Сколько зарабатывает аналитик баз данных

При подсчете были использованы вакансии за последние 12 месяцев и их данные, указанные работодателями.

Больше вакансий по запросу вы можете найти воспользовавшись новым гибким поиском.

30 000.00 руб.
60 000.00 руб.
90 000.00 руб.

Всегда в курсе

Каждый день мы собираем, анализируем и уведомляем соискателей о новых предложениях работы во всех городах России. Вы всегда можете подписаться на рассылки свежих вакансий и работодателей, а также сохранить данную страницу в своем браузере, чтобы иметь возможность всегда видеть свежие вакансии по любым интересующим вас запросам.

Данные на странице обновляются каждые 30 минут. До обновления остается 24 (минут)

Экономим ваше время:

JobFilter нашёл для вас вакансии на других сайтах

• Полная занятость
• Более 3 лет

Новосибирск около 24 часов
з/п не указана

• Полная занятость
• Более 1 года

Самара около 18 часов
100000 руб.

• Полная занятость
• Более 3 лет

Санкт-Петербург около 19 часов
з/п не указана

Все, что нужно знать о профессии аналитика данных

• Полная занятость
• Более 3 лет

Москва около 17 часов
з/п не указана

• Полная занятость
• Более 3 лет

Москва около 18 часов
з/п не указана

Вакансии Россия (от партнеров):

• Полная занятость
• Нет опыта

Санкт-Петербург около 7 часов
47000 руб.

• Полная занятость
• Более 1 года

Москва 1 день
150000 — 200000 руб.

• Полная занятость
• Удаленная работа
• Более 1 года

Ростов-на-Дону 1 день
25000 — 100000 руб.

• Полная занятость
• Более 1 года

Москва 1 день
180000 руб.

• Полная занятость
• Более 6 лет

Москва 1 день
200000 — 210000 руб.

• Полная занятость
• Более 1 года

Москва 1 день
100000 руб.

• Полная занятость
• Более 1 года

Санкт-Петербург 1 день
50000 — 90000 руб.

• Полная занятость
• Более 1 года

Воронеж 2 дня
55 — 150000 руб.

• Полная занятость
• Более 1 года

Новосибирск около 2 часов
50000 — 65000 руб.

• Полная занятость
• Более 1 года

Чебоксары около 7 часов
65000 руб.

Наши партнеры:

Партнеры сервиса JobFilter

• avito
• hh
• superjob
• superjob
• zarplata
• rabota
• rabota
• joblab
• trudvsem
• JCat

Показать все

Работодатели Россия:

В таблице ниже приведены компании, у которых за анализируемый период (30 дней) было опубликовано наибольшее количество вакансий, соотвествующих поисковому запросу «аналитик баз данных». Переходя по ссылкам, соискатели будут иметь максимальный шанс найти работу быстро, так как данные компании находятся в поиске большого количества сотрудников.

ЭКСПРЕСС
53000 — 90000 руб.
Городов: 2269 Вакансий: 10684
ЭКСПРЕСС
53000 — 90000 руб.

Городов: 2247 Вакансий: 9937

Центр профессиональной поддержки
38000 — 143153 руб.
Городов: 160 Вакансий: 4334
INSOFT
35000 — 45000 руб.
Городов: 495 Вакансий: 3723
INSOFT

35000 — 45000 руб.
Городов: 495 Вакансий: 3525
Яндекс
13000 — 92000 руб.
Городов: 156 Вакансий: 1846
StaffNet
52000 — 160000 руб.

Городов: 268 Вакансий: 1558
КАМА-РЕГИОН
140000 — 185000 руб.
Городов: 104 Вакансий: 1553
КАМА-РЕГИОН
140000 — 185000 руб.
Городов: 104 Вакансий: 1553
Яндекс

85000 — 93000 руб.
Городов: 58 Вакансий: 1227

Востребованы сейчас (Россия):

По анализу сайта JobFilter, наиболее востребованные профессии на данный момент вы можете увидеть в списке ниже.

Налоги:

Автоматический расчёт налогов на зарплату для вакансии «аналитик баз данных». Данные приведены для информационных целей.

ВидСтавкаСумма

Средняя начисленная зарплата профессии «аналитик баз данных»	60 000.00 руб.
Удержан НДФЛ	13%	7 800.00 руб.
Выплачено на руки	52 200.00 руб.
Отчисления на обязательное пенсионное страхование	22%	13 200.00 руб.
Отчисления на обязательное медицинское страхование	5,1%	3 060.00 руб.
Отчисления по временной нетрудоспособности	до 2,9%	1 740.00 руб.
Отчисления по травматизму	от 0,2%	120.00 руб.

Как видно, при официальном трудоустройстве на полный рабочий день (Россия) для вакансии «аналитик баз данных», при официальной зарплате 60 000.00 руб. сотрудник будет получать на руки 52 200.00 руб. . Из них будет удержан для оплаты НДФЛ 7 800.00 руб. , остальные 18 120.00 руб. налогов за сотрудника в бюджет будет платить работодатель. Итого, за 12 месяцев (год) сотрудником будет уплачено налогов с заработной платы (прямых и оплачиваемых работодателем) на сумму 311 040.00 руб. .

Источник: jobfilter.ru

Средняя зарплата на должности
Аналитик данных

Статистика зарплат на должности Аналитик данных в компаниях

Сортировать по

Средней зарплате

Средней зарплате

Количеству отзыWow

на основе 1 отзыва

230 000 РУБ/МЕСЯЦ

на основе 1 отзыва

200 000 РУБ/МЕСЯЦ

Ростелеком

на основе 1 отзыва

180 000 РУБ/МЕСЯЦ

на основе 1 отзыва

155 000 РУБ/МЕСЯЦ

на основе 1 отзыва

150 000 РУБ/МЕСЯЦ

на основе 1 отзыва

140 000 РУБ/МЕСЯЦ

на основе 4 отзыWow

137 500 РУБ/МЕСЯЦ

на основе 2 отзыWow

132 000 РУБ/МЕСЯЦ

на основе 1 отзыва

130 000 РУБ/МЕСЯЦ

ТрансКонтейнер

на основе 1 отзыва

126 000 РУБ/МЕСЯЦ

Совкомбанк

на основе 1 отзыва

80 000 РУБ/МЕСЯЦ

на основе 1 отзыва

80 000 РУБ/МЕСЯЦ

Московский метрополитен

на основе 1 отзыва

77 000 РУБ/МЕСЯЦ

Красцветмет

на основе 2 отзыWow

72 500 РУБ/МЕСЯЦ

Новолипецкий металлургический комбинат

на основе 1 отзыва

70 000 РУБ/МЕСЯЦ

Сколько зарабатывает Аналитик данных

• Максимальная зарплата составляет 230 000 рублей.
• Минимальная зарплата составляет 20 000 рублей.
• Средняя зарплата на позиции Аналитик данных составляет 80 000 рублей.

Статистический срез данных о зарплате является является приблизительным и основан на данных, предоставленных пользователями платформы Dream Job.

Реальный размер заработной платы может отличаться как в большую, так и в меньшую сторону в зависимости от ряда факторов.

Источник: dreamjob.ru

Кто такой аналитик данных, как им стать и где учиться на профессию

Количество генерируемых данных растет с каждым годом. Согласно прогнозам, объемы хранимой информации через четыре года достигнут миллиарда гигабайт. Для управления ею требуются аналитики данных, которые считаются самыми востребованными на рынке труда. При этом профессия очень ответственная. Исследования специалиста помогут на старте и конечном этапе внедрения продукта.

Кто такой аналитик данных

Аналитик данных, или Data Analyst – специалист, занимающийся сбором, обработкой, изучением и интерпретацией данных. Он помогает руководителю в принятии стратегических решений, менеджменте. Основная сфера деятельности – компании с Data-driven подходом. Концепция подобных организаций заключается в принятии решений на основании проведенных данных.

Для продукта с любой аудиторией проводится аналитика данных. Это могут быть банки, игры, консалтинговые услуги. То есть там, где присутствует необходимость сохранения данных о товаре и поведенческих факторах пользователя.

Специалист является важным участником бизнеса, гарантирующим уверенность в принятом решении. Ведь создание продукта требует финансовых расходов, а ошибки влияют не только на рентабельность, но и на репутацию фирмы. Для проверки реакции клиентов на новинку, проводится А/В тестирование и строятся различные модели.

Задачи аналитика данных – чем занимается

Профессия аналитик данных требует знания не только математики и программирования, но и понимания бизнес-процессов. Специалист знакомится с продуктом и решает, как на нем лучше заработать производителю.

Важен первостепенный вопрос, перед тем как приступить к работе: в чем заключается задача бизнеса? Конечно, программные инструменты важны для анализа данных, но не стоит забывать о конфликтных ситуациях и об эмоциональной составляющей. Недостаточно простого изучения программ, нужен критический подход.

В ходе работы специалист выполняет следующие задачи:

• сбор и предварительная обработка, выгрузка данных;
• осуществление расчета определенной метрики;
• проведение А/В тестирования, различных исследований;
• просчет более выгодного варианта, визуализация данных;
• выявление покупательского спроса в конкретный период времени.

Статистика необходима для подготовки вывода по тем или иным вопросам. Data analysis же подразумевает разностороннее исследование темы, сравнение решений, поиск аномалий или инсайтов, сопоставление событий по различным параметрам. Аналитики исследуют как внутренние, так и внешние процессы компании, отслеживая социально значимые тренды.

Какие навыки необходимы

Вне зависимости от направления деятельности, аналитик данных должен обладать:

• Системным мышлением и логикой. Подразумевается анализ, синтез, сравнение, подготовка выводов.
• Коммуникативными навыками. По долгу службы ему придется общаться с представителями бизнеса, бухгалтерии, информационных технологий и т.д.
• Терпением. Оно понадобится при многократном пересмотре концепции и расчетов.
• Прагматичностью. Концентрация внимания на основных показателях и данных.

В профессии нужно быть внимательным к деталям, обладать рациональным скептицизмом. Все результаты тщательно проверяются и обосновываются. Специалист должен проанализировать все аспекты перед запуском продукта. Data analysis требует аналитического склада ума, многозадачности и ответственности.

Какие знания нужны

Хороший аналитик данных стремится обучиться новому: программам, инструментам, методикам. Относительно знания английского языка, здесь все индивидуально. Во многих компаниях приветствуется владение иностранным языком, а в некоторых это обязательное условие. К тому же у аналитика данных появится возможность трудоустройства в международную организацию.

Что же еще нужно знать? Для моделирования и прогнозирования специалист должен знать Python или R. Требуется хотя бы базовый уровень. Python обладает простым и логичным синтаксисом, готовыми библиотеками, позволяющими быстро собрать программу. Обязательно написание sql запросов, умение работать с реляционными базами данных.

Важно знать основы математической статистики. Правильный вывод достигается отсечением выбросов, путем правильного высчитывания среднего значения либо медианы, проверки статических гипотез. Наличие высшего образования в математической области будет плюсом.

Аналитика данных невозможна без визуализации. Наиболее простой в использовании платформой является Power BI. Позволяет составлять диаграммы, графики, таблицы. Интеграция данных из всевозможных источников. Для получения динамичной визуализации потребуются навыки работы с Qlik Sense или Tableau.

Начинающий аналист должен уметь пользоваться одной из указанных платформ. Приветствуется знание гибких методологий разработки продукта. Например, Agile, Scrum, Kanban. Дата аналитика подразумевает работу с Excel, Google-таблицами, группировку и фильтрацию данных. Чаще всего Excel требуют продуктовые и консалтинговые компании, редко пересекающиеся с диджитал-сферой.

Какие специализации бывают у аналитика данных

Обладая базовыми знаниями IT-технологий, можно работать по другим специальностям.

В обязанности бизнес-аналитика входит разработка стратегии компании. Специалист учитывает внутренние и внешние данные, он занимается изучением рыночных процессов. Опираясь на поставленные руководством цели, участвует в принятии решения.

Экономист-аналитик хорошо разбирается в экономических показателях, данных. Ведет учет доходов и расходов, прогнозирует прибыль. Знаком с основами бухучета, управлением. Оценивая динамику, озвучивает вероятный исход событий на рынке.

IT-аналитик , занимающийся разработкой и тестированием новых продуктов, определяет эффективность технологии. Обладает техническими знаниями, SQL, знаком с архитектурой софта и проектированием систем. Чтобы стать системным аналитиком, необходимо понимать базовые принципы программного обеспечения и уметь моделировать.

Финансовый аналитик занимается фондовой биржей и ценными бумагами. В компаниях же он управляет финансовыми потоками, повышает их эффективность. Основная задача специалиста – инвестирование свободных средств в выгодные проекты. Профессия востребована в банковском и страховом секторе, государственных организациях.

Увеличением продаж конкретного товара занимаются продуктовые аналитики . Учитывая метрику и анализ данных, специалист развивает продукцию бренда. Требуется глубокое погружение в направление, тестирование и исследование для определения популярных функций. Определяет, что пользователям нравится, а что нет.

Также есть такая специальность как Business Intelligence аналитик , проектирующий систему для анализа, хранения сведений. Проводит тестирование гипотезы, автоматизирует отчетную документацию. Занимается моделированием возможных ситуаций. Составляет выводы, занимается распределением ресурсов. Оптимизацию затрат и рекламу настраивает маркетинговый аналитик.

Чем работа аналитика данных отличается от Data Scientist

Data Scientist и Data Analyst два разных понятия. Первый является программистом, знающим несколько ЯП и алгоритмы. От него требуется выполнение технической задачи. А вот постановка задачи осуществляется аналитиком. Последний обладает гибкими навыками.

Выполняет требования заказчика, визуализирует данные, проводит переговоры.

Несмотря на то, что дата-сайентисты и дата-аналитики работают с данными, профессии различаются. Аналитики структурируют и обрабатывают сведения о рынке, потребителях, качестве продукта. В его обязанности входит формулировка и проверка гипотез, поиск закономерностей, составление вывода. Сотрудник предложит конкретное решение.

Data Scientist занимается наукоемкой задачей вокруг данных, то есть исследованиями. У него уходит больше времени на реализацию проекта. Взаимодействуя с инженерами или менеджерами, создает прогноз моделей.

Решение подобных задач требует применения машинного обучения и искусственного интеллекта. Специалист пользуется конкретными методами, позволяющими учитывать разрозненные данные для составления логичных выводов и прогнозов.

Как стать аналитиком данных – где учат

Обучение на аналитика данных проводится удаленно, или же можно поступить в университет для получения профильного образования. Высшие учебные заведения с факультетами по аналитике:

• НИУ «Высшая школа экономики»;
• Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова;
• Московский технический университет связи и информатики;
• Санкт-Петербургский государственный университет;
• Новосибирский государственный университет;
• Сибирский федеральный университет;
• Томский государственный университет (ТГУ).

Поступают как на платной, так и на бесплатной основе. Преимущество университетов – диплом по специальности, недостаток – длительность обучения. Стать аналитиком данных 1с и других направлений можно окончив специализированные курсы.

Stepik

На платформе Stepik представлены курсы частных преподавателей. Это способ усовершенстWowать навыки программирования, подтянуть историю, математику, искусство ведения бизнеса и т.д. Под каждым курсом предоставлено описание, оценки учеников, их отзывы.

Обязательное условие для получения сертификата – посещение более 80% лекций. Можно записаться на: «Основы статистики, SQL», «Базовый курс по математике», «Введение в математический анализ». Также есть вариант обучится бесплатно, но в основном это вводные уроки.

Скиллбокс

Аналитиками данных становятся и после окончания занятий на Скиллбокс. Команда преподавателей состоит из сотрудников Rambler, Profi.ru и Сбера. Качественные курсы, структурированный план уроков, интересные практические задания. Для освоения профессии потребуется 9 месяцев.

Яндекс-практикум

Аналитика данных тесно связана с IT разработкой и интернет-маркетингом. Все это предоставляет Яндекс-практикум. Есть теоретическая и практическая часть занятий. Длительность модуля – 2 недели. Начисление баллов происходит за прохождение тестов.

Также есть курс длительностью полгода. Хорошая подача материала, обратная связь. Чтобы ознакомиться с основами Python, можно обучиться на Курсере. Длительность обучения от одного до девяти месяцев. Знакомят с азами ЯП, что очень полезно и интересно для новичков.

Где требуются аналитики данных

Чаще всего аналитика данных требуется в IT, финансовом секторе, гейм индустрии (gamedev), медицине, киберспорте, маркетинговой области. Наиболее раскрученные компании, принимающие стратегически важные решения, основываясь на анализе данных называются Data-Driven. Приведем несколько ситуаций, где не справиться без Data analysis.

Помощь с незавершенными покупками. Это постоянная «головная боль» интернет-магазинов. Покупатели, наполнив корзину товарами, покидают сайт. Заказ остается неоформленным.

Главная задача аналитика – выяснение причины потери интереса к покупке. Дело может быть в сложной регистрационной форме, отсутствии достаточной информации о продукте либо в другом. Возможные варианты озвучиваются и проверяются специалистом. Магазин заинтересован в удержании клиента, продаже товаров.

Плохие, или проблемные, долги. Выданные кредиты, которые вряд ли будут возвращены. Банки заинтересованы в привлечении платежеспособных клиентов. В данном случае Data analysis направлено на изучение характеристик, указывающих на финансовую стабильность заемщика. Проведенный анализ данных позволит определить, стоит ли одобрять кредит.

Аналитика данных – как способ проверки эффективности дизайнерских решений. Создателей приложения интересует реакция пользователей на цветовое решение. Для проверки тестируется два варианта. Одни пользователи видят синий цвет, другие – красный. Благодаря активности аудитории можно понять, какой вариант предпочтительней для людей.

Аналитика данных позволяет:

• выявить текущую и будущую покупательскую потребность;
• составить прогноз спроса на продукцию;
• оценить вероятность допущения ошибок;
• держать под контролем весь процесс;
• определять эффективность деятельности сотрудника.

Полученные данные повышают рентабельность компании, сокращая расходы.

Сколько зарабатывают аналитики данных

Уровень заработной платы зависит от наличия опыта и региона проживания. Профессия востребована во многих отраслях, особенно в IT и диджитал-компаниях.

В регионах зарплата начинается от 25–30 тысяч рублей, а в Москве средняя сумма равна 130 тысячам рублей. Минимальные выплаты обычно получают стажеры. Junior Data Analyst получает в районе 50000 – 60000 рублей.

Выплаты руководителям отделов, старшему аналитику начинаются от 170 тысяч рублей. Некоторые работодатели готовы платить специалистам больше 200 тысяч. Чтобы получать высокую зарплату, требуется опыт работы и высокая квалификация.

В Питере зарплата аналитика данных чуть ниже столичной, в среднем 100 тысяч рублей при аналогичных условиях. Совсем другие выплаты в областях. Там специалист получает максимум 90–100 тысяч рублей. Поэтому, многие устраиваются работать в московские компании удаленно.

Для привлечения сотрудников работодатели предлагают корпоративное обучение, страховку, пенсионную программу и т.д. Можно даже переехать в Европу или Америку, проработав в организации несколько лет.

В РБ (Беларусь) Data Analytics получают около 80 тысяч (3000 белорусских рублей). Специалисты в регионах – от 30 тысяч рублей (1500 белорусских). Максимальная зарплата в столице страны равна 280 тысяч рублей. Аналитикам в Штатах платят от 65 до 130 тысяч долларов в год.

Плюсы и минусы

К преимуществам и недостаткам профессии аналитик данных относятся:

Плюсы	Минусы
Высокая зарплата. Конечно вначале придется поработать за небольшую сумму. Но с совершенстWowанием навыков можно получать приличные деньги. Главное стать профессионалом своего дела	Монотонность, необходимость выполнения рутинной работы, например, сбор данных
Востребованность и перспективность. Специалисты требуются практически во всех отраслях: медицина, промышленность, онлайн-продажи, консалтинг, IT. Согласно статистике, ежегодный рост Big Data рынка составляет 12%. Популярность профессии будет только расти	Регулярное обучение, повышение квалификации
Карьерный рост. При желании освоить Data Analysis можно с нуля. Достигнув определенного уровня, большинство специалистов выбирают релокации в более развитые страны	Постоянное умственное напряжение, необходимость аналитического мышления
Возможность удаленной работы. Чтобы получать хорошую зарплату необязательно переезжать. Компании нанимают сотрудников вне зависимости от города их проживания	Специалист должен иметь профильное образование, или окончить специальные обучающие курсы аналитика данных
Получение дополнительных знаний. Работая с различной информацией, можно узнать много нового	Большая ответственность. На основании анализа данных выбирают путь развития компании
Гибкий график. Скорее всего большую часть времени придется быть на связи, но в основном график выстраивается самостоятельно

Если говорить обобщенно, аналитика – это искусство управлять данными. Необходимо работать со статистическими показателями, изучать рынок, углубиться в деятельность компании. Став аналитиком, специалист решает множество вопросов, связанных с продвижением товара или услуги. Именно на нем лежит ответственность за принятие важных решений.

Источник: guruzarabotka.ru

Кто такой аналитик, чем он занимается и сколько зарабатывает

Работаю удаленно с 2015 года, изучаю и пробую разные способы заработка в интернете, постоянно осваиваю новые программы и делюсь своим опытом работы с ними.

Доброго дня, читатели блога iklife.ru!

Сегодня поговорим о том, кто такой аналитик и чем он занимается, в чем преимущества и недостатки профессии, какие бывают аналитики, какими качествами и навыками нужно обладать, сколько платят начинающим и опытным специалистам.

Мой YouTube-канал про переезд на землю, путешествия, жизнь

Аналитика как профессия

Анализ – это разложение какого-то процесса на составные части, выявление связей между ними, формулирование выводов на основании полученных сведений. Похоже на диагностику у врача: взяли кровь, посмотрели сколько эритроцитов, лейкоцитов и лимфоцитов, определили, есть ли проблема. Затем врач дает на основании анализов свои рекомендации.

Теперь я постараюсь простыми словами и с примерами рассказать вам суть работы аналитика в бизнесе и IT, а не в медицинской лаборатории.

На предприятиях собирается много информации о продажах, налогах, зарплатах, ценах, производительности труда. Обычный человек видит в них просто кучу цифр, а аналитик увидит материал для оценки эффективности работы подразделения или предприятия в целом и прогнозирования будущих показателей, например, объема продаж, поступления денежных средств, спроса на рынке.

Автор книги Александр Редькин, с 2009 года путешествует по миру и с 2012 года живет на Бали.

Выводы, которые делают аналитики на основе собранных данных, помогают руководству предприятия дейстWowать более эффективно, улучшать показатели, снижать расходы, увеличивать прибыль.

Например, в магазин одежды привезли 100 моделей летних платьев в разных цветах. За месяц собрали информацию о продажах, проанализировали и приняли решение, какие еще модели и в какой цветовой гамме нужно докупить, а какие не пользуются спросом и пора их отправить на распродажу, чтобы не собирать остатки в конце сезона.

Более 100 крутых уроков, тестов и тренажеров для развития мозга

Также статистика для анализа собирается в социальных сетях, на сайтах, в приложениях и программах. Аналитик смотрит на эти цифры, обрабатывает их и помогает улучшить программный продукт или сайт, чтобы он стал удобнее для пользователей, работал стабильно и приносил больше дохода владельцу.

В этой профессии важно собрать все нужные данные, правильно увидеть взаимосвязи между показателями и картину целиком, чтобы потом на основе анализа сделать правильные выводы и принять решения. Если хотите глубже разобраться в теме, почитайте статью о том, что такое аналитика.

Основные навыки

Аналитик работает с большим массивом данных, что подразумевает владение инструментами табличных редакторов и баз данных. Самые популярные сейчас программы для аналитиков – это Excel, Power BI, 1С.

Что еще должен знать и уметь такой специалист:

1. Использовать методы статистического анализа.
2. Строить модели и прогнозы.
3. Формировать и тестировать гипотезы.
4. Проводить математические расчеты.
5. Формировать отчеты.
6. Оптимизировать процессы на основании анализа.
7. Разбираться в экономических показателях и бизнес-процессах.

Работа аналитика начинается с постановки задачи. В результате сбора и обработки числовой информации на выходе нужно получить конкретные рекомендации, что нужно изменить, чтобы поставленную задачу решить.

Также есть направления аналитики, где нужны знания программирования, чаще всего языка Python, понимание архитектуры баз данных, владение языком запросов SQL, работа с MySQL и SQL Server.

Если вы загорелись желанием стать аналитиком, изучите подробнее, какие знания вам понадобятся, а также начинайте присматривать вакансии, ведь там вы тоже найдете актуальные требования к специалистам.

Личные качества специалиста

Навыки можно приобрести на обучающих курсах для будущих аналитиков и в процессе работы, а вот личные качества наработать бывает гораздо сложнее.

В работе вам поможет:

• внимательность;
• аккуратность;
• усидчивость, терпение;
• ответственность;
• хорошая память;
• самостоятельность;
• умение не засыпать над рутинными процессами и даже немножко вдохновляться магией чисел;
• математический склад ума, стремление к точному цифровому выражению задач;
• инициативность;
• умение работать в быстром темпе;
• многозадачность.

Основной материал, с которым работают аналитики, – это, конечно же, числа, но в процессе работы часто нужно взаимодейстWowать с другими сотрудниками и клиентами предприятия. Поэтому зайти в личный кабинет в 9 утра, закрыться на замок и выйти в 6 вечера, скорее всего, не получится. Точно не будет лишним умение общаться, договариваться и получать нужные данные от коллег.

Где работают аналитики: специализация

То, что должен делать аналитик на конкретном предприятии, зависит от сферы деятельности, особенностей построения данного бизнеса, задач, которые ставит перед собой руководство.

Мы уже немного затронули эту тему, а сейчас подробнее разберем основные виды аналитиков.

Собирает информацию о внутренних процессах в компании и рыночных факторах, изучает их влияние на деятельность предприятия и помогает принимать эффективные решения, учитывая бизнес-цели руководства. Часто такие аналитики совместно с маркетологами и другими специалистами участвуют в детальной разработке стратегии и тактики компании на рынке.

Работает с экономическими показателями внутри предприятия, на рынке и в стране, а также умеет обращаться с законодательной базой, понимает принципы бухгалтерского и экономического учета.

Как и у бизнеса, у программ есть свои задачи. Точнее, они есть у пользователя, а программа должна их решать самым удобным и быстрым способом. Аналитик данных является связующим звеном между разработчиками и заказчиками или разработчиками и руководителями предприятия. Такой специалист умеет переводить данные с технического языка на интересные бизнесу показатели: продажи, прибыль, расходы. Также он помогает решать задачи компаний при помощи улучшений программного обеспечения.

Работает с фондовыми рынками и анализирует процессы, которые на них происходят, прогнозирует стоимость ценных бумаг и других инвестиционных инструментов и дает рекомендации по работе с ними.

Изучает спрос на отдельные категории продуктов и своими рекомендациями обеспечивает такой ассортимент продуктов, чтобы наилучшим образом удовлетворить потребности покупателя и реализовать стратегию бизнеса.

Сколько зарабатывают аналитики

Хорошие аналитики ценятся руководителями, ведь они напрямую влияют на деятельность компании. Зарплаты опытных специалистов разных сфер могут достигать 200–300 тыс. руб.

Начинающий аналитик может зарабатывать от 20 до 60 тыс. руб.

Исследование специалистов Яндекса показало, что в IT-сфере на 25 % чаще встречаются вакансии для специалистов без опыта. Владельцы таких компаний понимают, что лучше всего обучить сотрудника под потребности своего бизнеса и вырастить из джуниора настоящего профессионала, который будет решать актуальные задачи бизнеса.

Плюсы и минусы специальности

Каждая профессия имеет свои плюсы и минусы. Давайте начнем с преимуществ:

• высокая востребованность и хорошие зарплаты;
• возможность работать с интересными проектами;
• применение математических и аналитических способностей;
• можно найти удаленную работу по этой специальности, т. к. аналитик не привязан к офису и может работать из любой точки мира, имея нужные данные;
• работа с руководителями компаний, полезные знакомства.

Что можно отнести к недостаткам работы:

• необходимость постоянной сосредоточенности и внимательности;
• большие нагрузки;
• высокая личная ответственность;
• неразбериха с обязанностями, ведь бывает так, что руководитель до конца не понимает роли аналитика и пытается переложить на него работу маркетолога или разработчика ПО.

Как стать аналитиком

В вузах есть специальности, связанные с аналитикой. И чаще всего это экономические направления. Здесь можно получить хорошую базу, так как фундамент экономических процессов особо не меняется уже много десятилетий. Что касается работы с современными методами и программными продуктами, то часто эти навыки нужно приобретать самостоятельно.

Профессиям, которые связаны со сферой IT, сложно обучиться в университете, потому что программа очень отстает от современных требований. В вузе можно получить смежную специальность. Например, для начала стать разработчиком, а затем продолжить свое образование.

Получить более актуальные и практические знания можно на специализированных курсах, которые сейчас все чаще проходят онлайн в удобном темпе и режиме.

Подробно о том, как стать аналитиком, читайте на нашем блоге.

Заключение

Теперь вы знаете, что делает аналитик и за что получает хорошую зарплату.

Какие выводы вы сделали? Готовы учиться и развиваться в этой профессии? Напишите в комментариях. А если появились вопросы, их тоже пишите. Будем разбираться вместе.

Сохраняйте статью и делитесь с друзьями в соцсетях полезной информацией. Подписывайтесь на новости проекта iklife.ru. Здесь вы найдете много интересного об интернет-профессиях и финансах.

Источник: iklife.ru

Кто такой аналитик данных – чем занимается, что должен знать и уметь, зарплата и особенности профессии

Сбор и аналитика данных – важная часть любого бизнес-процесса. Этот поток информации необходим для принятия правильных решений на основании четких параметров и цифр, а не интуиции. Аналитик данных помогает бизнесу не потеряться в океане информации – структурирует и интерпретирует ее, чтобы затем представить в наглядном формате. В этом материале – подробный рассказ о профессии аналитик данных: кто это и что делает, как получить эту специальность и сколько может зарабатывать Data Analyst. Купить курс со скидкой до 45%

О профессии Пайтон-разработчика — кто это простыми словами, чем занимается и как стать Python-developer с нуля

Кто такой аналитик данных простыми словами

Практически все крупные компании занимаются сбором данных. Они нужны, чтобы отследить поведение клиентов, реакцию покупателей на новый продукт. Данные могут быть упорядоченными или разрозненными, иметь разную структуру и плотность. Если говорить об объемах, то речь будет идти о гигабайтах и терабайтах информации.

Обрабатывать такие массивы вручную долго и сложно, поэтому для анализа были созданы средства автоматической обработки. Аналитик данных (или Data Analyst) занимается сбором и анализом больших данных, обрабатывает их, изучает и делает выводы. Эти специалисты проводят A/B тесты, выявляют тенденции в поведении клиентов, проверяют гипотезы. Результаты работы аналитика данных помогают бизнесу в принятии объективных решений и снижают риски при запуске новых проектов.

В чем заключается работа аналитика данных

Чтобы хорошо выполнять свою работу, аналитик данных должен иметь полное понимание бизнес-процессов компании. Необходимо знать, какую задачу должна помочь решить его работа.

• Провести A/B тестирование. Нужно сравнить, какая версия сайта посетителям нравится больше. Аналитик собирает данные о действиях посетителей на сайте и о количестве времени, которое каждый провел на странице. В результате рекомендует, какую версию сайта стоит внедрить в работу.
• Провести рекламное или маркетинговое исследование. Нарисовать графики притока и оттока пользователей, соотнести их с проводимой рекламной активностью, оценить эффективность промоакции.
• Продуктовые задачи. Провести сегментирование посетителей или клиентов по определенным сегментам; определить, что нравится в продукте, а что нет. Выявить возможные проблемы и найти их решение.

Еще аналитик данных может заниматься поиском закономерностей в наборе данных, интерпретацией полученных результатов и составлением прогнозов по улучшению показателей.

Все перечисленные действия в конечном счете нужны для извлечения из гигантского массива информации только тех данных, которые будут полезны для оптимизации бизнес-процессов.

Чем аналитик данных отличается от Data Scientist и других аналитиков

Сфера аналитики не ограничивается парой специальностей. Существует несколько специализаций, каждая из которых направлена на решение определенных задач и проблем с помощью прикладного анализа.

Рассмотрим пять профессий, чтобы понять, чем они отличаются друг от друга.

1. Системный аналитик – специалист, который занимается разработкой требований к программному обеспечению. Он помогает решить задачи компании и наладить бизнес-процессы. Системный аналитик решает проблему реализации функционала с технической стороны и составляет пул задач для разработчиков.
2. Бизнес-аналитик занимается выявлением проблем компании и потребностей клиентов. На основании полученных данных бизнес-аналитик принимает решение, какие функции следует интегрировать в программное обеспечение, чтобы улучшить конечный продукт.
3. Маркетолог-аналитик собирает информацию о рынке, поведении клиентов, целевой аудитории. Собранные данные он использует для корректировки маркетинговой стратегии компании.
4. Data Scientist занимается сбором информации и ее последующим анализом. С помощью полученных знаний он составляет прогнозы, выявляет вероятность их осуществления и получает другую ценную информацию, которая может пригодиться бизнесу.
5. Product аналитик – специалист, который собирает и анализирует данные о поведении покупателей и их взаимодействии с продуктом. В результате работы продуктового аналитика компания получает четкие рекомендации, которые помогают бизнесу расти и развиваться.

Кажется, что эти специальности абсолютно разные. Если же взглянуть глубже, окажется, что все они требуют схожих действий, знаний и умений. Освоив одну из аналитических профессий, со временем вы сможете сменить сферу деятельности. Например, превратиться из Data Analyst в Data Scientist.

Работа аналитиком данных

Любой крупный и средний бизнес нуждается в аналитиках данных. Особенно эти специалисты востребованы в сферах, связанных с финансами, IT и диджитал. Опытных профессионалов пока действительно мало, а это лишь повышает ценность аналитиков данных на рынке труда.

Средняя зарплата, минимальный и максимальный доход

Средняя заработная плата аналитика данных зависит от опыта и квалификации специалиста. По данным hh.ru, в Москве и Санкт-Петербурге начинающий data analyst может рассчитывать на заработок от 40 до 85 тысяч рублей. В регионах эта цифра чуть скромнее: 25-60 тысяч.

Дата аналитик уровня middle будет получать 100-150 тысяч рублей. На такую заработную плату может рассчитывать специалист с опытом работы не менее двух лет.

Примечательно, что эта сфера не имеет потолка по заработку – чем больше навыков и опыта, тем на больший уровень оплаты будет претендовать специалист. Заработок дата аналитика уровня Senior и руководителя отдела начинается от уровня 200 тысяч рублей.

Рассматриваете вариант работы за границей и хотите знать, сколько зарабатывает аналитик данных за рубежом? По данным Dice Tech Salary Report, годовая зарплата Data Analyst в США составляет около 97 тысяч долларов. В Германии вы сможете рассчитывать на заработок в 40-75 тысяч евро в год. В Швеции эта цифра чуть скромнее: 40-50 тысяч евро в год.

Востребованность и спрос

Аналитик данных – востребованная специальность. Только на hh.ru опубликовано более 8 тысяч вакансий по этому запросу. Аналитиков ищут такие компании, как Ozon, «Сибур», WiseAdvice и другие.

Анализ больших данных становится одной из самых востребованных задач в современном бизнесе. Прогноз консалтинговой компании Frost

Умение работать с запросами в базе данных SQL;

Знание основ математической статистики;

Опыт работы с BI-системами: Tableau, Power BI, Google Data Studio и другими.

Могут понадобиться знания Яндекс.Метрики, Google Analytics, Google Sheets. Это зависит от направления работы компании.

Личностные качества

Вам уже захотелось освоить профессию аналитика данных? Убедитесь, что обладаете нужными качествами для эффективной и комфортной работы:

• Терпеливость. Вам придется каждый день заниматься монотонной и однотипной работой, которая требует усидчивости и выдержки;
• Точность и внимательность. Аналитик данных должен не упустить из виду ни одного фактора, который может повлиять на результат работы. Иначе полученные выводы окажутся ошибочными;
• Умение нестандартно мыслить. Иногда стоит попробовать взглянуть на вещи под непривычным углом, чтобы получить верное решение;
• Логический склад ума. Эта профессия подразумевает постоянное оперирование алгоритмами и статистическими данными, составление графиков и таблиц, проверку гипотез. Все эти действия должны вам нравиться и не вызывать затруднений.

Как стать Аналитиком данных с нуля

Вы твердо решили получить специальность аналитик данных. Что дальше? Есть несколько вариантов для освоения этой профессии. Рассмотрим подробнее каждый из них.

Учеба в ВУЗе

Высшее учебное заведение поможет получить большой объем фундаментальных знаний. Недостаток в том, что процесс растянется на 2-3 года. Вместе с нужными знаниями вам придется изучать дисциплины, которые напрямую не связаны с выбранной профессией.

Там же больше внимания уделяется теории, поэтому студентам нужно будет потратить немало времени на самостоятельное обучение. Только в этом случае удастся понять, как применять теоретические знания на практике.

Самостоятельное обучение

Можно найти всю необходимую информацию, чтобы самостоятельно изучить профессию. Перечислим основные источники нужных данных:

• Видео и лекции из доступных источников. Много бесплатных уроков лежат на ютубе;
• Книги. Печатная литература пригодится для получения базы, без которой невозможно дальнейшее изучение аналитики данных. Советуем обратить внимание на следующие книги: Lean Analytics – Алистер Кролл, Бенджамин Йосковиц; «Голая статистика» – Чарльз Уилан; Python for Data Analysis – Уэс МакКинни; Everybody Lies: Big Data, New Data, and What the Internet Can Tell Us About Who We Really Are – Сет Стивен-Давидовец.
• Онлайн-платформы, на которых можно изучить отдельную интересующую область или прокачать нужные навыки. Например, Stepik, Codecademy, Платформа Стенфордского Университета. Здесь вы сможете найти интересующие курсы, попрактиковаться в изучении Python и многое другое.

У самостоятельного обучения есть несколько существенных минусов. Это отсутствие систематичности, невозможность убедиться в актуальности полученных знаний. Еще сказывается отсутствие человека, к которому можно обратиться при возникновении сложностей.

Обучение на онлайн-курсах Data Analyst

Оптимальный вариант освоить профессию аналитика данных с нуля – пройти обучение на онлайн-курсах. Здесь вы за короткое время получите всю необходимую информацию для входа в специальность и сможете сразу же применить ее на практике. Уже во время обучения можно выполнять реальные задачи и проекты.

В начале пути можно запутаться в разных источниках и терминах, потратить время впустую или потерять мотивацию. Поэтому мы рекомендуем вам курс «Аналитик данных» от общепризнанного гиганта онлайн-образования Skillbox.

Программа курса выглядит так:

1. Аналитик данных с нуля;
2. Часть 1. Введение. Excel, Google Таблицы;
3. Часть 2. Python, библиотеки NumPy и Pandas;
4. Часть 3. SQL, чтение и запись данных, Power BI;
5. Power Point (бонусный курс);
6. Интерфейс PowerPoint. Создание и редактирование слайдов;
7. Работа со стилем презентации: единый стиль, цвет и шрифт, форматирование текста;
8. Работа с фигурами, таблицами и изображениями;
9. Расширенные возможности редактирования и дизайна;
10. Печать, презентация и публикация;
11. Keynote и PowerPoint;
12. Итоговый проект;
13. Анализ результатов A/B-тестирования.

Этого должно хватить для позиции младшего аналитика.

В требованиях к вакансиям попадаются и инструменты, которых среди вышеперечисленных нет. Например, Google Analytics и Яндекс Метрика. Но они фактически не отличаются от того, что вы пройдете на курсе. Поэтому расширение инструментария в каждой конкретной компании не должно вызывать трудностей.

Главное: аналитика данных больше нацелена на мышление и подходы, чем на умение пользоваться конкретными кнопками в конкретном приложении. Мышление формируется при наличии четко выстроенного экспертами плана развития и присутствии рядом человека, который поможет стать настоящим аналитиком данных.

Спикеры курса – опытные специалисты, которые находятся на передовой развития анализа данных в бизнесе:

Важным плюсом остается рассрочка – всего 4711 рублей в месяц . Учитывая, что через полгода вы сможете претендовать на реальную работу связанной с аналитикой, получается достаточно дешево.

Полезные материалы и видео по теме

Как и любая IT-профессия, специальность аналитика данных требует постоянного обучения и поиска новой полезной информации. Мы составили небольшой список из материалов, которые точно пригодятся начинающему аналитику данных:

• Бесплатный курс по машинному обучение на Coursera;
• Чат с вакансиями;
• Канал по языку R в Telegram;
• Сборник статей по Google Таблицам.

Источник: gol.ru