31 окт. 2024 г. Время чтения: Около 4 мин. Data Science

Кто такой аналитик данных и чем он занимается

Зачем вообще нужны дата-аналитики? Что входит в их обязанности? Сколько они получают и сложно ли на них учиться?

Дата-аналитик — это та профессия, которая точно останется востребованной в ближайшем будущем из-за неустанного накопления огромных объемов данных в цифровом пространстве. Как вы думаете...

Чем занимается аналитик данных?

Аналитик данных (англ. Data Analyst) — это специалист, который занимается сбором, обработкой и анализом данных с целью выявления закономерностей, тенденций и инсайтов, которые могут помочь в принятии обоснованных решений. Для работы дата-аналитикам требуются не только технические навыки, такие как программирование и умение работать с базами данных, но и способности к критическому мыслительному анализу.

Чем дата-аналитики полезны миру?

Аналитики данных помогают компаниям и организациям в различных отраслях оптимизировать бизнес-процессы, улучшать продукты и услуги, повышать эффективность маркетинга и продаж. Труд аналитиков данных чаще всего используется для:

Помощи в принятии решений. Аналитики данных предоставляют ценную информацию, основанную на фактах, которая помогает компаниям и организациям принимать более обоснованные решения. Они анализируют исторические данные и выявляют тенденции, что позволяет бизнесам адаптировать свои стратегии и реагировать на изменения рынка.
Повышения эффективности. С помощью анализа данных компании могут оптимизировать свои операции, выявляя неэффективные процессы и области для улучшения, а также модернизировать свои продукты. Это может привести к значительной экономии ресурсов и увеличению производительности.
Персонализации услуг. Дата-аналитики помогают компаниям лучше понять своих клиентов, анализируя их поведение и предпочтения. Это позволяет создавать персонализированные предложения и улучшать качество обслуживания, что способствует увеличению лояльности клиентов и повышению продаж.
Прогнозирования тенденций. Анализ данных позволяет предсказывать будущие тенденции на основании имеющихся данных. Это может быть особенно полезно в таких сферах, как финансовый рынок, розничная торговля или здравоохранение, помогая компаниям реагировать на изменения и адаптироваться к новым условиям.
Понимания потребностей целевой аудитории. Дата-аналитики помогают выявлять потребности и предпочтения пользователей, что может служить основой для разработки новых продуктов или улучшения существующих. Анализ данных также позволяет обнаруживать ниши на рынке, способствуя появлению инноваций.
Улучшения безопасности. В области кибербезопасности аналитики данных обрабатывают большие объемы информации, чтобы выявлять аномалии и угрозы. Это позволяет организациям эффективно защищать свои системы и данные от атак.

Востребованные навыки современного аналитика данных

Чтобы стать успешным аналитиком данных, требуется обладать рядом профессиональных и личностных качеств:

Знать языки программирования для извлечения, обработки и анализа данных
Владеть методами машинного обучения и искусственного интеллекта
Уметь визуализировать данные с помощью диаграмм и инфографики
Доносить результаты анализа до заинтересованных сторон в виде отчетов и презентаций.

Также важны soft skills:

Коммуникабельность и умение работать в команде с коллегами и заказчиками
Критическое мышление и системный подход к решению задач
Склонность к самообучению и освоению новых инструментов анализа данных.

Этапы работы над типовым проектом

В задачи дата-аналитиков входит:

Сбор данных: поиск различных источников данных, включая базы данных, API, веб-скрейпинг.
Обработка данных: аналитик осуществляет удаление лишней информации, исправляет ошибки и убирает дубликаты. Он определяет, как следует классифицировать данные, и систематизирует их.
Анализ данных: на этом этапе используются статистические методы и инструменты для выявления закономерностей, трендов и аномалий.
Визуализация данных: создание графиков, диаграмм и других визуальных представлений данных для более легкого понимания результатов анализа.
Представление результатов: составление отчетов и создание презентаций для клиентов, руководства и коллег (например, отделов продаж и маркетинга), чтобы донести полученные инсайты и рекомендации.
Поддержка принятия решений: помощь бизнесу в формировании стратегий и гипотез на основе анализа данных, будь то оптимизация процессов, улучшение клиентского опыта или повышение эффективности маркетинга.

Основные специализации в сфере аналитики данных

Существует множество профилей аналитиков данных, отличающихся по сфере применения, например:

Бизнес-аналитик концентрируется на оптимизации бизнес-процессов компании. Он изучает потребности клиентов, анализирует конкурентную среду, оценивает эффективность маркетинга и продаж.
Продуктовый аналитик фокусируется на изучении и анализе данных, связанных с продуктами компании. Его задача узнать, каким должен быть продукт, чтобы он подходил целевой аудитории. Также на основе полученных данных он может предлагать различные варианты решения проблем, чтобы привлечь новых клиентов, удержать их и сократить общие расходы.
Финансовый аналитик данных занимается анализом финансовых показателей — бюджета, издержек, прибыли и убытков. Он готовит прогнозы и модели, помогающие принимать верные финансовые решения.
Маркетинговый аналитик исследует данные о поведении клиентов в интернете, их предпочтения и отзывы о продуктах. Это помогает создавать эффективные маркетинговые кампании.
Аналитик веб-данных оптимизирует работу сайтов и приложений, то есть анализирует поведение пользователей, конверсии, пути навигации.
Аналитик социальных сетей отслеживает упоминания бренда, анализирует эффективность контента, изучает общественное мнение по различным темам.
Игровой аналитик специализируется на увеличении заинтересованности игроков в продукте. Его работа помогает предсказывать действия геймеров и прибыльность имеющейся стратегии, выявить нерабочие механики и заменить их.

Зарплатная вилка профессии

Степень денежного вознаграждения зависит от навыков, сферы и опыта, например:

Джуниор-специалист получает в среднем 97 000 ₽
Мидл-специалист — 177 000 ₽
Сеньор — 290 000 ₽
Лид — 345 000 ₽.

Разброс зарплат в России и правда большой: в общей сложности от 75 тысяч рублей до 433 тысяч по данным Хабр.Карьеры. Впрочем, чем больше компания, тем больше у нее данных, которые надо обрабатывать и получать результаты, тем больше ответственности, а значит тем больше денежное вознаграждение будет предложено. На данный момент на HH.ru размещено около 18 тысяч вакансий, что дает возможность выбрать для себя компанию, исходя из своих предпочтений и целей.

Как стать аналитиком данных

Если у вас уже есть опыт в программировании, вы бывший маркетолог или имеете образование с уклоном в математику, то вам будет чуть легче, чем другим. Но даже, если у вас совсем нет опыта, то вы все равно можете достаточно быстро подтянуть знания и выучиться на аналитика данных, для этого:

Освежите знания по математике и статистике. Понимание статистики, вероятности, регрессионного анализа и других математических концепций является ключевым для анализа данных.
Освойте основы программирования на языке Python.
Научитесь работать с базами данных и языком SQL, а также с таблицами Google и Excel.
Изучите инструменты визуализации данных, такие как Tableau, Power BI, Matplotlib, Seaborn или Google Data Studio.
Научитесь собирать и очищать данные, делая их готовыми для анализа.
Развивайте навыки работы с различными методами анализа данных, включая дескриптивную и инференциальную статистику.
Стажируйтесь и практикуйтесь.

С Elbrus Bootcamp всего за 3,5 месяца вы можете получить все необходимые навыки, чтобы стать дата-сайентистом, дата-аналитиком или дата-инженером на выбор. Однако, перед этим нужно выучить основы Python и основательно подготовиться к поступлению на курс.

Учиться на дата-аналитика не сложно и не долго. Главное, чтобы нравился процесс и случилась любовь к цифрам, программированию и поиску эффективных решений проблем!