Сколько получает аналитик данных: средние зарплаты в Москве, по России и за рубежом

Аналитик данных — это специалист, который изучает разные наборы данных, чтобы найти полезную информацию и помочь компании принимать правильные решения. Его основные задачи — анализ данных, поиск закономерностей, создание прогнозов и ведение отчётности. Для работы он использует статистику, программирование и инструменты визуализации. В статье рассказали, сколько получает аналитик данных и от чего зависит его зарплата.

Содержание:

Размер зарплаты аналитика данных зависит от многих факторов:

В 2024 году специальность аналитика данных вошла в десятку самых высокооплачиваемых в России. По данным HeadHunter, средний уровень заработной платы аналитиков данных варьируется в зависимости от опыта и квалификации:

Часто в вакансиях не указывают заработную плату аналитиков данных. Это объясняется тем, что работодатели сначала оценивают навыки и знания кандидата, анализируют результаты тестового задания и ответы на собеседовании. А после — предлагают специалисту оплату, соответствующую уровню его квалификации.

Поэтому аналитику данных важно приобретать новые знания или совершенствовать уже имеющиеся. Улучшив свои навыки аналитики, специалист сможет быстрее справляться с рабочими задачами и претендовать на повышение. Сделать это можно самостоятельно: с помощью профессиональной литературы или бесплатных видеоуроков. Но полезнее будет пройти онлайн-обучение и получить официальный диплом, который подтвердит полученные знания.

Среднемесячный оклад аналитика данных в России составляет около 148 тысяч рублей, но он зависит от региона. Зарплата аналитика данных в Москве и Санкт-Петербурге может начинаться от 200 тысяч рублей в месяц.

В других крупных городах, таких как Новосибирск и Екатеринбург, зарплаты варьируются от 80 до 145 тысяч рублей.

За рубежом уровень оплаты труда зависит от страны и квалификации специалиста. В США средняя зарплата аналитика данных уровня middle составляет $80 тысяч в год, а для senior-специалистов — около $120 тысяч. В странах Европы, таких как Германия и Нидерланды, аналитики зарабатывают от €58 тысяч в год, а в Великобритании — от 40 тысяч фунтов.

Аналитика данных включает в себя несколько направлений, каждое из которых имеет свою специализацию и набор задач. Среди основных ролей — Data Analyst, Data Scientist и Data Engineer.

Специалисты работают с данными, но фокусируются на разных аспектах. Data Analyst занимается анализом данных для поддержки бизнес-решений. Data Scientist фокусируется на построении моделей машинного обучения. Data Engineer отвечает за создание инфраструктуры для сбора и обработки данных. Каждое из направлений требует специфических навыков и знаний, поэтому зарплаты у специалистов разные.

Data Analyst занимается сбором, очисткой и анализом данных, чтобы помогать бизнесу принимать решения. Основные задачи аналитика — создание отчётов, визуализация данных, анализ ключевых метрик. Чаще всего такие специалисты работают с SQL, Excel, Tableau, Power BI. В России зарплата Data Analyst составляет от 65 до 145 тысяч рублей в месяц.

Основные требования к Data Analyst:

Data Scientist занимается построением математических моделей, применением методов машинного обучения и проведением глубокого анализа данных. Этот специалист решает более сложные задачи, чем дата-аналитик, поэтому зарплата Data Scientist варьируется от 140 до 270 тысяч рублей.

Основные требования к Data Scientist:

Data Engineer разрабатывает и поддерживает архитектуру для хранения и обработки данных. Он создаёт пайплайны, интегрирует данные из различных источников и обеспечивает их доступность для анализа. Средний оклад дата-инженера в России на ноябрь 2024 года составляет 230 тысяч рублей в месяц и может достигать 330 тысяч.

Основные требования к Data Engineer:

Размер зарплаты аналитика данных во многом зависит от конкретной компании и её сферы деятельности. В крупных корпорациях, особенно в технологическом и финансовом секторах, аналитики получают выше среднерыночного уровня из-за высокой ценности их работы. Проанализировали вакансии на HH.ru от известных компаний и выявили, какие навыки они требуют от соискателей на эту должность.

Например, «Сбер» предлагает специалисту с опытом работы от одного года заработную плату от 210 тысяч рублей в месяц.

Кандидат на должность должен хорошо знать Python и библиотеки для машинного обучения. А ещё — иметь опыт работы с bigdata и PostgreSQL. Соискатель должен проработать от двух лет на аналогичной должности.

«Точка» готова платить опытному аналитику на полной занятости денежное вознаграждение до 300 тысяч ежемесячно.

Рассматривают соискателей с опытом работы от трёх лет. Требуется знание SQL и опыт работы с BI-инструментами. В резюме кандидата на должность просят добавить портфолио с проектами, подтверждающими положительное влияние его работы на бизнес.

На собеседованиях аналитиков данных часто проверяют не только на технические навыки, но и на способность решать практические задачи, анализировать данные и интерпретировать результаты.

Кандидатов на должность Data Analyst обычно спрашивают о работе с SQL и Python, методах визуализации данных и построении отчётов. Также могут попросить рассказать о процессе работы. Например, соискателя спросят, какие метрики он использовал для оценки эффективности анализа или как он решал проблему с пропусками в данных.

Data Scientists часто сталкиваются с вопросами по машинному обучению, статистике и математике. Работодатели могут спрашивать про методы классификации, очистку данных и выбор алгоритмов. Например, когда лучше использовать алгоритм SVM, а когда — алгоритм «случайных решений» или «дерево решений». Также могут задать вопросы о методах обработки временных рядов, ансамблях, борьбе с переобучением и оценке качества моделей.

Для Data Engineer собеседование обычно включает вопросы по архитектуре данных, инструментам ETL и работе с большими данными. Часто спрашивают о том, как интегрировать различные источники данных или автоматизировать процессы обработки.

Кроме того, на всех позициях проверяют личностные качества соискателя. Нередко кандидату специально задают не до конца понятные вопросы, чтобы увидеть, как он уточняет детали и взаимодействует с командой. Это позволяет оценить способность работника эффективно коммуницировать и разбираться в сложных задачах.

Ежедневно в мире создаётся более 328 миллионов терабайт данных. Компании генерируют огромные объёмы информации, которую необходимо тщательно анализировать, чтобы принимать обоснованные бизнес-решения. Это делает профессию аналитика данных востребованной: в ноябре 2024 года открыто более 16 тысяч вакансий для этих специалистов.

Реклама. Рекламодатель ООО «Эдюсон», ИНН 7729779476, государственная лицензия на ведение образовательной деятельности № Л035-01298-77/00374370 от 27 мая 2022 года.