Кто такой аналитик данных и как им стать

Фактически любой бизнес — от ретейла до IT-гигантов — собирает разные данные: о покупках, продажах, кредитах, налогах, производительности, скачиваниях ПО. Всё для того, чтобы проверить, как обстоят дела в компании, и принять стратегическое решение. Например, выгодно ли выводить на рынок новый продукт, что популярнее: приложение или сайт, где открыть новую точку продаж.

Аналитик данных делает так, чтобы данные приносили бизнесу пользу.

На курсе Skypro «Аналитик данных» студентов учат обрабатывать данные о продажах и поведении клиентов на сайте. А еще соотносить их с данными о работе сервиса доставки, изменением цен, запуском рекламных кампаний. Все практические задания потом можно положить в портфолио.

Кто такой аналитик данных

Аналитик данных — это специалист, который анализирует большие данные, чтобы на их основе бизнес принимал взвешенные решения. В своей работе использует SQL, Python, Excel, а еще BI-платформы — например, Power BI и Tableau. Такие специалисты востребованы в IT-сфере, финансах, маркетинге, розничной торговле.

Обязанности аналитика данных — обрабатывать данные, строить гипотезы и прогнозы. А компания на основе его выводов принимает важные решения: например, какое обновление выпустить для приложения.

Рассмотрим, что делает специалист каждый день:

• Собирает данные. Прежде чем анализировать, он определяет, какие данные потребуются и из каких источников.
• Очищает данные. Любые данные приходят в беспорядке: одни — с ошибками, другие — неполные, третьи — лишние. Задача аналитика — их очистить: удалить те, что не нужны, а остальные исправить, упорядочить и систематизировать.
• Настраивает данные. На этом шаге аналитик собирает данные из нескольких таблиц в одну, чтобы можно было составить отчеты и построить графики.
• Создает отчеты. Аналитик находит закономерности и создает отчеты, строит графики, диаграммы. Он или делает их с нуля, или дополняет то, что уже есть. Отчеты и визуализацию изучает руководитель, чтобы сделать выводы по самому популярному продукту. Иногда выводы делает сам аналитик.

Если знать основы SQL и Python, можно автоматизировать часть работы. На курсе Skypro «Аналитик данных» учат настраивать визуализации так, чтобы данные из таблиц подгружались при обновлении.

Основные специализации аналитика данных: какие бывают

• Продуктовый аналитик. Работает в продуктовых компаниях, которым важно анализировать спрос, предложение, производственные нормативы. Специалист изучает данные по продажам, производству, конкурентам и рынку в целом. Типичная задача продуктового аналитика — выяснить, какие сложности возникли у потребителей после того, как они купили продукт. По результатам его работы бизнес либо сохранит продукт в прежнем виде, либо улучшит его — выпустит новую модель.
• Маркетинговый аналитик. Выясняет, откуда приходит больше клиентов, сколько должен стоить клик, какой рекламный бюджет понадобится на маркетинговую кампанию и есть ли смысл ее запускать. Итог работы аналитика — эффективные объявления, дешевые лиды и высокая окупаемость маркетинговых инвестиций.
• Гейм-аналитик. Его нанимают компании по разработке игр. Задача аналитика — изучать игровые данные и делать выводы о том, интересна ли игра геймерам, что в нее добавить, что убрать, какое обновление выпустить. Еще аналитик может искать ошибки до и после релиза, выяснять, почему они появились и что нужно предпринять, чтобы их исправить.
• BI-аналитик. Автоматизирует работу с источниками данных, строит отчеты и сводит информацию на едином графике — дашборде. Работает с любыми данными организации. В итоге компания больше зарабатывает, снижает затраты, обходит конкурентов.

«Наибольшим спросом пользуются аналитики, которые умеют программировать и рассчитывать результаты A/B-тестов с помощью математической статистики. То есть продуктовые аналитики. Специалистов с подобными умениями не так уж и много, даже по сравнению с бизнес- и BI-аналитиками. Но направление для себя предлагаю не определять, а сперва овладеть базисом профессии, который позволит вам перейти в любое из этих направлений».

Данил Елистратов,
Tech Lead факультета «Аналитики данных» в Skypro

Какие навыки и знания нужны, чтобы работать в сфере

Аналитика данных существует на пересечении математики и программирования, но иногда специалист занимается анализом бизнес-процессов и моделированием.

• Математика. Data Analyst должен разбираться в алгебре, статистике, логике. Иметь диплом математика не нужно: большую часть данных обрабатывают с помощью скриптов. Но базовые знания помогут просчитать вероятность, найти тенденции и закономерности.
• Программирование. Аналитик собирает терабайты данных, упорядочивает и анализирует их. Если делать это руками, уйдет много времени. Удобнее написать скрипт — программу, которая сделает всё сама. Но для этого нужно уметь программировать на Python или R, а еще знать SQL.
• Анализ бизнес-процессов. Результаты работы аналитика влияют на весь бизнес, поэтому специалист должен понимать, как работает вся компания и каждый отдел. Иначе не сможет сделать выводы: подсказать, на что влияют данные, как могут помочь или навредить.
• Моделирование и машинное обучение. Бывает, что с моделированием работает специалист по Data Science, но иногда и аналитик данных. Задача аналитика — создать модель: файл, который умеет находить закономерности. Потом предоставить ему набор данных, обучить эти данные анализировать, а дальше использовать обученную модель для реальной работы.

Какие личностные качества помогают в работе

• Аналитический склад ума. Специалист должен анализировать информацию, вычленять главное из второстепенного и делать последовательные выводы.
• Внимательность. Потерять цифру, забыть часть данных или не перепроверить отчет — недопустимо для аналитика. Внимательный человек будет кропотливо искать закономерности и ошибки по несколько часов.
• Деловой подход. Аналитик данных должен концентрироваться на важном, а остальное игнорировать. Например, если в процессе анализа он пришел к второстепенным выводам, отвлекаться нельзя. Нужно делать только значимую работу.
• Способность аргументировать. Когда аналитик показывает компании результат своей работы, он подсказывает, какое решение нужно принять.

Как строится карьерный путь аналитика

Начинающий специалист собирает портфолио и начинает искать работу. Портфолио можно собрать на онлайн-курсах. А можно взять вымышленный бизнес и придумать, как решить его проблемы с помощью анализа данных.

Дальше путь специалиста выглядит так:

1. Стажер. Новичка берут в компанию и обучают на текущих проектах под присмотром штатных сотрудников, пока он набирается опыта. Стажировка может быть платной или бесплатной.
2. Младший специалист — джуниор. Работает под руководством старших коллег, решает несложные задачи, продолжает учиться и нарабатывать опыт.
3. Специалист — мидл. Способен уверенно решать задачи без помощи коллег. Мидлом аналитик становится через год-два после старта в профессии.
4. Старший специалист — сеньор. Справляется с любой работой и сам ставит задачи младшим коллегам.

«Аналитики были и будут востребованы всегда, так как они нужны в абсолютно всех сферах бизнеса. Конкуренция выше среди тех аналитиков, которые не умеют программировать на Python или не в состоянии провести вычисления на основании математической статистики. Чем более серьезные инструменты вы знаете и чем глубже понимаете сферу бизнеса, тем с меньшей конкуренцией вы столкнетесь».

Данил Елистратов,
Tech Lead факультета «Аналитики данных» в Skypro

Как стать аналитиком данных

Рассказываем, как освоить профессию разными способами.

• • • Самостоятельно. 

    Бесплатное обучение — это самоорганизованность и усидчивость. Подходит тем, кто хочет сэкономить и быстрее начать практику. 

    Учиться самостоятельно можно по видеороликам на ютубе и на бесплатных курсах, например «Введение в математический анализ» от Александра Храброва. Или на форумах — например, на Cyberforum можно почитать разделы по базам данных, Python и SQL. Специалисты, которые там общаются, помогут в сложных моментах и поделятся лайфхаками.

    

    Пример разделов на форуме

    Можно читать книги по программированию, математике, визуализации данных. Например, такие:

    • «Python и анализ данных», Уэс Маккини.
    • «Бизнес-моделирование и анализ данных. Решение актуальных задач с помощью Microsoft Excel», Уэйн Л. Винстон.
    • «Говори на языке диаграмм», Джин Желязны.

    Можно практиковаться по задачникам или брать вымышленные проекты и придумывать для них решения.

    «Освоить любую профессию можно самостоятельно, однако для этого нужна очень сильная мотивация и хорошая база в компьютерах и математике в целом, чтобы не застревать на базовых концепциях. Надо хорошо понимать приоритетность инструментов и навыков, чтобы не хвататься хаотично за разные направления. В первую очередь всегда надо изучать SQL».

    Данил Елистратов,

    Tech Lead факультета «Аналитики данных» в Skypro

    15 вопросов аналитику данных. Ответы на популярные вопросы

    • На онлайн-курсах. 

    Студенты учатся дома по видеороликам, а преподаватели задают домашнее задание, проверяют тесты, подсказывают, если что-то не получается. Курсы — золотая середина, если учиться самостоятельно трудно, а на учебу в университете нет времени. После выпуска студенты получают сертификат или диплом, портфолио с работами, которое можно приложить к резюме, проходят стажировки в российских компаниях.

    В онлайн-университете Skypro вы освоите специальность «Аналитик данных» за пять месяцев. Учим с нуля: получится, даже если нет опыта в IT и технического образования. В программе — анализ данных с помощью Excel, SQL, логика, основы бизнеса, Python и A/B-тесты. 

    
    
    • В университете. 

    Российские вузы предлагают программы для обучения аналитиков данных. Например, «Прикладная математика и информатика», «Математика и компьютерные науки», «Бизнес-информатика». Получить диплом можно в СПбГУ, НИУ ВШЭ, МТУСИ, Московском политехническом университете.

Плюсы и минусы профессии

Рассмотрим плюсы и минусы профессии аналитика данных.

Востребованность и будущее профессии

Профессия аналитика данных востребована и будет актуальна в будущем. Компании накапливают всё больше информации, и им нужны специалисты, которые могут обрабатывать эти данные и превращать их в полезные инсайты.

Сейчас аналитиков ищут в IT, финансах, маркетинге, ретейле и даже медицине. По прогнозам, спрос на них будет расти, ведь автоматизация не заменит анализ данных, а только упростит рутинные задачи. По данным исследования на сайте Jobberry, ожидается, что в 2025 году количество вакансий для аналитиков данных вырастет на 30%. Это связано с тем, что компании всё чаще принимают решения на основе данных, а это увеличивает спрос на специалистов в этой области.

Главное

• Аналитик данных — специалист, который занимается обработкой больших данных, делает на их основе выводы и подсказывает бизнесу, какие решения принимать, чтобы больше зарабатывать.
• Аналитик разбирается в математике, программировании, бизнес-процессах и моделировании. Нужно знать SQL, желательно освоить Python.
• Преимущества профессии — высокая зарплата, работа в IT-сфере, востребованность, удаленка, быстрый старт. Можно выбрать специализацию: стать маркетинговым, продуктовым, гейм- или BI-аналитиком.
• Выучиться на аналитика можно самостоятельно, на онлайн-курсах или в университете. Оптимальный вариант — курсы: вам помогут не запутаться в огромном объеме информации, собрать портфолио, найти работу. При этом на всё уйдут не годы, а несколько месяцев.