Что нужно сдавать на аналитика: необходимые экзамены и навыки

Для кого эта статья:

• будущие студенты и абитуриенты, желающие стать аналитиками
• профессионалы, перенаправляющиеся в сферу аналитики
• работодатели и HR-специалисты, заинтересованные в оценке кандидатов на позиции аналитиков

Профессия аналитика стремительно вошла в топ-3 самых востребованных специальностей 2025 года. Компании ищут не просто специалистов с дипломами, а людей, способных трансформировать хаос данных в стратегические решения. Но что действительно нужно сдавать и знать, чтобы стать успешным аналитиком? Какие экзамены определят ваше будущее, и какие навыки позволят не просто получить работу, а строить карьеру? Давайте разберемся в требованиях, которые откроют двери в мир профессиональной аналитики 📊.

Хотите уверенно войти в профессию аналитика без лишних ошибок? Курс «Аналитик данных» с нуля от Skypro решает главную проблему начинающих – разрыв между теоретическими знаниями и практическими требованиями работодателей. В программе собраны именно те экзаменационные материалы и навыки, которые реально проверяют на собеседованиях. Вы не просто изучите SQL и Python, а научитесь применять их для решения бизнес-задач под руководством действующих аналитиков из крупных компаний.

Что нужно сдавать на аналитика: ключевые требования

Путь в профессию аналитика начинается задолго до трудоустройства – ещё в школе и университете закладываются фундаментальные знания, которые впоследствии становятся основой аналитического мышления. Для тех, кто только определяется с собственным направлением, важно понимать, какие предметы потребуются для поступления в профильные вузы 🎓.

В 2025 году для поступления на аналитические специальности необходимо сдать следующие предметы ЕГЭ:

• Математика (профильный уровень) – обязательный предмет с рекомендуемыми 75+ баллами
• Информатика – ключевой предмет для понимания основ работы с данными
• Русский язык – обязательный экзамен для всех направлений
• Физика/Иностранный язык – дополнительный предмет в зависимости от требований конкретного вуза

Особенно важно отметить возросшую роль информатики – если раньше многие вузы принимали физику как альтернативу, то сегодня информатика становится приоритетным предметом для большинства программ по аналитике данных.

Для абитуриентов, планирующих поступление в магистратуру после получения степени бакалавра, потребуется сдача профильных внутренних экзаменов вуза. Эти испытания обычно включают:

• Математический анализ и статистика
• Основы программирования (часто Python или R)
• Английский язык (технический)
• Профильное собеседование

При этом важно понимать, что для работодателей университетское образование является необходимым, но недостаточным условием. Современный аналитик должен постоянно подтверждать актуальность своих навыков через профессиональные сертификации и практический опыт.

Анна Петрова, руководитель отдела аналитики: Когда я начинала свой путь в аналитике, мне казалось, что достаточно сдать хорошо ЕГЭ по математике и информатике, поступить в престижный вуз — и двери всех компаний будут открыты. Реальность оказалась иной. После выпуска из университета с красным дипломом я столкнулась с тем, что мои теоретические знания мало соответствовали практическим требованиям работодателей.

На первом же собеседовании меня попросили написать SQL-запрос с несколькими JOIN и оконными функциями, а затем объяснить логику оптимизации. Я растерялась — в университете мы изучали теорию баз данных, но реальным запросам уделялось минимум времени. Мне пришлось взять паузу в поисках работы и за три месяца самостоятельно освоить не только SQL на продвинутом уровне, но и Python с библиотеками для анализа данных.

Позже я сдала сертификационные экзамены Microsoft по работе с данными и Google Analytics, что наконец позволило получить первое место аналитика. Сейчас, отбирая кандидатов в свою команду, я всегда смотрю не столько на диплом, сколько на портфолио проектов и подтвержденные практические навыки.

Образовательный путь к профессии аналитика

Выбор образовательного маршрута существенно влияет на дальнейшую карьеру аналитика. В 2025 году наиболее востребованными стали следующие направления подготовки в вузах:

• "Прикладная математика и информатика"
• "Бизнес-информатика"
• "Системный анализ и управление"
• "Анализ данных"
• "Экономическая безопасность" (с углубленным изучением аналитики)

Ключевое преимущество профильного образования в ведущих вузах — фундаментальная математическая подготовка, которая формирует аналитический склад мышления и позволяет легче осваивать новые методы анализа данных.

Однако традиционное высшее образование имеет существенный недостаток — отставание программ от актуальных потребностей рынка. По этой причине многие специалисты дополняют университетское образование профильными курсами и сертификационными программами.

Наиболее оптимальные образовательные траектории в 2025 году:

Важно понимать, что современный рынок признает и альтернативные образовательные пути. Например, человек с непрофильным высшим образованием может пройти интенсивные курсы переподготовки длительностью 6-12 месяцев и получить необходимые навыки для старта в профессии аналитика.

Вне зависимости от выбранного образовательного маршрута, критически важным компонентом становится практика. Рекомендуется:

• Участвовать в стажировках и практиках начиная со 2-3 курса университета
• Формировать портфолио личных проектов по анализу данных
• Принимать участие в хакатонах и соревнованиях по анализу данных (Kaggle и др.)
• Сотрудничать с компаниями в рамках курсовых и дипломных работ

Именно практический опыт часто становится решающим фактором при трудоустройстве, даже при отсутствии диплома престижного вуза 💼.

Экзамены и сертификации для начинающих аналитиков

Помимо академического образования, профессиональные сертификации играют значительную роль в подтверждении квалификации аналитика. В 2025 году работодатели особенно ценят следующие сертификации:

• Microsoft Certified: Data Analyst Associate — подтверждает навыки работы с Power BI и Excel
• Google Data Analytics Certificate — комплексная программа для аналитиков с акцентом на инструменты Google
• Tableau Desktop Specialist/Certified Associate — подтверждает навыки визуализации данных
• SAS Certified Data Scientist — профессиональная сертификация для работы с платформой SAS
• AWS Certified Data Analytics — для специалистов, работающих с облачными решениями Amazon
• Python Data Science Professional Certificate (IBM) — фокус на Python и его библиотеки для анализа

Эти сертификации не только подтверждают навыки, но и демонстрируют потенциальным работодателям вашу целеустремленность и профессиональный подход к развитию карьеры 📈.

Сергей Волков, технический рекрутер: За последние три года я провел более 600 интервью с кандидатами на позиции аналитиков разного уровня. Могу с уверенностью сказать — мы наблюдаем настоящую революцию в том, как компании оценивают специалистов по данным.

В 2022 году диплом престижного вуза еще играл значительную роль, а к 2025 году акцент категорически сместился в сторону практических навыков. Помню показательный случай: мы рассматривали двух кандидатов на позицию аналитика данных. Первый окончил МГУ с отличием, но имел минимальный практический опыт. Второй получил образование в региональном университете, но за время учебы успел пройти специализацию по анализу данных на Coursera, получил несколько индустриальных сертификаций и самостоятельно реализовал три проекта с использованием реальных наборов данных, которые разместил на GitHub.

В результате технического интервью второй кандидат продемонстрировал значительно более глубокое понимание SQL, Python и визуализации данных в реальных бизнес-сценариях. Он не просто знал синтаксис, но понимал, когда и почему следует применять те или иные подходы к анализу. Выбор был очевиден — мы приняли на работу кандидата с меньшим академическим престижем, но с более практичным подходом.

Сейчас я рекомендую всем соискателям: не гонитесь за сертификатами ради галочки, выбирайте программы, которые дают реальные проекты для портфолио. И обязательно готовьтесь к практическим заданиям на собеседованиях — в 90% случаев мы просим написать SQL-запрос или проанализировать датасет прямо во время интервью.

Процесс получения профессиональных сертификаций обычно состоит из следующих этапов:

1. Предварительная подготовка – изучение требуемых материалов и программы экзамена
2. Практика – решение задач, аналогичных тем, что встречаются на экзаменах
3. Пробное тестирование – многие сертификационные программы предлагают демо-версии
4. Сдача экзамена – обычно в формате компьютерного тестирования в авторизованных центрах
5. Подтверждение квалификации – многие сертификации требуют периодического обновления

Стоит отметить, что стоимость сертификаций варьируется от 100 до 500 долларов, а время подготовки может занимать от 1 до 6 месяцев в зависимости от сложности и вашего исходного уровня подготовки.

Не знаете, подойдет ли вам карьера аналитика? Пройдите Тест на профориентацию от Skypro и получите персональные рекомендации по развитию в аналитике. В отличие от стандартных тестов, данный инструмент учитывает не только ваши предпочтения, но и ключевые технические склонности, необходимые для успешного освоения SQL, Python и других инструментов аналитика. За 5 минут вы получите оценку своего потенциала в аналитике данных и конкретные шаги для входа в профессию.

Технические и софт-скилы для успеха в аналитике

Успешный аналитик — это специалист, обладающий сбалансированным набором технических навыков и личностных качеств. Рассмотрим ключевые компетенции, необходимые для успеха в профессии в 2025 году 🚀.

Технические навыки (hard skills):

• SQL на продвинутом уровне — умение писать сложные запросы с подзапросами, оконными функциями, оптимизация запросов
• Python/R — знание библиотек для анализа данных (pandas, numpy, scikit-learn, matplotlib)
• Статистика и математический анализ — понимание статистических тестов, регрессионный анализ, проверка гипотез
• Инструменты визуализации — Tableau, Power BI, Looker Studio
• ETL-процессы — опыт работы с процессами извлечения, преобразования и загрузки данных
• Машинное обучение — базовые модели для прогнозирования и классификации (для продвинутых позиций)

Важно помнить, что требования к техническим навыкам существенно различаются в зависимости от специализации. Например, финансовому аналитику необходимо глубокое знание финансового моделирования, а маркетинговому — инструментов веб-аналитики и attribution-моделей.

Личностные качества (soft skills):

• Аналитическое мышление — способность структурировать проблемы и выявлять закономерности
• Коммуникативные навыки — умение презентовать результаты анализа нетехническим специалистам
• Бизнес-понимание — способность связывать данные с бизнес-процессами и целями компании
• Критическое мышление — умение оценивать качество данных и подвергать сомнению результаты
• Проактивность и самоорганизация — способность самостоятельно определять направления анализа
• Адаптивность — готовность осваивать новые инструменты и подходы

По данным исследований рынка труда, соотношение важности технических и "мягких" навыков для аналитиков в 2025 году составляет примерно 60:40, что подчеркивает возрастающую роль коммуникативных компетенций.

Ниже представлена матрица навыков для различных специализаций в аналитике:

Как видно из таблицы, SQL остается универсальным требованием практически для всех направлений аналитики, что делает его освоение приоритетной задачей для начинающих специалистов.

Ориентироваться лучше всего на уровень Junior+ или Middle, так как стартовые позиции требуют уже сформированного набора практических навыков. Для достижения этого уровня рекомендуется сочетать теоретическое обучение с работой над реальными проектами (коммерческими или учебными) 📚.

Как подготовиться к сдаче экзаменов на аналитика

Подготовка к экзаменам и сертификациям в сфере аналитики требует системного подхода и грамотного планирования. Рассмотрим эффективную стратегию, которая поможет максимизировать результаты 📝.

1. Определите целевую позицию и требуемые компетенции

Прежде чем начать подготовку, проанализируйте рынок труда и определите:

• Какая специализация аналитики вас интересует
• Какие компетенции и сертификации наиболее ценятся работодателями
• Какой минимальный уровень знаний необходим для стартовой позиции

Проведите анализ 20-30 вакансий интересующего вас профиля, чтобы выявить наиболее часто упоминаемые требования и сформировать чек-лист необходимых навыков.

2. Составьте персональный учебный план

Разработайте поэтапный план обучения, включающий:

• Изучение теоретических основ (математика, статистика, принципы работы с данными)
• Освоение технических инструментов (SQL, Python/R, инструменты визуализации)
• Практические задания и проекты для закрепления навыков
• Подготовку к конкретным сертификационным экзаменам

Важно выделять на обучение регулярное время, оптимально 10-15 часов в неделю для достижения прогресса без выгорания.

3. Используйте комбинацию образовательных ресурсов

Для эффективного обучения рекомендуется сочетать:

• Онлайн-курсы на платформах Coursera, edX, Udacity
• Специализированные ресурсы для изучения SQL (SQL Zoo, HackerRank)
• Практические задания по Python (LeetCode, DataCamp)
• Официальные учебные материалы для подготовки к сертификациям
• Профессиональное сообщество (форумы, meetups, конференции)

4. Создавайте портфолио проектов

Параллельно с обучением работайте над собственными проектами:

• Начните с анализа открытых наборов данных (Kaggle, Google Dataset Search)
• Документируйте ход работы и выводы (GitHub, персональный блог)
• Постепенно усложняйте задачи, переходя от описательной аналитики к прогнозной
• Стремитесь решать реальные бизнес-задачи, а не абстрактные упражнения

5. Подготовка к конкретным экзаменам

При подготовке к сертификационным экзаменам:

• Изучите формат экзамена и типы заданий
• Используйте официальные практические тесты
• Пройдите минимум 2-3 полноценных пробных экзамена с соблюдением временных ограничений
• Сосредоточьтесь на слабых местах, выявленных в ходе пробных тестирований

Оптимальная длительность интенсивной подготовки к конкретному сертификационному экзамену составляет 4-6 недель при наличии базовых знаний предмета.

6. Ментальная подготовка и управление стрессом

Не менее важна психологическая готовность к экзаменам:

• Практикуйте техники управления стрессом (медитация, дыхательные упражнения)
• Обеспечьте полноценный отдых накануне экзамена
• Перед экзаменом повторите только ключевые концепции, избегая погружения в новый материал
• Подготовьте все необходимые документы и технические средства заранее

Помните, что даже неудачная попытка сдачи экзамена — это ценный опыт, который поможет лучше подготовиться к следующей попытке.

Все еще сомневаетесь, какой путь в аналитике выбрать? Тест на профориентацию от Skypro поможет определить, к какому направлению аналитики у вас наибольшая предрасположенность. Вместо общих рекомендаций вы получите персонализированную карту развития с учетом ваших сильных сторон. Тест учитывает математические способности, логическое мышление и коммуникативные навыки — все ключевые компетенции современного аналитика. Инвестируйте 5 минут сейчас, чтобы сэкономить месяцы на поиске своего направления!

Становление профессионального аналитика — это не просто сдача экзаменов или получение диплома, а непрерывный процесс развития и совершенствования навыков. Ключ к успеху лежит в балансе между фундаментальными знаниями и практическим опытом, между техническими навыками и пониманием бизнес-процессов. Наиболее ценным активом остается способность к постоянному обучению и адаптации к меняющимся требованиям рынка. Внедряйте полученные знания в практические проекты, формируйте профессиональное портфолио и развивайте критическое мышление — эти инвестиции гарантированно приведут вас к успеху в динамично развивающемся мире аналитики данных.