Кто такой аналитик данных – чем занимается, что должен знать и уметь, зарплата и особенности профессии

Сбор и аналитика данных – важная часть любого бизнес-процесса. Этот поток информации необходим для принятия правильных решений на основании четких параметров и цифр, а не интуиции. 

Аналитик данных помогает бизнесу не потеряться в океане информации – структурирует и интерпретирует ее, чтобы затем представить в наглядном формате. 

В этом материале – подробный рассказ о профессии аналитик данных: кто это и что делает, как получить эту специальность и сколько может зарабатывать Data Analyst.

Купить курс со скидкой до 45%

Кто такой аналитик данных простыми словами

Практически все крупные компании занимаются сбором данных. Они нужны, чтобы отследить поведение клиентов, реакцию покупателей на новый продукт. Данные могут быть упорядоченными или разрозненными, иметь разную структуру и плотность. Если говорить об объемах, то речь будет идти о гигабайтах и терабайтах информации. Обрабатывать такие массивы вручную долго и сложно, поэтому для анализа были созданы средства автоматической обработки.

Аналитик данных (или Data Analyst) занимается сбором и анализом больших данных, обрабатывает их, изучает и делает выводы. Эти специалисты проводят A/B тесты, выявляют тенденции в поведении клиентов, проверяют гипотезы. Результаты работы аналитика данных помогают бизнесу в принятии объективных решений и снижают риски при запуске новых проектов.

В чем заключается работа аналитика данных

Чтобы хорошо выполнять свою работу, аналитик данных должен иметь полное понимание бизнес-процессов компании. Необходимо знать, какую задачу должна помочь решить его работа.

Вот лишь несколько заданий, которые могут входить в обязанности аналитика данных:

• Провести A/B тестирование. Нужно сравнить, какая версия сайта посетителям нравится больше. Аналитик собирает данные о действиях посетителей на сайте и о количестве времени, которое каждый провел на странице. В результате рекомендует, какую версию сайта стоит внедрить в работу.
• Провести рекламное или маркетинговое исследование. Нарисовать графики притока и оттока пользователей, соотнести их с проводимой рекламной активностью, оценить эффективность промоакции.
• Продуктовые задачи. Провести сегментирование посетителей или клиентов по определенным сегментам; определить, что нравится в продукте, а что нет. Выявить возможные проблемы и найти их решение.

Еще аналитик данных может заниматься поиском закономерностей в наборе данных, интерпретацией полученных результатов и составлением прогнозов по улучшению показателей. 

Все перечисленные действия в конечном счете нужны для извлечения из гигантского массива информации только тех данных, которые будут полезны для оптимизации бизнес-процессов.

Купить курс со скидкой до 45%

Чем аналитик данных отличается от Data Scientist и других аналитиков

Сфера аналитики не ограничивается парой специальностей. Существует несколько специализаций, каждая из которых направлена на решение определенных задач и проблем с помощью прикладного анализа.

Рассмотрим пять профессий, чтобы понять, чем они отличаются друг от друга.

1. Системный аналитик – специалист, который занимается разработкой требований к программному обеспечению. Он помогает решить задачи компании и наладить бизнес-процессы. Системный аналитик решает проблему реализации функционала с технической стороны и составляет пул задач для разработчиков.
2. Бизнес-аналитик занимается выявлением проблем компании и потребностей клиентов. На основании полученных данных бизнес-аналитик принимает решение, какие функции следует интегрировать в программное обеспечение, чтобы улучшить конечный продукт.
3. Маркетолог-аналитик собирает информацию о рынке, поведении клиентов, целевой аудитории. Собранные данные он использует для корректировки маркетинговой стратегии компании.
4. Data Scientist занимается сбором информации и ее последующим анализом. С помощью полученных знаний он составляет прогнозы, выявляет вероятность их осуществления и получает другую ценную информацию, которая может пригодиться бизнесу.
5. Product аналитик – специалист, который собирает и анализирует данные о поведении покупателей и их взаимодействии с продуктом. В результате работы продуктового аналитика компания получает четкие рекомендации, которые помогают бизнесу расти и развиваться.

Кажется, что эти специальности абсолютно разные. Если же взглянуть глубже, окажется, что все они требуют схожих действий, знаний и умений. Освоив одну из аналитических профессий, со временем вы сможете сменить сферу деятельности. Например, превратиться из Data Analyst в Data Scientist.

Работа аналитиком данных

Любой крупный и средний бизнес нуждается в аналитиках данных. Особенно эти специалисты востребованы в сферах, связанных с финансами, IT и диджитал. Опытных профессионалов пока действительно мало, а это лишь повышает ценность аналитиков данных на рынке труда.

Средняя зарплата, минимальный и максимальный доход

Средняя заработная плата аналитика данных зависит от опыта и квалификации специалиста. По данным hh.ru, в Москве и Санкт-Петербурге начинающий data analyst может рассчитывать на заработок от 40 до 85 тысяч рублей. В регионах эта цифра чуть скромнее: 25-60 тысяч.

Дата аналитик уровня middle будет получать 100-150 тысяч рублей. На такую заработную плату может рассчитывать специалист с опытом работы не менее двух лет.

Примечательно, что эта сфера не имеет потолка по заработку – чем больше навыков и опыта, тем на больший уровень оплаты будет претендовать специалист. Заработок дата аналитика уровня Senior и руководителя отдела начинается от уровня 200 тысяч рублей.

Рассматриваете вариант работы за границей и хотите знать, сколько зарабатывает аналитик данных за рубежом? По данным Dice Tech Salary Report, годовая зарплата Data Analyst в США составляет около 97 тысяч долларов. В Германии вы сможете рассчитывать на заработок в 40-75 тысяч евро в год. В Швеции эта цифра чуть скромнее: 40-50 тысяч евро в год.

Востребованность и спрос

Аналитик данных – востребованная специальность. Только на hh.ru опубликовано более 8 тысяч вакансий по этому запросу. Аналитиков ищут такие компании, как Ozon, «Сибур», WiseAdvice и другие. 

Анализ больших данных становится одной из самых востребованных задач в современном бизнесе. Прогноз консалтинговой компании Frost&Silvian: рынок аналитики больших данных будет расти на 35.9% ежегодно. Это значит, что спрос на специалистов в этой сфере со временем лишь увеличится.

Не менее востребованы и аналитики данных за рубежом: на портале ZipRecrutier опубликовано более 1.6 миллиона вакансий по запросу Data Analyst в США.

Обязанности и требования

Кратко перечислим навыки аналитика данных, которые понадобятся успешному специалисту:

• Знание хотя бы одного языка программирования: R или Python;
• Умение работать с запросами в базе данных SQL;
• Знание основ математической статистики;
• Опыт работы с BI-системами: Tableau, Power BI, Google Data Studio и другими.

Могут понадобиться знания Яндекс.Метрики, Google Analytics, Google Sheets. Это зависит от направления работы компании.

Личностные качества

Вам уже захотелось освоить профессию аналитика данных? Убедитесь, что обладаете нужными качествами для эффективной и комфортной работы:

• Терпеливость. Вам придется каждый день заниматься монотонной и однотипной работой, которая требует усидчивости и выдержки;
• Точность и внимательность. Аналитик данных должен не упустить из виду ни одного фактора, который может повлиять на результат работы. Иначе полученные выводы окажутся ошибочными;
• Умение нестандартно мыслить. Иногда стоит попробовать взглянуть на вещи под непривычным углом, чтобы получить верное решение;
• Логический склад ума. Эта профессия подразумевает постоянное оперирование алгоритмами и статистическими данными, составление графиков и таблиц, проверку гипотез. Все эти действия должны вам нравиться и не вызывать затруднений.

Как стать Аналитиком данных с нуля

Вы твердо решили получить специальность аналитик данных. Что дальше? Есть несколько вариантов для освоения этой профессии. Рассмотрим подробнее каждый из них.

Учеба в ВУЗе

Высшее учебное заведение поможет получить большой объем фундаментальных знаний. Недостаток в том, что процесс растянется на 2-3 года. Вместе с нужными знаниями вам придется изучать дисциплины, которые напрямую не связаны с выбранной профессией. 

Там же больше внимания уделяется теории, поэтому студентам нужно будет потратить немало времени на самостоятельное обучение. Только в этом случае удастся понять, как применять теоретические знания на практике.

Самостоятельное обучение

Можно найти всю необходимую информацию, чтобы самостоятельно изучить профессию. Перечислим основные источники нужных данных:

• Видео и лекции из доступных источников. Много бесплатных уроков лежат на ютубе;
• Книги. Печатная литература пригодится для получения базы, без которой невозможно дальнейшее изучение аналитики данных. Советуем обратить внимание на следующие книги: Lean Analytics  – Алистер Кролл, Бенджамин Йосковиц; «Голая статистика» – Чарльз Уилан; Python for Data Analysis – Уэс МакКинни; Everybody Lies: Big Data, New Data, and What the Internet Can Tell Us About Who We Really Are – Сет Стивен-Давидовец.
• Онлайн-платформы, на которых можно изучить отдельную интересующую область или прокачать нужные навыки. Например, Stepik, Codecademy, Платформа Стенфордского Университета. Здесь вы сможете найти интересующие курсы, попрактиковаться в изучении Python и многое другое.

У самостоятельного обучения есть несколько существенных минусов. Это отсутствие систематичности, невозможность убедиться в актуальности полученных знаний. Еще сказывается отсутствие человека, к которому можно обратиться при возникновении сложностей.

Обучение на онлайн-курсах Data Analyst

Оптимальный вариант освоить профессию аналитика данных с нуля – пройти обучение на онлайн-курсах. Здесь вы за короткое время получите всю необходимую информацию для входа в специальность и сможете сразу же применить ее на практике. Уже во время обучения можно выполнять реальные задачи и проекты.

Курс «Аналитик данных с нуля» от Skillbox

В начале пути можно запутаться в разных источниках и терминах, потратить время впустую или потерять мотивацию. Поэтому мы рекомендуем вам курс «Аналитик данных» от общепризнанного гиганта онлайн-образования Skillbox.

Программа курса выглядит так:

1. Аналитик данных с нуля;
2. Часть 1. Введение. Excel, Google Таблицы;
3. Часть 2. Python, библиотеки NumPy и Pandas;
4. Часть 3. SQL, чтение и запись данных, Power BI;
5. Power Point (бонусный курс);
6. Интерфейс PowerPoint. Создание и редактирование слайдов;
7. Работа со стилем презентации: единый стиль, цвет и шрифт, форматирование текста;
8. Работа с фигурами, таблицами и изображениями;
9. Расширенные возможности редактирования и дизайна;
10. Печать, презентация и публикация;
11. Keynote и PowerPoint;
12. Итоговый проект;
13. Анализ результатов A/B-тестирования.

Этого должно хватить для позиции младшего аналитика.

В требованиях к вакансиям попадаются и инструменты, которых среди вышеперечисленных нет. Например, Google Analytics и Яндекс Метрика. Но они фактически не отличаются от того, что вы пройдете на курсе. Поэтому расширение инструментария в каждой конкретной компании не должно вызывать трудностей. 

Главное: аналитика данных больше нацелена на мышление и подходы, чем на умение пользоваться конкретными кнопками в конкретном приложении. Мышление формируется при наличии четко выстроенного экспертами плана развития и присутствии рядом человека, который поможет стать настоящим аналитиком данных.

Спикеры курса – опытные специалисты, которые находятся на передовой развития анализа данных в бизнесе:

Важным плюсом остается рассрочка – всего 4711 рублей в месяц. Учитывая, что через полгода вы сможете претендовать на реальную работу связанной с аналитикой, получается достаточно дешево.

Полезные материалы и видео по теме

Как и любая IT-профессия, специальность аналитика данных требует постоянного обучения и поиска новой полезной информации. Мы составили небольшой список из материалов, которые точно пригодятся начинающему аналитику данных:

• Бесплатный курс по машинному обучение на Coursera;
• Чат с вакансиями;
• Канал по языку R в Telegram;
• Сборник статей по Google Таблицам.