Выбрать курс

Аналитик данных: перспективы профессии

IT
7 мин
2773
13.09.2024
Вы узнаете:

Кто такой аналитик данных?

Аналитик данных собирает, анализирует, упорядочивает информацию о бизнесе и презентует ее руководству в виде интерактивных дашбордов. Они помогают топ-менеджменту принимать быстрые, но взвешенные решения для улучшения работы бизнеса, поэтому аналитик — ключевая профессия для любой компании. У нас, например, тоже есть свой аналитик данных — без него как без рук.

Чем занимается аналитик и зачем это делает?

Аналитик следит за продуктами, товарами и бизнес-процессами компании, оценивает рентабельность инвестиций и предлагает решение проблем, которые могут возникать у бизнеса.
Аналитик так необходим каждой компании, потому что данных уже стало слишком много, чтобы обрабатывать их вручную. Кроме того, с каждым годом объем данных, которые собираются в Интернете, только растет. Чтобы эта информация помогала бизнесу создавать актуальные предложения на рынке, ее надо обработать с помощью специальных инструментов вроде Power BI, Excel, SQL и Python. Это и делает аналитик данных.

Аналитик данных

Подойдет ли вам профессия аналитика данных?

Проверьте себя по чек-листу ниже, чтобы понять, насколько профессия аналитика данных вам подходит:

  • Выбор  Любите точные науки: математику, физику, экономику;
  • Выбор  Вам нравится чувствовать себя Шерлоком Холмсом и искать причинно-следственные связи;
  • Выбор  Слово «программирование» не наводит на вас ужас: вы уже пробовали кодить или хотите научиться;
  • Выбор  Составлять простые предложения на английском языке — не проблема для вас;
  • Выбор  Вы общительный человек и умеете находить подход к разным людям.

Если больше половины пунктов описывают вас, то вы — прирожденный аналитик!

Какая вас ждет зарплата, если решите стать аналитиком данных

По данным «Росстат», зарплатный минимум аналитика данных превышает среднюю зарплату по России на 25%.

Зарплата аналитика данных

После курса «Аналитик данных» вы станете уверенным младшим специалистом и сможете без проблем получить должность с зарплатой от 70 000₽.

За 1-2 года вы сможете развить еще больше полезных навыков и приобрести новые ценные знания в процессе работы. После этого вы сможете смело претендовать на зарплату от 110 000₽.

При условии непрерывного обучения, инициативности и интереса к работе, вы дорастете до должности старшего аналитика, зарплата которого начинается уже от 150 000 ₽ и не имеет конечного размера.

Профессиональный рост аналитика

Что делает аналитик данных или Data Analyst?

Если коротко — он много работает с цифрами. А теперь подробнее о том, что делает аналитик:

  • общается с заказчиками, собирает техническое задание и выбирает подходящие инструменты для достижения цели;
  • анализирует данные с помощью Excel, Power Query и Power Pivot;
  • настраивает базы данных и работает с SQL-запросами;
  • создает интерактивные дашборды для заказчика;
  • проводит A/B-тестирование гипотез;
  • анализирует и визуализирует данные в Python.

Какие навыки нужны, чтобы стать аналитиком?

Навыки принято делить на гибкие и твердые, или soft skills и hard skills. Первая категория описывает личность и черты характера, а вторая — профессиональные, технические умения. Теперь посмотрим на навыки, нужные аналитику данных.

Soft skills аналитика:

  • общительность, чтобы успешно общаться с заказчиками и получать от них всю необходимую информацию;
  • самостоятельность, чтобы решать нестандартные задачи и находить неординарные решения;
  • тайм-менеджмент, потому что аналитик данных часто работает на фрилансе и не имеет начальника, который будет отслеживать промежуточные результаты его работы;
  • желание непрерывно обучаться новому, потому что обратиться с заказом и проблемой к аналитику могут компании из разных сфер бизнеса.

Hard skills аналитика:

  • аналитическое мышление, чтобы добираться до причин бизнес-проблем, планировать процесс работы и сортировать задачи от простых к сложным;
  • владение основами статистики и теории вероятности, чтобы проводить тестирования и верно оценивать их результаты;
  • продвинутое владение SQL, Excel, Power Query и Power Pivot, чтобы оперативно собирать и преобразовывать данные;
  • продвинутое владение Python, чтобы анализировать и визуализировать данные;
  • продвинутое владение Power BI, чтобы создавать интерактивные дашборды для презентации заказчику и отслеживания изменений в режиме реального времени.

Навыки аналитика данных

Как стать аналитиком данных?

Курсы по обучению аналитиков данных — это возможность «войти в IT» тем, кто никогда не работал в этой сфере. Сейчас выясним: закроет ли курс «Аналитик данных» все ваши потребности, если вы решите стать аналитиком данных?

Если коротко: да. А теперь разберемся подробнее в том, почему наш курс идеально подходит новичкам в области аналитики.

  • Действующие эксперты-аналитики поделятся своим уникальным опытом и научат всем инструментам квалифицированного аналитика данных;
  • 205 видео- и интерактивных уроков, 32 практических кейса и финальный проект погрузят вас в профессию и подготовят к реальной работе;
  • Программа полностью соответствует требованиям к аналитикам данных в 2022 году (чтобы создать ее, мы изучили более 10 000 настоящих вакансий);
  • По окончании курса вы получите не только диплом Академии, но удостоверение государственного образца, что сильно ускорит процесс трудоустройства;
  • Уроки курса будут доступны вам всегда, а все обновления будут открываться для вас бесплатно;
  • Наш HR-отдел поможет в составлении резюме и подготовке к интервью. Мы расскажем вам все о поиске работы в аналитике данных и разошлем ваше резюме в наши компании-партнеры.

Запишитесь на курс «Аналитик данных», чтобы освоить необходимые навыки и начать карьеру аналитика данных уже через полгода.

Вопросы и ответы

Насколько сложна эта профессия?

Профессия аналитика в IT считается одной из самых сложных. Но это не значит, что ее не может освоить кто угодно. Для этого не нужно иметь никаких специфических умений. Достаточно лишь прилежно учиться.

Если быть откровенным, то процесс обучения не из легких, но под силу практически каждому. Даже если человек мало знаком с компьютерными системами, сбором, анализом данных, необходимым программным обеспечением, то он все равно сможет за срок прохождения курсов освоить как базовые, так и более продвинутые механики.

Сам рабочий процесс состоит из вполне типовых несложных ежедневных задач. Но помимо них существуют еще и ограниченные по времени. Например, составление отчета к конкретной дате, времени.

Как можно классифицировать данные?

Под классификацией данных понимают обычно использование различных типов. К примеру, многие аналитики используют типовое разделение: числа, слова, даты, характеристики, их значения. Однако, не всегда удобно применять именно эту схему.

Нередко аналитики самостоятельно изобретают ту или иную классификацию для удобства. Если использовать базы данных, то во многих из них информация самостоятельно укомплектовывается, но этот процесс всегда можно скорректировать.

Классификация объектов может зависеть от вида предприятия, а также его нужд. Хороший аналитик создает не слишком большие, но специфичные категории. Используя их, можно быстро получить доступ к значениям класса, а также составить результативный отчет о проделанной аналитической работе.

ЧЁРНАЯ ПЯТНИЦА в Академии Edusonскидки -75% на все курсы
-75
%
на все
курсы
Подобрать обучение