По статистике в 2022 году 45% компаний искали аналитиков данных. Эти специалисты разбираются в массивах данных и помогают бизнесу вовремя замечать тренды, контролировать ситуацию на рынке и прогнозировать успешность проектов и компаний.

Разберемся, чем конкретно занимаются дата-аналитики и какие навыки им нужны для старта в профессии.

Аналитик данных (или дата-аналитик) — это специалист, который собирает, обрабатывает, изучает и интерпретирует данные. Его работа помогает принимать решения в бизнесе, управлении и науке. Обычно такие специалисты работают в компаниях, которые практикуют data-driven подход — ориентируются на данные и их анализ при принятии решений.

Какие задачи решает дата-аналитик?

Задачи аналитика данных находятся на стыке математики, статистики, программирования и продакт-менеджмента. В результате его работы компания получает наглядные выводы, которые помогают ей прогнозировать будущее, принимать объективные бизнес-решения и получать выгоду.

Чем обычно занимается дата-аналитик:

Собирает большое количество неупорядоченных данных и преобразовывает их в более удобный формат;
Решает бизнес-задачи с использованием данных;
Работает с языками программирования (обычно Python);
Работает со статистикой, включая статистические тесты и распределения;
Использует аналитические методы, такие как машинное обучение, глубокое обучение и текстовая аналитика;
Занимается поиском порядка и шаблонов данных, а также выявление тенденций, которые могут помочь в достижении конечного бизнес-результата;
Ищет закономерности в информационных наборах;
Визуализирует данные для быстрого понимания имеющихся результатов и будущих тенденций;
Формулирует гипотезы по улучшению конкретных бизнес-метрик за счет изменения других показателей;

В зависимости от сферы и опыта число обязанностей аналитика данных может расширяться. Но хотим отметить, что это интересная и высокооплачиваемая профессия со стабильным спросом на новичков и профессионалов.

Какие скиллы нужны для выполнения этих обязанностей?

Чтобы эффективно справляться с описанными задачами, специалисту по анализу данных понадобятся следующие хард- и софт-скиллы:

Написание запросов на языке SQL. Это помогает автоматизировать рутинные задачи, анализировать данные, проверять предположения, обрабатывать большие объёмы информации для поиска закономерностей.
Формулирование гипотез. Необходимо для подготовки предложений и прогнозов, которые смогут решить проблему или задачу заказчика.
Визуализация данных в Qlik Sense, Tableau или Power BI. Графическое представление информации в дашбордах позволяет наглядно презентовать бизнесу выводы и наблюдения.
A/B-тестирование. Этот инструмент помогает убедиться в правильности предположений.
Создание отчётов на языке пользователей. Важно подбирать понятные для заказчика термины для представления результатов работы.
Использование систем типа Big Data. С их помощью значимая информация выгружается из различных источников.
Критический анализ собственных идей и информации. Необходим для получения достоверных выводов, основанных на цифрах, а не привычных представлениях.
Навыки коммуникации, ведения переговоров. Важно находить общий язык с заказчиками и правильно понимать их желания и проблемы.
Умение работать в Google Sheets или Excel. Этот навык необходим для создания отчётов, дашбордов, предоставления информации для пользователей.
Любой крупный и средний бизнес нуждается в аналитиках данных. Особенно эти специалисты востребованы в сферах, связанных с финансами, IT и диджитал. Опытных профессионалов пока действительно мало, а это лишь повышает ценность аналитиков данных на рынке труда.

Анализ больших данных становится одной из самых востребованных задач в современном бизнесе. А это значит, что спрос на специалистов в этой сфере со временем лишь увеличится.

Как стать аналитиком данных? Пройти обучение в Компьютерной Академии «ШАГ» и получить работу с помощью нашего Центра Карьеры.