Кто такой Аналитик данных и как им стать

Аналитик данных работает с большими объемами информации и превращает их в конкретные бизнес-решения. Его задача - находить закономерности, строить модели и визуализировать данные для управления продуктами и процессами.

Вы разберетесь, какие инструменты и методы используют аналитики, освоите навыки работы с данными и научитесь оценивать эффективность проектов. Практические примеры помогут применять знания в реальной работе и принимать обоснованные решения.

Обновлено: 2025-05-26 14:22:27 Анна Ли Павловнаавтор материала

Кто такой аналитик данных

Аналитик данных или Data Analyst – профессия, которая набирает популярность пропорционально использованию Big Data. Человечество непрерывно генерирует информацию. Объем потока уже исчисляется сотнями экзабайтов.

Задача сотрудника – обработать конкретный массив и найти полезную информацию, тенденции, шаблоны и аномалии. Поток, количество данных и профиль зависят от сферы, в которой работает эксперт.

Например, в медицине – поток статистики, результатов исследований. Для работы используются специализированные методы и инструменты анализа. В том числе, машинное обучение, статистический анализ и языки программирования.

Если работник связан с коммерческой деятельностью, то также применяются инструменты бизнес-анализа. В профессии необходимо разбирается как в статистике и анализе, так и в прикладном программировании.

Определение Big Data или «большие данные» – сочетание большого разнообразия и объема информации. Данные генерируются людьми и цифровыми устройствами. Главные источники – интернет вещей и социальные медиа.

Чем занимается аналитик данных

Аналитики данных собирают, систематизируют и интерпретируют статистическую информацию. Этим помогает коллегам и клиентам использовать информацию для принятия решений.

Рассмотрим подробней обязанности эксперта:

1. Сбор данных. Информация собирается из разнотипных источников. Например, веб-серверы, базы данных, социальные сети, API и т.п. Данные включают отзывы, комментарии, показатели продаж, возврата и прочее. Получение информации происходит путем парсинга, SQL-запросов и других методов.
2. Обработка и очистка данных. Информация, полученная на первом этапе, содержит повторы, лишние или бесполезные показатели. Задача сводится к очистке информации и заполнение пропущенных значений. Далее массив преобразуется в формат, подходящий для анализа.
3. Анализ информации. Здесь используются методы статистического анализа и визуализации данных. Машинное обучение помогает определить паттерны, закономерности и тенденции. Чтобы результат стал понятен другим сотрудникам, создаются графики, диаграммы и т.п. Если нужно, то проводятся А/В-тесты.
4. Прогнозирование и моделирование. При необходимости, результаты анализа используются для создания моделей и прогнозов. Например, можно прогнозировать уровень продаж.
5. Отчеты и визуализация. Отчеты, графики и дашборды нужны для руководства и коллег, чтобы принять решение или стратегию.
6. Мониторинг и оптимизация. Эксперт отслеживает результат принятого решения. Если результаты отличаются от ожидаемых, то вносятся изменения и оптимизируется стратегия.

Аналитик данных – повелитель хаоса неупорядоченной информации, способный обуздать поток больших данных. Это математик, исследователь, программист и бизнесмен в одном лице.

Информационный век требует новых подходов к ведению бизнеса. Статистика и анализ играют определяющую роль в решениях и стратегий развития. Работа аналитика – понять нужды бизнеса и найти решение.

Чем отличается аналитик данных от системного аналитика

Специальности отличаются также как оператор ПК и маркетолог. Хоть должность системного аналитика связана с анализом, цели, навыки и задачи серьезно отличаются.

Рассмотрим главные отличия специальностей:

1. Область ответственности. Отметим, что специальность системного аналитика имеет расплывчатое описание. По этой причине в одних организациях на работника возлагаются обязанности бизнес-аналитика, методолога.В других компаниях, сотрудник ставит задачи проектно-производственным командам. Отвечает за разработку технической спецификации и документации. В целом, эксперт напрямую работает с айти-системами и бизнес-процессами.Сотрудник сильнее вовлечен в IT, чем аналитик данных, который сосредоточен на решении конкретных бизнес-задач. Например, оптимизация маркетинговых кампаний или прогноз спроса на товар у потребителей.
2. Навыки специалистов. Для работы на должности системного аналитика требуются знания в области информатики и архитектуры информационных систем. В работе сотрудник часто общается с клиентами и разработчиками, поэтому обязателен навык коммуникации.Аналитик данных владеет несколькими языками программирования и машинным обучением. В профессии основной упор на анализ информации и перевод результатов в отчеты.
3. Цель работы. Системный аналитик находит потребности бизнеса и создает техническое решение. Таким образом, он улучшает бизнес-процессы и оптимизирует IT-системы. Аналитик данных находит полезную информацию, которую использует руководство для принятия решения.

Возможно сотрудничество в пределах одного проекта. Например, аналитик данных передает информацию системному аналитику, который создает информационную систему на основе представленных фактов.

Уровень зарплаты в профессии

Сервис hh.ru по запросу «аналитик данных» предлагает 15 588, а «ГородРабот.ру» – 301 826 вакансий по стране. «Хабр.Карьера» включила специальность в топ высокооплачиваемых специальностей.

Уровень зарплат по данным «ГородРабот.ру» составляет:

• Средняя – 79 017 рублей;
• Медианная – 51 167 рублей;
• Модальная – 50 000 рублей.

В то же время, ресурс Zarplan.com определяет средний показатель зарплаты в 131 758, а модельный в 103 000 рублей в месяц. Однако, уровень оплаты труда и требования к работнику разняться в зависимости от сферы деятельности компании.

В одних организациях, работа заключается в обработке таблиц Excel, в других же требуется полноценное использование языков программирования. Ситуация осложняется тем, что на рынке труда смутное представление об обязанностях эксперта.

Например, на НН есть вакансии с зарплатой 5 000 – 10 000 рублей. Из должностных обязанностей указано: поиск новых товаров, оцифровка, составление инструкций стратегий роста и т.п.

Вакансии с оплатой свыше 100 000 рублей требуют знания языков программирования, методов сбора и анализа информации. Сотрудники набираются в отдел аналитики, требования ближе всего соответствуют обязанностям этой профессии.

Плюсы и минусы профессии

Профессия привлекает людей с аналитическим складом ума. Подходит для бакалавров в областях математика, информатика, менеджмент и т.п.

К главным плюсам профессии относятся:

• Спрос на рынке труда;
• Нет возрастного критерия;
• Доходность профессии;
• Разнообразие отраслей;
• Карьерный рост.

Количество информации увеличивается с каждым годом, поэтому растет спрос на работников по обработке и анализу. Таким образом, аналитик данных пользуется спросом не только в пределах страны, но и на международном рынке.

Работа востребована не только в бизнесе. Отмечается спрос на аналитиков в образовании, медицине, финансовом секторе, СМИ и т.п. В итоге, даже новичок может выбирать интересующую область для работы.

Тем не менее, в профессии присутствуют недостатки, главные из которых:

• Конкуренция;
• Техническая сложность;
• Неопределенность задач;
• Монотонность.

Обработка информации – монотонный сложный процесс, требующий постоянной концентрации внимания. Не допускается пропуск ошибок, так как это влияет на точность анализа и решение.

В работе обязательны технические навыки, которые следует постоянно совершенствовать. Периодически возникают задачи, требующие нестандартного подхода, что может вызывать технические проблемы.

Какие знания и навыки нужны в профессии

Специальность требует наличие разностороннего образования и навыков в области IT. По этой причине сложно освоить специальность с нуля.

Главные знания и навыки в специальности:

1. Статистика и математика. Включает основы статистики и машинного обучения.
2. Работа с информацией. Знание и использование языка SQL, баз данных, Big Data, инструментов Hadoop и Spark.
3. Информатика и программирование. Языки программирования Python и R, библиотеки pandas, numpy, scikit-learn и др.
4. Инструменты для работы с данными. Необходимы знания сред разработки, пакетов анализа и инструментов для работы с большими данными.
5. Визуализация и отчеты. Отчеты создаются с использованием средств визуализации и построения графиков или диаграмм. Например, matplotlib, Seaborn, Tableau и др. Результат предоставляется в форме, понятной для неспециалистов.
6. Основы предпринимательства. В коммерческой деятельности необходимо понимание бизнес-процессов.
7. Этика, безопасность и конфиденциальность. Работник соблюдает нормативные требования и правила по защите, конфиденциальности и этичности использования собираемой информации.
8. Навыки коммуникации. В работе сотрудник постоянно общается с коллегами. Например, с менеджером, системным аналитиком, разработчиком, руководителем и т.п.
9. Самообразование и обучаемость. Анализ данных совершенствуется и изменяется. Для сохранения конкурентоспособности следует постоянно учить новую информацию и осваивать методы.

В каких сферах может работать аналитик данных

Анализ Big Data востребован не только в коммерческом направлении, но и в других общественных сферах.

Рассмотрим несколько секторов деятельности, где пользуются спросом аналитики данных:

• Маркетинг и реклама;
• Финансы и банковское дело;
• Здравоохранение;
• Интернет-коммерция;
• Образование;
• Логистика и снабжение;
• Государственное управление;
• Телекоммуникации;
• Энергетика и экология;
• Наука и исследования.

Роль аналитика в коммерческой деятельности очевидна – анализ спроса, продаж, интересов и т.п. В здравоохранение эксперт анализирует исторические данные, прогнозирует будущие изменения, определяют тенденции.

Например, аналитик может прогнозировать рост населения и повышение спроса на медикаменты, скорость распространение эпидемии и т.п. В департаменте сельского хозяйства аналитик прогнозирует урожайность и спрос на продукты питания.

Оперативный анализ обращения населения облегчает процесс рассмотрения и принятия решений в государственном управлении. В науке аналитик занимается обработкой массива цифровой информации от датчиков и сенсоров.

Это облегчает процесс исследования и сокращает время до практического использования научных достижений в повседневной жизни. Таким образом, аналитик данных приносит пользу не только в коммерции, но и во всех сферах человеческой деятельности.

Как стать аналитиком данных

Нельзя освоить профессию с нуля без образования, навыков и опыта. Если навыки и опыт – дело наживное, то образование лучше получить в вузе. Можно самостоятельно проявлять интерес и изучать материалы по специальности.

Но, именно вуз предоставит систематические и структурированные знания. Для освоения специальности подходит профильное образование по следующим направлениям:

• Математика, статистика;
• Информатика, инженерия данных, информационные системы и технологии;
• Экономика, финансы;
• Менеджмент, администрирование.

Сразу определите область, в которой хотите работать. Если коммерческая сфера, то выберите экономический или финансовый вуз. Информатик, математик или статистик быстро освоится на должности аналитика в сфере IT.

Еще один вариант получить специальность – профильные и онлайн-курсы. Подобный подход позволяет сократить время на обучение. Качество обучения на курсах не уступает учебе в вузе. Но, не исключает наличие системного образования.

Обязательно освойте языки программирования Python, R и SQL, а также машинное обучение. На следующем этапе изучите инструменты анализа, параллельно используя знания на практике.

Чтобы нарастить опыт, создавайте проекты на платформах для анализа данных. Также ищите возможность стажировки в компаниях. Проекты добавьте в портфолио и приступайте к поиску вакансий. Не прекращайте учиться.

В заключении

Аналитик данных сложная, одновременно, интересная профессия, пользующаяся спросом на рынке труда. Путь обучения кажется сложным и долгим. Но, освоение специальности гарантирует получение доходной должности.

Профессия открывает возможность работать в коммерческих, государственных и общественных сферах. А также влиять на бизнес, экономику, образование и другие отрасли человеческой деятельности.

Анна Ли Павловнаавтор-эксперт