Ru
08.08.2022 14:04

Чем занимается дата-аналитик (Data Analyst)?

News image

Привет!

Дата-аналитик собирает, чистит и интерпретирует массивы данных, чтобы ответить на вопрос или решить проблему.

Дата-аналитики работают во многих отраслях, включая бизнес, финансы, уголовное правосудие, науку, медицину и правительство.

Дата-аналитик также помогает бизнесу принимать верные решения на основе данных. Он собирает информацию, анализирует её, находит аномалии в метриках.

Выявляет закономерности, строит и проверяет гипотезы и визуализирует результат своих исследований в виде графиков и диаграмм.

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 итерационных этапов:

1. Определите данные, которые вы хотите проанализировать

2. Соберите данные

3. Очистите данные для подготовки к анализу

4. Проанализируйте данные

5. Проинтерпретируйте результаты анализа

Анализ данных может принимать различные формы в зависимости от вопроса, на который вы пытаетесь ответит. Вкратце, описательный анализ говорит о том, что произошло, диагностический анализ - о том, почему это произошло, прогнозный анализ - о прогнозах на будущее, а предписывающий анализ - о том, какие действия следует предпринять.

Задачи и обязанности дата-аналитика

Дата-аналитик - это человек, чья работа заключается в сборе и интерпретации данных для решения конкретной проблемы. Эта роль включает в себя много времени, проведенного с данными, но также подразумевает информирование о полученных результатах.

Вот чем занимаются многие аналитики на ежедневной основе:

  • Сбор данных: Аналитики часто сами собирают данные. Это может включать проведение опросов, отслеживание характеристик посетителей на сайте компании или покупку наборов данных у специалистов по сбору данных.
  • Очистка данных: Необработанные данные могут содержать дубликаты, ошибки или выбросы. Очистка данных означает поддержание качества данных в электронной таблице или с помощью языка программирования, чтобы ваши интерпретации не были неверными или искаженными.
  • Моделирование данных: Это подразумевает создание и проектирование структур базы данных. Вы можете выбрать типы данных для хранения и сбора, определить, как категории данных связаны друг с другом, и проработать, как данные отображаются на самом деле.
  • Интерпретация данных: Интерпретация данных предполагает поиск закономерностей или тенденций в данных, которые помогут вам ответить на поставленный вопрос.

Презентация: Презентация результатов ваших исследований будет ключевой частью вашей работы. Для этого вы создаете визуализации, такие как диаграммы и графики, пишете отчеты и представляете информацию заинтересованным лицам.

Какие инструменты используют дата-аналитики?

В процессе анализа данных аналитики часто используют широкий спектр инструментов, чтобы сделать свою работу более точной и эффективной.

Некоторые из наиболее распространенных инструментов в отрасли анализа данных включают:

  • Microsoft Excel
  • Google Sheets
  • SQL
  • Tableau
  • R или Python
  • SAS
  • Microsoft Power BI
  • Jupyter Notebooks

    Зарплата дата-аналитика и перспективы трудоустройства

    Теперь перейдем к самому интересному — к зарплате. Мы проанализировали открытые вакансии на сайтах HH.ru и Хабр Карьера.

    Дата-аналитики востребованы в любом крупном и среднем бизнесе, особенно в тех проектах, которые относятся к диджитал и IT.

Финтех-банки, диджитал-агентства, продуктовые компании, которые налаживают онлайн-систему продаж, консалтинговые проекты. Среди вакансий есть представители бизнеса практически всех сфер: от медицины до тяжелой промышленности.

Больше всего вакансий для аналитиков данных по состоянию на 12.09.2020 открыто в Москве (241) и в Санкт-Петербурге (74). Для сравнения, во всей остальной России актуально всего 99 вакансий на эту должность.

В Москве средняя зарплата аналитика данных составляет 134 000 рублей. На нее вполне может рассчитывать хороший специалист с опытом от 2 лет.

В Санкт-Петербурге ситуация напоминает московскую, но зарплаты немного меньше. Среднестатистический аналитик может рассчитывать на 101 000 рублей в месяц. В остальном же условия практически полностью дублируют московские.

Стажеры и Junior-спецы получают от 60 000 рублей. Есть небольшое количество вакансий, которые предлагают ниже этой суммы (8%), но они в основном предлагают работу не на полный день либо с ограниченной загрузкой в неделю.

Руководители отделов аналитики и Senior-спецы могут рассчитывать на зарплату от 170 000 рублей. Есть даже вакансии, которые предлагают больше 250 000 рублей в месяц. Да, для них требуется опыт больше 5 лет в аналитике и большой пул компетенций, но такие вакансии есть. Так что вполне ясно, куда можно расти.

Технические навыки дата-аналитика

Инструменты для работы с базами данных:  Microsoft Excel и SQL должны быть основными в арсенале любого аналитика. Если Excel повсеместно используется в различных отраслях, то SQL позволяет обрабатывать большие массивы данных и считается необходимым для анализа данных.

Языки программирования: Изучение статистических языков программирования, таких как Python или R, позволит вам работать с большими наборами данных и выполнять сложные уравнения.

Хотя Python и R являются одними из самых распространенных, целесообразно просмотреть несколько описаний интересующей вас должности, чтобы определить, какой язык будет наиболее полезен для вашей отрасли.

Визуализация данных: Представление своих выводов в ясной и убедительной форме имеет решающее значение для успешной работы дата-аналитика. Знание того, как лучше представить информацию с помощью диаграмм и графиков, позволит убедиться, что коллеги, работодатели и заинтересованные стороны поймут вашу работу. Tableau, Jupyter Notebook и Excel - одни из многих инструментов, используемых для создания визуальных образов.

Статистика и математика: Знание концепций, лежащих в основе того, что на самом деле делают инструменты для работы с данными, очень поможет вам в работе.

Знание статистики и математики поможет вам определить, какие инструменты лучше всего использовать для решения конкретной задачи, поможет вам выявить ошибки в данных и лучше понять результаты.

Если вам кажется, что это много, не волнуйтесь - существует множество курсов, которые помогут вам освоить основы сложных навыков, необходимых аналитику данных. Этот курс "Data Scientist" может стать хорошим началом.

Пути становления дата-аналитиком

Приобретение необходимых навыков - первый шаг к тому, чтобы стать аналитиком данных. Вот несколько путей, которые вы можете выбрать, чтобы получить эти навыки и которые достаточно гибкие, чтобы вписаться в вашу жизнь.

Профессиональный сертификат: Программы профессиональных сертификатов начального уровня обычно не требуют опыта работы в данной области.

Они могут научить вас базовым навыкам, таким как SQL или статистика, и одновременно дать вам возможность создавать проекты для своего портфолио и обеспечивать обратную связь в режиме реального времени по вашей работе. Для этого подойдёт, например, курс "Data Scientist" от Skillbox!

Высшее образование: Если вы собираетесь получить степень бакалавра, чтобы стать аналитиком данных, сосредоточьтесь на изучении статистики, математики или информатики - это даст вам преимущество перед потенциальными работодателями.

Самостоятельное обучение: Если вы хотите выбрать путь, не требующий формального обучения, вы можете самостоятельно освоить навыки, необходимые для анализа данных.

До новых встреч!


0 комментарии
Что вы могли пропустить