Главное об аналитике данных: кто такой, что надо уметь и где этому учат

Идеальная профессия для любителей логики и порядка.

За пять минут узнаете все необходимое. Читайте по порядку для плавного погружения или сразу переходите к интересующему вас разделу:

Это специалист, который анализирует информацию из прошлого, чтобы оценить текущую ситуацию и помочь бизнесу заработать деньги. То есть данные «подсказывают» ему, почему происходит то или иное событие, что можно сделать, чтобы улучшить показатели. Аналитик все систематизирует, визуализирует с помощью дашбордов и презентует руководству. Затем они решают, что делать дальше.

Для этого требуются усидчивость, развитые коммуникативные навыки и любознательность. Твердые навыки тоже пригодятся, например:

Возможность дистанционной работы во внимание брать не будем — это база.

Каждый год в интернете все больше и больше информации — и с ней нужно кому-то работать. В 2025 году, выяснили в компании Statista, объем данных достигает 181 зеттабайт. Чтобы вы понимали, 1 зеттабайт — это видео с самым высоким качеством продолжительностью около 13 300 лет.

Анализируйте данные в той сфере, которая вам интересна: медицина, банки, образование, IT, создание игр, благотворительность. Так будете получать еще больше удовольствия от работы.

По данным опроса агентства NEWHR, у 70% опрошенных в 2024 году вновь вырос доход (в 2023 году таких специалистов было 65,5%). Чаще всего это связано со сменой компании, изменением грейда, индексацией и результатами Performance Review.

Так выглядит медианная зарплата аналитиков данных, согласно исследованию руководителя направления поиска аналитиков и Data Scientists в NEWHR Оксаны Прутьяновой.

Также эксперты NEWHR узнали, что влияет на рост и снижение зарплаты. Среди причин первого — умение обращаться с хранилищем данных, владение ETL-процессами и BI-инструментами, оптимизация расходов компании на работу с данными. А вот меньше медианного дохода получают те, кто не разбирается в SQL и Python, не умеет презентовать результаты своего труда и использовать стандартные инструменты.

Чтобы стать аналитиком, достаточно базового знания математики и Python. На первых ступенях больше пригодятся понимание бизнес-процессов и мягкие навыки: аналитическое мышление, умение решать конфликты и находить общий язык с коллегами из разных отделов, навыки выступлений.

Варианта два: самостоятельно и на курсах. Для каждого из них нужны усидчивость, дисциплина и большой запас свободного времени. Но в первом случае вы преодолеваете путь в одиночку. Если готовы, попробуйте следующую схему.

После этого приступайте к созданию pet-проектов, общайтесь с единомышленниками на Stack Overflow и ищите стажировки в IT-компаниях.

Второй путь структурированнее, быстрее, с поддержкой кураторов и единомышленников — обучение на курсе «Аналитик данных» от karpov.соurses. Оно займет пять месяцев, за которые вы научитесь:

Ближайший поток 17 апреля, вы можете успеть записаться до 22 апреля включительно. Для старта достаточно стабильного интернет-соединения.

Онлайн-школа karpov.соurses основана аналитиком данных Анатолием Карповым — ex-сотрудником Mail.Ru и VK. Он упаковал в обучающие программы свой опыт и знания своих коллег, чтобы получился сильный и качественный продукт.

Сам процесс выстроен с максимальной заботой о студентах:

В karpov.соurses новые профессии получили более 50 000 студентов. Вот что говорят некоторые из них.

Забежим вперед и представим, что вы отучились на аналитика данных, отработали на позиции несколько лет и задумались о том, что будет дальше.

Нарабатывайте опыт на практике. Например, на курсе «Hard аналитика данных» станете middle-специалистом. Углубите твердые навыки и разовьете мягкие: научитесь преодолевать сложности кросс-командной коммуникации и общаться с заказчиками. Кстати, до 30 апреля на курс скидка 15%!

Если влюблены в данные и не готовы менять таблицы и систему на что-то другое, присмотритесь к следующим направлениям. Они не менее востребованы, перспективны и хорошо оплачиваемы.

Станьте BI-аналитиком. Он проектирует системы отчетности для структурных подразделений компании, разрабатывает интерактивные дашборды в BI-системах, помогает бизнес-заказчикам принимать решения.

Попробуйте себя в роли продуктового аналитика. Этот специалист помогает развивать сервисы на основе анализа ключевых метрик, изучает пользовательский опыт, формулирует гипотезы, проводит A/B-тесты и выявляет точки роста продукта.

Займитесь маркетинговой аналитикой. Тогда будете анализировать рекламные кампании, выявлять наиболее эффективные каналы трафика, корректировать стратегию продвижения и оптимизировать бюджет.

По данным агентства NEWHR, аналитики данных чаще развиваются внутри своей специализации. Опрос с множественным вариантом ответов показал следующие результаты.

Знания, полученные на позиции аналитика, пригодятся для построения карьеры по следующим специальностям.

Инженер данных. Занимается сбором, фильтрацией, систематизацией и хранением данных. Он как библиотекарь, который собирает информацию, которой позже пользуются специалисты.

ML-инженер. Разрабатывает системы машинного обучения, которые восстанавливают и предсказывают закономерности. Своего рода оракул, предсказывающий будущее на основе имеющейся информации.