Профессия: аналитик данных. Data analyst кто это.

Вы узнаете, как собирать и анализировать данные, извлекать полезную информацию и находить закономерности. После обучения вы сможете тестировать кейсы и помогать компаниям принимать обоснованные решения.

Чем занимаются аналитики данных и как начать работать в этой области?

Данные собирают все — от магазинов и ресторанов до компаний-монополистов и приложений с миллионами пользователей. Аналитик данных помогает убедиться, что собранная информация приносит пользу бизнесу. Мы выяснили, чем занимаются аналитики и эксперты по данным и почему они должны разбираться в бизнес-процессах не меньше, чем владелец бизнеса.

Аналитик данных (или аналитики данных) — это специалист, который собирает, обрабатывает, изучает и интерпретирует данные. Его или ее работа помогает принимать решения в бизнесе, управлении и научных кругах. Как правило, они работают в организациях, которые используют подход, основанный на данных, и уделяют особое внимание данным и их анализу при принятии решений. Курс аналитика данных «Яндекс.Практики» предназначен именно для этого.

«Каждый продукт, у которого есть аудитория, собирает данные. Аналитика существует в телекоммуникационной, банковской, игровой и консалтинговой сферах. Если сильно обобщить, то можно сказать следующее: везде, где есть возможность хранить данные о продукте и поведении пользователей, рано или поздно должен появиться аналитик», — говорит Анна Чувилина, автор и руководитель проекта «Аналитика данных».

Аналитик данных является важным фактором в компании, поскольку он создает уверенность в принятии решений. Разработка нового продукта стоит очень дорого, а ошибка при внедрении новой функции может стоить компании репутации и прибыли. Аналитики данных проводят A/B-тесты и строят модели, чтобы проверить, как пользователи или клиенты реагируют на инновации, и оценить перспективы того или иного проекта. Это дешевле и снижает предпринимательский риск. Чтобы хорошо выполнять свою работу, аналитик должен знать бизнес-процессы. Поэтому важно, чтобы он мог влиять на процесс принятия решений, основываясь на результатах своих исследований. В противном случае работа такого профессионала теряет свою ценность.

Задачи аналитика данных

Хороший аналитик данных — это не просто математик с навыками программирования. Он понимает бизнес-процессы и хорошо знает продукт. Такой эксперт понимает, какую выгоду получает та или иная компания. Благодаря его работе компания может получать больше прибыли и делать своих пользователей более довольными. Хороший аналитик данных всегда спрашивает руководителя, что компания хочет сделать, прежде чем согласиться на работу.

  Животное в офисе: за и против. Какое животное завести в офисе?

Помимо программных инструментов, аналитикам данных важно развивать навыки после работы, которые помогают им лучше выполнять свою работу. К ним относятся умение общаться с коллегами и сотрудниками, способность решать проблемы и завершать конфликтные ситуации с минимальными потерями, а также высокий эмоциональный интеллект. Эти навыки больше связаны с личностью человека, чем с его профессиональным уровнем. Но их также можно формировать и развивать.

«Важно не путать data scientist и data analyst. Первый — это программист, который знает определенное количество языков и алгоритмов. Он или она решает поставленную техническую задачу. Аналитик данных ставит эту задачу и переводит результат на язык компании. Для этого вам необходимо развивать навыки agile: Работа с требованиями, визуализация данных, ведение переговоров. Это означает, что вы должны понимать и уметь объяснить, что ваши анализы приносят компании. Недостаточно изучить программное обеспечение — нужно также критически относиться к работе», — говорит Алексей Колоколов, эксперт по BI и визуализации данных.

Задачи будут разными для каждой компании, но порядок действий один и тот же. Работа аналитика данных выглядит следующим образом:

— собирает данные (формулирует запрос сам или получает задание от администраторов),

— знакомится с определенными параметрами (какие типы данных собираются, как их можно классифицировать),

— предварительная обработка данных (очистка от ошибок и дубликатов, приведение в порядок),

— интерпретированный (проанализированный, фактически решающий задачу),

— визуализированы (чтобы на основе выводов можно было принять решение о подтверждении или опровержении гипотезы).

Типичные задачи аналитика данных:

— Бухгалтерии нужен список сотрудников, у которых в семье пять детей — специалист загружает его из базы данных.

— Ответ на бизнес-вопрос Рассчитайте конкретную метрику: сколько сотрудников уволилось до окончания испытательного срока в этом году и сколько в прошлом. Если компания внедряет новую систему онбординга, изменение такой метрики покажет результат.

— Проведите A/B-тесты. Вам необходимо выяснить, как пользователи реагируют на то, какая кнопка — зеленая или красная. Аналитик тестирует два прототипа. Некоторые пользователи видят прототип с зеленой кнопкой, другие — с красной. Он изучает реакцию пользователей и проверяет, была ли разница статистически значимой. В конце он рекомендует решение, которое он опробовал: использование зеленой или красной кнопки.

— Проведите исследование Нет конкретного вопроса компании, но вам нужно исследование: получить внешние или внутренние данные, провести расследование, найти аномалии или выводы, провести PR-опрос.

— Рассчитайте, какой вариант выгоднее Unite Economy: Рассчитайте ROI, инвестиционный потенциал. Оценить окупаемость рекламной кампании или скорректировать бизнес-модель.

  Ася Казанцева. Ася казанцева кто это.

Как начать строить карьеру

Стереотипы не работают в анализе данных — неважно, имеет ли аналитик данных гуманитарное или техническое образование.

«У меня нет технического образования, я изучал государственное управление. А Python я выучил на курсе биоинформатики для биологов. На мой взгляд, этот язык лучше всего подходит для стартапа, и для приобретения базовых знаний для работы с ним требуется от двух до трех месяцев. Тогда стоит освоить соответствующие библиотеки для сбора и анализа данных. Чем больше библиотек вы знаете, тем лучший анализ в вашем распоряжении», — говорит Сергей Устинов.

Компании не ожидают, что неопытный аналитик данных будет знать все и сразу. Они готовы обучать и наставлять нового специалиста. Главное — интерес к решению бизнес-задач. Хорошо сформулированный вопрос перед опросом важнее, чем обширный опыт работы с программными инструментами.

«Программированию и математике можно научиться. Мягкие навыки, с другой стороны, приобретаются через опыт и практику. Именно поэтому аналитикам данных полезны хакатоны и чемпионаты с решениями практических задач. Они чувствуют себя увереннее, когда фокусируют свое мышление на решении конкретных бизнес-задач», — говорит Анна Чувилина.

Начинающие ИТ-компании чаще нанимают сотрудников на должности, связанные с анализом данных: Доля вакансий для соискателей с опытом работы менее одного года здесь на четверть выше, чем в целом по рынку.

Работодатели ожидают, что соискатели будут владеть хотя бы одним языком программирования:

— Владение как минимум одним языком программирования: Python или R,

— Может писать запросы в базах данных SQL,

— Уметь представлять результаты и показатели в виде наглядной приборной панели (Tableau, Power BI, Amplitude),

— Хочет понять бизнес-процессы, мыслит в терминах бизнес-операций.

Аналитик данных должен знать, что такое статистика и гипотезы. Серьезные расчеты не приносят пользы, главное — понять концепции. В зависимости от потребностей бизнеса, вам может понадобиться знание Яндекс.Метрики или Google Analytics. Опытные разработчики с сильными математическими навыками, которые не готовы мыслить в терминах бизнес-задач, исключены из профессии аналитика данных.

«Молодой человек превращается в эксперта по холоду, раскрывая реальные дела. Это происходит потому, что наблюдательность определяет ваш уровень: он зависит от того, сколько раз жизнь ставила вас в ситуацию, когда нужно было принимать решение. Также важно развивать то, как вы используете свои инструменты. Но решение реальных проблем также помогает аналитику данных развиваться», — говорит Анна Чувилина.

Стать аналитиком можно в таких областях, как информатика, математика и программирование. Почти все ведущие университеты страны предлагают эти курсы.

Кто такой аналитик данных

Работа аналитика данных

Разработано Pressfoto/freepik

  Почему канализационные люки круглые. Почему канализационные люки круглые.

Каждый продукт компании развивается не сам по себе, а по заранее разработанному сценарию, дорожной карте. Еще на этапе проектирования разработчики думают о том, как они будут развиваться и изменяться.

Программное обеспечение для массового рынка, компьютерные игры, серийное производство, распространение фармацевтики и медицинские услуги, логистика, доставка продукции — каждая область требует тщательного анализа. В противном случае компанию ждет неудача и ущерб репутации в ближайшем будущем.

Как этого можно избежать? Именно здесь в игру вступают технологии Больших Данных и связанный с ними подход, основанный на данных. Большие данные — это огромное количество информации в Интернете. Она может быть структурированной или неструктурированной, но в этой горе данных можно выявить закономерности, которые затем можно использовать для успешного прогнозирования бизнес-процессов.

Что именно представляет собой аналитик данных? Он или она является экспертом, который собирает, классифицирует и интерпретирует информацию, а затем составляет подробный отчет, помогающий выбрать правильную бизнес-стратегию.

Потребность в аналитиках сегодня огромна и растет пропорционально росту информации: По прогнозам, к 2025 году в Интернете будет 181 зетабайт. И во всем этом нужно уметь ориентироваться, замечать закономерности и делать правильные выводы.

Чем конкретно занимается аналитик данных

Проконсультируйтесь с клиентом. Если вы работаете в компании, проводите регулярные встречи с менеджерами и собирайте данные о проблемных зонах,

Прогоните данные через специальные программы,

Выдвигает гипотезы, которые помогут улучшить запланированные показатели,

Структурирует информацию и проводит выборочные проверки,

Готовит отчеты с поясняющими графиками и информацией,

Консультирует по вопросам совершенствования и оптимизации бизнес-процессов.

В чем отличие аналитика данных от Data Scientist

Этих двух специалистов всегда путают, но разница на самом деле проста: аналитик данных не имеет дела с технической стороной и не нуждается в знании языков программирования, data scientist — наоборот, он в основном программист.

У аналитика есть своя работа: он должен перевести необходимую информацию на язык, понятный заказчику. Ученым, изучающим данные, приходится получать их с помощью различных программных методов.

Какие качества нужны аналитику данных

Первое и самое важное — это знание системного подхода, то есть способность видеть всю структуру, ее инфраструктуру, иерархию, процессы и то, как работают все ее элементы.

Системный подход важен для любой интеллектуальной работы, поэтому его должен изучать каждый, кто работает с информацией. Личные качества и образ мышления аналитика данных, вероятно, не менее важны, чем технические качества. Требуется:

Дотошность, внимание к деталям и тщательность,

Готовность постоянно учиться и осваивать незнакомые территории,

Коммуникативные навыки и способность объяснять сложные вопросы простыми словами.

Оцените статью
Бизнес блог