Как начать карьеру аналитика данных с нуля — пошаговое руководство для начинающих
По данным международной исследовательской компании IDC на конец 2019 года, объем мирового рынка больших данных составлял почти 169 миллиардов долларов, и предполагается, что к 2022 году эта цифра вырастет до 274,3 миллиардов долларов. Динамичный рост этой сферы определяет высокий интерес к профессии в области анализа данных и, как следствие, растущую потребность в специалистах в данной области.
В этой статье мы подробно рассмотрим, чем именно занимается аналитик данных, а также какие навыки и знания нужно приобрести, чтобы овладеть этой профессией.
Определение профессии аналитика данных
Аналитик данных отвечает за сбор, исследование, обработку и интерпретацию данных. Этот специалист осуществляет A/B-тестирования, генерирует гипотезы и принимает решения на их основе. Такие профессионалы востребованы в организациях, где идет активная работа с большими объемами данных — они помогают оцифровывать информацию и использовать её для оптимизации бизнес-процессов. Аналитики данных находят применение в IT-секторе, научных исследованиях, розничной торговле, страховании, сельском хозяйстве и производственной индустрии.
Обязанности и задачи аналитика данных
Аналитик данных (Data Analyst) занимается не только сбором и обработкой больших массивов информации, но и ее тщательным анализом. С помощью создания запросов в базы данных он выявляет ключевые тренды, перепроверяет гипотезы и проводит тестирования. На основании полученных результатов он делает выводы, которые могут определять стратегические решения и инициировать реализацию различных проектов.
Чтобы качественно выполнять свои обязанности, аналитик данных должен обладать навыками в математике, теории вероятности, статистике, а также основами программирования и визуализацией данных. Работа в этой области прекрасно подойдет для усидчивых и коммуникабельных людей с развитым логическим мышлением.
Если вы хотите уверенно вступить в область аналитики данных, стать желанным специалистом и получать предложения о работе от крупнейших компаний, то обратите внимание на расширенный курс «Аналитик данных» от Нетологии. Здесь вам предложат качественные видеолекции, интерактивные вебинары и практические задания, основывающиеся на реальных бизнес-ситуациях. Полная программа курсов позволит вам достичь уровня middle всего за 13 месяцев, а первую работу вы сможете найти уже спустя 6 месяцев обучения.
Базовый модуль курса включает изучение основ статистики, работы с базами данных и языка программирования Python. Вы познакомитесь с такими инструментами, как SQL, git, NumPy, Pandas и другими инструментами из мира data science. К дополнительным занятиям прилагаются воркшопы от экспертов в областях игровой индустрии, финансов, медицины и онлайн-образования, что даст вам представление о разнообразии применения полученных знаний и поможет завести ценные профессиональные контакты. Среди спикеров курса — опытные аналитики из компаний, таких как МТС, Microsoft, Яндекс и СБЕР.
По завершении базового модуля карьерные консультанты Нетологии помогут подготовить привлекательное резюме и сопроводительное письмо, а также предложат вакансии и стажировки, что обеспечит вам возможность стать junior-специалистом и зарабатывать более 65 000 рублей в месяц.
Следующий модуль курса позволит углубить знания и развить навыки до уровня middle. Практические проекты на этом этапе сосредоточатся на углублении понимания финансовых метрик и методах A/B-тестирования, на обучении работе с большими данными и визуализации аналитических результатов в Power BI. Модуль с курсом английского языка даст вам возможность читать техническую документацию, составлять резюме для зарубежных компаний, общаться в профессиональных кругах и готовить отчеты и презентации на английском языке.
Как бонус каждый студент получит дополнительные уроки по обработке данных в Microsoft Excel с использованием Power Query, а также материалы по ведению переговоров и публичным выступлениям.
Курс завершается защитой дипломного проекта, который может включать анализ продаж, прогнозирование эффективности бизнес-стратегий, создание алгоритмов работы с товарами на складах или любую другую задачу на выбор студента. В итоге, выпускник получит в портфолио восемь крупных проектов и более 30 отдельных практических заданий, что создаст прочную основу для дальнейшего трудоустройства.
Несмотря на насыщенность курса, на обучение уходит всего шесть часов в неделю, что позволяет совмещать его с работой и другими обязанностями.
Запись на курс уже открыта, и первые зарегистрировавшиеся получат значительные скидки на обучение. Сделайте шаг в мир data science сегодня и открывайте для себя возможность получения высокооплачиваемой и престижной профессии через 6 месяцев!
Факты о профессии аналитика данных
Мы собрали актуальные данные о профессии в таблице ниже.
| Параметр | Информация о профессии аналитика данных |
| Срок обучения | От 10 месяцев |
| Средняя зарплата | 180 000 рублей |
| Где получить образование | В университетах, на онлайн-курсах |
| Необходимые качества | Аналитический склад ума, структурированное мышление, логические навыки |
| Востребованность профессии | Высокая |
| Где работать | В любой организации, где необходимо собирать и обрабатывать данные о продуктах и поведении клиентов |
Причины высокой востребованности аналитиков данных
Аналитики данных востребованы во всех секторах. По данным на июль 2023 года, на портале Headhunter.ru можно найти 15 825 вакансий, где зарплата колеблется от 40 000 до 450 000 рублей. Наибольшее количество предложений сосредоточено в Москве — 4 529. Спрос значительно превышает предложение, так как работа с крупными объемами данных требует специализированных навыков. Популярность данной специальности продолжает увеличиваться, так как все больше компаний осознают важность сборки и анализа данных как по клиентам, так и по конкурентам.
Роль аналитиков в компаниях
В любой компании, занятой хранением данных о своих товарах и поведении клиентов, появляются вакансии для аналитиков. Главная задача этого специалиста заключается в определении направления расходов, поиске точек роста для продукта, разработке стратегий привлечения большего числа пользователей и увеличении среднего чека покупок.
Аналитик становится незаменимым, если требуется:
- провести исследование. Специалист разрабатывает, собирает и анализирует как внутренние, так и внешние данные, выявляет ошибки и предоставляет обратную связь;
- сравнить различные варианты развития бизнеса. Поможет в оценке окупаемости предстоящих рекламных кампаний или внесении изменений в бизнес-модель, которая по каким-либо причинам оказывается менее эффективной или вообще не работает;
- анализировать полученные данные. Например, если пользователи покидают сайт после того, как добавили товары в корзину, аналитик может выяснить причину и разрабатывать новые стратегии для углубления аналитики;
- изучить поведение пользователей. Например, определить, какая фотография товара лучше привлечет внимание клиентов — на нейтральном фоне или в тематической компоновке. В этом случае аналитик проводит A/B-тестирование.
Инструменты, используемые аналитиками данных
Аналитики работают с различными инструментами, посвященными сбору, обработке и анализу данных. Рассмотрим их подробнее.
Языки программирования: Python
— это основной инструмент, используемый для анализа, моделирования и автоматизации работы с данными. Python подходит для обработки больших наборов данных, тогда как R применяется для статистического анализа и построения графиков.
Aналитики широко используют SQL
— с его помощью возможно извлекать, фильтровать и объединять большие объемы данных из разных таблиц для последующего анализа в Python или R.
Статистический анализ. Аналитики обязаны хорошо разбираться как в описательной, так и в инференциальной статистике, а также иметь базовые знания теории вероятности.
С помощью статистического анализа они проводят тесты для выявления значимых закономерностей, проверяют гипотезы и формируют выводы на основе собранных данных.
Базы данных и Big Data. Дата-аналитики работают с огромным массивом данных, создавая, редактируя и управляючи таблицами, чтобы находить необходимую информацию. Например, это может использоваться для анализа предпочтений клиентов и их покупательского опыта, что, в свою очередь, позволяет бизнесу лучше понимать потребности клиентов и повышать качество обслуживания.
Инструменты визуализации. Они значительно упрощают интерпретацию сложных данных, помогают выявлять тренды и аномалии, а также представлять результаты коллегам или руководству. Интерактивные дашборды и отчеты в таких системах, как Luxms BI или Tableau, позволяют отслеживать метрики в реальном времени и своевременно реагировать на изменения.
Личные качества, необходимые для работы
Способность обрабатывать большие объемы информации и ясно объяснять результаты — одни из самых ключевых навыков, необходимых аналитикам данных. Однако существует также и ряд других софт-скиллов, активно применяемых в профессиональной деятельности.
Аналитические способности. Они помогают специалистам выявлять причины проблем и предлагать конкретные решения.
К примеру, аналитик онлайн-кинотеатра заметил, что пользователи закрывают видео на определенной минуте. Анализируя данные, он обнаружил, что это происходит из-за длинной загрузки видео. В результате он предложил улучшить алгоритм загрузки, что позволило существенно сократить время ожидания. Как итог, средняя продолжительность просмотров возросла, а пользователи стали реже закрывать видео.
Умение работать с большими массивами данных. Аналитику необходимо собирать, организовывать и обрабатывать крупные объемы данных из различных источников.
Аналитик получил задачу выяснить, какие факторы влияют на удовлетворенность клиентов. Он проанализировал поведение пользователей, выявил взаимосвязи и подготовил презентацию для коллег из отдела продаж, в которой предложил рекомендации для улучшения клиентского сервиса и повышения лояльности.
Внимание к деталям. Работа с цифрами подразумевает высокий уровень точности. Важно уметь замечать даже незначительные несоответствия, которые могут оказать влияние на общие результаты.
Когда аналитик подготавливал квартальный отчет по продажам электроники, он заметил дубликаты транзакций и несоответствия в динамике продаж. После исправления выявленных ошибок он смог предоставить руководство точный отчет, который послужил основой для корректировки стратегии закупок.
Критическое мышление. Аналитик должен уметь критически оценивать источники данных, перепроверять их и ставить вопросы, которые помогут раскрыть контекст.
Один из аналитиков данных заметил, что результаты опросов по покупательским предпочтениям сильно варьируются по регионам. Чтобы выяснить причины, он проанализировал методику проведения опросов, узнал у исследовательской команды, как выбирались респонденты, а также изучил влияние внешних факторов, таких как акции и сезонные скидки.
Навыки коммуникации. Дата-аналитик взаимодействует с коллегами из различных отделов и руководством. Он должен уметь объяснять сложные концепции понятным языком, при этом адаптируя свой подход под каждого собеседника.
В общении с разработчиками он может углубляться в технические детали анализа, рассказывая о методах обработки данных и моделирования. А в диалогах с маркетологами акцентирует внимание на бизнес-результатах: росте продаж, предпочтениях клиентов и прогнозах спроса.
Работа в команде. Умение осуществлять совместную работу с разными специалистами критически важно для аналитика, так как требуется координация усилий всех отделов.
Перед запуском нового продукта аналитик данных тесно сотрудничал с командами маркета, разработки и продаж. Он анализировал данные о предпочтениях клиентов, делился выводами с командой, что позволило корректировать рекламные кампании и получать необходимые материалы для отделов продаж.
Стремление к обучению. Эта работа требует непрерывного профессионального роста: необходимо осваивать новые методики и технологии. Участие в ИТ-конференциях и в профессиональных сообществах помогает оставаться в курсе новейших тенденций и обмениваться опытом с коллегами.
Если аналитик желает повысить свою квалификацию и, соответственно, свою зарплату, ему нужно пройти обучающий курс или самостоятельно освоить новый навык — например, работу с новым инструментом анализа данных или машинного обучения.
Заработная плата аналитиков данных
По данным рекрутингового сервиса HH, на апрель 2022 года в России открыто 10 536 вакансий для Data Analyst. Большинство из них сосредоточено в Москве (5 536), за ней следуют Санкт-Петербург (1 356), Свердловская область (314) и Татарстан (307).
Средняя зарплата аналитика данных на апрель 2022 года, согласно информации сервиса Zarplan, составляет 227 тысяч рублей. Минимальная зарплата варьируется от 60 тысяч рублей, тогда как максимальная может достигать 500 тысяч для руководителя команды по анализу данных.
Заключение
Ключевой итог обучения — это возможность смены профессии. Вот несколько советов, чтобы начать переход от выполнения задач и тренировок к реальным проектам, которые можно включить в портфолио:
Лучшее, с чего стоит начать — найти в своей жизни ситуацию, которую можно автоматизировать. Например, подсчитать, сколько страниц книги вы прочитываете ежедневно, и как на это влияет время суток.
- Решайте реальные задания
Можно попытаться решить задачи, которые часто встречаются в реальных проектах. Такие задания можно найти в тестовых заданиях компаний, ищущих аналитиков данных. На платформе GitHub есть отдельный репозиторий Хекслета с сотнями реальных тестовых заданий от российских и иностранных компаний.
- Участвуйте в проектах открытого кода
Открытые проекты представляют собой реальные, работающие системы. Участие в них даст новичку опыт совместной работы в команде, научит планированию и тайм-менеджменту и позволит применить полученные теоретические знания на практике.
- Изучите важную для бизнеса профессию, которая поможет компаниям расти и развиваться.
- Научитесь собирать, обрабатывать, анализировать и интерпретировать данные с использованием SQL и Google Sheets.
- Освойте когортный анализ и визуализацию данных с помощью Superset и библиотек Python.
