Всё о профессии аналитика данных

Объясняем, как и какие задачи решает аналитик данных, в каких направлениях он может работать, на какую зарплату можно рассчитывать и какие навыки нужны, чтобы стать им с нуля.

Разберёмся, кто такой аналитик данных и что он делает, на примере. Представим, что в компании недостаточно высокий процент успешных сделок, а существенная часть клиентов перестаёт пользоваться продуктом через год. Data Analyst может проанализировать воронку продаж, качество продукта, его использование, уровень сервиса и другие показатели. Это позволит выяснить, к примеру, что часть менеджеров по продажам плохо знают продукт, а во время его использования у клиентов возникают неполадки, которые не получается быстро исправить из-за некорректной работы службы поддержки. Специалист может предложить провести обучение менеджеров и сотрудников сервисного центра, а также поработать над функционалом продукта.

Как видно из примера, предметом работы аналитика данных является информация. Компании, особенно крупные, собирают множество данных — например, о клиентах, продажах, процессах внутри организации, а также о внешней ситуации на рынке и в мире. Все эти данные могут быть полезны для развития компании и улучшения её продуктов. Собрать, проанализировать и визуализировать эту информацию — задачи Data Analyst.

Для того чтобы выполнять эти задачи, специалист может рекомендовать изменить внутренние процессы организации. Например, он может помочь внедрить инструменты автоматизации, которые позволят собирать данные из отдельных систем компании. Или ввести различные методы оценки, например динамики продаж или результатов рекламных кампаний. Кроме того, аналитик данных может прогнозировать риски и возможности для роста исходя из информации по компании и рынку.

Разобраться в профессии Data Analyst, понять кто это и чем она занимается, можно на курсе «Аналитик данных». Занятия помогут с нуля получить необходимые навыки, отработать их на практике, а также собрать портфолио и получить помощь в поиске работы.

Вне зависимости от специализации работа с данными объединяет в себе три области знаний: математику, программирование и понимание того, как функционирует бизнес. Разберём их подробнее.

Аналитику данных важно знать математику, потому что она является основой для многих методов и алгоритмов анализа данных. Кроме того, понимание математических концепций позволяет специалисту формулировать и проверять гипотезы, оценивать точность моделей, интерпретировать результаты анализа и прогнозировать будущие события.

Несмотря на то что дата-аналитик не пишет код самостоятельно, ему полезно разбираться в основах языков программирования. Эти знания помогут как визуализировать результаты анализа, так и чётко ставить технические задачи дата-сайентистам.

Глубокое понимание специфики бизнеса также имеет большое значение: грамотный Data Analyst досконально разбирается в особенностях сферы деятельности компании и хорошо знаком со всеми её продуктами или услугами. По сути, это гарантия того, что решения, которые он предлагает, будут способствовать росту прибыли компании.

Качества человека, который может стать аналитиком данных

Data Analyst может получать больше, если развивается сразу в нескольких специальностях. Источник: hh.kz

Свободный английский и знание других языков позволят специалисту работать в зарубежных компаниях, где можно получать больший доход. Допустим, в Индии Data Analyst на старте зарабатывает от 5 тыс. долларов США в год, а спустя 4 года работы можно выйти на доход в 13 тыс. долларов в год.

Примеры зарплаты аналитиков данных уровня джун и сеньор в разных странах. Источник: Edoxi

Согласно Stocklytics, аналитик данных входит в топ-15 профессий, которые будут особенно востребованы до 2030 года. По прогнозам исследователей, популярность таких специалистов вырастет более чем на 40%.

Востребованность дата-аналитиков в последние годы растёт по ряду причин. Во-первых, объём данных, которые нужно собирать и анализировать, постоянно растёт.