Как стать аналитиком данных: навыки, обязанности и карьерный путь

Время на прочтение: 4 минут(ы)

Аналитик данных — пользуется высоким спросом в разных отраслях, поскольку компании во всё большей степени полагаются на данные при принятии стратегических решений. Но что именно делает аналитик данных и как начать карьеру в этой сфере? В этом подробном руководстве мы рассмотрим всё, что нужно знать, начиная с базовых навыков и обязанностей и заканчивая вариантами образования и карьерного роста.

Кто такой аналитик данных?

Аналитик данных – это специалист, который собирает, обрабатывает и анализирует данные, чтобы выявлять закономерности, определять тенденции и вырабатывать решения на основе этих данных. Его основные обязанности включают:

• Извлечение данных из различных источников – баз данных, программных систем, социальных медиа и т.д.
• Обработка и преобразование необработанных данных в пригодный для анализа формат
• Проведение количественного и качественного анализа с использованием статистических методов и аналитических инструментов
• Интерпретация результатов анализа, выявление ключевых тенденций, взаимосвязей и показателей
• Создание наглядных визуализаций, дашбордов и отчетов для донесения выводов
• Выработка стратегических рекомендаций для бизнес-лидеров на основе результатов анализа данных
• Сотрудничество с командами разработчиков, бизнес-аналитиков, менеджеров и др. для внедрения решений на основе данных

В целом, аналитик данных выступает связующим звеном между необработанными данными и прикладными бизнес-выводами, которые улучшают принятие решений и повышают эффективность компании.

Ключевые навыки и компетенции

Чтобы преуспеть в роли аналитика данных, нужен разносторонний набор навыков, сочетающий техническую грамотность и аналитическое мышление:

Технические навыки

• Владение Excel, языками баз данных как SQL, инструментами визуализации данных как Tableau
• Языки программирования как Python, R и Java для продвинутой обработки и моделирования данных
• Опыт применения статистических методов анализа – регрессия, кластеризация, деревья решений и др.
• Базовые знания машинного обучения – TensorFlow, PyTorch, Keras и др.

Аналитические навыки

• Сильные способности к аналитическому мышлению для интерпретации тенденций в данных
• Навыки решения задач для преобразования бизнес-вопросов в задачи анализа данных
• Интуиция в отношении данных, умение донести выводы
• Внимание к деталям для выявления ошибок и неточностей в данных

Мягкие навыки

• Коммуникативные навыки для сотрудничества с различными командами
• Умение рассказывать истории и доходчиво преподносить выводы анализа
• Креативность и навыки визуализации для создания отчетов и дашбордов
• Понимание бизнес-процессов для выравнивания анализа данных с целями компании

Образовательный фон

Хотя некоторые аналитики данных имеют непрофильное бакалаврское образование, большинство имеют фон в области точных наук, аналитики или бизнеса. Распространенные специальности:

• Математика
• Статистика
• Информатика
• Системный анализ
• Бизнес-аналитика
• Data Science
• Экономика
• Финансы

Для старших позиций аналитиков данных некоторые работодатели могут требовать магистерской степени. Подходящие магистерские программы: Data Science, Business Analytics, Applied Statistics, MBA с аналитическим уклоном.

Также существуют краткосрочные курсы и сертификаты для развития технических навыков аналитики данных.

Карьерная лестница — аналитик данных

С опытом аналитики данных могут продвигаться на старшие и лидирующие роли. Они также могут переходить на смежные позиции:

Бизнес-аналитик

Специализируется на сборе, анализе и визуализации полезных для бизнеса выводов с помощью инструментов BI как Tableau, Qlik, Microsoft Power BI.

Data Scientist

Работает с более продвинутыми статистическими алгоритмами и методами машинного обучения для прогнозного анализа. Требует навыков программирования и ученой степени.

Аналитический менеджер

Возглавляет аналитические команды для разработки моделей данных, инфраструктуры BI и аналитических решений. Требует опыта в менеджменте.

Аналитик продукта/маркетинга

Применяет данные для руководства разработкой продукта, ценообразованием, маркетинговыми инициативами и др. для роста бизнеса.

Виды анализа данных

Аналитики данных применяют разносторонние аналитические навыки в рамках этих основных типов анализа:

Описательная аналитика

Обобщает тенденции данных при помощи метрик, статистики, визуализации и т.д. Помогает ответить на вопрос, что произошло в прошлом.

Диагностическая аналитика

Исследует данные, чтобы понять причины прошлых результатов. Помогает ответить, почему что-то произошло.

Прогнозная аналитика

Использует статистические модели и машинное обучение для прогнозирования будущих результатов. Помогает ответить на вопрос, что может произойти в будущем.

Прескриптивная аналитика

Объединяет выводы других методов для выработки рекомендаций по действиям на основе данных. Помогает ответить, как достичь оптимального результата.

Продвинутые аналитики могут специализироваться на конкретных методиках вроде анализа маркетинговой эффективности, анализа тональности, анализа оттока клиентов и др.

Освоите новую профессию с нуля и начнёте помогать бизнесу, принимая ключевые решения на основе данных

Процесс анализа данных

Аналитики данных следуют этим ключевым шагам для получения полезных выводов:

Планирование и выявление требований

Взаимодействие со стейкхолдерами для определения целей проекта, потребностей в данных и критериев успеха.

Сбор данных

Сбор релевантных структурированных и неструктурированных данных из различных источников – баз данных, CRM-систем, API соцмедиа и др.

Очистка данных

Исправление или удаление неполных, некорректных, дублирующихся или не относящихся к делу данных.

Трансформация данных

Преобразование необработанных данных в аналитические наборы при помощи парсинга, стандартизации, нормализации, агрегации и др.

Исследовательский анализ

Визуальное исследование распределений данных, выбросов и т.д. для получения предварительных выводов с помощью статистики и графиков.

Углубленный анализ

Применение релевантных методов анализа – регрессии, сегментации, прогнозных моделей и др. – в соответствии с целями.

Визуализация данных

Создание интерактивных дашбордов и отчетов для наглядного представления выводов анализа.

Интерпретация и отчётность

Обобщение ключевых результатов, выработка рекомендаций, представление выводов стейкхолдерам.

Внедрение

Работа с кросс-функциональными командами по интеграции решений на основе анализа данных в продукты, кампании, стратегии и т.п.

В современных условиях ориентации бизнеса на данные, профессия аналитика данных является одной из самых перспективных и востребованных. При наличии технических навыков, аналитического склада ума и гибких soft skills можно построить успешную и интересную карьеру, помогая компаниям получать полезные выводы из данных.

Как стать графическим дизайнером: навыки, образование, карьера

Какие данные анализирует аналитик

Аналитики данных работают с разными типами данных:

Структурированные данные

• Числовые данные из систем учета, баз данных – о продажах, доходах, расходах и т.д.
• Данные CRM-систем о клиентах – контакты, история взаимодействия, предпочтения
• Показатели веб-аналитики – о трафике, поведении пользователей на сайте
• Данные из IoT-устройств – телеметрия, показатели датчиков

Неструктурированные данные

• Тексты – отзывы, обращения в поддержку, контент сайта и соцмедиа
• Медиаданные – фото, видео, аудио
• Данные социальных сетей – посты, лайки, комментарии, метрики аккаунтов
• Геоданные – о местоположении, перемещениях

При этом аналитик должен уметь интегрировать и совместно анализировать разнородные данные.

Качества успешного аналитика данных

Помимо профессиональных навыков, для успеха важны и личные качества:

• Любопытство и страсть к исследованию данных
• Склонность к логическому и аналитическому мышлению
• Внимательность к деталям и точность
• Креативность и нестандартный подход к решению задач
• Стремление к постоянному саморазвитию и освоению новых навыков
• Умение работать в команде и коммуницировать идеи
• Приверженность этике при работе с данными
• Способность работать самостоятельно и дисциплинированно
• Гибкость и умение быстро переключаться между задачами

Эти личностные черты помогут максимально реализовать свой потенциал в данной профессии.

Профессиональное развитие — аналитик данных

Чтобы расти в карьере, аналитику важно:

• Постоянно учиться и осваивать новые инструменты и методы анализа данных
• Углублять навыки в выбранной предметной области – маркетинг, финансы, медицина и т.д.
• Развивать мягкие навыки – коммуникацию, презентации, нетворкинг
• Вести проектную работу и портфолио выполненных кейсов
• Получать востребованные отраслевые сертификаты
• Наращивать опыт в управлении проектами и командной работе

Благодаря комбинации хороших технических, аналитических навыков и мягких компетенций, профессиональное развитие аналитика данных может быть весьма успешным и интересным.

Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в статье и в карточке курса.