В 2022 г. объем мирового рынка данных достиг $300 млрд. По этой причине такая специальность, как аналитик данных, становится крайне востребованной. Многие крупные и средние компании активно ищут опытных, квалифицированных специалистов по этому направлению. Аналитики данных могут претендовать на достойную зарплату и карьерный рост.
Основная задача специалистов – найти возможность улучшить показатели бизнеса. Следует отличать их от Data Scientist, задачи которых – выявить закономерности и сформировать модели, имеющие высокую практическую значимость. Аналитик данных изучает уже произошедшие события, а Data Scientist предугадывает их наступление.
Что нужно знать аналитику данных
Аналитик данных занимается сбором данных, обрабатывает и анализирует их. Обычно он взаимодействует с необработанными данными, после чего делает соответствующие выводы. Для обработки необходимо использовать большое количество инструментов, статистику.
Высококвалифицированный специалист должен знать следующее:
- Основы статистики и математики. Для аналитика данных это обязательные дисциплины: только так специалист сможет грамотно интерпретировать полученные данные. Необходимо хорошо разбираться в описательной и инференциальной статистике. Необходимые знания можно получить, записавшись на специализированные курсы по статистике.
- Excel. Это один из основных инструментов для обработки данных и их дальнейшего анализа. Есть много других инструментов, однако они не имеют такого основополагающего значения.
- SQL. Специалист должен разбираться в базах данных, в их управлении. Для того чтобы уметь анализировать данные, необходимо знать табличные операции, соединения, объединения, группировки, упорядочивание.
- Инструменты бизнес-аналитики. Работать с данными инструментами можно через Python, R, SQL.
- Язык программирования. Это необязательное требование, поскольку для некоторых компаний навыки работы с языками программирования не требуются. Тем не менее для аналитика данных их знание будет преимуществом.
- Портфолио и резюме. Уже в процессе прохождения онлайн-курсов можно начать формировать портфолио из выполненных проектов. Полученные знания необходимо выгодно отразить в резюме. Рекомендуется участвовать в разработке реальных проектов, где можно использовать полученные знания на практике. Именно по резюме и портфолио работодатель оценит профпригодность потенциального сотрудника.
Аналитик данных должен уметь выражать свои мысли доступно и ясно. Технический бэкграунд и знание различных инструментов – обязательное требование. Однако без связной, ясной речи руководство не сможет понять полученные после проведения анализа выводы.
Таким образом, от аналитика данных требуется знание многих инструментов, программ, языков программирования, а также других необязательных, но важных умений и навыков. Если вы соответствуете всем предъявляемым требованиям, то сможете претендовать на хорошую должность и высокую зарплату. Достаточно потратить время на практику, решение реальных задач и участие в проектах.
