Узнайте, чем занимается аналитик данных, какие роли существуют и как эта профессия может изменить вашу жизнь и карьеру.

Кто такой аналитик данных?

Аналитик данных – это профессионал, который осваивает большие объемы информации, собирая, обрабатывая и анализируя данные для извлечения значимой информации. Его работа заключается в том, чтобы из сложных наборов чисел, диаграмм и отчетов вывести ценные инсайты, которые помогают бизнесу и другим сферам принимать обоснованные решения и оптимизировать стратегии. Такой специалист словно проводник, направляющий компании к успеху на основе фактов и анализа.

Чем занимается аналитик?

Аналитики данных выполняют разнообразные задачи, которые помогают компаниям принимать обоснованные решения, улучшать свои продукты и делать обслуживание клиентов более качественным. Их работа не только влияет на прибыль компаний, но и помогает создавать удобные и эффективные решения для каждого из нас.

Основные виды аналитиков

Продуктовый аналитик

Продуктовые аналитики исследуют, как пользователи взаимодействуют с продуктами компании. Они стремятся понять, что больше всего нравится клиентам, а что можно улучшить. Например, если это игра для детей, продуктовый аналитик может изучить, какие уровни проходят лучше, а какие вызывают трудности, и на основе этого давать рекомендации команде разработчиков.

Бизнес-аналитик

Бизнес-аналитики работают над тем, чтобы улучшить процессы внутри компании. Они анализируют, как эффективно функционируют различные отделы. Например, если кто-то хочет упростить процесс доставки товаров, бизнес аналитик собирает данные, чтобы понять, где возникают задержки, и предлагает, как это исправить.

Маркетинговый аналитик

Маркетинговые аналитики занимаются изучением рынка и потребительских предпочтений. Они исследуют, какие рекламные кампании работают лучше, почему одни товары продаются лучше других и как можно привлечь больше клиентов. Например, если магазин игрушек запускает акцию, маркетинговый аналитик изучает, какая реклама привела к увеличению продаж.

HR-аналитик

HR-аналитики фокусируются на людях в компании. Они анализируют данные о сотрудниках, чтобы понять, какие навыки востребованы и как можно улучшить рабочую атмосферу. Если, например, в компании возникает высокая текучесть кадров, HR-аналитик может исследовать, что именно влияет на это, и предложить пути для улучшения ситуации.

Системный аналитик

Системные аналитики занимаются изучением информационных систем и технологий, которые использует компания. Они помогают определить, как лучше настроить системы для достижения целей организации. Например, если компания захотела внедрить новое программное обеспечение, системный аналитик изучит, как эта система может вписаться в текущие процессы.

Дата-сайентист

Дата-сайентисты – это аналитики, которые используют сложные математические модели и алгоритмы для анализа больших массивов данных. Они помогают ответить на вопросы, на которые труднее всего найти ответ с помощью обычных методов. Например, они могут предсказать, какие товары будут популярны в следующем сезоне, анализируя огромные объемы данных о покупках.

Навыки для освоения профессии аналитик данных

Профессия аналитика становится всё более востребованной, и, чтобы стать успешным специалистом, нужно развивать как технические, так и “мягкие” навыки.

Hard Skills (технические навыки)

• Знание языков программирования. В первую очередь, аналитик данных должен владеть языками программирования. Наиболее популярным выбором является Python, который позволяет анализировать данные, создавать визуализации и разрабатывать алгоритмы машинного обучения. Заинтересованы в быстром старте? Попробуйте платформу Zamacode, где ваш ребенок сможет освоить Python, развить логическое мышление и подготовиться к собеседованиям с помощью интерактивного кодирования!
• Работа с базами данных. Умение управлять данными и работать с SQL (языком запросов) — это ключевой навык. Это позволит извлекать нужные данные из объемных таблиц для анализа.
• Анализ данных. Аналитики должны быть proficient в обработке и анализе информации, применяя статистические инструменты для точной интерпретации данных.
• Визуализация данных. Важно уметь представлять свои выводы в понятной и наглядной форме. Используя инструменты вроде Tableau или Power BI, можно создавать привлекательные графики и диаграммы, которые помогут донести результаты до коллег и руководства.

Soft Skills (мягкие навыки)

• Критическое мышление. Аналитика данных требует способности задавать правильные вопросы и критически подходить к информации. Это поможет глубже анализировать и выявлять ключевые проблемы.
• Коммуникация. Умение объяснять сложные идеи простыми словами — важный навык для аналитиков. Работая с различными командами, необходимо доносить свои выводы до тех, кто может не обладать техническим образованием.
• Командная работа. В большинстве случаев аналитики работают в команде, поэтому важно уметь слушать и учитывать мнения других.
• Адаптивность. Работа с данными иногда требует быстрой адаптации к изменениям, так как новые технологии и инструменты появляются постоянно. Умение быстро учиться и адаптироваться поможет вам оставаться на передовой.

Где работают аналитики данных

Если вы когда-либо задумывались о карьере аналитика данных, одним из важных вопросов будет, где же эти специалисты находят свое место в мире. На самом деле, аналитики данных востребованы практически во всех отраслях!

Технологические компании

Технологические компании – это одно из самых популярных мест работы для аналитиков данных. Они используют данные, чтобы улучшать свои продукты и услуги. Например, в таких компаниях, как Яндекс и Mail.ru, аналитики данных помогают анализировать поведение пользователей, разрабатывать новые алгоритмы и оптимизировать сервисы.

Финансовый сектор

В банковской сфере аналитики данных играют важную роль в анализе рисков и улучшении клиентского сервиса. Аналитики в Сбербанке, ВТБ или Альфа-Банке занимаются анализом данных о клиентах и их транзакциях, чтобы предлагать лучшие продукты и находить пути повышения финансовой грамотности клиентов.

Розничная торговля

Аналитики данных также нужны в магазинах и на рынках. Они изучают потребительские привычки и оптимизируют запасы товаров, чтобы удовлетворить спрос. Например, в таких компаниях, как Озон и Wildberries, аналитики анализируют, какие товары следует предлагать в определенное время года, а также помогают улучшать маркетинговые кампании.

Если интерес вашего ребенка к карьере аналитика данных растет, знайте, что возможности безграничны! Практически в любой компании – большое количество задач, нуждающихся в грамотном анализе данных. Главное – начать развивать свои навыки и готовиться к увлекательному пути в этом динамичном и важном направлении! С этим вам поможет наш бесплатный тренажер на платформе Zamacode!

С чего начать изучение: Roadmap для аналитика данных

Если вы или ваш ребенок задумались о карьере аналитика данных, то вам очень повезло! Это направление быстро развивается и предлагает множество возможностей. Давайте разберем шаги, которые помогут вам начать путь в мир анализа данных, а также полезные инструменты для обучения.

Знакомство с основами

Прежде всего, важно понять, что такое аналитика данных и как она применяется. Начните с прочтения статей и просмотра видео, чтобы получить общее представление.

Изучение языков программирования

Знание языков программирования – это ключ к успешной карьере аналитика. Основные языки:

• Python. Это мощный инструмент для анализа данных. Существуют множество бесплатных ресурсов, включая курсы на Codecademy и YouTube-ролики, которые помогут вам освоить базовые навыки.
• R. Еще один популярный язык в аналитике, особенно в статистическом анализе. Вы можете найти множество курсов и материалов онлайн, правда на русском их намного меньше, чем на Python.

Работа с базами данных

Изучите, как работают базы данных и язык SQL (Structured Query Language). Этот язык поможет вам извлекать нужную информацию из больших объемов данных.

Практика, практика и ещё раз практика

Теория важна, но настоящие навыки приходят с практикой. Стремитесь применять полученные знания на практике. Начните работать над учебными проектами или pet-проектами, чтобы отточить навыки. Также рассматривайте возможность прохождения стажировок, которые могут дать вам практический опыт.

Полезные инструменты для изучения

• Книги. На русском языке есть множество хороших книг по аналитике, таким как "Python для анализа данных" Вандер Пласа Дж. и "Статистика для Data Science".

• YouTube. На платформе вы найдете много образовательных каналов, посвященных аналитике данных, программированию и статистике.

• Zamacode. Наша бесплатная платформа-тренажер, которая поможет вам освоить программирование, особенно на Python. Замакод предлагает интерактивные задания и практические задачи, позволяя отрабатывать полученные знания в удобном режиме. Вы сможете пройти курсы и отточить свои навыки программирования, что очень важно для аналитика данных.

Плюсы и минусы профессии

Плюсы

• Востребованность аналитиков данных. В условиях современного бизнеса спрос на аналитиков превышает предложение. Почти половине российских компаний необходимы специалисты, которые помогут оптимизировать процессы и сделать бизнес более эффективным. Это означает, что у вас будет больше шансов найти интересную и стабильную работу.
• Зарплата. Высокий спрос на аналитиков выводит их зарплаты на привлекательные уровни. Даже начинающие специалисты и стажеры могут рассчитывать на заработок от 70 000 рублей, а с опытом и навыками зарплата будет только расти.
• Возможность работы удаленно. Для работы аналитика требуется всего лишь компьютер и стабильный интернет. Это предоставляет гибкость в выборе рабочего места и позволяет искать вакансии как в России, так и за границей. Вы можете работать из дома, кафе или даже путешествовать — возможности безграничны!
• Широкий выбор специализации. Аналитики могут выбирать различные направления работы в зависимости от своих интересов. Если вам нравятся игры, вы можете заниматься анализом данных в игровой индустрии. А если вас интересует здоровье, можно сосредоточиться на медицинской статистике. Возможности для специализации действительно велики!
• Быстрый рост. Освоить необходимые навыки для старта в области аналитики можно довольно быстро — всего за полгода или год. А с практическим опытом в два-три года можно вырасти до уровня сеньор-аналитика или даже руководителя проекта.

Минусы

Касательно высшей математики – не переживайте, если у вас нет обширных знаний в этой области! Понимание высшей математики будет полезно, но не обязательно. Большинство аналитиков используют готовые библиотеки и алгоритмы, так что важно научиться решать конкретные задачи и работать с инструментами. Если в будущем вы планируете углубиться в серьезные аналитические задачи, то без основ теории вероятностей и математической статистики не обойтись.

• Рутина. Одним из главных минусов профессии является рутинность работы. Много задач могут быть похожими между собой, что приводит к монотонности. Однако этот недостаток можно уменьшить, автоматизируя рутинные процессы с помощью программирования, что позволит сократить время на выполнение однообразных задач.
• 2. Возможные переработки. Хотя переработки не являются обязательным явлением, в периоды активной работы над проектами вероятность переработок возрастает. Важно быть готовым к этому и учиться управлять своим временем.
• Работа за компьютером. Как и в большинстве диджитал-профессий, работа аналитика связана с длительным временем, проведённым за компьютером. Чтобы минимизировать негативные последствия для здоровья, важно находить баланс между работой и отдыхом. Это может быть как физическая активность, так и простые перерывы для восстановления.

Востребованность аналитиков на рынке

Аналитики данных становятся всё более востребованными в современном мире, и это происходит по нескольким причинам. Во-первых, компании осознают, что правильное использование данных может значительно улучшить их бизнес-процессы и повысить прибыль.

Кроме того, в сфере анализа данных существует множество возможностей для карьерного роста, как вертикально (например, от стажера до сеньора), так и горизонтально, когда вы можете развиваться в смежных областях.

Заработок в профессии

Рынок труда предлагает разнообразные уровни заработка для аналитиков данных, и это зависит от вашего опыта и квалификации.

Стажер

На начальном этапе требования к стажерам минимальны. Вам не обязательно иметь опыт, но важно знание основ, таких как алгоритмы и структуры данных. Также ценятся человеческие качества, например, внимательность и способность к коммуникации. Обычно стажер выполняет базовые задачи, которые устанавливаются старшими аналитиками или руководителями. Основная цель – научиться искать и обрабатывать информацию. В начале работы никто не будет требовать от вас сложной визуализации или прогнозов.

Джуниор-специалист

По мере накопления знаний и опыта стажер переходит на позицию джуниора или младшего аналитика. В этой роли вы уже сможете самостоятельно создавать дашборды и анализировать данные.

Характерно, что процесс выполнения задач занимает больше времени, чем у опытных коллег, и результаты могут быть не совсем идеальными. Однако теперь вы сможете самостоятельно проверять достоверность данных и взаимодействовать с клиентами, хотя лучше всего это делать под контролем более опытного специалиста. Средняя зарплата на этом этапе в районе 65 000 рублей.

Мидл-специалист

На уровне мидл вы уже уверенно владеете профессиональной терминологией и можете принимать на себя ответственность за результаты своей работы. Здесь могут возникнуть сложности, если задания от клиентов нечеткие или если в процессах много факторов. Если вы начали не просто отвечать на вопросы, но и выявлять проблемы и предлагать их решения, значит, вы готовы к следующему шагу. Мидл специалист в среднем зарабатывает 100 000 рублей и более.

Сеньор-специалист

Старший аналитик — это независимый специалист, который хорошо понимает контекст бизнеса. Он умеет общаться и может убедительно донести до клиентов необходимость изменений. Такой аналитик самостоятельно выстраивает пути развития компании и действительно наслаждается решением нестандартных задач. Став сеньором, вы может претендовать на зарплату 200+ тысяч рублей!

С увеличением уровня квалификации ваш ребенок будет получать не только большее финансовое вознаграждение, но и более интересные и сложные задачи. Если вы еще не начали путь, Zamacode подскажет, как сделать первый шаг! Начните с простых шагов, обучайтесь, практикуйтесь! Zamacode всегда придет на помощь в разборе необходимых тем и задач для ученика.