Как получить профессию аналитик данных
Опубликовано: 03.10.2024
Данные собирают все — от магазинов и ресторанов до компаний-монополистов и приложений с миллионной аудиторией. Аналитик данных помогает сделать так, чтобы собранная информация приносила пользу бизнесу. Мы выяснили, какие задачи вместе с экспертами решает такой специалист и почему ему нужно разбираться в бизнес-процессах не хуже владельца компании.
Кто такой аналитик данных
Аналитик данных (или дата-аналитик) — это специалист, который собирает, обрабатывает, изучает и интерпретирует данные. Его работа помогает принимать решения в бизнесе, управлении и науке. Обычно такие специалисты работают в компаниях, которые практикуют data-driven подход — ориентируются на данные и их анализ при принятии решений. Курс «Аналитик данных» Яндекс.Практикума рассчитан именно на это направление.
«Любой продукт, у которого есть аудитория, собирает данные. Аналитика есть в телекоме, банках, играх, консалтинге. Если сильно обобщить, то можно сказать так: там, где есть возможность сохранять данные о продукте и поведении пользователя, рано или поздно должен появиться аналитик», — говорит Анна Чувилина, автор и менеджер программы «Аналитик данных».
Аналитик данных — важный участник бизнеса, потому что обеспечивает уверенность в принятии решений. Создавать новый продукт очень дорого, а ошибка при внедрении новой функции может стоить компании репутации и прибыли. Дата-аналитики проводят А/B-тесты и строят модели, чтобы проверить, как пользователи или клиенты реагируют на нововведения, и оценить перспективы того или иного проекта. Это дешевле и снижает риски бизнеса. Чтобы делать свою работу хорошо, аналитик должен видеть бизнес-процессы. Поэтому важно, чтобы он мог влиять на процесс принятия решения, основываясь на результатах своих исследований. Иначе работа такого специалиста теряет ценность.
Задачи аналитика данных
Хороший аналитик данных — не просто математик с навыками программиста. Он понимает бизнес-процессы и хорошо знает продукт. Такой специалист разбирается, на чем зарабатывает конкретный бизнес. В результате его работы компания может получать больше прибыли и делать своих пользователей счастливее. Сильный аналитик данных прежде чем взяться за работу всегда спрашивает руководителя о том, какую задачу хочет решить бизнес.
Кроме программных инструментов аналитику данных важно развивать — метапрофессиональные умения, которые помогают делать работу лучше. Это способность налаживать общение с коллегами и партнерами, умение решать проблемы и выходить из конфликтных ситуаций с наименьшими потерями, сильный эмоциональный интеллект. Такие навыки больше связаны с личностью человека, чем с его профессиональным уровнем. Но их тоже можно формировать и развивать.
«Важно не путать дата-саентиста и дата-аналитика. Первый — это программист, знающий определенный набор языков и алгоритмов. Он решает поставленную техническую задачу. А дата-аналитик ставит эту задачу и переводит результат на язык бизнеса. Для этого нужно развивать гибкие навыки: работа с требованиями, визуализация данных, переговоры. То есть понимать самому и уметь объяснить, что дает бизнесу ваша аналитика. Изучить программы недостаточно — нужно критически подходить к задаче», — говорит Алексей Колоколов, эксперт по BI и визуализации данных.
Для каждого бизнеса задачи будут свои, а порядок действий общий. Аналитик данных работает так:
- собирает данные (формирует запрос сам или получает задачу от менеджеров);
- знакомится с параметрами набора (какие типы данных собраны, как их можно отсортировать);
- проводит предварительную обработку (очищает от ошибок и повторов, упорядочивает);
- интерпретирует (анализирует, собственно решает задачу);
- делает вывод;
- визуализирует (так, чтобы на основе вывода можно было принять решение, подтвердить или опровергнуть гипотезу).
Типичные задачи, с которыми приходят к дата-аналитику:
- Получить выгрузку данных для определенных целей
Бухгалтерии нужен список сотрудников, у которых в семье пятеро детей, — специалист делает выгрузку из базы данных. - Ответить на вопрос бизнеса
Сделать расчет определенной метрики: сколько сотрудников уволилось до конца испытательного срока в этом году и сколько в предыдущем. Если компания вводит новую систему адаптации, то изменения такой метрики покажут результат. - Провести А/B-тестирование
Нужно выяснить, как пользователи реагируют на то, какого цвета кнопка, зеленого или красного. Аналитик тестирует два прототипа. Часть пользователей видят прототип с зеленой кнопкой, другие — с красной. Он смотрит, как реагировали пользователи, проверяет, было ли различие статистически значимо. В итоге — рекомендует решение, которое проверил в ходе теста: внедрить зеленую или красную кнопку. - Провести исследования
Конкретного вопроса от бизнеса нет, но нужен ресерч: взять внешние или внутренние данные, исследовать, найти аномалии или инсайты, провести пиар-исследование. - Просчитать, какой вариант выгоднее
Юнит-экономика: расчет РОИ, инвестиционного потенциала. Оценить окупаемость рекламной кампании или скорректировать бизнес-модель. - Выяснить, какой товар и в какое время больше покупают
Взять группу товаров и посмотреть, есть ли сезонные всплески интереса, сравнить с другими группами.
Статистика позволяет сделать общие выводы по конкретному вопросу. А аналитика данных — исследовать тему со всех сторон, сравнить решения, найти аномалии или инсайты, сопоставить события по множеству параметров. Это открывает новые возможности для бизнеса.
Дата-аналитик может исследовать внутренние данные компании или обратиться к внешним источникам. Анализ открытых данных позволяет отслеживать важные социальные и культурные тренды.
«Дата-аналитик может глубже исследовать проблему. Например, в наших данных по ДТП в России есть доля водителей, которые нарушили правила ОСАГО. Зная эту долю и то, как она менялась в разные годы, мы можем делать выводы о социально-экономической ситуации в регионе — видим тенденцию, когда водители перестают покупать полисы, потому что у них нет денег.
Из того же датасета мы вытаскивали информацию про скрывшихся водителей. Оказалось, что в Омской области 20% водителей покидают место ДТП. Получив эту информацию, мы можем задавать дополнительные вопросы: почему так происходит, что это за социальные и культурные процессы», — рассказывает Сергей Устинов, аналитик данных и проджект-менеджер.
Как начать строить карьеру
Стереотипы в сфере аналитики данных не работают — неважно, гуманитарное или техническое образование получил дата-аналитик.
«У меня нет технического образования, я учился на факультете госуправления. А Python изучал на курсе биоинформатики для биологов. На мой взгляд, этот язык больше всего подходит для старта, база навыков работы с ним приобретается за два-три месяца. Затем стоит изучать профильные библиотеки для сбора и анализа данных. Чем больше ты знаешь библиотек, тем более качественная аналитика тебе доступна», — говорит Сергей Устинов.
Компании не рассчитывают, что начинающий аналитик данных будет уметь сразу всё. Они готовы обучать и направлять молодого специалиста. Главное — интерес к решению бизнес-задач. Правильно сформулированный перед исследованием вопрос важнее, чем большой опыт работы с программными инструментами.
«Программирование и математику можно выучить. А софтскиллы — нарабатываются опытом и практикой. Поэтому дата-аналитику полезны хакатоны и чемпионаты с решением практических задач. Он увереннее чувствует себя, прокачивая стиль мышления, ориентированный на решение конкретных бизнес-задач», — говорит Анна Чувилина.
Начинающих специалистов в сфере ИТ охотнее всего берут на позиции, связанные с анализом данных: доля вакансий для кандидатов с опытом работы меньше года здесь на четверть выше, чем в целом по рынку.
Работодатели ждут, что начинающий специалист:
- знает хотя бы один язык программирования: Python или R;
- умеет писать запросы к базам данных SQL;
- может показать выводы и метрики в виде понятного дашборда (Tableau, Power BI, Amplitude);
- хочет разбираться в бизнес-процессах, мыслит в терминах бизнес-задач.
Аналитику данных нужно понимать, что такое статистика и гипотеза. Серьезная математика не пригодится, главное ориентироваться в понятиях. В зависимости от запроса компании могут понадобиться навыки работы с Яндекс.Метрикой или Google Analytics. Опытные программисты с сильной математикой, которые не готовы думать в терминах задач бизнеса, закрывают себе путь в профессию аналитика данных.
«Джуниор вырастает в крутого специалиста, решая реальные кейсы. Потому что насмотренность определяет твой уровень: важно, сколько раз жизнь ставила тебя в ситуацию, когда нужно принимать решение. Развиваться в том, как владеешь инструментами, тоже важно. Но и решение реальных задач помогает аналитику данных расти», — говорит Анна Чувилина.
Аналитик – это специалист по анализу информации, который может найти закономерности даже в самых больших и разрозненных потоках данных. Профессия требует сильно развитого аналитического мышления.
Аналитик – это собирательное название профессии, суть которой сводится к сбору большого количества цифровых данных, их анализу и трактовке полученной информации. Что это за данные – зависит уже от специфики работы такого сотрудника. Аналитик может быть специалистом в области финансов, инвестиций, конкретных рыночных сегментов, инженерии, химии, компьютерного программного обеспечения, рекламы, социологии и так далее. Кстати, в 2021 году центр профориентации ПрофГид разработал точный тест на профориентацию. Он сам расскажет вам, какие профессии вам подходят, даст заключение о вашем типе личности и интеллекте.
Краткое описание: кто такой аналитик?
Аналитик – это человек, которого огромные разрозненные потоки информации приводят не в ужас, а в состояние профессионального азарта. Он способен обнаружить среди этих потоков определенные алгоритмы и закономерности, чтобы в итоге получить новое знание, которое можно будет с успехом применять в сфере его работы.
Особенности профессии
Чаще всего вакансия аналитика предполагает, так или иначе, работу с числами – самой подходящей формой представления информации для проведения исследований, анализа, выявления статистических принципов, прогнозирования и формирования планов дальнейшего развития. То, о чем говорят эти числа, может относиться практически к любой области жизни современного общества. Хотя на практике аналитики все же чаще работают в областях, связанных с финансами, поскольку именно они требуют детальнейшего анализа и предельно четких прогнозов, основанных на реальных данных и научной математике, а не чьей-то интуиции.
Ключевые обязанности аналитика сводятся к следующей последовательности действий:
- Сбор всех данных, необходимых для проведения анализа, и их первичная обработка (она направлена на приведение данных к единой форме, выделение основных признаков, переменных и неизвестных для анализа и прочие подготовительные работы).
- Определение основных тезисов исследования, выдвижение гипотез.
- Непосредственно анализ собранной и стандартизированной информации, выполняемый с помощью математических методов и современного программного обеспечения. В результате анализа гипотезы либо подтверждаются, либо опровергаются.
- Составление прогнозов, планов развития, проектов, методических рекомендаций, основанных на результатах выполненного анализа.
- Оформление аналитического отчета о результатах анализа, формирование выводов, их презентация работодателю/клиенту.
Например, бизнес-аналитик может работать в штате конкретной компании и изучать ее финансовые процессы, реальные и потенциальные договора с партнерами, конкурентов, чтобы определить ее слабые и сильные места, предложить оптимальные способы оптимизации ее работы, сокращения расходов и повышения прибыли. Финансовый аналитик может специализироваться на особенностях процессов внутреннего или международного рынка. Некоторые аналитики специализируются на биржевой торговле и могут спрогнозировать перспективность тех или иных инвестиций.
Аналитики, работающие в области компьютерных технологий, совершенствуют концепции и методы разработки программного обеспечения, консультируют по вопросам информационной безопасности, помогают внедрять более совершенные алгоритмы на практике.
Плюсы и минусы профессии аналитик
Плюсы
- Высокая зарплата.
- Востребованность на рынке труда.
- Престижная профессия.
- Широкие возможности для переквалификации, работы в различных областях экономики.
Минусы
- Необходимость в наличии профильного образования и опыта работы для успешного трудоустройства.
- Высокий уровень ответственности.
- Работа, всегда требующая использования мозговых ресурсов, умственного напряжения.
Важные личные качества
Очевидно, что успешный аналитик должен обладать крайне ярко выраженными способностями к аналитическому мышлению. Также у него должна быть хорошая память, умение долго сохранять концентрацию, усидчивость, внимательность, способности к оперированию большими объемами информации, дедукции, индукции, ответственность, наблюдательность. Коммуникативные способности тоже не будут лишними, как и профессиональная интуиция (хоть аналитик и должен оперировать сугубо доказуемыми понятиями и выводами).
Обучение на аналитика
Аналитик без высшего образования не может претендовать на получение хороших высокооплачиваемых должностей. С другой стороны, таких специалистов «в чистом виде» отечественные вузы не готовят, да и специфика работы может сильно различаться в зависимости от области деятельности. Самые близкие по характеру и смыслу варианты обучения на аналитика – это профили «Экономика» (код 38.03.01) и «Социология» (код 39.03.01). Набор предметов, которые нужно сдавать для поступления, зависит от специальности и вуза и может включать в себя русский язык, математику, обществознание и иностранный язык. Обучение в обоих случаях длится 4 года на очном отделении, 5 лет – на всех остальных.
Подборка сайтов с бесплатными уроками по изучению больших данных.
Средняя зарплата дата-аналитика, по данным HeadHunter, — 120 тысяч рублей. В материале выделены основные требования в вакансиях дата-аналитиков и места, где можно получить навыки в этой области бесплатно.
Специалисты по работе с большими данными умеют извлекать полезную информацию из всевозможных источников и анализировать её для принятия бизнес-решений. Как правило, аналитики сталкиваются с разрозненной информацией, поэтому важно уметь извлекать нужные данные.
Сейчас профессия дата-аналитика считается одной из самых привлекательных и перспективных в мире. Чтобы стать хорошим аналитиком, нужно больше разбираться в статистике, чем в программировании. Потому что во время работы приходится строить математические модели, которые опишут проблему и фактические данные.
Дата-аналитик работает со случайными величинами и вероятностными моделями, его задача — найти неожиданные закономерности. Поэтому знание теории вероятностей и математической статистики — одно из главных требований к соискателям.
Также необходимо знать языки программирования R или Python и иметь представление о технологиях обработки больших данных. Этих знаний достаточно, чтобы претендовать на начальную позицию дата-аналитика.
Чтобы стать хорошим аналитиком, надо не только разбираться в программировании или статистике, но и отлично знать продукт, а главное, уметь проверять и предлагать гипотезы. Большие данные при правильном применении содержат огромное количество классных инсайтов и идей, как улучшить продукт или определить, что важно.
Но у большинства задач нет однозначного решения или алгоритма: в этом плане анализ данных — работа очень творческая. Важно и умение выбрать правильную визуализацию. Одни и те же данные могут выглядеть случайным набором точек или же рассказать много интересного при правильном подходе.
Во «ВКонтакте» мы работаем с огромными объёмами данных — более 20 млрд измерений в сутки. Информацию собираем на кластер Hadoop и используем различные инструменты для обработки: ответы на простые вопросы нам даёт Hive, а более сложную аналитику помогают осуществлять Spark, Pandas, Sklearn.
Для анализа продуктовых и технических метрик и A/B-экспериментов также используем разработанную нашей командой систему сбора данных, агрегации и визуализации. Благодаря анализу данных мы ежедневно проверяем десятки продуктовых гипотез и проводим сотни экспериментов, которые позволяют нам постоянно совершенствовать продукт, делать наши сервисы более удобными и персонализированными.
Например, в 2015 году мы начали анализировать активность пользователей в ленте новостей и смотреть, что можно улучшить. После большого количества исследований мы пришли к выводу, что можем сделать всё существенно удобнее, и в 2016 году запустили «умную» ленту, максимально интересную и полезную для каждого пользователя.
Мы постоянно продолжаем анализировать активность аудитории. В какой-то момент мы на практике обнаружили, что пользователям хочется расширять свой круг интересов и знакомиться с новыми авторами. Поэтому в 2017 году был запущен раздел «Рекомендации». И сейчас, анализируя растущую активность в новом сервисе, мы видим, что это было правильное решение.
Автор: Codecademy.
Язык: английский.
Уровень: начальный.
Онлайн-платформа Codecademy предлагает интерактивное изучение Python: на одной странице объясняется краткая теоретическая информация и интерпретатор кода. Курс рассчитан на начинающих пользователей и рассказывает о базовых командах языка программирования.
Курс предоставляется условно-бесплатно: получить доступ к контрольным заданиям и работе над проектами можно только по платной подписке. Бесплатные уроки подойдут, чтобы изучить простые конструкции и разобраться в синтаксисе языка.
Автор: Дмитрий Мусин.
Язык: русский.
Уровень: начальный.
Самоучитель Мусина — одна из крупных баз знаний про Python на русском языке. На сайте находится информация о модулях, материалы про анализ данных с помощью библиотеки Pandas, теоретическая информация, примеры задач и полезные ссылки. Также на основе опубликованных статей подготовлен самоучитель в PDF-формате.
Автор: Институт биоинформатики.
Язык: русский.
Уровень: начальный.
На курсе преподаватели знакомят с базовыми понятиями программирования. В качестве домашних заданий предлагается большой объём практических задач — все решения проверяет автоматическая система. При этом преподаватели не дают индивидуальные консультации. В курс также вошли задачи повышенной сложности, которые необязательно решать, чтобы пройти курс.
Автор: Институт биоинформатики.
Язык: русский.
Уровень: средний.
Требования: базовые навыки программирования на Python или других языках программирования.
Студенты курса изучают фундаментальные основы языка: как интерпретатор исполняет код, где он хранит переменные и данные, как определяются собственные типы данных и функции. Курс рассчитан на пользователей, которые знакомы с базовыми навыками программирования.
Проверочные задачи в курсе разделены на два типа: на закрепление материала и поиск способов для применения изученных навыков. Решения проверяются системой.
Автор: Udacity.
Язык: английский.
Уровень: начальный.
Слушатели изучают три базовые темы: использование функций, создание и использование классов. Последний урок посвящён созданию собственных проектов. Обучение строится на работе над мини-проектами и изучении важных концепций. Курс нацелен на тех, кто хочет стать программистом или планирует с ними работать.
Автор: Институт биоинформатики.
Язык: русский.
Уровень: начальный.
В этом курсе преподаватели рассматривают R как язык программирования, а не как инструмент решения конкретных задач. Слушатели изучают основные типы данных и универсальные семантические правила, а также темы, связанные с анализом и обработкой данных.
Автор: Институт биоинформатики.
Язык: русский.
Уровень: средний.
Требования: базовые знания в области статистики.
Преподаватели объясняют основные этапы анализа данных с помощью языка R. Студентам расскажут об основных этапах статистического анализа R, считывании и предварительной обработке данных, применении основных статистических методов и визуализации результатов.
Автор: Microsoft.
Язык: английский.
Уровень: средний.
Требования: курс ориентирован на аналитиков, которым необходимо знание R для работы над статистическими проектами.
Курс разработан Microsoft вместе с Техническим университетом Дании. В курсе рассказывают про основы R, учат читать и записывать данные, работать с ними и получать результаты. Также преподаватели объясняют, как выполнять интеллектуальную аналитику с помощью R и визуализировать данные.
Язык: английский.
Уровень: начальный.
DataCamp предлагает интерактивные курсы изучения R и Python по темам в области науки, статистики и машинного обучения. Проект делает упор на работу с данными. DataCamp сотрудничает с RStudio, Continuum Analytics, Microsoft, привлекает преподавателей из компаний-лидеров Pfizer, Liberty Mutual, H2O, DataRobot и других.
Бесплатная подписка открывает доступ к базовым курсам и первой главе платных. Чтобы получить неограниченный доступ, нужно купить подписку за $29 в месяц или за $300 в год.
Автор: Институт биоинформатики.
Язык: русский.
Уровень: начальный.
На курсе изучают подходы к описанию данных, полученных в ходе исследований, базовые понятия статистического анализа, интерпретацию и визуализацию полученных данных. Основной акцент делается на математических идеях, интуиции и логике, которые обуславливают методы и расчётные формулы.
Автор: Computer Science Center.
Язык: русский.
Уровень: средний.
Требования: знания в области одного из языков программирования: циклы, массивы, списки, очереди.
В курсе разбираются базовые алгоритмические методы: «жадные» алгоритмы, метод «разделяй и властвуй», динамическое программирование. Для всех методов преподаватели показывают математическое доказательство корректности и оценки времени работы.
Также на курсе рассказывают об особенностях реализации алгоритмов на C++, Java и Python. Большинство алгоритмов, которые рассматриваются на курсе, необходимо запрограммировать в рамках выполнения заданий.
Автор: Udacity.
Язык: английский.
Уровень: начальный.
Слушатели курса познакомятся с основными понятиями, используемыми для описания данных. Преподаватели расскажут о методах исследований, научат вычислять и интерпретировать статистические значения, вычислять простые вероятности. Студенты изучат законы распределения и научатся управлять ими для создания вероятностных прогнозов данных.
Автор: Udacity.
Язык: английский.
Уровень: начальный.
Требования: прохождение курса «Введение в описательную статистику».
Курс посвящён изучению вывода неочевидных данных. Студенты изучат оценку параметров с использованием выборочной статистики, научатся тестировать гипотезы и доверительные интервалы. Преподаватели объяснят работу t-критерия и дисперсионный анализ, корреляцию и регрессию, а также другие методы проверки статистических гипотез.
Автор: Udacity.
Язык: английский.
Уровень: средний.
Требования: базовые навыки программирования на Python.
Слушатели курса изучат основные понятия науки о данных: управление данными, анализ данных с помощью методов статистики и машинного обучения, передача и визуализация информации, работа с большими данными.
Автор: Высшая школа экономики, Школа анализа данных.
Язык: русский.
Уровень: средний.
Требования: знание основ математики (функции, производные, векторы, матрицы), навыки программирования на Python.
На курсе рассматриваются основные типы задач, решаемых с помощью машинного обучения: классификация, регрессия и кластеризация. Слушатели научатся оценивать качество моделей и решать, подходит ли модель для решения конкретной задачи. Преподаватели расскажут о современных библиотеках, в которых реализованы изучаемые модели и методы оценки их качества.
Автор: Гарвардский университет.
Язык: английский.
Уровень: начальный.
В курсе изучаются основы визуализации данных и анализа поисковых данных. Слушатели научатся использовать пакет R ggplot2 для создания пользовательских графиков. Также преподаватель расскажет об основных ошибках, которые допускаются при работе с данными.
Автор: Microsoft.
Язык: английский.
Уровень: начальный.
Требования: практические задания основаны на Microsoft Azure и требуют подписки Azure.
Слушатели курса узнают, как использовать машинное обучение для построения прогностических моделей. Преподаватели курса расскажут, какое программное обеспечение необходимо для обработки и анализа естественного языка, изображений и видео. Также студенты научатся создавать интеллектуальных чат-ботов.
Автор: Стэнфордский университет.
Язык: английский.
Уровень: начальный.
Слушатели курса узнают об эффективных методах машинного обучения и получат практические навыки их реализации. Также преподаватели расскажут о лучших практиках Кремниевой долины в области машинного обучения и искусственного интеллекта.
Курс даёт широкое введение в машинное обучение, интеллектуальный анализ данных и распознавание статистических моделей. Курс основывается на тематических исследованиях и практическом опыте — студенты узнают, как использовать алгоритмы обучения для построения «умных» роботов, анализировать текст, получат навыки в области компьютерного зрения, медицинской информатики, аудио, интеллектуального анализа баз данных и других областей.
Автор: Mail.Ru Group.
Язык: русский.
Уровень: средний.
Требования: желательно уметь читать и писать код, в курсе используются Java и Python.
Hadoop — одна из популярных open-source систем для обработки больших объёмов данных. Среди пользователей системы — Facebook, Twitter, Yahoo!, Bing, Mail.ru. Слушатели изучат основные способы хранения и методы обработки больших объёмов данных. Также студенты курса научатся разрабатывать приложения, используя программную модель MapReduce.
Автор: Cloudera.
Язык: английский.
Уровень: средний.
Особые требования: базовые навыки программирования в Python.
Слушатели курса изучат основы работы с Hadoop и узнают, как его использовать для работы с большими данными. Преподаватели расскажут, какие проблемы решает Hadoop, объяснят концепции HDFS и MapReduce. По итогам курса студенты научатся писать программы с использованием MapReduce и получат опыт самостоятельного решения проблем.
Автор: MongoDB.
Язык: английский.
Уровень: средний.
Особые требования: базовые навыки программирования в Python.
Преобразование данных — это процесс очистки данных для облегчения дальнейшей работы с ними. До сих пор некоторые учёные тратят на это большую часть времени. Студенты курса узнают, как собирать и извлекать данные из широко используемых форматов. Слушатели научатся оценивать качество данных и изучат лучшие методы очистки данных с помощью MongoDB — одной из ведущих баз данных NoSQL.
Ресурс поддерживает 425 наборов данных для сообщества по машинному обучению. Сервис предлагает качественные, реальные и понятные наборы данных машинного обучения, которые можно использовать для практического изучения методов машинного обучения.
Платформа предлагает соревнования для исследователей разного уровня подготовки, где они могут опробовать свои модели на серьёзных и актуальных данных. Kaggle предусматривает денежное вознаграждение за лучшее решение.
KDnuggets — один из ведущих сайтов по бизнес-аналитике, большим данным, интеллектуальному анализу, науке о данных и машинному обучению. Авторы проекта собрали на одной странице 78 источников открытых данных для обработки.
Джо Рикер — один из постоянных участников R-сообщества. Он собрал список сайтов, на которых можно найти открытые данные для анализа в системе R.
Мы попросили ИТ-инженера Центра компетенций по супермассивам данных в «Сбербанк-Технологиях» Диану Борисову прокомментировать список и рассказать о других понравившихся курсах.
Аналитик — специалист, который занимается обработкой данных и составлением на их основе прогнозов, стратегий, планов и рекомендаций клиентам.
Существует несколько профессий, в названии которых также есть слово «аналитик» — финансовые аналитики, программные аналитики, системные аналитики. Все они занимаются анализом той или иной информации, но не обязательно используют в своей деятельности математику, статистику и языки программирования. Их нужно отличать от отдельной профессии «аналитик данных».
Аналитик данных должен хорошо разбираться в математике, статистике, информатике, компьютерных науках, бизнесе и экономике.
Данные, которые обрабатывает аналитик, зависят от сферы деятельности, которой он занимается. Например, аналитик в области рекламы определяет целевую аудиторию для рекламных кампаний: составляет алгоритм, с помощью которого ищет в базах данных информацию о потенциальных клиентах, анализирует рекламные стратегии с точки зрения отклика, оценивает показатели эффективности кампаний.
В чём заключается моя работа
Я работаю ведущим аналитиком в рекламном подразделении таргетированных смс-рассылок мобильного оператора. По соображениям конфиденциальности назвать компанию я не могу, она входит в так называемую «большую тройку». Моё подразделение занимается рассылкой рекламы абонентам, сегментируя их по опредёленным социально-демографическим, поведенческим и другим признакам. Аналитик занимается тем, что из всей абонентской базы выбирает абонентов, которые отвечают этим признакам, чтобы рекламодатель рассылал рекламу именно тем людям, которых она может заинтересовать.
Например, к нам приходит клиент, директор стоматологии, и заказывает рекламную кампанию. Аналитик и клиент вместе определяют набор признаков, по которым абоненты могли бы заинтересоваться этой конкретной стоматологией — проживание в определённом районе, обращение за стоматологическими услугами в недалёком прошлом и так далее. Составив список этих признаков, аналитик направляет запросы в базу данных, чтобы реклама была отправлена релевантным абонентам. Для формирования запросов используется специальный язык программирования SQL, предназначенный для работы с базами данных.
Такая реклама называется таргетированной, от английского слова target — цель. Основная задача аналитика — правильно определить эту цель. Чем точнее определён круг признаков и правильнее составлен запрос, тем успешней рекламная кампания.
По результатам кампании аналитики собирают и анализируют данные о её эффективности: смотрят, как много абонентов откликнулись на рекламу— , то есть позвонили по указанным телефонам, обратились в эту стоматологию;, и анализируют, от чего зависит эффективность рекламы, когда она срабатывает, а когда нет. Это похоже на настоящее научное исследование.
Как я стала аналитиком
Меня с детства интересовали математика и программирование, работа с данными, таблицами, поиск и анализ закономерностей. Работа аналитика включает все эти аспекты.
Я закончила НИУ ВШЭ по направлению, связанному с маркетингом. На факультете нам преподавали математику, статистику, прогнозирование, эконометрику, и эти предметы мне нравились больше всего. Кроме того, я занималась программированием на дополнительных курсах.
После окончания вуза я стала работать в PR, но вскоре поняла, что эта сфера деятельности мне не нравится. Мне было неинтересно, работала я через силу, заставляя себя приходить в офис. Поэтому я решила сменить направление. В вузе я узнала, как работает статистика, какие математические инструменты используются для анализа данных, познакомилась с языком программирования SQL. С этими навыками в резюме я решила посмотреть вакансии аналитика и вскоре нашла мою нынешнюю работу. Поначалу мне поручали и другие задачи, но постепенно аналитика стала моим основным занятием.
За три года я стала ведущим аналитиком— руководителем подразделения. В мои обязанности входит не только составление запросов в базы данных, но и распределение задач внутри моей команды, взаимодействие с заказчиками рекламных кампаний или аккаунт-менеджерами, которые ведут этого рекламодателя.
Где учат на аналитиков
Профессию аналитика получают на направлениях, связанных с информатикой, математикой, программированием. Эти направления есть практически во всех ведущих вузах страны.
Список вузов от редакции:
МГУ им. М.В. Ломоносова — факультет вычислительной математики и кибернетики, направление «Прикладная математика и информатика».
СПБГУ — направления «Математика и компьютерные науки», «Математика, алгоритмы и анализ данных», «Прикладная математика и информатика», «Прикладная математика, фундаментальная информатика и программирование», «Программирование и информационные технологии», «Системный анализ и прикладные компьютерные технологии».
НИУ ВШЭ — направления «Экономика и статистика», «Бизнес-информатика», «Прикладная математика и информатика».
Национальный исследовательский университет МЭИ — Институт автоматики и вычислительной техники, направление «Прикладная математика и информатика».
Национальный исследовательский технологический университет МИСиС — факультет «Информатика и вычислительная техника».
Московский политехнический университет — факультет информационных технологий, направление «Прикладная информатика (большие и открытые данные)», «Прикладная математика и информатика», «Бизнес-информатика (IT-менеджмент)».
Московский технический университет связи и информатики (МТУСИ) — факультет экономики и управления (ФЭУ), направление «Прикладная информатика».
Финансовая академия при правительстве России — направления «Прикладная математика и информатика», «Бизнес-информатика», «Прикладная информатика».
Какие качества нужны, чтобы успешно работать аналитиком
1. Любовь к тишине и одиночеству
Работа аналитика по большей части заключается в том, чтобы взаимодействовать с компьютером, а не с людьми. Аналитик, если он не руководитель подразделения, мало общается даже с коллегами, не говоря уже о клиентах. Он не проводит встреч, его рабочий день проходит у монитора за обработкой данных. Есть люди, которым обязательно нужно общение — им такая работа не подойдёт!
2. Развитый логико-математический интеллект
Важно, чтобы человеку нравилось оперировать статистическими данными, составлять графики и таблицы, видеть закономерности, структурировать информацию, выделять главное, отбрасывать второстепенное.
3. Терпение
Аналитик — профессия не творческая. Каждый день аналитику приходится заниматься одним и тем же: сбором, анализом, оценкой данных. Эта работа очень похожа на главное увлечение моего детства — собирание пазлов. Мне доставляло удовольствие взять набор непонятных разрозненных деталей и часами собирать из них что-то целостное, разумное, имеющее смысл. Так же работают и аналитики.
4.Точность и скрупулёзность
Аналитик по большей части имеет дело с точными категориями: данными, цифрами, алгоритмами. Составляя запросы, нужно совершать как можно меньше ошибок и максимально точно подбирать аудиторию.
5. Внимательность
Аналитик должен учитывать все факторы, которые могут повлиять на результат анализа, не упустить ни одной важной детали, иначе на выходе он получит неверные данные и сделает ошибочные выводы.
Карьера, график работы, зарплата
Карьера. Внутри компании можно из простого аналитика стать тимлидом, руководителем подразделения и развиваться в направлении менеджмента — разрабатывать и курировать собственные продукты, придумывать стратегии их развития.
Можно совершенствовать навыки программирования, повышать свою квалификацию как аналитика данных, переходить в более крупные компании, на более востребованное и престижное направление, заниматься дата-моделированием, большими данными (big data), делать прогнозы и предсказания.
График работы. Аналитики в офисе работают по обычному графику с 9:00 до 18.00 или с 10:00 до 19:00. Иногда приходится задерживаться на работе, но это зависит от нагрузки конкретного аналитика.
Аналитик может работать и удалённо: консультировать заказчиков, которым необходим анализ данных, писать приложения. Всё, что ему для этого нужно — компьютер или ноутбук, выход в интернет и доступ к базам данных.
Зарплата. Зарплата аналитика зависит от его опыта и квалификации, от компании, в которой он работает. В начале карьерного пути я получала 45 тысяч рублей, сейчас зарабатываю больше.
Средняя зарплата аналитика в Москве — 70 тысяч рублей. Начинающий аналитик сразу после окончания вуза может получать от 25 тысяч рублей.
Аналитик данных в будущем
Современный бизнес во многом строится на анализе данных о клиентах, продажах, эффективности рекламных стратегий, поэтому профессия аналитика сейчас очень востребована и останется такой в ближайшие десятилетия. Перспективные направления: работа с большими данными, дата-моделирование, экономическое прогнозирование. Кроме того, умение работать с большим количеством информации (анализировать, структурировать её, делать выводы) востребовано не только в экономике и финансах, но в любой другой сфере деятельности.
Я считаю, что профессию надо выбирать по зову сердца, ориентируясь на то, что нравится делать. Какой бы перспективной ни была профессия, в ней невозможно достичь высот, если не получаешь от неё удовольствия.
Хотите получать новые статьи во «ВКонтакте»? Подпишитесь на рассылку полезных статей
Научитесь анализировать данные с помощью сервисов аналитики и BI-инструментов, освоите Python и SQL. Сможете строить прогнозы на основе данных и помогать бизнесу принимать решения.
- 3 месяца бесплатно
- Дипломная работа для реального заказчика
- Обучение на практике: SQL, Power BI, Python
- Преподаватели-практики с опытом работы от 10 лет
Получите профессию в перспективной сфере
ищут аналитиков. Среди них: Яндекс, Ozon, Сбербанк, ВТБ
Кому подойдёт этот курс
Студенты технических вузов
Узнаете, как проводить исследования, анализировать данные и делать наглядные отчёты. В короткие сроки получите специализацию и сможете начать карьеру в аналитике на позиции Junior.
Руководители и владельцы бизнеса
Взглянете по-новому на свой продукт, изучите его сильные и слабые стороны. Узнаете, как делать прогнозы для бизнеса, развивать продукт и решать текущие проблемы на основе данных аналитики.
Разработчики, которые хотят сменить профиль
Поймёте, как применить свои знания в программировании для решения бизнес-задач. Изучите инструменты для анализа, сборки и презентации данных заказчику — и станете более востребованным специалистом.
Бизнес-аналитики
Вы подтянете знания в работе с аналитикой, изучите основы программирования на Python, научитесь работать с базами данных и Power BI. Расширите компетенции и станете эффективнее решать текущие задачи.
Чему вы научитесь
Проводить исследования и делать точные выводы
Изучите математическую основу анализа, научитесь работать с массивами данных и находить закономерности в цифрах.
Использовать программирование в аналитике
Освоите основы программирования на Python для решения базовых бизнес-задач. Научитесь собирать базы данных на языке SQL и управлять ими.
Строить гипотезы и оценивать перспективы бизнес-решений
Узнаете, какие метрики эффективности использует бизнес, поймёте, как их собирать, читать, строить прогнозы и находить рабочие идеи.
Работать с сервисами аналитики и дашбордами
Научитесь работать с «Яндекс.Метрикой» и Google Analytics и собирать данные в одно окно для быстрого доступа к отчёту.
Делать развёрнутые аналитические отчёты
Поймёте, как пользоваться инструментами для визуализации данных, таблицами Google и Excel — и формировать отчёты для клиентов.
Работать с заказчиками аналитики
Научитесь обрабатывать различные типы аналитических запросов от бизнеса, презентовать отчёты и обрабатывать комментарии.
Как проходит обучение
Изучаете тему
В курсе — практические видеоуроки.
Выполняете задания
В том темпе, в котором вам удобно.
Работаете с преподавателем
Закрепляете знания и исправляете ошибки.
Защищаете дипломную работу
И дополняете ею своё портфолио.
Программа
Вас ждут онлайн-лекции и практические задания с разным уровнем сложности. Этих знаний хватит, чтобы устроиться в компанию на junior-позицию.
- 23 тематических модулей
- 190 онлайн-уроков
- Введение в аналитику данных
Разберётесь, как данные могут помочь бизнесу и как выбрать подходящие метрики для задач компании.
Научитесь работать с разными видами источников данных. Узнаете, в каком виде можно получать данные и какими инструментами пользуется аналитик.
Познакомитесь с несколькими способами ввода функций. Изучите формулы и функции ВПР, ГПР, ЕСЛИ, И, ИЛИ, СЧЁТЕСЛИ, СУММЕСЛИ, СЧЁТЕСЛИМН, СУММЕСЛИМН, ИНДЕКС, ПОИСКПОЗ и инструмент «Проверка данных». Научитесь создавать текстовые и вложенные формулы.
Научитесь использовать фильтры и сортировку по цвету. Поймёте, как визуализировать данные с помощью графиков и диаграмм.
Научитесь распознавать данные, чтобы строить сводные таблицы и диаграммы. Узнаете, как настраивать сводные таблицы для анализа данных.
Научитесь устанавливать окружение Windows и Mac. Познакомитесь с интерфейсом командной оболочки Jupyter Notebook. Освоите базовые вычисления и научитесь работать с переменными в Python.
Разберётесь, как устанавливать среду разработки PyCharm на Windows, Mac OS, Linux и создавать там проекты.
Познакомитесь с понятием объекта и его класса. Узнаете различия между атрибутами класса и экземпляра. Научитесь создавать и обрабатывать исключения. Познакомитесь с синтаксическими ошибками языка.
Поймёте, как анализировать и визуализировать воронки продаж. Научитесь отслеживать их динамику с помощью графиков и диаграмм.
Поймёте, для чего нужна библиотека NumPy. Научитесь работать с многомерным массивом элементов Ndarray: проводить операции и вычисления, задавать условия и создавать массивы.
Познакомитесь с методом .reshape(). Научитесь менять размерность массивов, редактировать списки и включать в них элементы разных типов: возраст, имя, доход, пол.
Научитесь эффективно работать с таблицами с помощью библиотеки Pandas. Поймёте, как выбирать строки и столбцы по их индексу или названию с помощью метода .iloc. Узнаете, как правильно использовать датафреймы.
Освоите продвинутые способы обработки данных с помощью библиотеки Pandas. Научитесь использовать функцию groupby () для группировки и агрегирования. Поймёте, как сортировать строки в таблице, автоматически считать количество незаполненных ячеек в каждом столбце. Сможете работать со сложной структурой документа с помощью иерархического индексирования.
Узнаете, какие существуют типы данных. Научитесь читать текстовые файлы и файлы формата CSV с помощью библиотеки Pandas. Разберётесь, как работать с библиотекой lxml.html и обращаться к данным HTML и XML с помощью языка запросов XPath.
Поймёте, что такое SQL, и научитесь устанавливать mySQL. Познакомитесь с разными типами и структурами баз данных. Научитесь выбирать и фильтровать данные, использовать выражения и функции, делать простейшие агрегации.
Научитесь работать в библиотеках JSON и Pickle, а также с базами данных SQLite3, PostgreSQL, MongoDB и Pandas. Узнаете, как формат HDF5 помогает хранить многомерные массивы.
Освоите стандартные приёмы работы с текстом и научитесь использовать регулярные выражения Python.
Научитесь рассчитывать вероятность, проводить корреляционный анализ и искать аномалии в данных. Узнаете, где чаще всего ошибаются аналитики.
Узнаете что такое Big Data, чем она отличается от обычных реляционных баз данных. Поймете, как её использовать для анализа данных.
Разберётесь, какие метрики можно отслеживать с помощью «Яндекс.Метрики» и Google Analytics. Научитесь оценивать их эффективность.
Познакомитесь с интерфейсом Power Query и научитесь загружать данные в программу.
Научитесь объединять таблицы из разных источников и подключать Google Таблицы.
Выявите людей в зоне риска, учтёте их пол, возраст, перемещение по городу. Построите наглядные графики и таблицы для анализа.
Получить презентацию программы и консультацию специалиста
Читайте также: