Как стать аналитиком данных с нуля и что для этого нужно
Аналитик данных — это специалист, который работает с данными компании. Он собирает их, объединяет, анализирует, ищет закономерности, делает выводы и представляет результаты руководству. Полученная информация позволяет принимать решения, которые увеличат прибыль компании, оптимизируют её бизнес-процессы и расходы.
Спрос на аналитиков данных ежегодно растёт. По данным за 2024 год, средняя зарплата этих специалистов составляет около 148 тысяч рублей. В статье рассказали, кто такой дата-аналитик, что нужно знать и уметь, чтобы стать аналитиком данных.
Сделать первые шаги для погружения в профессию аналитика данных можно на бесплатном курсе от Eduson Academy.
Содержание:
Узкие специализации аналитиков данных
Роль аналитика данных зависит от направления, в котором он работает: маркетинг, финансы, бизнес-процессы и другие. В каждом направлении свои задачи и специфика:
- Финансовый аналитик. Анализирует и оценивает финансовое состояние компании, прогнозирует прибыль, предсказывает риски и ищет точки роста. Его главная задача — оптимизировать расходы и увеличить прибыль компании.
- Маркетолог-аналитик. Изучает рынок, конкурентов и поведение покупателей. На основе данных формирует маркетинговую стратегию, оптимизирует рекламные кампании и даёт рекомендации по бюджетированию, что способствует росту продаж и укреплению позиций компании.
- Продуктовый аналитик. Изучает взаимодействие потребителя с продуктом, например, через интернет-магазин. Анализирует различные отчёты, вносит предложения и предлагает эксперименты, которые помогут адаптировать продукт, удерживать пользователей, привлекать новую аудиторию.
- Бизнес-аналитик. Занимается исследованием и улучшением бизнес-процессов компании. Его основная задача — найти и внедрить решения, которые повышают эффективность работы организации, автоматизируют и оптимизируют ресурсы, снижают издержки.
- Веб-аналитик. Анализирует данные о посещаемости сайта и взаимодействии аудитории с ним, оценивает эффективность рекламы. Предоставляет отчетность и рекомендации по улучшению пользовательского опыта и увеличению конверсии.
- Аналитик маркетплейсов. Исследует данные о продажах на онлайн-площадках, отслеживает популярность товаров, оценивает рекламные кампании и даёт рекомендации по улучшению позиций магазина на платформе.
Что нужно знать и уметь аналитику данных
Для успешной карьеры дата-аналитику необходимо иметь набор определённых знаний и умений. При этом важны как профессиональные навыки, так и личные качества. Собрали основные из них.
Hard skills — профессиональные качества
К «твёрдым» навыкам аналитика данных относятся:
- Владение SQL. Помогает работать с базами данных, писать сложные запросы для анализа и извлечения данных.
- Знание языков программирования. Чаще всего требуется владение Python или R — для анализа данных и статистического моделирования.
- Знание математики и статистики. Позволяет правильно обрабатывать и анализировать данные, находить закономерности и проверять их. А для оценки рисков и неопределённости понадобится понимание теории вероятности.
- Владение инфографикой. Помогает аналитику данных представить свои выводы и наблюдения в понятной и наглядной форме. Чаще всего для этого используют Tableau, Power BI или Google Data Studio.
- Знание основ машинного обучения. Позволяет создавать прогнозные модели, выявлять скрытые закономерности в данных и решать задачи классификации, кластеризации и регрессии.
Получить необходимые для аналитика данных профессиональные навыки можно на онлайн-курсе от Eduson Academy.
Soft skills — личные качества
Аналитик данных должен обладать такими «мягкими» навыками, как:
- Критическое мышление. Необходимо для получения достоверных выводов. Они должны быть основаны на цифрах, а не личных или общепринятых представлениях. Именно этот навык помогает выявлять ошибки и разрабатывать обоснованные рекомендации.
- Коммуникационные навыки. Помогут убедительно доносить результаты своей работы до коллег и руководителей как в устном, так и в письменном виде. Также эти навыки полезны для успешной работы в команде.
- Умение быстро ориентироваться в ситуации. Поможет при решении неординарных проблем, а также при необходимости быстро адаптироваться к новым условиям.
Кому подойдёт работа аналитиком данных
Профессия будет интересна тем, кто увлекается точными науками, любит цифры и исследования. Аналитики данных умеют видеть в цифрах информацию, которую можно использовать для принятия решений. Также необходимо иметь развитое аналитическое и логическое мышление. Эти качества помогают структурировать информацию, выделять главное и находить неочевидные связи.
Основную часть работы аналитика данных занимают рутинные процессы. Поэтому профессия подойдёт усидчивым людям, которые могут погрузиться в работу и долго сохранять концентрацию внимания. Ещё одно важное качество — скрупулёзность, которая позволяет находить и учитывать все детали.
Как стать аналитиком данных
Зачастую в аналитику переходят из близких сфер, например, маркетинга, экономики, программирования. В этом случае потребуется изучение специализированных инструментов и методов работы с данными. Однако профессию можно освоить и с нуля, даже без опыта работы в определённой сфере.
Какое нужно образование
При наличии необходимых личных качеств и интереса к профессии аналитика данных успешный старт в ней возможен без высшего образования. Диплом вуза по специальности в области экономики, математики, информатики или программирования может пригодиться, когда специалист достигнет руководящей должности.
С чего начать
Начать можно с самообразования, например, изучения профильной литературы, просмотров тематических каналов в YouTube. Также могут быть полезны блоги действующих специалистов. Однако такой метод обучения подходит лишь для поверхностного ознакомления с профессией.
Где учиться аналитике данных с нуля
Освоить профессию Data Analyst с нуля можно на специализированных курсах. Сроки обучения могут составлять всего несколько месяцев. Можно выбрать формат обучения: офлайн с посещением аудиторий или онлайн без отрыва от основной деятельности. Курсы позволяют получить основные знания в области аналитики, практические навыки работы с данными и даже помощь с трудоустройством.
Освоить профессию аналитика данных с нуля и получить помощь с поиском работы можно на онлайн-курсе от Eduson Academy.
Где получить первый практический опыт
Можно выбрать обучение в онлайн-школе, которая помогает с трудоустройством, например, готовит к собеседованиям или организует стажировки. Другой вариант — устроиться на работу стажёром и учиться сразу на практике. Есть компании, которые готовы обучать специалистов без опыта. Однако предпочтение отдают всё же тем, кто имеет профильное образование.
Типичные инструменты и ПО для аналитика данных
Для сбора, анализа и интерпретации данных аналитику необходим определённый набор инструментов. Их выбор зависит от конкретных задач, масштаба проектов и предпочтений компании. Собрали основные инструменты, которые используют все аналитики, независимо от их специализации.
Табличные процессоры:
- Microsoft Excel. Один из самых популярных инструментов для работы с таблицами. Он позволяет сортировать и фильтровать информацию, создавать графики, выполнять сложные вычисления и анализ данных с использованием встроенных формул и функций.
- Google Sheets. Облачный инструмент для работы с таблицами, который позволяет работать над документами в реальном времени с несколькими пользователями. Sheets поддерживает сортировку, фильтрацию, создание диаграмм, а также встроенные функции для анализа данных.
Языки программирования:
- Python. Универсальный инструмент для работы с данными, в том числе — для прогнозирования. Имеет простой синтаксис, поэтому писать код на нём получается быстрее, чем на многих других языках. Также у Python есть встроенный интерпретатор, с помощью которого аналитики проверяют гипотезы в режиме реального времени.
- R. Применяется для статистического анализа и построения сложных моделей. Особенно популярен среди статистиков и исследователей.
- SQL. Специальный язык, который формирует запросы к базе данных по определённой структуре. Применяя SQL, аналитик извлекает данные и обрабатывает их с помощью более гибкого языка, например, Python.
Инструменты для обработки и анализа данных:
- Jupyter Notebooks. Позволяет анализировать данные и документировать этот процесс. С помощью этого инструмента можно комбинировать «живой» код, визуализации и текстовые пояснения в одном файле.
- ClickHouse. Разработка «Яндекса», которая особенно эффективно работает с запросами, требующими объединения больших объёмов данных в режиме реального времени.
Инструменты визуализации данных:
- Tableau. Помогает создавать интерактивные графики и отчёты. Можно импортировать данные из любой базы данных и представить их в нужном виде.
- Power BI. Интегрируется с другими программами Microsoft. Позволяет анализировать данные и наглядно представлять результаты.
- Yandex DataLens. Подходит для работы с большими объёмами данных и помогает быстро обработать запросы. Интегрируется с другими инструментами «Яндекса».
Освоить основные инструменты для аналитика данных можно на онлайн-курсе от Eduson Academy.
Как и где искать работу после обучения
Трудоустроиться на должность аналитика данных можно и без опыта работы. Но в этом случае предпочтение отдаётся кандидатам, имеющим портфолио. Оно покажет работодателю знания и навыки, которыми обладает соискатель.
Собрать портфолио можно во время обучения на онлайн-курсах. Большинство из них включают работу над проектами, во время которой студенты отрабатывают практические навыки, или стажировку в реальной компании.
По итогу обучения у выпускников может быть несколько готовых работ в портфолио. В ином случае можно самостоятельно создать тренировочный проект. Это может быть и бесплатная работа для заказчика, который по итогу выполнения заказа даст обратную связь.
Помимо портфолио, для отклика на вакансию понадобятся резюме и сопроводительное письмо. Они должны быть структурированными, отражать навыки, опыт и интерес к должности, на которую соискатель претендует. Наиболее результативный в поиске работы вариант — адаптировать резюме и сопроводительное письмо под каждую конкретную вакансию, чтобы подчеркнуть соответствующие навыки.
Искать работу можно в агрегаторах вакансий, например, HeadHunter. Также есть специализированные чаты в Telegram и сообщества в социальных сетях. А ещё начинающим специалистам полезно посещать мероприятия с участием представителей их отрасли, где можно встретить потенциальных работодателей.
Можно начать карьеру с бесплатной стажировки или с должности младшего аналитика в небольшой компании. Уже через один-два года набравшийся опыта специалист может перейти на следующую ступень. А получение дополнительного образования или повышение квалификации по специальности откроет ещё более широкие карьерные возможности.
Аналитиков данных берут как в офис, так и на удалённую работу. Также эти специалисты могут работать на фрилансе у нескольких работодателей одновременно, если у каждого из них небольшой объём задач.
Если аналитик имеет опыт работы с данными, разбирается в статистике и знает алгоритмы машинного обучения, он может сменить специальность и начать карьеру в качестве Data Scientist.
Данные собирают компании в любой отрасли — от магазинов и ресторанов до крупных холдингов или разработчиков мобильных приложений с многомиллионной аудиторией. Количество данных и их значимость всё время растёт. Благодаря работе аналитиков компания может получать больше прибыли и развиваться быстрее. Поэтому востребованность специалистов остаётся высокой.
Сделать первые шаги для погружения в профессию аналитика данных можно на бесплатном курсе от Eduson Academy.
Реклама. Рекламодатель ООО «Эдюсон», ИНН 7729779476, государственная лицензия на ведение образовательной деятельности № Л035-01298-77/00374370 от 27 мая 2022 года.