Профессия аналитик данных (Дата-аналитик) — модная, современная, высокооплачиваемая и такая непонятная для новичков. Попробуем в этой статье исправить ситуацию и рассказать вам о ней все, что может вам пригодиться, если вы решите выбрать для себя это направление.
Сразу предупреждаем, что профессия достаточно сложная, не для всех, требует определенного склада ума, знания математики на высоком уровне, а также Python (правда не глубоко), SQL и многих других достаточно сложных вещей.
Кто такой аналитик данных и чем он занимается
Это высокопрофессиональный специалист, который собирает данные, обрабатывает их и делает выводы, а на основании его отчетов в компаниях принимают важнейшие решения. Поэтому цена ошибки или плохой работы любого аналитика данных — финансовая судьба бизнес-компании.
Также, дата-аналитик помогает увидеть точки роста и расширения бизнеса. Он помогает искать скрытые для обычного человека, причинно-следственные связи между огромными массивами информации, объяснять их цифрами и находить готовые решения для оптимизации бизнес-процессов в компании, где он работает.
Обязанности дата-аналитика
Взято из открытых источников.
К основным обязанностям относится:
- Регулярное общение с владельцами бизнеса и определение проблемных точек в компании.
- Сбор всей необходимой информации.
- Создание гипотез для улучшения необходимых показателей компании.
- Подготовка данных к выполнению анализа: их сортировка, фильтрация и т. д.
- Определение закономерностей.
- Разработка решений, которые потом можно использовать для проекта или бизнеса.
- Визуализация данных для наглядности.
Рассмотрим несколько будничных задач, которые регулярно приходится решать людям этой профессии:
- Автоматизация процесса сбора и обработки данных, необходимая для составления аналитических отчетов и статистики.
- Поиск закономерностей в результатах своих исследований.
- Внедрение бизнес-метрик, помогающих оценивать разные виды деятельности (CAC, ROI и др.).
- Применение диагностической аналитики, необходимой для установления причинно-следственных связей между случившимися ранее явлениями.
- Осуществление A/B тестирования. Оно необходимо, чтобы исследовать реакцию рынка на изменения, произошедшие в услугах компании.
- Использование в своей работе предсказательной аналитики, нужной для выдвижения новых гипотез.
- Применение методов юнит-экономики, необходимой для поиска самых выгодных решений по логистике и дистрибуции различных товаров.
Пример работы аналитика данных
Для того, чтобы вам проще было понять всю суть работы этих специалистов, предлагаем рассмотреть несколько наглядных примеров из их трудовых будней.
- Дано: аналитик работает в сети интернет-магазинов по продаже одежды.
- Проблема: у владельца бизнеса очень плохая эффективность при очень хорошем трафике. Говоря простым языком, люди переходят на сайт, смотрят, изучают ассортимент, но уходят, так и не совершив покупки.
- Работа аналитика данных: он выясняет, на каком этапе у клиента теряется интерес. Затем предлагает и самостоятельно проверяет различные гипотезы, которые помогут удержать клиента и обязательно довести до покупки на сайте.
- Итог: владелец бизнеса решает проблему с продажами, бизнес растет, все довольны и счастливы!
Это всего лишь один пример. А так, аналитики данных работают практически во всех отраслях современной экономики :
- в IT-компаниях;
- компаниях, оказывающих рекламные услуги;
- услуги продвижения (SEO, SMM и т.д.);
- в маркетинговом агентстве;
- в банках;
- в медицинских организациях;
- в государственных структурах;
- в страховом бизнесе и т.д.
Кем и где потом можно работать
Давайте рассмотрим, кем и где сможет работать человек, окончивший обучение по этой профессии.
- Непосредственно, аналитиком данных .
- Аналитиком в e-commerce (разрабатывать и внедрять рекомендательные системы, проводить анализ прибыльности товаров и т.д.).
- Маркетинговым аналитиком (настраивает сквозную аналитику, готовит отчеты и дашборды для оценки эффективности компании).
- Продуктовым аналитиком ( оценивает текущее состояние продукта, внедряет процессы аналитики в компании).
- Веб-аналитиком (собирает и анализирует данные о посетителях сайта или интернет-магазина, ищет и устраняет причины плохой посещаемости или конверсии (перехода в продажи).
- Аналитиком в Fin-tech (помогает улучшить механизмы оценки заемщиков, оценивает риски при выпуске новых финансовых продуктов).
- Маркетплейс-аналитиком (помогает онлайн-магазинам выявить ключевые бизнес-метрики и улучшить эффективность.
- Bi-аналитиком (выявляет тенденции и закономерности, плохо влияющие на эффективность компании).
Востребованность в России и зарплата
Профессия супервостребована! В этом достаточно легко убедиться пробежавшись по сайтам вакансий. Если взять самый популярный HH.RU, то на момент написания этой статьи, только по Москве было 6617 вакансий , по Питеру — 1500 вакансий, если брать такие города как Нижний Новгород, Екатеринбург, Казань, то там можно отыскать примерно по 400-500 вакансий на должность аналитика данных.
Хорошие аналитики требуются во все отрасли экономики, их мало и поэтому компании вынуждены переманивать их друг у друга, предлагая лучшие условия.
На какую зарплату можно рассчитывать? Тут конечно все будет зависеть от региона, стажа и многих других факторов. Ориентировочные цифры могут быть примерно такие:
- дата-аналитик без опыта/стажер — 40-50 тысяч;
- мидл — до 140-150 тысяч;
- сеньор-аналитик — до 300 тысяч рублей.
Точные цифры по заработной плате можно узнать все на тех же сайтах вакансий, введя свой регион и профессию.
Что должен уметь хороший аналитик данных и какими навыками обладать
В принципе, чтобы узнать какие хард-скиллы ждет от вас будущий работодатель, достаточно открыть любой сайт вакансий по этой профессии. Рабочие задачи и навыки которые будут от вас ожидать там четко прописываются. Вот, например, мы открыли первую попавшуюся вакансию от Сбера.
Скриншот с сайта hh.ru.
Также, это может быть:
- Умение писать запросы на языке SQL . Этот навык помогает автоматизировать многие рутинные задачи, анализировать данные, проверять предположения, обрабатывать очень большие объёмы информации для поиска закономерностей.
- Умение формулировать гипотезы . Понадобится вам для подготовки предложений и прогнозов, которые потом смогут решить проблему или задачу компании или бизнеса.
- Умение визуализировать данные в Qlik Sense, Tableau или Power BI . Графическое представление информации в дашбордах позволяет наглядно презентовать бизнесу ваши выводы и наблюдения.
- Умение проводить A/B-тестирование . Этот инструмент лучше всего помогает убедиться в правильности предположений.
- Умение создавать отчёты на языке пользователей . Очень важно подбирать по максимуму понятные для заказчика термины для представления результатов своей работы.
- Умение использовать систему типа Big Data . С их помощью значимая информация выгружается из разнообразных источников.
- Владеть критическим анализом собственных идей и информации . Навык необходим для получения достоверных выводов, основанных на цифрах, а не на привычных представлениях.
- Иметь навыки коммуникации, грамотного ведения переговоров . Очень важно находить общий язык с заказчиками и правильно понимать их желания и проблемы.
- Уметь работать в Google Sheets илиExcel . Этот навык понадобится вам для создания отчётов, дашбордов, предоставления информации для пользователей.
Взято из открытых источников.
Аналитик данных: платные и бесплатные курсы — что выбрать для учебы
Для начала, давайте разберем разницу между платными и бесплатными курсами. Мы рекомендуем начать с прочтения нашей статьи, которая так и называется:
Задача любых бесплатных курсов, прежде всего познакомить новичков с той или иной профессией. Вы должны четко понимать, что полноценно учить бесплатно вас никто не станет.
Но польза и у таких курсов тоже есть. Правда не у всех. Одни гуру могут лить вам воду в течении нескольких часов, рассказывая о том, насколько крута будущая профессия, с которой вы пришли познакомиться и какие золотые гору вас ожидают.
Другие — помимо лекций предложат еще и практику, что очень важно, ибо только попробовав, можно понять, хотите вы этим заниматься или нет!
Научившись выбирать хорошие бесплатные курсы вы сможете черпать знания на халяву и попутно готовиться к тому, чтобы когда-нибудь освоить выбранную профессию полноценно.
Мы в своих статьях стараемся не давать ссылки на бесполезные бесплатные курсы, а рекомендуем только те, которые в обязательном порядке включают практику. Один из таких — ниже.
Бесплатный курс по аналитике данных от SkillFaktory
Кому будет полезен этот бесплатный интенсив?
- Новичкам, которые хотят познакомиться с этой профессией поближе и примерить ее на себя.
- Начинающим аналитикам, которые хотят поднять свой уровень компетенции и понять, как максимально быстро сделать карьеру.
- Практикующим разработчикам. Есть возможность бесплатно научиться работать с SQL и писать запросы к базам данных. Вы поймете, как данные помогают решать задачи бизнеса.
- Специалистам в любой отрасли, для общего развития. Пройдя 3-дневный интенсив вы научитесь работать с инструментами анализа данных и сможете применять их в своей текущей профессиональной деятельности.
SkillFaktory традиционно славится качеством своих бесплатных материалов, которые обязательно включают в себя практику. Данный курс-интенсив также не является исключением и научит вас за 3 дня многому. Например:
- Работать с базами данных в аналитике.
- Писать запросы к данным на SQL.
- Применять полученные знания для анализа состояния компании и мн.
др.
Посмотреть программу бесплатного курса и записаться на него, можно по этой ссылке . Не обращайте внимание, если дата прохождения стоит уже прошедшая. Интенсивы проходят регулярно, просто оставьте свои данные и вам сообщат, когда будет ближайший.
Источник: dzen.ru
Профессии в аналитике
Аналитика в digital – такая же важная дисциплина как SEO, контекстная реклама, дизайн или разработка. Специалисты от сферы аналитики исследуют рынки, помогают определить спрос, выясняют характеристики аудитории и помогают определить лучшие направления для работы бизнеса.
Топ-13 востребованных профессий в 2023 году: что выбрать и где учиться
от Ольга Арсеньева 09.01.2023
Разобрались, как изменится рынок труда и какие профессии будут востребованы в 2023. В подборку попали специальности из сферы IT, маркетинга, аналитики, дизайна и др.
Профессия «Трейдер»: чем занимается, сколько зарабатывает и где учиться
от Саша Берлизева 11.08.2022
Рассказываем, что делает трейдер и как начать зарабатывать на биржевой торговле.
Как стать аналитиком данных с нуля — руководство для новичков
от Алина Онюшкина 22.09.2022
Аналитик обрабатывает данные и составляет на их основе прогнозы, стратегии, планы и рекомендации, которые помогают бизнесу развиваться.
Как стать бизнес-аналитиком
от Ольга Полежаева 22.09.2022
Бизнес-аналитик выявляет и анализирует проблемы бизнеса клиента и составляет план развития. Рассказываем, что нужно знать, чтобы стать успешным специалистом.
Профессия «Дата-журналист» — описание, востребованность и уровень зарплат
от Роза Дулёва 24.02.2022
Журналистика данных — относительно новый вид журналистики, своего рода альтернатива традиционной. Кто такой дата-журналист и как им стать — расскажем в этой статье.
Зарплаты аналитиков: какое направление выбрать, чтобы больше зарабатывать
от Екатерина Дёшина 24.02.2022
Зарплата аналитика начинается от 50 000 руб. в месяц. И потолка по зарплате нет — всё зависит от вашего опыта работы и навыков.
Профессия «Системный аналитик» — навыки, обязанности и перспективы
от Саша Берлизева 05.08.2021
Системный аналитик собирает информацию о продукте и превращает пожелания менеджеров в задачи для разработчиков и дизайнеров.
Самые необычные востребованные профессии 2023 года. Часть 3: маркетинг
от Мария Грищенко 23.03.2022
В предыдущих статьях серии о профессиях мы рассказали о новых интересных специализациях в науке и программировании. В заключительной части серии читайте о модных профессиях…
Самые необычные востребованные профессии 2023 года. Часть 2: код
от Мария Грищенко 15.03.2022
Продолжаем рассказывать об интересных новых профессиях. В первой части серии мы поговорили о науке. Во второй части — о программировании и разработке. Код. Разработчик…
Самые необычные востребованные профессии 2023 года. Часть 1: наука
от Мария Грищенко 24.02.2022
Технологии развиваются стремительными темпами. Каждый день появляются такие, которые мы даже представить себе не могли. А вместе с ними — и совершенно новые профессии.…
Профессия «Специалист по Data Mining» — подробное описание и обзор
от Мадина 08.07.2021
Каждая организация обладает данными, которые нужно оптимизировать, хранить и при необходимости использовать их для прогнозов и управления проектами. Если такой информации не очень много,…
Профессия «Специалист по Big Data»
от Мадина 02.12.2022
Работа с большими массивами данных, которые накапливаются и хранятся в компаниях, — современное, востребованное направление. Человек самостоятельно не в состоянии обработать большое количество информации.…
Профессия «Игровой аналитик» — кто такой и чем занимается
от Мадина 22.10.2021
Индустрия онлайн-игр стремительно развивается. Чтобы пользователям было интересно погружаться в игровой мир, работают программисты, дизайнеры, сценаристы и др. Однако продукт необходимо не только разрабатывать…
Профессия «Продуктовый аналитик» — подробное описание и разбор
от Константин Шевелев 24.02.2022
Для начала проясним, что это направление аналитики не имеет практически ничего общего с продуктовыми магазинами. Однако Product Analytics – это очень востребованная и перспективная…
Профессия «UX-аналитик» — кто такой и чем занимается
от Константин Шевелев 22.02.2022
Основная задача UX-аналитики скрыта в ее же названии. UX – это User Experience или пользовательский опыт. Соответственно, это анализ взаимодействия пользователей с продуктом. Продуктом…
Профессия «Data-маркетолог» — чем занимается и сколько зарабатывает
от Иван Буявец 25.03.2022
Сфера маркетинга находится на стадии серьезной трансформации. Широкое распространение интернета и компьютерных технологий сильно изменили требования к работе маркетолога. Сейчас те, кто не готов…
Профессия «HR-аналитик» — кто такой и чем занимается
от Константин Шевелев 21.07.2021
HR-аналитик – это молодая профессия, которая лишь начинает набирать популярность. Несмотря на это, специалистов в области анализа человеческих ресурсов ждут очень большие перспективы уже…
Профессия «Бизнес-аналитик» — где работает и чем занимается
от Константин Шевелев 14.10.2021
Потребность в бизнес-аналитиках есть в каждой современной отрасли бизнеса: IT, розничной торговле, промышленности, образовании и многих других. Эта профессия занимает ведущие позиции в списках…
Профессия «Маркетолог-аналитик» — чем занимается и как стать
от Роза Дулёва 15.12.2022
В маркетинге важно не только разрабатывать эффективные стратегии продвижения, но и анализировать рынок и конкурентов. В этой статье расскажем о маркетологах-аналитиках — как стать и куда развиваться.
Самые востребованные профессии в интернете: подробный обзор
от Иван Буявец 24.03.2022
Рассказываем о 11 востребованных профессиях в интернете: кто и чем занимается, сколько зарабатывает, и как начать работать в диджитале
Детальная подборка востребованных профессий для девушек
от Иван Буявец 22.03.2022
В подготовили самую подробную подборку востребованных профессий для девушек любого возраста — высокооплачиваемые творческие, гуманитарные и технические специальности.
Не знаете с чего начать?
Получите персональный список курсов, пройдя бесплатный тест по карьере
Что делают аналитики
Аналитик – это специалист, который хорошо знаком с математикой, он умеет анализировать большие массивы информации и разбирается в сфере исследуемого бизнеса. В его обязанности входит анализ информации, выявление закономерностей, тестирование разных теорий. Аналитики помогают бизнесу найти свою аудиторию, выявить текущие реалии рынка и выстроить стратегию для развития компании с минимальными затратами и максимальной эффективностью.
Что умеет и знает аналитик
Этот специалист просто обязан:
- знать один из языков программирования, например, Python или R;
- уметь писать запросы к базам данных SQL;
- уметь выстраивать понятные отчеты с диаграммами и статистикой,
- пользоваться специальными сервисами;
- понимать специфику бизнеса.
Кроме того, для аналитики реалий рынка нужно уметь пользоваться средствами аналитики: Яндекс Метрикой и Google Analytics.
Какие профессии есть в аналитике
- Дата-аналитик – аналитик баз данных. Это специалист, который определяет направления развития. Он анализирует рынок и продукт, предлагает решения, тестирует теории.
- Data-Science – это программист, тесно связанный с аналитикой данных. Он разрабатывает приложения и программные продукты для упрощения работы дата-аналитика и других специалистов.
- Бизнес-аналитик – исследует бизнес-процессы, помогает наладить работу компаний, оптимизирует и корректирует политику организаций.
- Продуктовый аналитик – исследует продукт компании: спрос, аудиторию, конкуренцию. Он предлагает решения для увеличения внимания к бренду и его продукту.
- Веб-аналитик – специалист, который исследует характеристики разных веб-продуктов: приложений, сайтов, интернет-магазинов.
Независимо от того, в какое направление вы хотите пойти, вам нужна база знаний, ведь аналитик – это прежде всего теоретик.
Почитать описание популярных профессий в аналитике digital-направления можно здесь:
Как научиться
Можно обучаться самостоятельно, но дисциплина достаточно сложная. Поэтому мы рекомендуем обратить внимание на специальные образовательные программы для аналитиков:
А здесь можно выбрать свое направление и подходящую программу обучения от ведущих онлайн школ:
Источник: checkroi.ru
Чем на самом деле занимаются аналитики данных и почему они не останутся без работы
Вместе с сервисом онлайн-образования «Яндекс.Практикум» разобрались, кто такие аналитики данных и почему они сейчас нужны многим компаниям. А заодно выяснили, кому будет интересно овладеть этой профессией и с какими сложностями можно столкнуться при обучении.
Что такое большие данные
На уроках математики в школе вы постоянно работали с данными: складывали, умножали, делили в уме или в столбик. Возможно, вы также ведёте семейный бюджет в блокноте или в таблице — вносите информацию и используете простые формулы: находите суммы, разности, средние значения. То есть выполняете обработку данных, причём преимущественно вручную. Когда их мало, справляться с такими задачами сравнительно несложно.
Большие данные — это когда информации действительно много: чёткой границы нет, но обычно речь идёт о гигабайтах, если не о терабайтах. Эти массивы могут поступать сразу из множества источников: интернет‑магазинов и социальных сетей, промышленных систем управления качеством, систем видеонаблюдения, устройств интернета вещей.
Данные отличаются по структуре, бывают упорядоченными и нет. Например, история операций по кредитке упорядочена по времени, а характеристики смартфонов на складе можно хранить без строгого порядка.
Плотность данных также может быть разной: одни системы выполняют измерения каждый час, другие — несколько раз в секунду. Соответственно, и объёмы информации отличаются: от нескольких килобайт до сотен гигабайт.
Работать с большими данными вручную сложно: это долго, дорого и неэффективно. Поэтому для анализа таких массивов используют средства автоматической обработки.
Зачем бизнесу анализировать данные
Представьте, что вы управляете продуктовым магазином. Как узнать, чего хочет покупатель? Спросите его — и услышите, какие товары он приобретает чаще, в какое время обычно ходит за покупками.
Но масса деталей останется за кадром. Например, именно аналитики знают, как на покупки влияет заполненность полок, плохая погода, фоновая музыка.
Все эти и другие данные можно собрать и проанализировать. Это поможет супермаркету расставить товар так, чтобы покупатель как можно дольше оставался в торговом зале и обращал внимание на нужные предложения, и пересмотреть график работы кассиров, чтобы уменьшить очереди на кассах. Узнав больше об интересах своих клиентов, магазин сможет оптимизировать закупки и логистику. В результате выручка увеличится, а расходы сократятся.
Найти применение большим данным можно в любой сфере:
- На заводах система компьютерного зрения следит за рабочими. Система заметит, если кто‑то забыл про каску, и напомнит о правилах безопасности.
- В банках анализ больших данных диктует условия кредитов и депозитов, выявляет хакерские атаки и подозрительные операции.
- Городами тоже управляют большие данные. Умные светофоры уменьшают пробки, компьютерное зрение ищет преступников в толпе. С аналитиками советуются, прежде чем построить новую дорогу или центр госуслуг, изменить маршрут автобуса.
На основе данных можно построить модели и проверить гипотезы. Модель — это математическое описание любой ситуации, которое помогает предположить будущее. Например, модель прогнозирования спроса в торговой сети предскажет, как будет меняться востребованность отдельных товаров, поможет скорректировать цены и объёмы закупок. Использование математических описаний обеспечивает поддержку принятия решений на каждом шагу: конкретный результат работы с данными — точный прогноз на будущее.
На курсе «Профессия аналитик данных» от «Яндекс.Практикума» вы научитесь получать, готовить и анализировать данные, которые собирают компании. Вы сможете построить и проверить гипотезы, предсказать события, которые определят развитие бизнеса и помогут ему увеличить прибыль.
Освоив язык программирования Python, среду для интерактивных вычислений Jupyter Notebook, SQL‑запросы к базам данных и современные технологии оперирования большими данными, вы соберёте эффектное портфолио из реальных кейсов. С ним вам будет проще найти первую работу — в офисе или удалённо.
Чем работа аналитика данных отличается от data scientist
В простых ситуациях можно обойтись без анализа больших данных и использовать банальную логику. Например, если вы заметили, что покупатели с детьми в магазине часто приобретают определённое печенье, то вы можете просто поставить рядом с ним детский сок и тем самым увеличить продажи.
Но на практике всё обычно куда сложнее. Например, как составить оптимальный пакет услуг мобильного оператора и определить цену, которая будет доступной для абонента и принесёт максимальную выгоду компании?
Аналитик может структурировать и обработать данные о рынке мобильной связи, существующих пакетах и расходах абонентов. Он сформулирует и проверит гипотезы, найдёт закономерности и сделает выводы: предложит конкретный состав пакета и его цену.
Более сложными задачами, а также поиском неочевидных закономерностей в данных занимается уже другой специалист — data scientist. Так, вы можете и не подозревать, что покупки связаны между собой. Или что маршруты автомобилей во вторник и в среду отличаются, поэтому пробки образуются в разных районах — хотя, казалось бы, это обычные будние дни.
Для решения таких задач задействуют машинное обучение и искусственный интеллект. Data scientist выбирает конкретные методы, которые позволяют системе учиться на разрозненных данных, делать логичные выводы и прогнозы.
Какие знания и навыки нужны аналитику данных
Прежде всего, технические (hard skills):
- Основы математической статистики. За многими методами анализа стоят статистические законы. Для правильных выводов недостаточно одних данных, нужно пользоваться статистикой: отсекать выбросы, правильно считать среднее значение или медиану, проверять статистические гипотезы.
- Умение создавать программы для анализа данных. Чаще всего в этой области используют язык программирования Python. У него простой и логичный синтаксис, есть немало готовых библиотек — чтобы не изобретать велосипед, а собрать программу из уже существующих функций и блоков.
- Понимание принципов работы реляционных (табличных) баз данных. Массивы информации чаще всего хранятся в них. Чтобы получить сведения из таких источников, нужно знать язык SQL и уметь составлять на нём запросы к базам данных.
Но и человеческие качества (soft skills) имеют значение. Они определяют, насколько вы эффективны в качестве аналитика данных и комфортно ли вам будет работать на такой должности. Пригодятся:
- Желание найти корни проблем. Если вы действительно хотите разобраться в причинах событий и явлений, учиться и работать будет легче и интереснее.
- Умение нестандартно мыслить. Очень странные гипотезы порой находят подтверждение и помогают компаниям заработать миллионы.
- Смелость. Вы можете сколько угодно сомневаться в своих идеях, но лучше проверить их на данных, чем отправить «в стол», лишь бы коллеги не посчитали вас странным.
- Навык задавать правильные вопросы, чтобы получить полезную информацию. Это нарабатывается с опытом.
Курс «Профессия аналитик данных» от «Яндекс.Практикума» — возможность освоить востребованную специальность с нуля. Попробуйте бесплатные вводные уроки. Они помогут понять, насколько вам интересен анализ данных, разобраться в профессии на практике и попробовать онлайн‑формат обучения.
С какими сложностями сталкиваются студенты на курсе по анализу данных
Аналитик данных — не самая простая профессия. Чтобы стать хорошим специалистам, придётся приложить немало усилий. К чему стоит быть готовым?
- Придётся регулярно выделять время на учёбу. Освоить весь материал в сжатые сроки физически невозможно: здесь надо много читать, запоминать, создавать предсказательные модели, писать код, проводить эксперименты и улучшать их результаты.
- Вы будете постоянно задавать вопросы, и, чтобы получить нужный ответ и не тратить время впустую, необходимо научиться правильно их формулировать.
- Часть информации предстоит искать самостоятельно. Конечно, в интернете есть всё, а ИТ‑сообщество достаточно отзывчиво, но с нестандартными запросами придётся повозиться.
- Порой эксперименты с данными завершаются неудачей: ваша модель не подходит для решения задачи, вы получаете совсем не те результаты, которые ожидали. Это нормально: даже опытные аналитики не всегда достигают цели с первого раза. И это вовсе не повод останавливаться.
- Некоторые темы покажутся совершенно непонятными. Вы можете читать материал снова и снова, но не приблизитесь к сути вопроса. В таких ситуациях помогает переключиться, а позднее вернуться к занятиям — либо попросить помощи у ментора или у других студентов.
Как освоить профессию аналитика данных
Обычно в университетах студенты получают фундаментальные знания, но работодателей интересуют навыки решения практических задач и опыт в нужной области. И если крупные учебные заведения регулярно обновляют программу, рассматривают реальные кейсы и современные инструменты для анализа данных, то вузам поменьше для этого часто не хватает ресурсов. Поэтому студентам приходится самостоятельно искать проекты и задачи, чтобы научиться применять теорию на практике.
Быстрое погружение в профессию и понимание потребностей работодателей даёт почувствовать, какие знания и умения нужны. Формируется привычка самостоятельного поиска решений, примеров, похожих кейсов, нарабатывается опыт, растёт портфолио.
Проверьте, готовы ли вы освоить профессию аналитика данных:
- Пройдите вводный курс — поймёте, насколько вам интересен анализ данных.
- Прочитайте отзывы людей, которые уже завершили занятия на курсе по этой профессии и трудоустроились.
- Изучите программу обучения и задайте вопросы образовательной поддержке курса.
- Найдите вакансии в своём городе или предложения удалённой работы, изучите требования к специалистам по анализу данным.
- Взвесьте все за и против. Было ли интересно анализировать данные на вводном курсе? А вакансии кажутся привлекательными? Если всё так, похоже, вам подходит эта профессия.
Учёба на курсе «Профессия аналитик данных» от «Яндекс.Практикума» похожа на работу в крупной IT‑компании. Студенты анализируют реальные данные, очищают их от ошибок, обсуждают с заказчиком детали заданий, а с наставником — варианты решений. Будущие аналитики не работают с абстрактными кейсами, а составляют рекомендации для актуальных задач бизнес‑практики. Программа прокачает необходимые hard и soft skills. Все эти навыки оттачиваются в течение 6 месяцев.
В конце курса студенты защищают выпускной проект и ищут работу. В этом помогают HR‑специалисты из «Яндекс.Практикума». Работа над резюме и портфолио, подготовка к собеседованию — всё это входит в учебный курс. Впрочем, некоторым студентам удаётся трудоустроиться ещё до получения диплома.
Источник: lifehacker.ru