×
Россия +7 (495) 139-20-33

Аналитик данных: кто это такой и почему так востребован на рынке труда

Россия +7 (495) 139-20-33
Шрифт:
0 4072
Партнерский материал

В ближайшее десятилетие анализ данных станет основой для многих профессий – как в технической, так и в гуманитарной сфере. По подсчетам IBM, спрос на аналитиков данных ежегодно будет увеличиваться в среднем на 12 %. Это касается всех сфер: от маркетинга и управления до медицины и сельского хозяйства.

Вместе с экспертами по Data Analyst из SkillFactory мы разобрались, чем занимаются такие специалисты, и ответили на ключевые вопросы про это востребованное направление.

Кто такие аналитики данных?

Количество данных в нашем мире растет с каждым днем: мы делимся информацией о себе в социальных сетях, смотрим новости и заказываем доставку товаров онлайн, пишем отзывы в интернет-магазинах, пользуемся онлайн-картами и оставляем другие цифровые следы. При этом пользователей, которые готовы рассказать о себе в интернете, становится все больше.

Все эти данные бесценны: они позволяют анализировать и прогнозировать множество ситуаций. Например, можно рассчитать оптимальные пути транспортировки, чтобы сократить время простоя, или предугадать сбои в работе оборудования на производствах. Анализ данных помогает врачам ставить диагнозы, подбирать онлайн-контент исходя из интересов пользователей и многое-многое другое.

Занимаются этим специальные аналитики данных или, как их называют в англоязычной среде, Data Analyst.

Ключевое отличие Data Analyst от традиционных бизнес-аналитиков – прогнозирование событий происходит на основе математического анализа полученных массивов данных.

Опытный Data Analyst уверенно владеет как минимум одним языком программирования, разбирается в основных принципах статистики и с помощью специальных инструментов может сформулировать выводы своей работы в виде понятного набора данных. Его работа состоит из пяти главных задач:

  • сбор информации;
  • подготовка к проведению анализа (сортировка и фильтрация полученных данных);
  • поиск закономерностей и общих паттернов;
  • визуализация данных и составление конкретных заключений;
  • составление гипотез и прогнозов для улучшения стратегии.

Школа данных SkillFactory открыла набор на курс «Профессия Data Analyst»

На обучении вы последовательно пройдете все этапы: от основ анализа данных до получения востребованной специализации, а также сотни упражнений и практических кейсов по базам данных, SQL, Python и математической статистике. И конечно, вы создадите свои первые практические проекты, которые останутся в вашем портфолио.

Работа с большими данными – это скукотища?

Конечно, в работе с данными (как и в любой другой) бывают рутинные задачи и нудные моменты. Но иногда Data Analyst приходится сталкиваться с задачами, которые раньше никто не решал, – в этом случае нужно искать нетривиальные методы и быть своего рода первооткрывателем. Предположим, у нас есть данные по ученикам из разных школ. Мы знаем, сколько времени они тратят на дорогу, чем занимаются помимо уроков, сколько человек в их семье и какое образование у их родителей. Основываясь на этих данных, аналитик может предсказать, какую оценку тот или иной ученик получит на экзамене. Те закономерности, о которых обыватель даже не подумает, видит специалист по Big Data и делает из них правильные выводы.

Если я гуманитарий, то не могу стать аналитиком?

Академический бэкграунд для новичка не так важен. Инженеру-строителю аналитика больших данных будет даваться так же, как и филологу. Хорошо, если вы помните некоторые темы из базового курса по математике. Но если нет, ничего страшного: практика показывает, что разобраться в них могут и технари, и гуманитарии. При этом наличие другого, не связанного с математикой и программированием образования, иногда может быть на руку. Например, решать медицинские задачи биологам специализация поможет быстрее, чем человеку, который просто хорошо знает Python. Конечно, бэкграунд в математике и знание языка программирования могут упростить обучение. Но куда важнее способность и желание все время учиться новому и следить за тем, что происходит на переднем крае науки.

Как найти работу начинающему специалисту?

Преимущество IT-сферы в том, что здесь довольно высокие зарплаты даже у начинающих специалистов. Для большинства аналитиков данных карьерный путь можно предсказать заранее: спустя год-два после старта учебы можно устроиться на позицию джуниора с зарплатой 80–120 тысяч рублей, а дальше карьерно расти раз в пару лет. Мидл-специалисты в среднем зарабатывают 120–180 тысяч рублей, синьоры – 200–300 тысяч, а тимлиды – уже 300–500 тысяч рублей.

На курсе «Профессия Data Analyst» в SkillFactory вас не только научат работать с большими данными, но и помогут найти работу. Начиная с первых недель обучения ментор поможет определить карьерные цели и не сойти с намеченного пути, а карьерный центр подскажет, как оформить резюме и попасть на собеседования.

До 30 октября по промокоду SEO действует скидка -50 % на все курсы SkillFactory.

Аналитика – востребованный навык, который будет нужен в большинстве новых высокооплачиваемых профессий. Освоив его раньше других, вы получите явное конкурентное преимущество на рынке труда.

(Голосов: 13, Рейтинг: 4.62)
Читайте нас в Telegram - digital_bar

Есть о чем рассказать? Тогда присылайте свои материалы Марине Ибушевой


Новые 
Новые
Лучшие
Старые
Сообщество
Подписаться 
Подписаться на дискуссию:
E-mail:
ОК
Вы подписаны на комментарии
Ошибка. Пожалуйста, попробуйте ещё раз.
Отправить отзыв
ПОПУЛЯРНЫЕ ОБСУЖДЕНИЯ НА SEONEWS
13 инструментов для SEO-специалиста, актуальных в 2022 году
Саша
8
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Саша - кажись какой-то британец
Продуктовый подход в SEO: новая эпоха поисковой оптимизации
Борис
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Борис - Почитал и спич очень близок к тому, что гугловоды говорят у себя на курсере. К комменту ниже: инклюзивность, доступность - это часть маркетинга и seo становится. Удивился даже, что в снг о таком слышали)))))
Скоринг запросов: почему он необходим при сборе семантического ядра
Илья Горбачев
3
комментария
0
читателей
Полный профиль
Илья Горбачев - Сбор сезонности в последней версии находится на вкладке "Парсинг" и вызывается кликом по иконке с графиком на черном фоне. Только он собирает общую частоту, поэтому лучше собирать данные с фраз (маркеров), которые не пересекаются в реальных запросах.
Альманах фатальных ошибок b2b-сайта: как владельцы бизнеса обрекают сайты на бесславное существование. Часть первая
Сергей Ерофеев
3
комментария
0
читателей
Полный профиль
Сергей Ерофеев - Спасибо за комментарий! Вы правы, если за CMS следит заинтересованный профессионал - риски минимальны. Но мы же с вами понимаем, что: а) Не каждый разработчик делает все, как "для себя". б) После создания сайта разработчик редко остается на проекте в) Часто разработчик не является маркетологом. В этом случае принцип "функционал работает и этого достаточно" может быть на первом месте. Мы тоже видели большое количество хороших и качественных проектов на бесплатных CMS, но проблемных проектов мы видели сильно больше. Просто статистика.
Почему не стоит отказываться от SEO на этапе разработки
Максимус
3
комментария
0
читателей
Полный профиль
Максимус - Я уже сделал и сегодня в первый класс отвёл!
Как автоматизировать мессенджеры для бизнеса в CRM-системе
Алиналина
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Алиналина - Кстати да. Но мы зарегались, CRMка реально интересная
Санкции поисковых систем: как узнать, что сайт попал под фильтры. Обзор главных инструментов
Volodyka Filipov
6
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Volodyka Filipov - Нужно не крутить, а по честному развивать)))
Белые и серые методы продвижения. Тренды 2023
Гость
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Гость - Я тоже заметил. Если встать в 5 утра и шёпотом сказать 3 раза Ажгибесов. Сайт в гугле растёт.
Кейс MediaNation: увеличили еженедельный трафик автомобильной компании на 50% за год и вышли в топ поиска по 300 запросам
Игорь Скляр
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Игорь Скляр - Действительно, изначально рост был именно по информационным запросам. Но рост позиций и трафика по информационным запросам положительно повлиял и на связанные позиции по коммерческим запросам и сдвинул видимость с мёртвой точки
Как увеличить поток целевых заявок в нише с высоким чеком? Контекстная реклама по продаже земли промназначения
Медиасфера
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Медиасфера - Данный кейс написан для владельцев бизнеса и маркетологов, которые не на профессиональном уровне разбираются в контекстной рекламе.
ТОП КОММЕНТАТОРОВ
Комментариев
910
Комментариев
834
Комментариев
554
Комментариев
540
Комментариев
483
Комментариев
385
Комментариев
373
Комментариев
262
Комментариев
249
Комментариев
171
Комментариев
156
Комментариев
141
Комментариев
121
Комментариев
115
Комментариев
100
Комментариев
97
Комментариев
97
Комментариев
96
Комментариев
80
Комментариев
77
Комментариев
74
Комментариев
67
Комментариев
63
Комментариев
60
Комментариев
59

Отправьте отзыв!
Отправьте отзыв!