Дата-аналитик: кто это, чем занимается и как им стать с нуля
Количество данных, которые генерируются по всему миру, растёт в геометрической прогрессии. Statista прогнозирует, что в 2025 году их глобальный объём будет равен 181 зеттабайту — это в два раза больше, чем в 2022-м. Чтобы информация стала ресурсом, а не бесполезным шумом, рынку требуются дата-аналитики. Мы расскажем, чем они занимаются, какие знания им нужны, а также как стать аналитиком данных с нуля.
Кто такой data-аналитик и зачем он нужен
Дата-аналитик — это специалист, который взаимодействует с данными: извлекает, очищает, обрабатывает, изучает их, чтобы предоставить полезную информацию для бизнеса или науки. Задачи аналитика данных — обосновывать решения, делать прогнозы, оптимизировать продукты, улучшать рабочие процессы. Каждая организация, будь то крупный бизнес или стартап, создаёт колоссальные объёмы информации — о поведении клиентов, о продуктах, транзакциях, процессах. Сами по себе они ничего не значат, если их не проанализировать. Поэтому функции аналитика данных критически важны. Вот лишь часть из них:
-
Помогает принимать решения. Без исследовательской базы бизнес-решения могут быть субъективными и построенными на догадках. Аналитики помогают основываться на фактах. Например, компания может заказывать товар, основываясь на личных предпочтениях руководства. Но если аналитик проанализирует продажи, он может выяснить, что покупатели интересуются другими товарами. Так, вместо теннисных ракеток компания закажет больше беговых кроссовок, что повысит продажи и сократит затраты.
-
Строит прогнозы и стратегии. Аналитики могут изучать текущие данные о покупательских привычках, чтобы предсказать, какие товары будут популярны в следующем месяце. Это помогает компаниям планировать запасы и рекламные кампании, чтобы эффективно удовлетворить спрос.
-
Оптимизирует процессы. Специалист может проанализировать работу склада и выявить такую проблему: задержки в поставках происходят из-за того, что задачи среди сотрудников распределяются неправильно. Он предложит изменить процессы, автоматизировать часть задач или перераспределить обязанности, чтобы сократить время на обработку заказов.
-
Снижает риски. Вдумчивая аналитика уберегает от дорогостоящих ошибок и от потери возможностей.
Что делает аналитик
Дата-аналитик выполняет задачи, связанные с массивами информации:
-
Собирает их в базах, на веб-страницах и т. д.
-
Обрабатывает сырой массив данных и очищает их от ошибок, пустых значений и дубликатов.
-
Анализирует данные — использует статистические методы, алгоритмы, чтобы выявить закономерности, тренды и аномалии.
-
Строит модели, которые предсказывают будущее поведение людей на основе прошлых показателей.
-
Создаёт графики, диаграммы и другие визуальные представления, которые иллюстрируют результаты анализа.
-
Проводит A/B-тестирование, чтобы выбрать самый эффективный вариант (например, вариант маркетинговой кампании).
Какие навыки важны в работе аналитика данных
Для работы data-аналитиком нужны технические и аналитические способности.
Хард-скилы:
- Понимание математического анализа, линейной алгебры, методов статистики, теории вероятности.
- Умение работать с языками программирования (Python, R, SQL) для анализа и визуализации.
- Работа с хранилищами информации. Владение SQL — языком программирования для работы с запросами из баз данных.
- Использование BI-инструментов. Знание программ визуализации (Power BI).
- Работа с Big Data. Применение инструментов анализа (Hadoop, Spark).
Софт-скилы:
- Аналитическое мышление. Умение структурировать информацию, выявлять закономерности, предлагать решения.
- Внимание к деталям, ответственность.
- Навык общения. Способность объяснять сложные результаты анализа другим сотрудникам.
- Умение взаимодействовать с другими подразделениями компании.
Где работают дата-аналитики и сколько зарабатывают
Профессия аналитика данных востребована во многих сферах. Области, в которых можно найти вакансии:
- IT-компании — анализ пользовательской активности, оптимизация сайтов, приложений.
- Финансовые организации — оценка рисков, анализ транзакций, прогнозирование.
- Маркетинг — анализ рекламных кампаний, поведения пользователей, каналов продвижения.
- Здравоохранение — обработка информации о здоровье пациентов, прогнозирование заболеваний, управление лечением.
- Промышленность — оптимизация процессов производства, предсказание отказов оборудования.
- Логистика и транспорт — оптимизация маршрутов доставки, прогнозирование затрат ресурсов, управление цепочками поставок, повышение операционной эффективности. По данным hh Карьеры, средняя зарплата аналитика данных в России составляет 112 000 ₽ в месяц. Чаще всего зарплаты находятся в диапазоне от 68 000 до 155 000 ₽. Минимальная зафиксированная зарплата — 50 000 ₽, максимальная — 450 000 ₽. Уровень дохода зависит от квалификации, набора навыков, сферы деятельности, региона.
Как стать аналитиком данных
1. Оцените цели и возможности
До начала обучения важно понять, в какой области вы хотите развиваться, подходит ли то, чем занимается аналитик данных. Если вас интересуют финансы, стоит уделить внимание статистике, моделированию. Если хотите работать в ИТ, сосредоточьтесь на анализе пользовательских данных.
2. Выберите образовательный путь
Вариантов несколько:
- Высшее образование. Это фундаментальное начало. Можно получить степень в области математики, статистики, экономики, информатики. Но для старта в профессии аналитика не обязательно иметь диплом о высшем образовании — выпускники профильных курсов успешно находят работу.
- Курсы и онлайн-обучение. Они предлагают практическое обучение на реальных проектах. Курсы длятся от нескольких месяцев до года. Посмотреть доступные программы можно на hh Карьере.
- Самообучение. Можно изучать аналитику данных самостоятельно, используя книги, онлайн-материалы, форумы. Это требует самодисциплины и не гарантирует достаточной глубины знаний. Без чёткого плана обучения и наставничества есть риск столкнуться с трудностями в освоении сложных тем, это затруднит поиск работы или продвижение в профессии.
Курсы Аналитика данных
3. Приобретите практический опыт
Принимайте участие в проектах, стажировках и исследовательских задачах, чтобы применить знания и наработать портфолио.
4. Ищите работу
Получив начальный опыт, ищите вакансии младшего специалиста по аналитике данных. Если завершите образовательные курсы и успеете попрактиковаться, это увеличит шансы найти место в компании.
Кому подойдёт профессия аналитика данных
Специалисты, которые умеют извлекать смысл из цифр, становятся ключевыми игроками в командах: от стартапов до крупных банков, ИТ-гигантов.
Если вам интересно разбираться в причинах и следствиях, любопытно, почему пользователи ведут себя определённым образом, хочется видеть результаты своей работы, то аналитика может стать территорией роста. Чтобы начать, не нужен диплом вуза — достаточно интереса, системного подхода, настойчивости. Курсы, практические проекты и открытые источники информации дают всё для входа в профессию.
Здесь ценят умение мыслить, задавать неудобные вопросы, предлагать решения, которые работают. А ещё — умение не бояться пробовать новое: технологии быстро меняются, но это не минус, а драйвер развития. Профессия подойдёт тем, кто любит учиться, искать закономерности, разбираться в том, как устроен мир, через цифры.
Выбирая аналитику, вы инвестируете в профессию, которая даёт свободу — возможность работать удалённо, менять отрасли, развиваться в науке, бизнесе, технологиях и получать достойный доход.
Начать можно уже сейчас. Удачи!
