Аналитик данных: кто это и чем занимается

Информационные специальности включают широкий спектр разнонаправленных профессий. Наиболее известные направления – программирование и защита информации, системное администрирование и разработка приложений и сервисов. Но современная структура цифровой информации включает работу с большими объемами архивных и текущих показателей, нуждающихся в анализе, компоновке и оценке. Большим спросом на рынке труда пользуются аналитики, поэтому абитуриенты задаются вопросом – Data Analyst: кто это и чем занимается.

Чем занимается аналитик данных

Data Analyst – профессионал в области сбора и обработки информации больших объемов.

Особенности профессии:

1. Объект труда – гигантские цифры статистических показателей экономической, рекламной или социологической успешности проекта или продукта.
2. Сбор и обработка данных осуществляется автоматизированным способом при помощи профильного ПО и высокотехнологичного оборудования.
3. Обобщенные цифры считаются ключевым ресурсом для оценки перспективности, эффективности и прибыльности бизнеса.
4. Сферы деятельности: IT, офлайн и онлайн торговля, здравоохранение, финансы маркетинг, игровая индустрия, промышленность и медиа.

Благодаря выводам и отчетам специалистов компания:

• Выявляет спрос и потребности клиентов;
• Прогнозирует успех от продаж товаров или услуг;
• Оценивает риски и их соотношение с прибылью;
• Контролирует работу сотрудников и оборудования;
• Управляет логистикой, закупками и сбытом.

Грамотные и высококвалифицированные аналитики ценятся работодателями и служат объектами поиска хедхантеров по всему миру.

Функции и обязанности специалиста

Data Analyst проводят автоматизированный сбор, анализ и предоставление выводов в доступном формате. Перечень должностных обязанностей:

1. Прием и учет данных согласно целям и задачам исследования.
2. Систематизация и приведение чисел к единому формату для дальнейшей обработки.
3. Оформление предварительных алгоритмов анализа.
4. Формирование тезисов и гипотез наблюдения.
5. Применение профильного ПО для оценки информации.
6. Составление графического изображения результатов при помощи схем, диаграмм, линейных графиков и трендов.
7. Формирование выводов и отчетов.
8. Оформление заключения, прогнозов и внесение предложений по модернизации для улучшения показателей.
9. Участие в планировании деятельности компании.
10. Разработка методических рекомендаций по практическому применению данных.
11. Презентация результатов работы руководителю компании или заказчику при выполнении частных проектов.

Профессионалы входят в число штатных сотрудников аналитического или IT-отдела, занимают должности ведущих специалистов аналитических центров или выбирают заказы на фрилансе.

Необходимые навыки аналитика данных

Для выполнения должностных обязанностей профессионалу требуется набор базовых и профильных компетенций:

• Навык использования Google Sheets, Sublime, Excel;
• Свободное владение одним или несколькими языками программирования для создания кодировок и алгоритмов обработки информации;
• Применение баз данных SQL и умение писать запросы для подбора необходимых сведений;
• Ведение отчетности в системах Tableau, Power BI, Google Data Studio;
• Использование методов и инструментов статистики, маркетингового исследования, экономики и финансирования;
• Применение стратегического планирования, прогнозирования и анализа рсиков;
• Внедрение Яндекс.Метрики и Google Analytics для работы с онлайн показателями продаж, лидов или продвижения.

Кроме владения навыками, профессионалу требуется определенный набор личностных характеристик:

• Ответственность;
• Внимательность;
• Аналитический склад ума;
• Хорошая память;
• Усидчивость;
• Умение выстраивать логические цепочки;
• Готовность к монотонной работе за компьютером.

Для карьерного роста профессионалам требуется постоянно мониторить информацию о рынке, деятельности конкурентов и осваивать новые профильные программы и сервисы.

Как стать Data Analyst

Для получения профессии требуется высшее профильное образование на факультете информационных технологий.

Направление бакалавриата «Data Science» включает программу освоения аналитики с применением автоматизированных программ, нейронных сетей и построением математических моделей.

Поступить могут выпускники 11-го класса и колледжа, прошедшие конкурсный отбор по сумме баллов за ЕГЭ по русскому языку, математике и информатике или дополнительные вступительные экзамены, доступные абитуриентам с дипломом ссуз.

Ключевые дисциплины:

• Цифровая экономика и трансформация;
• Информационная безопасность и риски;
• Big Data;
• Экономический анализ;
• Правоведение;
• Управление проектами;
• Data mining;
• Анализ временных рядов и прогнозирование;
• Статистический анализ;
• Менеджмент.

Студенты учатся:

• Составлению отчетности с прогнозированием;
• Выявлению фактов мошенничества, стороннего сбыта товара или закупок по завышенным ценам;
• Изучению операций;
• Моделированию и использованию клиентской и базы поставщиков;
• Персонализированию программных продуктов.

Формат обучения – очный, сроком 4 года.

Востребованность профессии

Востребованность профессионала определяется уровнем квалификации:

• Джуниор – начальный уровень с владением базового перечня компетенций;
• Мидл – подключение знаний дополнительных профильных ПО;
• Хай – применение сложных инструментов и алгоритмов, с программированием и автоматизированным анализом.

Наибольшую заработную плату и конкурентное преимущество при трудоустройстве получают специалисты высокого уровня.

По направлениям специализации выделяют:

• Продуктовых аналитиков – профессионалов по продвижению и продаже товаров или услуг на основании метрик и статистических методов. Деятельность направлена на анализ функциональных особенностей продуктов, спроса и потребностей покупателей.
• Маркетинговый аналитик – рассматривает целевую аудиторию по данным лидов и эффективности продвижения.
• BI-аналитик – проектировщик баз данных, архивов и поисковых систем, с тестированием сервисов и приложений и внедрением автоматизированной системы отчетности.

Уровень заработной платы начинающего специалиста в среднем составляет 70 – 90 тысяч рублей.

Преимущества и недостатки

Плюсы профессии:

• Достойная оплата труда, высокие цены на частные проекты и заказы от крупных компаний;
• Востребованность на рынке труда, за счет большого количества разноотраслевых организаций нуждающихся в грамотных аналитиках;
• Возможности для переквалификации в экономических или IT-специалистов;
• Трудоустройство в международную или зарубежную компанию;
• Участие в мировых исследованиях и программах;
• Наработка полезных деловых связей и контактов с заказчиками и партнерами;
• Удаленная работа не связанная с привязкой к офису.

Недостатки:

• Умственное напряжение, связанное с монотонной работой с числами и статистическими показателям;
• Ответственность за результат проведенных исследований.

Профессионал Data Analyst объединяет знания информационных систем с экономическими и статистическими расчетами, владеет примерами высшей математики и моделирования, умеет составлять грамотную отчетность и презентацию выводов анализа.