Как стать аналитиком данных?

Содержание

• Кто такой аналитик данных?
• Какие специализации аналитиков данных?
• Какие задачи выполняет аналитик?
• Какие навыки и знания необходимы?
• Какие личностные качества нужны аналитику данных?
• Как стать аналитиком данных и где этому учат?
• Плюсы и минусы профессии
• Data science и аналитика данных: в чем разница?

Сейчас активно внедряются новые профессии, о которых мало кто слышал еще 10-15 лет назад. Одной из таких стала профессия дата-аналитик. Она необходима при запуске нового бизнеса, продукта или услуги. Этот сотрудник помогает оптимизировать рабочие процессы и минимизировать вероятные затраты. Как стать аналитиком данных? Изучите рейтинг вузов России, которые связаны с информационными технологиями. Среди них вы точно найдете тот, где работают лучшие преподаватели, и после которого будут открыты все двери в профессиональный мир.

Data аналитик – это специалист, который отвечает за сбор, обработку и систематизацию информации. Интерпретируя информацию, он приходит к выводу, с помощью которого будет принято решение о дальнейшем ведении бизнеса, разработке продукта или сокращении затрат на оптимизацию производства.

Работа аналитика данных необходима не только в коммерческой сфере, где от его решений зависит прибыль компании, но и в серьезных научных исследованиях.

Дата аналитики часто работают в тандеме с маркетологами или PR-менеджерами. Используя работу аналитика, команда пиарщиков или маркетологов может принять решение о том, как развивать продукт или репутацию компании. На основе обработанных данных даже можно выявить ошибочные шаги и стратегии, которые ранее использовались для развития бизнеса.

В этой сфере есть 4 специализации, которые пользуются большой популярностью:

• маркетинговый аналитик – его задача обработать и разобрать информацию так, чтобы на основе анализа можно было создать успешную стратегию маркетингового развития бизнеса. Специалист анализирует то, как и на какие продукты откликаются пользователи, изучает их поведение, а также дает рекомендации по коррекции маркетинговой стратегии;
• продуктовый аналитик – его задача обработать информацию о конкретном продукте. Он изучает, что пользователям нравится, а что вызывает вопросы, как происходит выбор товара, на какие критерии пользователи опираются и из-за чего покупка может сорваться, а затем передает эти данные отделу, который отвечает за поставки или разработку продукта;
• бизнес-аналитик – его задача собрать и систематизировать всю информацию о бизнесе. Кроме сбора и хранения данных, аналитик еще и прорабатывает различные теории и гипотезы о работе предприятия, чтобы минимизировать риски, связанные с логистикой, финансами, безопасностью и репутационными потерями;
• гейм-аналитик – это специалист, который помогает развивать игровой продукт, добавляет в него детали, которые будут вызывать интерес у публики: звук, картинка, фичи, пасхалки.

Что делает аналитик:

• собирает и обрабатывает данные;
• систематизирует данные;
• обеспечивает безопасное хранения информации;
• очищает данные от лишней или ошибочной информации;
• соединяет информацию из разных сфер, чтобы на ее основе сделать вывод или выстроить гипотезу;
• создает отчеты, которые затем передаются руководству для конечного анализа. Специалист может и сам провести анализ, а затем передать данные руководству для итогового принятия решения.

Что нужно:

• знать математику и статистику;
• уметь работать с инструментами автоматизации;
• уметь использовать инструменты для визуализации данных;
• знать принципы статистических исследований;
• понимать, как работают те или иные бизнес процессы;
• знать циклы работы компании;
• хорошо разбираться в менеджменте, маркетинге и PR;
• уметь стратегически планировать работу компании или отдела;
• уметь работать с языками программирования, чтобы написать скрипт, с помощью которого можно собирать, систематизировать и обрабатывать информацию. Чаще всего дата аналитики используют в работе Python. Также им необходимо знать R и SQL;
• знать английский язык на уровне не ниже B1. Вся стандарты языков программирования и их сопроводительная программная документация написаны на английском языке.

Почему нужна математика и статистика, ведь всю работу будет выполнять скрипт? Некоторые задачи придется выполнять вручную, поэтому без математики здесь не справиться.

Насколько глубокие познания математики нужны? Достаточно будет хорошо знать математический анализ и школьную программу старших классов. Этого хватит, чтобы уверенно работать. В любом случае, все специалисты рано или поздно начинают гуглить то, что им непонятно, поэтому ответ на любую сложность можно найти в интернете.

Зачем разбираться в менеджменте, маркетинге и PR, если работа строится на основе статистических данных? Необходимо уметь обрабатывать информацию, которая поступает от каждого отдела, а разбираться в этом нужно, чтобы понимать, какое эффект и результат будет от определенной PR или маркетинг-стратегии. Знание менеджмента поможет выявлять ошибочные решения в управлении компанией и взаимодействии с партнерами.

Зачем работать с инструментами визуализации, если все можно собрать в единую табличку, где информация будет представлена в цифрах? Задача аналитика – анализировать, у других отделов или у руководства не всегда есть навыки и знания, которыми обладает аналитик. Поэтому он должен сделать так, чтобы информация из анализа подавалась просто и четко, чтобы ее смогли понять в отделе PR или в бухгалтерии.

Чтобы стать специалистом, который пользуется большим уважением и доверием в рабочей среде, необходимо обладать следующими качествами:

• быть внимательными и терпеливым. Работу с данными можно назвать рутинной и однообразной. Чтобы не выгореть в процессе и не страдать из-за скуки, необходимо быть изначально очень терпеливым и усидчивым;
• любопытство и любознательность необходимы дата-аналитикам, чтобы исследовать разные подходы к работе компании или продукта. Незаурядное мышление помогает найти проблему там, где ее бы никто не стал искать и разрабатывать новые стратегии работы, которые помогут выделиться из всего многообразия продуктов и компаний, представленных на рынке;
• рациональность и логическое мышление необходимы, так как данные не всегда могут быть корректными. Аналитик не должен слепо верить цифрам, поэтому в уме он всегда держит, что нужно не только перепроверять показатели, но и примерно представлять, какие данные и по какому продукту он будет получать на стадии первичной обработки информации;
• готовность постоянно учиться. В этой профессии недопустима стагнация. Аналитик должен постоянно изучать новые инструменты, языки программирования, а также совершенствовать свои навыки в математике и статистике.

Конкретно на аналитика-данных нигде не учат, но есть смежные специальности, из которых люди приходят в аналитику данных – бизнес-информатики и программирования. Поступить на эти специальности можно после 11 класса. На ЕГЭ нужно выбрать профильные информатику и математику. В некоторых вузах требуют физику, поэтому заранее нужно ознакомиться со списком предметов.

На обучение потребуется потратить от 4 до 6 лет. 4 года на бакалавриат и еще 2 на магистратуру. Обязательно ли идти в магистратуру? Нет, но желательно, если цель – в будущем заниматься научно-исследовательской деятельностью или преподавать.

Преимущества учебы в вузе:

• нарабатывание коммуникативных навыков и умения решать конфликты;
• полезные знакомства;
• непонятную информацию всегда можно разобрать с преподавателем или попросить помощи у одногруппника;
• получение навыка работать в больших командах, в парах или индивидуально;
• изучение английского языка на хорошем уровне;
• возможность уже в старших курсах устроиться на работу, так как многие вузы сотрудничают с крупными предприятиями, в том числе и государственными;
• преимущество перед конкурентами в профессиональной среде, у которых нет высшего образования.

Если желания учиться в вуз нет, то вот алгоритм изучения профессии:

• обновить знания по математике из старших классов, а также самостоятельно изучить статистику и логику;
• изучить инструменты для автоматизации сбора информации и научиться работать со стандартными офисными программами;
• учить чистый синтаксис языков программирования, например, Python, R и Java;
• изучить базовые принципы и правила PR, менеджмента и маркетинга;
• выучить английский до уровня B1.

Где брать информацию? В интернете: книги, видеоуроки, подкасты, статьи, готовые кейсы. Большинство из них находятся в свободном и бесплатном доступе.

Стоит ли покупать курсы? Тут каждый решает сам. Вся информация, которую преподают на онлайн-курсах, есть в интернете, просто нужно потратить немного времени, чтобы ее найти, а затем и систематизировать все по этапам изучения. На курсах уже все будет собрано, но нового ничего не расскажут. Кроме того, онлайн-школы обещают, что уже через 6 месяцев новички начинают зарабатывать первые большие деньги. Это ложь. Обучение займет от 6 месяцев до 1 года. Да, после 6 месяцев уже можно начинать набирать заказы, но это не будут гигантские деньги.

Плюсы:

• достаточно быстрое обучение, если сравнивать с другими IT-специальностями. Всего за 1 года можно стать неплохим профессионалом;
• профессия очень востребована на рынке, так как коммерческие компании борются за аудиторию и стремятся оптимизировать бизнес;
• удаленная работа. Большинство дата-аналитиков начинают свою работу с нуля, сидя дома. Мало кто уходит в офис. Поэтому возможность удаленной работы – это огромный плюс, ведь можно самостоятельно выстраивать свой график работы, не выходить из дома в плохую погоду и даже погладить котика тогда, когда вздумается, а не тогда, когда закончится рабочий день в офисе;
• хорошая зарплата уже на старте. Средняя зарплата начинающего дата-аналитика – от 80 тысяч рублей. Некоторые профессионалы получают больше 300 тысяч.

Минусы:

• большие объемы работы;
• срочные задачи;
• сидячая работа;
• большая ответственность;
• тяжелые умственные нагрузки.

Data science – это дисциплина, которая включает себя не только аналитику и математику, но и программирование. Аналитика данных – это ручная обработка информации без привлечения скриптов.

На данный момент большей популярностью пользуются аналитики данных, которые обладают навыками data science, потому что это позволяет ускорить обработку информации, а еще минимизировать человеческий фактор. Люди ошибаются часто, а с компьютерными программами это случается значительно реже.

Где может работать аналитик данных:

• производственные компании;
• коммерческие предприятия;
• сетевые магазины;
• банки;
• информационные центры;
• студии разработки игр и приложений.

Найти работу дата аналитик может на сайте по поиску работы. Это могут быть вакансии на аутсорс или в постоянный штат. Также можно найти работу на биржах фриланса.

Есть ли у данной профессии перспективы. ведь идет активное внедрение искусственного интеллекта? Перспективы у профессии отличные, потому что искусственный интеллект все еще не обладает абстрактным мышлением, которое в этой работе очень нужно. Кроме того, как выше уже было сказано, в данных могут быть ошибки, которые человек замечает и исправляет.

Аналитики данных являются одними из самых востребованных специалистов в области IT. Работа всех крупных компания с мировым именем строится не на хаотичном принятии решений, а на стратегиях. Стратегии разрабатывают в отделе развития вместе с аналитиками, которые еще на стадии гипотезы рассчитывают, какое решение будет наиболее выгодным для компании и привлечет как можно больше аудитории.

Стоит ли сейчас учиться на аналитика данных с нуля, если эта профессия очень популярна, а значит, будет высокая конкуренция? Стоит, потому что в этой сфере всем места хватит. Кроме того, не стоит забывать о тех, кто переквалифицируется или уходит из профессии, освобождая место коллегам.

Как стать аналитиком данных? Алгоритм простой: выучить математику и статистику, изучить языки программирования и английский язык. С этим набором знаний уже можно стартовать в профессии и учиться всему важному по ходу работы.