Работа аналитика в чем заключается

Опубликовано: 17.09.2024

Мир стремительно развивается, компьютерные технологии выходят на первый план, а количество информации растет в геометрической прогрессии. Аналитик – это специалист, который никогда не потеряется в этом море данных и поможет сориентироваться другим.

История профессии

Слово «аналитика» происходит от древнегреческого άναλυτικά, что означает искусство анализа. Это была часть более широкого понятия логики, рассматривавшая процесс познания как разложение целого на составные части с целью более детального изучения.

К первым аналитикам можно отнести знаменитых философов того времени Платона и Аристотеля. Но во всех странах были люди, владевшие сведениями и знаниями, недоступными большинству людей, и способные правильно их трактовать и интерпретировать.

Такие люди, по сути, это и были аналитики, очень ценились власть предержащими, поскольку помогали им принимать более взвешенные и рациональные решения.

Профессия аналитика как таковая появилась в средине XX века по окончании Второй мировой войны, когда возникла необходимость работать с большими объемами сведений разного характера. Внедрение компьютерных технологий привело к переводу большей части информации в цифровую форму, а развитие сети Интернет способствовало формированию огромных общедоступных и постоянно пополняющихся баз данных.

Описание профессии

Итак, кто такой аналитик применительно к любой сфере деятельности. Это высококвалифицированный сотрудник, через руки которого проходит весь массив добытой самыми разными путями информации по вопросам работы компании (организации) или сведений, имеющих прямое или косвенное отношение к ее функционированию. Данные могут поступать из открытых источников (пресса, статистика, отчеты), от бизнес-разведки или из инсайдерских сообщений. Используя определенные методы анализа, специалист просчитывает различные алгоритмы развития событий и предлагает руководству наиболее выгодный вариант.

Теперь немного о том, какие бывают аналитики. Профессионалы требуются в различных отраслях.

Бизнес-аналитик. Изучает внутреннюю структуру компании, а также все ее деловые связи с внешними игроками с целью добиться максимальной эффективности деятельности организации. Он находит слабые места и проблемы фирмы, предлагает пути их устранения для снижения расходов и увеличения прибыли. Направления оптимизации могут касаться вопросов работы персонала, необходимости автоматизации производства, поиска новых рынков сбыта или расширения ассортимента продукции. Специальность чаще нужна в компаниях, ориентированных на выпуск продукции или торговлю.
Финансовый аналитик. Его работа заключается в том, чтобы следить за тенденциями развития мирового рынка, изучать финансовые показатели работы организации в целом и отдельных ее подразделений, консультировать по вопросам капиталовложений, готовить рекомендации, а также краткосрочные и долгосрочные прогнозы. Эта специальность востребована в банковской сфере, инвестиционных и финансовых организациях, на фондовых биржах, в государственных структурах, регулирующих экономику.
Биржевой аналитик. Это узкий профессионал, функции которого заключаются в том, чтобы по заданию заказчика отслеживать процессы, происходящие на одной или нескольких торговых площадках, и давать советы относительно своевременной покупки/продажи акций, облигаций, валюты и других ценных активов.
Системный аналитик. В Российской Федерации стандарт этой профессии утвердили в 2014 году. Такие сотрудники связаны с миром информационных технологий и трудятся в IT-компаниях или IT-подразделениях крупных организаций, также они могут оказывать услуги клиентам на аутсорсе. Они занимаются подготовкой технических требований к программному обеспечению, готовят концепцию и предпроектную документацию, разрабатывают регламенты и определяют функции, подлежащие автоматизации.
Спортивный аналитик. Он занимается изучением ситуации в одном или нескольких видах спорта и делает прогнозы, на основании которых выставляются коэффициенты в букмекерских конторах. Для правильных рекомендаций ему необходимо владеть большим массивом информации (статистика, текущее состояние команды, внутренние проблемы, инсайдерские сведения) и правильно интерпретировать ее.
Аналитик компьютерных технологий. Такие IT-специалисты занимаются разработкой, тестированием и совершенствованием новых компьютерных программ, утилит и приложений. Кроме того, они консультируют клиентов по данным вопросам. Эта профессия имеет много общего с работой аналитика по информационной безопасности.

Сейчас в связи с созданием огромного количества разных государственных и муниципальных баз данных набирает популярность специальность Data Analyst (аналитик данных). Профессионал должен обладать универсальными познаниями в разных сферах и способен интерпретировать междисциплинарные сведения.

На каких специальностях лучше учиться

В зависимости от направленности будущей деятельности аналитику нужно будет получить соответствующее высшее образование. Чаще всего речь идет об экономике, финансах, компьютерных технологиях, математике, статистике. Конкретные специальности могут отличаться, главное, чтобы, кроме основных знаний по предмету студента вооружили и основными инструментами для анализа, а также научили работать с интеллектуальными системами обработки данных.

При поступлении в вузы потребуется предоставлять результаты ЕГЭ по русскому и иностранному языку, информатике, обществознанию, профильной математике. Конкурс в такие учебные заведения высокий, поэтому абитуриенту, скорее всего, придется в течение нескольких лет не только осваивать школьную программу, но и заниматься с репетиторами.

Лучшие вузы для обучения

Чтобы достичь высот в профессии аналитика, нужно получить фундаментальные знания, поэтому очень важно определить, где учиться. Амбициозным молодым людям желательно обращать внимание на ведущие вузы страны с хорошей научной базой и преподавательским составом. Большинство из них находится в Москве и Санкт-Петербурге:

Российский экономический университет им. Г. В. Плеханова. Здесь студенты могут получить знания по таким предметам, как финансы, экономика, менеджмент, информатика, торговое дело, социология, юриспруденция. Все эти профили могут быть использованы впоследствии в аналитической работе. Вуз имеет 22 филиала в России и за рубежом. Распространена практика сотрудничества с иностранными вузами в рамках программ двойных и даже тройных дипломов.
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» готовит специалистов по экономике и статистике, бизнес-информатике, математике, программной инженерии. Перспективной считается специальность «управление и аналитика в государственном секторе», поскольку федеральные, региональные и муниципальные органы власти испытывают острый дефицит профессиональных советников, помогающих принимать важные решения. ВШЭ и Лондонский университет сотрудничают в сфере подготовки специалистов по цифровым инновациям в управлении предприятиями.
Российская академия народного хозяйства и госслужбы при Президенте РФ. В магистратуре вуз предлагает такие направления, как «Цифровые технологии в управлении», «Системы больших данных в экономике», «Бизнес-аналитика», «Цифровая экономика». Старшеклассникам, которые хотят «присмотреться» к профессии, предлагается бесплатно пройти полугодичный курс в Школе аналитиков при РАНХиГС. Во время занятий их ознакомят с основами финансового анализа, популярными программными продуктами (Big Data, SAP, SQL) и управлением проектами.
Национальный исследовательский ядерный университет МИФИ. Это один из ведущих технических вузов страны, который выбирают для поступления талантливые молодые люди. Здесь можно выбрать профили: «Информационно-аналитические системы безопасности», «Экономика», «Системный анализ и управление», «Прикладная математика и информатика». Широкое международное сотрудничество с иностранными вузами и компаниями дает возможности зарубежных стажировок.
Санкт-Петербургский государственный университет предлагает студенту, желающему стать аналитиком, такие образовательные программы: «Бизнес-информатика», «Экономико-математические методы», «Прикладная математика, фундаментальная информатика и программирование», «Экономика». Желающие могут заниматься исследовательской деятельностью в университете. Выпускники способны самостоятельно принимать сложные решения, опираясь на различные методики обработки данных.

Нередко после получения высшего профильного образования выпускникам для готовности к полноценной работе приходится постигать аналитический инструментарий путем самообразования или посещения различных курсов.

Обязанности на работе

Теперь немного о том, чем занимается аналитик. В любой сфере алгоритм его действий вписывается в определенную схему:

сбор информации из различных источников и ее первичная обработка;
анализ полученных данных и проверка их достоверности;
формирование на их основе определенных предположений, гипотез или тезисов;
проведение расчетов экономических, финансовых, социальных и других показателей систем или субъектов хозяйствования;
прогнозирование развития при разных векторах влияния извне или изнутри;
разработка предложений и стратегий улучшения ситуации, а также аналитических отчетов;
подготовка публичных презентаций по заказу руководства компании.

Также специалисты могут тестировать разные аналитические системы, отрабатывать варианты развития событий, корректировать планы с учетом появившейся новой информации.

Кому подходит

Работа аналитика подходит людям, склонным к обработке больших массивов информации. Это высокообразованные сотрудники, имеющие один или несколько университетских дипломов в сферах финансов, экономики или информационных технологий. От специалиста требуются такие качества:

аналитический ум и развитое логическое мышление;
ответственность;
внимательность вплоть до педантичности;
организованность и системность;
хорошая память;
терпеливость и наблюдательность;
креативность.

Ему нужно уметь собирать и обрабатывать большие массивы разноплановых данных, искать в них скрытые взаимосвязи. Еще аналитик должен знать современное программное обеспечение, без которого просто невозможно работать с информацией. Очень полезными будут знания по менеджменту, бухгалтерскому учету, проектированию и составлению технической документации.

Плюсы и минусы профессии

К преимуществам профессии аналитика можно отнести ее востребованность на рынке труда, причем такие специалисты относятся к элите компаний и получают хорошую зарплату. Свои обязанности можно исполнять не только в офисе, но и в удаленном режиме. Кроме того, для людей с аналитическим складом ума такая работа – это возможность в полной мере реализовать свой интеллектуальный потенциал. Приятным и полезным бонусом служат полезные знакомства с влиятельными людьми и особый статус в глазах руководства фирмы.

Минусом профессии является сложность входа в нее: сначала длительное дорогостоящее и непростое обучение, а затем поиск работы. Большинство нанимателей хочет видеть у себя опытных сотрудников на таких стратегических должностях. Поэтому молодому аналитику придется очень постараться, чтобы на первых порах доказать свою профпригодность. Также к недостаткам можно отнести большое количество времени, проводимое за компьютером, ненормированный рабочий день и усталость от постоянного умственного напряжения. Нередко аналитику приходится испытывать чувство разочарования, когда его выводы или прогнозы, создаваемые с таким трудом, не принимаются во внимание руководством организации.

Сколько получают

Хороших специалистов на рынке труда не так много, поэтому аналитик – профессия высокооплачиваемая. В среднем по стране их зарплата колеблется от 60 до 75 тысяч рублей. Несколько меньше получают сотрудники по спортивным событиям (30 тысяч), анализу рынков (40–50 тысяч), зато в крупных банках и инвестиционных компаниях, особенно с зарубежным капиталом, не редкость оплата труда в размере 120–130 тысяч рублей.

Географический фактор тоже имеет значение. В Москве, имеющей статус финансово-экономического и инновационного центра страны, средний доход аналитика, доказавшего свою эффективность, достигает 100 тысяч рублей. В регионах специалист по анализу информации может рассчитывать на 30–40 тысяч рублей.

Хороший специалист, имеющий доступ к стратегически важной информации, – особо ценный сотрудник любой компании. Нередко за выполняемую работу ему платят достаточно хорошие деньги, чтобы его не переманили к себе конкуренты, занимающиеся схожим видом деятельности.

Как построить карьеру

Уровень знаний, которым обладает аналитик, автоматически делает его претендентом на продвижение по карьерной лестнице как на государственной службе, так и в корпоративном секторе. Многие становятся руководителями подразделений или ведут перспективные проекты.

Перспективы профессии

С каждым годом в мире появляется все большее количество самой разнообразной информации. В наш обиход прочно вошел термин «цифровая экономика», развиваются объемные базы данных. Для того чтобы функционировать эффективно, бизнес-структурам и государственным органам необходимо обрабатывать поступающие сведения, анализировать и интерпретировать их и принимать правильные взвешенные управленческие решения. Исходя из этого, а также опираясь на мнение экспертов крупнейших рекрутинговых агентств, можно сделать вывод, что работа аналитика будет востребована в ближайшие десятилетия.

Автор: Алексей Кузнецов

Если у вас остались хоть малейшие сомнения в том, что профессия аналитик подходит именно вам, то мы настоятельно рекомендуем пройти тест на профориентацию от Профгид . Он стоит сущие копейки, при этом позволяет избежать ошибок, которые могут пустить не в то русло и искалечить всю вашу жизнь. Узнать больше >>

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.

Сегодня поговорим о том, кто такой аналитик и чем он занимается, в чем преимущества и недостатки профессии, какие бывают аналитики, какими качествами и навыками нужно обладать, сколько платят начинающим и опытным специалистам.

Аналитика как профессия

Анализ – это разложение какого-то процесса на составные части, выявление связей между ними, формулирование выводов на основании полученных сведений. Похоже на диагностику у врача: взяли кровь, посмотрели сколько эритроцитов, лейкоцитов и лимфоцитов, определили, есть ли проблема. Затем врач дает на основании анализов свои рекомендации.

Теперь я постараюсь простыми словами и с примерами рассказать вам суть работы аналитика в бизнесе и IT, а не в медицинской лаборатории.

На предприятиях собирается много информации о продажах, налогах, зарплатах, ценах, производительности труда. Обычный человек видит в них просто кучу цифр, а аналитик увидит материал для оценки эффективности работы подразделения или предприятия в целом и прогнозирования будущих показателей, например, объема продаж, поступления денежных средств, спроса на рынке.

Выводы, которые делают аналитики на основе собранных данных, помогают руководству предприятия действовать более эффективно, улучшать показатели, снижать расходы, увеличивать прибыль.

Также статистика для анализа собирается в социальных сетях, на сайтах, в приложениях и программах. Аналитик смотрит на эти цифры, обрабатывает их и помогает улучшить программный продукт или сайт, чтобы он стал удобнее для пользователей, работал стабильно и приносил больше дохода владельцу.

В этой профессии важно собрать все нужные данные, правильно увидеть взаимосвязи между показателями и картину целиком, чтобы потом на основе анализа сделать правильные выводы и принять решения. Если хотите глубже разобраться в теме, почитайте статью о том, что такое аналитика.

Основные навыки

Аналитик работает с большим массивом данных, что подразумевает владение инструментами табличных редакторов и баз данных. Самые популярные сейчас программы для аналитиков – это Excel, Power BI, 1С.

Что еще должен знать и уметь такой специалист:

Использовать методы статистического анализа.
Строить модели и прогнозы.
Формировать и тестировать гипотезы.
Проводить математические расчеты.
Формировать отчеты.
Оптимизировать процессы на основании анализа.
Разбираться в экономических показателях и бизнес-процессах.

Работа аналитика начинается с постановки задачи. В результате сбора и обработки числовой информации на выходе нужно получить конкретные рекомендации, что нужно изменить, чтобы поставленную задачу решить.

Также есть направления аналитики, где нужны знания программирования, чаще всего языка Python, понимание архитектуры баз данных, владение языком запросов SQL, работа с MySQL и SQL Server.

Если вы загорелись желанием стать аналитиком, изучите подробнее, какие знания вам понадобятся, а также начинайте присматривать вакансии, ведь там вы тоже найдете актуальные требования к специалистам.

Личные качества специалиста

Навыки можно приобрести на обучающих курсах для будущих аналитиков и в процессе работы, а вот личные качества наработать бывает гораздо сложнее.

В работе вам поможет:

внимательность;
аккуратность;
усидчивость, терпение;
ответственность;
хорошая память;
самостоятельность;
умение не засыпать над рутинными процессами и даже немножко вдохновляться магией чисел;
математический склад ума, стремление к точному цифровому выражению задач;
инициативность;
умение работать в быстром темпе;
многозадачность.

Основной материал, с которым работают аналитики, – это, конечно же, числа, но в процессе работы часто нужно взаимодействовать с другими сотрудниками и клиентами предприятия. Поэтому зайти в личный кабинет в 9 утра, закрыться на замок и выйти в 6 вечера, скорее всего, не получится. Точно не будет лишним умение общаться, договариваться и получать нужные данные от коллег.

Где работают аналитики: специализация

То, что должен делать аналитик на конкретном предприятии, зависит от сферы деятельности, особенностей построения данного бизнеса, задач, которые ставит перед собой руководство.

Мы уже немного затронули эту тему, а сейчас подробнее разберем основные виды аналитиков.

Бизнес-аналитик

Собирает информацию о внутренних процессах в компании и рыночных факторах, изучает их влияние на деятельность предприятия и помогает принимать эффективные решения, учитывая бизнес-цели руководства. Часто такие аналитики совместно с маркетологами и другими специалистами участвуют в детальной разработке стратегии и тактики компании на рынке.

Экономист-аналитик

Работает с экономическими показателями внутри предприятия, на рынке и в стране, а также умеет обращаться с законодательной базой, понимает принципы бухгалтерского и экономического учета.

Аналитик данных в IT

Как и у бизнеса, у программ есть свои задачи. Точнее, они есть у пользователя, а программа должна их решать самым удобным и быстрым способом. Аналитик данных является связующим звеном между разработчиками и заказчиками или разработчиками и руководителями предприятия. Такой специалист умеет переводить данные с технического языка на интересные бизнесу показатели: продажи, прибыль, расходы. Также он помогает решать задачи компаний при помощи улучшений программного обеспечения.

Финансовый (инвестиционный) аналитик

Работает с фондовыми рынками и анализирует процессы, которые на них происходят, прогнозирует стоимость ценных бумаг и других инвестиционных инструментов и дает рекомендации по работе с ними.

Товарный аналитик

Изучает спрос на отдельные категории продуктов и своими рекомендациями обеспечивает такой ассортимент продуктов, чтобы наилучшим образом удовлетворить потребности покупателя и реализовать стратегию бизнеса.

Сколько зарабатывают аналитики

Хорошие аналитики ценятся руководителями, ведь они напрямую влияют на деятельность компании. Зарплаты опытных специалистов разных сфер могут достигать 200–300 тыс. руб.

Начинающий аналитик может зарабатывать от 20 до 60 тыс. руб.

Исследование специалистов Яндекса показало, что в IT-сфере на 25 % чаще встречаются вакансии для специалистов без опыта. Владельцы таких компаний понимают, что лучше всего обучить сотрудника под потребности своего бизнеса и вырастить из джуниора настоящего профессионала, который будет решать актуальные задачи бизнеса.

Плюсы и минусы специальности

Каждая профессия имеет свои плюсы и минусы. Давайте начнем с преимуществ:

высокая востребованность и хорошие зарплаты;
возможность работать с интересными проектами;
применение математических и аналитических способностей;
можно найти удаленную работу по этой специальности, т. к. аналитик не привязан к офису и может работать из любой точки мира, имея нужные данные;
работа с руководителями компаний, полезные знакомства.

Что можно отнести к недостаткам работы:

необходимость постоянной сосредоточенности и внимательности;
большие нагрузки;
высокая личная ответственность;
неразбериха с обязанностями, ведь бывает так, что руководитель до конца не понимает роли аналитика и пытается переложить на него работу маркетолога или разработчика ПО.

Как стать аналитиком

В вузах есть специальности, связанные с аналитикой. И чаще всего это экономические направления. Здесь можно получить хорошую базу, так как фундамент экономических процессов особо не меняется уже много десятилетий. Что касается работы с современными методами и программными продуктами, то часто эти навыки нужно приобретать самостоятельно.

Профессиям, которые связаны со сферой IT, сложно обучиться в университете, потому что программа очень отстает от современных требований. В вузе можно получить смежную специальность. Например, для начала стать разработчиком, а затем продолжить свое образование.

Получить более актуальные и практические знания можно на специализированных курсах, которые сейчас все чаще проходят онлайн в удобном темпе и режиме.

Заключение

Теперь вы знаете, что делает аналитик и за что получает хорошую зарплату.

Какие выводы вы сделали? Готовы учиться и развиваться в этой профессии? Напишите в комментариях. А если появились вопросы, их тоже пишите. Будем разбираться вместе.

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

На уроках математики в школе вы постоянно работали с данными: складывали, умножали, делили в уме или в столбик. Возможно, вы также ведёте семейный бюджет в блокноте или в таблице — вносите информацию и используете простые формулы: находите суммы, разности, средние значения. То есть выполняете обработку данных, причём преимущественно вручную. Когда их мало, справляться с такими задачами сравнительно несложно.

Большие данные — это когда информации действительно много: чёткой границы нет, но обычно речь идёт о гигабайтах, если не о терабайтах. Эти массивы могут поступать сразу из множества источников: интернет‑магазинов и социальных сетей, промышленных систем управления качеством, систем видеонаблюдения, устройств интернета вещей.

Данные отличаются по структуре, бывают упорядоченными и нет. Например, история операций по кредитке упорядочена по времени, а характеристики смартфонов на складе можно хранить без строгого порядка.

Плотность данных также может быть разной: одни системы выполняют измерения каждый час, другие — несколько раз в секунду. Соответственно, и объёмы информации отличаются: от нескольких килобайт до сотен гигабайт.

Работать с большими данными вручную сложно: это долго, дорого и неэффективно. Поэтому для анализа таких массивов используют средства автоматической обработки.

Зачем бизнесу анализировать данные

Представьте, что вы управляете продуктовым магазином. Как узнать, чего хочет покупатель? Спросите его — и услышите, какие товары он приобретает чаще, в какое время обычно ходит за покупками.

Но масса деталей останется за кадром. Например, именно аналитики знают, как на покупки влияет заполненность полок, плохая погода, фоновая музыка.

Все эти и другие данные можно собрать и проанализировать. Это поможет супермаркету расставить товар так, чтобы покупатель как можно дольше оставался в торговом зале и обращал внимание на нужные предложения, и пересмотреть график работы кассиров, чтобы уменьшить очереди на кассах. Узнав больше об интересах своих клиентов, магазин сможет оптимизировать закупки и логистику. В результате выручка увеличится, а расходы сократятся.

Найти применение большим данным можно в любой сфере:

На заводах система компьютерного зрения следит за рабочими. Система заметит, если кто‑то забыл про каску, и напомнит о правилах безопасности.
В банках анализ больших данных диктует условия кредитов и депозитов, выявляет хакерские атаки и подозрительные операции.
Городами тоже управляют большие данные. Умные светофоры уменьшают пробки, компьютерное зрение ищет преступников в толпе. С аналитиками советуются, прежде чем построить новую дорогу или центр госуслуг, изменить маршрут автобуса.

На основе данных можно построить модели и проверить гипотезы. Модель — это математическое описание любой ситуации, которое помогает предположить будущее. Например, модель прогнозирования спроса в торговой сети предскажет, как будет меняться востребованность отдельных товаров, поможет скорректировать цены и объёмы закупок. Использование математических описаний обеспечивает поддержку принятия решений на каждом шагу: конкретный результат работы с данными — точный прогноз на будущее.

На курсе «Профессия аналитик данных» от «Яндекс.Практикума» вы научитесь получать, готовить и анализировать данные, которые собирают компании. Вы сможете построить и проверить гипотезы, предсказать события, которые определят развитие бизнеса и помогут ему увеличить прибыль.

Освоив язык программирования Python, среду для интерактивных вычислений Jupyter Notebook, SQL‑запросы к базам данных и современные технологии оперирования большими данными, вы соберёте эффектное портфолио из реальных кейсов. С ним вам будет проще найти первую работу — в офисе или удалённо.

Чем работа аналитика данных отличается от data scientist

В простых ситуациях можно обойтись без анализа больших данных и использовать банальную логику. Например, если вы заметили, что покупатели с детьми в магазине часто приобретают определённое печенье, то вы можете просто поставить рядом с ним детский сок и тем самым увеличить продажи.

Но на практике всё обычно куда сложнее. Например, как составить оптимальный пакет услуг мобильного оператора и определить цену, которая будет доступной для абонента и принесёт максимальную выгоду компании?

Аналитик может структурировать и обработать данные о рынке мобильной связи, существующих пакетах и расходах абонентов. Он сформулирует и проверит гипотезы, найдёт закономерности и сделает выводы: предложит конкретный состав пакета и его цену.

Более сложными задачами, а также поиском неочевидных закономерностей в данных занимается уже другой специалист — data scientist. Так, вы можете и не подозревать, что покупки связаны между собой. Или что маршруты автомобилей во вторник и в среду отличаются, поэтому пробки образуются в разных районах — хотя, казалось бы, это обычные будние дни.

Для решения таких задач задействуют машинное обучение и искусственный интеллект. Data scientist выбирает конкретные методы, которые позволяют системе учиться на разрозненных данных, делать логичные выводы и прогнозы.

Какие знания и навыки нужны аналитику данных

Прежде всего, технические (hard skills):

Основы математической статистики. За многими методами анализа стоят статистические законы. Для правильных выводов недостаточно одних данных, нужно пользоваться статистикой: отсекать выбросы, правильно считать среднее значение или медиану, проверять статистические гипотезы.
Умение создавать программы для анализа данных. Чаще всего в этой области используют язык программирования Python. У него простой и логичный синтаксис, есть немало готовых библиотек — чтобы не изобретать велосипед, а собрать программу из уже существующих функций и блоков.
Понимание принципов работы реляционных (табличных) баз данных. Массивы информации чаще всего хранятся в них. Чтобы получить сведения из таких источников, нужно знать язык SQL и уметь составлять на нём запросы к базам данных.

Но и человеческие качества (soft skills) имеют значение. Они определяют, насколько вы эффективны в качестве аналитика данных и комфортно ли вам будет работать на такой должности. Пригодятся:

Курс «Профессия аналитик данных» от «Яндекс.Практикума» — возможность освоить востребованную специальность с нуля. Попробуйте бесплатные вводные уроки. Они помогут понять, насколько вам интересен анализ данных, разобраться в профессии на практике и попробовать онлайн‑формат обучения.

С какими сложностями сталкиваются студенты на курсе по анализу данных

Аналитик данных — не самая простая профессия. Чтобы стать хорошим специалистам, придётся приложить немало усилий. К чему стоит быть готовым?

Придётся регулярно выделять время на учёбу. Освоить весь материал в сжатые сроки физически невозможно: здесь надо много читать, запоминать, создавать предсказательные модели, писать код, проводить эксперименты и улучшать их результаты.
Вы будете постоянно задавать вопросы, и, чтобы получить нужный ответ и не тратить время впустую, необходимо научиться правильно их формулировать.
Часть информации предстоит искать самостоятельно. Конечно, в интернете есть всё, а ИТ‑сообщество достаточно отзывчиво, но с нестандартными запросами придётся повозиться.
Порой эксперименты с данными завершаются неудачей: ваша модель не подходит для решения задачи, вы получаете совсем не те результаты, которые ожидали. Это нормально: даже опытные аналитики не всегда достигают цели с первого раза. И это вовсе не повод останавливаться.
Некоторые темы покажутся совершенно непонятными. Вы можете читать материал снова и снова, но не приблизитесь к сути вопроса. В таких ситуациях помогает переключиться, а позднее вернуться к занятиям — либо попросить помощи у ментора или у других студентов.

Как освоить профессию аналитика данных

Обычно в университетах студенты получают фундаментальные знания, но работодателей интересуют навыки решения практических задач и опыт в нужной области. И если крупные учебные заведения регулярно обновляют программу, рассматривают реальные кейсы и современные инструменты для анализа данных, то вузам поменьше для этого часто не хватает ресурсов. Поэтому студентам приходится самостоятельно искать проекты и задачи, чтобы научиться применять теорию на практике.

Быстрое погружение в профессию и понимание потребностей работодателей даёт почувствовать, какие знания и умения нужны. Формируется привычка самостоятельного поиска решений, примеров, похожих кейсов, нарабатывается опыт, растёт портфолио.

Проверьте, готовы ли вы освоить профессию аналитика данных:

Пройдите вводный курс — поймёте, насколько вам интересен анализ данных.
Прочитайте отзывы людей, которые уже завершили занятия на курсе по этой профессии и трудоустроились.
Изучите программу обучения и задайте вопросы образовательной поддержке курса.
Найдите вакансии в своём городе или предложения удалённой работы, изучите требования к специалистам по анализу данным.
Взвесьте все за и против. Было ли интересно анализировать данные на вводном курсе? А вакансии кажутся привлекательными? Если всё так, похоже, вам подходит эта профессия.

Учёба на курсе «Профессия аналитик данных» от «Яндекс.Практикума» похожа на работу в крупной IT‑компании. Студенты анализируют реальные данные, очищают их от ошибок, обсуждают с заказчиком детали заданий, а с наставником — варианты решений. Будущие аналитики не работают с абстрактными кейсами, а составляют рекомендации для актуальных задач бизнес‑практики. Программа прокачает необходимые hard и soft skills. Все эти навыки оттачиваются в течение 6 месяцев.

В конце курса студенты защищают выпускной проект и ищут работу. В этом помогают HR‑специалисты из «Яндекс.Практикума». Работа над резюме и портфолио, подготовка к собеседованию — всё это входит в учебный курс. Впрочем, некоторым студентам удаётся трудоустроиться ещё до получения диплома.

Читайте также: