Кто такой аналитик данных и чем он занимается
Анализ данных — это процесс, который позволяет увидеть скрытые закономерности и ответить на самые важные вопросы бизнеса: «Можно ли дать человеку кредит?», «Кнопка какого цвета лучше работает?», «Где открыть новую палатку с шаурмой?» и не только. Рассказываем главное о сферах применения, зарплатах, навыках и карьерных перспективах аналитика данных (Data Analyst) вместе с руководителем отдела аналитики SkillFactory Артемом Боровым.
Освойте профессию «Аналитик данных»
Аналитик данных — кто это
Аналитик данных (Data Analyst или дата-аналитик) — это специалист по анализу больших данных: он собирает их, обрабатывает и делает выводы. На основании его отчетов в компаниях принимают важные решения. Профессия аналитика данных находится на стыке IT, менеджмента и математики. С одной стороны, дата-аналитик должен уметь работать с IT-инструментами: например, ему может понадобиться кодить на Python или составлять запросы на SQL. С другой стороны, аналитика включает в себя методы из математики, статистики и теории вероятностей — нужно быть с ними знакомым, разбираться, для чего они нужны, как и когда используются. Наконец, менеджмент: дата-аналитик собирает данные не просто так, а ради решения бизнес-задач, в которых он тоже должен разбираться.
Что делает дата-аналитик
Например, в онлайн-торговле аналитик данных может проанализировать, как клиенты используют промокоды и какой контент больше всего интересен посетителям сайта. На основе этого будут решать, какие площадки для продвижения использовать. В крупных сетевых магазинах, опираясь на выводы аналитиков, оптимизируют логистику и работу с потоком покупателей.
10 месяцев
Полный курс по анализу данных
Находите закономерности и делайте выводы, которые помогут бизнесу
2 790 ₽/мес 4 650 ₽/мес
Задачи аналитика данных
- Собирать информацию из разных источников.
- Классифицировать данные, сортировать, очищать от лишнего.
- Приводить данные к единому виду.
- Находить закономерности в массивах информации и интерпретировать с помощью математики.
- Делать из закономерностей выводы о текущем положении дел в компании, ее перспективах, слабых местах, прогнозировать развитие и так далее.
- Визуализировать результаты, например в виде графиков.
Для решения этих задач аналитик может пользоваться языками программирования и запросов, например Python и SQL, и специальным ПО. Есть программы для построения графиков, автоматизации подсчетов, реализации разных математических методов. Но многое аналитик должен понимать сам, например какие методы использовать, какие выводы следуют из найденных закономерностей.
Допустим, компании нужно проверить, каким образом пользователи взаимодействуют с сайтом. Тогда к сайту подключают системы аналитики, и те автоматически собирают данные о действиях пользователей. После этого аналитик выгружает данные, соединяет информацию из разных систем в единую базу и начинает с ней работать. Например, он приводит к ее одинаковому виду, сортирует и фильтрует, разбирает на составляющие — готовит к анализу. Чтобы интерпретировать эти данные и сделать из них выводы, аналитик может пользоваться методами из математики и статистики, писать код самостоятельно или загружать кластеры информации в специальное ПО. Когда аналитик находит закономерности — например, большинство пользователей проводит на главной странице от 5 до 10 минут — он визуализирует результаты, составляет графики и таблицы, готовит отчет о результатах.
Что такое большие данные (БД)
БД — это гигантские объемы информации, которые можно собрать и проанализировать только автоматизированным способом.
Предположим, каждый вечер после работы вы играете с собакой. Однажды вы заметили, что пес неприлично громко лает, бегая за мячом. При этом за резиновой игрушкой он гонится с такой же радостью, но молча. Несколько дней вы тестируете гипотезу: проверяете, действительно ли такую реакцию вызывает только мяч? Возможно, ведете дневник наблюдения, отмечая уровень шума по всем игрушкам. Убедившись в своей правоте, вы решаете играть с собакой в мяч только днем или в выходные. Отношения с соседями спасены.
Пройдите тест по аналитике данных и узнайте, какие перспективы ждут вас в этой профессии. Ссылка в конце статьи.
Эти данные — «маленькие», их легко собрать и посчитать вручную, даже в уме. Большие данные — это терабайты разрозненной информации, которую надо собрать по кусочкам, обработать и перевести на «человеческий язык». Например, компания по производству игрушек для животных может анализировать привычки сотен тысяч собак, чтобы выпустить для них новый идеальный продукт.
Каким компаниям нужны аналитики данных
Большие данные — ключевой ресурс для бизнеса: их используют в IT, ритейле, финансах, здравоохранении, игровой индустрии, киберспорте, телекоме, маркетинге. Самые крутые и современные компании называют себя Data-Driven. Они принимают стратегические решения на основе данных.
«На самом деле аналитик данных нужен в любой компании, где есть данные, — уверен Артем Боровой. — Условной сети ларьков с шаурмой он тоже по-хорошему нужен, чтобы анализировать потоки, понимать, где лучше открыть новую точку, выстраивать логистику».
Вот три ситуации, в которых бизнесу может пригодиться специалист по анализу больших данных:
Незавершенные покупки. В интернет-магазине пользователи добавляют в корзину товары, но потом уходят с сайта, не оформив заказ. Специалист по анализу данных сначала выясняет, на каком этапе пользователь теряет интерес. Например, уходит с сайта, когда видит сложную форму для регистрации. Затем предлагает и проверяет гипотезы, которые помогут удержать клиента и довести до нужного магазину результата (оформление заказа).
«Плохие» долги. В банке хотят свести к минимуму количество клиентов, которые не возвращают кредиты. Дата-аналитик изучает, какие характеристики клиента указывают на то, будет ли он вовремя вносить платежи. На этом основании клиенту будет одобрен или не одобрен кредит.
Проверка эффективности дизайн-решения. Создатели приложения для знакомств хотят понять, как пользователи реагируют на цвет кнопки. Аналитику данных предстоит протестировать два прототипа: часть пользователей видит вариант с синей кнопкой, другая часть — с красной. В итоге он помогает дизайнеру интерфейса решить, какого цвета кнопка лучше сработает.
Еще благодаря качественному анализу данных можно:
- выявлять настоящие и будущие потребности клиентов;
- прогнозировать спрос на товар или услугу;
- оценивать вероятность ошибки при разных действиях;
- контролировать работу и износ оборудования;
- управлять логистикой;
- следить за эффективностью сотрудников.
Все это помогает компании узнать о себе больше, увеличить прибыль и сократить издержки.
Читайте также Big Data: что это и где применяется?
Какие знания и навыки нужны аналитику данных
Вот стартовый пакет для начинающего специалиста по профессии аналитик:
- работать с данными с помощью Google Sheets, Sublime, Excel;
- использовать для решения задач хотя бы один язык программирования: Python или R;
- писать запросы к базам данных SQL;
- реализовывать отчетность в BI-системах: Tableau, Power BI, Google Data Studio и др.;
- иметь базовые знания по статистике.
В зависимости от направления могут добавляться специфические инструменты. Например, веб-аналитику нужны знания Яндекс.Метрики и Google Analytics.
Станьте аналитиком данных и получите востребованную специальность
Какие специализации бывают у аналитика данных
В профессии аналитик данных есть классическое для IT деление на джуниор-, мидл- и синьор-аналитиков. Но, имея базовые знания по работе с данными, можно применять их в других направлениях. Вот несколько специализаций.
Продуктовый аналитик нужен, если необходимо развивать продукт на основе метрик и анализа данных. Продуктовый аналитик глубоко погружается в тематику, проводит тесты и исследования, чтобы понять, какие функции пользуются популярностью, а какие — нет, какие проблемы возникают у пользователей при использовании продукта.
Маркетинговый аналитик помогает привлечь клиентов через рекламу, оптимизировать затраты, опираясь на анализ данных по пользовательскому поведению и кликам.
BI-аналитик проектирует системы для анализа и хранения данных, тестирует гипотезы и автоматизирует отчетность. Он помогает бизнесу моделировать различные ситуации, делать правильные выводы и распределять ресурсы между отделами.
Востребованность профессии
В июне 2021 года на сайте hh.ru было более 13 тысяч вакансий для аналитика данных.
Данные накапливаются с огромной скоростью. В 2018 году аналитическая компания IDC прогнозировала: за пять лет, в период с 2015 по 2020 год, объем цифровых данных в мире вырастет в два раза и составит 40 зеттабайт (один зеттабайт равен миллиону миллионов гигабайт) — но фактически накопление информации идет еще быстрее: в 2020 году объем информации уже достиг 59 зеттабайт. По оценкам Ассоциации больших данных, рынок Big Data в России ежегодно растет на 12%.
Для работы с таким количеством данных компаниям нужны специалисты. В 2019 году вакансий в области анализа данных стало больше в 9,6 раза, чем в 2015 году.
Сколько зарабатывает аналитик данных
Мы проанализировали открытые вакансии на HH.ru и Хабр Карьера. Разброс зарплат оказался довольно большим. Что ожидаемо — он зависит от опыта и города, в котором работает аналитик. Стажеру в Перми предлагают 25 тыс. рублей, а аналитик данных в московском офисе международной компании зарабатывает 200 тыс. рублей.
Средние зарплаты получились такими:
Стажеры и junior-специалисты получают от 60 тыс. рублей. В 8% вакансий указана сумма ниже, но в основном они предлагают частичную занятость.
Руководители отделов и синьор-аналитики получают от 170 тыс. рублей. В некоторых вакансиях предлагают больше 250 тыс. рублей в месяц, но для них нужен опыт больше пяти лет в аналитике и большой пул компетенций.
В регионах ситуация иная. Максимальная зарплата, на которую можно рассчитывать, — 100 тыс. рублей. Но многие работают удаленно в своем городе, получая «столичную» зарплату. На сайте hh.ru удаленные вакансии для дата-аналитиков данных составляют 15% от общего количества.
В каких случаях становятся аналитиками данных
67% специалистов приходят в эту профессию из других сфер: маркетинга, науки и даже госслужбы. Аналитиками данных становятся, когда:
- хотят работать в IT, но не хотят 100% времени заниматься «техникой»;
- хотят повысить свой доход;
- интересно работать с данными, но не хватает технических навыков;
- хочется автоматизировать и упростить процессы,с которыми сталкиваются;
- понимают, что текущая профессия может исчезнуть (например бухгалтеры), и ищут новое перспективное направление.
С чего начать
Если вы понимаете, что специалист по анализу данных — это профессия вашей мечты, стоит подробнее изучить путь, который придется проделать.
Для начала обучения вам достаточно изучить Excel: знать, что такое сводные таблицы и как работают функции. Полезно также подтянуть знания по статистике, SQL и Python. Это можно сделать с помощью бесплатных курсов или тренажеров.
Полезные ссылки
- бесплатные курсы: Основы статистики;
- тренажеры: SQL;
- полезные материалы по продуктовой аналитике от команды МатеМаркетинга;
- чат с вакансиями в сфере анализа данных;
- канал с полезными материалами про работу с данными.
Артем Боровой: «На мой взгляд, самый удобный путь — начать применять инструменты аналитика в своей текущей работе. Можно постепенно изучать языки и программы, а потом использовать их для своих задач. Конечно, не у всех может быть доступ к данным по месту работы, но для таких случаев есть площадки для самостоятельного обучения. Онлайн-курсы в этом плане проще и удобнее, так как человеку не нужно самому отбирать информацию, они помогают пройти по всем важным пунктам, дают материал в нужном темпе, погружают в комьюнити».
Образование при этом не имеет значения — начать разбираться в профессии можно с любым бэкграундом. Хороший пример — истории выпускников SkillFactory.
Что такое аналитика данных простыми словами?
Аналитика данных — процесс сбора, обработки и анализа информации для принятия решений в бизнесе или другой сфере деятельности.
Что такое продуктовая аналитика?
Продуктовая аналитика — отдельная область аналитики данных, которая занимается анализом данных о продуктах, их использовании и взаимодействии с пользователями. Аналитики в этой области помогают оптимизировать процессы разработки и улучшения продуктов, а также повышают их эффективность и конкурентоспособность.
Какие виды аналитики данных бывают?
Среди видов аналитики данных — дескриптивная аналитика, предиктивная аналитика, прескриптивная аналитика и машинное обучение.
Что нужно знать аналитику данных?
Аналитик данных должен знать основы математики, статистики, программирования и баз данных, а также иметь навыки анализа и интерпретации данных, визуализации и презентации результатов.
Какие бывают аналитики?
Существуют разные виды аналитиков данных — бизнес-аналитики, финансовые аналитики, маркетинговые аналитики, IT-аналитики и т.д.
Чем отличается аналитик данных от системного аналитика?
Аналитик данных отличается от системного аналитика тем, что первый занимается анализом данных, а второй — проектированием информационных систем.
Чем отличается аналитик данных от бизнес-аналитика?
Аналитик данных отличается от бизнес-аналитика тем, что первый занимается анализом данных, а второй — анализом бизнес-процессов и оптимизацией бизнес-стратегий.
Чем статистика отличается от аналитики?
Статистика — наука о сборе, анализе и интерпретации данных, а аналитика данных — это более широкое понятие, включающее в себя не только статистический анализ, но и машинное обучение, предиктивную аналитику и другие методы анализа данных.
Аналитик данных
Аналитики влияют на рост бизнеса. Они выясняют, какой товар и в какое время больше покупают. Считают юнит-экономику. Оценивают окупаемость рекламной кампании. Поэтому компании ищут и переманивают таких специалистов.
Аналитик: чем он занимается, сколько получает и как освоить профессию
Разбираемся, кто такой аналитик, какие типы аналитиков бывают и где на них самый большой спрос.
Кадр: мультфильм «Охота Порки на уток» / Warner Brothers
Дмитрий Зверев
Любитель научной фантастики и технологического прогресса. Хорошо сочетает в себе заумного технаря и утончённого гуманитария. Пишет про IT и радуется этому.
Аналитик умеет извлекать из данных полезные знания, находить взаимосвязи, визуализировать данные и давать бизнесу полезные рекомендации, которые помогают улучшить продукт или наладить какие-то процессы. Конечно, аналитики работают не только в коммерческих структурах, многие социальные и инфраструктурные проекты также требуют глубокого погружения в данные.
Из этой статьи вы узнаете:
- Кто такой аналитик
- Какие бывают аналитики
- Что нужно знать и уметь, чтобы стать востребованным специалистом
- Сколько зарабатывают аналитики
- Где можно выучиться по этой специальности
Кто такой аналитик
Аналитик — это специалист, который собирает и анализирует данные, чтобы исходя из них принимать взвешенные решения и давать основанные на данных рекомендации.
Вот наглядный пример работы аналитика. Представьте, что у вас есть онлайн-магазин по продаже резиновых уточек под названием «Резиновые кряки» ��. Вы хотите узнать, каких уточек пользователи чаще всего покупают с другими уточками — это поможет предлагать покупателям «пару» для их уточки (знаменитое «с этим товаром также покупают») и таким образом повысить продажи.
Аналитик изучает данные по продажам за какой-то период, отправляет SQL-запросы в базу данных, структурирует информацию и через неделю возвращается с результатами — презентацией или отчётом, в которых всё подробно расписано. Например, он мог обнаружить такие взаимосвязи:
- уточку «Человек-паук» часто покупают в комплекте с уточкой «Доктор Осьминог»;
- а уточку «Бэтмен» — с уточкой «Джокер».
Вас заинтересовали такие данные, и вы добавили новые рекомендации на сайт. Это проверка гипотезы: вы решили, что подобные пары способны значимо увеличить прибыль, — например, прикинули, что это может повысить продажи на 7%. По истечении месяца — или какого-то другого периода, который вы выбрали в качестве срока проверки гипотезы, — вы снова обращаетесь к аналитику и просите выдать информацию по текущему состоянию интернет-магазина. Он смотрит данные и обнаруживает, что благодаря нововведению продажи выросли на 10%.
В реальности всё несколько сложнее: продажи могут вырасти, а какие-то другие важные показатели — упасть. Так что аналитики работают с очень разнообразными и сложными структурами данных и должны учитывать максимальное количество значимых факторов.
Какие бывают аналитики
Аналитиков можно встретить во всех компаниях: они уже стали неотъемлемой частью бизнеса. Причём не существует единой профессии аналитика — слишком сильно различаются задачи, инструменты и доменные области.
Кроме того, у аналитиков ценится понимание конкретной индустрии: например, в геймдеве будет свой набор и взаимозависимость метрик, а в финтехе — совсем другой. И насмотренность специалиста будет сильно сказываться на результатах его работы.
Мы расскажем о самых популярных типах аналитиков:
- бизнес-аналитик
- продуктовый аналитик
- дата-аналитик
- системный аналитик
- веб-аналитик
- финансовый аналитик
Конечно, лет через десять эти типы профессии сильно изменятся — какие-то из них исчезнут, появятся новые специализации, и уж точно изменится набор инструментов и методов анализа данных.
Теперь рассмотрим каждый тип аналитика по отдельности — а чтобы лучше понять, какую роль они играют в компании, представим, чем именно они бы занимались в нашем онлайн-магазине резиновых уточек.
Важное примечание: разделение по конкретным задачам может быть весьма условным, а функции разных аналитиков — пересекаться или меняться от компании к компании.
Бизнес-аналитик
Итак, компании стремятся к тому, чтобы бизнес-процессы были максимально эффективными и протекали с минимумом затрат денег, времени и человеческого ресурса. Бизнес-аналитики как раз и преследуют эту цель. В их основные обязанности входит следующее:
- анализ и оценка текущих рабочих процессов;
- выявление областей для улучшения;
- исследование и проверка текущих процессов компании;
- представление результатов и рекомендаций владельцам бизнеса.
Мы дали задачу бизнес-аналитику — надо оптимизировать процесс обработки заявок по телефону. Бизнес-аналитик изучил все звонки отдела продаж за последние полгода и пришёл к выводу, что нужно добавить новые скрипты продаж — это поможет увеличить конверсию в покупку.
Если хотите узнать больше о бизнес-аналитике, читайте отдельную статью.
Продуктовый аналитик
Продуктовый аналитик — это тот, кто помогает развивать продукт компании. Он мониторит различные метрики, чтобы исследовать взаимодействие с пользователями и ситуацию на рынке. Это могут быть, например, такие показатели:
- Retention rate — процент пользователей, которые неоднократно применяли продукт за определённый отрезок времени.
- North Star metric (метрика Полярной звезды) — главная метрика, по которой компания или продукт судят об успешном развитии.
- Количество визитов на страницу продукта.
- Конверсия на разных этапах воронки — какой процент пользователей, попавших на определённую страницу сайта или экран приложения, совершили то или иное действие.
Продуктовые аналитики изучают данные, формулируют гипотезы и помогают улучшать продукт. Вот чем они обычно занимаются:
- оценивают значимые для продукта показатели;
- изучают поведение пользователей;
- проводят количественные исследования;
- строят системы визуализации данных (дашборды) по конкретным продуктам для разных департаментов компании;
- прогнозируют, как внедрение новых фич или изменений в продукте повлияет на важные метрики;
- вместе с продакт-менеджером прорабатывают стратегию развития продукта.
В «Резиновых кряках» аналитик как раз мог бы заниматься товарными рекомендациями — выяснять, каких уточек чаще всего покупают в связке, анализировать, какой формат товарных карточек даёт самые высокие конверсии, что мешает пользователям, добавившим уточку в корзину, завершить заказ, и тому подобное.
Подробнее о продуктовом аналитике читайте в нашей статье.
Дата-аналитик
Дата-аналитик (data analyst, или аналитик данных) — это тот, кто работает с большими данными, визуализирует их, находит неочевидные взаимосвязи и помогает принимать на их основе бизнес-решения. Он часто использует методы статистического анализа и машинного обучения.
Большими данными может стать что угодно — например, история транзакций за пять лет существования банка, история постов в социальной сети от всех жителей Челябинска или истории болезней всех пациентов российских больниц. Главное — чтобы этих данных было очень много. Благодаря большому объёму данных аналитики могут статистически значимо прослеживать взаимосвязи максимально широкого количества параметров системы и их влияние на разные метрики.
В «Резиновых кряках» дата-аналитик мог бы проанализировать всю историю продаж и найти неочевидные связи между товарами и характеристиками пользователей.
Например, мы могли бы узнать, что иркутяне больше любят уточек пастельных цветов с басовитым кряком, а уральцы — уточек вырвиглазной раскраски, которые тоненько попискивают. Это можно было бы выяснить, найдя взаимосвязь между продажами, возвратами, отзывами и социально-демографическими характеристиками пользователей.
В результате можно было бы подстраивать набор уточек на главной странице под тот регион, в котором пользователь заходит на сайт, а также добавить возможность прослушивать звук уточек и добавить описание этого звука в карточку товара.
Подробнее о дата-аналитике читайте в нашей статье.
Системный аналитик
Системный аналитик изучает, проектирует и внедряет информационные системы, а также улучшает уже существующие.
Цель системного аналитика — помогать компании создавать качественные IT-продукты. Ещё он должен переводить бизнес-требования к ПО на язык разработчиков.
Для нашей компании системный аналитик мог бы спроектировать систему мониторинга продаж, а также помочь интегрировать в интернет-магазин сервис доставки, чтобы всё работало без проблем.
Больше о профессии системного аналитика читайте в нашей статье.
Веб-аналитик
Веб-аналитик специализируется на анализе данных сайтов и веб-сервисов. Он смотрит на разные метрики и изучает, как посетители взаимодействуют с вашим ресурсом, а после этого выдаёт рекомендации, как можно улучшить весь сайт или отдельные страницы.
Веб-аналитики используют инструменты для анализа трафика на сайтах — например, популярные «Яндекс Метрику» и Google Analytics, а также настраивают их. Кроме того, они неплохо разбираются в маркетинге и понимают термины вроде «воронка продаж», KPI и «конверсия».
Чтобы помочь «Резиновым крякам», веб-аналитик мог бы изучить трафик сайта и выяснить, например, что люди часто заходят по запросу «купить резиновую утку», но при этом быстро покидают сайт. Он может предположить, что стоит добавить на сайт возможность быстрой покупки в пару кликов — так пользователям не придётся долго заполнять свой профиль и можно будет сразу получить желаемое. Как видно, грань между продуктовым и веб-аналитиком очень тонкая и вполне может меняться от компании к компании.
Подробнее о веб-аналитике и с примерами читайте в нашей статье.
Финансовый аналитик
Финансовый аналитик даёт рекомендации, связанные с финансами. Он анализирует финансовые данные, чтобы предоставить, например, обоснованные инвестиционные решения. Часто в обязанности финансового аналитика входят следующие задачи:
- создание финансовых моделей бизнеса;
- анализ финансовых данных;
- оценка инвестиций;
- подготовка финансовых отчётов.
Ещё финансовые аналитики могут предсказывать будущие финансовые показатели и давать рекомендации по их улучшению.
В «Резиновых кряках» можно отдать на просчёт финансовому аналитику новый вид уток — героев «Лего». Он выяснит, сколько денег стоит вложить в этот проект и через какое время он может окупиться.
Кто такой финансовый аналитик и чем он занимается, читайте в нашей статье.
Что должен знать и уметь аналитик
Если вы хотите развиваться в аналитике, придётся многому научиться — например, работать с инструментами по анализу и одновременно защищать свои идеи перед руководством. Рассмотрим универсальные для всех аналитиков навыки подробнее.
Технические навыки (хард-скиллы)
Мы проанализировали сотню вакансий на hh.ru и выделили такие технические навыки, которые встречаются у самых разных типов аналитиков.
Математика. Главная задача аналитика — собирать и анализировать данные. Без знания математики будет трудно в профессии, поскольку весь анализ строится на математических моделях. Поэтому базовая подготовка нужна каждому аналитику — особенно по темам, связанным с математической статистикой.
SQL. Это язык структурированных запросов, который нужен, чтобы работать с базами данных. Раз вы будете постоянно взаимодействовать с данными, их нужно научиться доставать из баз данных. Поэтому язык SQL наверняка будет одним из основных инструментов в вашей работе.
Языки статистического программирования. Чтобы проводить статистический анализ, нужно владеть такими языками, как R или Python. Они позволяют проводить расширенный анализ и моделирование данных, а также визуализировать их. На старте аналитику не обязательно знать эти языки на продвинутом уровне. Главное — понимать, как вызывать нужные функции, и ориентироваться в самых популярных библиотеках.
Визуализация данных. Чтобы эффективно изучать данные, необходимо представлять их в понятном виде. Так будет проще получить полезные инсайты. Выбор инструментов тут большой: Tableau, Excel, Google Sheets, Power BI, Yandex DataLens, те же языки программирования вроде Python, встроенные средства визуализации аналитических сервисов и даже созданные с нуля решения и дашборды. В крупных компаниях визуализацией данных могут заниматься целые отделы.
Софт-скиллы
Работа аналитика хоть и подразумевает постоянный анализ данных, но при этом также включает частое общение с коллегами. Поэтому без софт-скиллов никак не обойтись.
Коммуникационные навыки. Способность эффективно общаться с коллегами и руководством — важный навык для аналитика. Если вы умеете писать понятные и лаконичные отчёты и делать убедительные презентации, а также доходчиво объяснять и внимательно слушать, ваша ценность как специалиста точно увеличится.
Критическое мышление. Аналитик должен не только находить лучшие решения, но и постоянно подвергать свои выводы сомнению — это поможет совершать меньше ошибок и не строить бизнес-решения на ложных зависимостях.
Управление временем. Тайм-менеджмент — это инструмент, который позволит вам работать продуктивнее, сосредотачиваться на важном и с большей долей вероятности укладываться в срок.
Умение работать в команде. Одному сложно придумать лучшее решение, поэтому приходится обращаться к другим членам команды. Аналитик должен уметь делиться идеями и рекомендациями в конструктивной и профессиональной манере.
Сколько зарабатывают аналитики
Средняя зарплата аналитиков по России — 120 000 рублей. А медианная — 100 000 рублей. Это данные сайта zarplan.com. Но убедиться в этом можно на HeadHunter.
Бизнес-аналитик. Вбиваем в поиске специализацию и сразу видим две вакансии: младшего и ведущего аналитика. Разница огромная — 40 000 и 250 000 рублей. Но это как раз и показывает, что в профессии можно хорошо расти.
Продуктовый аналитик. Продуктовые аналитики зарабатывают примерно столько же, сколько и бизнес-аналитики.
Аналитик данных. Зарплаты дата-аналитиков колеблются от 50 000 до 400 000 рублей в месяц в зависимости от квалификации и опыта работы:
Системный аналитик. Здесь зарплаты похожи на доходы специалистов, описанные выше:
Веб-аналитик. Специалистам готовы платить в среднем от 58 000 до 150 000 рублей в месяц. Но это далеко не предел.
Финансовый аналитик. На начало 2023 года средняя зарплата финансового аналитика составила от 80 000 рублей. При этом опытные специалисты могут получать гораздо больше:
Где выучиться на аналитика
Чтобы стать хорошим аналитиком, нужно получить качественные знания. Сделать это можно в университете или на онлайн-курсах.
Университеты
Вузы — это отличный способ получить фундаментальные знания, которые помогут в будущем. Часто аналитики получают образование на экономическом факультете, а также факультетах маркетинга, информатики и вычислительной техники.
Университеты подходят для тех, кто хочет систематизированно освоить четырёхгодичную программу и подтвердить свои знания государственным дипломом. Однако не все хотят тратить столько времени на учёбу.
Онлайн-курсы
Любую специальность в аналитике можно освоить онлайн и в сжатые сроки. Обычно такое обучение идёт несколько месяцев, а в конце студенты пишут дипломные работы, благодаря которым закрепляют свои знания.
На онлайн-курсах упор сделан на практические задания — ученики делают их, а затем наставники проверяют их и дают обратную связь. К тому же учиться можно из дома и в большинстве случаев проходить уроки в свободном ритме.
Ещё образовательные платформы могут помочь с трудоустройством — составить портфолио, резюме и дать рекомендации по тому, как вести себя на собеседованиях.
Что запомнить
- Аналитик — это широкое определение, в которое включаются разные специализации.
- Бизнес-аналитик занимается оптимизацией бизнес-процессов компании.
- Продуктовый аналитик помогает разобраться, как пользователи отреагируют на нововведения.
- Дата-аналитик изучает большие данные и находит неочевидные взаимосвязи, которые помогают улучшить продажи.
- Системный аналитик занимается внедрением новых систем для компании и доработкой уже существующих.
- Веб-аналитик исследует поведение пользователей на сайте и предлагает варианты, как можно превратить их в покупателей.
- Финансовый аналитик ведёт финансовый учёт компании и прогнозирует будущую прибыль.
Читайте также:
- Зарплаты аналитиков данных разного уровня в России: исследование Skillbox Media
- Тест: насколько хорошо вы понимаете время?
- Популярные вопросы и задачи на собеседованиях тестировщиков
Профессия аналитик
Аналитик — это специалист, который занимается сбором, расшифровкой и анализом информации. Его задача — найти закономерности даже в самых отдаленных и отличных друг от друга массивов. Далее рассказываем подробнее, чем занимаются аналитики в 2023 году
Аналитики чаще всего работают с числами. Они являются формой выражения информации, необходимой для вычисления зависимостей, прогнозирования, составления статистики или создания планов на будущее, описывающих тенденции развития. Ценность чисел заключается в том, что они отражают множество процессов и применяются практически во всех сферах общественной жизни. Хоть в большинстве своем профессия аналитика связана с финансовой или экономической сферой – ведь в них особенно ценится точный анализ и прогноз, но границы расширяются, и с каждым годом аналитические процессы становятся частью и других важных для функционирования общества сфер.
Для работы над анализом и структурированием информации необходимо иметь способность к оперированию большими объемами показателей, индукцию и дедукцию, умение концентрироваться на деталях и внимательно исследовать уже готовые или еще разрозненные данные.
Аналитики придерживаются доказательной основы в своей профессиональной деятельности, но будет не лишним иметь развитую интуицию, уметь обдумывать каждое действие заранее.
Кому подойдет курс «Аналитик данных» от Skypro:
Реклама. ОАНО ДПО «СКАЕНГ»
Полезная информация о профессии аналитик
| Параметр | Данные о профессии аналитик |
| Срок обучения | От 6 месяцев |
| Средняя зарплата | От 50 000 рублей |
| Где обучаться | В вузах и на курсах |
| Востребованность | Высокая |
Описание
Аналитик – обобщающее название для специалистов одной профессиональной направленности, деятельность которых состоит из сбора цифровых данных, анализа и его расшифровки. Данные, над которыми работает человек, зависят от особенностей и тонкостей профессиональной сферы. Количество областей, где нужны аналитики, растет: если раньше речь шла об инвестициях и финансах, то теперь специалисты требуются в инженерии, компьютерных технологиях, биологии, рекламе.
К прямым обязанностям аналитиков относятся сбор данных, которые понадобятся для дальнейшего анализа. Когда данные собраны, их необходимо свести к единой форме, найти в них общее или подготовить дополнительные сведения – совокупность этих процессов называют первичной обработкой.
Далее следует обозначение пунктов, по которым будет проходить изучение данных, или составление плана. Конкретно анализ выполняется с применением научно-доказанных методов и новых технологий. На основе проделанной работы аналитики составляют планы дальнейшего развития, отмечают выявленные закономерности, зависимости.
Для получения точного результата необходимо составить отчет, на основе которого делаются выводы. Уже с готовым документом аналитик может говорить об особенностях изученного процесса, его сложностях.
Курс «Аналитик данных» от Skypro
На курсе «Аналитик данных» от Skypro вы освоите новую профессию и ГАРАНТИРОВАНО получите трудоустройство с минимальной зарплатой в 50 000 рублей. Консультанты центра карьеры помогут вам составить грамотное резюме. Его вы дополните убедительным портфолио из проектов, которые вы сделаете во время обучения. Skypro вернет деньги за курс, если вы не найдете работу за 4 месяца. Юридические гарантии по трудоустройству прописаны в договоре.
В процессе обучения вы с нуля научитесь принимать решения в бизнесе, науке и управлении. В программу входят следующие блоки: «Анализ данных в Excel», «Логика», «Основы бизнеса», «Анализ данных с помощью SQL», «Теория вероятностей», «Статистика в Excel», «Основы Python», «A/B тесты». В зависимости от выбранного тарифа, вы можете получить индивидуальные консультации с наставником, сессии с коучем и карьерным консультантом, а также обучение по персональной программе с личным ментором.
Предусмотрены мастер-классы с реальными рабочими задачами, индивидуальная проверка домашних заданий и поддержка наставника.
Действует упрощенная процедура получения рассрочки у банков-партнеров.
Реклама. ОАНО ДПО «СКАЕНГ»
Специализации
Бизнес-аналитик – самый востребованный специалист в сфере управления бизнес процессами. В определенной мере он экономист, разбирающийся в тонкостях финансовых процессов, происходящих в компании. Одной из главных задач бизнес-аналитика является формирование стратегии развития и решение стратегических задач, связанных с экономикой и финансами. К задачам работника относится формирование бизнес-планов, оптимизация бизнес-процессов.
Продуктовый аналитик, в отличие от бизнес-аналитика, изучает свойства и особенности функционирования конкретного продукта. Специалист помогает компании увидеть, как пользователь взаимодействует с продуктом – сначала идет сбор данных, а позже аналитик выясняет потребности и поведение покупателей. Продуктовые аналитики особенно ценятся в бизнесе, потому что расшифровывают цифры и переводят их на понятный язык, который в будущем помогает составить необходимые рекомендации по развитию.
Финансовый аналитик занимается оптимизацией и управлением финансов, отслеживает появляющиеся риски, составляет оценку финансового рынка и отрасли в целом. Для данной специализации важна способность следить за финансовым состоянием, умение конструировать новые финансовые инструменты для развития бизнеса, организации.
Маркетинговый аналитик имеет широкий круг обязанностей и несет ответственность за конкурентоспособность продукта, выявление слабых и сильных сторон бренда, анализ рынка и каналов продаж с их последующим развитием. Собранная информация о рынке товаров и услуг, конкурентах, окупаемости и рентабельности помогает составлять полный отчет для дальнейшей активной работы компании.
Системный аналитик в определенной степени является «переводчиком» с языка заказчиков на язык программистов. Помимо этого они активно участвуют во внутренних процессах автоматизации – это помогает улучшить восприятие и работу пользователей с продуктами компании. Для работы в IT-компании важно не только знать тонкости бизнес-процессов, но и понимать, как они устроены технически.
Веб-аналитик отвечает за сбор и анализ информации о посетителях сайтов, их поведенческих особенностях. Благодаря работе данного специалиста сайт может буквально «ожить»: веб-аналитика необходима для повышения эффективности, улучшения работы сайта, привлечения дополнительного трафика, расширения базы пользователей. Google Analytics, Яндекс.Метрика, Call tracking – программы, позволяющие устанавливать коды отслеживания и настраивать необходимые инструменты для работы.
Специалист в этой области поможет и при сильном отставании от конкурентов: с помощью собранных данных получится увеличить не только эффективность, но и прибыльность сайта
Плюсы
У профессии аналитик есть свои плюсы:
- широкий спектр специализаций;
- большие возможности для реализации навыков;
- высокий уровень заработной платы;
- востребованность.
Минусы
К минусам профессии аналитик относятся:
- высокая степень ответственности;
- сидячая работа;
- повышенное умственное напряжение;
- для успешного трудоустройства чаще всего нужен опыт работы по специальности и высшее образование.
Аналитик
Аналитик собирает большое количество цифровых данных, анализирует их и трактует полученную информацию. Что это за данные – зависит уже от специфики работы такого сотрудника. Аналитик может быть специалистом в области финансов, инвестиций, конкретных рыночных сегментов, инженерии, химии, компьютерного программного обеспечения, рекламы, социологии и так далее. Кстати, в октябре наш центр профориентации ПрофГид запустил марафон «7 шагов к выбору профессии» для взрослых и школьников. Легко и непринужденно вы делаете 7 заданий безо всякой математики и головоломства. Нужно лишь слегка привлечь воображение. В результате вы получаете 1-5 профессии, которые вам больше всего подходят. Профессия подходит тем, кого интересует физика, математика, биология, экономика и информатика (см. выбор профессии по интересу к школьным предметам).
Краткое описание: кто такой аналитик?
Аналитик – это человек, которого огромные разрозненные потоки информации приводят не в ужас, а в состояние профессионального азарта. Он способен обнаружить среди этих потоков определенные алгоритмы и закономерности, чтобы в итоге получить новое знание, которое можно будет с успехом применять в сфере его работы.
Черная пятница в Skillbox: месяц инвестиций в себя!
Получи скидку, курс в подарок и гарантию трудоустройства, чтобы стать востребованным специалистом.
Мечтаешь создать свою игру?