Аналитик данных: требования, навыки, качества

Кто это такой? Аналитик данных – это профессия, представители которой обрабатывают различные данные. Результат их деятельности необходим для развития бизнеса, науки и других сфер.

На что обратить внимание? Нередко под аналитиком данных подразумевают любую профессию, в которой обрабатывается информация. Однако такой подход не совсем корректен, и есть разница между Data Analytic и, например, маркетологом-аналитиком.

Суть работы аналитика данных

В обязанности дата-аналитика входят сбор, обработка, изучение и интерпретация значительных объемов информации. Результаты его работы используются в качестве основы для принятия решений в различных сферах: бизнесе, менеджменте, науке и так далее.

Должность аналитика данных в обязательном порядке вводят компании, применяющие data-driven-подход. Его суть заключается в разработке стратегии развития организации на базе тщательного исследования данных. Предположим, некая бизнес-структура собирается выпустить на рынок новый продукт. Полной уверенности в том, что он будет пользоваться спросом и удовлетворит ожидание потребителей, у руководства нет.

Чтобы минимизировать риски, компания ставит перед дата-аналитиком соответствующую задачу. Ему предстоит изучить запросы целевой аудитории, проанализировать ее поведение, найти связи между различными процессами, провести А/B-тесты и построить модели, позволяющие оценить последствия вывода на рынок нового продукта.

Компания Statista, которая специализируется на потребительских данных, уверяет, что сейчас в мире наблюдается экспоненциальный рост информации, и прогнозирует ее объем к 2025 году в размере 181 зеттабайт.

Ориентироваться в таком количестве данных, не обладая необходимыми знаниями и навыками, становится все сложнее. Этим объясняется востребованность на рынке труда специалистов, способных правильно отбирать и исследовать данные, а также делать выводы, которые необходимы для принятия правильных решений бизнесменам, государственным органам управления, ученым и представителям других сфер деятельности. Штатные дата-аналитики есть во многих крупных компаниях, например, в банках и рекламных холдингах.

Такие организации предпочитают потратить средства на предварительное изучение того или иного вопроса, оценить перспективы каждого серьезного шага и только потом принимать взвешенное и обоснованное решение. Небольшие фирмы не могут себе позволить содержание такого специалиста, но и денежный оборот у них на порядок меньше. Хотя многие бизнес-проекты могли бы избежать краха, если бы их руководители осознавали важность работы дата-аналитиков и своевременно обращались бы к ним за помощью.

Задачи аналитика данных

Объединение и структурирование данных, имеющихся в распоряжении заказчика, сбор недостающей информации, тщательный анализ всего объема полученных сведении и формулирование выводов, которые могут быть использованы в деятельности компании для принятия глобальных решений, – такие задачи стоят перед дата-аналитиком.

В работе он применяет Sublime Text, Jupyter Notebook, Google Sheets или Excel. Кстати, последний инструмент многие считают устаревшим, неактуальным, не подходящим для работы с big data.

На самом деле аналитику на базе таблиц в Excel сегодня использует огромное количество компаний по всему миру, несмотря на возможность задействовать самые передовые технологии. Объясняется такой выбор простотой и доступностью этого инструмента, пригодного для решения задач любой сложности. В сводных таблицах Excel можно автоматизировать обработку информации, сформировать листы прогноза, необходимые для планирования бизнес-процессов, и построить 3D-карты.

Дата-аналитики также используют базы данных SQL, через запросы получая точечную информацию о процессах или клиентах. BI-системы Tableau, Power BI, Looker Studio помогают специалистам агрегировать данные из различных источников. Кроме того, аналитик иногда применяет свое знание языков программирования, чтобы наладить автоматизированный поиск по таблицам, запустить сегментацию или процесс выявления закономерностей.

Узнай, какие ИТ - профессии
входят в ТОП-30 с доходом
от 210 000 ₽/мес

Павел Симонов

Исполнительный директор Geekbrains

Команда GeekBrains совместно с международными специалистами по развитию карьеры подготовили материалы, которые помогут вам начать путь к профессии мечты.

Подборка содержит только самые востребованные и высокооплачиваемые специальности и направления в IT-сфере. 86% наших учеников с помощью данных материалов определились с карьерной целью на ближайшее будущее!

Скачивайте и используйте уже сегодня:

Павел Симонов

Исполнительный директор Geekbrains

Топ-30 самых востребованных и высокооплачиваемых профессий 2023

Поможет разобраться в актуальной ситуации на рынке труда

Подборка 50+ бесплатных нейросетей для упрощения работы и увеличения заработка

Только проверенные нейросети с доступом из России и свободным использованием

ТОП-100 площадок для поиска работы от GeekBrains

Список проверенных ресурсов реальных вакансий с доходом от 210 000 ₽

Получить подборку бесплатно

pdf 3,7mb

doc 1,7mb

Уже скачали 27862

Представьте, что дата-аналитику поставлена задача по преобразованию видеохостинга в стриминговую платформу. Для этого ему необходимо:

• Собрать данные о взаимодействии пользователей с видеопорталом. С этой целью организуются опросы, проводятся исследования, полученные сведения объединяются, попутно удаляются повторяющиеся и невалидные данные.
• Описать модели данных и сценарии использования. На этом этапе собираются фокус-группы, прорабатываются данные и формулируются сценарии возможных действий.
• Сформировать предложения по архитектуре и потокам данных.

Итогом работы дата-аналитика являются артефакты с готовыми результатами – графики и таблицы. Эти материалы служат базой для принятия того или иного решения, но сам специалист к этому процессу отношения не имеет. В зону его ответственности входит исключительно подготовка информации, опираясь на которую, руководство компании выберет дальнейший вектор развития.

Плюсы и минусы профессии аналитика данных

Начнем с преимуществ:

• Высокий уровень дохода. Средняя заработная плата дата-аналитика в России составляет порядка 140 тыс. рублей. Опытные профессионалы могут рассчитывать на больший доход. При желании можно найти вакансию в зарубежной компании, например, в Соединенных Штатах, где data analyst платят больше 60 тыс. долларов в год.
• Востребованность. Должность аналитика данным есть в штатном расписании 45 % отечественных компаний, и потребность в специалистах достаточно высокая.
• Возможность работать на удаленке. Дата-аналитику нет необходимости присутствовать в офисе. Ноутбук и Wi-Fi– вот и все необходимое ему оборудование.
• Выбор узкой ниши. При желании можно сосредоточиться на одном типе данных – маркетинговых, гейминговых, продуктовых и так далее. Это позволяет остановиться на том направлении, которое интересно, и стать специалистом, досконально разбирающимся в теме и потому более ценным для работодателя.
• Принадлежность к IT. Сегодня эта сфера входит в число наиболее перспективных, а руководство IT-компаний, как правило, придерживается западных стандартов организации труда. Для сотрудников создаются отличные условия в офисе, они могут выбирать удобный график и место для работы.
• Простой вход в профессию. После обучения на онлайн-курсах новичку хватает двух-трех лет для достижения middle-уровня.

Недостатки:

• Однообразие задач. От дата-аналитика всегда ждут примерно одного и того же. Спустя некоторое время работа становится рутиной, от которой многие избавляются, занимаясь написанием скриптов. Это позволяет переложить монотонные процессы на машину.
• Высокая степень ответственности. Результаты анализа становятся основой для принятия важных решений руководством компании. Специалист должен быть уверен в своих выводах, чтобы не подвести заказчика.
• Моральное истощение. Как и другие представители умственных профессий, дата-аналитики страдают от перенапряжения, выгорания, усталости. Как правило, причиной истощенности становится неправильное распределение рабочих задач, авралы, отсутствие выходных.

Отличия аналитика данных от похожих профессий

Прикладной анализ является основой еще нескольких специальностей помимо рассматриваемой. Мы выбрали для сравнения пять профессий, близких по задачам и набору навыков.

• Системный аналитик. В его обязанности входит формулирование требований к программному обеспечению, составление пула задач для разработчиков, наладка бизнес-процессов компании, а также решение проблемы реализации функционала с технической точки зрения.
• Бизнес-аналитик. Этот специалист определяет потребности клиентов и выявляет текущие проблемы компании. Исследовав собранные сведения, он решает, какие функции должны быть интегрированы в программное обеспечение для оптимизации конечного продукта.
• Маркетолог-аналитик. В его обязанности входит сбор информации и ее дальнейшее изучение для внесения необходимых корректировок в маркетинговую стратегию компании.
• Data Scientist. Как и другие специалисты из этого списка, занимается сбором и анализом данных, используя результаты своих исследований для составления прогнозов и определения степени вероятности их осуществления.
• Product аналитик. Главная задача представителя этой профессии – изучение информации о поведении потребителей, их взаимодействии с продуктом компании. По итогам составленного им заключения руководство предпринимает шаги по улучшению ситуации.

Читайте также

Что делает программист: суть профессии и основные задачи

Подробнее

На первый взгляд, эти специалисты выполняют совершенно разные функции. Однако базовые навыки всех перечисленных профессий схожи: умение отбирать нужные данные, сопоставлять, делать выводы, формулировать рекомендации для практического применения. Это позволяет при желании без особого труда поменять специализацию.

Требования к аналитику данных

Основными (hard skills) для овладения этой специальностью являются следующие знания и умения:

• Основы математической статистики. Большинство методов анализа базируется на законах статистики. Чтобы делать правильные выводы, необходимо применять инструменты, присущие этой науке: считать среднее значение или медиану, отсекать выбросы, проверять гипотезы.
• Умение разрабатывать программы для анализа данных. Как правило, для этого используют Python: его простой и логичный синтаксис и достаточное количество готовых библиотек позволяют собрать нужное ПО из имеющихся блоков и функций.
• Знакомство с принципами работы реляционных (табличных) баз данных. Именно они чаще всего служат местом хранения массивов информации. Для извлечения сведений из таких источников необходимо знание языка SQL и умение составлять на нем запросы.

Помимо перечисленных технических навыков, стать хорошим специалистом по аналитике данных помогут некоторые черты характера. Список soft skills выглядит так:

• Стремление докопаться до истины. Плохо, когда дата-аналитик выполняет свою работу равнодушно, не вникая в суть проблемы. Итоги такого анализа могут быть бесполезны или даже вредны для бизнеса.
• Нестандартное мышление. Во многих IT-специальностях ценится желание сотрудника отходить от шаблона, выдвигать странные на первый взгляд гипотезы, пробовать что-то совершенно новое.
• Готовность к смелым решениям. Мало выдвинуть идею, надо быть готовым проверить ее, несмотря на кажущуюся абсурдность, не боясь насмешек коллег.
• Умение правильно формулировать вопросы. От того, как именно вы будете искать нужную информацию, во многом зависит конечный результат работы.

Уровни развития аналитика данных

Аналитик-стажер (trainee data analyst)

Требования, описанные в предыдущем разделе, являются минимальными для соискателей, претендующих на вакансию дата-аналитика. Как правило, это выпускники вузов, не имеющие профильного опыта, но при этом обладающие необходимым багажом знаний и соответствующими человеческими качествами.

Кому-то может показаться, что от новичка ожидают слишком многого. На деле это базовые знания, без которых будет сложно стать профессионалом в области аналитики данных.

Дарим скидку от 60%
на обучение «Аналитик больших данных» до 28 апреля

Уже через 9 месяцев сможете устроиться на работу с доходом от 150 000 рублей

Забронировать скидку

Определяющими факторами в пользу одобрения кандидатуры являются профильное университетское образование, способ мышления и опыт программирования.

Стажеру поручают выполнение формализованных задач, которые ставятся перед ним старшим аналитиком или руководителем отдела. Результат проверяется наставником до передачи данных на последующую обработку. От стажера не требуется осмысливать собранную информацию, визуализировать ее или делать прогнозы. Для начала он должен закрепить навык поиска и отбора данных для дальнейшего исследования.

Младший аналитик (junior data analyst)

Освоив базовые инструменты обработки данных, стажер переходит на позицию младшего аналитика. На этом этапе сотруднику уже доступна трансформация собранных данных в необходимую форму. Выполняемые им рабочие процессы могут быть далеки от идеала, а решение простых задач отнимает у него гораздо больше времени, чем у опытных дата-аналитиков.

От стажера младший аналитик отличается умением определять степень достоверности данных. Он способен понять, соответствует ли собранная информация ее природе, и проверить ее, чтобы убедиться в своей правоте. Например, он может разобраться, находятся ли показатели в пределах допустимого диапазона значений, отражают ли они реальную картину, нет ли подозрительных выбросов, которые исказят результат анализа.

Недостаток опыта в бизнесе и реальном продукте диктует младшему аналитику особый порядок решения поставленных перед ним задач:

• Требуется выгрузить эксель-таблицу с несколькими колонками? – Пожалуйста.
• Надо сделать дашборд? – Покажите, какой именно вам нужен.

Другими словами, младший аналитик действует по детально оговоренному алгоритму: какие данные использовать, во что и как их трансформировать, в какой форме должен быть представлен результат анализа.

Младший аналитик уже может получать задачи напрямую от заказчика, однако оптимальным вариантом будет работа под контролем руководителя.

Со временем junior data analyst набирается достаточно опыта, чтобы не испытывать трудностей при работе со знакомыми данными, и не нуждается в детальной разъяснении, как решить поставленную задачу. Показателем готовности к переходу на следующий этап служит способность собирать и исследовать незнакомые данные.

Аналитик 1 (Middle data analyst – 1 step)

На этой ступени профессионального роста специалист уверенно владеет навыками отбора данных, их трансформации в требуемую форму, а также первичного анализа полученных сведений.

Аналитик 1-го уровня способен самостоятельно решать задачи, получаемые от руководителя команды или напрямую от заказчика.

Переход на эту позицию происходит в тот момент, когда младший аналитик чувствует в себе силы для большего влияния на бизнес или продукт. Он накопил достаточно опыта, чтобы действовать уверенно и спокойно, не боясь брать на себя ответственность за результат работы.

Для решения большинства задач ему не требуется посторонняя помощь. Но поскольку опыт такого специалиста ограничивается стандартными ситуациями, в которых он действовал по четкому алгоритму, у него могут возникнуть сложности, связанные с привязкой расчетов к специфике конкретного бизнеса.

Типичные случаи, вызывающие затруднения у аналитиков 1-го уровня:

• Отсутствие четких формулировок при постановке цели.
• Сложность и многофакторность бизнес-процесса.
• Проблемный заказчик, в общении с которым необходимо проявлять внимание и такт.

При наличии одного из этих условий аналитик-1 нуждается в поддержке более опытного коллеги, который поможет понять суть задачи, разложить ее на составляющие и грамотно презентовать результаты работы, чтобы их можно было использовать на практике.

Для аналитика 1-го уровня не представляют сложности рабочие процессы, развивающиеся по понятному алгоритму, например, подготовка и анализ стандартного A/B-теста. От него ожидается ответ на прямой вопрос: надо катить изменения или нет. Если дата-аналитик не ограничивается однозначным ответом, а выявляет проблемы, исправление которых поможет улучшить продукт, он готов к переходу на следующий грейд.

Помимо проактивности, для дальнейшего профессионального роста аналитику-1 нужны уверенные навыки тайм-менеджмента, формирования ожиданий и прогнозирования сроков завершения работы. Кроме того, он должен быть готов к персональной ответственности за представленные заказчику итоги анализа.

Аналитик 2 (Middle data analyst – 2 step)

На этой ступени специалист обладает всеми необходимыми знаниями и навыками для самостоятельного решения задач, направленных на реальную помощь бизнесу. От предыдущего грейда аналитик-2 отличается не только более богатым опытом, но и пониманием контекста и высоким уровнем рефлексии.

Погружаясь в изучаемый продукт или часть бизнеса, middle data analyst не ограничивается формальным представлением итогов анализа. Он выдвигает идеи и предлагает решения по собственной инициативе, тем самым принося бизнесу гораздо большую пользу, чем специалисты предыдущих грейдов.

Под высоким уровнем рефлексии, свойственным аналитику-2, подразумевается его склонность к сомнению и критическому переосмыслению информации. Такое качество присуще всем серьезным ученым, и для успешных аналитиков оно не менее важно, чем для представителей фундаментальной науки.

Аналитик 2 уровня готов к самостоятельно работе с продуктом или направлением бизнеса. При необходимости он обратится за помощью к руководителю, но для этого ситуация должна быть действительно сложной. В ежедневную рутину главный аналитик не вмешивается, а на регулярных встречах обсуждаются проблемы высшего порядка.

Аналитик-2 нередко становится наставником для стажеров или junior. Навыки обучения и контроля, делегирования полномочий – еще один важный скилл, свойственный профессионалу на этой ступени.

Старший аналитик (Senior data analyst)

Специалист высшего уровня, влияющий на ключевые показатели продукта или того бизнес-процесса, за который он отвечает. Решаемые задачи все сложнее, погружение в контекст все глубже. Для этой ступени характерны абсолютная автономность и высокая активность дата-аналитика. Стать таким суперменом способен далеко не каждый из дошедших до предыдущего грейда.

Ценность старшего аналитика для бизнеса сложно переоценить. Компании прислушиваются ко всем предложениям такого специалиста и нередко получают позитивные изменения, превосходящие самые смелые ожидания. Если руководство сомневается, неравнодушный senior сделает все возможное, чтобы донести до людей, принимающих решение, необходимость тех или иных шагов по оптимизации бизнес-процессов.

Для этого старшему аналитику необходимы развитый навык коммуникации, умение общаться с людьми, выбирать доходчивые методы изложения информации.

Только до 29.04

Скачай подборку материалов, чтобы гарантированно найти работу в IT за 14 дней

Список документов:

ТОП-100 площадок для поиска работы от GeekBrains

20 профессий 2023 года, с доходом от 150 000 рублей

Чек-лист «Как успешно пройти собеседование»

Чтобы получить файл, укажите e-mail:

Введите e-mail, чтобы получить доступ к документам

Подтвердите, что вы не робот,
указав номер телефона:

Введите телефон, чтобы получить доступ к документам

Скачать подборку бесплатно pdf 2,5mb

Уже скачали 52300

Я подтверждаю согласие на обработку персональных данных.

В сферу ответственности старшего аналитика входит самостоятельное определение целей развития компании, которые он согласует с руководителем. Их общение на регулярных встречах затрагивает вопросы стратегии, подбора кадров, психологического комфорта сотрудников.

Сферы деятельности аналитика данных

В специалистах этого профиля заинтересован средний и крупный бизнес. Цель работы дата-аналитика – повысить эффективность компании, оптимизировать ее продукт или бизнес-процессы.

Аналитики данных требуются там, где руководству бизнес-структуры сложно принимать однозначные решения из-за огромного массива информации, касающейся продукта, клиентов, поведения потребителей, действий конкурентов и так далее. Такие профессионалы востребованы во всех сферах, где используется цифровой маркетинг: в IT, ритейле, телекоме, здравоохранении. Дата-аналитики помогают бизнесу понять, на что уходят его деньги и что необходимо изменить, чтобы получать максимальную прибыль при минимуме затрат.

В некоторых отраслях аналитикам данным отводится особо важная роль. Например, они жизненно необходимы банкам, где в процессе работы используется огромный объем информации – сведения о клиентах, их финансовых операциях. Любая ошибка в банковском секторе может стоить очень дорого. Например, неправильная разработка скоринг-модели, то есть алгоритма, определяющего кредитоспособность человека, может привести к потере денежных средств и ухудшению репутации финансовой организации.

Перспективы профессии аналитика данных

По мнению экспертов Superjob, у этой востребованной специальности большое будущее. В 2020 году Яндекс и HeadHunter включили дата-аналитиков в топ-15 IT-профессий. На одну вакансию приходится не более 5 резюме, что свидетельствует о дефиците кадров.

В октябре 2022 года на hh.ru находилось 8699 вакансий с зарплатой от 65 тысяч рублей до 300 тысяч рублей. Иметь в штате аналитика данных стремится половина компаний по всему миру.

Спрос на дата-аналитиков постоянно растет: за 2020 – 2021 годы он увеличился на 226 %. Объясняется такой интерес просто: развитие онлайн-торговли, сферы оказания услуг, сельского хозяйства, промышленности, социальной сферы требует принятия взвешенных решений, основанный на анализе огромного объема данных.

Уровень дохода во многом определяется профессиональным уровнем и географическим положением работодателя. Столичные компании традиционно предлагают более высокие зарплаты, и это отличный стимул не сидеть всю жизнь в Саратове на должности младшего аналитика, получая 30 тыс. руб., а сделать все возможное, чтобы дорасти до middle data analyst в международной корпорации и зарабатывать 250 тыс. руб.

Средний доход московского дата-аналитика составляет 135 тыс. руб. В Санкт-Петербурге на аналогичной позиции платят 100 тыс. руб. Стажеры и Junior могут рассчитывать на 50–60 тыс. руб.

Полезные материалы для аналитика данных

Хорошим подспорьем для тех, кто осваивает эту профессию, станут книги от экспертов и статьи, размещенные на тематических ресурсах.

Блоги

• Leftjoin – личный сайт Николая Валиотти, основателя компании Valiotti Analytics. Начинающий аналитик почерпнет здесь массу полезной информации, в том числе узнает о нюансах разработки дашбордов, применения BI-систем, модулей Python и словарей.
• AnalyzeCore – блог Сергея Брыля, директора по науке данных компании MacPaw, которая занимается разработкой приложений под Mac. Из его статей можно узнать о моделях атрибуции, когортном анализе, машинном обучении, сегментации клиентов, поиске аномалий и маркетинговых метриках.
• Reveal the Data – интернет-ресурс Романа Бунина с массой полезной информации о дашбордах, визуализации данных и развитии BI-систем. Здесь можно посмотреть примеры работ и с комментариями экспертов.
• GoPractice – сайт одноименной компании, разрабатывающей программное обеспечение, на котором размещены материалы о создании продуктов, их развитии, управлении ими, о метриках, юнит-экономике, A/B-тестировании, инструментах анализа данных и экспериментах.

Популярные статьи

Высокооплачиваемые профессии сегодня и в ближайшем будущем

Дополнительный заработок в Интернете: варианты для новичков и специалистов

Востребованные удаленные профессии: зарабатывайте, не выходя из дома

Разработчик игр: чем занимается, сколько зарабатывает и где учится

Как выбрать профессию по душе: детальное руководство + ценные советы

Книги

• Кирилл Еременко «Работа с данными в любой сфере». Автор, основатель образовательного портала, увлекательно рассказывает об основных методах, алгоритмах и приемах, которые помогут аналитику эффективно решать поставленные задачи. По мнению директора компании ZIFF Бен Тейлор, это ценное практическое руководство для всех, кто стремится освоить профессию аналитика данных.
• Джордан Марроу «Как вытащить из данных максимум». Признанный эксперт в дата-сфере написал учебник, с помощью которого каждый новичок сумеет освоить четыре базовых уровня аналитики и понять, как извлекать из данных исчерпывающую информацию.
• Фрэнкс Билл «Укрощение больших данных». Ведущий аналитика всемирно известной компании Teradata в своей книге рассказывает о больших данных, их значении, о методах, технологиях и принципах новейшей аналитики.

Читайте также

Кто такой асессор и чем он занимается

Подробнее

Telegram-каналы

• Krasinsky: growth, marketing&product, analytics – платформа основателя онлайн-сервиса сквозной аналитики Rick.ai Ильи Красинского. Полезные посты о маркетинговых и финансовых метриках, а также о юнит-экономике.
• «Графики и жизнь» – личный канал Артема Иволгина, специализирующегося на визуализации. Контент площадки составляют примеры графических карт данных и описания инструментов для сбора статистики.
• На своей странице This is Data бывший директор по аналитике Сравни.ру Роман Романчук рассказывает о новинках в сфере bigdata, А/В-тестировании, SQL, Power BI и веб-сервисах, с помощью которой можно легко и быстро собрать необходимую информацию.
• «Чартомойка» – канал Александра Богачева, ранее возглавлявшего отдел дата-проектов РБК. Автор постит интервью с ведущими экспертами отрасли, разбирает ошибки, приводит примеры конкретных работ сданными.
• «Интернет-аналитику» ведет Алексей Никушин, известный как организатор конференций для аналитиков, маркетологов и продакт-менеджеров «Матемаркетинг». На канале размещаются анонсы предстоящих мероприятий, публикуются темы лекций и докладов.

Автор статьи

Редакция сайта GeekBrains

Оцените статью

Рейтинг: 5

( голосов 4 )

Поделиться статьей