Если вы студент или молодой специалист, который отлично разбирается в числах, аналитике и эксперт в решении проблем, подумайте о карьере финансового аналитика или аналитика данных. Финансовые аналитики используют финансовые данные для выявления тенденций и экстраполяции в будущее, помогая своим работодателям и клиентам принимать оптимальные инвестиционные решения. Компании полагаются на финансовых аналитиков, чтобы определить, когда наступает благоприятное время для покупки или продажи определенных ценных бумаг, а в некоторых случаях компании используют отчеты, составленные финансовыми аналитиками, чтобы определить, следует ли продавать весь бизнес.
Аналитики данных выполняют аналогичную роль, главное отличие состоит в том, что эти профессионалы анализируют данные, которые могут иметь или не иметь отношения к инвестиционным решениям. Например, аналитик данных может изучить цифры, связанные с продажами, эффективностью рекламы, транспортными расходами или заработной платой в сравнении с производительностью.
Все, что нужно знать о профессии аналитика данных
В конечном счете, любая часть числовых данных, которая может быть использована для принятия бизнес-решения, потенциально входит в компетенцию аналитика данных. Хотя они не так сфокусированы на финансовых рынках, как их коллеги из мира финансовых аналитиков, ожидается, что аналитики данных будут поддерживать актуальные знания о методах инвестирования. Часто для доступа и организации необходимых данных в этой роли требуются компьютерные навыки высокого уровня, что делает опыт работы с информационными технологиями или, по крайней мере, практические знания в данной области, несомненным плюсом для начинающего аналитика данных.
Поскольку необходимое образование и навыки, потенциальный доход, баланс работы и личной жизни и конкурентоспособность на рынке труда одинаковы для этих двух областей, тонкие различия в типе личности и наборе навыков определяют, подходит ли кто-то для карьеры финансового аналитика или аналитик данных.
Финансовый аналитик
Финансовые аналитики, как правило, придерживаются общей точки зрения при выполнении своей работы. Они рассматривают финансовые решения, основанные на текущих рыночных тенденциях, заявленных бизнес-целях и возможных инвестиционных вариантах компаний, а также анализируют экономические данные и финансовые прогнозы.
Получение степени в области финансов, вероятно, наиболее выгодно для начинающих финансовых аналитиков, хотя математики или экономики также может быть достаточно. Мастер делового администрирования (MBA) может помочь для финансового аналитика, но это не всегда требуется. Финансовые аналитики также могут выбрать получение звания дипломированного финансового аналитика (CFA) с высокой степенью избирательности. В отличие от CPA, который ориентирован на профессиональное понимание стандартов государственного учета в Соединенных Штатах, CFA ориентирован на тех, кто активно принимает инвестиционные решения от имени клиентов или работодателя. Этот тест состоит из 3 частей и проводится под контролем Института CFA.
Разные ВИДЫ АНАЛИТИКОВ — чем они отличаются? Аналитик данных, продуктовый аналитик и другие.
Многие финансовые аналитики также являются CPA, а многие бухгалтеры имеют статус CFA. Наличие обоих названий считается большим преимуществом практически для любой карьеры в деловом мире и требует значительного владения бухгалтерским учетом и инвестиционными знаниями.
По данным Бюро статистики труда, финансовые аналитики получали среднюю годовую зарплату в размере 84 300 долларов США в 2017 году — последние данные по состоянию на февраль 2019 года. По данным Статистического управления труда, самые высокие заработки принесли домой почти 115 000 долларов, а нижняя ступень — примерно 64 000 долларов. Финансовые аналитики, как правило, зарабатывают больше всего в крупных финансовых центрах, таких как Нью-Йорк или Сан-Франциско. Бриджпорт, штат Коннектикут, также является прибыльным местом для аналитиков. Ужесточение правил и сложность рынка стимулируют рост финансовых аналитиков, особенно среди более крупных фирм, которым необходимо управлять большим количеством активов.
Аналитик данных
Аналитики данных имеют более узкую направленность. Они собирают данные и изучают их, чтобы выявить тенденции и собрать информацию, которую можно использовать для принятия деловых решений. В век информации компании больше, чем когда-либо, полагаются на большие данные при принятии решений, например, о том, на каких клиентов ориентироваться, на какие продукты и услуги сосредоточиться, какие рекламные методы использовать, сколько людей нанять и на какие должности, а также на новые рынки. для расширения. Данные доступны практически для любого бизнес-решения, чтобы направить компанию в правильном направлении. Роль аналитика данных — собрать эти данные и сделать выводы, которые компания может использовать для принятия решений.
Аналитики данных востребованы повсюду. Это не отраслевая роль. Любой компании, достаточно сообразительной, чтобы понять важность анализа данных, нужны квалифицированные аналитики данных. В то время как аналитики данных получают зарплату выше среднего, рентабельность инвестиций (ROI) компаний, которые их нанимают, еще более впечатляющая. Выявленные тенденции и информация, собранная аналитиками данных, часто приносят их работодателям миллионы долларов в год.
Студентам и молодым специалистам, склонным к количественным оценкам, логическим мышлениям, компьютерной грамотности, хорошим коммуникаторам и желающим получать доход выше среднего, работая в разумные часы, следует рассматривать анализ данных как выбор карьеры. Отраслевые аналитики назвали это одним из самых популярных вариантов карьеры на 2010-е годы, и прогнозы показывают, что спрос на аналитиков данных должен быстро расти, поскольку все больше компаний осознают важность использования больших данных.
Средняя годовая зарплата аналитика данных составляет 54 070 долларов США по состоянию на 2013 год. Средний диапазон, то есть от 25-го до 75-го процентиля, составляет примерно от 45 000 до 66 000 долларов. Тот факт, что такое множество компаний в самых разных отраслях нанимает аналитиков данных, способствует широкому диапазону заработной платы. Размер компании, отрасль, географическое положение, образование кандидата, опыт и другие факторы вместе определяют размер зарплаты аналитика данных за первый год.
Требования к образованию
Ни одна из профессий не требует комплексных и жестких образовательных требований. Это означает, что вам не нужно сдавать экзамен, например, экзамен на адвоката или медицинскую комиссию, прежде чем вы даже сможете законно заниматься этой профессией. Индивидуальные работодатели устанавливают свои собственные требования к новым сотрудникам. Как правило, чем выше конкуренция на рынке труда финансовых аналитиков и аналитиков данных в вашем районе, тем строже стандарты.
В любой профессии большинство новых сотрудников имеют как минимум степень бакалавра, причем степень магистра с каждым годом становится все более стандартной. Лучшие специальности колледжа для финансового аналитика — это экономика, финансы и статистика. Большинство крупных фирм, нанимающих финансовых аналитиков, выбирают одну из этих трех, и в качестве дополнительного бонуса эти специальности отлично смотрятся при подаче заявки на программу MBA, особенно в сочетании с конкурентоспособным средним баллом и опытом работы.
Для начинающих аналитиков данных отличное начало — получение степени специалиста по статистике; даже лучше, удвойте свою специализацию и добавьте информационные технологии, компьютерные информационные системы или другую современную технику, предлагаемую вашей школой. Нанимая аналитика данных, работодатели хотят видеть здоровое сочетание количественной проницательности и компьютерной грамотности, которое выходит за рамки знания того, как вводить числа в Excel. Степень бакалавра не является официальной, а является фактическим требованием для аналитиков данных, а степень магистра делает вас более конкурентоспособными на рынке труда.
Необходимые навыки
Финансовые аналитики и аналитики данных должны хорошо решать проблемы, преуспевать в использовании логики и обладать сильными навыками количественного анализа. Кроме того, успешные финансовые аналитики глубоко разбираются в различных финансовых рынках и инвестиционных продуктах. Аналитикам данных полезно поддерживать современные навыки работы с компьютером и иметь хотя бы поверхностное понимание некоторых из наиболее распространенных языков программирования.
Хорошие навыки работы с людьми, лидерские качества и командная работа полезны для любой карьеры. Большая часть финансового анализа и анализа данных выполняется в группах, и ожидается, что аналитики будут сообщать о своих выводах различным отделам компании в ясной, краткой и убедительной форме.
Перспективы работы
США Бюро статистики труда (BLS) сообщает, оптимистичный прогноз на работу финансовых аналитиков между 2016 и 2026, с ростом рабочих мест прогнозируется на уровне 11%. Тем не менее, BLS предупреждает: «Несмотря на рост занятости, ожидается конкуренция за должности финансовых аналитиков. Согласно прогнозам, рост финансовых услуг приведет к созданию новых должностей, но по-прежнему существует гораздо больше людей, которые хотели бы войти в эту профессию, чем рабочих мест в отрасли. профессия. Наличие сертификатов и ученой степени может значительно улучшить перспективы соискателя «.
BLS не нарушал позицию аналитика данных в своих последних прогнозах, но ожидается, что более широкий рынок труда «финансовых специалистов» вырастет на 10% в период с 2016 по 2026 год, что превышает ожидаемый рост на 7% по всем профессиям в России. Соединенные Штаты. По крайней мере, в ближайшем будущем должен существовать высокий спрос на профессионалов, склонных к количественным исследованиям, которые могут отбирать соответствующую информацию из больших массивов данных и использовать ее для вывода и составления прогнозов.
Какой выбрать
Это обе прекрасные карьеры: потенциал дохода высок, количество рабочих часов, в среднем от 40 до 45 в неделю, не является тяжелым, и рынок труда готов к росту. Различия между этими двумя должностями в основном нечеткие, но самая большая разница в том, что ежедневные обязанности финансового аналитика в большей степени связаны с инвестиционными рынками.
Если вы очень заинтересованы в инвестировании и не отстаете от Уолл-стрит, но хотите держаться подальше от пороховой бочки, связанной с инвестиционным банкингом и торговлей, вам следует подумать о финансовом анализе. С другой стороны, если вам нравится работать с числами, но вам также нравятся компьютеры и технологии, вы, вероятно, обладаете набором навыков и интересами, необходимыми для того, чтобы стать хорошим аналитиком данных.
Источник: nesrakonk.ru
Кто такой аналитик
Сегодня я хотела бы поговорить с вами о том, кто такой аналитик, какие виды аналитиков бывают и чем они отличаются друг от друга.
Давайте разбираться по порядку.
Аналитик — это тот, кто всегда исследует предметную область, ищет закономерности, изучает количественные и качественные показатели, и не только показатели. На мой взгляд, аналитик — это тот, кто в любой момент времени сможет заменить любого члена команды.
- Бизнес аналитик;
- Системный аналитик;
- Продуктовый аналитик;
- Веб аналитик;
- Аналитик данных;
- Финансовый аналитик;
- Инвестиционный аналитик;
- Интеграционный аналитик;
- Аналитик Data Science;
- Вирусный аналитик;
- и ещё много других видов, которых я могу не знать (напишите, плиз, в комментариях, если вы знаете ещё другие виды аналитиков )
Начав писать эту статью, думала, что в ней возьму и распишу все виды аналитиков. Но потом поняла, что каждый из них достоин отдельной статьи Поэтому здесь я вам тезисно расскажу про каждого из них, а в будущих постах распишу детальнее.
Итак, аналитиков у нас большое многообразие и не все аналитики могут иметь одинаковые наборы необходимых скиллов.
В информационных технологиях (ИТ) разработка обычно делится на заказную и продуктовую. И в каждой присутствуют свои виды аналитиков.
- В продуктовой разработке нужны: продуктовый аналитик (его ещё могут называть веб аналитик), системный, бизнес аналитик, интеграционный аналитик, аналитик data science, аналитик данных, ну и другие, в зависимости от предметной области, в которой разрабатывают свой продукт.
- В заказной разработке часто все проще. Есть системный и бизнес аналитик (и часто это один и тот же человек), которые собирают требования и документируют их. Также там тоже могут быть и другие аналитики: интеграционный аналитик, аналитик data science и тд, которые смогут покрыть узкоспециализированные нужды на проекте.
Чем отличаются продуктовая разработка от заказной? Если совсем грубо, то только тем, кто твой заказчик/стэйкхолер, ну и пожалуй процессами — то, как они налажены. (Об этом я расскажу отдельно).
Так за что же все таки должен отвечать аналитик?
Если рассматривать аналитика, который может быть один на проекте и совмещает в себе все ипостаси, то, во-первых, он отвечает за сбор требований к разрабатываемой системе, за их обработку и документирование. За общение с заказчиком и выявление его «боли». За само понимание «ЗАЧЕМ же все таки именно это нужно заказчику?».
После работы с требованиями, аналитику необходимо их переложить на язык программиста (здесь намеренно опущены детали по процессу работы с требованиями, так как об этом расскажу в отдельной статье).
И далее, в процессе разработки аналитик все наработанное сопровождает и консультирует разработчика, а также и тестировщиков.
После того, как все требования выполнены, аналитик проводит демо заказчику.
В случае успеха, либо берутся новые требования, либо завершается проект (сопровождение и поддержка не в счёт).
А теперь давайте все же коротко рассмотрим, какие обязанности у отдельно выделенного аналитика.
Бизнес аналитик.
Этот человек ответственный за сбор требований обо всех бизнес процессах, которые нужно оптимизировать. Он также много общается с заказчиком, с менеджерами и с системным аналитиком. В случае необходимости, он может консультировать и разработчиков продукта.
Системный аналитик.
Это тот, кто знает, что нужно заказчику и знает, как там все внутри системы устроено. Может прописать требования на языке разработчиков, нарисовать нужные им схемы, которые помогут при разработке.
В основном общается внутри команды — с архитектором системы, разработчиками, тестировщиками, менеджерами и бизнес аналитиком.
Продуктовый (веб) аналитик.
Этот человек проводит различные исследования, ставит гипотезы, что будет хорошо, а что не очень хорошо для продукта, настраивает различные метрики и занимается частично анализом данных.
Общается с командой разработки и с владельцем продукта.
Аналитик данных
Этот аналитик занимается в основном анализом данных, поиском закономерностей, выявлением физического смысла, сокрытого за цифрами. Он умеет применять мат.модели и знает различные статистические инструменты. Может построить прогнозы и сделать заключение на их основе.
Если он работает в ИТ компании, то вероятнее всего, это свой продукт, а он помогает своими заключениями маркетологам и владельцу продукта.
Финансовый аналитик
Эта специализация присуща сегменту экономических операций. Он занимается сбором данных о финансовых активностях компании. Строит различные модели роста, прогнозы, на основе этого делает выводы и доносит до руководства.
Интеграционный аналитик
Этот аналитик занимается исследованием интеграций между различными системами. Он может проектировать API, доносить до разработчиков, через что и как им интегрироваться и получать данные. Общается с системным аналитиком, бизнес аналитиком, архитектором, менеджерами, разработчиками.
Вирусный аналитик
Тот, кто разбирает проблемы, связанные с вредоносными атаками, вирусами и т.п. Ему важно понимать, что думал архитектор системы, когда ее проектировал, какие механизмы защиты программы он предусмотрел.
На мой взгляд, это одна из самых высоко интеллектуальных профессий. Здесь возможен только рост от младшего аналитика до эксперта. В России их (экспертов) достаточно мало
Источник: dzen.ru
Аналитик данных: кто это, что он делает и как им стать
Какие направления есть в аналитике и чем они различаются? Какие навыки нужны при любой специализации? Разбираемся в базовых вопросах, в том числе, в вопросах заработка.
В этом материале мы разберемся, что за профессия дата-аналитик: постараемся простыми словами объяснить, кто это такой, чем занимается, в чем заключается его работа, и почему, упоминая этих специалистов, говорят в том числе и о больших данных.
Согласно сайту statista.com, в 2021 году мировой рынок Big Data Analytics оценивался в $240 млрд. По ожиданиям экспертов, он будет показывать значительный рост в течение всего десятилетия.
Очевидно, что такая динамика потребует большого количества специалистов высокого класса. Уже сегодня работодатели говорят об их остром дефиците на рынке трудоустройства. Нет никаких сомнений, что эта профессия будет все более и более востребованной, поэтому если вам интересна эта сфера, есть смысл взяться за обучение сейчас. Но давайте начнем с самого начала.
Кто такой аналитик данных
Для краткости будем называть этого специалиста АД — это тот, кто работает с большими массивами информации: собирает, структурирует, изучает и интерпретирует ее.
В традиционных базах данных (это понятие также сократим до БД в дальнейших упоминаниях) сведения хранятся в централизованном месте в строго систематизированной форме. Но зачастую компании собирают ее в самых неоднородных источниках. Этот огромный, постоянно обновляющийся поток нужно видеть, обрабатывать и превращать в материал для выводов и принятия решений. И это как раз то, что делает такой специалист (кто-то называет его аналитик баз данных, хотя это определение немного устарело).
В чем заключается его работа
В целом деятельность Data Analyst заключается в следующем: собрать информацию, структурировать ее, проанализировать и сделать выводы для развития бизнеса. Но в этих общих словах скрывается множество навыков и техник, особенностей и нюансов.
Аналитику можно разделить на два глобальных направления, оба они находятся в рамках компетенции АД:
● Диагностическая. Изучает уже совершившиеся события и устанавливает причинно-следственные связи. А также выявляет проблемы и слабые места, формулирует выводы и ставит «диагноз» бизнес-процессам в организации.
● Предсказательная. Помогает выстраивать новые модели развития и формировать гипотезы для дальнейших шагов. Big Data позволяют предсказывать, например, как будет работать та или иная модель, как новый продукт воспримет целевая аудитория или какую реакцию вызовет рекламная стратегия.
Чтобы простыми словами рассказать, что делает аналитик больших данных, приведем некоторые задачи, которые он может выполнять.
→ Автоматизирует системы сбора и обработки информации. Любая работа АД начинается с этого, ведь чтобы что-то проанализировать, сначала нужно это собрать и увидеть.
→ Создает бизнес-дашборды и аналитические отчеты. Полученные сведения (и выводы на их основе) необходимо представить заинтересованным лицам. Самый современный и удобный формат для этого — интерактивный обновляемый дашборд с визуализацией.
→ Проводит А/В тестирование. Это метод, который позволяет сравнить два варианта продукта или контента и предсказать, какой покажет себя лучше.
→ Предлагает и внедряет метрики, которые помогают понимать процессы в организации и результаты ее деятельности.
→ Изучает поведение пользователей, их удовлетворенность, заинтересованность и реакцию на активность компании, предлагает оптимизацию этих активностей.
Какие навыки нужны для этой профессии
Исполнение функций АД требует знаний в сфере математики, программирования и управления процессами. Поэтому образование в одной из этих сфер считается преимуществом для кандидата на такую должность. При этом оно не является строго обязательным.
Чтобы понять, какие практические навыки и скиллы требуются для этой специальности, давайте посмотрим на объявления о вакансиях на сайте поиска работы HH.ru. Вот несколько из множества размещенных на этом ресурсе (на момент написания материала в одной только Москве было 6052 предложения о трудоустройстве):
Очевидно, что в каждой компании свое представление о том, как работает аналитик данных, и что ему предстоит делать. Но все-таки можно выделить основные профессиональные навыки, необходимые для эффективного выполнения обязанностей.
● Умение взаимодействовать с большими массивами информации, понимание ее устройства. Знание современных методов и техник сбора, обработки и анализа Big Data, способность их структурировать и автоматизировать.
● Умение создавать и проверять продуктовые гипотезы, прогнозировать результат и оценивать эффективность кампаний.
● SQL и PL/SQL, написание запросов.
● Языки программирования Python, R и другие. Необязательно писать сложный код и программировать системы. Но базовое представление о том, как это устроено, всегда будет преимуществом.
● Продвинутое владение Excel.
● Визуализация данных на BI платформах — Power BI, Tableau, Qlik и других.
● Теория вероятности и математическая статистика.
● Хорошее владение английским языком.
Кроме профессиональных знаний, для АД очень важен ряд софт скиллов, то есть личностных характеристик, необходимых для успеха в этой области:
— аналитический склад ума и системное мышление;
— коммуникативные навыки (придется вести переговоры со всеми участниками проекта);
— способность к многозадачности, внимательность и аккуратность;
— готовность учиться: сфера очень динамична, активно развивается.
Пройдете обучение по международным стандартам и получите диплом гособразца
Освоите практические навыки на основе 70 реализованных BI-проектов
Научитесь автоматизировать корпоративную отчетность с нуля
Профессия: Аналитик данных
Проф. переподготовка
Отличия аналитика данных от других
Чаще всего его путают с Data Scientist. Главное отличие между ними в том, что АД занимается обработкой и анализом существующей информации. А основная задача дата сайентиста более наукообразная: он имеет дело в первую очередь с машинным обучением (Machine Learning) и наукой о мышлении (Cognitive Science) для построения моделей, их отладки и тестирования.
Есть еще несколько профессий, которые кажутся очень похожими. На самом же деле они отличаются как объектом изучения, так и должностными обязанностями.
1. Бизнес-аналитик — специалист, который помогает компании обнаружить проблемы в ее процессах и находит их оптимальное решение. Обычно это более широкая специализация: он эксперт не только по обработке и подготовке данных, но и по финансам, продуктам, процессам и другим направлениям деятельности предприятия.
2. Системный аналитик — это человек, который разрабатывает требования к программному обеспечению по запросу организации и выступает связующим звеном между менеджментом и разработчиками IT-проекта. Главное его отличие от АД в том, что это в чистом виде технарь, хорошо разбирающийся в ИТ и программировании.
3. Продуктовый аналитик. Иногда его обязанности полностью совпадают с дата-аналитиком, но при этом он отвечает только за конкретный продукт и занимается только теми данными, которые напрямую касаются его объекта. Тогда как АД изучает самую разную информацию, связанную со всеми сторонами деятельности компании.
Все эти, а также многие другие специальности с однокоренным названием, с одной стороны, являются уникальными и своеобразными, но с другой — все они в чем-то близки и могут взаимно перетекать друг в друга. Важно также отметить, что зачастую эти функции в фирме выполняют совсем другие сотрудники, например, менеджер проектов, маркетолог или экономист.
Источник: alexkolokolov.com
