Что изучить, чтобы стать высокооплачиваемым аналитиком данных


Аналитика данных – перспективное направление, привлекательное для работодателей. Data Analyst анализирует различные данные компании, оптимизируя финансовые процессы и помогая в принятии стратегических решений. Требуется понимание бизнес-процессов, навыки анализа данных и владение инструментами визуализации, что делает эту профессию высокооплачиваемой и востребованной



Аналитика данных считается относительно новым, но уже очень перспективным направлением. Работодатели готовы платить специалистам в этой области до 300 тысяч рублей. Но что делает эту профессию такой востребованной? Какими навыками должен владеть data-аналитик, чтобы претендовать на такую высокую зарплату? В статье мы расскажем, чем занимается специалист в этой области и как освоить эту интересную профессию, с чего начать.

Что делает аналитик данных

Data Analyst – это с продакт-менеджер, маркетолог, бухгалтер и IT-специалист в одном лице. В его должностные обязанности входят сбор и анализ информации внутри организации для оптимизации и повышения эффективности финансовых процессов, чтобы увеличить прибыль.

Аналитик работает с разными видами данных, например:

  • отчеты о продажах;
  • маркетинговая статистика;
  • информация о затратах на производство, хранение и реализацию.

Они помогают специалисту сделать выводы о рентабельности товаров, принять решение об оптимизации поставок, а также определить эффективность рекламных каналов. Результаты анализа можно представить в формате графиков, диаграмм или таблиц. Это облегчает их интерпретацию.

Что должен уметь data-аналитик

Для успешного выполнения рабочих задач кандидату на должность Data Analyst необходимо:

  • хорошо понимать бизнес-процессы, происходящие внутри компании, а также их взаимосвязь с данными;
  • знать методы сбора и структурирования данных из различных источников для последующего анализа;
  • получить навыки работы с базами данных, включая языки запросов – Python и SQL;
  • владеть инструментами анализа – Google Sheets и Microsoft Excel;
  • освоить программное обеспечение для визуализации – Qlik, Tableau, Power BI;
  • выявлять закономерности, повторы и ошибки в данных, а также делать логические выводы на их основе;
  • доступно излагать предложения по повышению эффективности работы, учитывая результаты анализа.

Специализации аналитиков данных

Каждая специализация затрагивает определенные объекты анализа, которые можно применить в конкретной отрасли:

  • Бизнес. Бизнес-аналитик сфокусирован на анализе данных, связанных с рабочими процессами компании. Он занимается оптимизацией операций, принятием решений и выявлением новых возможностей для повышения эффективности бизнеса.
  • Маркетинг. Маркетолог-analyst занимается анализом маркетинговых показателей: данных о потребителях, рынке, конкурентах и рекламных кампаниях. Он использует эту информацию для разработки маркетинговых стратегий, прогнозирования трендов и оценки эффективности рекламных кампаний.
  • Финансы. Аналитик-финансист анализирует финансовые данные: отчеты о прибыли и убытках, балансовые ведомости, денежные потоки. Он использует их для прогнозирования результатов, выявления рисков и принятия решений, касающихся финансов.
  • Продакт. Продакт-аналитик проводит анализ данных о продуктах или услугах компании, а также отслеживает поведение пользователей, взаимодействующих с ними. Он работает над улучшением пользовательского опыта, оптимизацией функциональности продуктов и увеличением их конкурентоспособности.
  • Веб. Веб-аналитик изучает данные о взаимодействии пользователей с сайтами или приложениями. Он исследует поведенческие паттерны, конверсию, удержание и другие метрики, чтобы оптимизировать пользовательский опыт, увеличить эффективность веб-страниц или приложений.
  • Игры. Гейм-аналитики изучают заинтересованность пользователей в игровом продукте, время, проведенное в игре, частоту определенных действий. На основе этих данных они делают выводы о необходимости улучшений.

Это примеры основных направлений работы data-аналитиков, но есть ряд других отраслей, например – здравоохранение, образование, транспорт.

Как освоить профессию аналитика данных

Освоение профессии Data Analyst требует сочетания теоретических знаний, практических навыков, аналитических способностей, а также опыта работы с реальными данными. В эту сферу часто приходят люди со смежными специальностями – маркетинг, бухгалтерский учет, программирование.

Есть два пути получения необходимых умений:

  • Самостоятельное изучение. Этот сложный путь, который требует значительных усилий и серьезной самодисциплины. Изучение всех необходимых материалов самостоятельно – трудоемкий процесс, который может затянуться на неопределенный срок. Без наставничества и структурированной программы обучения легко запутаться в обилии информации. Отсутствие обратной связи и возможности консультироваться с опытными преподавателями может привести к недостаточному пониманию материала, а также к плохой подготовке к реальным задачам в области аналитики.
  • Специализированные курсы. Этот путь предоставляет обучающемуся структурированную программу, разработанную специалистами. На курсах студенты получают доступ к качественным учебным материалам, учатся под руководством профессиональных преподавателей и экспертов в области аналитики данных. К плюсам можно отнести: возможность обсуждения материала с преподавателями, получение обратной связи от опытных инструкторов, более мотивирующую обстановку для изучения материала. Наличие рабочей программы и определенных сроков окончания обучения способствует более эффективной организации процесса обучения.

Hock Training поможет освоить профессию аналитика данных в удобном формате курсов по двум направлениям.

Python

Python – высокоуровневый интерпретируемый язык программирования, который известен своей простотой и читаемостью кода, а также востребованностью в различных областях.

После прохождения курса «Python для анализа данных» от Hock Training вы сможете:

  • подключаться к базам данных и извлекать информацию из различных источников: xls, csv, XML, запросы через API;
  • писать код на Python;
  • выполнять сложные вычисления, создавать отчеты и динамические дашборды, а также отправлять результаты на сервер, по электронной почте или в Telegram
  • пользоваться системой контроля версий Git для удобного хранения и совместной разработки кода;
  • создавать кастомизированные визуализации или интерактивные отчеты, работать со статистикой с учетом определенных требований;
  • решать широкий спектр задач – от анализа данных и визуализации до машинного обучения с помощью библиотек Python.

Курс разработан для тех, кто не является программистом, но ежедневно сталкивается с обработкой огромных объемов данных. В рамках курса вы научитесь автоматизировать рутинные процессы и сократите время на выполнение рабочих задач в 15 раз, используя собственные программы.

Выберите удобный формат обучения:

  • живое онлайн-обучение в группе, где вы сможете общаться с преподавателями и коллегами;
  • дистанционное обучение, позволяющее изучать материалы в удобное для вас время под руководством эксперта

Продолжительность программы – четыре месяца, но доступ к курсу предоставляется на полгода. У вас будет достаточно времени для усвоения материала и его применения на практике. По завершении курса вы получите удостоверение о повышении квалификации государственного образца, подтверждающее ваши новые знания, а также навыки в области обработки данных.

SQL

SQL, или Structured Query Language, – это специализированный язык программирования, который используется для управления или взаимодействия с реляционными базами данных. Он помогает пользователям создавать, изменять и управлять данными в базе, а также извлекать информацию из нее.

Присоединяйтесь к курсу «SQL для работы с данными и аналитики» для непрограммистов, чтобы освоить востребованную профессию. Вы можете выбрать удобный формат обучения:

  • онлайн-обучение в группе;
  • самостоятельное дистанционное обучение под руководством опытного эксперта.

Продолжительность курса составляет четыре месяца, обучающие материалы доступны полгода. В рамках обучения вы создадите свой первый проект, который дополнит ваше портфолио.

SQL – незаменимый инструмент для специалистов, работающих с данными:

  • аналитики научатся оптимизировать получение данных для анализа;
  • тестировщики смогут более эффективно выявлять недочеты во взаимодействии с БД;
  • финансисты освоят необходимые программы, а также научатся составлять запросы в БД для более быстрого доступа к нужной информации;
  • маркетологи повысят эффективность работы с большими объемами данных, получая доступ к ним напрямую из БД при помощи SQL.

Работа с данными сведется к минимуму – один запрос, и необходимая информация уже на вашем экране, с возможностью сохранения результатов в файл.

Hock Training – ваш надежный наставник на пути освоения профессии аналитика данных.


Все блоги