хотя книга подойдет не только дата-аналитикам, а всем, кому требуется профессиональное знание Иксель.
• «Говори на языке диаграмм», Джин Желязны. Книга о том, как собранные данные презентовать в понятном для заказчика виде.

Книг существует довольно много. При выборе нужно ориентироваться на то, какие знания вам нужны, и в зависимости от этого выбирать литературу.

Однако для обучения и развития нужно использовать не только книги. Можно изучать новые приемы анализа данных и современные инструменты, а также узнать свежие новости с помощью блогов и социальных сетей профессионалов отрасли.

FAQ

У меня нет опыта работы с данными и математического образования. Подойдет ли мне профессия?

Аналитиком данных может стать любой. А чтобы понять, подходит ли вам профессия, можно пройти бесплатные курсы. После них будет понятно, интересна ли вам данная сфера.

Можно ли обучиться профессии аналитик данных за 6 месяцев?

Да, если обучаться стабильно и с опытными наставниками. Есть платные курсы, после которых можно устроиться в компанию стажером или джуниор-специалистом. Некоторые онлайн-школы предлагают трудоустройство лучшим ученикам. Даже если услуги нет, на курсах можно подготовить несколько проектов для портфолио. После некоторых курсов выдается сертификат, который тоже помогает трудоустроиться.

В чем отличие аналитика данных от специалиста по Data Science?

Первый умеет получать из данных практическую пользу, второй – умеет выполнять грамотный сбор этих данных. На деле эти две профессии сильно пересекаются. Однако перед выбором курсов нужно сразу понимать, какая профессия вам интересна, так как от этого зависит программа обучения (она может отличаться у специалистов по аналитике и Data Science специалистов).

Подведем итоги

1. Профессия дата-аналитика востребована и доступна любому желающему, так как получить базовые навыки и знания можно на бесплатных курсах.
2. Профессия является перспективной, так как у компаний есть спрос на специалистов по анализу данных, и они предлагают достойную зарплату хорошим специалистам.
3. Начать работать Data Analyst можно через 6 месяцев активного обучения. Работу можно найти самому или использовать услуги онлайн-школ, которые предлагают трудоустройство.