Кто такой аналитик данных?

И можно ли наладить отношения со своей собакой, собрав информацию о ее поведении

Именно аналитика данных видит скрытые закономерности и отвечает на самые важные вопросы бизнеса: «Можно ли дать человеку кредит?», «Кнопка какого цвета лучше работает?», «Где открыть новую палатку с шаурмой?» И не только. Рассказываем главное о сферах применения, зарплатах, навыках и карьерных перспективах такого специалиста вместе с руководителем отдела аналитики SkillFactory Артемом Боровым.

Чем занимается аналитик данных?

Аналитик данных (или Data Analyst) — это специалист по анализу больших данных: он собирает их, обрабатывает и делает выводы. На основании его отчетов в компаниях принимают важные решения.

Например, в онлайн-торговле можно проанализировать, как клиенты используют промокоды и какой контент больше всего интересен посетителям сайта, и на основе этого решать, какие площадки для продвижения использовать. В крупных сетевых магазинах, опираясь на выводы аналитиков, оптимизируют логистику и работу с потоком покупателей.

Что такое большие данные

Эта гигантские объемы информации, которые можно собрать и проанализировать только автоматизированным способом.

Предположим, каждый вечер после работы вы играете с собакой. Однажды вы заметили, что пес неприлично громко лает, бегая за мячом. При этом за резиновой игрушкой он гонится с такой же радостью, но молча. Несколько дней вы тестируете гипотезу: проверяете, действительно ли такую реакцию вызывает только мяч? Возможно, ведете дневник наблюдения, отмечая уровень шума по всем игрушкам. Убедившись в своей правоте, вы решаете играть с собакой в мяч только днем или в выходные. Отношения с соседями спасены.

Эти данные — «маленькие», их легко собрать и посчитать вручную, даже в уме. Большие данные — это терабайты разрозненной информации, которую надо собрать по кусочкам, обработать и перевести на «человеческий язык». Например, компания по производству игрушек для животных может анализировать привычки сотен тысяч собак, чтобы выпустить для них новый идеальный продукт.

Когда они сказали, что Excel-файл — это большие данные. Источник

Каким компаниям нужны аналитики данных?

Большие данные — ключевой ресурс для бизнеса: их используют в IT, ритейле, финансах, здравоохранении, игровой индустрии, киберспорте, телекоме, маркетинге. Самые крутые и современные компании называют себя Data-Driven. Они принимают стратегические решения на основе данных.

«На самом деле аналитик данных нужен в любой компании, где есть данные,  уверен Артем Боровой Условной сети ларьков с шаурмой он тоже по-хорошему нужен, чтобы анализировать потоки, понимать, где лучше открыть новую точку, выстраивать логистику».

Вот три ситуации, в которых бизнесу может пригодиться специалист по анализу больших данных:

Незавершенные покупки. В интернет-магазине пользователи добавляют в корзину товары, но потом уходят с сайта, не оформив заказ. Специалист по анализу данных сначала выясняет, на каком этапе пользователь теряет интерес. Например, уходит с сайта, когда видит сложную форму для регистрации. Затем предлагает и проверяет гипотезы, которые помогут удержать клиента и довести до нужного магазину результата (оформление заказа).

«Плохие» долги. В банке хотят свести к минимуму количество клиентов, которые не возвращают кредиты. Аналитик изучает, какие характеристики клиента указывают на то, будет ли он вовремя вносить платежи. На этом основании клиенту будет одобрен или не одобрен кредит.

Проверка эффективности дизайн-решения. Создатели приложения для знакомств хотят понять, как пользователи реагируют на цвет кнопки. Аналитику данных предстоит протестировать два прототипа: часть пользователей видит вариант с синей кнопкой, другая часть — с красной. В итоге он помогает дизайнеру интерфейса решить, какого цвета кнопка лучше сработает.

Еще благодаря качественному анализу данных можно:

  • выявлять настоящие и будущие потребности клиентов;
  • прогнозировать спрос на товар или услугу;
  • оценивать вероятность ошибки при разных действиях;
  • контролировать работу и износ оборудования;
  • управлять логистикой;
  • следить за эффективностью сотрудников.

Всё это помогает компании узнать о себе больше, увеличить прибыль и сократить издержки.

Какие знания и навыки нужны аналитику данных?

Вот стартовый пакет для начинающего специалиста:

  • работать с данными с помощью Google Sheets, Sublime, Excel;
  • использовать для решения задач хотя бы один язык программирования: Python или R;
  • писать запросы к базам данных SQL;
  • реализовывать отчетность в BI-системах: Tableau, Power BI, Google Data Studio и др.;
  • иметь базовые знания по статистике.

В зависимости от направления могут добавляться специфические инструменты. Например, веб-аналитику нужны знания Яндекс.Метрики и Google Analytics.

Какие специализации бывают у аналитика данных?

В профессии аналитик данных есть классическое для IT деление на джуниор-, мидл- и синьор-аналитиков. Но, имея базовые знания по работе с данными, можно применять их в других направлениях. Вот несколько специализаций.

Продуктовый аналитик нужен, если необходимо развивать продукт на основе метрик и анализа данных. Продуктовый аналитик глубоко погружается в тематику, проводит тесты и исследования, чтобы понять, какие функции пользуются популярностью, а какие — нет, какие проблемы возникают у пользователей при использовании продукта.

Маркетинговый аналитик помогает привлечь клиентов через рекламу, оптимизировать затраты, опираясь на анализ данных по пользовательскому поведению и кликам.

BI-аналитик проектирует системы для анализа и хранения данных, тестирует гипотезы и автоматизирует отчетность. Он помогает бизнесу моделировать различные ситуации, делать правильные выводы и распределять ресурсы между отделами.

Востребованность профессии

В июне 2021 года на сайте hh.ru было более 13 тысяч вакансий для аналитика данных.

Данные накапливаются с огромной скоростью. В 2018 году аналитическая компания IDC прогнозировала: за пять лет, в период с 2015 по 2020 год, объем цифровых данных в мире вырастет в два раза и составит 40 зеттабайт (один зеттабайт равен миллиону миллионов гигабайт) — но фактически накопление информации идет еще быстрее: в 2020 году объем информации уже достиг 59 зеттабайт. По оценкам Ассоциации больших данных, рынок Big Data в России ежегодно растет на 12%.

Для работы с таким количеством данных компаниям нужны специалисты. В 2019 году вакансий в области анализа данных стало больше в 9,6 раза, чем в 2015 году.

Источник

Сколько зарабатывает аналитик данных?

Мы проанализировали открытые вакансии на HH.ru и Хабр Карьера. Разброс зарплат оказался довольно большим. Что ожидаемо — он зависит от опыта и города, в котором работает аналитик. Стажеру в Перми предлагают 25 тыс. рублей, а аналитик данных в московском офисе международной компании зарабатывает 200 тыс. рублей.

Средние зарплаты получились такими:

Источник

Стажеры и junior-специалисты получают от 60 тыс. рублей. В 8% вакансий указана сумма ниже, но в основном они предлагают частичную занятость.

Руководители отделов и синьор-аналитики получают от 170 тыс. рублей. В некоторых вакансиях предлагают больше 250 тыс. рублей в месяц, но для них нужен опыт больше пяти лет в аналитике и большой пул компетенций.

В регионах ситуация иная. Максимальная зарплата, на которую можно рассчитывать, — 100 тыс. рублей. Но многие работают удаленно в своем городе, получая «столичную» зарплату. На сайте hh.ru удаленные вакансии для аналитиков данных составляют 15% от общего количества.

В каких случаях становятся аналитиками данных?

67% специалистов приходят в эту профессию из других сфер: маркетинга, науки и даже госслужбы. Аналитиками данных становятся, когда:

  • хотят работать в IT, но не хотят 100% времени заниматься «техникой»;
  • хотят повысить свой доход;
  • интересно работать с данными, но не хватает технических навыков;
  • хочется автоматизировать и упростить процессы,с которыми сталкиваются;
  • понимают, что текущая профессия может исчезнуть (например бухгалтеры), и ищут новое перспективное направление.

С чего начать?

Если вы понимаете, что специалист по анализу данных — это профессия вашей мечты, стоит подробнее изучить путь, который придется проделать.

Для начала обучения вам достаточно изучить Excel: знать, что такое сводные таблицы и как работают функции. Полезно также подтянуть знания по статистике, SQL и Python. Это можно сделать с помощью бесплатных курсов или тренажеров.

Курс

Профессия «Аналитик данных»

Освойте перспективную профессию с нуля: научитесь собирать и организовывать данные, делать выводы на основе их анализа и помогать бизнесу работать эффективнее.

  • 20% теории и 80% практики
  • Постоянный контакт с преподавателями
  • Подготовка к трудоустройству

Узнать больше

Промокод “BLOG” +5% скидки

Полезные ссылки

Артем Боровой: «На мой взгляд, самый удобный путь — начать применять инструменты аналитика в своей текущей работе. Можно постепенно изучать языки и программы, а потом использовать их для своих задач. Конечно, не у всех может быть доступ к данным по месту работы, но для таких случаев есть площадки для самостоятельного обучения. Онлайн-курсы в этом плане проще и удобнее, так как человеку не нужно самому отбирать информацию, они помогают пройти по всем важным пунктам, дают материал в нужном темпе, погружают в комьюнити».

Образование при этом не имеет значения — начать разбираться в профессии можно с любым бэкграундом. Хороший пример — истории выпускников SkillFactory.

Какие курсы вам подходят

Специализация «Продуктовая аналитика»

От 10500 Р/мес

4 мес

Подробнее о курсе

Профессия «Data Scientist»

От 6900 Р/мес

24 мес

Подробнее о курсе

Профессия «Аналитик Данных»

От 5750 Р/мес

6 мес

Подробнее о курсе
Блог SkillFactory
Добавить комментарий