Кто такой аналитик и сколько он зарабатывает

Неверные решения при разработке нового продукта или функции сервиса могут стоить компании репутации и денег. Чтобы этого не произошло, компании обращаются к аналитику данных. Он собирает, обрабатывает, изучает и интерпретирует данные: проводит А/B-тесты, строит модели и проверяет, как пользователи и клиенты реагируют на ноWowведения. Это стоит дешевле и снижает риски бизнеса.

Аналитик данных работает с разными инструментами анализа, не ограничиваясь готовыми решениями и системами, знает языки программирования и формулирует гипотезы.

Такие специалисты особенно востребованы в data-driven компаниях — то есть тех, которые ориентируются в решениях на big data и аналитику данных.

Например, специалисты по данным Netflix вычислили популярность сериала «Карточный домик» с помощью аналитики: зрителям оригинального британского «Карточного домика» также нравились фильмы Финчера и (или) картины, где играл Спейси. Netflix объединили Дэвида Финчера (один из режиссеров House of Cards), политические интриги и Спейси в одном проекте. Видеосервис заключил контракт со Спейси и Финчером без съемок пилотной версии. Рейтинг сериала на IMDb и «Кинопоиске» составляет 8,7 и 8,3 соответственно.

Обязанности аналитика данных

Рабочие задачи Data Analyst находятся на стыке математики, программирования и продакт-менеджмента. В результате его работы компания может получать больше прибыли и делать пользователей счастливее. Обязанности аналитика данных могут различаться в зависимости от места работы и уровня квалификации.

RB.RU готовит большое обновление — и мы хотим учесть пожелания и интересы вас, наших читателей. Если вы готовы поделиться своим мнением об RB.RU, переходите по ссылке, чтобы заполнить короткую анкету.

Как правило, такой специалист проводит статистические тесты и решает бизнес-проблемы, на которые пока ответа нет. Затем составляет прогнозы, стратегии, планы и рекомендации.

Чем обычно занимается аналитик данных:

1. Общается с представителями бизнеса и выявляет проблемные места компании.
2. Собирает информацию.
3. Составляет гипотезы для улучшения определенных показателей.
4. Готовит данные к проведению анализа: сортирует, фильтрует и делает выборку.
5. Находит закономерности.
6. Визуализирует данные: переводит статистику и Big Data в понятные выводы и наглядные графики.
7. Предлагает решения, которые используются для развития проекта или бизнеса.

На основе данных, предоставленных Data Analyst, компания может принимать любые бизнес-решения.

Личные качества

Хороший аналитик данных — это не только метрики и отчеты. Вне зависимости от профиля, классный специалист должен обладать гибкими навыками, которые нужны для продуктивной работы:

• Системное мышление и логика. Важно уметь анализировать, синтезировать, сравнивать и делать выводы из порой неочевидных закономерностей. Аналитик должен понимать, из каких предпосылок он исходит в своих суждениях, и проверять их корректность.
• Внимание к деталям, методичность и рациональный скептицизм. Все результаты анализа должны быть проверены, перепроверены и обоснованы. Лучше уточнить непонятные детали и усомниться даже в самом авторитетном мнении, чем запустить ненужный продукт.
• Вежливость, навыки общения и повестWowания. Аналитики общаются со специалистами из разных направлений: бизнес, ИТ, бухгалтерия и безопасность. Важно сохранять конструктивный и вежливый подход, не поддаваться на провокации и лоббировать интересы своего отдела.
• Терпение. Пригодится при очередном письме «концепция изменилась, давайте посчитаем заново».
• Прагматизм и деловой подход. Важно концентрироваться на тех вопросах, которые позволят улучшить показатели работы компании: увеличить доходы, сократить затраты, оптимизировать процессы.
• Стремление учиться. Хороший аналитик любит узнавать новое и расширять свой кругозор.

Как стать аналитиком данных и где этому учат

67% специалистов по аналитике пришли в Data Science из других сфер. В основном это разработчики и маркетологи, но есть и неожиданные профессиональные бэкграунды: геммологи, звукорежиссеры и даже ядерные физики.

Чаще всего изучать аналитику начинают с профессиональной литературы, тематических статей, авторитетных блогов и профильных каналов в мессенджерах. В открытом доступе много теоретической информации, где можно собрать базовый пул теории и практики. И все же для первых самостоятельных шагов нужна система. Проще и быстрее погрузиться в практическую аналитику на образовательных курсах.

Роман Крапивин
руководитель проектов, компания ООО «ИНТЭК»:

«В 2020 я задумался о смене профессии, поскольку пандемия коронавируса серьезно ударила по строительному бизнесу, где я работал руководителем проектов последние три года. Долго выбирал онлайн-курсы, хотел прокачать свои скилы в проектном управлении и пошел на курс Project Manager.

После первого блока обучения стало понятно, что хорошему руководителю проектов просто необходимо разбираться в аналитике, хотя бы на базовом уровне.

Поэтому я начал изучать Power BI, на котором научился визуализировать данные и получил первые знания для дальнейшей работы с аналитическими данными. Но тогда я понял, что для меня мало базовых основ аналитики. Поэтому для себя я открыл профессию Аналитик BI.

И в настоящее время изучаю программу визуализации данных Tableau, программу для работы с базами данных SQL, прошел курс по аналитике больших данных (Big Data). К сожалению, на настоящем месте работы я не могу в полной мере применять аналитические знания и программы, которые я освоил. Поэтому задумался о смене профессии: хотел бы попробовать себя в финансовом секторе или крупном ритейле, чтобы погрузиться в мир аналитики».

Иван Натаров
консультант отдела развития предпринимательства Министерства экономического развития Приморского края:

«Будучи студентом магистратуры, проводил исследование инновационной экосистемы Приморского края, тогда познакомился с нейросетями и Data Science. Суть исследования заключалась в разработке алгоритма, основанного на нейросетях и теории нечеткого множества и нечеткой логики, который позволял бы давать объективную оценку инновационного развития региона. У нас это получилось, даже научную статью написали.

Параллельно я изучал Data Science и посетил форум «Открытые инновации» в 2019 году. Послушав экспертов, я понял, что влюбился в эту сферу.

Я люблю узнавать истории из данных, поэтому и выбрал направление аналитики данных.

Я все еще учусь, но почти за год прокачался в этом направлении довольно неплохо. Из инструментов, что я изучил, любимыми стали Python и Power BI, они смогли автоматизировать многие процессы в работе, активно чекаю их. Python больше использую для написания парсеров XML и HTML, Power BI — для предобработки данных и визуализации».

Что должен знать и уметь аналитик данных

Такой специалист формулирует гипотезы, проводит статистические тесты на существующих данных для решения текущих вопросов, на которые нет ответа.

Минимальный набор скиллов начинающего аналитика:

1. Работать в Google-таблицах, группировать, фильтровать данные — на ходу, без перекладывания из таблички в табличку.
2. Уметь писать SQL-запросы.
3. Изучить минимум один язык программирования: Python или R.
4. Делать выводы и представлять результаты в виде интерактивных дашбордов (Tableau, Power BI).
5. Разбираться в бизнес-процессах и понимать ключевые метрики анализа эффективности.

Инструменты, которые используют аналитики

Основные навыки аналитика данных:

• Сбор и анализ требований заказчиков к отчетности.
• Получение данных с помощью языка запросов SQL.
• Применение в работе ключевых математических методов и основ статистики.
• Очистка и трансформация данных с помощью Python.
• Прогнозирование событий на основе данных.
• Анализ результатов кампаний, исследований и тестирования продуктовых гипотез.
• Способность создавать аналитические решения и представлять их бизнесу

А еще хорошие аналитики данных умеют работать с Big Data, проверять гипотезы с помощью подходов А/Б-тестирования и быть настоящими исследователями.

Большинство работодателей просят посчитать определенные метрики, например, какие товары чаще всего возвращают покупатели. Иногда нужно рассчитать инвестиционный потенциал и скорректировать бизнес-модель.

Востребованность профессии и перспективы работы

Сейчас аналитика данных используется в более чем 50% компаний по всему миру. Аналитики востребованы в ИТ-компаниях, ритейле, кинопроизводстве, науке, машиностроении и медицине. В октябре 2020 года по запросу «Аналитик данных» на hh.ru было открыто 8 699 вакансий с зарплатой от 65 тысяч рублей до 300 тысяч рублей.

По результатам исследования 2019 года, спрос на специалистов сферы Data Science за два года вырос на 226%. Популярность профессии аналитика данных со временем только растет, поскольку для развития бизнеса необходимо собирать и изучать данные клиентов и конкурентов.

В профессии аналитика данных пока нет границ и сложно достичь потолка. При этом можно развиваться вертикально, от начинающего специалиста до главы аналитического отдела, или горизонтально, меняя сферы деятельности: продуктовая аналитика, банковская аналитика, маркетинговая аналитика.

Сколько зарабатывают аналитики данных в России

Зарплата будет зависеть от опыта и географии. Так, аналитик-стажер в Воронеже получает 25 тысяч рублей, а Data Analyst в московском офисе международной компании зарабатывает 200 тысяч рублей.

В Москве аналитик данных с опытом работы от двух лет в среднем зарабатывает 134 тысячи рублей. В Санкт-Петербурге такой же специалист может рассчитывать на 101 тысячу рублей в месяц. Стажеры и Junior-специалисты зарабатывают от 60 тысяч рублей.

Сколько зарабатывают аналитики данных в США

Больше половины аналитиков готовы рассмотреть релокацию и работать за рубежом. Средняя годовая зарплата для аналитиков данных в США составляет $62 тысячи.

Больше всего на американском рынке труда востребованы Data Scientists. Это одна из самых высокооплачиваемых специальностей со средней годовой зарплатой в $130 тысяч. По прогнозам McKinsey, в ближайшие годы разрыв между предложением и спросом у специалистов в этой области составит 50%.

Рынок труда и будущее аналитики данных

Только за последние два года через направление Data Science Нетологии прошло более 3000 студентов, большинство из них работают на профильных позициях в российских и зарубежных компаниях.

Со временем эксперты ожидают повышение спроса на аналитиков Big Data и представителей смежных специальностей. Чтобы оставаться востребованными, необходимо учиться и работать.

Осознанный подход организаций к анализу данных и понимание важности Data Science увеличивает потребность бизнеса в интерпретируемых аналитических методах.

По данным International Data Corp. (IDC), мировой доход от решений для больших данных и бизнес-аналитики (BDA) достигнет 260 миллиардов долларов в 2022 году при среднегодовом темпе роста (CAGR) 11,9 процента. В 2025 программные роботы будут выполнять большинство задач, таких как очистка и сбор данных, т.е. многие процессы станут более автоматизированными. К 2030 году Data Science уже не будет заниматься поиском и очисткой данных. Эту задачу возьмут на себя программные роботы.

В настоящее время технологии уже развиваются и достигают своих высот. Подумайте о будущем, когда искусственный интеллект будет в зените, машинное обучение — на пике, облако захватит рынок, а интернет вещей начнет проникать в большинство отраслей. Специалисту по данным потребуются лучшие навыки, будь то технические или социальные, чтобы быть востребованным к 2030 году.

Игорь Полянский, Head of Global product analytics в Gett:

«Мир продолжает ускоряться, а вместе с ним — и требования бизнеса к скорости принятия решений. Подход «задай вопрос, направь его аналитику, а он проанализирует» больше не удовлетворяет требования к оперативности получения инсайтов. Поэтому стандартные подходы к анализу все больше упаковываются в коробочные решения.

В 2020 году анализ, на который раньше уходили часы аналитика, менеджер может сделать в несколько кликов. Аналитики же делают более сложные исследования, и требования к их компетенциям повышаются. Системы аналитики все больше переходят на формат real-time анализа. У многих компаний это давно must have».

Фото на обложке: Shutterstock / LightField Studios

Источник: rb.ru

Аналитик данных: чем он занимается и сколько зарабатывает

По статистике международной стаффинговой группы Ancor, в 2022 году 45% российских компаний ищут аналитиков данных. Эти специалисты разбираются в массивах данных и помогают бизнесу Wowремя замечать тренды, контролировать ситуацию на рынке и прогнозировать успешность проектов и кампаний.

Разберёмся, чем конкретно занимаются дата-аналитики, сколько зарабатывают и какие навыки им нужны для старта в профессии. Статья будет полезна новичкам и тем, кто хочет перейти в сферу из смежной отрасли.

Благодарим Вячеслава Потапова, руководителя отдела аналитики в компании «Метр квадратный» и эксперта Нетологии, за помощь в подготовке материала.

Светлана Устилко

В материале

Кто такой аналитик данных и зачем он компаниям

Дата-аналитик — специалист, который собирает, обрабатывает, анализирует и интерпретирует большие данные. Он помогает искать скрытые причинно-следственные связи между массивами информации, объяснять их цифрами и находить решения для оптимизации бизнес-процессов.

Аналитики данных востребованы в разных отраслях экономики: технологической, энергетической, финансовой, логистической, промышленной, научной и многих других. С их помощью компании ищут точки роста, повышают эффективность процессов и проверяют различные гипотезы.

В промышленной сфере аналитики данных помогают спрогнозировать сценарии отказов оборудования, в финансовой — оценить платёжеспособность клиентов при выдаче займа. Энергетические компании используют дата-анализ для предсказания потребления электроэнергии — эта информация помогает им своевременно оптимизировать производство и сократить издержки.

Какие задачи решает дата-аналитик

Задачи аналитика данных находятся на стыке математики, статистики, программирования и продакт-менеджмента. В результате его работы компания получает наглядные выводы, которые помогают ей прогнозировать будущее, принимать объективные бизнес-решения и получать выгоду.

Чем обычно занимается дата-аналитик:

• Автоматизирует процессы сбора и обработки данных для составления аналитических и статистических отчётов.
• Ищет закономерности в результатах проведённых исследований. Понимание взаимосвязей нужно для определения решений, основанных на цифрах и фактах.
• Внедряет бизнес-метрики, которые помогают оценивать различные виды деятельности компаний. Так, CAC показывает сумму, которая была потрачена на привлечение клиента, а ROI позволяет определить процент окупаемости инвестиций. Метрики могут быть разные и зависят от предмета исследования.
• Применяет диагностическую аналитику, чтобы установить причинно-следственные связи между произошедшими ранее явлениями.
• Использует предсказательную аналитику для выдвижения новых гипотез.
• Проводит A/B тестирование. Это помогает исследовать реакцию рынка и потребителей на изменения в продуктах и услугах компании.
• Применяет методы юнит-экономики для поиска наиболее выгодных решений по логистике и дистрибуции товаров.

Часто дата-аналитиков путают с дата-сайентистами, хотя это две разные профессии. Первый занимается выгрузкой, обработкой информации, формулированием выводов, машинным обучением. Второй имеет более широкие компетенции в Data Science и специализируется на решении технических задач: создаёт нейросети, внедряет технологии, протоколы и алгоритмы.

Вячеслав Потапов

Руководитель отдела аналитики в компании «Метр квадратный»

Поделюсь личным опытом и расскажу, чем могут заниматься аналитики данных в банковской сфере.

Однажды мы с коллегами решили усовершенстWowать алгоритм проверки действий клиентов. Дело в том, что банки должны противодейстWowать мошенническим операциям, незаконному выводу средств и финансированию запрещённых организаций. Они обязаны следить за потоком транзакций, своевременно останавливать подозрительные действия и сообщать о них в надзорный орган. Однако на практике выполнять эти задачи непросто: клиенты совершают огромное количество финансовых операций, да и мошенники постоянно совершенствуют методы обмана.

Наш банк дейстWowал по правилам, установленным службой безопасности. По этому регламенту ежедневно под блокировку попадали тысячи транзакций и сотни счетов. Но возникала проблема: из-за попытки снизить шансы на проведение мошеннических операций страдали невиновные клиенты. Их счета и переводы также блокировались.

С помощью статистических методов мы несколько месяцев изучали поведение мошенников, анализируя их транзакции и данные о лицевом счёте, строили графы, изучали зависимости. В результате удалось создать техническое решение, которое в автоматизированном режиме мониторит сотни транзакций в секунду и своевременно сигнализирует сотрудникам отдела финансового контроля о подозрительных действиях. Наша система работает на стабильно высоком уровне, сильно не затрагивая добросовестных клиентов.

Таким образом мы смогли решить сразу две задачи:

Выполнение требований Росфинмониторинга по блокировке подозрительных клиентов.

Соблюдение интересов бизнеса — добросовестные клиенты больше не страдали из-за системы контроля.

Какие навыки нужны в работе аналитика данных

Чтобы эффективно справляться с описанными задачами, специалисту по анализу данных понадобятся следующие хард- и софт-скиллы ↓

• Написание запросов на языке SQL. Это помогает автоматизировать рутинные задачи, анализировать данные, проверять предположения, обрабатывать большие объёмы информации для поиска закономерностей.
• Формулирование гипотез. Необходимо для подготовки предложений и прогнозов, которые смогут решить проблему или задачу заказчика.
• Визуализация данных в Qlik Sense, Tableau или Power BI. Графическое представление информации в дашбордах позволяет наглядно презентовать бизнесу выводы и наблюдения.
• A/B-тестирование. Этот инструмент помогает убедиться в правильности предположений.
• Создание отчётов на языке пользователей. Важно подбирать понятные для заказчика термины для представления результатов работы.
• Использование систем типа Big Data. С их помощью значимая информация выгружается из различных источников.
• Критический анализ собственных идей и информации. Необходим для получения достоверных выводов, основанных на цифрах, а не привычных представлениях.
• Навыки коммуникации, ведения переговоров. Важно находить общий язык с заказчиками и правильно понимать их желания и проблемы.
• Умение работать в Google Sheets или Excel. Этот навык необходим для создания отчётов, дашбордов, предоставления информации для пользователей.

На примере реальной вакансии c hh.ru можно убедиться, что от соискателей ждут плюс-минус этих знаний и умений:

Где работают дата-аналитики и сколько зарабатывают

Аналитики работают в крупных компаниях, которым необходимы сотрудники для обработки массиWow данных в хранилищах и внешних источниках. Это банки, организации по защите интеллектуальной собственности, мультиплатформенные и мобильные операторы, информационные центры, промышленные холдинги, сети магазинов, маркетинговые агентства, IT-компании.

В среднем специалисты по анализу данных получают 129 тысяч рублей. Размер зарплаты зависит от стажа, уровня квалификации соискателя и платёжеспособности работодателя.

На старте карьеры дата-аналитик может зарабатывать от 35 тысяч рублей:

Мидл-аналитикам готовы платить до 140 тысяч рублей:

Сеньоры получают до 300 тысяч рублей:

Как стать аналитиком данных

Обычно в дата-аналитики идут выпускники физико-математических специальностей, а также те, кто уже работает в области математики, статистики, экономики и программирования. Однако попробовать свои силы в этой области может любой.

Если есть базовые знания по статистике и программированию, освоить специальность будет проще. Развить навыки самостоятельно помогут книги и онлайн-ресурсы, за более системным обучением стоит идти на программы переквалификации. С нуля получить профессию аналитика данных можно на профильных курсах.

Программу профессиональной переподготовки проводит НИУ ВШЭ. На факультете компьютерных наук вуза студентов обучают прикладной статистике, продуктовым и бизнес-подходам в анализе, SQL и Tableau. Курсы нужно посещать очно.

Дополнительное профессиональное образование можно получить в МФТИ. В программу включены практикумы по анализу данных, уроки по визуализации информации в Power BI, Tableau, кодированию на Python. Занятия проходят в формате вебинаров. Есть возможность задать вопросы преподавателям в чате.

Онлайн-курс «Аналитик данных» есть в Нетологии. Программа адаптирована под реальные задачи, с которыми сегодня встречаются специалисты на практике. Студенты получают универсальные знания и навыки, которые позволяют работать в любых отраслях экономики.

Профессия

Аналитик данных

Узнать больше

• Станете универсальным аналитиком, который сможет работать в любой сфере
• Изучите технологии и получите навыки, востребованные у работодателей
• Начнёте работать по специальности уже через 6 месяцев обучения

Что почитать про аналитику данных

Полезные знания для работы аналитиком данных можно найти на профильных ресурсах и в книгах от экспертов.

Блоги

• Leftjoin — сайт аналитика данных Николая Валиотти, основателя компании Valiotti Analytics. Автор делится опытом разработки дашбордов, применения BI-систем, словарей, полезных модулей Python.
• AnalyzeCore — англоязычный ресурс Сергея Брыля, директора по науке данных в IT-компании MacPaw. Он пишет о моделях атрибуции, поиске аномалий, маркетинговых метриках, когортном анализе, сегментации клиентов, машинном обучении.
• Reveal the Data — в блоге кандидата технических наук Романа Бунина можно почитать о развитии BI-систем и визуализации данных. На сайте есть примеры работ с комментариями эксперта, статьи про дашборды.
• GoPractice — одноимённый ресурс компании-разработчика программного обеспечения GoPractice. Здесь можно почитать статьи о создании и развитии продуктов, управлении ими, об инструментах анализа данных, юнит-экономике, метриках, A/B-тестировании и экспериментах.

Книги

Работа с данными в любой сфере

Кирилл Еременко

Практическое руководство по использованию аналитики для обработки массиWow. Директор компании ZIFF Бен Тейлор назвал издание самым подробным источником для желающих разобраться, кто такой аналитик данных и что он делает.

Источник: netology.ru

Профессия «Аналитик» — подробный обзор

Иногда мы сами не замечаем, как обрабатываем большие объёмы информации, чтобы сделать выводы и принять верное решение. Исследователи из Frost width: 507.287px;»>Специализация Зарплата Аналитик данных (Data Analyst) от 100 000 ₽ Аналитик больших данных (Big Data Analyst) от 110 000 ₽ Веб-аналитик от 75 000 ₽ Дата-сайентист от 105 000 ₽

Кто такой Аналитик 1С, сколько он зарабатывает и какие функции выполняет?

Все, что нужно знать о профессии бизнес-аналитика

Если оценивать зарплаты аналитиков по уровню специалиста, то выходит такая картина:

Начинающий	Опытный	Профессионал
65—75 000 ₽	80—110 000 ₽	110—200 000 ₽

Плюсы и минусы профессии «Аналитик»

Когда мы представляем себе аналитика, нам кажется, что это человек, который со всех сторон обложен папками с таблицами и расчётами, которые часами изучает, сопоставляет с данными в компьютере, вводит какие-то формулы и вносит цифры в программу. Со стороны работа аналитика может выглядеть скучной и однообразной, но у неё есть ряд преимуществ, которые незаметны человеку «не в теме». Вместе с тем, недостатки у профессии тоже имеются.

Рассмотрим подробнее плюсы и минусы работы аналитика:

• высокий и стабильный спрос
• достойная оплата труда
• подходим людям с аналитическим складом ума
• всегда поступают свежие данные для исследования
• хорошие условия труда, так как вакансии чаще открыты в крупных и международных компаниях
• возможность выйти на международный рынок труда
• перспектива вести частный бизнес и консультировать клиентов как приглашённый специалист

• монотонная работа
• большая часть дня проходит за компьютером
• возможны проблемы со зрением и со спиной
• могут возникнуть споры с клиентом из-за несогласия с результатами аналитики

Навыки, необходимые для аналитика

Аналитик должен обладать такими навыками:

• понимать методы и приёмы анализа и знать основы статистики;
• хорошо знать математику, чтобы производить точные расчёты;
• владеть основами объектно-ориентированного программирования и иметь представление о базовых принципах разработки и проектирования программного обеспечения;
• понимать теорию алгоритмов и безопасности информации и основы системного анализа;
• уметь работать в специальных программах и приложениях,

Программы, которые могут пригодиться в работе аналитика:

Помимо этого, аналитик данных должен владеть общими знаниями из экономики, менеджмента и бухгалтерского учёта.

Если говорить о системной аналитике, то такой специалист должен разбираться в системном анализе и разработке тестов для ПО. Он должен уметь документировать, формализовать и моделировать процессы по нотациям ERM, DFD и eEPC и на языке моделирования UML. Плюсом для таких специалистов станет владением одним или несколькими языками программирования — C++, R или Python.

Личностные качества аналитика

Аналитика данных подходит не всем людям, ведь если специальным навыкам может обучиться практически каждый, то с личными качествами всё сложнее. Чтобы работа приносила радость, она должна нравиться, а для этого надо, чтобы человек правильно выбрал дело жизни.

Часто рабочий день аналитика проходит за долгим и тщательным изучением огромного массива данных, поэтому специалист обязан быть педантичным, внимательным и въедливым, чтобы не допустить неточностей в расчётах и прийти к верным выводам.

Другие личные качества аналитика:

• аналитический ум,
• хорошая память,
• любознательность,
• наблюдательность,
• усидчивость,
• настойчивость,
• аккуратность,
• терпение,
• ответственность.

Как стать аналитиком

Аналитиком можно стать, отучившись в вузе на соответствующем факультете — РАНХиГС, РЭУ имени Плеханова НИУ ВШЭ, МГИМО и другие вузы выпускают специалистов этого направления. Но вариант с высшим образованием подходит тем, кто выбрал профессию ещё в школе и сразу по окончании поступил на нужный факультет.

Если же вы решили стать аналитиком во взрослом возрасте, имея за плечами диплом другой или смежной специальности, тратить 3-5 лет на второе высшее не всегда целесообразно. Во-первых, это отнимает много времени и не всегда позволяет совмещать учёбу с работой. Во-вторых, второе высшее может дорого обойтись.

Есть еще один способ, где учат на аналитика — на онлайн-курсах. Это сэкономит много времени и денег и позволит учиться у опытных экспертов, на практике и совмещая с работой или учёбой по другому направлению.

Мы подобрали учебные программы для аналитиков разных направлений — изучайте специализации и выбирайте подходящие курсы.

Аналитик данных

Аналитик данных, или Data Analyst, хорошо разбирается в статистике, математике, информатике, экономике и бизнесе. Он проводит детальный анализ данных и интерпретирует их в понятном виде. Такой аналитик проверяет разные диджитал-данные и составляет выводы в виде таблиц, схем и диаграмм.

Аналитик данных может работать в государственных структурах, научно-исследовательских институтах, банках, медучреждениях, страховых компаниях и др. Он может выбрать отдельное направление бизнеса и стать финансовым, инвестиционным или кредитным аналитиком. На ноябрь 2021 года на hh.ru открыто около 20 000 вакансий аналитика данных.

Лучший курс для аналитиков данных по мнению редакции → Профессия «Аналитик данных с нуля до middle» от Нетологии

Аналитик больших данных

Аналитик больших данных, или Big Data Analyst, обрабатывает большие объёмы данных и анализирует огромные массивы со сложной и неопределённой и структурой. Он выявляет закономерности между предметами проводимых исследований и способствует открытию и разработке новых технологий, методик и др.

Когда работаешь с большими объёмами информации, важно уметь находить закономерности в обрабатываемых данных и создавать новые подходы к решению задач, опираясь на базу логических цепочек. С этой задачей отлично справляются аналитики больших данных. На ноябрь 2021 года на hh.ru можно найти 7000 вакансий этой профессии.

Лучший курс для аналитиков больших данных по мнению редакции → «Факультет Аналитики Big Data» от GeekBrains

Другие образовательные программы по направлению → Подборка лучших курсов для аналитиков Big Data

Веб-аналитики

Веб-аналитик собирает и анализирует данные о сайтах и приложениях: кто их посетил, сколько человек зашло, в каких разделах они побывали, сколько времени посетители пребывают на сайте, с какими проблемами сталкиваются и др. Выводы, предоставленные веб-аналитиками, помогают находить и устранять препятствия и неудобства, которые делают посещение сайта или другого ресурса некомфортным, кратковременным и безрезультатным.

Веб-аналитики способствуют повышению эффективности веб-ресурсов и мобильных приложений, из-за чего увеличивается количество посетителей, продлевается время их присутствия и повышается конверсия. 2000 вакансий по России открыто на должность веб-аналитика.

Лучший курс для веб-аналитиков по мнению редакции → Веб-аналитик с нуля до Junior от Skillbox

Дата-сайентист

Дата-сайентист, или Data Scientist, собирает огромные массивы неструктурированных данных, находит в них связи и закономерности и переводят информацию в понятный для восприятия вид. Эти специалисты владеют разными способами анализа и методами математического моделирования, чтобы грамотно обрабатывать и преобразовывать данные в читабельные отчёты.

Дата-сайентист владеет несколькими языками программирования — Python, R, SQ и др., работает с ПО для статистического анализа SAS, обрабатывает данные методом текстового анализа и машинного обучения и многое другое. Он умеет моделировать базы данных, работать с искусственным интеллектом, визуализировать информацию и составлять отчёты для руководства в презентациях и схемах. На на hh.ru доступно 1500 вакансий по запросу Data Scientist.

Лучший курс для дата-сайентистов по мнению редакции → Профессия «Data‌ ‌Scientist‌» от Skillbox

Другие образовательные программы по направлению → Онлайн-курсы обучения Data Science с нуля

Если вы отличаетесь аналитическим складом ума и усидчивостью, легко осваиваете компьютерные программы, вам нравится приводить в порядок неструктурированные данные и вы с трепетом ждёте результатов обработки таких массиWow, то из вас получится хороший аналитик данных. Определяйтесь с направлением аналитики, выбирайте понравившийся курс и изучайте новую востребованную профессию.

Поделитесь материалом в соцсетях — обсудите его с друзьями и коллегами!

Не знаете с чего начать?

Получите персональный список курсов, пройдя бесплатный тест по карьере

Источник: checkroi.ru