Составили подробный гид по профессии Data Analyst. Разберёмся, что это за специалист и какие задачи решает, остановимся на специализациях и рассмотрим качества, знания и навыки, необходимые в профессии. Поговорим про зарплаты и о том, как обучиться с нуля.
Кто такой аналитик данных
Аналитик данных (ещё Data Analyst и дата-аналитик) — это специалист, который работает с данными: собирает их, обрабатывает, изучает и интерпретирует. Выводы, которые делает аналитик, помогают принимать решения в бизнесе, в научных исследованиях, в менеджменте и в других областях.
Обычно дата-аналитики работают в компаниях, практикующих data-driven-подход, то есть используют данные для принятия решений. Что это даёт? Позволяет компаниям развиваться, зарабатывать позитивную репутацию и разумно использовать средства. Разработка нового продукта или внедрение очередной функции в приложении — это сложно, долго и дорого. А если пользователям не понравится и всё придётся начинать сначала, бизнес потеряет много денег, а у стартапа второй попытки просто может не быть. Дата-аналитик приходит на помощь: анализирует поведение пользователей и находит взаимосвязи с другими процессами, проводит А/B-тесты и строит модели, чтобы оценить перспективы продукта и спрогнозировать реакцию пользователей и клиентов. И так снижает риски для бизнеса.
Материал по теме:
Кто такой Data Scientist
Почему аналитики всем нужны
По данным компании Statista, объём данных, создаваемых, фиксируемых, копируемых и потребляемых во всём мире, растёт по экспоненте:
К 2025 году у нас будет 181 зеттабайт
Справедливый вопрос: зеттабайт — это вообще сколько?
Примерно вот столько в сравнении с уже привычным терабайтом
Нам сложно даже представить такое количество информации. Очевидно, что специалисты, которые умеют ориентироваться в этом потоке и извлекать из него пользу, становятся всё более востребованными на рынке труда.
Нужнее всего дата-аналитики в крупных компаниях, особенно в рекламных агентствах и финансовых организациях — там, где ошибки стоят дорого. А вот в маленьких компаниях аналитиков может и не быть — недостаточно данных для работы и на кону не такие серьёзные суммы, хотя такая ситуация становится всё более редкой. При этом сферы работы дата-специалиста могут быть самые разные — от телекома до игр и консалтинга.
Если обобщить, то в любом направлении, где есть возможность сохранять данные о продукте и поведении пользователей и клиентов, рано или поздно появятся задачи и работа для аналитика.
Специализации аналитиков данных
Как всегда в IT-сфере, свой карьерный путь дата-аналитики начинают со стажёрства или джуниора, а затем растут в мидла и синьора. В этой профессии есть ряд специализаций — направлений работы со своей спецификой и задачами. Вот чем занимается аналитик данных в некоторых из них:
Маркетинговый аналитик. Такой специалист помогает бизнесу привлекать клиентов: он анализирует данные по кликам и поведению пользователей и даёт рекомендации относительно продвижения и рекламы. Он советует, как скорректировать маркетинговую стратегию и оптимально распределить бюджет.
Продуктовый аналитик. Задача такого аналитика — развивать продукт на основе метрик и анализируемых данных. Такой человек проводит тесты и исследования и разбирается в том, как пользователи и клиенты реагируют на продукт, что им нравится, а что нет. Он фиксирует проблемы, с которыми сталкиваются пользователи, и даёт рекомендации по улучшению продукта.
BI-аналитик (Business Intelligence аналитик). Человек, который обеспечивает сбор, хранение и анализ данных, образуемых в результате деятельности компании. Он тестирует гипотезы, автоматизирует отчётность, занимается моделированием ситуаций, помогая бизнесу принимать правильные решения и разумно распределять ресурсы.
Гейм-аналитик. Человек, рекомендации которого позволяют постоянно развивать игровой продукт, увеличивать заинтересованность пользователей, а следовательно — и прибыльность компании. Это многопрофильный специалист — он должен разбираться в программировании, звуке, графике и других нюансах разработки игр. Обычно он работает вместе с гейм-продюсером и гейм-дизайнером.
Качества успешного аналитика данных
На пути от джуниора до синьора любому аналитику приходится много учиться и прокачивать навыки. Благодаря упорному труду можно многого добиться, но дорога будет непростой, если вы не дружите с цифрами и не обладаете логическим мышлением. Составили список качеств, которые подскажут, что профессия аналитика данных вам подходит:
Аналитический склад ума. Не обязательно иметь высшее образование математика или статистика, но хорошо, если вы знаете базовую терминологию и умеете обращаться с данными. Также важно уметь разбирать разные ситуации, сопоставлять факты и делать выводы на основе наличной информации.
Внимательность и усидчивость. Хороший аналитик никогда не потеряет лишний ноль в расчётах и всегда готов ещё раз перепроверить отчёт. Если вам тяжело даётся рутинная работа, эта профессия не для вас.
Рациональность и здоровый скептицизм. Дата-аналитик улавливает, когда что-то не так с данными и результатами анализа. Он может спрогнозировать, какие цифры были бы более реалистичными, а значит — всегда перепроверит источник данных и расчёты, если его что-то настораживает.
Готовность учиться. Конечно, это качество необходимо не только аналитикам, но без интереса к получению новых знаний далеко в профессии дата-аналитика не уйти.
Как стать аналитиком данных
Бесплатный гайд для начинающих: какие задачи решает и сколько времени тратит на обучение аналитик данных.
Что должен знать и уметь Data Analyst
Аналитика данных находится на пересечении трёх направлений — математики, программирования и понимания бизнес-процессов. Последний пункт очень важен: опытный аналитик разбирается в устройстве конкретного бизнеса и знает всё про его продукты или предоставляемые сервисы и услуги. Именно это залог того, что принимаемые им решения будут выгодными для компании. Помимо этого, аналитик смыслит в визуализации данных, то есть может представить их наглядно — в виде графиков, диаграмм и схем, чтобы они были понятными для коллег.
Сферы знаний, на пересечении которых работает аналитик данных. Помимо базовых знаний, аналитику нужны коммуникабельность, умение налаживать диалог с коллегами и партнёрами, решать конфликтные ситуации, стрессоустойчивость, сильный эмоциональный интеллект
Важно также не путать профессии дата-сайентиста и дата-аналитика. Дата-сайентист — это программист, знающий определённые языки и алгоритмы. Он решает поставленную техническую задачу. А дата-аналитик ставит эту задачу и переводит результаты на понятный бизнесу язык.
В зависимости от отрасли, размера бизнеса и других особенностей работы стек навыков будет отличаться
Сколько зарабатывает Data Analyst
Мы уже упомянули, что профессия дата-аналитика сегодня востребована в мире и хорошо оплачиваема в сфере IT, и со временем эта тенденция будет только усиливаться. Что касается зарплаты аналитика данных в России, то, согласно данным «Хабр Карьеры», её медианное значение — 160 104 рубля. При этом финальная цифра зависит от знаний и навыков специалиста и может достигать 344 тыс. рублей для главного разработчика.
Зарплата и требования для аналитиков данных
Средняя зарплата аналитика данных. Источник
Рассмотрим несколько реальных вакансий для аналитиков с опытом от джуна до сеньора в разных городах России.
Junior data analyst во Владивостоке может зарабатывать от 60 000 рублей
Аналитика данных уровня мидл в финтех-компании в Нижнем Новгороде предлагают зарплату от 100 000 до 150 000 рублей
Вакансия для аналитиков, которые оценивают себя как уверенные мидлы. У компании несколько офисов в разных городах России, включая Москву. Обещают, что специалист сможет зарабатывать от 150 000 до 290 000 рублей в зависимости от опыта
Как стать аналитиком данных
Получить профессию аналитика данных можно в вузе. Например, на факультете компьютерных наук Высшей школы экономики действуют бакалаврские и магистерские программы по направлениям «Компьютерные науки и анализ данных», «Экономика и анализ данных» и другие. Учиться придётся 2–4 года. Стать аналитиком можно и быстрее. На онлайн-курсах студенты за 6–9 месяцев осваивают основные инструменты, которые нужны в работе аналитика: Python, SQL, Jupiter Notebook, Tableau.
Дайджест блога: ежемесячная подборка лучших статей от редакции
