Кто такой аналитик данных?

Обязанности и требования аналитика данных

Аналитика – специфическая сфера, где от работников требуется определенный набор личностных качеств и знаний.

Обычно алгоритм работы специалиста по анализу больших данных выглядит так:

1. Сбор информации. Изучение политики работы с данными, целей и стратегии компании.
2. Ознакомление с параметрами набора. Речь идет о типах данных и видах их сортировки.
3. Предварительная обработка информации со структурированием и исправлением ошибок.
4. Анализ данных и решение поставленной задачи.
5. Формирование вывода.
6. Визуализация результата для подтверждения/опровержения гипотезы и принятия решения.

Знания, необходимые системному аналитику:

• Инструменты доступа и обработки данных, электронные таблицы (SQL, СУБД, хранилища данных, ETL).
• Языки программирования: R, SAS, C++, Python.
• BI-аналитика, аналитика данных, Data Scientist.
• Статистика и математика (высшая математика, математическая логика, линейная алгебра, теория вероятности и др.).
• Машинное и глубокое обучение – умение настроить или обучить с нуля нейросеть.
• Data Engineering – организация получения, хранения и доступа к информации.
• Data Science в продакшн. Знание инструментов для поиска лучшего в каждом отдельном случае. Это может быть внедрение SQL-запросов или машинного обучения, построение базы данных.

В таблице показаны скиллы аналитика начального и продвинутого уровня.

Начальный уровень	Продвинутый уровень
Абстрактное мышление и развитый эмоциональный интеллект.	Сбор и анализ требований клиента к отчетам.
Умение создавать прототипы.	Получение, редактирование и визуализация информации.
Знание основ статистики и математических методов.	Интерпретация данных с обоснованными выводами.
Выявление взаимосвязи событий и причин в метриках.	Разработка требований к аналитическим инструментам, курирование их внедрения.
Предоставление рекомендаций бизнесу.	Проведение А/Б тестов и исследований для принятия стратегического решения.

Расскажите про задачи и проекты, над которым работают аналитики в вашей компании?

Александр Прямоносов: Бизнес-аналитики, как хорошие актеры, выполняют одни из главных ролей на наших проектах. Они проводят интервью с заказчиками, выясняя “что болит?” и предлагают решение. В дальнейшем, по ходу всего проекта, бизнес-аналитики контролируют, чтобы все проектные ИТ-решения соответствовали утвержденному диагнозу и плану лечения. В общем, можно сказать, что бизнес-аналитик на ИТ-проектах — как главный врач на операции: стратегию определяет он, а воплощают (под его контролем) другие. Бизнес-аналитика все уважают и носят ему печеньки.

Дарья Старостина: В нашей компании бизнес-аналитик выбирает лучшую для заказчика систему управления продажами, подсказывает, как улучшить процессы работы отдела, предлагает варианты автоматизации какого-либо процесса в системе.

Клавдия Макарова: Проекты у нас очень интересные — это автоматизация бизнеса на базе систем 1С. Абсолютно разные отрасли и задачи: от построения учета нормативно-справочной информации до автоматизации крупных производственных заводов. Конечно, аналитики работают в команде.

Краткое описание

В течение последних лет появилась новая концепция, в которой бизнес ассоциируется с продуктом. Работа продуктовых аналитиков тесно связана с этим направлением, их деятельность помогает повысить процент повторных обращений, удешевить маркетинг и выявить приоритетные векторы роста. Предварительно продуктовые аналитики проводят глубокое исследование отрасли и конкурентной среды, давая ответы на два главных вопроса: «Что идет не так?» и «Как изменить ситуацию в лучшую сторону?». Продуктовый аналитик является связующим звеном между бизнесом и данными: он помогает выявить и устранить проблему, но четко осознает грань между задачей и эфемерными пожеланиями заказчика.

Дает ли работа в достаточной мере сложных задач? Ведь только ими и растешь.

На любом проекте есть задачи сложные и рутинные. В моей работе соотношение примерно 40/60, и меня это устраивает. Каждый день — и зарядка для ума, и возможность отдохнуть за написанием инструкций.

Приведу несколько примеров задач из практики:

1. Существует система X и система Y. Для выполнения одного из процессов (к определенной дате, не раньше, не позже), системе Y требуются данные из X. Системе X, в свою очередь, нужно подтверждение об успешной передаче данных в систему Y, их корректности и полноте. Необходимо разработать приемлемый для заказчика алгоритм автоматического двустороннего обмена данными между системами. Нужно обеспечить возможность штатного функционирования остальных приложений на серверах X и Y в ходе процесса обмена данными.

Решение: Взаимодействие X и Y реализовано через веб-сервисы. Файловый обмен ведется в режиме 24/7, с момента наступления определенного события в системе Y, до полного завершения выгрузки/до наступления дедлайна/до ручной остановки процесса. Разработан формат обмена, перекрестная (между двумя системами) матрица статусов загрузок, утверждены коды возвратов. Файлы на входе Y проверяются на корректность, а в случае ошибок отклоняются до исправления ошибок и повторной загрузки. Реализована форма мониторинга, ведутся подробные логи. По завершению загрузки каждого файла Y подтверждает или не подтверждает прием файла. Проведено нагрузочное тестирование X и Y в период работы сервиса обмена данными (результаты тестирования были неутешительными, поэтому пришлось придумать хитрый алгоритм очередности загрузок, позволяющий не грузить тяжелые файлы в периоды активной работы пользователей Y). Разработана инструкция по настройке сервиса и работе с ним. В данный момент времени обмен данными между X и Y ведется только через разработанный сервис.

2. Существует утвержденный перечень нормативов (около 700 строк), с которым работает несколько компаний, включая заказчика. Одна из компаний в судебном порядке оспаривает часть нормативов, предлагая свой вариант. Суд удовлетворяет требование. Одновременно некая экспертная организация производит пересчет части нормативов, выдвигая новый перечень (еще около 150 строк).

Задача: обеспечить систему заказчика актуальной нормативной базой.

Сложность задачи в том, что каждый комплект нормативов отличался единицами измерения и наименованиями позиций. Результирующего списка нормативов не существовало.

Решение: попытки автоматизировать процесс сопоставления строк результата не дали, поскольку в каждом конкретном случае решение должен принимать человек. Поэтому списки пришлось выверять вручную, искать совпадения (Отменен судом? Пересчитан?) и включать, либо не включать в результирующий список.

3. Ввести новый параметр для расчетных операций в системе.

Выполнение:

1) Определить точку «входа» параметра в Систему: вводится пользователем? Рассчитывается из других параметров (Каких? Каким образом? В какой момент времени?)?

2) Определить функции, в которых будет задействован новый параметр.

3) Для каждой функции: Проверить, влияет ли новый параметр на выполнение последующих операций, ввести параметр в формулы расчета.

4) Определить способ и место отображения параметра в интерфейсе. Нарисовать макеты.

5) Узнать, должен ли новый параметр фигурировать в выходных формах: в каких именно, каким образом.

6) На содержимое каких выходных форм этот параметр повлияет неявно? Если да, определить степень влияния, вынести вопрос на обсуждение.

7) Определить объем необходимых доработок.

8) Написать постановку задачи на разработку, либо ТЗ (в зависимости от объема доработки).

9) Протестировать результат.

Вопросы задала Эльмира Давыдова.

Известные финансовые аналитики

1. Наталья Орлова, профессор, доктор наук, обладательница магистерской степени университета Клермон Феррана во Франйии по макроэкономике, наиболее известна благодаря работе в «Альфа-Банке».
2. Владимир Верхошинский, главный управляющий директор «Альфа-Банка», на протяжении нескольких лет защищавший интересы телезрителей в передаче «Что? Где? Когда?».
3. Александр Кудрин, кандидат физико-математических наук, проработавший около шестнадцати лет в «Sberbank CIB», свыше 10 лет занимающий ведущие позиции в рейтинге журнала «Institutional Investor» и регулярно оказывающийся на лидирующих позициях по своему направлению в рейтинге «Extel Pan-Europe Survey».

4 вида аналитики данных для эффективного управления на практическом IIoT-примере

Начнем с практического определения: аналитика данных – это процесс поиска системных закономерностей в массивах информации и интерпретации найденных фактов с целью получения важных для бизнеса сведений (инсайтов, insights), которые позволят оптимизировать деятельность: увеличить доход, сократить затраты или достичь других важных результатов .

Принято выделять 4 вида аналитики данных, отличающихся уровнем сложности работы с информацией и степенью человеческого участия :

• Описательная (дескриптивная), которая отвечает на вопрос «Что случилось?», создавая сводку исторических данных для их дальнейшего анализа. Например, непрерывный сбор информации с производственного оборудования с помощью smart-датчиков и других IoT/IIoT-устройств позволит точно идентифицировать момент сбоя в технологическом процессе.
• Диагностическая, которая анализирует информацию, чтобы ответить на вопрос «Почему это случилось?». Здесь используются статистические методы анализа данных с целью их кластеризации, классификации, детализации и обнаружения корреляции, чтобы выявить основные факторы влияния на результаты. В рассмотренном выше примере с промышленным интернетом вещей (Industrial Internet of Things, IIoT) диагностическая аналитика покажет, что авария случилась по причине выхода из строя модуля приемки сырья.
• Предписывающая (предписательная), которая отвечает на, пожалуй, главный управленческий вопрос «Что делать?». Здесь машинное обучение и другие методы искусственного интеллекта анализируют все накопленные и обработанные данные, чтобы найти наилучшие решения для конкретной ситуации. В рассматриваемом примере модуль предписывающей аналитики подскажет, какая именно деталь производственного оборудования больше всего износилась и как это исправить наиболее оптимальным с точки зрения экономики образом: заменить на новую или отремонтировать.

Аналитическая пирамида: от описательной к предписывающей аналитики данных

Плюсы, минусы профессии

Профессия бизнес-аналитика очень молодая, но востребованная.

1. Крупные компании, иностранные корпорации и фирмы предлагают достаточно высокую заработную плату, что будет положительным фактором при выборе специализации.
2. Основное рабочее время проходит в офисе за столом или в собственном кабинете, что полностью исключает тяжелый физический труд.
3. У руководства может не быть чёткого регламента по ношению униформы, сотрудники придерживаются офисного стиля в одежде.
4. Частые командировки, обучение оплачиваются из фондов организации, в которой работает специалист. Это дополнительно стимулирует сотрудника и повышает его интерес к профессиональному росту.

Минусы у профессии тоже есть:

1. Постоянная сидячая работа за компьютером оказывает негативное влияние на глаза и позвоночник. Ненормированный рабочий день приводит к стрессам. Большая ответственность перед руководством за эффективность предложенных и внедренных проектов.
2. Минус — невозможность получить должность без высшего образования. Кроме того, деятельность предусматривает частые командировки по регионам.
3. Сотрудники компании часто негативно относятся к новым внедрениям, поэтому бизнес-аналитику придется тщательно, в очередной раз объяснять одни и те же алгоритмы новой бизнес идеи.

Как может развиваться карьера бизнес-аналитика

Бизнес-аналитик, как и многие другие специалисты в IT, растет по уровням junior, middle и senior. Эта градация зависит от опыта и профессиональной квалификации специалиста. Поднимаясь на ступеньку выше, можно претендовать на более крупные проекты и, соответственно, более высокую зарплату. По данным портала dev.by (апрель 2019 года) средняя зарплата бизнес-аналитика – около 1500 долларов, но для начинающих специалистов сумма может быть меньше.

В начале карьеры важно расширять как технический кругозор, так и понимание, как устроены различные сферы бизнеса и какие программные решения в них востребованы. Обычно junior-аналитики достаточно быстро становятся middle-специалистами –  через 1-2 года постоянного опыта

А вот следующую ступеньку преодолеть сложнее. Senior бизнес-аналитики – самые высокооплачиваемые в своем направлении, поэтому работодатели предъявляют к ним высокие требования. Помимо опыта (около 3-5 лет), от senior-аналитика ждут уверенных знаний IT-технологий, а также владения английским языком на уровне Advanced.

И junior, и middle-специалисты в процессе работы интенсивно учатся: заполняют пробелы в технических знаниях, знакомятся с новыми отраслями бизнеса. На уровне senior бизнес-аналитик свободно ориентируется в своей профессии и быстрее выполняет все задачи. А в дальнейшем senior бизнес-аналитик может выбрать следующие векторы для развития своей карьеры:

Специалиазация по сфере бизнеса

В каждой сфере бизнеса есть свои правила или ограничения для внедрения технологического решения. Например, в банковской сфере должны соблюдаться стандарты безопасности всех электронных транзакций. Когда аналитик обладает такими знаниями, он может выполнять на проекте роль отраслевого эксперта (subject matter expert), то есть консультанта из сферы бизнеса заказчика. И если аналитик глубоко знает медицинскую, финансовую сферу или ритейл, то ему будет проще работать с проектами для этих отраслей, а работодатель и заказчик будут выше оценивать его труд.

UX-аналитика

UX-аналитик помогает дизайнерам при создании интерфейсов учитывать потребности пользователей. Если бизнес-аналитику интересно создавать прототипы пользовательских интерфейсов, то дополнительная квалификация в UX может стать подходящим вариантом для профессионального развития.

IT-консалтинг

Цели работы бизнес-аналитика и IT-консультанта схожи – помочь улучшить бизнес-процессы с помощью технологий. Однако консультант выступает полностью на стороне бизнеса, он ищет оптимальное решение для проблемы и может никак не участвовать в процессе разработки.  

Где найти работу по специальности?

Веб-аналитика – работа, которая напрямую связана с интернетом. Поэтому такие вакансии предлагают в основном крупные интернет-компании или агентства. Работу в них можно найти на специализированных сайтах по подбору персонала в сфере IT.

Другой вариант поиска работы – на фрилансе. В данном случае помогут биржи фриланса, которые публикуют объявления о заказах на работу, или вы сами можете разместить свою заявку. Постепенно, с увеличением эффективных проектов в портфолио, вы сможете рассчитывать на постоянных заказчиков и хороший доход.

Работа на фрилансе имеет некоторые преимущества: вы можете выбирать те проекты, которые вам нравятся; вести несколько заказов сразу; самостоятельно определять свой график работы. Все, что нужно вам, это мощный компьютер, доступ в интернет и заказы.

Интернет постоянно развивается и услуги веб-аналитиков всегда нужны и востребованы, поэтому у хорошего специалиста работа будет всегда.

Как стать бизнес-аналитиком и где учиться?

В сфере ИТ в эту профессию часто приходят представители других специальностей. Например, разработчики или дизайнеры, которым интересно заниматься анализом данных, формированием требований к продукту, управлением проектами. В рамках студии их могут обучить нужным навыкам и постепенно переместить на новую должность.

Другой способ стать бизнес-аналитиком – это закончить курсы, в том числе через интернет. Затем пойти на стажировку или найти работу, где возьмут молодого специалиста. Примеры курсов по бизнес-аналитике:

Название программы и ссылка на нее	Описание
	Обучение профессии через интернет. По окончании выдается диплом. Курс состоит из лекций в видео формате, вебинаров и практических заданий. Имеется программа помощи в трудоустройстве. Подходит новичкам, а также предпринимателям, которые хотят улучшить свой бизнес. Преподаватели – практики из сферы финансов, консалтинга, руководители аналитических отделов крупных компаний.
	Подойдет людям, которые хотят работать аналитиками в сфере ИТ. Вы научитесь формировать требования к ПО, получите необходимые знания в области программирования, изучите систему GIT, узнаете, как происходят интеграции между системами, что такое API, как происходит прототипирование интерфейсов, тестирование, научитесь работать с базами SQL. Лучших выпускников могут пригласить на собеседования в компании-партнеры университета Нетология.

Обязанности аналитика и основные этапы работы

Чтобы понять, что делает специалист, нужно рассмотреть основные обязанности финансового аналитика широкого профиля, в круг функций которого входит выполнение таких задач:

• Осуществление оценки и анализа ценных бумаг
• Консультирование по вопросам инвестирования
• Эффективное управление инвестиционным капиталом
• Осуществление финансового менеджмента внутри организации
• Составление прогнозов касательно развития, будущих изменений и т.д.
• Анализ эффективности менеджмента в сфере финансов

Аналитическая работа, независимо от сферы, предполагает три основных этапа реализации задачи: сбор всей нужной информации из всевозможных источников, сортировка данных и удаление ненужной информации, формирование личного мнения, составление прогнозов, рассмотрение преимуществ и недостатков объекта и т.д. За основу берутся финансовые показатели, а также макро-, микроэкономические данные.

Как стать аналитиком

В вузах есть специальности, связанные с аналитикой. И чаще всего это экономические направления. Здесь можно получить хорошую базу, так как фундамент экономических процессов особо не меняется уже много десятилетий. Что касается работы с современными методами и программными продуктами, то часто эти навыки нужно приобретать самостоятельно.

Профессиям, которые связаны со сферой IT, сложно обучиться в университете, потому что программа очень отстает от современных требований. В вузе можно получить смежную специальность. Например, для начала стать разработчиком, а затем продолжить свое образование.

Получить более актуальные и практические знания можно на специализированных курсах, которые сейчас все чаще проходят онлайн в удобном темпе и режиме.

Подробно о том, как стать аналитиком, читайте на нашем блоге.

Профессии, связанные с аналитикой

Среди огромного разнообразия профессий, есть те, которые достаточно тесно связаны с аналитикой.

Перечислим их:

• маркетологи,
• различные инспекторы,
• разведчики,
• таможенники,
• юристы,
• экономисты,
• инженеры.

Какие бывают аналитики:

1. Финансовый аналитик — это профессионал в области финансового рынка. Его работа заключается в определении величины прибыли и расходов. Он следит за трендами. Работая в аналитическом отделе на предприятии, он может заниматься оценкой бумаг.
2. Web аналитик — специалист рассматривает множество данных, собранных системами на интересующих порталах. Дальнейшие его действия зависят от поставленной перед ним задачи. Такие специалисты очень востребованы в наше время.
3. Спортивный аналитик — этот специалист, задачей которого является наблюдение за ставками на спорт и выигрышами денег. Он составляет прогнозы на игры, делится ими с людьми и получает за это деньги. Подразделяются на узкие направленности, в зависимости от вида спорта — хоккейные или футбольные аналитики, аналитики в фигурном катании и т. д.
4. Биржевой аналитик — занимается анализом происходящего на биржевом рынке. Так же он из всей массы выделяет самое главное и дальше передает заказчику.
5. It аналитик — в его компетенцию входит решение задач автоматизации. Он собирает главную информацию со всех пунктов процесса и описывает функционал ПО.
6. Аналитик компьютерных систем — это специалист высшей квалификации. Разрабатывает и проверяет компьютерные программы. Участвует в проверке приложений.
7. Системный аналитик — он анализирует процессы для автоматизации и разработки моделей пунктов к программному обеспечению.
8. Бизнес аналитик — такой специалист выполняет задания, связанные с изучением компаний. Их цель улучшить деятельность предприятия, найти пути решения появившихся затруднений. Такие работники нужны в торговле и промышленности.

Заработная плата

Уровень дохода зависит от опыта, однако в сфере аналитики мобильных приложений нет низких заработных плат. Молодой специалист, имеющий опыт 6-12 месяцев, сможет претендовать на оклад свыше 75 тыс. руб. Косвенное влияние на заработную плату оказывают масштаб проекта, форма предоставления услуг (консультант, штатный сотрудник), а также регион.

Профессиональные знания

1. Аналитика мобильных приложений.
2. Настройка и использование счетчиков.
3. Создание отчетов, проектной и пользовательской документации.
4. Проектирование, прототипирование.
5. Сбор, обработка и использование маркетинговых данных.

Интересные факты о профессии

Методы веб-аналитики:

• Анализ посещаемости сайта
• Анализ данных электронной торговли
• Анализ юзабилити
• Анализ поведения посетителей на странице
• Бенчмаркинг — это сравнение с конкурентами и общими тенденциями, с применением независимых платформ Google Trends, Alexa, GemiusAudience.

Инструменты веб-аналитики:

1. Статистические данные можно собрать с помощью:

• внешних программ — счетчиков (Google Analytics, Piwik, Яндекс.Метрика, Liveinternet, Рейтинг@Mail.ru, OpenStat, HotLog);
• внутренних программ — лог-анализаторов, которые собирают данные, накопленные сервером (WebTrends, Webalizer, AWStats).

Диспетчер тегов: Google Tag Manager

Полезные книги по веб-аналитике:

1. Яковлев А., Довжиков А. «Веб-аналитика: основы, секреты, трюки».
2. Авинаш Кошик «Веб-аналитика: Анализ информации о посетителях веб-сайтов».
3. Авинаш Кошик «Веб-аналитика на практике: тонкости и лучшие методики».
4. Джерри Ледфорд, Мэри Тайлер «Google Analytics 2.0. Анализ веб-сайтов».
5. Фрэнкс Б. «Укрощение больших данных. Как извлекать знания из массивов информации с помощью глубокой аналитики». 

Где пройти обучение на аналитика данных

Для тех, кто хочет работать аналитиком данных, но не имеет специальной подготовки, стоит воспользоваться услугами дополнительного удаленного обучения. В настоящее время многие онлайн-университеты и школы предлагают разные учебные программы, которые помогут освоить профессию с нуля. Вот лучшие из них на сегодняшний день:

1. «Аналитик данных» от SkillFactory

SkillFactory – образовательная онлайн-платформа по направлению IT, участник проекта Skolkovo.

• Чему научитесь: освоите Google Sheets, SQL, Python, Power BI, математическую статистику; отработаете практические навыки; сможете мыслить как аналитик.
• Формат обучения: онлайн-уроки, практические кейсы и тренажеры.
• Длительность: 10 месяцев по 7 часов в неделю.
• Преимущества курса: полный курс с нуля до pro; специализация на продукте или маркетинге; много практики в формате решения кейсов; помощь ментора.
• Кому подойдет: новичкам, начинающим специалистам, маркетологам и программистам.
• Стоимость: около 102 тысяч рублей за весь курс, или в рассрочку по 8 500 рублей на 12 месяцев, без процентов и переплат.

2. «Аналитик данных» от Нетологии

Нетология – онлайн-университет удаленных профессий, участник проекта Сколково. На рынке с 2011 года. Обладатель премии Рунета в номинации «Образование и кадры» в 2019 году.

• Чему научитесь: работать с базовыми данными; освоите ключевые технологии в области аналитики данных; сможете проверять гипотезы; научитесь выбирать оптимальные варианты роста для бизнеса.
• Формат обучения: видео лекции, практические занятия и «живые» вебинары; онлайн-лабораторные и тесты.
• Длительность: 10 месяцев.
• Преимущества курса: есть программа трудоустройства; универсальная подготовка для любой сферы; диплом установленного образца; 10 кейсов в портфолио; обучение от простого к сложному; гарантия возврата денег; сопровождение куратора на протяжении всего срока обучения.
• Кому подойдет: для новичков, начинающих аналитиков и специалистов смежных профессий.
• Стоимость: 110 000 рублей всего или в рассрочку по 5 500 рублей на 12 месяцев.

3. «Как стать аналитиком данных» от Яндекс Практикум

Яндекс Практикум – школа анализа данных, которую основал Яндекс. На рынке с 2015 года.

• Чему научитесь: структурировать данные; формулировать и проверять гипотезы; пользоваться основными инструментами – Python и его библиотеки, Jupyter Notebook, SQL.
• Формат обучения: видео-лекции, практика на онлайн-тренажерах, самостоятельная работа с проверкой преподавателем.
• Длительность: 6 месяцев по 15 часов в неделю.
• Преимущества: обучение в собственной технологической среде; много практики и общения с однокурсниками в общем чате;  техническая поддержка 24 часа в сутки; наставники – практики; диплом о дополнительном образовании; бесплатный вводный курс; портфолио из 12 проектов.
• Кому подойдет: новичкам и начинающим специалистам.
• Стоимость: 70 000 рублей единовременно или ежемесячно по 14 000 рублей.

Основные навыки

Аналитик работает с большим массивом данных, что подразумевает владение инструментами табличных редакторов и баз данных. Самые популярные сейчас программы для аналитиков – это Excel, Power BI, 1С.

Что еще должен знать и уметь такой специалист:

1. Использовать методы статистического анализа.
2. Строить модели и прогнозы.
3. Формировать и тестировать гипотезы.
4. Проводить математические расчеты.
5. Формировать отчеты.
6. Оптимизировать процессы на основании анализа.
7. Разбираться в экономических показателях и бизнес-процессах.

Работа аналитика начинается с постановки задачи. В результате сбора и обработки числовой информации на выходе нужно получить конкретные рекомендации, что нужно изменить, чтобы поставленную задачу решить.

Также есть направления аналитики, где нужны знания программирования, чаще всего языка Python, понимание архитектуры баз данных, владение языком запросов SQL, работа с MySQL и SQL Server.

Если вы загорелись желанием стать аналитиком, изучите подробнее, какие знания вам понадобятся, а также начинайте присматривать вакансии, ведь там вы тоже найдете актуальные требования к специалистам.

Инструменты

SQL. Язык программирования, используемый для создания и управления данными в реляционной базе данных

MongoDB. Документоориентированная система управления базами данных

Hadoop. Программа для хранения и обработки массивов информации

Python. Один из наиболее распространенных языков программирования

Pandas. Библиотека для обработки и анализа данных

NumPy. Библиотека с открытым исходным кодом для Python

MapReduce. Модель распределенных вычислений

Optimizely. Платформа для проведения A/B-тестирований

Чарльз Делекторских
Fullstack-разработчик

Новичку проще всего трудоустроиться в небольшие компании, которые более лояльно относятся к отсутствию опыта. С течением времени можно будет пробоваться на более выгодные вакансии и расти профессионально.

Крупные работодатели также нередко приглашают в команду новичков, но сперва на позиции стажеров.

Если аналитик данных живет в регионе, он может попытаться подать резюме в столичную компанию – благо, специальность позволяет при необходимости работать дистанционно.

— Чарльз Делекторских Fullstack-разработчик

Личные качества специалиста

Навыки можно приобрести на обучающих курсах для будущих аналитиков и в процессе работы, а вот личные качества наработать бывает гораздо сложнее.

В работе вам поможет:

• внимательность;
• аккуратность;
• усидчивость, терпение;
• ответственность;
• хорошая память;
• самостоятельность;
• умение не засыпать над рутинными процессами и даже немножко вдохновляться магией чисел;
• математический склад ума, стремление к точному цифровому выражению задач;
• инициативность;
• умение работать в быстром темпе;
• многозадачность.

Основной материал, с которым работают аналитики, – это, конечно же, числа, но в процессе работы часто нужно взаимодействовать с другими сотрудниками и клиентами предприятия. Поэтому зайти в личный кабинет в 9 утра, закрыться на замок и выйти в 6 вечера, скорее всего, не получится. Точно не будет лишним умение общаться, договариваться и получать нужные данные от коллег.

Как аналитику найти работу: советы от Михаила Морозова

Подпишитесь на каналы с вакансиями в Facebook, Telegram, любых соцсетях. Я рекомендую каналы: Карьерный Цех, Работа ищет аналитиков и Интернет-аналитика.

Подпишитесь на всех хедов аналитики и дружите в соцсетях с опытными аналитиками. Постучитесь ко мне

Также советую подписаться на Анну Ахременко из Яндекс.Практикума, Алексея Никушина, создателя конференции Матемаркетинг и на Шагане Мирзоян из СберМаркет.

Комментируйте посты лидеров о работе, а не пишите им в личку.

Читайте статьи и книги, которые обсуждают в комьюнити каналов Data Science Chat, Чат Tableau, Product Analytics.

Пишите в резюме не только про инструменты, которыми вы владеете, но и про важные для аналитиков soft-skills: умение декомпозировать задачи, оценивать их сложность, бизнес-мышление, внимание к деталям.

Подготовьтесь к собеседованию. Узнайте, кто вас будет собеседовать, напишите скрипты, которые соберут информацию об этом человеке или компании, покажите их прямо на собеседовании.

Идите стажёром в крупные организации

Например, к нам в Skyeng, Яндекс, Epam, JetBrains, Авито. Компании, которые берут стажёров, серьёзно вкладываются в развитие сотрудников. Вы многому научитесь на практике и заведёте полезные контакты.

Рекомендуем:

• Как найти себя в диджитал без карьерных консультантов
• Равнение на Google: как российский ИТ-бизнес стремится адаптировать зарубежные HR-практики в период пандемии
• Единороги в диджитале: кто такие, где искать, как стать
• Как создать базу знаний на 150 сотрудников: кейс digital-интегратора DD Planet
• Я тут подумала: как защитить себя от профессионального выгорания и работать в собственное удовольствие

Зарплата UX-аналитика

Уровень доходов такого специалиста обычно достаточно высок, хотя он зависит от уровня его профессионализма и финансовых возможностей той компании, в которой он работает.

Карьерный рост

UX-аналитик может пройти все стадии профессионального развития от Junior до ведущего исследователя, а также возглавить работу отдела, специализирующегося на User Experience.

Профессиональные знания

1. Теория автоматического управления.
2. Средства автоматизации и управления.
3. Диагностика и надежность автоматизированных систем.
4. Программирование и алгоритмизация.
5. Техники тест-дизайна.
6. Проработка персонажей пользователя и создание сценариев использования продукта.
7. Системы управления тестами и баг-трекинга.
8. Клиент-серверная архитектура.
9. Клиентское тестирование программных продуктов.
10. Исследование реального поведения пользователей и аналитика выдвинутых гипотез.