Объем данных постоянно растет. Это означает, что потребуются специалисты, которые смогут обрабатывать эти данные. Аналитики данных, особенно те, кто обладает большим опытом в таких сложных областях, как большие данные, машинное обучение и Microsoft Power BI, будут пользоваться большим спросом в ближайшем будущем.
Профессия «Аналитик данных (Data Analyst)» — навыки, обязанности, зарплата
Основатель компании Checkroi.ru, которая делает электронное обучение более наглядным.
Аналитики — это эксперты по сбору и исследованию данных. закономерности и делать логические выводы на основе своего анализа. Существует множество профессий, в названии которых присутствует термин «аналитик». К ним относятся финансовые аналитики, инвестиционные аналитики и спортивные аналитики. Эти специалисты выполняют основные функции аналитиков, но им не нужно знать языки программирования, статистики или математического моделирования.
С этой точки зрения стоит различать независимые «цифровые» ветви профессии аналитика. К ним относятся веб-аналитики и специалисты по анализу данных. Последняя включает в себя различные специализации, такие как аналитик данных, инженер по данным, машинное обучение, глубокое обучение и инженер по большим данным. В этой статье речь пойдет только об аналитиках данных. Они применяют все доступные технические средства для профессионального выполнения основных задач.
Рекомендуется также рассмотреть эти варианты: лучшие предложения по обучению анализу данных.
Обязанности аналитика данных
Как правило, аналитики данных манипулируют наборами данных, решая следующий список задач.
- Сбор информации.
- Подготовка полученных сведений к проведению анализа (сортировка, фильтрация, выборка).
- Нахождение закономерностей.
- Визуализация данных, упрощение понимания важных тенденций и составление выводов.
- Составление гипотез для улучшения определенных показателей.
Решение вышеперечисленных задач способствует достижению главной цели — извлечению ценных выводов из горы необработанных данных. Это необходимо для принятия обоснованных управленческих решений.
В обязанности аналитика данных может входить моделирование данных. Это означает, что аналитикам необходимо разрабатывать и тестировать модели машинного обучения. Однако эта задача обычно возлагается на специалиста по анализу данных или, в случае детального разделения труда, на другого сотрудника, занимающегося исключительно машинным обучением.
В большинстве случаев аналитикам данных необходимо анализировать бизнес-процессы в контексте потока данных компании. Поэтому аналитики должны решать задачи, связанные с бизнес-аналитикой (BI), а также оптимизацией производственных процессов.
Личные качества
Чтобы успешно выполнять свои профессиональные обязанности, вы должны обладать следующей квалификацией:.
- Комфортно чувствовать себя в одиночестве и любить тишину. Работа требует взаимодействия с компьютером, а не с другими людьми. Аналитику, если только он не возглавляет подразделение, приходится мало общаться с коллегами, а с клиентами обычно и вовсе не нужно контактировать. Поскольку рабочий день состоит в обработке данных и проведении времени за монитором, то лицам, которые не могут без общения, профессия Data Analyst не подойдет.
- Логика. Нужно уметь мыслить логически, чтобы структурировать получаемую информацию и находить закономерности в потоках данных. Это поможет докопаться до истины в большинстве случаев.
- Терпение и усидчивость. Анализ данных нельзя отнести к творческим профессиям, т. к. работа требует монотонного повторения рутинных действий по сбору, анализу и оценке информации. Для понимания ее сути стоит провести аналогию с пазлами. Если нравится часами сидеть, собирая общую целостную картину из разрозненных и кажущихся поначалу бессмысленных деталей, то это работа для вас.
- Концентрация ума и скрупулезность. Аналитик зачастую оперирует точными параметрами: цифры, алгоритмы, данные. При составлении запросов ему нужно допускать как можно меньшее количество ошибок из-за невнимательности, поэтому он должен быть педантичным и с легкостью выдерживать умственное напряжение, необходимое для спокойной вдумчивой работы.
Максимальная зарплата, которую может заработать региональный аналитик данных, составляет 100 000 рублей. Однако, чтобы зарабатывать больше, не обязательно переезжать в Москву. Найти удаленную работу можно без особых проблем: вы можете официально работать в столице, а жить в своем городе. Многие компании делают все возможное, чтобы помочь заинтересованным кандидатам.
Чем занимается аналитик данных?
Аналитики данных (или анализаторы данных) специализируются на анализе больших данных. Он собирает, обрабатывает и делает выводы. На основании его отчетов компании принимают важные решения.
Например, электронная коммерция может проанализировать, как клиенты используют коды заявок, наиболее привлекательный контент для посетителей сайта и на основе этого решить, какие сайты использовать для проведения рекламных акций. Крупные сетевые магазины могут оптимизировать логистику и реагировать на потоки покупателей, основываясь на результатах аналитики.
Что такое большие данные
Это огромный объем информации, который можно собрать и проанализировать только автоматизированным способом.
Предположим, вы играете со своей собакой каждый вечер после работы. Однажды вы понимаете, что ваша собака стесняется бегать за мячом. В то же время она в равной степени счастлива, но заглушает игру резины. В течение нескольких дней вы пробуете это дело: посмотрите, действительно ли только мяч вызывает такую реакцию? Вы можете отмечать уровень шума во всех играх и вести календарь наблюдений. Убедившись в своей правоте, вы решаете играть с собакой в мяч только днем или по выходным. Отношения с соседями сохраняются.
Читайте также: Big Data: что это и где применяется
Эти данные «маленькие», их легко собрать и рассчитать как в уме, так и вручную. Большие данные — это терабайты различной информации, которая собирается, обрабатывается и переводится на «человеческий язык». Например, компания по производству игрушек для домашних животных может проанализировать привычки сотен тысяч собак, чтобы найти идеальный новый продукт.
Каким компаниям нужны аналитики данных?
Хорошие данные — важный ресурс для компаний. Он используется в информатике, розничной торговле, фандрайзинге, здравоохранении, азартных играх, киберпространстве, телекоммуникациях и маркетинге. Самые крутые и современные компании называются Themes Data-driven. Они создают стратегические данные на основе данных.
Артем Боровой считает, что «на самом деле, аналитики данных необходимы любой компании с данными». — Например, сеть магазинов шаурмы также нуждается в аналитиках данных для анализа потоков и понимания того, где лучше всего открывать новые магазины и создавать логистическую инфраструктуру.
Ниже приведены три случая, когда компания может извлечь выгоду из масштабной работы аналитика данных
Неполные рынки. В интернет-магазине пользователи добавляют товары в корзину, но покидают сайт, не оформив заказ. Аналитики больших данных сначала определяют, где пользователи теряют свой интерес. Например, он уходит, когда появляется сложная форма регистрации. Затем он предлагает и проверяет предположения, которые помогают удержать клиентов и привести их к желаемому результату работы магазина (фонду).
«Плохие» кредиты. Банки хотят свести к минимуму число клиентов, которые не возвращают свои кредиты. Аналитик смотрит на функцию клиента, которая показывает, делает ли клиент платежи вовремя. На основании этого определяется, имеет ли клиент право на получение кредита.
Банк проверяет эффективность проектного решения. Создатель приложения для знакомства хочет понять, как пользователи реагируют на цвета кнопок. Аналитик данных тестирует два прототипа. Один набор пользователей видит синюю кнопку, другой — красную. В конечном итоге это помогает дизайнеру интерфейса решить, какой цвет кнопки лучше выбрать.
Благодаря высококачественному анализу данных можно
- выявлять настоящие и будущие потребности клиентов;
- прогнозировать спрос на товар или услугу;
- оценивать вероятность ошибки при разных действиях;
- контролировать работу и износ оборудования;
- управлять логистикой;
- следить за эффективностью сотрудников.
Все это помогает компании больше узнать о себе, увеличить прибыль и сократить расходы.
Аналитики данных работают с различными инструментами анализа в рамках готовых решений и систем, постигают языки программирования и представляют суть дела.
Как я стала аналитиком
Я с детства интересовался математикой и программированием, работал с данными, таблицами, искал и анализировал закономерности. Работа аналитика включает в себя все эти аспекты.
Я окончил экономический факультет по специальности «маркетинг». На кафедре я преподавал математику, статистику, прогнозирование и экономику, но эти уроки нравились мне еще больше. Кроме того, я посещал дополнительные курсы по программированию.
После окончания университета я начала работать в сфере связей с общественностью, но вскоре поняла, что эта сфера деятельности мне не нравится. Мне было неинтересно, я работала в явном напряжении, заставляя себя приходить в офис. Поэтому я решил сменить направление. В университете я узнал, как работает статистика, какие математические инструменты используются для анализа данных, а также изучил язык программирования SQL. Имея эти навыки в своем резюме, я решил искать работу в качестве аналитика и вскоре нашел работу уже сегодня. Сначала мне поручали другие задания, но постепенно моя основная работа стала моей основной работой.
В течение трех лет я стал лидером — командиром подразделения. В мои обязанности входило составление вопросов в базе данных, а также распределение обязанностей в команде, взаимодействие с рекламными кампаниями и менеджерами по работе с клиентами, которые управляют данным рекламодателем.
Где учат на аналитиков
Профессию аналитика приобретают в областях, связанных с информатикой, математикой и программированием. Эти дисциплины присутствуют почти во всех ведущих университетах страны.
Список университетов по версии Конституционной комиссии: МГУ Государственный университет — Школа вычислительной математики и управления, направление «Прикладная математика и информатика».
Санкт-Петербургский государственный университет — Математика и компьютерные науки, Математика, алгоритмы и анализ данных, Прикладная математика и компьютерные науки, Прикладная математика, Основы информатики и программирования, Программирование и информационные технологии, Системный анализ.
Национальный исследовательский университет «Высшая экономика» — «Экономика и статистика», «Бизнес-информатика», «Прикладная математика и информатика».
Национальный исследовательский университет МЭИ — Институт автоматики и вычислительной техники, «Прикладная математика и информатика».
Национальный исследовательский технологический университет — Школа компьютерных наук и вычислительной техники’.
Московский технический университет — Школа информатики и технологий, ‘Прикладная информатика (большие и открытые данные)’, ‘Прикладная математика и информатика’, ‘Бизнес-информатика (управление ИТ)’.
Московский технический университет связи и информационных технологий (МТУСИ) — Школа экономики и менеджмента (FEU), направление «Прикладная информатика».
Экономическая академия при Правительстве РФ — прикладная математика и информатика, оперативная информатика, прикладная информатика.
Какие качества нужны, чтобы успешно работать аналитиком
1. Любовь к тишине и одиночеству
В большинстве случаев работа аналитика заключается во взаимодействии с компьютерами, а не с людьми. Если он не руководит отделом, аналитик практически не общается даже со своими коллегами, не говоря уже о клиентах. Никаких совещаний не проводится — его рабочий день посвящен обработке данных на экране. Некоторые люди вынуждены общаться — и это не лучшая работа для них!
2. Развитый логико-математический интеллект
Важно, чтобы люди оперировали статистическими данными, создавали графики и таблицы, выявляли закономерности, структурировали информацию, выделяли главные и отбрасывали второстепенные.
3. Терпение
Аналитик — это не творческая профессия. Аналитикам приходится делать одно и то же каждый день. Собирать, анализировать и оценивать данные. Эта работа очень похожа на мое главное детское увлечение — головоломки. Мне нравилось брать набор непонятных, разных мест и тратить время на то, чтобы собрать их в нечто связное, логичное и осмысленное. Вот как работают аналитики.
4.Точность и скрупулёзность
В большинстве случаев аналитики имеют дело с точными категориями данных, цифрами и алгоритмами. Задавая вопросы, они должны делать как можно меньше ошибок и выбирать наиболее точную аудиторию.
5. Внимательность
Аналитики должны учитывать все факторы, которые могут повлиять на результат анализа, и не упустить ни одной важной детали. В противном случае вы получите неверные данные и сделаете неправильные выводы.
Карьера, график работы, зарплата
Карьера. В рамках компании вы можете развиваться в управленческом направлении, превращаясь из простого аналитика в руководителя группы, отвечающего за контроль. Она разрабатывает и контролирует собственные продукты и стратегии развития.
Он может улучшить свои навыки программирования, повысить квалификацию в качестве аналитика данных, перейти в одном направлении в более крупную компанию с большими требованиями и большим престижем, заниматься моделированием данных, большими данными, делать прогнозы и предсказания.
График работы. Офисные аналитики обычно работают с 09:00 до 18:00 или с 10:00 до 19:00. Иногда им может понадобиться работать позже, но это зависит от загруженности каждого аналитика.
Аналитики могут также работать удаленно. Они также могут создавать приложения и консультировать клиентов, которым необходим анализ данных. Все, что им нужно, — это компьютер или ноутбук, подключение к Интернету и доступ к базе данных.
Зарплата. Зарплата аналитика зависит от его опыта и квалификации, а также от компании, в которой он работает. В начале своей карьеры я получал 45 000 рублей. Теперь я зарабатываю больше.
Средняя зарплата аналитика в Москве составляет 70 000 рублей. Начинающий аналитик сразу после окончания вуза может зарабатывать от 25 000 рублей.
После первого блока обучения становится ясно, что хороший менеджер проекта должен просто понимать анализ, хотя бы на базовом уровне.
Востребованность
Профессия аналитика данных — одна из самых востребованных как в России, так и в мире. Сегодня ни одна крупная компания не может обойтись без услуг аналитика, поскольку результаты этой профессии помогают предприятиям понять, как эффективно функционировать и в каком направлении им следует развиваться.
При наличии соответствующих навыков, личности, портфолио даже начинающие специалисты могут найти работу в качестве аналитиков. Лучше всего начать с практических упражнений, которые помогут определить все шаги изнутри. Для портфолио кандидаты могут получить несколько бесплатных проектов в той области, в которой они хотят работать. Также большим преимуществом будет, если кандидат обладает знаниями в одной области. Экономика, маркетинг, а также анализ данных.
Первая ступень в карьерной иерархии после стажировки — младший или младший аналитик. Молодой аналитик работает под руководством своих более опытных коллег и совершенствует свои навыки в решении конкретных задач. Примерно через 18 месяцев младший аналитик может быть повышен до аналитика, а через один или два года — до старшего аналитика. Кульминацией их карьеры в одной компании станет должность ведущего аналитика.
Уровень зарплаты
Зарплата стажеров составляет около 30 000 рублей, а аналитики данных зарабатывают в среднем 70 000 рублей в месяц. Заработок зависит от географической зоны, в которой решается задача, опыта и количества задач, компетентности и того, умеет ли кандидат правильно презентоваться.
Объем данных постоянно растет. Это означает, что потребуются специалисты, которые смогут обрабатывать эти данные. Аналитики данных, особенно те, кто обладает большим опытом в таких сложных областях, как большие данные, машинное обучение и Microsoft Power BI, будут пользоваться большим спросом в ближайшем будущем.
Елена Шенявская, Высший советник, Бюро аналитических и промышленных решений, SAS Россия/СНГ:.
— Профессия аналитика данных — одна из самых привлекательных для тех, кто всегда мечтал исследовать мир. Те, кто не связан с конкретной отраслью и не имеет опыта в какой-либо сфере, могут получать предложения из данных с помощью специализированных интеллектуальных алгоритмов. Эта профессия позволяет им иметь дело с различными отраслями бизнеса и расширить свой кругозор. В одном проекте вы можете изучить критерии поведения клиентов в банке, а в другом — проанализировать причины отстранения клиентов в секторе розничной торговли.
Лично мне нравится находить идеи, о которых не знают даже продвинутые профессионалы бизнеса. В этом процессе есть азарт! В анализе данных есть место для творчества — придумывать параметры, объясняющие проблемы бизнеса, переводить их в математику и часто удивляться интересным закономерностям в данных. Для меня это захватывающий процесс. Мне не нравится то, что 80% времени аналитика уходит на сбор данных, и только 20% остается на анализ, моделирование и интерпретацию результатов.
Важно, чтобы аналитики данных развивали навыки абстрактного мышления, а это можно сделать только путем решения множества проблем. Мой совет новичкам — участвовать в различных конкурсах по анализу данных, соревнованиях Kaggle, следить за тем, как продвинутые аналитики решают проблемы, и всегда учиться у других и их опыта.
