Не один бизнес-процесс не может обойтись без сбора и анализа информации. Корректные и своевременные сведения помогают принимать верные решения, основанные не на интуиции, а на четких цифрах и критериях. Помочь руководителям компании не потеряться в потоках данных способен аналитик (data analyst). Он накапливает, структурирует и интерпретирует информацию, представляя ее в наглядной форме.
В чем суть работы аналитика данных?
Работа всех компаний сопряжена со сбором данных, которые касаются потребительского поведения: реакций на новый продукт, алгоритмов совершения покупок и так далее.
В масштабных бизнес-проектах их объемы могут составлять терабайты. Обработать их вручную невозможно. Необходимы автоматизированные инструменты. Именно ими владеет data analyst.
Аналитик данных проводит сравнительное тестирование разных версий продукта, исследует приток/отток клиентов, соотнося его с рекламными активностями, сегментирует покупателей, помогает выявить сильные и слабые стороны товара, а также решает множество других задач.
Все это он делает путем сбора и обработки массивов информации. Он ищет в них закономерности, интерпретирует, выдвигает гипотезы и формулирует выводы.
Работа data analyst помогает менеджменту принимать взвешенные решения, оптимизировать операции и снижать риски запуска новых проектов.
Что должен знать и уметь data analyst?
Для продуктивной деятельности аналитик данных должен обладать определенным набором навыков и личностных качеств.
Hard skills:
- умение формировать запросы в базах данных на языке SQL;
- знание одного из языков программирования для системной работы с массивами информации – чаще всего используются R и Python (можно записаться на курсы по Питону от Sky.pro);
- четкое понимание основ математической статистики;
- умение работать с BI-системами для визуализации результатов – наиболее популярны Power BI, Tableau, Google Data Studio;
- знакомство с такими аналитическими и расчетными инструментами, как Google Sheets, Google Analytics, Яндекс.Метрики.
Soft skills:
- логическое мышление – необходимо постоянно работать с алгоритмами, статистикой, проверять гипотезы, составлять таблицы, графики;
- креативность – нестандартный подход к обыденным процессам может значительно сократить расходы времени;
- терпение – работа однотипна и монотонна, для нее требуется изрядная выдержка;
- внимательность, скрупулезность – малейшие ошибки могут исказить результаты, важно учитывать все факторы и обрабатывать данные корректно;
- коммуникабельность – аналитик работает не только с информацией, ему необходимо взаимодействовать с руководством и другими участниками проекта, находить с ними общий язык и уметь уверенно излагать свои выводы.
Как стать аналитиком данных?
Существует три основных пути освоения профессии data analyst:
- ВУЗ. Высшее образование дает фундаментальные знания. Вместе с тем учеба занимает несколько лет, так как программа включает множество предметов, не имеющих отношения к специальности. Кроме того, в большинстве случаев студенты получают мало практических навыков.
- Самообучение. В глобальной сети много книг, видеороликов, бесплатных вебинаров, позволяющих приобрести базовые знания в сфере анализа данных. Учиться можно в удобном темпе, выбирая только те аспекты, которые действительно интересны и важны. Минус такого похода – отсутствие системности, проблемы с мотивацией и сложности с оценкой релевантности знаний.
- Курсы. Оптимальный вариант освоения IT-профессии. Обучение можно пройти за короткое время, получая только актуальную информацию и обратную связь от преподавателя. Все курсы по аналитике данных построены таким образом, чтобы учащийся сразу же отрабатывал навыки на практике.
Аналитик данных – востребованная современная профессия, актуальность которой будет с каждым годом увеличиваться. Для успешной работы специалист должен обладать знаниями в области программирования, математики и экономики, а также логическим мышлением и терпеливостью.
10584 .
Мы в : 
