Домой Профессии в аналитике Как стать аналитиком данных с нуля — руководство для новичков

Как стать аналитиком данных с нуля — руководство для новичков

от Алина Онюшкина
Опубликовано: Страница обновлена: 320 просмотров Время прочтения: 11 минут
Как стать аналитиком данных

По оценке международной исследовательской компании IDC, по итогам 2019 года, объём мирового рынка больших данных достиг почти 169 млрд долларов. К 2022 году его объём может достичь отметки 274,3 млрд долларов. Такой стремительный темп роста определяет популярность сферы data science, и как следствие, востребованности специалистов по анализу данных.

В этой статье разбираемся, чем занимается аналитик данных и что, где и как учить, чтобы освоить эту профессию.

Кто такой аналитик данных и чем он занимается

Аналитик данных собирает, изучает, обрабатывает и интерпретирует данные. Этот специалист проводит A/B-тестирования, строит гипотезы и отвечает за принятие решений на их основе.  Такие специалисты нужны в компаниях, которые работают с большим потоком данных, оцифровывают их и на основе результатов моделируют бизнес-процессы. Аналитик данных работает в IT-компаниях, научной отрасли, торговле, финансовых компаниях, сельском хозяйстве и промышленности. 

Ежедневные советы от диджитал-наставника Checkroi прямо в твоем телеграме!
Подписывайся на канал
Подписаться

Что нужно знать, чтобы стать аналитиком данных

Чтобы стать аналитиком данных, нужно освоить много навыков в разных областях. Эта задача решаема только в случае постепенного и структурированного погружения в области. 

Технические навыки

Вот без каких навыков не стать успешным аналитиком.

  • Математика. Профессию аналитика данных относят к техническим. Несмотря на автоматизацию и упрощение работы с функциями, это та специальность, в которой не обойтись без знаний высшей математики. Чтобы стать аналитиком, необходимо разбираться в основах статистики, математического анализа и линейной алгебры. 
  • Языки программирования Python и R. Аналитики — это прежде всего математики, а не программисты. Поэтому для работы им необходим простой и производительный язык. Так в Python для анализа данных существует несколько специализированных библиотек — Pandas, NumPy, SciPy, Seaborn и Matplotlib.  
  • Языки запросов к базам данных SQL. Это мощный инструмент для анализа и обработки информации. Им пользуются аналитики, финансисты, экономисты и даже бухгалтеры. Аналитики экспериментируют с данными, поэтому им важно иметь навыки работы с базами данных.
  • Табличные редакторы. Аналитику необходимо объединять данные из нескольких таблиц, фильтровать и сортировать, составлять диаграммы и графики.  Для этого используют гугл-таблицы и эксель. 
  • Метрики анализа эффективности. Это необходимо, чтобы знать, хорошо ли работает тот или иной отдел в компании. Если какой-то процесс недостаточно эффективный, то аналитик на основе данных найдёт решение этой проблемы. 
  • Прогнозирование событий на основе данных. Анализируя данные, специалист может спрогнозировать, как принятое решение отразится, например, на прибыльности компании. Именно благодаря такому умению, в компаниях снижаются риски и потери. 
  • Внедрение моделей данных. Моделирование данных помогает визуально представлять данные и обеспечивает соблюдение правил компании, нормативных требований и государственных законов.

Гибкие навыки

Помимо технических навыков, выделяют так называемые софт-скилы или гибкие навыки. Успешного специалиста по анализу данных отличает усидчивость, высокая работоспособность, внимательность к деталям и логическое мышление. Также важна коммуникабельность, ведь часто специалистам приходится ходить на встречи с представителями разных компаний. 

С чего начать

Даже без выдающихся знаний высшей математики, вы можете найти своё место в этой профессии. Реальность такова, что знание математической базы желательно, но не необходимо. Рабочие библиотеки и алгоритмы уже готовы взять эти трудности на себя, а вам следует сконцентрироваться на решении прикладных задач и умелом использовании инструментов. 

Начните обучение с книг. Вот три основные, которые помогут разобраться с терминами и основными инструментами: 

Далее переходите к технической базе знаний. Вот с чего стоит начать первые шаги в освоении профессии аналитика данных:  

  • Изучение программирования на Python и R. Эти два основных инструмента для работы аналитика данных.
  • Изучение базы данных SQL. Помогают выгружать необходимых данных из базы.
  • Машинное обучение. Машинное обучение позволяет автоматизировать многие рутинные задачи.
  • Практика. После изучения всей теории необходимо пробовать свои навыки на реальных задачах и проектах. На портале Kaggle вы найдёте много данных в открытом доступе, свободные к анализу. Анализируйте и делитесь своими результатами. Также, на платформе регулярно проходят соревнования по анализу, в которых могут принять участие все желающие. 

За сколько можно стать аналитиком данных

Путь аналитика данных с нуля до действующего специалиста может занять от полугода до нескольких лет. Здесь всё зависит от самого человека, его темпа обучения, формы обучения и отвлекающих факторов. Необходимо изучить многое: от основ математики до машинного обучения, а это требует довольно много времени. 

Высшее образование — от 4 до 6 лет. Большинство аналитиков имеют высшее образование. Наиболее популярные специальности: экономика, математика, физика и информатика. Если вы хотите получать высшее образование в одной из вышеперечисленных областей, вам помогут следующие вузы: МГУ им. М.В. Ломоносова, ВШЭ, МФТИ, МГТУ им. Баумана, МАИ, МЭСИ.

Онлайн-курсы — от 1 до 18 месяцев. Быстрое обучение с нуля до трудоустройства обеспечивают онлайн-курсы. Чтобы изучить основы, достаточно коротких курсов, чтобы получить полноценные навыки и практический опыт, необходимо не менее полугода обучения. 

На курсах вас ждёт: проработанная программа, спикеры — практикующие эксперты крупных компаний, много практики, свободный график обучения, дополнительные материалы и команда единомышленников. 

Топ-3 курса для аналитиков данных

На курсе «Python для анализа данных» от SkillFactory вы за два месяца научитесь за минуты обрабатывать большие файлы и создавать отчёты, освоите парсинг  и сможете автоматизировать сбор данных с любого сайта

Курс «Аналитик Big Data» от ProductStar поможет автоматизировать работу с большими массивами, получать данные из внешних источников и обосновывать выводы, сделанные на основании данных. Вы научитесь проверять гипотезы и освоите машинные методы для обработки данных

На «Факультете Аналитики Big Data» от GeekBrains за 18 месяцев вы научитесь сбору, обработке и хранению данных и создадите девять кейсов для портфолио. Вы освоите системы машинного обучения и практическое применение аналитики в бизнесе

Как я стала аналитиком данных

Рассказываем историю девушки, которая из менеджера рекламного агентства выросла до аналитика данных в перспективном стартапе. 

«Изначально я работала в рекламном агентстве и искала клиенту заявки из интернета. Но меня интересовало большее: я хотела знать куда потом попадают заявки, кто и как их обрабатывает, сколько заявок переходят в клиента, что клиенты покупают, как и почему покупают, возвращаются ли ещё раз. Мне казалось, что есть огромный профессиональный мир цифр и данных, от которого я далека

 

Поэтому я уволилась из рекламного агентства и стала работать в стартапе по выстраиванию аналитики малого бизнеса. Тут я поняла, что есть много инициативных предпринимателей, которые ведут бизнес интуитивно, ничего не считая, не имея CRM, а о сквозной аналитике даже никогда не слышали. Какие-то отчёты записывались в тетрадь, и всё

 

Я сначала выстраивала аналитику через гугл-таблицы: формировала базы данных, делал отчёты и графики бизнес-показателей, чтобы показать людям, что автоматизация — это удобно

 

Аналитике я училась по роликам на ютубе, потом пробовала всё на практике. Возможно, если бы училась где-то — было бы быстрее

 

Главные трудности в моей работе — банально нежелание людей наполнять базу данных. Записывать всё в тетрадь от руки было для них привычней. А вот с формулами и логикой построения отчётов проблем особых не было, хотя по началу много времени уходило на подбор нужной логики вытаскивания данных

 

Сейчас понимаю, что вовремя ушла из рекламы. Аналитик — перспективная и востребованная профессия, которая требует большого внимания, концентрации и логики действий и умения донести информацию»

 

Антонина Змитрович, аналитик в компании по продаже электроники

Подведём итог

Задача аналитиков сегодня — проводить сложные исследования, на основе большого потока данных. Аналитику важно уметь работать с разными инструментами анализа, знать языки программирования и формулировать гипотезы. Новичку нужно учиться не меньше полугода, чтобы устроиться на первую работу. 

Освоить актуальные инструменты анализа данных, научиться проверять гипотезы и предлагать бизнесу оптимальные сценарии развития и увеличения капитала помогут онлайн-курсы по аналитике

0 Коментариев
0

Почитаем еще?

Оставьте комментарий

Мы иногда используем cookie-файлы, чтобы получше узнать вас и персонализировать контент :) Замечательно!