Аналитик данных – кто это и чем занимается

Его деятельность направлена обоснование принятия решений в организации, рост эффективности ведения бизнеса, выполнение конкретных задач. Главные задачи аналитика данных – обработка "сырой" информации, получение из нее инсайтов, дающих ценное преимущество компании в конкурентной борьбе.

Специалисты-аналитики необходимы в любой компании, спрос на них только растет. Работать можно в удаленном формате, получая в среднем от 100 тысяч рублей в месяц. Разберем, что нужно, чтобы стать самым незаменимым сотрудником.

Основные обязанности аналитика данных

• Сбор и обработка информации из разных внешних источников, включающие очистку, структурирование, интеграцию данных в общую систему. Источниками могут быть статистические базы, сайты, социальные сети.
• Изучение и анализ собранных данных с применением алгоритмов машинного обучения, статистических методов, других аналитических методов и инструментов.
• Визуальное представление данных с использованием диаграмм, различных графиков, дашбордов. Оформление результатов исследования в понятной форме.
• Составление отчетов и подготовка презентаций, в которых аналитик формулирует выводы, дает рекомендации, строит прогнозы на основе проведенного анализа.
• Взаимодействие с заинтересованными сторонами – руководителями, менеджерами или другие специалистами, для обсуждения результатов исследования, выработки совместных решений.

Навыки и личные качества

Для реализации профессиональных обязанностей аналитик данных должен обладать широким спектром технических знаний и личных качеств.

Технические навыки

Современный аналитик данных должен обладать широким спектром навыков для эффективной работы с информацией. 

• В их арсенале должны быть знания в области программирования, владение языками Python, R и SQL, позволяющие выполнять сложные запросы и быстро извлекать статистические данные из различных источников. 
• Кроме того, аналитик должен владеть методами статистического анализа, моделирования и машинного обучения, чтобы анализировать и прогнозировать тенденции. 
• Для визуализации, понятного представления информации необходимо использовать современные инструменты, такие как Power BI, Tableau и Plotly. 
• Важным аспектом работы является умение обрабатывать большие объемы информации с помощью таких технологий, как Apache Spark и Hadoop.

Личные качества

• Аналитик должен мыслить критически, быть способным решать нестандартные задачи, находить ценные выводы, используя базы статистических данных.
• Работа с данными требует скрупулезности и тщательности. Необходим аналитический склад ума, внимательность к деталям.
• Аналитик должен уметь нестандартно мыслить, предлагать новые подходы к задачам. В этом помогут креативность, способность к инновациям.
• Коммуникативные навыки помогут четко доносить свои выводы до руководства. Аналитик данных должен уметь показать результаты своей работы.
• Гибкость, способность обучаться, адаптироваться к изменениям. Мир данных развивается очень быстро, поэтому необходимо постоянно повышать квалификацию.

Работа аналитика – многогранная специальность, она требует разносторонних знаний,  навыков. Сочетание технической экспертизы и развитых личных качеств позволит аналитику данных  успешно решать задачи компании.

Обучение профессии аналитика данных

Единого стандарта для этой профессии не существует. Однако большинство работодателей ожидают от кандидатов наличие степени бакалавра или магистра информатики, математики, экономики, статистики или смежных дисциплин. Ценятся знания SQL, Excel, Python, R, прочих инструментов анализа данных. Эти компетенции служат фундаментом, на котором в дальнейшем будут развиваться более узкопрофильные навыки. Опыт практической работы также важен для работодателей.

• Одним из популярных вариантов является получение профильного высшего образования. Стать аналитиком можно, пройдя бакалаврские и магистерские программы в вузах по направлениям  "Прикладная математика и информатика", "Бизнес-информатика", "Управление данными". Такое обучение дает фундаментальные знания в статистике, математике, информационных технологиях, программировании, необходимые для работы.
• Для тех, кто уже имеет высшее образование, но хочет освоить новую специальность, существуют различные краткосрочные курсы, программы переподготовки. Они могут быть организованы самими учебными заведениям или сторонними образовательными платформами. Такие курсы, как правило, более практико-ориентированы, позволяют быстро получить необходимые навыки.
• Еще одна возможность стать аналитиком – самостоятельное обучение с помощью онлайн-ресурсов. На платформах открытого образования представлены сотни бесплатных и платных курсов  – от основ программирования до продвинутых методов анализа. Такой формат подходит для тех, кто хочет гибко подходить к процессу обучения, заниматься в удобном темпе. Например, в Академии  Eduson вы сможете с нуля освоить профессию аналитика данных. Занятия проходят в удобное время, личный куратор всегда на связи и готов ответить на любые вопросы.  Выпускники получают  помощь в трудоустройстве. 

Подборка тематических курсов

4.6

Подробнее о курсе

Бизнес-аналитик Мастер

6 месяцев - 173 уроков

217 809

622 311

Перейти в школу

4.5

Подробнее о курсе

Инструменты аналитики данных

4 месяцев - 134 уроков

58 879

147 197

Перейти в школу

4.2

Подробнее о курсе

Аналитик данных

6 месяцев - 150 уроков

136 465

341 162

Перейти в школу

Подборка тематических курсов

4.6

Подробнее о курсе

Бизнес-аналитик Мастер

6 месяцев - 173 уроков

217 809

622 311

Перейти в школу

4.5

Подробнее о курсе

Инструменты аналитики данных

4 месяцев - 134 уроков

58 879

147 197

Перейти в школу

4.2

Подробнее о курсе

Аналитик данных

6 месяцев - 150 уроков

136 465

341 162

Перейти в школу

Работа аналитиком данных

Поиск работы  может начинаться с изучения объявлений на профильных ресурсах или в крупных IT-компаниях. Многие известные бренды, а также финансовые организации и консалтинговые фирмы, регулярно нуждаются в специалистах по анализу данных. Эти компании предлагают конкурентную заработную плату, карьерный рост.
На начальном этапе карьеры требуется опыт работы в качестве стажера или младшего специалиста. Со временем можно продвинуться на должности ведущего специалиста, руководителя аналитического отдела или даже занять позицию Chief Data Officer в крупной организации.  Основой карьерного роста являются: технические навыки, опыт решения аналитических задач, способность эффективно представить результаты своей работы.
Аналитики данных востребованы практически в любой сфере деятельности – от розничной торговли до здравоохранения и государственного управления. Их задачи могут включать анализ поведения клиентов, оптимизацию процессов ведения бизнеса, прогнозирование спроса,  выявление мошеннических схем. 

Зарплата

Специальность на стыке ИТ, бизнеса и аналитики находится в постоянном спросе, ведь принятие значимых для компаний решений основывается на анализе данных.
Средняя заработная плата аналитика в России – около 100 тысяч рублей в месяц. Этот показатель зависит от уровня опыта и квалификации специалиста. Специалисты с минимальным стажем работы могут рассчитывать на доход в 60-80 тыс. руб. Специалисты с несколькими годами практики способны зарабатывать 120-150 тыс. руб. в месяц. Руководители аналитических подразделений и ведущие эксперты могут получать и свыше 200 тысяч руб. ежемесячно. Кроме того, работодатели часто предлагают бонусы и социальные пакеты.
Уровень заработных плат сильно различается в регионах. Так, в Москве и Санкт-Петербурге средняя зарплата аналитика будет на 20-30% выше, чем в других российских городах.
В зарубежных технологических центрах, таких как Кремниевая долина в США или Финансовый округ Лондона, аналитики данных могут зарабатывать в 2-3 раза больше, чем российские коллеги.
Спрос на аналитиков данных высок и за пределами России.  Согласно международным исследованиям, средний уровень зарплаты в этой профессии в США – около $120 000 в год, в Великобритании – £55 000 в год, а в Германии – €60 000 в год. Таким образом, эта профессия – одна из самых прибыльных на глобальном рынке труда.

Востребованность и будущее профессии 

Востребованность и необходимость профессии  обусловлена постоянным ростом объемов информации, которую необходимо интерпретировать для принятия эффективных управленческих решений. Организации различного масштаба и сферы деятельности нуждаются в специалистах, способных работать со значительными объемами данных, выполняя поставленные перед компанией задачи.
По прогнозам аналитического агентства IDC, к 2025 году мировой объем данных достигнет 175 зеттабайт, что в 9 раз превышает показатель 2018 года. Столь стремительный рост объемов информации приводит к увеличению спроса на профессиональных аналитиков данных, способных эффективно работать с огромными массивами информации.
Развитие технологий искусственного интеллекта и машинного обучения открывает новые возможности для аналитиков данных. Продвинутые методы анализа позволяют выявлять скрытые закономерности и тенденции, что, в свою очередь, дает возможность организациям принимать своевременные и обоснованные управленческие решения. Развитие технологий искусственного интеллекта и машинного обучения открывает новые возможности для аналитиков данных. Таким образом, профессия аналитика данных прочно закрепляется в числе перспективных направлений в ближайшем будущем. 

Отзывы и советы профессионалов

Работа требует глубоких технических знаний, а также развитого аналитического мышления, креативности, умения находить нестандартные решения. Так считает Анна, аналитик с 8-летним стажем: "Аналитик данных должен обладать широким кругозором, чтобы понимать бизнес-контекст, формулировать правильные вопросы. Одной только работы с SQL и Python здесь недостаточно - важно видеть "большую картину", уметь интерпретировать результаты анализа для компании."
Иван, ведущий аналитик в крупной IT-компании, добавляет, что ключевым навыком является умение рассказывать истории по данным. "Вы можете провести идеальный анализ, но если вы не сможете донести его выводы в понятной, убедительной форме, то вся ваша работа окажется напрасной. Вы должны быть не просто техническим специалистом, но и эффективным коммуникатором."
Многие эксперты отмечают, что работа постоянно усложняется. "Объемы данных растут экспоненциально, появляются новые источники и форматы информации. Чтобы успевать за этими изменениями, аналитику необходимо регулярно обновлять свои навыки, осваивать новые инструменты и методики",  - говорит Ольга, руководитель аналитического отдела.
В то же время Павел, ветеран отрасли с 15-летним опытом, уверен, что самое главное –  сохранять творческий подход и не бояться экспериментировать.  "Данные – это сырье, из которого аналитик должен уметь "лепить" нужные бизнесу инсайты. Не  стоит зацикливаться на технических деталях, а постоянно генерировать новые идеи, гипотезы. Только так можно добиться по-настоящему ценных и инновационных результатов."
Профессионалы отрасли советуют начинающим аналитикам развивать не только hard skills, но и soft skills – умение работать в команде, представлять результаты,  вдохновлять. На онлайн-курсе Академии  Eduson  "Профессия аналитика данных" вы прокачаете технические и коммуникативные навыки,  подготовитесь к интервью с работодателем под руководством экспертов-практиков. 

Полезные материалы

Книги

Обратите внимание на книги, которые помогут вам заложить фундаментальные знания в области анализа данных. Рекомендуем "Руководство по анализу данных" Алана Эйсмена, "Наука о данных: Задачи, методы и средства" Фореда Кейна, "Наука о данных" Джона Форемана. Эти книги содержат актуальные методики, инструменты и примеры их применения.

Статьи и аналитические материалы

Помимо книг, есть интересные статьи и аналитические материалы, освещающих различные аспекты профессии. Обратите внимание на публикации на порталах Data Science Central, Analytics Vidhya, Towards DataScience. Там вы найдете материалы о трендах в аналитике, обзоры инструментов,практические кейсы.

Блоги и телеграм-каналы

Еще один полезный источник информации – тематические блоги, телеграм-каналы. Рекомендуем следить за публикациями таких авторов, как КенДжи, Дейтон Голд и Тодд Стенсруд. Их каналы в Телеграме регулярно обновляются и освещают актуальные вопросы. Можно подписаться на каналы"Аналитика Данных", "Data Science" и "AnalyticsIQ", где также публикуется много интересного контента.
В заключение отметим, что приведенная выше подборка –  лишь небольшая часть тех ресурсов, которые могут быть полезны специалистам и любителям. Изучайте, анализируйте, применяйте на практике – и вы сможете стать экспертом в этой развивающейся сфере.