Аналитик больших данных (Big Data)

Представьте, что вы убираетесь в огромном кабинете с множеством вещей. Нужно отсортировать все предметы, выбросить ненужное, расставить по местам необходимые вещи, подписать все коробки и папки. А потом ещё и объяснить всем, где и что лежит и как искать то, что ищут. Есть специалисты, которым даже и представлять такое не нужно — практически так и выглядят их ежедневные рабочие обязанности.

Мы говорим об аналитиках больших данных,дата-аналитикахили Big Data Analyst — так называют специалистов, которые работают с Big Data (от англ. «большие данные»). Big Data — это массивы информации, которые слишком сложно обработать вручную. Их получают из разных источников: статистические сведения, показания приборов, данные со спутников, контент социальных сетей и средств массовой информации, базы торговых площадок и не только.

Аналитики данных обрабатывают информацию, чтобы извлекать из неё полезные знания, выявлять закономерности и помогать компаниям принимать обоснованные решения. Например, такие аналитики могут изучить покупки людей на маркетплейсах, проанализировать наиболее частые сочетания товаров в корзине и посоветовать компаниям предлагать их в виде комбо-наборов по выгодной цене.

Только не думайте, что дата-аналитики целыми днями сидят за компьютером и обрабатывают миллионы страниц с информацией. Конечно, в работе они используют специальные инструменты, которые упрощают сбор, обработку и анализ данных. Подробности об этом, а также о перспективах работы специалистов, их зарплатах и способах освоить профессию, читайте в этой статье.

Как проходит рабочий день специалиста

У аналитика больших данных много обязанностей. Причём они разнообразные: надо собирать информацию, обрабатывать и анализировать её, находить закономерности и представлять результаты в доступной форме. Но и это ещё не всё — нужно уметь объяснить руководству, как использовать полученные выводы, чтобы улучшить показатели бизнеса.

Каждый крупный бренд хочет расти быстрее остальных. Аналитики помогают выявлять слабые стороны в бизнес-процессах и создавать успешные стратегии развития. Именно благодаря специалистам по большим данным компании получают конкурентные преимущества, повышают качество обслуживания и уменьшают расходы.

Рассмотрим подробнее, как проходят рабочие дни дата-аналитика:

• Работают с инструментами для сбора и очистки данных. Данные часто поступают разрозненными, противоречивыми и неполными. Нужно подготовить их для дальнейшего анализа. Поможет язык запросов SQL, который нужен, например, чтобы достать данные из базы или преобразовать их. Также понадобятся ETL-инструменты, которые автоматизируют сложные процессы, где вручную пришлось бы писать сотни запросов.
  Например, вы работаете в транспортной компании и пытаетесь проанализировать маршруты автобусов. В собранных данных много ошибок и пропусков — нужно создать специальный алгоритм, чтобы почистить информацию и оставить только важные и правильные сведения.
• Анализирует огромное количество данных. Представьте, что разные компании собирают миллионы строк информации ежедневно — от простых кликов пользователей сайта до подробностей банковских транзакций. Задача аналитика — выявить в этом море информации скрытые взаимосвязи и закономерности. В этом помогают A/B-тесты и проверки гипотез, а также языки программирования, например, Python.
  Скажем, вы работаете над улучшением продаж крупного магазина электроники. Предстоит выяснить, почему покупатели выбирают одни устройства чаще других, как погода влияет на продажи фотоаппаратов или как возраст клиента определяет выбор ноутбука.
• Строят прогнозы. Один из аспектов работы аналитика данных — прогнозирование. Они изучают прошлое и помогают компаниям заглянуть в будущее.
  Допустим, аналитик данных может подсказать бизнесу, какой оборот лекарственных средств ожидается в фармацевтической компании в следующем году. Причём прогнозирование — это не магия, а баланс между данными, математикой и пониманием бизнеса.
• Визуализируют данные. Простое представление чисел и таблиц не даст нужного эффекта руководителям. Они просто не поймут выводы аналитика данных. Здесь на помощь приходит визуализация с помощью компьютерных программ — Tableau, Power BI, Metabase.
  Например, аналитик данных может подготовить диаграмму, которая показывает рост доходов банка за последний год. Красивая инфографика позволяет мгновенно уловить суть происходящего, а бизнес-руководителям помогает быстрее принимать решения.

Кому подойдёт профессия

Аналитику больших данных стоит выбрать:

• Тем, кто любит математику и статистику. Успешному специалисту важно понимать принципы статистического анализа и математической вероятности. Это основа в аналитике, без которой не обойтись в этой профессии.
• Креативным личностям. Удивились? А вот так и есть! Работа аналитиком позволяет проявлять творческий подход к решению проблем. Нужно уметь мыслить нестандартно и придумывать новые способы работы с данными. Например, команда аналитиков Сбера разработала решение, которое позволяет предугадать, как быстро может уволиться соискатель.
• Любителям технологических новинок. Сфера Big Data постоянно развивается вместе с технологиями. Вам предстоит осваивать современные инструменты и платформы для анализа данных, взаимодействовать с передовыми системами хранения и обработки данных.

Где работать аналитику больших данных

Аналитики востребованы практически во всех отраслях экономики, особенно там, где собираются большие объёмы данных и требуется анализ массивов информации для принятия решений:

• Финансовые компании, банки. Аналитики обрабатывают огромные объёмы транзакций и выявляют ошибки в работе банковской системы
• Телекоммуникационные компании. Специалисты по большим данным занимаются анализом клиентских данных, сетевых потоков и оптимизацией инфраструктуры сети. Задача — повысить качество обслуживания клиентов и создать персонализированные предложения.
• Авиакомпании и логистические сервисы. Здесь нужен анализ данных о рейсах, пассажиропотоке, стоимости билетов, погодных условиях и даже о поведении пассажиров. Цель — минимизировать расходы компаний и повысить качество сервиса.
• Ритейл и e-commerce. Специалисты обрабатывают данные о покупках, посещениях магазинов, кликах пользователей и многом другом. Задача — улучшать ассортимент товаров, повышать эффективность маркетинговых кампаний и разрабатывать рекомендации продуктов.
• Медицина и биотехнологии. В этой сфере аналитики помогают обрабатывать сведения из медицинских карт пациентов и данные о диагностике заболеваний.
• Энергетика и промышленность. Тут требуется обработка данных от датчиков, оборудования и производственных процессов, чтобы повысить эффективность производства.
• IT-корпорации. Здесь аналитики ищут закономерности поведения пользователей, анализируют трафик и создают алгоритмы рекомендаций для сервисов.

Как может развиваться карьера

Big Data аналитики относятся к IT-профессиям, поэтому здесь принята система уровней специалистов. Например, junior, middle, senior и так и далее. Смотрите:

• Junior Data Analyst или аналитик больших данных начального уровня. Это первая ступень профессионального пути. Специалисты обрабатывают данные, создают простые отчёты и визуализируют результаты анализа. Например, выпускник технического вуза может устроиться младшим специалистом в компанию. Там он будет заниматься подготовкой данных и базовыми интернет-запросами.
• Middle Data Analyst или специалист среднего уровня. Через пару-тройку лет успешного опыта сотрудник становится на средние позиции. Это уровень уверенного специалиста, который может самостоятельно анализировать большие объёмы данных и строить прогнозы. Здесь важно глубокое понимание статистики и способности решать бизнес-задачи.
• Senior Data Analyst или ведущий аналитик больших данных. Эти специалисты умеют разрабатывать сложные решения на основе аналитики больших данных. Они проектируют алгоритмы, строят модели предсказательной аналитики и помогают компаниям создавать новые продукты. Такие эксперты востребованы крупными компаниями и стартапами.
• Team Lead или руководитель группы анализа данных. Это человек, который контролирует работу всех аналитиков данных в компании. Он следит за процессами, помогает справляться со сложными задачами, распределяет обязанности между специалистами.
• Chief Data Officer компании. А это буквально главный по данным. Тут уже идёт речь о стратегии развития бизнеса. Например, такой специалист может отвечать за развитие корпоративной платформы анализа данных и участвовать в определении целей проекта.

Ещё один вариант карьеры — предпринимательская деятельность. Опытный и предприимчивый аналитик данных может создать собственный стартап или консалтинговую компанию.

А также можно уйти в науку или консультирование. Например, выступать на конференциях, проводить встречи для аналитиков данных, публиковать научные статьи.

Сколько зарабатывает аналитик больших данных

Зарплаты аналитиков больших данных могут отличаются в зависимости от отрасли и опыта специалиста. Причём редко зарплаты зависят от региона, так как можно найти много вакансий с дистанционным форматом работы.

Вот несколько подходящих вакансий для аналитиков данных (май 2025-го года):

• Стажёр-аналитик данных. IT-компания в Москве готова платить начинающему специалисту от 60 000 до 100 000 рублей. В задачи будет входить: коммуникация с заказчиками и консультации по возникающим вопросам, анализ и расчёт трудозатрат для внедрения новых модулей в фреймворк.
• Аналитик данных в IT-компании. На удалёнке специалист будет зарабатывать от 120 000 до 150 000 рублей. Опыт работы: от 1 года. Специалист будет решать следующие задачи: обрабатывать и анализировать данные фармацевтических компаний, тестировать, внедрять и поддерживать модели, анализировать потребности клиентов и разрабатывать стратегии обслуживания.
• Аналитик данных в команде банка. Работнику на удалёнке предлагают от 340 000 рублей в месяц. Опыт работы: от 3 до 6 лет. Специалисту нужно участвовать в планировании проекта, проектировать продуктовые витрины данных, генерировать гипотезы и проверять данные.

Как стать аналитиком больших данных

Аналитику больших данных нужно получить высшее образование в вузе. Однако в университетах редко можно встретить конкретно эту специальность. Поэтому придётся выбирать из смежных направлений.

Подходящие направления можно найти в Университете «Синергия». Поступить на программы бакалавриата и специалитета могут выпускники 11-х классов школы, колледжей или других вузов.

Вот несколько программ, которые осваивают будущие аналитики данных:

• Общие математические. Подойдут профили «Математика и компьютерные науки», «Математическое моделирование», «Прикладная математика и информатика». Можно выбрать самые разные варианты, к примеру, на программе «Прикладная информатика в экономике» выпускают бакалавров, которые обладают знаниями и навыками в системном анализе, математической статистике и не только.
• Углубленные программы. Есть направления в сфере больших данных, например, программа Data Science готовит высококвалифицированных специалистов в сфере IT, которые работают с большим объёмом данных с помощью методов статистического анализа и построения математических моделей.

Также программы для дата-аналитиков есть и в других вузах:

• Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова (МГУ). Здесь обучают специалистов на факультете вычислительной математики и кибернетики. Можно выбрать направление «Прикладная математика и информатика». Однако углубиться в большие данные получится после магистратуры. В МГУ есть программа «Интеллектуальный анализ больших данных», которая как раз готовит IT-специалистов в области Big Data.
• Высшая школа экономики (НИУ ВШЭ). Здесь подойдёт факультет компьютерных наук. Так можно получить образование в области информатики и математики, а это основа для работы с большими данными. Есть программа бакалавриата «Прикладной анализ данных». Она нацелена на подготовку дата-аналитиков, которые владеют современными методами анализа.

А если уже есть высшее образование в смежной сфере — например, в экономике или статистике, — можете получить дополнительное профессиональное образование на курсах. Если хотите почитать о таком обучении подробнее, рекомендуем статью «Справочника по поступлению» «Что такое дополнительное профессиональное образование».

Например, в «Синергии» есть программа курсов «Введение в анализ больших данных». Курс знакомит с современными методами обработки и анализа разнородных данных. Студенты осваивают технологии хранения информации, учатся выявлять закономерности и тенденции с помощью статистических и эконометрических моделей.

Чтобы узнать подробности об этих и других подходящих курсах «Синергии», оставьте контакты, и с вами свяжутся наши специалисты.

Рекомендованные программы обучения

«Прикладная информатика в экономике», бакалавриат«Data Science», бакалавриат