Кто такой аналитик данных и чем он занимается

Аналитик данных – специалист по сбору, обработке и интерпретации информации. Его работа помогает принимать решения в управлении, бизнесе и науке. Подобные специалисты обычно работают в компаниях, где практикуется data-driven подход (решения принимаются с учетом полученных данных и их анализа).

Аналитика данных требуется любому проекту. Сбор и анализ данных одинаково актуален для игр, обучения, медицины и медиа. Соответственно везде, где есть возможность сохранять сведения о продукте и поведении ЦА, требуется аналитик данных.

Сегодня вы узнаете, кто такой аналитик данных, какие у него обязанности и зарплата. Какие навыки и знания нужны, чтобы начать работать в этой области, и где их получить.

Аналитик данных – кто это такой и чем занимается

Аналитик данных – специалист, который занимается анализом информации и ее интерпретацией. То есть в список его задач входит сбор цифровых данных, их анализ, визуализация и трактовка. Главная цель специалиста по анализу больших данных – извлечь из полученных данных выгоду (структурировать, проверить гипотезы, отыскать закономерности и сформировать четкий вывод). Это поможет руководителю принять правильные решения по управлению компанией.

Все аналитики делятся на системных аналитиков и бизнес-аналитиков. Последние являются узконаправленными специалистами, которые отслеживают отдельные бизнес-процессы. Например, инвестиционный, финансовый аналитик или специалист по рискам.

Системные аналитики трудятся в сфере IT – это digital-аналитики. Одним из популярных направлений считается Data Scientist. Оно включает в себя следующие профессии: Data Analyst, Big Data Analyst, Deep learning, Data Engineer, Machine learning. Data Scientist – эксперт по работе с большим массивом данных, который используя технические навыки и статистику, решает сложные задачи. Это отчасти трендспоттер, компьютерный ученый и математик.

Чем он может быть полезен компании? Например, планируется открытие кафе. Есть данные о стоимости аренды в разных районах, местонахождении других кафе и городском транспорте. В таком случае Data Scientist может выяснить, где целесообразнее всего открыть кафе.

Еще один пример. Оператор мобильной связи собрался добавить новый тариф. Дата-сайентист получает от компании базу данных и сведения о поведении клиентов, после чего подсчитывает потенциальный объем рынка и экономику нового тарифа. Таким образом, Data Scientist снижает риски и определяет будущую стратегию.

Грань между системными и бизнес-аналитиками размыта. Все системы аналитики данных нужны для улучшения, что возможно лишь благодаря автоматизации процессов. Однако при выборе между этими двумя направлениями цифровая сфера перспективнее. Аналитика данных на Python и других языках программирования дает возможность обрабатывать огромные объемы, быстрее анализировать информацию за счет автоматизации рутинных процессов.

Это интересно: Что делает специалист по контекстной рекламе

Обязанности и требования аналитика данных

Аналитика – специфическая сфера, где от работников требуется определенный набор личностных качеств и знаний.

Обычно алгоритм работы специалиста по анализу больших данных выглядит так:

1. Сбор информации. Изучение политики работы с данными, целей и стратегии компании.
2. Ознакомление с параметрами набора. Речь идет о типах данных и видах их сортировки.
3. Предварительная обработка информации со структурированием и исправлением ошибок.
4. Анализ данных и решение поставленной задачи.
5. Формирование вывода.
6. Визуализация результата для подтверждения/опровержения гипотезы и принятия решения.

Знания, необходимые системному аналитику:

• Инструменты доступа и обработки данных, электронные таблицы (SQL, СУБД, хранилища данных, ETL).
• Языки программирования: R, SAS, C++, Python.
• BI-аналитика, аналитика данных, Data Scientist.
• Статистика и математика (высшая математика, математическая логика, линейная алгебра, теория вероятности и др.).
• Машинное и глубокое обучение – умение настроить или обучить с нуля нейросеть.
• Data Engineering – организация получения, хранения и доступа к информации.
• Data Science в продакшн. Знание инструментов для поиска лучшего в каждом отдельном случае. Это может быть внедрение SQL-запросов или машинного обучения, построение базы данных.

В таблице показаны скиллы аналитика начального и продвинутого уровня. 

Вакансии и зарплата специалиста по анализу данных

Зарплата аналитика данных зависит от вашего опыта, объема работы и ее места. В России новичкам платят в среднем от 65 тысяч рублей в месяц. Опытные специалисты могут рассчитывать на сумму от 115 до 275 тысяч рублей.

Сейчас на HH открыто 7 057 вакансий по запросу «Аналитик данных».

Аналитики данных требуются в маркетинге, банках, IT/Телекоме и еще 25 профобластях. Есть вакансии с разным графиком работы и типом занятости (в том числе для проектной работы и стажировки). Можно найти работу в других европейских странах и США (с дальнейшим переездом).

Варианты работы:

• В офисе. Классическая схема с официальным оформлением и получением социальных гарантий в виде больничного и ежегодного оплачиваемого отпуска. Главный минус – привязка к определенному городу. В регионах заработная плата ниже.
  
• Удаленно. Часто это официальная работа на полный день, просто вне офиса. Специалист может стать сотрудником крупной компании, даже будучи жителем небольшого города или поселка.
• Фриланс. Это проектная работа с оплатой конкретного результата. Предполагает самостоятельный поиск клиентов и заказов на биржах, сайтах по поиску работы. Опытные аналитики обычно создают сайты-визитки и дают рекламу о своих услугах на разных площадках.
• Переезд. Работа в зарубежных компаниях считается более престижной и высокооплачиваемой. Главное – ваш опыт и умение свободно писать и говорить на иностранном языке (уровень от B2).

Статья в тему: Как заработать на арбитраже трафика

Где учиться

Для самостоятельного обучения с нуля используйте книги. Сначала изучите математический анализ, математическую статистику. Затем прочитайте учебники о дискретной математике, изучите программирование на Python.

Где учиться, если вы хотите получить информацию в полном объеме и быстро войти в профессию? Обратите внимание на специальные курсы!

Нетология

Курс «Data Scientist» предполагает год обучения (с марта 2020-го по февраль 2021 года) с онлайн-вебинарами и очными лекциями в Москве. Студенты научатся строить и обучать предиктивные модели при помощи нейросетей и алгоритмов машинного обучения. Выпускники получат диплом о профессиональной переподготовке, помощь в составлении резюме. Им предложат вакансии и подготовят к собеседованию.

Цена: 190 000 рублей. Подробнее >>>

Skillbox

Курс «Профессия Data Scientist» – это 300 часов онлайн-обучения и работа с реальными данными в практических заданиях. Авторы курса гарантируют помощь в трудоустройстве с тремя собеседованиями у компаний-партнеров. Выпускники получат два диплома: подтверждение знаний в машинном обучении и аналитике больших данных.

Курс рассчитан на самостоятельное обучение, которое в среднем занимает около года.

Стоимость – 3900 рублей в месяц. При этом первый платеж необходимо сделать лишь после 6 месяцев обучения, можно взять кредит до трех лет. Подробнее >>>

Яндекс.Практикум

Обучение на курсе «Аналитик данных» займет полгода (по 10 часов в неделю). За это время учащиеся освоят навыки специалиста и соберут портфолио проектов. Яндекс. Практикум делает упор на основные инструменты аналитика: анализ данных на языке SQL, Jupyter Notebook, Python и его библиотеки. Полученные в теоретической части знания закрепляются на практике: студенту необходимо использовать их, написав свой код в онлайн-тренажере.

Вводный курс с 20 часами обучения – бесплатный. Цена продолжения обучения – 65 тысяч рублей за шесть месяцев. После платного обучения вы получите соответствующий сертификат.

Заключение

Ежедневный прирост объема информации делает профессию аналитик данных одной из самых актуальных. Это востребованная, высокооплачиваемая специальность. Ее суть заключается в сборе, обработке информации, проверки гипотез и формировании рекомендаций для компании-заказчика.

Вы можете стать системным или бизнес-аналитиком, работать в офисе, удаленно или на фрилансе. Для входа в профессию нужно знать высшую математику, языки программирования, статистику и бизнес-процессы. Получить необходимые навыки можно с помощью книг или специализированных курсов.

Источник