Домой » Профессия «Аналитик данных» (Data Analyst): обязанности, зарплата, курсы по обучению

Профессия «Аналитик данных» (Data Analyst): обязанности, зарплата, курсы по обучению

от Ivan
Кто такие Data Analyst: обязанности, зарплата, курсы по обучению

Аналитик – специалист, занимающийся сбором и изучением данных. Он находит закономерности и составляет логические выводы на базе проведенного анализа. Существует много специальностей, в названии которых встречается термин «аналитик» – финансовый аналитик, инвестиционный, спортивный и т. д. Хотя эти специалисты выполняют основные функции аналитика, им необязательно для работы пользоваться языками программирования, знать статистику и математическое моделирование.

В связи с этим стоит различать самостоятельное «цифровое» ответвление в профессии аналитика. В него входят веб-аналитики и Data Scientist (ученые-аналитики). Последние включают в себя несколько различных специализаций: Data Analyst, Data Engineer, Machine Learning, Deep Learning и Big Data Engineer. В рамках этой статьи мы поговорим исключительно о Data Analyst – аналитиках данных. Они применяют весь доступный технологический инструментарий для профессионального выполнения своих основных обязанностей.

Обязанности аналитика данных

Обычно Data Analyst работают с массивами данных, решая следующий перечень задач:

  1. Сбор информации.
  2. Подготовка полученных сведений к проведению анализа (сортировка, фильтрация, выборка).
  3. Нахождение закономерностей.
  4. Визуализация данных, упрощение понимания важных тенденций и составление выводов.
  5. Составление гипотез для улучшения определенных показателей.

знания необходимые Data analyst

Решение перечисленных задач способствует достижению основной цели – получение из кучи необработанных данных ценных сведений. Это нужно для принятия верных управленческих решений.

Иногда в круг обязанностей Data Analyst входит моделирование данных, т. е. аналитику придется разрабатывать и тестировать модели машинного обучения. Но обычно эта задача перекладывается либо на Data Scientist (ученый по данным), либо в случае детального разделения труда – на отдельного специалиста, занимающегося исключительно машинным обучением.

В большинстве случаев на плечи Data Analyst ложится анализ бизнес-процессов с учетом потоков корпоративных данных. Соответственно, аналитику придется решать задачи, связанные с BI — Business Intelligence, а также оптимизировать производственные процессы.

Личные качества

Личные качества Data AnalystЧтобы успешно справляться с профессиональными обязанностями, нужно обладать следующими качествами:

  1. Комфортно чувствовать себя в одиночестве и любить тишину. Работа требует взаимодействия с компьютером, а не с другими людьми. Аналитику, если только он не возглавляет подразделение, приходится мало общаться с коллегами, а с клиентами обычно и вовсе не нужно контактировать. Поскольку рабочий день состоит в обработке данных и проведении времени за монитором, то лицам, которые не могут без общения, профессия Data Analyst не подойдет.
  2. Логика. Нужно уметь мыслить логически, чтобы структурировать получаемую информацию и находить закономерности в потоках данных. Это поможет докопаться до истины в большинстве случаев.
  3. Терпение и усидчивость. Анализ данных нельзя отнести к творческим профессиям, т. к. работа требует монотонного повторения рутинных действий по сбору, анализу и оценке информации. Для понимания ее сути стоит провести аналогию с пазлами. Если нравится часами сидеть, собирая общую целостную картину из разрозненных и кажущихся поначалу бессмысленных деталей, то это работа для вас.
  4. Концентрация ума и скрупулезность. Аналитик зачастую оперирует точными параметрами: цифры, алгоритмы, данные. При составлении запросов ему нужно допускать как можно меньшее количество ошибок из-за невнимательности, поэтому он должен быть педантичным и с легкостью выдерживать умственное напряжение, необходимое для спокойной вдумчивой работы.

Что должен знать и уметь Data Analyst

что должен знать и уметь аналитик данных: ключевые навыки и инструменты

Ключевыми навыками выступают:

  1. Понимание специфики предметной области. Чтобы демонстрировать высокий показатель эффективности труда, аналитик данных должен погружаться в выбранную сферу, понимая и учитывая ее особенности при обработке информации и составлении выводов.
  2. Владение средствами и методами Data Mining – интеллектуального анализа информации.
  3. Знание языков программирования (Python, SQL, R), чтобы писать запросы к реляционным и не реляционным базам данным.
  4. Умение управлять хранилищами ETL и аналитическими системами BL.
  5. Визуализация информации при помощи витрин данных Tableu, Qlick View, Power BI.
  6. Умение использовать инфраструктуру Apache Hadoop.
  7. Понимание математики в части статистики, дискретной математики и теории вероятностей.
  8. Знание системного анализа, включающего понимание методов анализа бизнес-процессов, проектного менеджмента, управления качеством.

Востребованность профессии и перспективы работы

Востребованность профессии Data Analyst

Динамика популярности запросов по специальности Data Analyst в Google

Профессия Data Analyst сейчас востребована и ее популярность со временем только растет, ведь для эффективного развития бизнеса важно собирать и изучать данные о клиентах и конкурентах.

Сделав упор на изучение языков программирования и повысив собственный уровень квалификации, можно переключиться на более востребованные направления. Чаще всего они престижны и, соответственно, лучше оплачиваются: работа с большими объемами информации (Big Data Analyst), моделирование данных, составление прогнозов и т. д.

Аналитику необязательно работать в офисе. Он может работать удаленно или на фрилансе. Для этого потребуется лишь ноутбук или стационарный компьютер, доступ к Сети и базам данных.

Сколько зарабатывают Data Analyst в России

Размер заработной платы напрямую зависит от престижности компании и места ее расположения, но аналитику данных, как и большинству IT-профессий, при выборе удаленного режима работы можно не обращать внимание на географические ограничения. В этом случае жители регионов вполне могут рассчитывать на высокую зарплату, характерную для крупных городов или даже других стран.

Типичные вакансии Data Analyst для Москвы выглядят следующим образом:

Зарплата и вакансии Data Analyst в МоскваСредний показатель заработной платы в регионах колеблется в пределах 60-65 тыс. руб.

Средний показатель заработной платы Data Analyst в регионахСколько зарабатывают Data Analyst в США

Для сравнения приведем средний уровень заработной платы в США, т. к. со сносными знаниями английского языка не составит большого труда воспользоваться забугорными биржами фриланса, чтобы найти работу в компаниях Соединенных Штатов или их филиалах в других западных странах.

Заработная плата Junior Data Analyst в год:

Зарплата unior Data Analyst в СШАПочти $70 тыс. в год – это чуть более $5,8 тыс. в месяц.  В рублях — около 375 000. Немало!

Заработная плата Senior Data Analyst в год:

Зарплата Senior Data Analyst в СШАВ пересчете на месяц Senior Data Analyst получает $8,9 тыс. — от 550 до 600 тысяч рублей.

Средняя зарплата на рынке труда США при этом составляет примерно $2,9 тыс. (190 000 рублей), т. е. младший и старший аналитик данных получает весьма хорошую заработную плату даже по меркам Соединенных Штатов!

Как стать аналитиком данных

Традиционно для IT-профессий, у человека, желающего освоить одну из них, есть три очевидных пути, каждый из которых обладает своими особенностями:

  1. Самоучка. Благодаря интернету не составит труда найти литературу и видеоматериалы, позволяющие изучить различные аспекты работы аналитика данных. Но на фоне единственного преимущества в том, что этот способ бесплатный, у него есть множество недостатков, связанных с отсутствием систематичности, сложностью с оценкой актуальности усваиваемой информации, невозможностью впоследствии доказать получение специальных знаний и пр.
  2. ВУЗ. Если поступить в высшее учебное заведение, то в этом случае можно получить весь необходимый объем знаний. Проблема в том, что информации будет слишком много, т. к. первые 2-3 года студентам дают множество дисциплин, напрямую не связанных с выбранной профессией. То есть программа обучения сильно растягивается по времени, а стоимость этого самого обучения совсем не маленькая. Причем в вузах обычно мало практики, а лишь пустая теория, да компетентность отдельных преподавателей порой под большим вопросом.
  3. Курсы – идеальный баланс между самообучением и вузом. С одной стороны, обучение происходит в довольно короткие сроки и стоит значительно дешевле, чем в вузе. С другой стороны, студент последовательно получает весь необходимый ему объем знаний и тут же усваивает их на практике, работая над реальными проектами, а по окончании получает сертификат, с которым не составит труда найти хорошую работу.

Познакомившись со спецификой работы аналитика данных и путей освоения этой профессии, напишите в комментариях, чем вам нравится или не нравится Data Analyst и какой путь ее освоения вы бы выбрали для себя?

0 коммент
0

Почитаем еще?

Оставьте комментарий