КУРС
DATA SCIENCE ACADEMY
Научитесь использовать инструменты анализа данных, включая языки программирования и средства визуализации.Аналитик данных — профессия, предусматривающая анализ и обработку больших объемов информации для получения выводов, используемых для принятия бизнес-решений. Считается одной из самых востребованных на рынке труда. С развитием технологий и увеличением обрабатываемых объемов сведений растет и спрос на специалистов, способных заниматься их обработкой.
Чем занимается аналитик данных
При выборе профессии важно понимать, для чего нужен аналитик данных, кто это, и что делает в процессе деятельности. Задачи, которые решает сотрудник, отличаются в зависимости от конкретной компании или отрасли, где он работает.
Базовые функции:
- Сбор и обработка. Сотрудник собирает информацию из различных источников, таких как БД, CRM-системы, социальные сети, сенсоры, а после обрабатывает их, чтобы привести в нужный формат.
- Анализ информации. Применение методов математической статистики и машинного обучения, чтобы извлечь знания, идентифицировать тренды, паттерны, закономерности, выявить аномалии, прочее.
- Разработка моделей прогнозирования. Позволяют предсказывать будущие тенденции, тренды, а также результаты.
- Создание рекомендательных систем. Дают возможность компаниям предлагать клиентам подходящие продукты или услуги на базе анализа поведения и предпочтений.
- Визуализация. Используются графики, таблицы, диаграммы, дашборды, чтобы представить результаты в понятном, доступном виде.
- Принятие решений на основе информации, а также выдача рекомендаций для принятия обоснованных решений в различных сферах бизнеса, таких как маркетинг, финансы, логистика, производство.
Знание требований к задачам позволяет понять, кто такой аналитик данных, какие требования к нему предъявляются.
Что такое большие данные
Big Data — огромные объемы структурированных и неструктурированных данных, которые поступают в компании с различных источников, таких как социальные сети, веб-страницы, транзакции, прочее. Сведения характеризуются скоростью поступления, разнообразием, а также объемом, которые превышают возможности стандартных систем управления БД.
Аналитик больших данных знает, что это, как с ними работать. Он обрабатывает сведения и выделяет ценную информацию, которая может использоваться для принятия обоснованных бизнес-решений.
Работа с Big Data может предоставлять вызовы, связанные с объемом, скоростью, разнообразием. По этой причине специалист использует инструменты и методы, позволяющие эффективно обрабатывать, а также анализировать информацию.
Если говорить простыми словами, он использует следующие методы:
- распределенных систем управления (например, Apache Hadoop);
- облачные технологии;
- алгоритмы машинного обучения, а также искусственного интеллекта.
При рассмотрении, что должен знать аналитик данных, стоит выделить знания математической статистики, БД, программировании и визуализации информации. Все это позволяет работать с большими объемами информации и находить закономерности.
КУРС
DATA SCIENCE ACADEMY
Научитесь использовать инструменты анализа данных, включая языки программирования и средства визуализации.Каким компаниям нужны аналитики данных
Продуктовый аналитик и аналитик данных востребованы в компаниях различных отраслей и масштабов. Примеры организаций:
- Финансовые. Банки, страховые компании, инвестиционные фонды, другие учреждения, нуждающиеся в специалистах для анализа транзакций, оценки рисков.
- Розничные. Магазины, супермаркеты, интернет-магазины ищут людей, которые могли бы обрабатывать сведения о продажах, оценивать эффективность рекламных кампаний, обрабатывать интересы клиентов, вести статистику.
- Телекоммуникационные. Провайдеры интернет-услуг, мобильных связей, другие подобные компании нуждаются в анализе информации о потреблении услуг, оценке качества связи и управлении сетями.
- Сферы здравоохранения. Больницы, медицинские центры, фармацевтические компании привлекают к работе специалистов, готовых заниматься анализом информации о заболеваниях, оценкой эффективности лечения, определения потребностей пациентов.
- Технологические. Разработчики ПО, поставщики облачных решений, провайдеры IT-услуг нуждаются в анализе информации о производительности продуктов, выявлении недостатков, управлении проектами.
Аналитики полезны для государственных организаций, исследовательских центров, консалтинговых фирм и иных организаций, работающих с большими объемами информации и нуждающихся в анализе.
Что должен знать аналитик данных
При выборе профессии важно знать, что должен уметь аналитик данных и соответствовать заявленным требованиям. Специалист должен владеть следующими знаниями:
- математическая статистика: регрессионный, факторный, кластерный анализ;
- базы данных Oracle, MySQL, PostgreSQL, умение писать SQL-запросы;
- опыт работы с языками программирования, такими как Python, R, Java, Scala, прочими;
- умение использовать различные инструменты, а также библиотеки для обработки и анализа;
- машинное обучение и искусственный интеллект;
- знание различных алгоритмов машинного обучения: деревья решений, нейронные сети, метод опорных векторов;
- инструменты визуализации: Tableau, Power BI, QlikView ;
- способность общаться с другими сотрудниками компании, в том числе с менеджерами и руководителями, умение объяснять сложные концепции в понятной форме;
- понимание бизнес-процессов, а также проблем компании, для которой он работает, умение использовать полученные сведения для принятия обоснованных бизнес-решений.
Знание упомянутых моментов позволяет определить, что нужно сдавать на аналитика данных, какой опыт стоит приобрести для трудоустройства.
Востребованность профессии
Рассматриваемая должность востребована на рынке труда. С развитием цифровых технологий и увеличением объемов данных, которые производятся, хранятся компаниями, растет потребность в специалистах, способных обрабатывать и анализировать сведения. Они понимают, что нужно знать для выполнения работы, делают ее качественно.
По данным опроса, проведенного HeadHunter в 2020-м, представитель профессии занял первое место в рейтинге IT-специальностей в России. Это связано с тем, что многие компании ищут специалистов, чтобы оптимизировать бизнес и принимать обоснованные решения.
В России активно развивается IT-сектор, что создает дополнительный спрос на специалистов. Профессия перспективна и способна принести стабильный доход. Главное — разобраться, что нужно знать аналитику данных и соответствовать запросам соискателей.
Сколько зарабатывает аналитик данных
Что нужно знать, так это особенности оплаты труда. Зарплата сотрудника зависит от опыта работы, квалификации, региона, размера компании и сферы, в которой она работает. В среднем заработная плата составляет от 70 000 до 150 000 рублей в месяц.
Начинающие специалисты получают около 70 000 — 80 000 рублей в месяц, в то время как опытные сотрудники крупных компаний могут зарабатывать от 100 000 рублей и выше.
Зарплата может быть выше в некоторых отраслях, таких как финансы, где средний доход достигает 200 000 рублей в месяц. Также, заработная плата больше в Москве и Санкт-Петербурге, где уровень жизни выше, чем в других регионах России.
