Бизнес аналитик или аналитик данных что выбрать

Неверные решения при разработке нового продукта или функции сервиса могут стоить компании репутации и денег. Чтобы этого не произошло, компании обращаются к аналитику данных. Он собирает, обрабатывает, изучает и интерпретирует данные: проводит А/B-тесты, строит модели и проверяет, как пользователи и клиенты реагируют на нововведения. Это стоит дешевле и снижает риски бизнеса.

Аналитик данных работает с разными инструментами анализа, не ограничиваясь готовыми решениями и системами, знает языки программирования и формулирует гипотезы.

Такие специалисты особенно востребованы в data-driven компаниях — то есть тех, которые ориентируются в решениях на big data и аналитику данных.

Например, специалисты по данным Netflix вычислили популярность сериала «Карточный домик» с помощью аналитики: зрителям оригинального британского «Карточного домика» также нравились фильмы Финчера и (или) картины, где играл Спейси. Netflix объединили Дэвида Финчера (один из режиссеров House of Cards), политические интриги и Спейси в одном проекте. Видеосервис заключил контракт со Спейси и Финчером без съемок пилотной версии. Рейтинг сериала на IMDb и «Кинопоиске» составляет 8,7 и 8,3 соответственно.

Все, что нужно знать о профессии аналитика данных

Обязанности аналитика данных

Рабочие задачи Data Analyst находятся на стыке математики, программирования и продакт-менеджмента. В результате его работы компания может получать больше прибыли и делать пользователей счастливее. Обязанности аналитика данных могут различаться в зависимости от места работы и уровня квалификации.

RB.RU готовит большое обновление — и мы хотим учесть пожелания и интересы вас, наших читателей. Если вы готовы поделиться своим мнением об RB.RU, переходите по ссылке, чтобы заполнить короткую анкету.

Как правило, такой специалист проводит статистические тесты и решает бизнес-проблемы, на которые пока ответа нет. Затем составляет прогнозы, стратегии, планы и рекомендации.

Чем обычно занимается аналитик данных:

1. Общается с представителями бизнеса и выявляет проблемные места компании.
2. Собирает информацию.
3. Составляет гипотезы для улучшения определенных показателей.
4. Готовит данные к проведению анализа: сортирует, фильтрует и делает выборку.
5. Находит закономерности.
6. Визуализирует данные: переводит статистику и Big Data в понятные выводы и наглядные графики.
7. Предлагает решения, которые используются для развития проекта или бизнеса.

На основе данных, предоставленных Data Analyst, компания может принимать любые бизнес-решения.

Личные качества

Хороший аналитик данных — это не только метрики и отчеты. Вне зависимости от профиля, классный специалист должен обладать гибкими навыками, которые нужны для продуктивной работы:

• Системное мышление и логика. Важно уметь анализировать, синтезировать, сравнивать и делать выводы из порой неочевидных закономерностей. Аналитик должен понимать, из каких предпосылок он исходит в своих суждениях, и проверять их корректность.
• Внимание к деталям, методичность и рациональный скептицизм. Все результаты анализа должны быть проверены, перепроверены и обоснованы. Лучше уточнить непонятные детали и усомниться даже в самом авторитетном мнении, чем запустить ненужный продукт.
• Вежливость, навыки общения и повествования. Аналитики общаются со специалистами из разных направлений: бизнес, ИТ, бухгалтерия и безопасность. Важно сохранять конструктивный и вежливый подход, не поддаваться на провокации и лоббировать интересы своего отдела.
• Терпение. Пригодится при очередном письме «концепция изменилась, давайте посчитаем заново».
• Прагматизм и деловой подход. Важно концентрироваться на тех вопросах, которые позволят улучшить показатели работы компании: увеличить доходы, сократить затраты, оптимизировать процессы.
• Стремление учиться. Хороший аналитик любит узнавать новое и расширять свой кругозор.

Как стать аналитиком данных и где этому учат

67% специалистов по аналитике пришли в Data Science из других сфер. В основном это разработчики и маркетологи, но есть и неожиданные профессиональные бэкграунды: геммологи, звукорежиссеры и даже ядерные физики.

Чаще всего изучать аналитику начинают с профессиональной литературы, тематических статей, авторитетных блогов и профильных каналов в мессенджерах. В открытом доступе много теоретической информации, где можно собрать базовый пул теории и практики. И все же для первых самостоятельных шагов нужна система. Проще и быстрее погрузиться в практическую аналитику на образовательных курсах.

Роман Крапивин
руководитель проектов, компания ООО «ИНТЭК»:

«В 2020 я задумался о смене профессии, поскольку пандемия коронавируса серьезно ударила по строительному бизнесу, где я работал руководителем проектов последние три года. Долго выбирал онлайн-курсы, хотел прокачать свои скилы в проектном управлении и пошел на курс Project Manager.

После первого блока обучения стало понятно, что хорошему руководителю проектов просто необходимо разбираться в аналитике, хотя бы на базовом уровне.

Поэтому я начал изучать Power BI, на котором научился визуализировать данные и получил первые знания для дальнейшей работы с аналитическими данными. Но тогда я понял, что для меня мало базовых основ аналитики. Поэтому для себя я открыл профессию Аналитик BI.

И в настоящее время изучаю программу визуализации данных Tableau, программу для работы с базами данных SQL, прошел курс по аналитике больших данных (Big Data). К сожалению, на настоящем месте работы я не могу в полной мере применять аналитические знания и программы, которые я освоил. Поэтому задумался о смене профессии: хотел бы попробовать себя в финансовом секторе или крупном ритейле, чтобы погрузиться в мир аналитики».

Иван Натаров
консультант отдела развития предпринимательства Министерства экономического развития Приморского края:

«Будучи студентом магистратуры, проводил исследование инновационной экосистемы Приморского края, тогда познакомился с нейросетями и Data Science. Суть исследования заключалась в разработке алгоритма, основанного на нейросетях и теории нечеткого множества и нечеткой логики, который позволял бы давать объективную оценку инновационного развития региона. У нас это получилось, даже научную статью написали.

Параллельно я изучал Data Science и посетил форум «Открытые инновации» в 2019 году. Послушав экспертов, я понял, что влюбился в эту сферу.

Я люблю узнавать истории из данных, поэтому и выбрал направление аналитики данных.

Я все еще учусь, но почти за год прокачался в этом направлении довольно неплохо. Из инструментов, что я изучил, любимыми стали Python и Power BI, они смогли автоматизировать многие процессы в работе, активно чекаю их. Python больше использую для написания парсеров XML и HTML, Power BI — для предобработки данных и визуализации».

Что должен знать и уметь аналитик данных

Такой специалист формулирует гипотезы, проводит статистические тесты на существующих данных для решения текущих вопросов, на которые нет ответа.

Минимальный набор скиллов начинающего аналитика:

1. Работать в Google-таблицах, группировать, фильтровать данные — на ходу, без перекладывания из таблички в табличку.
2. Уметь писать SQL-запросы.
3. Изучить минимум один язык программирования: Python или R.
4. Делать выводы и представлять результаты в виде интерактивных дашбордов (Tableau, Power BI).
5. Разбираться в бизнес-процессах и понимать ключевые метрики анализа эффективности.

Инструменты, которые используют аналитики

Основные навыки аналитика данных:

• Сбор и анализ требований заказчиков к отчетности.
• Получение данных с помощью языка запросов SQL.
• Применение в работе ключевых математических методов и основ статистики.
• Очистка и трансформация данных с помощью Python.
• Прогнозирование событий на основе данных.
• Анализ результатов кампаний, исследований и тестирования продуктовых гипотез.
• Способность создавать аналитические решения и представлять их бизнесу

А еще хорошие аналитики данных умеют работать с Big Data, проверять гипотезы с помощью подходов А/Б-тестирования и быть настоящими исследователями.

Большинство работодателей просят посчитать определенные метрики, например, какие товары чаще всего возвращают покупатели. Иногда нужно рассчитать инвестиционный потенциал и скорректировать бизнес-модель.

Востребованность профессии и перспективы работы

Сейчас аналитика данных используется в более чем 50% компаний по всему миру. Аналитики востребованы в ИТ-компаниях, ритейле, кинопроизводстве, науке, машиностроении и медицине. В октябре 2020 года по запросу «Аналитик данных» на hh.ru было открыто 8 699 вакансий с зарплатой от 65 тысяч рублей до 300 тысяч рублей.

По результатам исследования 2019 года, спрос на специалистов сферы Data Science за два года вырос на 226%. Популярность профессии аналитика данных со временем только растет, поскольку для развития бизнеса необходимо собирать и изучать данные клиентов и конкурентов.

В профессии аналитика данных пока нет границ и сложно достичь потолка. При этом можно развиваться вертикально, от начинающего специалиста до главы аналитического отдела, или горизонтально, меняя сферы деятельности: продуктовая аналитика, банковская аналитика, маркетинговая аналитика.

Сколько зарабатывают аналитики данных в России

Зарплата будет зависеть от опыта и географии. Так, аналитик-стажер в Воронеже получает 25 тысяч рублей, а Data Analyst в московском офисе международной компании зарабатывает 200 тысяч рублей.

В Москве аналитик данных с опытом работы от двух лет в среднем зарабатывает 134 тысячи рублей. В Санкт-Петербурге такой же специалист может рассчитывать на 101 тысячу рублей в месяц. Стажеры и Junior-специалисты зарабатывают от 60 тысяч рублей.

Сколько зарабатывают аналитики данных в США

Больше половины аналитиков готовы рассмотреть релокацию и работать за рубежом. Средняя годовая зарплата для аналитиков данных в США составляет $62 тысячи.

Больше всего на американском рынке труда востребованы Data Scientists. Это одна из самых высокооплачиваемых специальностей со средней годовой зарплатой в $130 тысяч. По прогнозам McKinsey, в ближайшие годы разрыв между предложением и спросом у специалистов в этой области составит 50%.

Рынок труда и будущее аналитики данных

Только за последние два года через направление Data Science Нетологии прошло более 3000 студентов, большинство из них работают на профильных позициях в российских и зарубежных компаниях.

Со временем эксперты ожидают повышение спроса на аналитиков Big Data и представителей смежных специальностей. Чтобы оставаться востребованными, необходимо учиться и работать.

Осознанный подход организаций к анализу данных и понимание важности Data Science увеличивает потребность бизнеса в интерпретируемых аналитических методах.

По данным International Data Corp. (IDC), мировой доход от решений для больших данных и бизнес-аналитики (BDA) достигнет 260 миллиардов долларов в 2022 году при среднегодовом темпе роста (CAGR) 11,9 процента. В 2025 программные роботы будут выполнять большинство задач, таких как очистка и сбор данных, т.е. многие процессы станут более автоматизированными. К 2030 году Data Science уже не будет заниматься поиском и очисткой данных. Эту задачу возьмут на себя программные роботы.

В настоящее время технологии уже развиваются и достигают своих высот. Подумайте о будущем, когда искусственный интеллект будет в зените, машинное обучение — на пике, облако захватит рынок, а интернет вещей начнет проникать в большинство отраслей. Специалисту по данным потребуются лучшие навыки, будь то технические или социальные, чтобы быть востребованным к 2030 году.

Игорь Полянский, Head of Global product analytics в Gett:

«Мир продолжает ускоряться, а вместе с ним — и требования бизнеса к скорости принятия решений. Подход «задай вопрос, направь его аналитику, а он проанализирует» больше не удовлетворяет требования к оперативности получения инсайтов. Поэтому стандартные подходы к анализу все больше упаковываются в коробочные решения.

В 2020 году анализ, на который раньше уходили часы аналитика, менеджер может сделать в несколько кликов. Аналитики же делают более сложные исследования, и требования к их компетенциям повышаются. Системы аналитики все больше переходят на формат real-time анализа. У многих компаний это давно must have».

Фото на обложке: Shutterstock / LightField Studios

Источник: rb.ru

Аналитик данных – обзор профессии

Аналитик данных – востребованная сегодня профессия, которая еще не достигла пика своего развития и спроса у компаний. А уровень зарплаты у опытных специалистов привлекает к профессии много новичков.

Кто такой аналитик данных
Задачи специалиста
Старт в профессии
Необходимые навыки
Личные качества
Плюсы и минусы профессии аналитика данных
Обзор рынка труда: зарплаты, востребованность, прогнозы и перспективы

Как выглядит карьерный путь
Обзор книг и что еще почитать по теме
Подведем итоги

Рассмотрим, легко ли стать аналитиком данных с нуля, что для этого нужно и какие у профессии перспективы.

Кто такой аналитик данных

Аналитик данных (или Data Analyst) – специалист, который собирает данные, занимается их обработкой, анализом и интерпретацией, 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 (ориентируются на анализ данных). Грамотное применение анализа обеспечивает создание компанией позитивной репутации и более динамичное ее развитие. Причем не важно, что именно делает компания, например, занимается разработкой нового продукта или новой функции для приложения – аналитик данных будет полезен в любой сфере.

Задачи специалиста

Основные обязанности аналитика данных:

• Общение с владельцами бизнеса и определение проблемных мест компании.
• Сбор информации.
• Создание гипотезы для улучшения необходимых показателей.
• Подготовка данных к выполнению анализа: сортировка, фильтрация и т. д.
• Определение закономерностей.
• Разработка решений, которые можно использовать для проекта или бизнеса.
• Визуализация данных для наглядности.

С учетом данных, предоставленных аналитиком, компания может принимать определенные решения.

Задачи, которые выполняет аналитик данных, могут отличаться в зависимости от компании и квалификации специалиста.

Старт в профессии

Две трети специалистов, которые работают в анализе данных, пришли из других сфер. Обычно это маркетологи и разработчики.

Для начала обучения можно использовать тематическую литературу, статьи, блоги специалистов в социальных сетях.

Более структурированные знания можно получить на онлайн-курсах. Есть много бесплатных курсов, которые отлично подойдут новичкам. На них можно понять основы профессии и определить, хочется ли вам развиваться в этом направлении дальше.

Затем можно продолжить обучение на платных курсах. Их плюс в том, что они позволяют получить практические навыки, а также помогают с трудоустройством.

Необходимые навыки

Аналитик данных должен разбираться в математике, программировании и продакт-менеджменте. Начинающий специалист должен иметь такие навыки:

• Сбор и анализ требований заказчиков.
• Работа в Google-таблицах, группирование, фильтрация данных.
• Написание SQL-запросов.
• Знание хотя бы одного языка программирования (Python или R).
• Визуализация данных с помощью дашбордов (знание Tableau, Power BI).
• Понимание основных метрик анализа эффективности.

Аналитик собирает данные, исследует тему, может погрузиться в задачу и определить точки роста проекта или бизнеса. Хороший специалист также разбирается в Big Data и может выполнять А/Б-тестирование.

Личные качества

Хороший аналитик должен иметь определенные качества:

• Логическое мышление. Специалист должен уметь выполнять анализ и сравнение данных, делать выводы из неочевидных закономерностей. Аналитику важно понимать, на каких предпосылках он основывается в своих предположениях, и уметь применять методы анализа для подтверждения их правильности.
• Концентрация на деталях и въедливость. Необходимо не только выполнять анализ, но и проверять его результаты по несколько раз, иногда с использованием разных подходов и методик. Настоящий аналитик предложит бизнесу решение, в котором полностью уверен. Но аналитик не будет аналитиком, если для этого не выполнит множество проверок. Потому что ему важно, чтобы результат был точным, не меньше, чем заказчику.
• Коммуникабельность. Аналитики взаимодействуют со специалистами из разных сфер. Важно быть терпеливым и вежливым, при этом понимать свои задачи и добиваться в общении целей, важных для вашего проекта. Причем и сами цели порой могут меняться, поэтому эти качества важны и в общении с заказчиком, который может менять свои приоритеты, вносить коррективы или дополнения, которые на его взгляд кажутся несущественными, но для аналитика они потребуют гораздо больше усилий или переделывания той работы, которая уже была выполнена.
• Деловой подход. Важно быть прагматичным и работать над теми аспектами, которые позволят улучшить показатели компании. При анализе может возникать много других выводов, которые не важны для основных задач. Необходимо концентрироваться на том, что действительно важно для бизнеса и конкретного заказчика.
• Стремление к развитию. Хороший аналитик должен постоянно узнавать что-то новое, чтобы расти. К тому же, эта сфера сейчас активно развивается, поэтому информация и методы, которые актуальны сейчас, затем становятся устаревшими. Необходимо постоянно расширять свои знания и любить, стремиться это делать.

Плюсы и минусы профессии аналитика данных

Можно выделить такие положительные качества профессии:

• Возможность быстрого обучения. Получить основные навыки для трудоустройства можно за год. Лучше воспользоваться для обучения специальными курсами.

• Хорошая зарплата. Даже начинающий специалист без опыта может устроиться на работу с зарплатой около 100 тыс. руб. Опытные профессионалы зарабатывают до 200 тыс. руб. в месяц и более. Уровень зарплаты формируется с учетом региона.

• Возможность удаленной работы. Многие аналитики работают не в офисе, а дома.

• Возможность быстрого карьерного роста. За 2-3 года можно стать старшим аналитиком в компании (при должном усердии), а затем возглавить отдел.
• Разнообразие отраслей для выбора подходящей профессии. Например, можно стать продуктовым аналитиком или системным, маркетинговым аналитиком.

• Работа в команде. Это выгодно тем, что начинающим аналитикам всегда помогут с советом более продвинутые коллеги.

Есть у профессии и недостатки:

• Монотонность. В основном необходимо выполнять рутинные действия, например, собирать данные. Таким работа подойдет не всем, многим она покажется утомительной и скучной.

• Необходимость обучения даже будучи специалистом. Отрасль постоянно развивается, появляются более совершенные технологии и методы анализа.

• Ответственность. Аналитик своими выводами влияет на работу компании, ее успех. Но при этом важно уметь доказывать свое мнение, что результаты анализа верные, даже если владелец бизнеса так не считает.

Обзор рынка труда: зарплаты, востребованность, прогнозы и перспективы

Сегодня аналитики данных нужны примерно в половине всех компаний, не только в IT-сфере, а вообще. Специалисты востребованы не только в области высоких технологий и в бизнесе, но и в ритейле, производстве фильмов, науке, медицине, производственных отраслях.

Причем, за несколько лет спрос на профессию аналитика данных в разных отраслях вырос на 200%. И профессия только становится все более популярной, потому что все больше отраслей бизнеса понимает, что для успешного развития нужен грамотный анализ различных данных.

Профессия хороша и тем, что позволяет развиваться в разных плоскостях:

• Вертикально – с ростом по карьерной лестнице от джуниор-специалиста до главы отдела.
• Горизонтально – с изменением сфер деятельности (например, можно стать продуктовым аналитиков, маркетинговым аналитиком и т. д.).

Зарплата аналитиков данных в России

По данным сайта hh.ru зарплата начинающих в этой профессии составляется около 65 тыс. руб., а у опытных специалистов – 200-300 тыс. руб. Однако все зависит от региона. Например, зарплата новичка может быть меньше 50-65 тыс. руб. Такие показатели являются стандартными только для столицы. С опытом два года зарплата аналитика данных в Москве составляет примерно 130 тыс. руб., в Санкт-Петербурге – 100 тыс. руб.

Зарплата аналитиков данных в США

Многие аналитики готовы трудиться за рубежом, так как это способствует росту зарплаты. За год зарплата такого специалиста в США – примерно $60 тыс. Самой востребованной профессией является Data Science. В этой отрасли примерная зарплата специалиста – $130 тысяч.

Перспективы профессии

Эксперты считают, что спрос на профессию будет увеличиваться, особенно нужны будут специалисты в сфере Big Data.

Однако чтобы быть всегда востребованным, аналитику необходимо постоянно развиваться, учиться чему-то новому, так как в отрасли постоянно появляются новые методы и аналитические инструменты, а технологии становятся более совершенными.

Как выглядит карьерный путь

При наличии теоретических знаний и практических навыков, личных данных и проектов в портфолио трудоустроиться аналитиком может даже новичок без опыта. Обычно начинающий специалист устраивается стажером, где получает возможность проявить себя. Преимуществом при поиске работы будет наличие знаний и опыта в смежных областях, например, в маркетинге, финансах.

После стажировки аналитик занимает позицию джуниор-специалиста или младшего аналитика, который работает под руководством более опытных коллег. Через 1,5-2 года, отточив свои навыки, специалист может стать аналитиком уровня middle, а затем – старшим аналитиком.

Каждая ступень на карьерной лестнице аналитика отличается не только изменением задач, которые он выполняет, но и зарплатой.

Отличным выбором для получения базовых знаний и практических навыков являются курсы в онлайн-школе. Программы обучения в них составляются профессионалами отрасли.

Плюс таких школ и в том, что они обычно помогают с трудоустройством или хотя бы составлением портфолио и подготовкой к собеседованию.

Курсы

Есть много онлайн-курсов, на которых обучают профессии аналитик данных. При выборе необходимо учитывать ваши задачи и возможности: как хорошо вы хотите обучиться и хотите ли после обучения сразу начать работать. Важно, каким именно аналитиком вы хотите стать, например, системным аналитиком или финансовым аналитиком. Рассмотрим несколько примеров курсов от различных онлайн-школ.

Платные курсы

Особенность таких курсов – в профессиональной подготовке специалистов. После обучения вы сможете сразу применить полученные знания, так как навыков будет достаточно как минимум для работы на должности стажера. На некоторых курсах обучают даже не до уровня джуниор, а до уровня middle (то есть, это не аналитик-новичок, а полноценный аналитик, который может выполнять задачи без особого контроля более опытных коллег).

Программа длительностью 6 месяцев. Подходит тем, кто хочет освоить навыки программирования на Python, основные моменты работы с SQL, Tableau, A/B-тестами и устроиться работать по специальности (есть программа трудоустройства).

1. Во время обучения подготавливается 13 проектов для портфолио.
2. После обучения выдается сертификат о повышении квалификации.
3. Вступительная часть курса – бесплатная.
4. 3/4 программы – практическая часть.
5. Преподают опытные специалисты. Они учат только актуальным вещам, которые можно сразу применять в работе.

Минус курса: Обучение нельзя начать в любой момент (есть расписание групп).

Стоимость обучения: 84 тыс. рублей

На курсах вы получите ключевые знания и практические навыки в профессии Data Analyst, освоите главные инструменты работы (Google Sheets, SQL, Python, Power BI) и научитесь мыслить как специалист.

1. Возможность трудоустройства уже через 6 месяцев обучения (возможность есть у лучших студентов).
2. Подготовка 4 проектов для портфолио и выполнение 80 домашних заданий с обратной связью преподавателя.
3. Помощь с составлением резюме, подготовкой к собеседованию.

Минус курса: Программа насыщенная. Длительность обучения – 11 месяцев.

Стоимость обучения: 109 500 рублей

На курсе вы освоите ключевые навыки, которые позволят устроиться на должность специалиста уровня джуниор. Вы изучите основные инструменты работы и получите практические знания. Программа состоит из 45 модулей и 230 видеоматериалов.

1. Практические работы с использованием SQL, Power BI, Python.
2. Сертификат Skillbox после обучения, который можно использовать при трудоустройстве.
3. Доступность всех материалов после обучения. Знания можно освежить в любой момент.
4. В качестве бонуса всем ученикам предлагается бесплатный курс по Power Point.

Стоимость обучения: 103 600 рублей.

Бесплатные курсы

Преимущество бесплатных курсов (кроме очевидного) и в том, что обучение можно начать сразу. А программа курсов обычно не слишком длинная, и пройти ее можно за несколько дней.

Язык программирования R – один из основных для анализа данных. За три недели обучения студенты изучают способы сбора и обработки данных, а также методы работы с ними, в том числе инструменты визуализации.

1. Программа обучения бесплатная, но состоит из 19 уроков, 5 часов видео, 26 тестов и 50 интерактивных задач.
2. Подойдет студентам и всем, кто хочет освоить данную профессию с нуля.
3. После обучения выдается сертификат Stepik и диплом Института биоинформатики, на базе которого создана программа.

Минус курса: необходимы базовые знания в области статистики. Для обучения можно пройти бесплатный курс «Основы статистики» от этой же платформы.

Также начинающим аналитикам рекомендуется курс «Программирование на Python».

Курс, состоящий из видеороликов и домашних заданий. Вы научитесь создавать базы данных, освоите такие инструменты, как RStudio, Python и SQL.

1. Программа для тех, кто решил освоить Data Science с нуля.
2. Программа довольно насыщенная. Длительность обучения – 4 месяца (при нагрузке 3 часа в неделю). С этими знаниями возможно устроиться на работу на должность аналитика уровня джуниор.
3. После обучения выдается сертификат.

Минус курса: программа обучения включает 4 курса, и русские субтитры есть только на первом. Остальные – на английском языке и без субтитров.

Курс содержит краткую информацию обо всем самом необходимом, что нужно знать начинающему аналитику данных. Программа состоит из видеоуроков, которые можно пройти за 5 дней.

1. Программа содержит только необходимую информацию, без воды.
2. Есть задания для самоконтроля.
3. Возможно обучение с нуля.

Минус курса: программа подходит только для новичков, для полноценного обучения профессии необходимо обучение на дополнительных курсах.

Обзор книг и что еще почитать по теме

Можно выделить такие книги, которые будут не лишними для аналитика данных:

• «Python и анализ данных», Уэс Маккинни. Книга от разработчика ПО, который создал библиотеку Pandas. В 2020 году вышла обновленная книга, где код переписан под более свежую версию Python.
• «Бизнес-моделирование и анализ данных с помощью Microsoft Excel», Уэйн Лесли Винстон. В книге описывается, как использовать инструменты программы для анализа данных. Хотя книга подойдет не только дата-аналитикам, а всем, кому требуется профессиональное знание Иксель.
• «Говори на языке диаграмм», Джин Желязны. Книга о том, как собранные данные презентовать в понятном для заказчика виде.

Книг существует довольно много. При выборе нужно ориентироваться на то, какие знания вам нужны, и в зависимости от этого выбирать литературу.

Однако для обучения и развития нужно использовать не только книги. Можно изучать новые приемы анализа данных и современные инструменты, а также узнать свежие новости с помощью блогов и социальных сетей профессионалов отрасли.

FAQ

У меня нет опыта работы с данными и математического образования. Подойдет ли мне профессия?

Аналитиком данных может стать любой. А чтобы понять, подходит ли вам профессия, можно пройти бесплатные курсы. После них будет понятно, интересна ли вам данная сфера.

Можно ли обучиться профессии аналитик данных за 6 месяцев?

Да, если обучаться стабильно и с опытными наставниками. Есть платные курсы, после которых можно устроиться в компанию стажером или джуниор-специалистом. Некоторые онлайн-школы предлагают трудоустройство лучшим ученикам. Даже если услуги нет, на курсах можно подготовить несколько проектов для портфолио. После некоторых курсов выдается сертификат, который тоже помогает трудоустроиться.

В чем отличие аналитика данных от специалиста по Data Science?

Первый умеет получать из данных практическую пользу, второй – умеет выполнять грамотный сбор этих данных. На деле эти две профессии сильно пересекаются. Однако перед выбором курсов нужно сразу понимать, какая профессия вам интересна, так как от этого зависит программа обучения (она может отличаться у специалистов по аналитике и Data Science специалистов).

Подведем итоги

1. Профессия дата-аналитика востребована и доступна любому желающему, так как получить базовые навыки и знания можно на бесплатных курсах.
2. Профессия является перспективной, так как у компаний есть спрос на специалистов по анализу данных, и они предлагают достойную зарплату хорошим специалистам.
3. Начать работать Data Analyst можно через 6 месяцев активного обучения. Работу можно найти самому или использовать услуги онлайн-школ, которые предлагают трудоустройство.

Источник: www.sravni.ru