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:
- Объект труда – гигантские цифры статистических показателей экономической, рекламной или социологической успешности проекта или продукта.
- Сбор и обработка данных осуществляется автоматизированным способом при помощи профильного ПО и высокотехнологичного оборудования.
- Обобщенные цифры считаются ключевым ресурсом для оценки перспективности, эффективности и прибыльности бизнеса.
- 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:
- Прием и учет данных согласно целям и задачам исследования.
- Систематизация и приведение чисел к единому формату для дальнейшей обработки.
- Оформление предварительных алгоритмов анализа.
- Формирование тезисов и гипотез наблюдения.
- Применение профильного ПО для оценки информации.
- Составление графического изображения результатов при помощи схем, диаграмм, линейных графиков и трендов.
- Формирование выводов и отчетов.
- Оформление заключения, прогнозов и внесение предложений по модернизации для улучшения показателей.
- Участие в планировании деятельности компании.
- Разработка методических рекомендаций по практическому применению данных.
- 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.
