Человечество с каждым днем генерирует все больше информации и ее кто-то должен управлять. В связи с этим Data Analyst или аналитик данных – одна из наиболее популярных на сегодня IT-профессий. Интересно, что специалистов в этой сфере пока не так уж и много, а значит, перспективы трудоустройства и карьерного роста просто огромны.
Чтобы овладеть новой профессией, придется потратить несколько лет, обучаясь математике, информатике, основам экономики и анализа, причем учить все это придется одновременно, ведь такой специальности в стенах институтов не обучают.
Но можно пойти и другим путем, выбрав хороший онлайн-курс «Аналитик данных», где вам предоставят необходимые знания «пакетом», с учетом требований, предъявляемых работодателями. Учиться придется не менее полугода, а в некоторых случаях и дольше, однако вам не придется собирать информацию из разных областей по крупицам – всю базу знаний вы получите в одном месте.
Кто такой Data Analyst
Так называют специалиста компании, который собирает, изучает и обрабатывает информацию о состоянии рынка в целом и предложенном продукте в частности. Аналитик выполняет А/B-тесты, ищет точки роста продаж, строит модели и гипотезы и отвечает за принятие стратегических решений на их основе. В обязанности такого специалиста входит разработка различных нововведений, продвигающих продукт или услугу на рынке, и отслеживание реакции потребителей.
Аналитики данных востребованы в разных областях бизнеса, ведь принятие неверных решений способно нанести ощутимые потери, как финансовые, так и репутационные.
Что делает аналитик данных
Деятельность дата-аналитика – это симбиоз математики, продуктового менеджемента и программирования, а результат его работы проявляется не сразу и его невозможно потрогать руками. В обязанности такого специалист входит:
сбор информации и бизнесе или продукте клиента;
выявление проблемных мест в работе компании;
построение гипотез с целью улучшить заданные показатели;
подготовка и проведение анализа (выборки, сортировка различные фильтры);
визуализация выводов посредством графиков и диаграмм, понятных для восприятия;
разработка решений, способных «закрыть» пробелы в стратегии и повысить эффективность бизнес-проекта.
Хотя Data Analyst – это больше про математику и экономику, специалист в этой области должен отлично работать в Google-таблицах, уметь составлять адекватные SQL-запросы, понимать и пользоваться хотя бы одним языком программирования (подойдет R или Python), работать с интерактивными таблицами и разбираться в бизнес-процессах. Потребность в таких специалистах растет с каждым днем, так что тем, кто обладает аналитическим складом ума и хочет попробовать себя в новой высокооплачиваемой профессии, стоит задуматься об обучении как можно скорее.