Где и сколько учиться на аналитика данных

Аналитик данных — это специалист, который помогает компании принимать более точные решения на основе фактов, а не предположений. Для этого он работает с данными: собирает, обрабатывает, изучает и интерпретирует их. 

Предположим, аналитик данных собрал информацию о продажах интернет-магазина и нашёл закономерность: пользователи смартфонов с маленькими экранами часто добавляют товар в корзину, но не завершают покупку. На основе этих данных он сделал вывод, что на сайте есть проблема с пользовательским интерфейсом или с условиями оплаты. Если проблема подтвердится и её исправят, продажи вырастут. 

Вот почему ещё востребована эта профессия: 

• Разные сферы применения. Аналитик данных нужен практически во всех отраслях: в IT, образовании, медицине, финансах, рекламе, e-commerce, логистике, на производстве — везде, где есть данные, которые нужно собирать и обрабатывать. 

• Рост объёма данных. Компании собирают огромное количество информации: про покупки клиентов, поведение на сайте, результаты рекламных кампаний, работу оборудования. Но просто обладать данными недостаточно. Нужно уметь их интерпретировать, чтобы они приносили пользу. Аналитики помогают превращать цифры в понятные выводы и рекомендации. 
  
• Тренд на принятие решений на основе данных. Компании всё чаще делают выбор на основе фактов и статистики, а не интуиции или опыта руководителей. Это называется data-driven-подходом — управлением продуктом на основе данных. Бизнесу нужно минимизировать риски и делать более точные прогнозы, а аналитики данных помогают ему в этом.

Высшая школа экономики, «Прикладной анализ данных»

Форма обучения: очная.

Уровень: бакалавриат.

Сколько учиться: 4 года.

Программа: студенты изучают математический анализ, теорию вероятностей, математическую статистику, программирование, базы данных и машинное обучение, финансово-экономические дисциплины.

РАНХиГС, «Анализ данных»

Форма обучения: очная.

Уровень: бакалавриат.

Сколько учиться: 4 года.

Программа: кроме общеобразовательных предметов, студенты изучают программирование, базы данных, машинное обучение, виды анализа данных, кибербезопасность, математические дисциплины.

Московский финансово-юридический университет, «Бизнес-информатика»

Форма обучения: очная.

Уровень: бакалавриат.

Сколько учиться: 4 года.

Программа: студенты изучают компьютерное моделирование бизнес- процессов, языки программирования и фреймворки, методы создания IT-сопровождения. После выпуска могут работать бизнес-аналитиками.

МГИМО, «Анализ данных и динамика международных процессов»

Форма обучения: очная.

Уровень: магистратура.

Сколько учиться: 2 года.

Программа: студенты учатся анализировать большие данные, разрабатывать и внедрять новые методы и технологии анализа. В число базовых дисциплин входят микро- и макроэкономика, программирование на языке Python, методология международно-политических исследований.

Образовательные программы для будущих аналитиков данных есть и в колледжах. Правда, их гораздо меньше, чем в вузах, и в основном они относятся к сфере финансов. 

Если поступить в колледж после 9-го класса, нужно будет отучиться 3–5 лет, после 11-го класса — 1–3 года.

Колледж МФЮА, «Финансы» 

Форма обучения: очная, заочная.

Уровень: среднее профессиональное образование.

Сколько учиться: до 2 лет 10 месяцев.

Программа: студенты изучают статистику, математику, менеджмент, бухгалтерский учёт, налоги и налогообложение, анализ финансово-хозяйственной деятельности, бюджетный учёт. После окончания учёбы можно работать финансовым аналитиком.

Московский колледж экономики, страхового дела и информационных технологий, «Финансы» 

Форма обучения: очная, заочная.

Уровень: среднее профессиональное образование.

Сколько учиться: до 3 лет 10 месяцев.

Программа: студенты изучают финансовые рынки, макро- и микроэкономику, налогообложение, инвестиции, анализ финансово-хозяйственной деятельности. Могут работать финансовыми аналитиками.

Аналитиком данных можно стать и без диплома вуза или колледжа. Многие осваивают эту профессию с нуля с помощью онлайн-курсов — например, как у Яндекс Практикума.

Яндекс Практикум, «Аналитик данных» 

Форма обучения: онлайн.

Уровень: специалитет.

Сколько учиться: 7–12 месяцев в зависимости от программы.

Программа: студенты учатся проводить тестирования, пользоваться Google Таблицами и другими инструментами для сбора и визуализации данных, писать код на Python и запросы на SQL. 

Ещё у Практикума есть программы для будущих бизнес-аналитиков, системных аналитиков и 1С-аналитиков. На каждом курсе студентов сразу погружают в рабочую среду — дают реальные задачи, с которыми сталкиваются аналитики в разных сферах. В конце учёбы специалисту помогают подготовиться к собеседованиям.

GeekBrains, «Аналитик данных» 

Форма обучения: онлайн.

Уровень: специалитет.

Сколько учиться: один год.

Программа: студенты учатся работать с большими данными, формулировать и проверять гипотезы, визуализировать результаты анализа. 

Можно пройти бесплатные курсы, например: 

• «Основы анализа данных и Python» от Практикума.
• «Анализ данных» от Т-Банка.
• «Инструмент визуализации Power BI» от Microsoft.
• «Работа с электронными таблицами Excel» от РЭУ им. Г. В. Плеханова.

Аналитики данных, как и другие специалисты IT-сферы, начинают карьеру с позиции джуна, через 2–3 года становятся мидлами. Затем вырастают до сеньоров и тимлидов. На этих позициях в меньшей степени нужны навыки анализа данных, в большей — менеджерские. Нужно организовывать процессы и команду, ставить задачи, разрешать конфликтные ситуации. 

Можно развиваться не только вертикально, но и горизонтально — в разных направлениях работы с данными. Вот какие есть варианты:

• Бизнес-аналитик. Работает с данными, которые связаны с деятельностью бизнеса: доходами, расходами, продажами.
  
• Маркетинговый аналитик. Анализирует поведение потребителей и рекламные кампании.
  
• Финансовый аналитик. Работает с данными о финансах, инвестициях и рисках.
  
• Продуктовый аналитик. Работает с продуктовыми метриками, исследует поведение пользователей.
  
• Системный аналитик. Разрабатывает требования к программному обеспечению.
  
• 1C-аналитик. Помогает компании автоматизировать процессы с помощью программных продуктов 1С.
  
• Гейм-аналитик. Изучает поведение пользователей игрового продукта и даёт рекомендации по его улучшению.

Чтобы развивать навыки анализа данных, можно почитать книги — например, «Чистый Python» Дэна Бейдера. Расширить знания помогут и статьи от экспертов в блоге Практикума: 

• Как использовать SQL для анализа данных
• Какие бывают BI-системы аналитики
• Как создать дашборд в Excel