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!
