Аналитик big data кто это

Аналитик данных Big Data – профессия будущего

Аналитик Big Data (Big Data Analyst) — это специалист, работающий по направлению обработки объемных массивов данных (структурированных и неструктурированных), выявляющий закономерности и связи в них по определенным критериям и извлекающий из массивов информации сведения, используемые в бизнесе и имеющие ценность для принятия оптимальных управленческих решений.

Кто такой Big Data аналитик

Разработка различных подходов к управлению бизнесом осуществляется на основе анализа Big Data, например, по базам данных о банковских транзакциях, телефонных номерах в колл-центрах, по уровню посещаемости клиентами интернет-магазинов и сделанных ими покупок.

Аналитик Big Data должен заниматься:

• сбором данных;
• выборкой и сортировкой информации для проведения аналитики;
• поиском закономерностей в наборах данных;
• виртуализацией данных для лучшего выявления тенденций и представления результатов анализа;
• формулировкой прогнозов и предположений по оптимизации бизнес-процессов за счет изменений разных показателей (метрик);
• разработкой и тестированием различных моделей машинного обучения;
• настройкой стимулирующих решений для клиентских сервисов.

Также в обязанности Big Data Analyst входят анализ бизнес-процессов и взаимодействие ИТ-специалистами при описании потоков и хранилищ корпоративной информации. Таким образом аналитик данных решает задачи Business Intelligence (BI) и участвует в оптимизации и цифровизации бизнес-процессов.

Что должен знать и уметь специалист по Big Data

К профессиональным компетенциям специалистов в области Big Data относятся:

• способность ориентироваться в сферах, для которых проводится анализ данных;
• знание методик статистического анализа и способов их применения;
• способность использовать в работе алгоритмы построения математических моделей;
• умение извлечь и преобразовать данные из структурированных и неструктурированных источников;
• умение программирования на языке Python и работы с командной строкой Bash;
• наличие знаний о фреймворках и способность их прикладного применения;
• умение работать с Data Lakes (озёрами данных);
• использование приемов цифровой безопасности;
• управление данными (Data Governance);
• применение типовых сценариев цифровой трансформации;
• умение использовать технологии больших данных в разнообразных областях (use cases).

Помимо этого, аналитику Big Data необходимы навыки командной работы, помогающие ему взаимодействовать с коллегами смежных направлений.

Пройти обучение на аналитика Big Data в Москве всех желающих приглашает ЦРК БИ (ЦЕНТР РАЗВИТИЯ КОМПЕТЕНЦИЙ В БИЗНЕС-ИНФОРМАТИКЕ) НИУ ВШЭ. В рамках курсов по программам MBA IT вы получите все необходимые знания и компетенции. Записаться на курсы можно здесь.

Аналитик Big Data — чем занимается, и что нужно знать, чтобы им стать?

Совместно с GeekBrains рассказываем, что нужно знать, чтобы стать аналитиком Big Data — даже если у вас нету опыта работы.

Аналитик Big Data нужен, чтобы собирать, хранить и извлекать из огромного количества данных полезную информацию, которую различные компании могут использовать в своих целях.

Факультет Аналитики Big Data онлайн-университета GeekBrains помог нам разобраться, что нужно знать, чтобы стать аналитиком больших данных.

Работа с базами данных — язык запросов SQL

Самый первый и главный навык аналитика больших данных — это умение этими данными оперировать. SQL — язык, который позволяет создавать и менять базы данных, а также выбирать из них нужную информацию, сортировать и фильтровать её. Для аналитика это то же самое, что для математика умение складывать и вычитать числа.

Освоение баз данных можно разбить на такие темы:

• синтаксис SQL;
• CRUD-операции;
• представления, сортировка, фильтрация и объединение данных;
• хранимые процедуры и функции, транзакции, триггеры;
• оптимизация запросов.

Сбор данных и программирование

После того, как вы научились работать с базами данных, нужно понять, как эти данные собирать. Бродить по сайтам, вручную искать и копировать информацию — не вариант. Мы говорим о данных, которые исчисляются терабайтами (не просто же так эти данные называются большими) и обновляются в сети с огромной скоростью. Руками это всё перебрать будет тяжело, не так ли? Для этого нужно уметь работать с API, или даже самому писать парсеры для веб-скрейпинга.

Ещё нужно учесть, что большие данные — это видео, картинки, текст, геоданные и много прочего, собранного в одну неструктурированную солянку. То есть такой датасет очень разнообразен, из-за чего применить универсальное, уже существующее решение для его обработки может быть сложно. Поэтому часто приходится создавать своё, учитывая при этом все особенности конкретной ситуации.

Самые распространённые языки программирования для обработки и визуализации данных — это Python (с библиотеками NumPy, pandas, matplotlib и др.) и R. Но знание дополнительных языков, таких как Java, MATLAB и других, всегда будет в плюс. Так вы будете знать преимущества и недостатки каждого из них и в разных ситуациях сможете подобрать наиболее подходящий.

Для изучения Python и Java мы уже создали дорожные карты, которые помогут изучить эти языки программирования с нуля.

Организация хранения и работы с данными

Большие данные хранить на одном компьютере невозможно. Количество информации так велико, что приходится создавать целые распределённые системы.

Экосистема Hadoop — одна из них, и считается основой для аналитика Big Data. Это набор разных утилит и библиотек для хранения и обработки данных, которые распределены по сотням узлов. Большая часть из этих инструментов написана на Java или Scala, но поддерживаются API на Python.

Экосистема состоит из четырёх модулей:

• набор утилит и библиотек Hadoop Common;
• распределённая файловая система HDFS;
• система управления кластером YARN;
• Hadoop MapReduce.

Математика и анализ данных

Если обработка данных требует от специалиста Big Data хорошей технической подготовки, то для анализа потребуются знания из теории вероятностей (случайные события, дискретные и непрерывные случайные величины, законы распределения и т.д.), а также математической статистики (описательная статистика, проверка гипотез, корреляция величин).

Всё это нужно, чтобы из датасета выделить какие-то полезные данные. А для этого, в свою очередь, понадобится хорошее понимание алгоритмов анализа данных:

• линейной регрессии и градиентного спуска;
• масштабирования признаков;
• логистической регрессии;
• построения дерева решений и случайного леса;
• градиентного бустинга (алгоритм AdaBoost);
• классификации и кластеризации.

Большие данные и машинное обучение идут тандемом — линейная алгебра используется для создания статистической модели и прогнозирования. На основе этого строятся рекомендательные системы. Например такие, как у Netflix или Spotify. Всё вышесказанное подводит нас к следующему пункту.

Аналитику Big Data нужно понимать потребности бизнеса

Быть на «ты» с технологиями безусловно важно, но бизнесу всё равно, как вы будете собирать и обрабатывать данные. Ему нужны инсайты, с помощью которых компании выйдут на новые рынки и определят предпочтения клиентов.

Первый шаг в этом направлении — научиться сознательно спрашивать себя: «Какая информация может помочь клиенту и как он может её применить»? А вот чтобы ответить на эти вопросы, понадобится вникнуть в основы бизнес-аналитики:

• BI-системы;
• OLAP-кубы;
• витрины данных;
• управление данными и прогнозирование;
• умение составлять и интерпретировать отчёты.

Стать аналитиком Big Data — сложная задача, особенно, если у вас нет предыдущего опыта разработки или работы со статистикой. Но сложно — не значит невозможно. Упорство, труд и терпение обязательно приведут вас к этой профессии. Старайтесь посещать конференции, общаться и обмениваться опытом.

Также существует курс с обширной программой от Факультета Аналитики Big Data онлайн-университета GeekBrains, где люди без опыта становятся настоящими аналитиками. У вас тоже получится!

Big Data Analyst (аналитик больших данных)

Big Data Analyst (аналитик больших данных) обрабатывает и интерпретирует массивы данных, ищет логические связи, помогает клиенту выявить факторы, представляющие интерес для бизнеса. Профессия подойдет тем, кто интересуются большими данными, информационными технологиями и анализом. Кстати, недавно центр профориентации ПрофГид разработал точный тест на профориентацию, который сам расскажет, какие профессии вам подходят, даст заключение о вашем типе личности и интеллекте.

Краткое описание

Big Data Analyst работает с большими данными, его клиенты в основном представители бизнеса, но не только – технологии «биг дата» во многих странах на государственном уровне используются в здравоохранении, медицине, фармации. Обработка, анализ и интерпретация данных позволяют взглянуть на привычные вещи по-другому, выявить новые процессы, феномены и т. д. В идеале аналитики больших данных должны разбираться в той сфере, в которой ведут деятельность, но на практике это далеко не всегда так.

Как узнать, подходит ли вам профессия «Big Data Analyst (аналитик больших данных)»?

Аналитик данных не ограничен одной областью, в которой работает. Технически его обязанности не меняются, меняется бизнес-контекст, и найти узкопрофильных специалистов, например, для медицины, в реальности практически невозможно. Также сложно искать вакансии внутри одной индустрии. Аналитики спокойно лавируют между компаниями, вливаясь в специфику по ходу работы.

Вероника Голубева
Главный инженер «Сбера» по разработке в Data Analytics

Однозначного определения больших данных пока еще нет, но чаще всего под Big Data подразумевают наборы неструктурированных и разнородных данных, существенно превосходящие традиционные реляционные (структурированные) базы данных по объему. Сведения совершенно разного формата в общий массив поступают из разнообразных источников (датчики, приложения, камеры видеонаблюдения, социальные сети и т. д.) и постоянно пополняются в режиме реального времени. Сбором и обработкой нужной для определенных целей информации занимается аналитик больший данных.

• 

Мечтаешь создать свою игру?
Воплоти мечту в реальность вместе с XYZ School!

Черная пятница в Skillbox: месяц инвестиций в себя!
Получи скидку, курс в подарок и гарантию трудоустройства, чтобы стать востребованным специалистом.

Особенности профессии

Анализ больших данных позволяет создавать новые продукты, искать точки роста для бизнеса или, если, например, речь о применении в медицине, – выявлять причины развития заболеваний. Big Data Analyst ежедневно обрабатывает колоссальное количество данных, стремясь извлечь из них информацию, которая играет важную роль для бизнеса (спрос, предложение, конкуренция, ценовая политика на рынке и т. д.). Кроме этого, аналитик больших данных может разрабатывать модели машинного обучения.

В целом Big Data Analyst выполняет следующие задачи:

• собирает необходимые данные и готовит их к анализу;
• проводит дескриптивный анализ, интерпретирует и визуализирует данные;
• создает гипотезы, которые помогут принять решения.

• 

НОВОГОДНЯЯ РАСПРОДАЖА SKILLBOX
При покупке курса со скидкой до 60% выберите второй курс в подарок.

Яндекс.Практикум, скидки 20%
Приходите учиться любой профессии со скидкой 20% в честь сами знаете чего!

Скидки 70% и подарки на сумму до 260 000 ₽
Покупаете один курс — получаете два. Год английского от Skyeng +1 профессия в подарок.

Во время работы аналитик больших данных выявляет логические связи, на базе которых создаются новые стратегии.

• интерпретировать данные, анализировать результаты с помощью статистических методов;
• применять математическую или статистическую теорию и методы для сбора, систематизации, интерпретации и обобщения числовых данных;
• применять интеллектуальный анализ данных, их моделирование, обработку естественного языка и машинное обучение для извлечения и анализа информации из больших структурированных и неструктурированных наборов данных.

Вероника Голубева
Главный инженер «Сбера» по разработке в Data Analytics

Big Data Analyst может выполнять часть обязанностей Data Scientist и Business Intelligence, но все зависит от требований работодателя.

• уметь работать с MPP-системами (базы данных с массово-параллельной архитектурой), такими как Arenadata DB, Greenplum, Vertica, Teradata и т. д.;
• понимать основные принципы работы и уметь оптимизировать запросы и работать с большими таблицами;
• уметь работать с распределенными файловыми системами (HDFS и S3) и соответственно уметь пользоваться инструментами для работы с ними (Spark, Hive, Impala, Hbase).

Вероника Голубева
Главный инженер «Сбера» по разработке в Data Analytics

Плюсы и минусы профессии

Плюсы

1. Профессия новая и стремительно набирает популярность.
2. Большое количество клиентов заинтересовано в услугах Big Data Analyst.
3. Специалисты по большим данным получают высокую заработную плату.
4. Возможность получить работу мечты в крупной российской компании, например, «Яндекс» или Mail.ru Group, или деловое предложение от зарубежных корпораций, холдингов: аналитика Big Data – это дорогое удовольствие, позволить его себе могут только гиганты бизнеса или госструктуры.
5. Возможен профессиональный рост и смена профиля деятельности.

Минусы

1. Работа малоподвижная и однообразная.
2. Часто ненормированый рабочий день.
3. Постоянное психологическое напряжение.
4. Нет вакансий в небольших городах, но этот недостаток компенсируется возможностью работать удаленно.

Читайте также

Важные личные качества

Big Data Analyst работает с огромными массивами информации, что накладывает отпечаток на его характер. Чтобы справляться с обязанностями, аналитику больших данных надо:

• быть дисциплинированным, усидчивым, терпеливым и методичным;
• уметь долго концентрировать внимание;
• быть способным работать в режиме многозадачности;
• обладать развитым техническим и аналитическим мышлением;
• уметь работать в команде.

Кроме того, аналитик больших данных должен быть достаточно прагматичным, уверенным в своих силах, ведь от его умения делать выводы на основании полученной информации во многом зависит успех бизнеса и принятие стратегически важных решений.

Обучение на Big Data Analyst

Аналитику больших данных нужна подготовка в вузах, без высшего образования устроиться на работу практически невозможно. Стоит обратить внимание на следующие направления подготовки:

• «Математика и компьютерные науки» (код: 02.03.01);
• «Прикладная информатика» (код: 09.03.03);
• «Информатика и вычислительная техника» (код: 09.03.01);
• «Программная инженерия» (код: 09.03.04);
• «Механика и математическое моделирование» (код 01.03.03);
• другие направления подготовки, связанные с ИТ, математикой и компьютерными науками, информатикой, вычислительной техникой, управлением в технических системах.

Пока ни один, даже самый крупный российский университет, не выдает дипломы, в которых записано, что выпускник может работать аналитиком больших данных. Но любая из программ, связанных с подготовкой программистов или ИТ-специалистов, станет хорошей базой для того, чтобы после окончания вуза (или параллельно с учебой) пройти курсы и получить профессию именно Big Data Analyst.

И обязательно надо уделить внимание изучению технического английского языка.

Лучшие вузы для Big Data Analyst

1. РУДН.
2. МГТУ им. Н. Э. Баумана.
3. НГУ.
4. ДВФУ.
5. СПбПУ.
6. УрФУ.
7. УГАТУ.
8. АлтГУ.
9. ЮУрГУ (НИУ).
10. ОмГУ им. Ф. М. Достоевского.

Кто такой аналитик данных и чем он занимается

Анализ данных — это процесс, который позволяет увидеть скрытые закономерности и ответить на самые важные вопросы бизнеса: «Можно ли дать человеку кредит?», «Кнопка какого цвета лучше работает?», «Где открыть новую палатку с шаурмой?» и не только. Рассказываем главное о сферах применения, зарплатах, навыках и карьерных перспективах аналитика данных (Data Analyst) вместе с руководителем отдела аналитики SkillFactory Артемом Боровым.

Освойте профессию «Аналитик данных»

Аналитик данных — кто это

Аналитик данных (Data Analyst или дата-аналитик) — это специалист по анализу больших данных: он собирает их, обрабатывает и делает выводы. На основании его отчетов в компаниях принимают важные решения. Профессия аналитика данных находится на стыке IT, менеджмента и математики. С одной стороны, дата-аналитик должен уметь работать с IT-инструментами: например, ему может понадобиться кодить на Python или составлять запросы на SQL. С другой стороны, аналитика включает в себя методы из математики, статистики и теории вероятностей — нужно быть с ними знакомым, разбираться, для чего они нужны, как и когда используются. Наконец, менеджмент: дата-аналитик собирает данные не просто так, а ради решения бизнес-задач, в которых он тоже должен разбираться.

Что делает дата-аналитик

Например, в онлайн-торговле аналитик данных может проанализировать, как клиенты используют промокоды и какой контент больше всего интересен посетителям сайта. На основе этого будут решать, какие площадки для продвижения использовать. В крупных сетевых магазинах, опираясь на выводы аналитиков, оптимизируют логистику и работу с потоком покупателей.

10 месяцев
Полный курс по анализу данных
Находите закономерности и делайте выводы, которые помогут бизнесу
2 790 ₽/мес 4 650 ₽/мес

Задачи аналитика данных

• Собирать информацию из разных источников.
• Классифицировать данные, сортировать, очищать от лишнего.
• Приводить данные к единому виду.
• Находить закономерности в массивах информации и интерпретировать с помощью математики.
• Делать из закономерностей выводы о текущем положении дел в компании, ее перспективах, слабых местах, прогнозировать развитие и так далее.
• Визуализировать результаты, например в виде графиков.

Для решения этих задач аналитик может пользоваться языками программирования и запросов, например Python и SQL, и специальным ПО. Есть программы для построения графиков, автоматизации подсчетов, реализации разных математических методов. Но многое аналитик должен понимать сам, например какие методы использовать, какие выводы следуют из найденных закономерностей.

Допустим, компании нужно проверить, каким образом пользователи взаимодействуют с сайтом. Тогда к сайту подключают системы аналитики, и те автоматически собирают данные о действиях пользователей. После этого аналитик выгружает данные, соединяет информацию из разных систем в единую базу и начинает с ней работать. Например, он приводит к ее одинаковому виду, сортирует и фильтрует, разбирает на составляющие — готовит к анализу. Чтобы интерпретировать эти данные и сделать из них выводы, аналитик может пользоваться методами из математики и статистики, писать код самостоятельно или загружать кластеры информации в специальное ПО. Когда аналитик находит закономерности — например, большинство пользователей проводит на главной странице от 5 до 10 минут — он визуализирует результаты, составляет графики и таблицы, готовит отчет о результатах.

Что такое большие данные (БД)

БД — это гигантские объемы информации, которые можно собрать и проанализировать только автоматизированным способом.

Предположим, каждый вечер после работы вы играете с собакой. Однажды вы заметили, что пес неприлично громко лает, бегая за мячом. При этом за резиновой игрушкой он гонится с такой же радостью, но молча. Несколько дней вы тестируете гипотезу: проверяете, действительно ли такую реакцию вызывает только мяч? Возможно, ведете дневник наблюдения, отмечая уровень шума по всем игрушкам. Убедившись в своей правоте, вы решаете играть с собакой в мяч только днем или в выходные. Отношения с соседями спасены.

Пройдите тест по аналитике данных и узнайте, какие перспективы ждут вас в этой профессии. Ссылка в конце статьи.

Эти данные — «маленькие», их легко собрать и посчитать вручную, даже в уме. Большие данные — это терабайты разрозненной информации, которую надо собрать по кусочкам, обработать и перевести на «человеческий язык». Например, компания по производству игрушек для животных может анализировать привычки сотен тысяч собак, чтобы выпустить для них новый идеальный продукт.

Каким компаниям нужны аналитики данных

Большие данные — ключевой ресурс для бизнеса: их используют в IT, ритейле, финансах, здравоохранении, игровой индустрии, киберспорте, телекоме, маркетинге. Самые крутые и современные компании называют себя Data-Driven. Они принимают стратегические решения на основе данных.

«На самом деле аналитик данных нужен в любой компании, где есть данные, — уверен Артем Боровой. — Условной сети ларьков с шаурмой он тоже по-хорошему нужен, чтобы анализировать потоки, понимать, где лучше открыть новую точку, выстраивать логистику».

Вот три ситуации, в которых бизнесу может пригодиться специалист по анализу больших данных:

Незавершенные покупки. В интернет-магазине пользователи добавляют в корзину товары, но потом уходят с сайта, не оформив заказ. Специалист по анализу данных сначала выясняет, на каком этапе пользователь теряет интерес. Например, уходит с сайта, когда видит сложную форму для регистрации. Затем предлагает и проверяет гипотезы, которые помогут удержать клиента и довести до нужного магазину результата (оформление заказа).

«Плохие» долги. В банке хотят свести к минимуму количество клиентов, которые не возвращают кредиты. Дата-аналитик изучает, какие характеристики клиента указывают на то, будет ли он вовремя вносить платежи. На этом основании клиенту будет одобрен или не одобрен кредит.

Проверка эффективности дизайн-решения. Создатели приложения для знакомств хотят понять, как пользователи реагируют на цвет кнопки. Аналитику данных предстоит протестировать два прототипа: часть пользователей видит вариант с синей кнопкой, другая часть — с красной. В итоге он помогает дизайнеру интерфейса решить, какого цвета кнопка лучше сработает.

Еще благодаря качественному анализу данных можно:

• выявлять настоящие и будущие потребности клиентов;
• прогнозировать спрос на товар или услугу;
• оценивать вероятность ошибки при разных действиях;
• контролировать работу и износ оборудования;
• управлять логистикой;
• следить за эффективностью сотрудников.

Все это помогает компании узнать о себе больше, увеличить прибыль и сократить издержки.

Читайте также Big Data: что это и где применяется?

Какие знания и навыки нужны аналитику данных

Вот стартовый пакет для начинающего специалиста по профессии аналитик:

• работать с данными с помощью Google Sheets, Sublime, Excel;
• использовать для решения задач хотя бы один язык программирования: Python или R;
• писать запросы к базам данных SQL;
• реализовывать отчетность в BI-системах: Tableau, Power BI, Google Data Studio и др.;
• иметь базовые знания по статистике.

В зависимости от направления могут добавляться специфические инструменты. Например, веб-аналитику нужны знания Яндекс.Метрики и Google Analytics.

Станьте аналитиком данных и получите востребованную специальность

Какие специализации бывают у аналитика данных

В профессии аналитик данных есть классическое для IT деление на джуниор-, мидл- и синьор-аналитиков. Но, имея базовые знания по работе с данными, можно применять их в других направлениях. Вот несколько специализаций.

Продуктовый аналитик нужен, если необходимо развивать продукт на основе метрик и анализа данных. Продуктовый аналитик глубоко погружается в тематику, проводит тесты и исследования, чтобы понять, какие функции пользуются популярностью, а какие — нет, какие проблемы возникают у пользователей при использовании продукта.

Маркетинговый аналитик помогает привлечь клиентов через рекламу, оптимизировать затраты, опираясь на анализ данных по пользовательскому поведению и кликам.

BI-аналитик проектирует системы для анализа и хранения данных, тестирует гипотезы и автоматизирует отчетность. Он помогает бизнесу моделировать различные ситуации, делать правильные выводы и распределять ресурсы между отделами.

Востребованность профессии

В июне 2021 года на сайте hh.ru было более 13 тысяч вакансий для аналитика данных.

Данные накапливаются с огромной скоростью. В 2018 году аналитическая компания IDC прогнозировала: за пять лет, в период с 2015 по 2020 год, объем цифровых данных в мире вырастет в два раза и составит 40 зеттабайт (один зеттабайт равен миллиону миллионов гигабайт) — но фактически накопление информации идет еще быстрее: в 2020 году объем информации уже достиг 59 зеттабайт. По оценкам Ассоциации больших данных, рынок Big Data в России ежегодно растет на 12%.

Для работы с таким количеством данных компаниям нужны специалисты. В 2019 году вакансий в области анализа данных стало больше в 9,6 раза, чем в 2015 году.

Сколько зарабатывает аналитик данных

Мы проанализировали открытые вакансии на HH.ru и Хабр Карьера. Разброс зарплат оказался довольно большим. Что ожидаемо — он зависит от опыта и города, в котором работает аналитик. Стажеру в Перми предлагают 25 тыс. рублей, а аналитик данных в московском офисе международной компании зарабатывает 200 тыс. рублей.

Средние зарплаты получились такими:

Стажеры и junior-специалисты получают от 60 тыс. рублей. В 8% вакансий указана сумма ниже, но в основном они предлагают частичную занятость.

Руководители отделов и синьор-аналитики получают от 170 тыс. рублей. В некоторых вакансиях предлагают больше 250 тыс. рублей в месяц, но для них нужен опыт больше пяти лет в аналитике и большой пул компетенций.

В регионах ситуация иная. Максимальная зарплата, на которую можно рассчитывать, — 100 тыс. рублей. Но многие работают удаленно в своем городе, получая «столичную» зарплату. На сайте hh.ru удаленные вакансии для дата-аналитиков данных составляют 15% от общего количества.

В каких случаях становятся аналитиками данных

67% специалистов приходят в эту профессию из других сфер: маркетинга, науки и даже госслужбы. Аналитиками данных становятся, когда:

• хотят работать в IT, но не хотят 100% времени заниматься «техникой»;
• хотят повысить свой доход;
• интересно работать с данными, но не хватает технических навыков;
• хочется автоматизировать и упростить процессы,с которыми сталкиваются;
• понимают, что текущая профессия может исчезнуть (например бухгалтеры), и ищут новое перспективное направление.

С чего начать

Если вы понимаете, что специалист по анализу данных — это профессия вашей мечты, стоит подробнее изучить путь, который придется проделать.

Для начала обучения вам достаточно изучить Excel: знать, что такое сводные таблицы и как работают функции. Полезно также подтянуть знания по статистике, SQL и Python. Это можно сделать с помощью бесплатных курсов или тренажеров.

Полезные ссылки

• бесплатные курсы: Основы статистики;
• тренажеры: SQL;
• полезные материалы по продуктовой аналитике от команды МатеМаркетинга;
• чат с вакансиями в сфере анализа данных;
• канал с полезными материалами про работу с данными.

Артем Боровой: «На мой взгляд, самый удобный путь — начать применять инструменты аналитика в своей текущей работе. Можно постепенно изучать языки и программы, а потом использовать их для своих задач. Конечно, не у всех может быть доступ к данным по месту работы, но для таких случаев есть площадки для самостоятельного обучения. Онлайн-курсы в этом плане проще и удобнее, так как человеку не нужно самому отбирать информацию, они помогают пройти по всем важным пунктам, дают материал в нужном темпе, погружают в комьюнити».

Образование при этом не имеет значения — начать разбираться в профессии можно с любым бэкграундом. Хороший пример — истории выпускников SkillFactory.

Что такое аналитика данных простыми словами?

Аналитика данных — процесс сбора, обработки и анализа информации для принятия решений в бизнесе или другой сфере деятельности.

Что такое продуктовая аналитика?

Продуктовая аналитика — отдельная область аналитики данных, которая занимается анализом данных о продуктах, их использовании и взаимодействии с пользователями. Аналитики в этой области помогают оптимизировать процессы разработки и улучшения продуктов, а также повышают их эффективность и конкурентоспособность.

Какие виды аналитики данных бывают?

Среди видов аналитики данных — дескриптивная аналитика, предиктивная аналитика, прескриптивная аналитика и машинное обучение.

Что нужно знать аналитику данных?

Аналитик данных должен знать основы математики, статистики, программирования и баз данных, а также иметь навыки анализа и интерпретации данных, визуализации и презентации результатов.

Какие бывают аналитики?

Существуют разные виды аналитиков данных — бизнес-аналитики, финансовые аналитики, маркетинговые аналитики, IT-аналитики и т.д.

Чем отличается аналитик данных от системного аналитика?

Аналитик данных отличается от системного аналитика тем, что первый занимается анализом данных, а второй — проектированием информационных систем.

Чем отличается аналитик данных от бизнес-аналитика?

Аналитик данных отличается от бизнес-аналитика тем, что первый занимается анализом данных, а второй — анализом бизнес-процессов и оптимизацией бизнес-стратегий.

Чем статистика отличается от аналитики?

Статистика — наука о сборе, анализе и интерпретации данных, а аналитика данных — это более широкое понятие, включающее в себя не только статистический анализ, но и машинное обучение, предиктивную аналитику и другие методы анализа данных.

Аналитик данных

Аналитики влияют на рост бизнеса. Они выясняют, какой товар и в какое время больше покупают. Считают юнит-экономику. Оценивают окупаемость рекламной кампании. Поэтому компании ищут и переманивают таких специалистов.