Чем занимается аналитик данных? Полный гайд по карьере 2022

Привет!

На каких клиентов следует ориентироваться компании в своей следующей рекламной кампании? Какая возрастная группа наиболее уязвима к определённому заболеванию? Какие модели поведения связаны с финансовым мошенничеством? Именно на такие вопросы вам придётся отвечать в роли аналитика данных.

Что такое анализ данных?

Анализ данных — это процесс извлечения информации из данных для принятия более эффективных бизнес-решений.

Процесс анализа данных обычно проходит через пять последовательных этапов:

• 1. Определение данных, которые вы хотите проанализировать
• 2. Сбор данных
• 3. Очистка данных для подготовки к анализу
• 4. Анализ данных
• 5. Интерпретация результатов анализа

Анализ данных может принимать различные формы в зависимости от вопроса, на который вы пытаетесь ответить. Вкратце: описательный анализ показывает, что произошло; диагностический — почему это произошло; прогнозный — даёт прогнозы на будущее; а предписывающий — рекомендует, какие действия следует предпринять.

Задачи и обязанности аналитика данных

Аналитик данных — специалист, который собирает и интерпретирует данные для решения конкретной проблемы. Эта роль предполагает много времени, проведённого за работой с данными, а также умение ясно доносить результаты.

Вот основные задачи, которыми ежедневно занимаются многие аналитики данных:

Сбор данных. Аналитики часто самостоятельно собирают информацию: проводят опросы, отслеживают поведение посетителей на сайте компании или приобретают готовые датасеты.

Очистка данных. Необработанные данные могут содержать дубликаты, ошибки и выбросы. Очистка помогает поддерживать качество данных в таблицах или с помощью языков программирования, чтобы выводы были точными.

Моделирование данных. Создание и проектирование структур баз данных: выбор типов данных, определение связей между категориями и способов их отображения.

Интерпретация данных. Поиск закономерностей и тенденций, которые помогают ответить на поставленный вопрос.

Представление данных. Создание визуализаций (диаграмм и графиков), написание отчётов и презентация результатов заинтересованным сторонам.

Подходит ли вам анализ данных?

Если вы обладаете развитым критическим мышлением и любите работать с цифрами, решая сложные задачи, карьера в анализе данных может стать отличным выбором.

Начните осваивать необходимые навыки у лидеров отрасли — аналитиков Сбера, Wrike и VISA. Это можно сделать на курсе по профессии Data Analyst на обучающей онлайн-платформе Skillbox. Вы с нуля освоите востребованную профессию, научитесь работать с BI-инструментами, Python и SQL, а также добавите три проекта в портфолио.

Какие инструменты используют аналитики данных?

В работе аналитики применяют широкий спектр инструментов для повышения точности и эффективности. Вот наиболее распространённые из них:

• 1. Microsoft Excel
• 2. Google Sheets
• 3. SQL
• 4. Tableau
• 5. Python
• 6. SAS
• 7. Microsoft Power BI
• 8. Jupyter Notebooks

Типы аналитиков данных

Развитие технологий значительно расширило объёмы и виды данных, которые можно собирать. Умение работать с ними стало важным практически в любой отрасли — от уголовного правосудия и моды до пищевой промышленности, технологий, бизнеса, экологии и госсектора.

Специалисты по анализу данных востребованы и в других сферах:

• 1. аналитик в области медицины и здравоохранения
• 2. аналитик маркетинговых исследований
• 3. бизнес-аналитик
• 4. аналитик по исследованию операций
• 5. аналитик в области разведки

Аналитик данных и специалист по исследованию данных: в чём разница?

Аналитики данных обычно работают с уже существующими данными для решения конкретных бизнес-задач. Специалисты по исследованию данных создают новые алгоритмы и модели для прогнозирования будущего.

Как стать аналитиком данных

Путь в профессию может быть разным. Если вы только закончили школу или решили сменить сферу, первым шагом обычно становится оценка имеющихся навыков и развитие недостающих.

Технические навыки аналитика данных

Инструменты работы с базами данных. Microsoft Excel и SQL — основа арсенала любого аналитика. Если Excel широко распространён во всех отраслях, то SQL позволяет обрабатывать большие массивы данных и считается обязательным навыком.

Языки программирования. Знание Python или R даёт возможность работать с крупными датасетами и выполнять сложные расчёты. Перед выбором языка полезно изучить актуальные вакансии в интересующей вас сфере.

Визуализация данных. Умение представлять выводы в наглядной форме критически важно. Инструменты вроде Tableau, Jupyter Notebook и Excel помогают создавать понятные диаграммы и графики.

Статистика и математика. Понимание базовых концепций помогает правильно выбирать инструменты, находить ошибки в данных и интерпретировать результаты.

Навыки работы на рабочем месте

Решение проблем. Аналитик должен чётко понимать поставленный вопрос и уметь выявлять закономерности. Критическое мышление помогает сосредоточиться на нужных данных и находить пробелы в работе.

Коммуникация. Умение ясно излагать идеи — как письменно, так и устно — необходимо для взаимодействия с коллегами и стейкхолдерами.

Знание отрасли. Понимание специфики сферы (здравоохранение, финансы, бизнес и др.) даёт преимущество как в работе, так и при трудоустройстве. Следите за отраслевыми новостями и читайте профильную литературу.

Пути становления аналитиком данных

Освоение перечисленных навыков — первый шаг к профессии. Вот несколько гибких путей:

Профессиональный сертификат. Программы начального уровня обычно не требуют опыта и помогают освоить базовые навыки (SQL, статистика), а также создать портфолио с обратной связью.

Степень бакалавра. Бюро статистики труда рекомендует наличие высшего образования. Специальности в области статистики, математики или информатики дадут преимущество. Многие онлайн-программы позволяют совмещать учёбу с работой.

Самостоятельное обучение. При отсутствии формального образования можно освоить необходимые навыки самостоятельно.

До новых встреч!