Как стать аналитиком данных с нуля — руководство для новичков
По данным международной исследовательской компании IDC, к концу 2019 года объем глобального рынка больших данных составил почти 169 миллиардов долларов. Прогнозы предполагают, что к 2022 году этот показатель может вырасти до 274,3 миллиардов долларов. Такой быстрый рост подчеркивает актуальность и популярность сферы data science, а также высокую потребность в специалистах по анализу данных.
В данной статье мы обсудим, чем занимается аналитик данных, а также рассмотрим, что, где и как необходимо изучить, чтобы освоить эту специальность.
Кто такой аналитик данных и чем он занимается
Аналитик данных — это специалист, который собирает, анализирует, обрабатывает и интерпретирует данные. В его задачи входит проведение A/B-тестов, формулирование гипотез и принятие решений на их основе. Такие профессионалы крайне востребованы в организациях, работающих с большим объемом данных, где требуется оцифровка и анализ информации для дальнейшего моделирования бизнес-процессов. Аналитики данных находят применение в IT-компаниях, научной сфере, розничной торговле, финанасах, аграрном секторе и производстве.
Описание профессии
Аналитик данных (Data Analyst) отвечает за сбор, обработку и анализ информации. Он формирует запросы к базам данных, выявляет тренды, проверяет гипотезы через эксперименты и на основании результатов выводит решения, которые помогают устранить определенные проблемы или достичь целей компании.
Для успешного выполнения своих обязанностей аналитик данных должен обладать знанием в области математики, теории вероятностей, статистики, основ программирования и методов визуализации данных. Эта роль подходит людьми, умеющими сосредоточенно работать и обладающими отличными коммуникативными навыками, а также развитым логическим мышлением.
Если вы хотите сделать уверенный шаг в карьеру аналитика данных, стать востребованным специалистом и получать предложения от крупнейших компаний, вам стоит обратить внимание на расширенный курс «Аналитик данных» от Нетологии. Программа включает качественные видеолекции, живые вебинары и практические задания на основе реальных бизнес-проблем, что позволит вам достичь уровня специалиста среднего уровня всего за 13 месяцев. Первую работу можно найти уже через шесть месяцев обучения.
Базовый курс охватывает основы статистики, баз данных и программированиe на Python для сбора информации, ее анализа и проверки гипотез. Вы научитесь пользоваться SQL, Git, NumPy, Pandas и другими важными инструментами data science. Дополнительные практические занятия от экспертов в таких областях, как игровая индустрия, финансы, медицина и онлайн-образование, откроют новые горизонты для применения полученных навыков и помогут вам установить ценные профессиональные контакты. Среди приглашенных спикеров — аналитики из компаний МТС, Microsoft, Яндекс и СБЕР.
По завершении первого модуля карьерные консультанты Нетологии окажут помощь в создании привлекательного резюме и сопроводительного письма, а также предложат вакансии и стажировки. Это позволит вам уже на начальном этапе обучения получить позицию junior-специалиста с доходом выше 65 000 рублей в месяц.
Второй блок курса направлен на углубление знаний и развитие навыков до уровня middle. Практические проекты на этой стадии помогут вам разобраться в финансовых метриках и A/B-тестах, а также научиться работать с big data и визуализировать данные с помощью Power BI. После прохождения модуля по профессиональному английскому языку вы сможете читать техническую документацию, готовить резюме для международных компаний, взаимодействовать в профессиональных чатах и составлять англоязычные отчеты и презентации.
Каждый студент также получит дополнительные уроки по обработке данных в MS Excel с использованием Power Query, а также обучение навыкам ведения переговоров и публичных выступлений.
Курс завершается защитой дипломного проекта, который может включать в себя анализ продаж, прогнозирование эффективности бизнес-стратегии или модель управления запасами на складах, другим вариантом по выбору студента. В итоге у выпускников будет восемь значительных проектов и более 30 отдельных практических задач, что создаст впечатляющее портфолио и станет серьезным конкурентным преимуществом на рынке труда.
Несмотря на плотный график курса, на обучение потребуется всего шесть часов в неделю, что позволяет сочетать учебу с работой и другими занятиями.
Набор на курс уже начался, и первые записавшиеся смогут воспользоваться значительной скидкой на обучение. Сделайте первый шаг в мир data science сегодня — и уже через шесть месяцев получите высокооплачиваемую и престижную работу!
Реклама ООО НЕТОЛОГИЯ ИНН 7726464125 Erid: LjN8JuM8z
Полезная информация о профессии аналитика данных
Мы собрали важные сведения о данной профессии в таблице.
| Параметр | Данные о профессии аналитик данных |
| Срок обучения | От 10 месяцев |
| Средняя зарплата | 180 000 рублей |
| Где можно получить образование | В вузах, на онлайн-курсах |
| Необходимые качества | Аналитический склад ума, структурированное мышление, логика |
| Востребованность профессии | Высокая |
| Где работать | В любой компании, которая ведет учет данных о своих продуктах и поведении пользователей |
С чего начать учиться
Без знания математики достичь успеха в анализе данных будет весьма затруднительно. На начальном уровне вам будет достаточно освоить производные на уровне школьной программы, уметь применять метод градиентного спуска, а также владеть основами теории вероятностей и статистики.
Что касается выбора языка программирования, то чаще всего аналитики используют комбинацию Python и SQL. В вакансиях чаще встречаются библиотеки Python, такие как Pandas и NumPy. Также применяются следующие инструменты для визуализации данных:
- Matplotlib — библиотека Python для создания двумерной графики для визуализации данных.
- Seaborn — еще одна библиотека Python, которая фокусируется на создании статистических графиков.
- Power BI — набор программных решений от Microsoft, включающий инструменты для визуализации данных.
- Metabase — сервис, который позволяет хранить данные, создавать DataLake, строить гибкие запросы и визуализировать отчеты.
Следует отметить, что необходимо знать всё перечисленные выше инструменты визуализации. В вакансиях различным образом могут упоминаться разные из них.
Также стоит обратить внимание на существование no-code решений с готовыми математическими моделями, которые позволяют загружать данные и получать результаты. Однако использование таких инструментов оправдано только в том случае, если вы понимаете, как работают эти модели. В противном случае вы рискуете получить недостоверные результаты, которые могут оказать негативное влияние на качество информации, которую предоставляет аналитик.
Какими источниками пользоваться
Как уже было сказано, аналитик данных должен уделять много внимания математике, а не ограничиваться изучением программирования. Вот несколько бесплатных курсов, которые помогут вам сориентироваться в этом направлении:
- Введение в математический анализ, Александр Храбров (ВШЭ)
- Введение в математическую логику, Хекслет
- Теория вероятностей, Александр Храбров (ВШЭ)
- Python: Основы программирования, Хекслет
- Открытый курс по машинному обучению, сообщество Open Data Science
Отдельные темы, касающиеся анализа данных, обсуждаются на форуме CyberForum в разделах, посвященных базам данных, Python и SQL. Несмотря на устаревший интерфейс, участники форума активно отвечают на вопросы и помогают решать возникающие трудности.
Что касается книг, рекомендуем обратить внимание на:
- «Data Science from Scratch» Джоэла Граса (в русском переводе «Data Science. Наука о данных с нуля»)
- «Data Science for Business» Фостера Провоста.
Обе книги предназначены для новичков, имеющих базовые знания в математике, и посвящены основным принципам анализа данных.
Зачем компании нужен аналитик
В каждой компании, где возможно вести учет данных о продуктах и поведении клиентов, необходимы аналитики. Основная задача этих специалистов заключается в анализе расходов, выявлении точек роста, привлечении новых пользователей и увеличении среднего чека.
Аналитик данных незаменим в следующих ситуациях:
- Проведение исследования. Специалист собирает и изучает как внутренние, так и внешние данные, выявляет ошибки и предоставляет обратную связь;
- Сравнение вариантов развития. Аналитик поможет оценить рентабельность планируемых рекламных кампаний или скорректировать бизнес-модель, которая не работает должным образом;
- Анализ результатов. Например, если были замечены высокие показатели покидания сайта пользователями после добавления товаров в корзину, аналитик сможет выявить причину и предложить новую стратегию для устранения проблемы;
- Понимание поведения пользователей. Например, для выяснения, какая фотография товара лучше привлечет пользователей — на белом фоне или в тематической композиции, аналитик проведет A/B-тестирование.
Качества востребованного аналитика данных
Для достижения успеха и продвижения по карьерной лестнице в этой области специалисты должны сочетать развитые технические и межличностные навыки.
Мой основной инструментарий на работе включает Excel, SQL и Python. Также важны математические навыки. Анализ данных — это как раз тот случай, когда особенно полезны знания алгебры из средней школы, поэтому вам вполне может понадобиться уметь составлять и решать простые уравнения с переменной x.
Софт-скиллы аналитика:
- Внимание к деталям и усидчивость. В данной сфере важно быть готовым к рутинным задачам, таким как многократная проверка отчетов и отсутствие ошибок в данных, поскольку достоверные данные критически важны для принятия стратегических бизнес-решений;
- Рациональный скептицизм. Хороший аналитик данных способен прогнозировать определенные показатели и должен различать реалистичные результаты и заведомо ошибочные. В случае сомнений он всегда еще раз проверит источник данных и все расчеты;
- Коммуникативные навыки. Аналитику нередко приходится взаимодействовать с различными командами, поэтому важно уметь грамотно и ясно доносить свои мысли.
Карьерный путь и советы для роста
Работа аналитика стартует с позиции junior. По мере накопления опыта и знаний, у специалиста появляются более серьезные и ответственные обязанности. Рассмотрим шаги, которые помогут вам продвигаться по карьерной лестнице.
Младший аналитик данных (Junior). Данный специалист знаком с основами статистики, программирования и работы с базами данных. Он владеет SQL, Python и R, а также умеет визуализировать данные в инструментах типа Power BI или Tableau.
Junior работает под наставничеством более опытных коллег и выполняет задачи с относительно низкой ответственностью, такие как сбор и очистка данных, исправление ошибок, удаление дубликатов и создание отчетов.
Чтобы повысить свой уровень, вам стоит:
- Решать аналитические задачи. Это поможет развить навыки работы с большими объемами данных. Попробуйте выполнять задачи различной сложности, которые можно найти в специализированных изданиях или на онлайн-платформах для соревнований по аналитике и машинному обучению, таких как Kaggle.
- Улучшать свои технические навыки. Чтобы разобраться в ожиданиях работодателей, изучите вакансии мидл-аналитиков. Обычно от таких специалистов требуют углубленных знаний в области математической статистики и теории вероятностей. Также необходимы уверенные знания SQL и библиотек Python, таких как Polars, Pandas и NumPy.
- Развивать навыки общения. Умение проводить презентации, писать отчеты и четко излагать свои выводы — залог карьерного роста. Тренируйтесь объяснять сложные технические аспекты доступным языком.
- Собирать портфолио проектов. Опубликуйте примеры своих работ на GitHub или Kaggle, чтобы продемонстрировать свои навыки.
Опытный аналитик данных (Middle). Обладает крепкой технической базой и знаком с продвинутыми методами анализа. Он отлично владеет SQL и библиотеками Python.
Middle-аналитик взаимодействует с членами других команд, предлагает решения и обосновывает их перед коллективом. В его обязанности часто входит наставничество для младших специалистов.
Чтобы добраться до следующего уровня:
- Выберите специализированную область. Это могут быть финансы, маркетинг или другие сектора. Углубленная специализация позволит вам лучше понимать потребности компании и быстро находить решения задач.
- Развивайте технические знания. Изучите расширенные темы статистики, принципы машинного обучения и искусственного интеллекта. Ознакомьтесь с новыми инструментами, предназначенными для работы с большими данными, такими как Hadoop и Spark, а также базами данных NoSQL.
- Бросьте вызов себе, поднявшись на руководящую позицию. Попробуйте управлять небольшими командами, распределяя задачи среди младших аналитиков, контролируя их выполнение и помогая коллегам. Учитесь координировать процессы, решать конфликты и мотивировать команду.
- Следите за тенденциями в своей области. Погружайтесь в новые технологии, такие как CQRS и Event Sourcing, Big Data, Blockchain и другие.
Требования к мидл-аналитикам зависят от сферы деятельности компании. Но в любом случае от кандидатов ожидают навыков работы с SQL, Python и Power BI. Источник: habr.com
Где учиться на аналитика данных
Высшее образование. В университетах обычно предоставляют теоретические знания и развивают аналитические способности. Подойдут практически все направления, связанные с математикой или программированием, такие как прикладная математика, информатика, статистика и инженерия.
Например, студенты по специальности информатика изучают разработку алгоритмов, а инженеры работают над обработкой и анализом сложных технических данных. На направлениях прикладной математики осваивают методы математического моделирования, а на статистике работают с большими объемами данных. Все эти программы формируют навыки, полезные в профессии аналитика.
Примеры программ высшего образования для аналитика данных
| Программа | Код специальности | Университеты |
|---|---|---|
| Математика и компьютерные науки | 02.03.01 | МГТУ им. Баумана, РУДН, КФУ |
| Прикладная математика и информатика | 01.03.02 | МГУ, МФТИ, НИУ ВШЭ, РЭУ им. Плеханова, СПбГУ, Финансовый университет, МАИ |
| Информатика и вычислительная техника | 09.03.01 | НИУ ВШЭ, МГТУ им. Баумана, Московский политех, РТУ МИРЭА, МИСИС |
| Статистика | 01.03.05 | РЭУ им. Плеханова, МИРЭА, СПбПУ, РТУ МИРЭА, РГСУ |
| Бизнес-информатика | 38.03.05 | РАНХиГС, НИУ ВШЭ, МГТУ им. Баумана, РГУ нефти и газа им. И. М. Губкина, ИТМО, МАИ |
| Программная инженерия | 15.03.01 | НИУ ВШЭ, МГТУ им. Баумана, Финансовый университет, СПбГУ, МАИ, ИТМО |
