Содержание
- Направления аналитики
- Должен ли аналитик уметь программировать
- Софт-скилы аналитика
- Сколько зарабатывает аналитик
- Как стать аналитиком
Аналитик — это человек, который собирает, обрабатывает, анализирует и интерпретирует данные. Такой подход помогает принимать обоснованные решения в бизнесе.
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 в разных индустриях сильно отличаются между собой: знание принципов сельскохозяйственного рынка вряд ли будет применимо в дизайнерском бюро.
Рассмотрим, какие бывают аналитики в современном бизнесе и чем одна специализация отличается от другой.
Аналитик данных
Аналитик данных — специалист, который делает бизнес, менеджмент, научные исследования и другие сферы более успешными.
Обычно аналитик данных необходим в компаниях, которые применяют data-driven-подход (то есть ориентируются на данные при принятии решений). Причем неважно, что именно делает компания, аналитик данных будет полезен в любой сфере.
Аналитик:
- собирает информацию из разных источников и извлекает данные
- 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 анализа
Для решения этих задач аналитик может использовать языки программирования и запросов (Python и SQL) и пользоваться специальным ПО для визуализации (Tableau, Power BI).
Хард-скилы аналитика данных:
- Понимание базовой теории вероятностей и математической статистики. Аналитик должен уметь проверять гипотезы, понимать ошибки, зависимость и независимость испытаний и так далее.
- Математическая культура. Если аналитик использует метод или алгоритм, он должен знать область его применимости.
- Продуктовое мышление. Уметь оцифровывать пользовательский опыт в метриках, а также видеть за метриками пользователей, пытающихся решить определенную задачу.
- Бизнес-мышление. Уметь оцифровывать бизнес-процессы компании и изменения рынка, связывать это воедино с продуктом и пользователями.
- Знание Python и умение писать SQL запросы для получения данных.
- Знание Microsoft Excel или Google Sheets для работы с данными в таблицах.
- 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.
Хард-скилы бизнес-аналитика:
- Понимание бизнес-процессов и знание методологий разработки Agile и Scrum.
- Знание Microsoft Excel или Google Sheets для анализа данных.
- Знание программ для визуализации данных. Кроме упомянутых Tableau и Power BI — DataLense и Qlik Sense.
- 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.
Работа системных аналитиков делится на этапы:
- Определение потребностей бизнеса. Системный аналитик общается со стейкхолдерами, чтобы точно описать будущий функционал продукта.
- Составление ТЗ. После сбора требований системный аналитик собирает информацию в четкое и подробное техническое задание для разработчиков.
- 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 техническими знаниями — от принципов разработки и архитектуры ПО до Agile и моделирования бизнес-процессов.
Продуктовый аналитик
Задача продуктового аналитика — исследование показателей конкретного продукта для их улучшения. Источником данных для продуктового аналитика является поведение пользователей: как они взаимодействуют с продуктом и сколько времени в нем проводят.
Хард-скилы продуктового аналитика:
- Умение сегментировать аудиторию и проверять созданные гипотезы с помощью A/B-тестов.
- Понимание тенденций рынка и бизнес-процессов.
- Умение собирать и анализировать данные.
- Знание SQL для запросов к базе данных, Microsoft Excel и Python для анализа данных и автоматизации сбора.
- Умение визуализировать данные и создавать отчеты и дашборды в Power BI и Tableau.
- Знание систем аналитики, Google Analytics и «Яндекс Метрики».
- Понимание бизнес-метрик и юнит-экономики 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.
Хард-скилы веб-аналитика:
- Умение работать с рекламными счетчиками и аналитикой, настраивать и собирать данные с популярных инструментов анализа трафика на сайтах «Яндекс Метрики» и Google Analytics.
- Базовые знания интернет-маркетинга и интернет-рекламы для того, чтобы верно строить и проверять гипотезы.
- 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.
Хард-скилы финансового аналитика:
- Знание экономики, принципов работы рынков и бизнеса, финансового управления.
- Владение программными инструментами, чтобы анализировать данные и строить предсказания: Python, Microsoft Excel, 1C.
- Умение визуализировать данные. Здесь тоже используются Tableau и Power BI.
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 4 разными способами.
Должен ли аналитик уметь программировать
В разных сферах аналитики предъявляют разные технические требования к кандидатам. В некоторых областях 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.
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.
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.
Командная работа
Для аналитика взаимодействие с командой — неотъемлемая часть работы. Нужно много общаться с коллегами из других отделов — разработки, маркетинга, финансов. Для успешной командной работы важно уметь бережно давать и уверенно принимать обратную связь.
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 стресса, разрешать конфликты, работать в команде и строить гармоничные профессиональные отношения с коллегами.
Сколько зарабатывает аналитик
Заработная плата аналитиков зависит 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».
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.
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 имеет свои минусы: обучение может быть дорогостоящим, а технологии и инструменты в области аналитики данных развиваются очень быстро, и учебные программы не всегда успевают за этими изменениями. Некоторые университетские курсы сосредоточены на теории и уделяют слишком мало времени практической подготовке. Также получение высшего образования обычно занимает 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:
- Вход в профессию: специализации в анализе данных, траектории развития, инструменты и программы, софт-скилы аналитика данных.
- Работа с таблицами. По итогам модуля сделаете анализ продаж в интернет-магазине и статистики посещаемости сайта.
- Основы статистики и теории вероятностей. Научитесь проверять гипотезы на основе данных.
- Основы SQL и баз данных. По итогам модуля сделаете анализ данных о клиентах и заказах в базе данных, а также для системы управления задачами.
- Основы программирования на Python. После прохождения модуля проведете исследовательский анализ данных о погодных условиях и пассажирах корабля.
- 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.
- 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.
- Визуализация данных в Tableau. По итогам модуля сделаете дашборд с данными о финансовых показателях компании и анализ данных о клиентах и продажах.
- Анализ показателей и метрик: показатели и метрики для разных сфер, анализ воронок, когортный анализ, финансовые, маркетинговые и продуктовые метрики, метрики эффективности.
- Дипломный проект: анализ на основе собственных или предложенных данных.
В результате обучения вы 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.
