Содержание

Аналитик — это человек, который собирает, обрабатывает, анализирует и интерпретирует данные. Они помогают принимать обоснованные решения в бизнесе, его процессах или отдельных продуктах.

В зависимости от направления специалист может заниматься анализом конкурентов и потребностей клиентов, управлением данными и информацией, оценкой эффективности проектов, прогнозированием спроса, оптимизацией процессов и маркетинговым анализом.

Направления аналитики

В этой профессии универсальные специалисты — редкость. Задачи и индустрии сильно отличаются между собой, а знание принципов сельскохозяйственного рынка вряд ли будет применимо в дизайнерском бюро.

Рассмотрим, какие бывают аналитики в современном бизнесе и чем одна специальность отличается от другой.

Аналитик данных

Аналитик данных — специалист, который собирает, обрабатывает, анализирует и интерпретирует данные. Задачи, которые выполняет дата-аналитик, делают бизнес, менеджмент, научные исследования и другие сферы более успешными.

Обычно аналитик данных необходим в компаниях, которые применяют data-driven-подход (то есть ориентируются на анализ данных). Грамотное применение анализа делает бизнес, менеджмент, научные исследования и другие сферы более успешными. Причем неважно, что именно делает компания, аналитик данных будет полезен в любой сфере.

Аналитик собирает информацию из разных источников и извлекает данные с помощью Python, SQL. Классифицирует данные, сортирует, очищает от лишнего. Приводит к единому виду и находит закономерности в массивах информации. Делает из закономерностей выводы о текущем положении дел в компании, ее перспективах, слабых местах, а также прогнозирует развитие. Визуализирует результаты.

Для решения этих задач аналитик может использовать языки программирования и запросов (Python и SQL) и пользоваться специальным ПО для визуализации (Tableau, Power BI).

Профессия аналитика данных

Хард-скилы аналитика данных:

  1. Понимание базовой теории вероятностей и математической статистики. Аналитик должен уметь проверять гипотезы, понимать ошибки, зависимость и независимость испытаний и так далее.
  2. Математическая культура. Если аналитик использует метод или алгоритм, он должен знать область его применимости.
  3. Продуктовое мышление. Уметь оцифровывать пользовательский опыт в метриках, а также видеть за метриками пользователей, пытающихся решить определенную задачу.
  4. Бизнес-мышление. Уметь оцифровывать бизнес-процессы компании и изменения рынка, связывать это воедино с продуктом и пользователями.
  5. Знание Python и умение писать SQL запросы для получения данных.
  6. Знание Microsoft Excel или Google Sheets для работы с данными в таблицах.
  7. Умение визуализировать данные в Power BI, Tableau или FineBI.

Бизнес-аналитик

Задачи бизнес-аналитика направлены на внедрение новых решений для улучшения процессов в компании и достижения целей. Этот специалист собирает и исследует данные, связанные с работой бизнеса. Среди таких данных структура бизнеса, финансовые показатели компании (доходы и расходы), количество и роли сотрудников. Бизнес-аналитик должен искать проблемы, формулировать и проверять варианты гипотез по их решению.

Профессия бизнес-аналитика

Хард-скилы бизнес-аналитика:

  1. Понимание бизнес-процессов и знание методологий разработки Agile и Scrum.
  2. Знание Microsoft Excel или Google Sheets для анализа данных.
  3. Знание программ для визуализации данных. Кроме упомянутых Tableau и Power BI — DataLense и Qlik Sense.
  4. Знание инструментов и программ для моделирования бизнес-процессов — Camunda и Bizagi.

Системный аналитик

Системные аналитики объединяют мир бизнеса и мир разработчиков. Они переводят требования бизнеса на язык, понятный программистам, которые будут разрабатывать нужные компании решения.

Профессия системного аналитика

Работа системных аналитиков делится на этапы:

  1. Определение потребностей бизнеса. Системный аналитик общается со стейкхолдерами, чтобы точно описать будущий функционал продукта.
  2. Составление ТЗ. После сбора требований системный аналитик собирает информацию в четкое и подробное техническое задание для разработчиков.
  3. Разработка и внедрение. Во время разработки, тестирования и после внедрения системный аналитик остается важным звеном между IT-отделом и бизнесом. Он помогает исправлять обнаруженные в приложении недочеты и внедрять обновления.

Помимо навыков коммуникации, командной работы и критического мышления, системный аналитик должен обладать уверенными техническими знаниями — от принципов разработки и архитектуры ПО до Agile и моделирования бизнес-процессов.

Продуктовый аналитик

Задача продуктового аналитика — исследование показателей конкретного продукта и их улучшение. Источником данных для продуктового аналитика является поведение пользователей: как они взаимодействуют с продуктом и сколько времени в нем проводят.

Профессия продуктового аналитика

Хард-скилы продуктового аналитика:

  1. Умение сегментировать аудиторию и проверять созданные гипотезы с помощью A/B-тестов.
  2. Понимание тенденций рынка и бизнес-процессов.
  3. Умение собирать и анализировать данные.
  4. Знание SQL для запросов к базе данных, Microsoft Excel и Python для анализа данных и автоматизации сбора.
  5. Умение визуализировать данные и создавать отчеты и дашборды в Power BI и Tableau.
  6. Знание систем аналитики, Google Analytics и «Яндекс Метрики».
  7. Понимание бизнес-метрик и того, как устроена юнит-экономика продукта. Умение работать с LTV и Retention.

Веб-аналитик

Узкое направление продуктового и дата-анализа, связанное с сайтами и веб-платформами. Специалист в этой области настраивает системы аналитики, выгружает данные и создает на их основе отчеты и презентации. Его цель — создание и проверка гипотез по улучшению эффективности рекламы и лендингов.

Профессия веб-аналитика

Хард-скилы веб-аналитика:

  1. Умение работать с рекламными счетчиками и аналитикой, настраивать и собирать данные с популярных инструментов анализа трафика на сайтах «Яндекс Метрики» и Google Analytics.
  2. Базовые знания интернет-маркетинга и интернет-рекламы для того, чтобы верно строить и проверять гипотезы.
  3. Умение визуализировать данные, знание инструментов Power BI и Tableau для удобного представления результатов работы.

Финансовый аналитик

Финансовый аналитик отвечает за экономическую составляющую компании. Он оценивает финансовое состояние компании, анализирует прибыль и расходы, а также возможные риски и прибыль от инвестиций компании. На основе исторических данных, а также используя машинное обучение и статистические методы, финансовый аналитик прогнозирует возможные финансовые показатели для планирования бюджета разработки инвестиционных стратегий.

Профессия финансового аналитика

Хард-скилы финансового аналитика:

  1. Знание экономики, принципов работы рынков и бизнеса, финансового управления.
  2. Владение программными инструментами, чтобы анализировать данные и строить предсказания: Python, Microsoft Excel, 1C.
  3. Умение визуализировать данные. Здесь тоже используются Tableau и Power BI.

Профессия не требует технического образования. За 6 месяцев вы получите основные навыки анализа данных и сможете повысить свою ценность на рынке труда или попробовать себя в новой роли.

Стать аналитиком данных ✨

Должен ли аналитик уметь программировать

Разные сферы аналитики предъявляют разные технические требования к кандидатам. В большинстве областей достаточно уверенной работы с таблицами. Они предлагают широкий функционал для обработки сырых данных и их визуализации.

Знание языка Python расширяет перечень задач, над которыми сможет работать аналитик. При работе с большими данными знание программирования просто необходимо. Не только для анализа и обработки, но и для оптимизации сбора информации. В веб-, бизнес-, продуктовой, системной и финансовой аналитике знание программирования не обязательно, но оно сильно выделит вас на фоне других кандидатов и сделает более востребованным специалистом. К счастью, изучить Python можно довольно легко за счет простого и логичного синтаксиса.

Освоите лучший язык для старта в IT. Авторы курсов дадут экспертную обратную связь, помогут оформить портфолио и поделятся собственным опытом, а карьерный центр Ultimate Education подготовит вас к интервью.

Стать Python-разработчиком ✨

Другой полезный навык — умение работать с базами данных и обращаться к ним с помощью SQL. Это тоже простой для изучения язык, который позволяет общаться с хранилищем данных и быстро получать большие объемы собираемой информации о пользователях, заказах и т. д. Без SQL можно обойтись, но с его знанием шансы получить работу возрастают.


Топ востребованных профессий в IT
Разобрались, за что отвечает каждый IT-специалист и какие навыки ему нужны для работы
Читать далее

Софт-скилы аналитика

Коммуникативные навыки

Аналитикам нужно переводить задачи с языка бизнеса на технический язык или объяснять клиенту и стейкхолдерам сложные концепции простым языком. Важно уметь создавать понятные презентации, представлять результаты своих отчетов в доступном для всех уровней аудитории виде.

Аналитическое мышление

Это главный навык любого аналитика, вне зависимости от сферы. Такой специалист должен одновременно видеть общую картину и уделять внимание деталям. Развитое аналитическое мышление предполагает способность находить тенденции и паттерны, уметь делать прогнозы на основе имеющейся информации.

Адаптивность

Как и в любой работе, аналитики встречаются с ситуациями с высокой неопределенностью. Это могут быть и технические проблемы, и изменившиеся требования заказчика, и незнакомые задачи. Этот навык позволяет быстро находить решения в стрессовой ситуации и адаптироваться к меняющимся условиям.

Продуктовое мышление

Это подход, который позволяет исследовать продукт с точки зрения пользователя. Продуктовое мышление помогает принимать решения для улучшения их опыта использования.

Тайм-менеджмент

Аналитику любого уровня нужно уметь хорошо управлять множеством задач и проектов, соблюдая сроки. Для этого требуется способность приоритизировать задачи в зависимости от требований бизнеса и личных ресурсов.

Тайм-менеджмент: что это, принципы управления временем и планирования
Рассказываем про эффективное управление временем, принципы и техники тайм-менеджмента
Читать далее

Командная работа

Для аналитика работа в команде — неотъемлемая часть задач. Нужно много работать с коллегами из других отделов — разработки, маркетинга, финансов. Для успешной командной работы важно уметь давать бережную обратную связь и уметь обратную связь обрабатывать.

Умение учиться

IT-отрасль меняется и меняет мир вокруг. Появляются новые технологии и обновляются существующие инструменты. Аналитику нужно следить за трендами и осваивать новые навыки. Такая гибкость повышает качество работы и помогает оставаться востребованным на рынке труда.

Эмпатия

Способность понимать эмоции других людей и свои собственные помогает управлять уровнем своего стресса, разрешать конфликты, работать в команде и строить гармоничные профессиональные отношения с коллегами.


Курс «Аналитик данных. Первые шаги»

Убедитесь, что начинать — нетрудно и нестрашно. За 20 минут освоите базовый навык для работы с данными и решите типичную задачу аналитика четырьмя разными способами.

Попробовать бесплатно 💸

Сколько зарабатывает аналитик

Заработная плата аналитиков отличается от направления. Это связано с разным набором навыков. Аналитику данных нужно уметь программировать, в отличие от веб-аналитика, а финансовый аналитик должен глубоко понимать экономические процессы и финансовую сторону бизнеса.

Рассмотрим, сколько в среднем получают разные специалисты, работающие в Москве, на основе данных сервисов «Хабр Карьеры».

Аналитик данных

126 000 ₽

Бизнес-аналитик

141 000 ₽

Системный аналитик

192 500 ₽

Продуктовый аналитик

187 500 ₽

Веб-аналитик

159 000 ₽

Финансовый аналитик

145 898 ₽

Важно понимать, что это средняя зарплата, которая включает в себя данные вакансий как начинающих, так и продвинутых специалистов. Но выбирать профессию, ориентируясь только на зарплату, не самая лучшая идея. Деньги лишь на время станут мотиватором для работы и не спасут от выгорания в перспективе.

Если вы решили выбрать работу в области аналитики, но не уверены, в какой именно сфере хочется развиваться, логичным выбором будет изучение именно анализа данных. Навыки, которые используют дата-аналитики, применимы и в других видах анализа. Даже если это направление окажется не по душе, вы сможете переключиться на другую специализацию в IT — от разработки сайтов до создания нейросетей.


Что такое IT сфера и айти-технологии
Как выбрать подходящую сферу в IT и что нужно, чтобы найти свою первую работу
Читать далее

Как стать аналитиком

Освоить профессию можно несколькими путями.

Университет

Обучение аналитике может проходить в рамках различных факультетов и специализаций, в зависимости от конкретной области аналитики и интересов студента.

На факультете информатики и вычислительной техники студенты изучают программирование, алгоритмы, базы данных, машинное обучение и искусственный интеллект, что является фундаментальной базой для аналитика данных. Факультет прикладной математики и статистики готовит специалистов в области статистического анализа, вероятностей, математического моделирования, что крайне важно для анализа данных и прогностического анализа. Экономический факультет или факультет управления дает знания в области бизнес-аналитики, экономической теории, финансов, маркетинга, управления проектами, что помогает анализировать бизнес-процессы и принимать обоснованные управленческие решения. На социологическом факультете изучают анализ социальных, психологических данных и тенденций поведения человека, а факультет международных отношений подходит для тех, кто заинтересован в аналитике в сфере глобальных тенденций, политики и экономики.

Из плюсов можно выделить структурированность программы, обратную связь от преподавателей и ассистентов, а также возможность обучения смежным направлениям в рамках получения высшего образования.

Изучение аналитики в университете не обходится и без очевидных минусов: обучение может быть дорогостоящим, а технологии и инструменты в области аналитики данных развиваются очень быстро, и учебные программы не всегда могут успевать за этими изменениями. Некоторые университетские курсы могут сосредоточиться на теории, минимизируя практическую подготовку. Также получение высшего образования требует значительного времени, обычно от трех до пяти лет, что может быть существенным недостатком для тех, кто хочет быстрее приступить к работе.

Онлайн-курс

В Bang Bang Education программа «Аналитик данных» составлена ведущими экспертами и соответствует требованиям вакансий. Обучение рассчитано на 8 месяцев, но уже через полгода вы получите достаточно знаний, чтобы приступить к поиску первой работы.

Курс состоит из 85 уроков, которые поделены на введение, 7 модулей и 3 бонусных занятия:

  1. Вход в профессию: специализации в анализе данных, траектории развития, инструменты и программы, софт-скилы аналитика данных.
  2. Работа с таблицами. По итогам модуля сделаете анализ продаж в интернет-магазине и статистики посещаемости сайта.
  3. Основы статистики и теории вероятностей. Научитесь проверять гипотезы на основе данных.
  4. Основы SQL и баз данных. По итогам модуля сделаете анализ данных о клиентах и заказах в базе данных, а также для системы управления задачами.
  5. Основы программирования на Python. После прохождения модуля проведете исследовательский анализ данных о погодных условиях и пассажирах корабля.
  6. Работа с Git: введение в систему контроля версий, основные команды Git, удаленные репозитории на GitHub, разметка Markdown для документации проекта, разрешение конфликтов при слиянии изменений, ветвление и слияние в Git.
  7. Большие данные и машинное обучение: применение больших данных и машинного обучения, обработка и анализ больших датасетов, прогнозирование и классификация данных, применение машинного обучения в бизнесе, инструменты обработки больших данных, база данных NoSQL.
  8. Визуализация данных в Tableau. По итогам модуля сделаете дашборд с данными о финансовых показателях компании и анализ данных о клиентах и продажах.
  9. Анализ показателей и метрик: показатели и метрики для разных сфер, анализ воронок, когортный анализ, финансовые, маркетинговые и продуктовые метрики, метрики эффективности.
  10. Дипломный проект: анализ на основе собственных или предложенных данных.

В результате обучения добавите в портфолио 20 практических заданий и до 10 проектов. После выпуска научим составлять сопроводительные письма и подготовим к собеседованию в нашем карьерном центре Ultimate Education.

Карьера аналитика данных

В процессе обучения освоите все необходимые инструменты аналитика: Microsoft Excel, SQL, Python и различные BI-системы. Пройдете 5 полных циклов работы с данными — от поиска и подключения до анализа и визуализации. Добавите в портфолио 20 практических задач и до 10 проектов. Повышая навыки, сможете зарабатывать от 190 тысяч рублей.

Стать аналитиком данных ✨
Поделиться