Аналитик данных также важен для проекта как разработчик. На основании его работы компания делает выводы и выбирает дальнейшую стратегию. Чем же конкретно занимается аналитик данных и зачем его брать в проект?
Что делает аналитик данных
Аналитик данных решает задачи, которые затрагивают область программирования, математики и управления продуктом. Его функционал зависит от сферы компании и ее задач. Но вне зависимости от этого, аналитик данных нужен везде, где можно сохранять информацию о продукте и поведении пользователей.
В общем плане функционал выглядит так:
- Общается с бизнесом для определения предметной области;
- Собирает и анализирует данные в корпоративной информационной среде;
- Оформляет бизнес-требования и техническое задание;
- Систематизирует результаты;
- Составляет гипотезы;
- Проводит A/B-тесты;
- Представляет результаты визуально: схемы, диаграммы, графики, дашборды;
- Подготавливает аналитические отчеты и сопроводительную документацию;
- Презентует витрины данных;
- Выстраивает правила работы с данными с помощью карты метрик;
- Поддерживает документацию в актуальном формате.
В чем различие между аналитиком данных и системным аналитиком
На первый взгляд, системный аналитик и Data Analyst выполняют одну функцию. Но это не так — цели у них разные. Аналитик данных работает с большим массивом данных и интерпретирует их для конкретной цели проекта. А системный аналитик разрабатывает информационную систему. Его цель — выяснить у заказчика требования к программному обеспечению, промониторить информацию и составить проектную документацию для будущего продукта.
Как стать аналитиком данных в 2023 году? (и как получить практику и работу)
Получается, что системный аналитик глубже погружен в IT и работает со скелетом продукта. В то время как аналитик данных собирает информацию комплексно и сфокусирован на стратегических целях компании. Оба специалиста важны для проекта, но на разных этапах.
Зачем аналитик данных в проекте
Создание продукта начинается с гипотез и их проверки. Причем этот этап важен не только в начале, но и на протяжении всей жизни проекта. Потому что непоправимые ошибки при создании продукта — дорогое удовольствие. Аналитик делает так, чтобы их избежать. От его работы выигрывает компания — получает прибыль, и клиенты — получают качественный продукт.
Аналитик данных выполняет роль исследователя — собирает, изучает и интерпретирует информацию. Полученными данными он делится с бизнесом, помогая тем самым принять объективные и правильные решения. Еще одна важная задача аналитика — оптимизировать сбор данных, чтобы потом эту систему можно было использовать в других областях.
Каким компаниям нужен аналитик данных
Data Analyst нужен не только в digital сфере. Все больше компаний выбирают Data Driven-подход, в котором решения принимаются на основе объективных цифр. Поэтому аналитик данных решает задачи в любой отрасли: медицине, розничных и интернет-продажах, обучении и других сферах. Он может понадобиться на разных этапах: от выгрузки сложных данных до изучения реакции пользователей на новый интерфейс. Когда без аналитика точно не обойтись?
От НУЛЯ до JUNIOR — сколько времени нужно, чтобы стать аналитиком данных? Считаем в часах и месяцах
Провести исследование. Это может быть любой запрос, связанный с анализом внутренних и внешних данных. Аналитик исследует их, находит аномалии и дает обратную связь.
Сравнить выгоду разных подходов. Аналитик может сделать финансовую модель для понимания прибыли услуги или товара, оценить окупаемость рекламы и внести изменения в бизнес-модель.
Проанализировать результаты. Например, нужно понять причину ухода с сайта пользователей после добавления товаров в корзину. Это поможет выбрать новую стратегию бизнеса.
Изучить поведение пользователей. На какую кнопку пользователи отреагирует активнее — на красную или синюю? Чтобы это выяснить, аналитик проводит A/B-тестирование.
На что обратить внимание при подборе
Прокаченные скилы
У аналитика данных не должно быть поверхностных знаний в этой области. Этот специалист умеет писать запросы к базам данных SQL, имеет базовые знания языка программирования (R/Python) и разбирается в маркетинговых BI-системах. Ну и конечно, аналитик данных имеет аналитический склад ума и большие объемы данных его не пугают.
Как проверить. Тестовыми задания: SQL, Excel, кластеризация текстов, датасеты.
Понимание бизнес-процессов
Сильный Data Analyst понимает бизнес-процессы и хорошо разбирается в продукте. То есть у него есть понимание, на чем зарабатывает бизнес и как организован процесс. Такой специалист начинает работу с вопроса: «Какую задачу хочет решить бизнес?»
Как проверить. На собеседовании спросите, какую роль он выполнял в предыдущих проектах и как он представляет бизнес-модель. Дайте реальные кейсы вашего проекта.
Ориентация на результат
Работа аналитика данных заключается не в простом анализе цифр. Он должен ориентироваться на цель бизнеса и предлагать решения с учетом своего видения.
Как проверить. Вопросы в технике STAR, кейс-интервью.
Уверенность в переговорах
Кажется, что аналитик данных работает автономно. Но это не так. Он тесно взаимодействует с руководителем, разработчиками, маркетологами и другими сотрудниками. Навыки переговоров и эмоциональный интеллект — ключевые soft skills для этого специалиста. Аналитик данных — это связующее звено между бизнесом и пользователем.
Поэтому он должен влиять на процесс, обосновывая свои идеи, иначе ценность такого специалиста будет низкой.
Как проверить. Ситуационное интервью, реальные кейсы.
Telegram-каналы для поиска аналитика данных
Количество подписчиков: 7 000+
Бесплатное размещение вакансий для специалистов в области Data Science, машинного обучения, обработки и анализа данных.
Количество подписчиков: 1 700+
Бесплатное размещение вакансий для специалистов по работе с данными (Data Analysts, Data Scientists и др.).
Количество подписчиков: 9 900+
Бесплатное размещение вакансий для Digital-аналитиков и Data scientists.
Количество подписчиков: 16 600+
Чат для поиска специалистов в сфере анализа данных с бесплатным размещением вакансий.
Количество подписчиков: 1 100+
Канал для всех, кто увлекается аналитикой данных и бизнес-анализом.
В статье мы рассказали о том, чем занимается аналитик данных, когда его стоит взять в команду и где найти.
Если вам нужна помощь в поиске, оставляйте заявку на нашем сайте — мы поможем найти классного специалиста.
Источник: heaad.ru
«Не бойтесь демпинговать»: как я за год стала аналитиком данных
Возможность начать с нулевых знаний, график, позволяющий совмещать учебу с другими занятиями, отличная зарплата в будущем — всё это обещают тем, кто решил освоить специальность аналитика данных. Так ли всё просто, в нашей рубрике #вторая_профессия рассказала Инна, которая в 36 лет решила уйти из преподавания в IT.
Кем я работала и почему решила сменить специальность
После школы я хотела стать филологом, однако, что называется, «не срослось» — так я оказалась на факультете лингвистики. Защитила кандидатскую в области экономики, а потом осталась в академии — продолжила работать в вузе, занимаясь страновыми и региональными исследованиями.
Вы видели когда-нибудь комментарии экспертов в СМИ по поводу событий за рубежом? Их обычно дают такие люди, как я и мои коллеги. Также мы отвечаем на вопросы ведомств и министерств о чужом опыте — рассказываем, что и как реализуется в других странах. Еще можем участвовать в подготовке стратегий. И, конечно, есть чистые исследования.
В общей сложности я проработала в высшей школе 11 лет и была успешной. Но в какой-то момент начали закрываться фонды, самостоятельности и свободы убавилось — найти темы, которыми хотелось бы заниматься, уже стало не так просто, преподавание мне не нравилось. И тогда я решила, что если уж браться за аналитику того, что тебе неинтересно, то лучше делать это для бизнеса — он оплатит работу гораздо лучше.
На тот момент, когда я об этом задумалась, мне было 35 лет. Начала я с того, что пошла к карьерному консультанту — выбрала специалистку, которая тогда была на слуху. Помню, что фактически я задала ей один единственный вопрос: а люди вообще так делают? Берут и меняют профессию, в которой они уже состоялись? И она мне сказала: «Конечно!» — «И что мне теперь делать?» — спросила я. «Осмотритесь», — ответила консультантка.
После этого я села изучать всё, что можно, в основном — на английском языке. Нашла отзывы тех, кто ушел из преподавания в анализ данных и Data Science. Обнаружила, что в Штатах есть бесплатные курсы для пиэйчдишников — тех, у кого есть ученая степень PhD, то есть кандидатов наук и докторов. Учеба была рассчитана, кажется, на восемь недель, и я подумала — раз человека можно переподготовить за такой срок, то, наверное, это не очень сложно, и надо пробовать.
Как проходила учеба
С работы я увольняться не стала — всегда была практичным человеком. Сначала села разбираться с Python — этот язык программирования нужен, чтобы анализировать большой объем данных. Занималась и сама, и на курсах. Параллельно изучала статистику — добирала знания, которых мне не хватало. Брала уроки математики.
Всё это требовало много времени и сил, но я выбрала тактику «не мытьем, так катаньем» — например, даже если не делала задание по математике, то всё равно приходила на следующее занятие и говорила: «Домашка не готова, но давайте пойдем дальше».
Когда я освоила нужные инструменты, то перешла к изучению анализа данных. К тому времени я уже поняла, что у нас есть две модели образования. Первую я называю «совковой» — вы слушаете лекции, потом вам дают домашние задания. Но я предпочла другую, где был максимум практики. Я рассуждала так: у меня есть инструменты, но чтобы научиться ими пользоваться, это надо постоянно делать.
Авторизуйтесь, чтобы продолжить чтение. Это быстро и бесплатно.
Источник: kiozk.ru
Как стать аналитиком за семь дней?
Эта школа послужит для меня мощным фундаментом для строительства карьеры аналитика.
Прошло уже три дня как я вернулся из Кыргызстана после участия в летней школе для молодых аналитиков, организованного Институтом по освещению войны и мира (IWPR ЦА) и Академией ОБСЕ в Бишкеке. Но, я до сих пор нахожусь под огромным впечатлением от полученного опыта, знаний и навыков, а самое главное от новых знакомств и приобретенных друзей. Данная школа смогла объединить самых квалифицированных тренеров и менторов с молодыми исследователями из Центральной Азии для укрепления их потенциала по подготовке качественных и доступных для широких масс аналитических материалов.
В настоящее время я провожу свое докторское исследование по изучению потенциала инклюзивного развития на уровне общины с лицами с инвалидностью в Узбекистане.
Осмелюсь сказать, что до участия в данной школе я редко задумывался о написании аналитических статей для широких масс, потому что думал, что я пока не готов для такого рода деятельности и мне всегда казалось, что люди, которые пишут публичную аналитику, занимаются лишь своим самопиаром.
Однако, эта школа вселила в меня уверенность в то, что объективная и качественная аналитика может изменить наше общество в положительную сторону, и что аналитика служит некого рода мостом между теорией и практикой.
В рамках данной школы я получил новые навыки количественных и качественных методов анализа, креативной и интерактивной визуализации данных для подкрепления своих гипотез и целого набора инструментов и «свода правил» молодого аналитика.
Самое главное – я приобрел новых друзей по общим интересам из других стран Центральной Азии и в том числе из Узбекистана! В будущем мы уже планируем подготовку совместных аналитических работ по социальной политике и защите уязвимых слоев населения в регионе.
Конечно, невозможно стать аналитиком за семь дней, и это приходит с опытом, со временем. Эта школа послужит для меня мощным фундаментом для строительства карьеры аналитика. Я хотел бы выразить огромную благодарность организаторам данной инициативы и пожелать удачи всем своим друзьям!
Источник: cabar.asia