Войти как пользователь
Вы можете войти на сайт, если вы зарегистрированы на одном из этих сервисов:
30 Сентября в 16:55

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

0 2132
SkillFactory
Команда SkillFactory
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: 10, Рейтинг: 4.7)
0 комментариев
Подписаться 
Подписаться на дискуссию:
E-mail:
ОК
Вы подписаны на комментарии
Ошибка. Пожалуйста, попробуйте ещё раз.

Отправьте отзыв!
X | Закрыть