Профессия аналитика данных востребована почти везде, где есть какие-либо данные. Если мы можем что-то оцифровать, собрать статистику или аналитику — тут уже можно работать и помогать бизнесу. Например, зарабатывать больше денег или упрощать жизнь людям. Тем более с ростом цифровизации сфера тоже растет и развивается, появляется всё больше данных и возможности искать закономерности. Сейчас существуют кризис и он стимулирует не по факту смотреть, что происходит с пользователем или продуктом, а прогнозировать какие-либо закономерности заранее. Из-за этого спрос на аналитику растет . Еще появились нейронки, они сильно ускоряют разработку, но фичей, которые надо тестировать, одновременно становится очень много. С AB-тестированием AI справляется плохо, тут важен контекст бизнес-продукта, доменное понимание экспертизы — у нейросетей этих знаний нет. Поэтому аналитики данных берут AB-тестирование на себя, оно позволяет выявлять, что работает или нет в максимально честной среде. И сейчас выигрывает не тот, кто быстрее релизит фичи, а тот, кто раньше понимает, в том числе с помощью AB-тестирования, куда он движется. Аналитики помогают быстрее ставить эксперименты и говорят бизнесу, что работает, а что нет.
Чем занимается аналитик данных
Главная задача дата аналитика — находить в больших объёмах информации ответы на вопросы бизнеса. Он помогает понять, что происходит в компании и по какой причине, а также какие действия могут улучшить результаты.
Что обычно делает специалист 👇
Собирает информацию. Находит нужные сведения в базах данных, файлах Excel, внутренних системах компании или получает данные через опросы.
Очищает массив данных от ошибок и мусора. Убирает дубли, исправляет неверные значения, заполняет пропуски. Если этого не сделать, любые выводы будут ошибочными.
Исследует данные, чтобы понять их структуру. Смотрит, какие значения встречаются чаще, где есть аномалии и насколько информация логична.
Визуализирует данные. Составляет понятные диаграммы, графики и интерактивные панели (дашборды), чтобы сразу было видно: где рост, где падение, а где есть проблемы.
Делает выводы для бизнеса. Берёт конкретный вопрос и находит на него точный ответ. Например, почему упали продажи определённых товаров.
Строит прогнозы. С помощью полученных данных предсказывает, что случится дальше. Например, какой спрос на товары будет на зимних праздниках.
Считает метрики и проверяет гипотезы. Вычисляет ключевые показатели вроде среднего чека или количества постоянных клиентов и проверяет, сработают ли планируемые изменения. Например: «Если мы поменяем кнопку на сайте, станет ли больше покупок?».
Готовит отчёты и понятно объясняет результаты. Оформляет выводы так, чтобы менеджер или директор всё поняли с первого взгляда и могли принять решение.
Находит неочевидные закономерности. Ищет скрытые связи, которые нельзя увидеть простым взглядом. Например: «Клиенты, которые покупают подгузники, чаще всего берут и готовые завтраки».
Чем аналитик данных отличается от Data Scientist и бизнес-аналитика
Профессии аналитика данных, Data Scientist и бизнес-аналитика часто путают, поскольку все специалисты работают с информацией и помогают компаниям принимать решения. Однако их задачи заметно отличаются. Как именно — рассмотрим в таблице.
Перекатиться в аналитику можно из любой сферы. Здесь не требуется определенного склада ума или знаний высшей математики. Аналитика — это совокупность навыков: бизнес, soft и технических. Если вы хоть раз задумывались, почему годовая подписка на сервис стоит 15к рублей, а месячная 5к или зачем вода в продуктовом всегда стоит в конце зала — аналитика вполне может вас заинтересовать. По моим наблюдениям, в аналитику часто приходят дотошные люди или специалисты из социальной сферы, например психологи или социологи. Ведь аналитика занимается не только техническими вещами, но и психологическими. Например, от того, как будет расположен чат в приложении, многое зависит, его по-разному будет воспринимать пользователь.
Аналитику данных еще важно знать SQL. Это очень простой язык, буквально язык запросов. Поэтому он всем интуитивно понятен, и зная базовый синтаксис, уже можно собрать дашборд и принести пользу бизнесу
Поиск закономерностей и составление отчётов: метрики, гипотезы и бизнес-вопросы
Excel и Google Sheets. Редакторы таблиц нужны для хранения, обработки и визуализации данных. Они особенно полезны для быстрой работы с информацией и подготовки отчётов.
BI-системы. Это инструменты для визуализации данных и создания интерактивных отчётов. Наиболее популярные — Power BI, Tableau и Apache Superset. Они позволяют превращать сложные таблицы и расчёты в наглядные дашборды.
Статистика и математика. Если решили учиться на аналитика данных, не придётся осваивать высшую математику. Однако новичкам важно понимать основные концепции из статистики, например:
среднее значение и медиану;
дисперсию и стандартное отклонение;
теорию вероятностей;
связь между показателями;
статистическую значимость;
принципы проведения A/B-тестов.
Понимание бизнеса. Дата аналитику важно видеть за цифрами реальные процессы компании и понимать, как данные связаны с бизнес-целями. Даже самые точные расчёты бесполезны, если специалист не осознаёт, как они влияют на прибыль, расходы или развитие продукта.
Типичные ошибки новичков
Несмотря на то, что пройти обучение на аналитика данных и стать специалистом можно с нуля, новички нередко допускают одни и те же ошибки, которые мешают качественно освоить профессию. Вот основные 👇
Изучают инструменты без понимания бизнес-контекста. Осваивают Excel, SQL и Tableau, но не умеют применять их на реальных задачах. Каждую новую технику стоит сразу отрабатывать на практике, чтобы понять, как она работает.
Не развивают коммуникативные навыки. Технические знания важны, но 80% времени аналитик общается с заказчиками и разработчиками. Без умения говорить на языке обеих сторон проект может провалиться.
Не просят обратную связь. Некоторые новички не показывают проекты практикующим аналитикам. Однако без ревью невозможно увидеть свои слепые зоны и исправить ошибки.
Игнорируют качество данных. Строят графики и модели, не проверив надёжность значений. Это приводит к неверным выводам. Начинать анализ всегда стоит с профилирования данных.
Строят графики без понимания, какую задачу решают. Часто можно увидеть глубокие круговые диаграммы для сравнения 10+ категорий. Но это не значит, что результаты действительно информативные и полезные.
Как войти в аналитику данных с нуля
Новичку важно последовательно изучить инструменты дата аналитика и понять, в чём суть профессии. Высшее образование для старта — не обязательное требование. Работодатели чаще смотрят на практические навыки, проекты и способность решать реальные задачи. Ниже — дорожная карта входа в профессию.
Как ментор помогает собрать портфолио аналитика
Одна из самых сложных задач для начинающего аналитика — получить первый практический опыт. На старте непросто понять, какие работы включать в портфолио и как правильно их оформлять. Именно поэтому для успешного старта лучше учиться с ментором, а не самостоятельно проходить курсы или смотреть видео.
Как именно ментор помогает собрать портфолио:
Выбирает актуальные для рынка проекты. Подсказывает, какие задачи действительно оценят работодатели, а не просто даёт учебные датасеты.
Предлагает реалистичные бизнес-кейсы. Вместо абстрактных задач новичок получает проекты, основанные на реальных процессах. Благодаря этому понимает, что его ждёт в работе.
Проверяет задачи. Сразу исправляет недочёты, обращает внимание на слабые места, подсказывает, как оформить работу и описать проект.
Помогает визуализировать результаты. Подсказывает, какие графики и дашборды лучше всего подходят для конкретной задачи, как сделать визуализации наглядными и информативными.
Советует, какие проекты положить в портфолио. Оставляет только сильные работы, которые показывают разносторонние навыки.
Учит презентовать портфолио работодателю. Показывает, как кратко описать суть проекта, акцентировать свою роль и достигнутый результат.
Если хотите не просто пройти курс аналитики данных с нуля, а сразу собрать портфолио и получить сильный буст на старте карьеры, обратитесь к ментору по Data Analyst на платформе 2R. Со специалистом вы не просто освоите теорию, а получите практические навыки, которые точно пригодятся в работе.
Наставники помогают как новичкам, так и специалистам с опытом, которые хотят развиваться в сфере и получить новую должность. Cначала они проверяют уровень студента и только потом составляют эффективный учебный трек.
Ещё на платформе есть специалисты по другим востребованным направлениям, в том числе Data Science и Product Management. Они подходят, если хотите развиваться в разных направлениях работы с данными, а не только в Data Analyst.
