Кто такой аналитик данных и чем он занимается

Кто такой аналитик данных?

Аналитик данных – это специалист, который занимается сбором, обработкой и интерпретацией. Его работа помогает бизнесу принимать обоснованные решения, опираясь на факты. Например, если компания хочет пересмотреть ассортимент товаров, может изучить метрики о продажах, выявить наиболее прибыльные позиции, а также товары, которые стоит убрать из ассортимента из-за низкой рентабельности.

Дата-аналитик – это одна из самых востребованных профессий в современном мире, которая сочетает технологии, математические модели, аналитические метрики. Главная задача этого специалиста – поиск, их обработка, интерпретация для принятия стратегических решений в бизнесе.

Он активно работает с различными инструментами, языками программирования, такими как Python, R и SQL. Эти языки позволяют автоматизировать процессы анализа и создавать сложные модели для прогнозирования, оптимизации бизнес-процессов. Также аналитик использует BI-платформы для визуализации данных и создания дашбордов, которые помогают в принятии решений.
В профессии дата-аналитика особенно востребованы навыки в маркетинге. Анализ метрик позволяет эффективно распределять рекламные бюджеты, определять аудиторию и прогнозировать поведение клиентов. В результате компании получают возможность увеличить продажи и оптимизировать свои бизнес-процессы.

Работа предполагает глубокое понимание технологий, процессов, а также способность работать с большими массивами данных. Это профессия, которая объединяет математический анализ, программирование и бизнес-логику. Именно поэтому роль дата-аналитика становится всё более значимой в разных сферах: от маркетинга до разработки IT-решений.

Если вы хотите построить карьеру в этой области, начните изучать языки программирования, современные технологии анализа данных и методы визуализации. Профессия дата-аналитика – это не только востребованная работа, но и возможность работать над задачами, которые меняют бизнес и мир.

ОНЛАЙН-ПРАКТИКУМ

ЗАПУСК DEEPSEEK R1 ЛОКАЛЬНО НА СВОЕМ КОМПЬЮТЕРЕ

ЧТО БУДЕТ НА ОБУЧЕНИИ?

• ПОКАЖЕМ, КАК РАЗВЕРНУТЬ МОДЕЛЬ DEEPSEEK R1 ПРЯМО НА СВОЁМ КОМПЬЮТЕРЕ
• Где и как применять? Потестируем модель после установки на разных задачах
• Как дообучить модель под себя?

Участвовать бесплатно

Зачем бизнесу нужна аналитика данных

Она помогает бизнесу решать множество важных задач, таких как:

1. Понимание потребностей клиентов. Анализирует поведение клиентов, компании могут лучше понимать их нужны, вкусы, что помогает улучшать производимые товары.
2. Прогнозирование продаж. Используют исторические данные для предсказания будущих продаж, что помогает компаниям планировать запасы, производственные мощности.
3. Оценка эффективности маркетинговых кампаний. С помощью анализа данных можно оценить, какие маркетинговые усилия приносят наибольшую отдачу, корректировать стратегии.

Заинтересовались профессией аналитика данных? Рекомендуем посетить бесплатный онлайн-практикум «Профессия аналитик данных в эпоху ChatGPT»! В прямом эфире обсудим с экспертами все тонкости этой деятельности и расскажем, как ее упростить с помощью ChatGPT.

Конкретные задачи аналитика данных

1. Сбор

Собирают информацию из баз данных, CRM-систем, социальных сетей. Данные могут быть как структурированными, так и неструктурированными (тексты, изображения).

2. Обработка

Собранные данные требуется очистить, привести в удобный для анализа вид. Этот этап включает удаление дубликатов, заполнение пропусков, преобразование данных в нужный формат.

3. Интерпретация

После обработки данных они начинают анализировать их с помощью различных инструментов и методов: статистических анализов, визуализации данных, машинного обучения.

4. Составление отчетов

Исходя из проведенного анализа составляются отчеты, презентации, которые помогают руководству предприятия прийти к более эффективному решению. Эти отчеты могут включать графики, таблицы, ключевые выводы.

5. Рекомендации и итоги

Важнейшая часть работы — составлять итоги на основе анализа, предлагать конкретные рекомендации для улучшения бизнес-процессов.

Как стать аналитиком данных

Сегодня можно стать без высшего образования в этой сфере. Из junior-аналитика многие быстро вырастают до уровня middle, где зарплаты достигают 150 тысяч рублей и выше.

Важно освоить необходимые инструменты и навыки, что можно сделать самостоятельно или с помощью онлайн-курсов (например, наш онлайн-практикум «Профессия аналитик данных в эпоху ChatGPT»). Главное — собрать портфолио проектов, которые продемонстрируют ваши компетенции.

Роли аналитика данных

Под этим термином подразумеваются разные специализации, каждая из которых связана с определёнными задачами, типами данных:

• Маркетолог: изучает рынок, конкурентов, поведение потребителей, чтобы улучшить маркетинговую стратегию компании. Его задача – увеличить доход компании.
• Продуктовый: анализирует взаимодействие пользователей с продуктом, помогает оптимизировать метрики, улучшить пользовательский опыт.
• Бизнес: отвечает за анализ операционной деятельности компании, автоматизацию отчётности, внедрение IT-решений.
• Гейм: оценивает поведение пользователей в игре, помогает улучшать игровые механики, удержание игроков.
• Финансовый: прогнозирует финансовые результаты, строит модели окупаемости проектов, анализирует движение средств.
• Системный: соединяет требования бизнеса и разработчиков, контролирует создание IT-продуктов.
• Веб: анализирует поведение пользователей на сайте, помогает улучшить конверсии.

Кроме того, есть узкие специализации: UX-аналитики, аналитики маркетплейсов и 1С-аналитики.

Навыки и знания

Чтобы успешно работать, он должен обладать следующим:

1. Математические знания: статистика, теория вероятностей, линейная алгебра. Эти дисциплины помогают находить закономерности и прогнозировать результаты.
2. Программирование: владение Python, R, SQL для обработки данных, написания запросов и автоматизации процессов.
3. Работа с таблицами: Excel и Google Таблицы используются для хранения, анализа и визуализации данных.
4. Инструменты визуализации: Power BI, Tableau, другие BI-системы для создания наглядных дашбордов.
5. Понимание бизнеса: важно знать, как сделанные выводы влияют на бизнес и помогают достигать целей.
6. Коммуникационные навыки: умение просто и понятно объяснять сложные концепции.

РОССИЙСКИЕ НЕЙРОСЕТИ ДЛЯ ЖИЗНИ И КАРЬЕРЫ В 2025

Присоединяйся к онлайн-вебинару. В прямом эфире разберем и потестируем лучшие на сегодняшний день отечественные ИИ!

Вебинар включает:

• Выполним базовые задачи на российских нейросетях и посмотрим на результаты!
• PDF-инструкцию «Как сделать нейрофотосессию из своего фото бесплатно, без иностранных карт и прочих сложностей»
• 10 способов заработать на нейросетях: Посмотрим рынок вакансий и поймем, где навыки ИИ дадут наибольший профит

Участвовать бесплатно

Вакансии аналитиков

По данным сайта сравни.ру, почти 19.000 и 5.000 свободных вакансий со словом «аналитик» можно найти в Москве и Питере соответственно. Информация из того же сайта говорит о том, что средняя зарплата аналитика в Москве составляет 110-120 тыс. руб., в Петербурге — 90-100 тыс. руб.

Можно начать работать без опыта, сразу после обучения и уже зарабатывать от 60 000 тысяч рублей (уровень junior)! Компании ищут кандидатов с базовыми знаниями, которые можно получить даже в ходе выполнения учебных проектов.

Примеры вакансий для начинающих аналитиков данных (junior data analyst):

1. Младший аналитик в IT компанию: от 60 000 тысяч рублей на руки, без опыта, можно удаленно.

2. Аналитик данных: от 60 000 тысяч рублей на руки, без опыта. Требования — знание языков программирования Python, 1C, владение MC Excel и Power Query.

Набравшись опыта, через 1-2 года вполне реально выйти на уровень дохода в 100 000 — 150 000 ежемесячно! Такие аналитики имеют уровень middle.

Примеры вакансий для опытных аналитиков данных (middle data analyst):

1. Аналитик данных SQL: от 108 000 до 136 000 рублей до вычета налогов, опыт 1-3 года, полный день. Требуется умение формировать запросы SQL и визуализировать результат в Power BI.

2. Аналитик CRM: от 218 000 рублей до вычета налогов, опыт 1-3 года, можно удаленно. Нужно владеть SQL и Power BI, быть продвинутым пользователем Excel, иметь опыт работы с аналитикой программ лояльности и сегментов клиентов, а также с анализом маркетинговых активностей, проведения a/b тестов.

Преимущества работы в топ-компаниях

Попасть в топовые компании — это реальная возможность для аналитиков данных. Помимо высокой зарплаты, такие компании предлагают множество привилегий:

1. Льготная ипотека: специальные условия кредитования для сотрудников.
2. Отсрочка от армии: возможность получить отсрочку или полностью освободиться от службы.
3. Классные коллеги: работа в окружении профессионалов своего дела.
4. Социальный пакет и медстраховка: полный спектр социальных льгот, включая медицинское обслуживание.
5. Постоянная индексация зарплаты: зарплаты, превышающие рыночные, и регулярный рост дохода в соответствии с ростом цен.