Аналитик — это специалист, который обрабатывает данные и использует их для составления прогнозов, стратегий, планов и рекомендаций. Не путайте аналитика данных с финансовым аналитиком или политическим аналитиком. Да, все аналитики анализируют информацию, но не все используют математику, статистику или языки программирования.
Илья Журавлев: «Я хотел видеть результат своей работы, поэтому стал аналитиком данных»
Илья Журавлев раньше перекачивал топливо на нефтеперерабатывающем заводе. Он решил сменить профессию и заняться информационными технологиями, работой, которая связана с риском, несчастными случаями и невозможностью постоянно иметь свободное время. Сейчас его доход выше, чем после 7,5 лет работы на прежнем месте, и он хочет развиваться в своей новой профессии. Илья объяснил, как рутина мотивирует к изменениям и почему друг студента может стать важным примером для подражания.
Илья Журавлев, 29 лет
Город: Уфа Образование: УГНТУ, «Строительство и ремонт газонефтепроводов и нефтехранилищ» Предыдущее место работы: UNH, оператор грузового парка Курс SkillFactory: «Аналитик данных» Новая работа: маркетинговый аналитик в компании, координирующей работу аптечных сетей.
Вначале мне было очень легко. Я уже сталкивался с этим на первом этапе изучения Excel. На втором этапе появился SQL, и он мне так понравился, что я начал проскакивать кривую. Это было быстро, местами интуитивно понятно, я написал что-то, оно начало работать, и я был поражен.
Проблем с мотивацией не было, я прекрасно понимал, зачем мне все это нужно: Я не хочу всю жизнь работать на заводе, я хочу заниматься более интересными и полезными делами. Это как-то сразу запало мне в душу, и мой интерес к этой теме возрос. Когда я устаю, мой друг подталкивает меня: Я должен закончить то, что начал.
Не было никаких проблем ни с испытуемыми, ни с поиском информации о них. Со временем я обнаружил, что все, что мне нужно для завершения курса, обязательно включено в него. Иногда вам кажется, что вам этого не говорили, но вы возвращаетесь назад и находите это снова и снова.
Сейчас, почти год спустя, я понимаю, что курс — это дорожная карта. Основные этапы изложены, а затем есть много того, чему вы должны научиться сами и что вам в любом случае необходимо для работы. Я часто использую Excel, изучаю его, но со временем он немного забывается.
Как я начал искать работу
На этом пути есть «нижний предел», и когда я прошел эту точку, я решил найти работу. Желание уйти с завода было очень сильным, моральных сил уже не хватало.
Я даже не пролистала раздел «Карьера» и не посмотрела на YouTube, как переработать резюме. На курсах мне сказали, что очень полезно следить за рынком и квалификацией, требуемой для вакансий. В декабре 2021 года, через шесть месяцев после начала работы, я начал подавать заявления о приеме на работу.
Я хотел уметь более или менее выполнять задания, по крайней мере, 50-70% того, о чем говорилось в объявлении о вакансии, и делать это самостоятельно. Я, конечно, смотрел на зарплаты, потому что в 30 лет у тебя уже есть финансовые обязательства, и невозможно довольствоваться 30 000 в месяц и жить спокойно.
С резюме это было несложно: я написал, чем занимаюсь, собрал навыки, полученные на занятиях, и добавил ссылки на учебные проекты. Я написал хорошее сопроводительное письмо. Похоже, это сыграло большую роль в моем трудоустройстве. Я написал, что работал в другой отрасли, и эта работа научила меня соблюдать сроки и не стесняться действительно менять работу и использовать полученные навыки.
Наверное, мне очень повезло, потому что я подала документы всего на три вакансии и получила эту работу. На первое предложение я не получил ответа, но второе место было готово принять меня на работу немедленно. Это было похоже на социальную сеть для врачей с возможностью поиска работы. В конце собеседования мне предложили зарплату ниже заявленной, и я решила, что они меня ничему не научат и мне придется справляться самой, поэтому я отказалась.
В конце года я подал заявление на другую работу. На собеседовании мне задавали не только технические вопросы, но и вопросы о моих стремлениях в области развития. Было тестовое задание, которое я выполнил за одну ночь. Я отправил его и попросил дать обратную связь через некоторое время. Мне сказали, что пока нет никакой информации, поэтому я даже забыл о работе и продолжал учиться. Через месяц они написали мне, что примут заявление. Это заняло так много времени, потому что они пытались заполнить вакансию собственным персоналом, а когда это не сработало, они вернулись на рынок.
У меня только начался отпуск на заводе, и на следующий день я сказал им, что увольняюсь. Я уехал в отпуск, вернулся и устроился на новую работу.
Основной задачей было распределение счетов между юридическими лицами в соответствии с выполнением их планов. Все, что мне сказали сделать в течение первого месяца, я успел сделать. А вот и новая — сижу, сортирую, голова кипит, но мне нравится.
Кто такие аналитики и что они должны уметь
Все аналитики работают с данными, но каждый из них имеет свою специализацию: инженер по данным, инженер ML, исследователь ML, внедренец данных, визуализатор данных, аналитик продукта, аналитик маркетинга, аналитик клиентского опыта, директор по данным — существует множество областей аналитики.
Конечно, существуют и аналитики общего назначения — это аналитики данных. Аналитик данных может делать все. А если компания новая или только начинает заниматься аналитикой, она будет нанимать аналитиков данных — людей, которые знают, что такое данные, как с ними работать, как загрузить их откуда угодно и как их преобразовать.
Например, три года назад в Skyeng не было градации, все были аналитиками данных. И по этому пути идут многие организации.
Однако крупные компании, как правило, имеют три типа высококвалифицированных аналитиков.
BI-аналитик. Это человек, который анализирует уже существующую бизнес-модель. Он смотрит, не сломалось ли что-нибудь, все ли элементы работают правильно, каждая ли дисциплина выполняет свою работу. Одним словом, на этой должности вам придется анализировать готовые данные и создавать множество приборных панелей.
Продвижение медцентров и клиник: три кейса о SEO, TikTok и Instagram*
Как добиться измеримых результатов в фармацевтическом маркетинге.
Аналитик по продукции. Тот, кто помогает изменить компанию и продукт. Когда мы запускаем продукт, мы должны дать потребителю что-то, что решит его проблему. Здесь аналитик должен находить пользовательские данные, работать с протоколами и много экспериментировать. А в анализе продукции без статистики не обойтись.
Маркетинговый аналитик. Он работает с веб-аналитикой или аналитикой приложений, в зависимости от типа бизнеса, прогнозирует эффективность маркетинговых кампаний, разрабатывает цели и KPI.
Маркетинговый аналитик анализирует воронку продаж, чтобы понять, как работают каналы и производительность. Определяет, какие каналы лучше всего использовать. Например, он решает сначала нацелиться на пользователей через YouTube, а затем запустить целевую рекламу на Facebook. Или наоборот.
Три необходимых скилла аналитика
Работу аналитиков можно разделить на три области.
Во-первых, это данные и надежность. Всегда нужно обогащать данные! Если вы анализируете кандидатов, вы можете использовать API, чтобы посмотреть во «ВКонтакте», какая музыка им нравится. Все может быть полезным. Если вы работаете с данными и думаете, что нашли все, знайте, что это не так.
Данных всегда больше, чем кажется на первый взгляд. Возможно, где-то есть еще больше данных. Вот почему на курсах Skypro мы всегда учим вас искать больше и находить то, что вам нужно для решения проблемы, а не работать с тем, что у вас есть.
Вторая часть — это метрики. Хорошие метрики — это чувствительные метрики. Если в продукте что-то меняется, аналитик должен иметь возможность немедленно увидеть это по изменениям в измерениях. Метрики должны быть чувствительными и, в идеале, также должны быть расположены в иерархии или на уровнях пирамиды измерений.
Третья часть — отчетность, т.е. предоставление метрик конечному пользователю. Должна существовать четкая, понятная система оповещений, система приборных панелей. Чтобы каждый мог видеть, что происходит с его продуктом, чтобы данные поступали вовремя (не часто, а именно вовремя), чтобы они всегда были актуальны и легко интерпретировались.
Самые важные инструменты аналитика
Всего этого можно достичь с помощью инструментов, которые должен знать каждый аналитик.
Основными инструментами являются: Языки программирования, навыки работы с базами данных, математическая статистика и средства визуализации.
Среди наиболее популярных языков программирования — Python и SQL. На самом деле SQL — это не язык программирования, а язык структурированных запросов. В 80% случаев информация, с которой приходится работать аналитикам, хранится в базах данных. С помощью SQL вы можете извлечь его оттуда.
Python — это более гибкий инструмент, который позволяет манипулировать данными и делать с ними все, что вы хотите. Знание Python не является обязательным условием для того, чтобы стать аналитиком, но оно значительно улучшает вашу способность анализировать данные.
Самый популярный инструмент визуализации — Tableau, но он очень дорогой, и позволить его себе могут только крупные столичные или международные компании.
Доступным аналогом Tableau является Power BI — бесплатный продукт Microsoft, аналогичный Excel. Мы также изучаем его на наших курсах. Существуют и другие системы визуализации. В компании Skyeng мы используем более одного. Чем больше у аналитика инструментов, тем лучше.
Кроме того, аналитику необходимы математические и статистические инструменты. Многие статистические данные были изобретены психологами: Если вы хотите доказать психологический результат, вы должны собрать образец, провести тест и доказать результат математически.
Когда вы работаете с людьми, измерения затруднены, приходится прибегать к математическим моделям и статистике. Поэтому аналитикам, как и психологам, необходимо знать, как определить, можно ли считать наблюдаемый результат случайным или все же можно говорить о закономерности.
Аналитик является важной частью бизнеса, обеспечивая уверенность в принятии решения. В конце концов, производство продукта стоит денег, и ошибки влияют не только на прибыльность, но и на репутацию компании. Чтобы проверить реакцию покупателей на новый продукт, проводятся A/B-тесты и создаются различные модели.
Задачи аналитика данных – чем занимается
Работа аналитика данных требует не только знания математики и программирования, но и понимания бизнес-процессов. Специалист знает продукт и решает, как производитель может заработать на нем деньги.
Самый важный вопрос перед началом работы: какова миссия компании? Конечно, программные инструменты важны для анализа данных, но не забывайте о конфликтах и эмоциональной составляющей. Недостаточно просто изучить программное обеспечение, нужно посмотреть на него критически.
В рамках своей работы эксперт выполняет следующие задачи:
- Сбор и предварительная обработка, загрузка данных,
- вычисляя определенное соотношение,
- A/B-тесты, различные исследования,
- вычисление наиболее благоприятного варианта — визуализации данных,
- определение спроса покупателей в определенный период времени.
Статистика необходима для того, чтобы делать выводы по определенным темам. Анализ данных, с другой стороны, требует многоуровневого исследования темы, сравнения решений, поиска аномалий или выводов и сопоставления фактов на основе различных параметров. Аналитики изучают как внутренние, так и внешние процессы компании и наблюдают за социальными тенденциями.
Какие навыки необходимы
Независимо от области своей специализации, аналитик данных должен обладать следующими навыками:
- Системное мышление и логика. Это включает в себя анализ, синтез, сравнение и выводы.
- Коммуникативные навыки. Он/она должен общаться с представителями бизнеса, бухгалтерии, ИТ и т.д.
- Терпение. Необходим при многократном рассмотрении концепций и расчетов.
- Прагматизм. Сосредоточьтесь на ключевых показателях и данных.
Профессия требует внимания к деталям и рационального скептицизма. Все результаты тщательно изучаются и обосновываются. Перед запуском продукта практик должен проанализировать все аспекты. Анализ данных требует аналитического склада ума, разносторонности и ответственности.
Какие знания нужны
Хороший аналитик данных готов учиться новому: программам, инструментам и методам. Что касается знания английского языка, то это дело индивидуальное. Во многих компаниях знание иностранных языков приветствуется, в некоторых — требуется. Кроме того, у аналитика данных есть возможность работать в международной организации.
Что еще вам нужно знать? Для моделирования и прогнозирования специалист должен владеть Python или R, необходимы хотя бы базовые знания. Python имеет простой и логичный синтаксис и готовые библиотеки, которые позволяют быстро создать программу. Написание sql-запросов и умение работать с реляционными базами данных являются обязательными.
Важно знать основы математической статистики. Правильная производительность достигается путем отсечения выбросов, правильного вычисления среднего или медианы и проверки статических предположений. Высшее образование в области математики является преимуществом.
Анализ данных невозможен без визуализации. Самой простой платформой для использования является Power BI. Он позволяет создавать диаграммы, графики и таблицы. Интегрируйте данные из всех видов источников. Для динамической визуализации необходимо знание Qlik Sense или Tableau.
Неопытный аналитик должен уметь пользоваться одной из вышеперечисленных платформ. Желательно знание методов гибкой разработки продуктов. Например, Agile, Scrum, Kanban. Анализ данных включает работу с Excel, Google Spreadsheets, агрегирование и фильтрацию данных. Чаще всего Excel требуется продуктовым и консалтинговым компаниям, которые редко пересекаются с цифровым сектором.
Аналитик является важной частью бизнеса, обеспечивая уверенность в принятии решения. В конце концов, производство продукта стоит денег, и ошибки влияют не только на прибыльность, но и на репутацию компании. Чтобы проверить реакцию покупателей на новый продукт, проводятся A/B-тесты и создаются различные модели.
Давайте посчитаем!
Практический подход к обучению — это тенденция сегодняшнего дня. Мы инвестируем в обучение и хотим знать, когда можно ожидать возврата инвестиций. Возврат инвестиций (ROI) становится важной метрикой не только в бизнесе, но и в образовании. Что касается образования, то людям не нужен красивый диплом престижного университета, им нужна постоянная работа и достойный доход.
Онлайн-курс «Профессия аналитика данных», разработанный компанией SkillFactory, как нельзя лучше подходит для практического обучения. Она позволяет погрузиться в новую сферу деятельности с нуля всего за 18 месяцев. При затратах времени 5-7 часов в неделю можно освоить основные навыки аналитика данных и создать портфолио из 6 различных проектов. И тогда вы сможете найти интересную работу и зарабатывать хорошие деньги. И это несложно сделать. По данным HeadHunter, аналитики данных могут зарабатывать в среднем 150-200 тысяч рублей в месяц. А в случае успешного карьерного роста их зарплата достигает 300-400 тысяч рублей. Поскольку это относительно новая область, в сфере анализа данных не работают стереотипы — неважно, получил ли аналитик данных изначально гуманитарное или техническое образование, учился в МГУ или в педагогическом институте, главное — уметь работать с инструментами для анализа данных и иметь практические навыки.
«Предлагаемое вознаграждение во многом зависит от опыта работы в области анализа данных, а также от общей подготовки и навыков специалиста. В настоящее время высоко ценятся так называемые Т-образные специалисты — люди с уникальными навыками, широким кругозором и специализированными знаниями в своей профессии. Лучший способ стать востребованным специалистом — это, конечно же, учиться у профессионалов и работать над реальными задачами. На SkillFactory вы сможете не только получить много знаний, но и создать свои первые практические проекты, которые останутся в вашем портфолио. А чтобы студенты не расслаблялись и не уходили слишком далеко от цели, на протяжении всего курса им помогает наставник. Преимущество ИТ-сектора заключается в том, что здесь очень рады молодым специалистам, и даже работникам начального уровня часто предлагают конкурентоспособную зарплату. Кроме того, центр карьеры SkillFactory помогает составлять резюме и проходить собеседования, пока студенты еще учатся. А наши лучшие студенты проходят стажировку в компаниях-партнерах», — говорят эксперты SkillFactory.
Автор.
Освойте востребованную профессию прямо сейчас. Зарегистрируйтесь на курс до 15 ноября и используйте промо-код IF24, чтобы получить скидку 45%. Скидка действует на все учебные курсы SkillFactory.
В регионах зарплаты начинаются от 25-30 тысяч рублей, в то время как в Москве они составляют в среднем 130 тысяч рублей. Стажерам обычно выплачивается минимальная зарплата. Младший аналитик данных получает от 50 000 до 60 000 рублей.
Профессии аналитика данных и специалиста по исследованию данных быстро стали популярными. Поэтому неудивительно, что существует так много онлайн-курсов для изучения этой сферы деятельности. Именно поэтому мы продолжаем предлагать онлайн-программы.
Data Science – SF Education
Курс Data Science — это программа онлайн-обучения, предлагаемая в виде видеолекций и вебинаров. Продолжительность программы составляет 7 месяцев.
В общей сложности студенты просматривают более 70 часов видеолекций и тратят на них 4 часа в неделю. Кроме того, необходимо решить практические задания и сдать их преподавателю на проверку.
По окончании курса студенты, успешно выполнившие все практические задания, получают сертификат. Они подтверждают работодателям, что их потенциальный сотрудник обладает всеми необходимыми навыками и знаниями.
Студенты посещают курсы по предметам:
- Основные элементы статистики,
- Полный поток данных,
- Использование Python,
- теория вероятности,
- Машинное обучение,
- Визуализация и интерпретация данных,
- основные элементы линейной алгебры,
- математический анализ и методы оптимизации.
Общая стоимость составляет 30 000 рупий, которые выплачиваются ежемесячными платежами по 1 250 рупий.
Онлайн-курс по машинному обучению – Hedu
Онлайн-курс машинного обучения рассчитан на 18 часов. Каждый курс длится 2 часа, всего 9 уроков. Курс направлен на подготовку будущих специалистов по работе с данными.
У студентов есть возможность посетить консультацию с экспертом, а также получить обратную связь от наставников. Студенты отправляют свои проекты профессорам для оценки и защищают свой окончательный проект в конце курса.
Также возможно обучение на месте, но с учетом индивидуальных потребностей.
Тренинг охватывает следующие темы:
- Основные задачи специалиста по анализу данных,
- визуализация данных,
- основные задачи исследователя данных, основные задачи исследователя данных, основные задачи исследователя данных, основные задачи исследователя данных, основные задачи исследователя данных, сбор, обработка и подготовка информации перед анализом,
- создание рекомендательных систем,
- типы данных,
- кластеризация.
Стоимость составляет 33 000 рублей.
Бесплатные онлайн-уроки
Не всегда можно с уверенностью сказать, что бесплатные онлайн-курсы могут заменить другие виды обучения. Чаще всего они служат дополнительным материалом и дополняют основное блюдо. То же самое относится и к книгам по анализу данных.
Однако бесплатные онлайн-курсы могут дополнить основной курс и восполнить любые пробелы. Поэтому я советую вам внимательно рассмотреть их, так как эти короткие программы позволяют на практике узнать, подходит ли вам выбранная профессия или нет.
Знакомство с Data Science – GeekBrains
Введение в науку о данных — это короткий 90-минутный курс дистанционного обучения. Этот онлайн-курс знакомит студентов с профессией data science и областью data science в целом.
Авторы курса не только подготовили лекционный материал. Студенты также выполнят несколько практических заданий:
- Постройте модель машинного обучения,
- Делать прогнозы относительно роста продаж при определенных условиях,
- Решайте различные бизнес-задачи.
Для участия в вебинаре не требуется специальных знаний или навыков. Этот короткий курс подходит и для начинающих.
В результате студенты получают не только короткий практический опыт, но и учебное пособие и сертификат от онлайн-школы.
Data Science – Нетология
Data Science — это короткий трехдневный онлайн-курс, в котором преподаватели простым языком объясняют, что такое Большие данные, нейронные сети, искусственный интеллект и аналитика.
Студенты не только погружаются в область Data Science в экспресс-формате, но и учатся использовать инструменты аналитики и писать код с использованием SQL на практике.
После трехдневных вебинаров участники онлайн-курса имеют представление о конкретных навыках и инструментах и могут решить, хотят ли они продолжать обучение и развивать навыки, необходимые для работы.
Вместе с опытными наставниками студенты могут разработать план действий и наметить свои первые шаги. Преподаватели объяснят, почему этот сектор так популярен, кого ищут работодатели и как составить хорошее портфолио и резюме.
Анализ данных просто и доступно – Stepik
Анализ данных прост и доступен — это онлайн-курс, где студенты учатся на практике. Курс длится чуть менее 3 месяцев. Еженедельно проводится один урок, на который необходимо выделить 2-3 часа.
Учебная программа охватывает следующие темы:
- Критическое мышление,
- типы данных,
- линейная регрессия,
- Введение в оранжевый цвет,
- визуализация данных,
- задачи аналитика данных,
- иерархическая кластеризация,
- нейронные сети,
- этические аспекты анализа данных.
Анализ данных: финальный проект – Coursera
Онлайн-аналитика данных: финальный проект проходит под руководством профессоров с опытом работы с данными.
Студенты будут учиться на практике. У них будет возможность поработать над реальным проектом и пройти каждый этап анализа данных. Это поможет им выделиться среди своих коллег при поиске работы.
Программа охватывает следующие темы:
- Задачи, связанные с анализом данных и поведенческой психологией,
- Работа с Google Analytics,
- Прогнозирование текучести пользователей,
- использование Google Analytics, использование Google Analytics, использование Google Analytics, использование Google Analytics, использование Google Analytics, предиктивная аналитика, меры по привлечению клиентов,
- создание и оптимизация прогностических моделей,
- анализ стиля текста,
- анализ настроений,
- циклы, функции, генераторы,
- Чтение данных из файлов,
- индексирование и отбор,
- манипулирование геоданными,
- визуальный анализ,
- модель временного ряда,
- анализ полного цикла,
- Основы Python.
Заключение
Мы рассмотрели, где можно получить навыки аналитика Больших Данных.
Прежде чем оплачивать дорогостоящий онлайн-курс, нужно понять, что эта сложная профессия не для всех. Чтобы убедиться, что вы сделали правильный выбор, я рекомендую сначала попробовать бесплатную программу.
А если вы все еще не уверены и хотите поискать свою специализацию дальше, рекомендую вам посмотреть обзоры различных профессий на блоге iklife.ru.
