Это новая рубрика, в которой эксперты SkillFactory коротко отвечают на актуальные и волнующие вопросы об IT-профессиях, будущем сферы и ее перспективах.
Аналитики данных (или Data Analysts) — это специалисты, которые занимаются сбором, обработкой, изучением и интерпретацией информации. Они были и остаются востребованы в любых отраслях, где есть данные: в IT, финансах, ритейле, здравоохранении, производстве товаров бытового назначения, кибербезопасности, маркетинге и других.
Как и ранее, специалисты должны:
- понимать специфику предметной области, ее особенности для обработки информации и составления выводов;
- знать языки программирования SQL, Python, SAS, R;
- разбираться в математике в части статистики, в дискретной математике, теории вероятностей;
- владеть методами и средствами Data Mining — интеллектуального анализа данных;
- знать и уметь пользоваться инструментами доступа и обработки данных, электронных таблиц (СУБД, SQL, ETL и пр.);
- уметь управлять аналитическими системами BL и хранилищами ETL;
- визуализировать информацию с помощью витрин данных;
- понимать методы анализа бизнес-процессов, управления качеством, проектного менеджмента.
С одной стороны, может показаться, что так как многие компании в России закрываются, то и данных для анализа будет меньше. Но с другой стороны, очень вероятно, что начнется процесс активного импортозамещения, особенно в IT: видеоплатформ, мобильных приложений, онлайн-магазинов, обслуживающих сервисов для компаний и других различных IT-продуктов, которые раньше приходили к нам из-за рубежа. Поэтому, возможно не сразу, но в ближайшее время, резко начнет расти спрос на специалистов-аналитиков в сфере разработки IT-продуктов.
Теперь Россия более активно сотрудничает с Китаем, который отказался от введения санкций и планирует сохранить партнерские отношения. Поскольку российские IT-специалисты считаются одними из лучших, вероятно, они будут привлекаться обеими сторонами для участия в аналитических процессах в сфере логистики.
Читайте также:
1. Кто такой аналитик данных?
2. SQL, R или Python: какой язык учить аналитику данных?
3. Как анализировать данные в Pandas: первые шаги
Если вы хотите задать вопрос эксперту о том, как изменилась сфера IT, напишите их в комментариях под этим постом, в нашей группе во ВКонтакте или в Telegram-канале.
