Аналитика данных — популярное направление в IT. Специалисты этой области преобразуют необработанные данные в полезную информацию, которая помогает компаниям принимать грамотные решения для их бизнеса.
В этой статье мы подробно рассмотрим эту специальность и узнаем о том, как стать аналитиком данных. А ещё разберёмся в навыках и знаниях, необходимых для того, чтобы стать специалистом в данной сфере, сколько времени на это потребуется и как найти работу без опыта.
Эта информация будет полезна как новичкам, так и тем, кто стремится расширить свои знания.
Кто такой аналитик данных и чем занимается
Аналитик данных — это профессионал, который помогает компаниям проанализировать информацию об их работе. Он изучает и обрабатывает данные, чтобы выяснить, что происходит в организации. Давайте рассмотрим эти этапы подробнее.
Вначале специалист определяет и собирает нужную информацию из разных источников. Например базы данных, веб-сайты.
Далее собранные данные подвергаются очистке от дубликатов и выбросов, а также структурируются для удобства изучения. Этот этап требует внимательности и аккуратности.
Затем аналитик переходит к визуализации данных. Представление итогов в формате графиков и дашбордов упрощает восприятие информации и ускоряет принятие правильных решений для бизнеса.
Таким образом, аналитик данных преобразовывает сырую информацию в полезную для компании, помогающей в её развитии.
Какие бывают аналитики данных
Специалисты в области анализа данных работают в самых различных сферах, например:
- Бизнес-аналитик. Помогает процветанию бизнеса и повышению его эффективности, анализируя информацию о продукции и клиентах.
- Финансовый аналитик. Мониторит финансовые потоки, прогнозирует риски и помогает оптимизировать бюджет организации.
- Продуктовый аналитик. Изучает поведенческие особенности потребителей, собирает информацию об их потребностях и предпочтениях, а также предлагает улучшения продукта для повышения его удобства.
- Маркетинговый аналитик. Изучает информацию о потребителях и результативности рекламных кампаний. Он изучает поведение клиентов, чтобы определить успешные направления деятельности.
- BI-аналитик (от англ. Business Intelligence). Отвечает за сбор и обработку информации внутри компании. Он готовит отчёты и дашборды, чтобы помочь руководству определиться с выбором.
Каждый из этих специалистов пользуется данными, чтобы помогать бизнесу развиваться и делать обоснованный выбор.
Какими навыками и знаниями нужно обладать
Если говорить о hard skills, то для аналитика важно:
- Знать математику и статистику. Необходимо понимать азы математики, чтобы проверять гипотезы и анализировать информацию.
- Знать языки программирования. В частности, Python для обработки данных.
- Уметь взаимодействовать с базами данных. Важно знать язык запросов SQL, чтобы взаимодействовать с базами данных и получать из них информацию.
- Уметь визуализировать данные. Например, пригодится знание BI-инструментов для создания отчётов.
И не забываем про гибкие навыки или soft skills, без которых работа аналитика была бы неполноценной:
- Логическое мышление. Необходимо уметь оценивать достоверность результатов.
- Решение проблем. Стоит развить навык нахождения действенных методов для преодоления сложных ситуаций.
- Коммуникативные навыки, в частности презентация результатов исследования. Полезно научиться кратко представлять итоги своей работы.
- Работа в команде и сотрудничество. Умение эффективно взаимодействовать с коллегами и работать сообща поможет при выполнении задач.
Где можно обучиться на аналитика данных с нуля
Освоить профессию аналитика данных можно самостоятельно, используя различные онлайн-ресурсы. Есть множество обучающих программ, которые помогут изучить основы работы с данными.
Предлагаем такие ресурсы для самостоятельного обучения:
- Книги. Например, Уэс Маккинни «Python и анализ данных». Книга охватывает работу с данными, визуализацию и статистику.
- Блоги и видеоуроки. Сегодня существует большое количество онлайн-сообществ и YouTube-каналов, рассказывающих о текущих трендах в обработке информации.
- Форумы и сообщества. Присоединившись к сообществам на Reddit или Stack Overflow, можно получать рекомендации специалистов и обмениваться знаниями.
Выбор метода обучения определяется вашими целями, бюджетом и свободным временем. Самое главное — сохранять настойчивость и активно практиковаться в работе с информацией.
Вузы
Получить образование по специальности аналитика данных можно в различных вузах, предлагающих такие программы:
- Информационные технологии;
- Математическая статистика;
- Экономика;
- Бизнес-аналитика;
- Наука о данных.
На этих программах студенты изучают математическую статистику, программирование, визуализацию данных и работу с ними.
Для того чтобы поступить на такие специальности, вузы чаще всего требуют ЕГЭ по этим предметам:
- Математика — ключевой предмет, важный для понимания алгебры, математической статистики и математического анализа;
- Информатика — знание основ программирования и работы с информацией, включая алгоритмы и структуры данных;
- Физика или экономика — эти предметы помогают развить аналитическое мышление и понимание количественных методов.
При выборе вуза учитывайте программы, где большое внимание уделяется практике и преподаватели дают актуальные знания в области анализа данных.
С чего начать самостоятельное обучение аналитике данных
Чтобы самостоятельно изучить аналитику данных, начните с основ программирования, таких как Python и SQL.
Python — язык программирования с простым синтаксисом, который часто используется в работе с информацией. Начните с базовых понятий: переменные, типы данных, циклы, функции и т. д.
А затем изучите библиотеки, такие как Pandas для обработки информации и Matplotlib или Seaborn для визуализации.
SQL нужен для доступа к данным из БД и манипуляции с ними. Для начала вам понадобятся основные операции: выборка, фильтрация и группировка.
Необходимо понимать, как работают статистические методы: их применение помогает верно трактовать итоги.
И, конечно, применение навыков на практике — залог успеха. Поэтому не забывайте тренироваться на открытых наборах данных (например, Kaggle) и создавать собственные проекты для портфолио.
Сколько нужно учиться
Время обучения зависит от ваших целей и того, сколько времени вы готовы уделять учёбе. В среднем для освоения базовых навыков потребуется 3–6 месяцев интенсивных занятий (10–15 часов в неделю). Чтобы глубже разобраться в теме и получить более продвинутые навыки, нужно инвестировать в своё образование 1–2 года.
Как найти работу аналитика данных без опыта
Чтобы найти работу аналитика без опыта, нужно приложить усилия. Вот что можно сделать:
- Создайте портфолио. Выполняйте задания и выкладывайте результаты в интернет. Это покажет ваши способности.
- Принимайте участие в конкурсах. На площадках, подобных Kaggle, проводятся конкурсы по обработке информации. Вы освоите то, что сможете использовать в своей работе, и усовершенствуете свои умения.
- Пройдите практику. Ищите стажировки, где у вас будет возможность применить полученные умения.
- Общайтесь с единомышленниками. Посещайте мероприятия и конференции, посвященные информационным технологиям, чтобы познакомиться с коллегами.
- Получите образование. При наличии соответствующих сертификатов вероятность трудоустройства увеличивается, даже при отсутствии профессионального образования.
Итак, профессия аналитика интересна и разнообразна. Работа в этой нише дает большие перспективы развития. Мы обсудили ключевые моменты: роль специалиста, направления и способы обучения. Не бойтесь начинать свой путь в этой сфере. Упорство и труд позволят вам овладеть нужными умениями и добиться желаемого.