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.
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.
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
Разработано Pressfoto/freepik
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.
