Профессия аналитик данных в 2025 году: востребована ли и кому подойдет

О ком речь? Профессия аналитика данных сегодня широко востребована, подтверждением тому являются сотни вакансий, опубликованных на рекрутинговых сайтах. Специалист нужен в различных областях, начиная с маркетинга и заканчивая финансами. Суть его работы заключается в сборе и обработке данных, выявлении закономерностей и написании выводов.

Как им стать? Чтобы работать аналитиком, порой даже не нужен опыт. Крупные компании, например, Сбер и Т-Банк, принимают новичков, чтобы научить их всему необходимому в рамках их сферы. Однако для этого основной багаж знаний по профессии все-таки должен быть. Получить его можно самостоятельно или на специализированных курсах.

Кто такой аналитик данных

Дата-аналитик, так называют аналитика данных, занимается сбором и анализом информации, находит закономерности, делает выводы. Данные могут касаться продукции (стоимости, производительности), потребителей, конкурентов, финансов. Так, аналитик может собрать информацию об отмененных рейсах за какой-либо период и представить ее графически.

Источник: shutterstock.com

Или создать круговую диаграмму, в которой будут отражены продажи самых популярных велосипедов.

Дата-аналитики работают в розничных предприятиях торговли, риэлторских агентствах, требуются разработчикам игр и программного обеспечения, финансовым организациям и т. д. В профессии аналитика данных выделяются следующие специализации:

• Финансовый аналитик — исследует движение финансов в компании, составляет прогноз рисков, разрабатывает рекомендации по управлению денежными средствами.

• Бизнес-аналитик — решает такие проблемы, как увеличение продаж, привлечение клиентов и другие. Может выявить слабые места организации, собрать статистические данные по наиболее востребованным продуктам за период.

• 1С-аналитик — это специалист, помогающий оптимизировать процессы за счет внедрения инструментов компании «1С».

• Продуктовый аналитик — собирает информацию о том, как потребители взаимодействуют с товаром, выявляет недостатки продукта с целью его улучшения. Например, собрав отзывы клиентов о товаре, специалист создает диаграмму, содержащую свойства и параметры продукта, о которых аудитория отзывается отрицательно.

• Маркетолог-аналитик — занимается сбором и анализом информации о рынке, конкурентах, пользователях, тенденциях и использует эти данные для внесения изменений в стратегию маркетинга.

В зависимости от навыков и опыта выделяют три уровня аналитиков данных:

• Джуны (junior-специалисты) — начинающие малоопытные аналитики, работой которых при решении сложных задач руководят старшие коллеги.

• Миддлы (middle-специалисты) — продвинутые аналитики, работающие в профессии не менее одного года, способные самостоятельно решать задачи. Имеют более развитые софт-скиллы: могут вести переговоры и представлять результаты работы.

• Сеньоры (senior-специалисты) — опыт работы составляет пять лет и более, могут проводить обучение, имеют навыки управления коллективом, способны дорабатывать сложные проекты до идеального результата.

Что делает аналитик данных

Специалист, работающий по профессии аналитика баз данных, выполняет следующие задачи:

• Определение цели. Работник должен понять, какова цель анализа данных (изучение рынка, планирование продаж и т. д.).

• Сбор информации. Профессионал определяет, данные какого типа нужно собирать: качественные (отзывы) или количественные (число клиентов). Источником информации может быть CRM-система — это специальная программа, помогающая контактировать с потребителями и хранящая все сведения о взаимодействии.

• Обработка. Прежде чем собранную информацию анализировать, ее нужно подготовить. Такой этап является самым трудоемким. Необходимо устранить дубликаты, ошибки, данные, несоответствующие цели анализа, структурировать информацию. После этого нужно добавить сведения, которых не хватает. Эта стадия занимает в работе аналитика больше всего времени.

• Анализ. Зная цель, специалист способен выбрать оптимальный тип анализа. Это может быть диагностический вид (для понимания причины), описательный или предикативный (чтобы составить прогноз). Также существует предписывающий анализ, объединяющий все названные типы и позволяющий разработать рекомендации.

• Визуализация. На этом этапе аналитик переводит всю информацию в наглядную форму (инфографику, диаграммы, схемы). В таком виде результат анализа показывают заказчику, а также аудитории, если это нужно.

Где работает аналитик данных и сколько зарабатывает

По сведениям «Карьеры» от hh.ru, средняя зарплата рассматриваемого специалиста составляет 70-285 тысяч рублей.

Относительно того, востребована ли профессия аналитика данных, стоит сказать, что такие сотрудники нужны во многих отраслях. Например:

• IT-компании — оптимизация сайтов и мобильных приложений, анализ активности пользователей.

• Маркетинг — исследование пользовательского поведения, рекламных кампаний, каналов продвижения.

• Финансовые компании — анализ транзакций, составление прогнозов, оценка рисков.

• Здравоохранение — обработка данных о состоянии здоровья населения, управление лечением, прогноз заболеваемости.

• Промышленность — оптимизация производственных процессов, прогноз выхода оборудования из строя.

• Транспорт и логистика — прогноз расходов на доставку, оптимизация схем перевозок, повышение операционной эффективности, управление поставками.

Средний ежемесячный доход аналитика (по информации «Карьеры» от hh.ru) в нашей стране равен 112 000 рублям. Диапазон зарплат составляет 68-155 тысяч рублей. Самая маленькая зарплата составила 50 000 рублей, самая большая — 450 000 рублей. Доход зависит от навыков, опыта и квалификации специалиста, а также от региона и отрасли, в которой он работает.

Кому подойдёт профессия аналитик данных

Профессионалы, умеющие анализировать цифры и делать выводы, нужны как в стартапах, так и в крупных организациях, банках, ИТ-компаниях.

Рассмотрим, кому подойдет профессия аналитик данных. Вы можете достичь успеха на этом поприще, если вас интересуют причинно-следственные связи, мотивы поведения пользователей, вы хотите видеть наглядный результат работы.

Для начала развития в данной профессии не обязательно иметь высшее образование, главное, быть настойчивым и придерживаться системного подхода. Для обучения можно пройти курсы, использовать практические проекты и информацию, которая есть в открытом доступе.

Источник: shutterstock.com

Специалист должен иметь аналитический склад ума, уметь задавать неудобные вопросы и разрабатывать эффективные решения. Также важно быть открытым новому, поскольку технологии постоянно меняются и совершенствуются.

Если любите находить закономерности и учиться, интересуетесь устройством мира и анализируете его через цифры, эта специальность для вас.

Профессия аналитика — это не только про достойный заработок, но и про свободу. Вы можете работать в разных отраслях, не быть привязанным к офису (можно трудиться дистанционно), имеете возможность развиваться в технологиях, бизнесе и науке.

Что должен уметь аналитик данных

В отношении того, что это за профессия и что необходимо аналитику больших объемов данных, нужно сказать, что успешно стартовать сможет тот, кто владеет определенными техническими инструментами, постоянно совершенствуется, развивает аналитическое мышление и другие гибкие навыки. Рассмотрим более подробно.

Технические навыки (хард-скилы)

Поскольку постоянно появляются новые инструменты, список навыков, необходимых для данной профессии меняется. На сегодняшний день наиболее важными являются следующие:

• Знание SQL

  SQL (от английского «Structured Query Language») — это инструмент, позволяющий извлекать, обрабатывать и подготавливать данные для анализа. Аналитик джун-уровня должен уметь:

  1. делатьбазовые запросы (SELECT, ORDER BY, WHERE);

  2. применять агрегатные функции (SUM, AVG, COUNT, MIN, MAX);

  3. использовать группировки (HAVING, GROUP BY);

  4. работать с соединением таблиц (JOIN: INNER, LEFT, RIGHT, FULL);

  5. фильтровать и распределять данные (WHERE, LIMIT).

• Работа с Excel/Google Sheets

Google Sheets и Excel — это инструменты, незаменимые для первичной оценки и работы с информацией. Аналитик должен уметь:

1. пользоватьсяформулами (VLOOKUP, MATCH, INDEX, IF, COUNTIF, SUMIF);

2. применять сводные таблицы для агрегирования информации;

3. делать визуализацию данных в виде диаграмм и графиков;

4. автоматизировать процессы, используя макросы и Power Query.

• Знание основ Python/R

Чтобы выполнять более глубокий анализ, нужно разбираться в кодинге. Чаще всего аналитику данных выполняют с использованием языков Python и R.

Работа с Python предполагает умение обращаться с библиотеками pandas (действия с таблицами), matplotlib и seaborn (визуализация данных), numpy (операции с массивами). Также на этом языке программирования проводят подготовку данных к обработке и выполняют анализ. Для анализа требуется знание таких методов как value_counts(), describe(), groupby().

Язык R более широкое применение находит в биостатистике и научных работах. Чтобы оперировать данными, нужно знать основы dplyr, для обработки информации требуется понимание tidyverse, для визуализации — ggplot2.

• Знание BI-инструментов

BI-системы требуются для представления данных в виде дашбордов и отчетов. К BI-инструментам относятся Power BI, Tableau, Google Data Studio. Каждый из них имеет свои достоинства.

• Знание основ статистики

  Математическая база в профессии аналитика позволяет интерпретировать данные и находить закономерности:

  1. средние значения (медиана, среднее, мода);

  2. корреляция и регрессивный анализ (коэффициент Пирсона, линейная регрессия);

  3. меры разброса (стандартное отклонение, дисперсия, квантили).

Мягкие навыки (софт-скиллы)

Аналитик должен иметь не только узкоспециальные и технические навыки, но и гибкие навыки, такие как:

• Понимание бизнес-процессов

  Специалист не только собирает и анализирует информацию, но и занимается ее интерпретацией. По результатам работы можно:

  • оценить, насколько эффективно работают маркетинговые кампании;

  • составить прогноз спроса и оптимизировать процесс продаж;

  • улучшить опыт пользователей;

  • уменьшить риски;

  • выявить случаи мошенничества.

  Работа аналитика будет эффективной и полезной тогда, когда он понимает, какие конкретно показатели имеют значение для бизнеса.

• Умение разрабатывать и тестировать гипотезы

  Чтобы найти оптимальное решение для бизнеса, необходимо проверять разные гипотезы. Рассмотрим на примере:

  1. Гипотеза: уменьшение стоимости товара на 15 % приведет к росту конверсии в покупку на 20 %.

  2. Разделение потребителей на две группы: тестовую и контрольную.

  3. А/В-тестирование и оценка результатов.

  4. Вывод: целесообразно ли уменьшать стоимость или лучше оставить ее прежней.

• Командная работа и взаимодействие с коллегами

  Аналитик не работает сам по себе, его деятельность предполагает коммуникацию с другими подразделениями:

  1. Отдел маркетинга — сегментация потребителей, анализ рекламных кампаний.

  2. Подразделение продаж — анализ воронки продаж, прогноз спроса.

  3. Финансовый отдел — исследование доходов, расходов и убытков.

  Аналитик должен уметь простыми словами объяснять коллегам сложные вещи, чтобы они в своей работе могли пользоваться результатами анализа.

Как стать аналитиком данных

• Определитесь с целью, оцените возможности

Подумайте, подходит ли вам профессия аналитик данных, понимаете ли вы, чем предстоит заниматься. Если да, определитесь, какая область вам наиболее интересна. Если вас привлекает сфера информационных технологий, сконцентрируйтесь на анализе пользовательских данных, если тяготеете к финансам — подойдет моделирование и статистика.

• Выберите способ получения образования

Варианты:

1. Высшее образование. Это фундаментальные основы. Обучение в вузе позволяет получить степень в области информатики, математики, экономики, статистики. Однако высшее образование не является обязательным условием для начала работы, достаточно закончить профильные курсы.

2. Курсы и онлайн-образование. Их длительность составляет от нескольких месяцев до одного года, обучение проводится на реальных проектах.

3. Самостоятельное обучение. В аналитике данных можно разобраться самостоятельно по книгам и материалам в интернете, а также с помощью форумов. Однако полученных знаний при таком подходе может быть недостаточно. Сложные темы изучить без наставника и четкого плана может быть тяжело, в результате могут возникнуть трудности с устройством на работу и карьерным ростом.

• Практикуйтесь, нарабатывайте опыт

Стажируйтесь в реальных проектах, участвуйте в исследовательской работе, чтобы пополнять портфолио и получать практические навыки.

Источник: shutterstock.com

• Ищите работу

Пройдя обучение и хотя бы небольшую практику, начинайте поиск с вакансий младшего специалиста. Сертификат об окончании курсов и наличие начального опыта повысит вероятность трудоустройства.

Вузы для обучения на аналитика данных

• Национальный исследовательский ядерный университет МИФИ (НИЯУ МИФИ)

Диплом дата-аналитика можно получить, обучившись по программе «Математика и науки о данных». Для поступления нужно сдать ЕГЭ по русскому языку и математике, а также на выбор информатику или физику.

Для бюджетного обучения необходимо набрать не менее 60 баллов по русскому языку, для платного — не менее 55 баллов. По информатике или физике нужно иметь 75 и 66 баллов соответственно, по математике — 76 баллов. Стоимость обучения составляет 175 000 рублей за один семестр.

• Университет науки и технологий МИСИС

Закончив обучение на первых курсах, есть возможность выбрать трек для получения знаний по более узким направлениям. Можно выбрать треки «Интеллектуальные системы анализа данных» или «Информатика и вычислительная техника» (на направлении «Информатика и вычислительная техника»). Оба варианта позволяют получить необходимые дата-аналитику знания.

Источник: shutterstock.com

Для поступления нужны результаты ЕГЭ по русскому языку и математике, а также на выбор по ИКТ, физике или химии. Для поступления на бюджетное отделение за каждый экзамен нужно иметь не менее 60 баллов, на платное — не менее 50 баллов. В 2024 году минимальная сумма баллов для поступления на бюджет составляла 287 баллов. За год обучения нужно заплатить 339 000 рублей.

• Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ)

На профессию дата-аналитика можно выучиться по программе «Прикладной анализ данных». Обучение ведется на английском языке. Для поступления нужны результаты ЕГЭ по русскому языку, математике и на выбор по информатике и ИКТ, иностранному языку. За каждый экзамен нужно набрать минимум 70 баллов, по русскому языку не менее 60 баллов. Стоимость одного года обучения составляет 780 000 рублей.

• Университет «Иннополис»

Знания, необходимые дата-аналитику, дает программа «Анализ данных и искусственный интеллект». Обучение ведется на английском языке. Для поступления нужны результаты ЕГЭ по математике, русскому языку и на выбор по физике или информатике.

В 2023 году для поступления на бюджетное обучение сумма балов составляла не менее 258. Стоимость годового обучения начинается от 240 000 рублей (при участии в конкурсе грантов).

• Дальневосточный федеральный университет (ДВФУ)

Для обучения по профессии нужно поступать на программу «Искусственный интеллект и анализ данных». Минимальный балл ЕГЭ по математике составляет 39, по русскому языку — 40, по ИКТ и информатике — 44. Год обучения стоит 225 000 рублей.

Что нужно сдавать на аналитика данных

Для поступления в высшее учебное заведение нужно сдать обязательно русский язык и профильную математику.

Каждый вуз может устанавливать свои требования к экзаменам на выбор и дополнительным испытаниям. Некоторые заведения делают акцент на естественные науки, поэтому там необходимы результаты ЕГЭ по физике или химии. В вузах, где обучение ведется на английском языке, он входит в список экзаменов.

Как правило, дополнительный предмет выбирается из следующего списка:

• химия;

• физика;

• информатика и ИКТ;

• иностранный язык.

Топ-7 курсов аналитика данных с нуля 2025 года

Курсов для получения профессии аналитика данных достаточно много. Популярные онлайн-школы имеют комплексные обучающие программы, помогают выпускникам найти работу, выдают подтверждающие документы, а также предлагают рассрочку. Рассмотрим самые лучшие варианты.

Аналитик данных с нуля — Skillbox

Это образовательная программа, которой могут воспользоваться те, кто хочет пройти с нуля обучение по профессии аналитик данных.

Курс подойдет для тех, кто планирует работать в крупной компании, изучать большие объемы информации и помогать предпринимателям решать сложные задачи. Занятия ведут опытные преподаватели, а для обучения используются реальные кейсы.

Часто студенты находят работу, еще не закончив учебу. Этому способствует то, что все расходы за первые три месяца школа берет на себя, и обучающимся не нужно заботиться об оплате.

Источник: shutterstock.com

Занятия проводятся от простого к сложному и распределены на три модуля. В процессе обучения разбираются следующие темы:

• ведение переговоров с клиентом;

• понимание типовых бизнес-процессов;

• проблемы, с которыми сталкивается бизнес;

• подготовка данных для анализа;

• поиск, получение и обработка информации;

• прогнозирование;

• разработка и тестирование гипотез;

• отчетность;

• создание дашбордов;

• основные рабочие инструменты;

• основы статистики;

• использование случайных величин;

• теория вероятности;

• основные аналитические методы;

• сквозная и веб-аналитика;

• анализ поведения пользователей;

• язык SQL;

• BI-аналитика;

Преимущества:

• помощь преподавателя в составлении портфолио;

• персональная консультация по карьере;

• диплом школы;

• отсутствие оплаты за первые три месяца учебы;

• подходит для новичков.

Обучение стоит 4056 рублей в месяц.

ТОП-7 кейсов
из разных ниш с ростом
от 89% до 1732%

Узнать подробнее

Аналитик данных — Нетология

«Аналитик данных» представляет собой учебный план, позволяющий освоить профессию. Пройдя обучение, выпускник может найти работу в любой сфере, где требуется анализировать информацию.

Формат занятий — видеолекции и вебинары. После онлайн-уроков студенты выполняют задания на практике.

На курсе изучаются темы:

• сырые данные;

• полный цикл работы с информацией;

• применение Python;

• язык SQL;

• поиск и обработка запросов для анализа;

• источники информации;

• использование Google Таблиц;

• обработка и проверка информации;

• SQL-запросы;

• статистические основы;

• иерархия показателей;

• визуализация результатов;

• отчетность.

Преимущества:

• персональная программа поиска работы;

• диплом от Нетологии;

• помощь в формировании портфолио;

• постоянная кураторская поддержка.

Стоимость курса составляет 76 200 рублей, ежемесячный платеж при рассрочке — 4233 рубля.

Системный аналитик: быстрый старт в профессии — GeekBrains

Длительность обучения составляет девять месяцев. Занятия проходят один или два раза в неделю, для студентов проводят вебинары или видеолекции. Содержание программы регулярно обновляется, вводятся дополнения, добавляется актуальная информация.

Ученики получают навыки работы с информацией, чтобы в дальнейшем помогать бизнесу разрабатывать эффективные решения и развиваться.

Темы занятий:

• язык SQL;

• основы Python;

• основы работы в Linux;

• теория вероятности;

• экосистема Hadoop;

• поиск, сбор, обработка и хранение данных;

• визуализация результатов;

• автоматизация бизнес-процессов;

• прикладное машинное обучение;

• фреймворки;

• ML-модели;

• работа в Power BI;

• BI-системы;

• A/B-тестирование;

• язык R.

Преимущества:

• диплом о получении профессии;

• портфолио, состоящее из девяти работ;

• помощь в поиске работы;

• подойдет для новичков.

Стоимость обучения при рассрочке на три года составляет 4157 рублей в месяц.

Профессия Data Scientist — SkillFactory

Продолжительность обучения составляет два года. Занятия проводятся 10 часов в неделю. Студенты разбирают реальные бизнес-задачи, переводя их с технического на простой язык.

В ходе обучения предлагаются интерактивные задания и тесты, проводятся обучающие бизнес-игры и занятия на онлайн-тренажерах.

На занятиях изучаются темы:

• основы Data Engineering;

• ML-разработка;

• основы Python;

• визуализация и очистка информации;

• язык SQL;

• теория вероятности;

• методики оптимизации;

• машинное обучение;

• ML/CV/NLP-инженерия;

• получение данных из веб-источников.

Преимущества:

• подходит для новичков;

• помощь в поиске работы;

• персональные консультации с экспертами;

• выбор из нескольких тарифов;

• по окончании обучения выдается сертификат.

Пакет «Базовый» стоит 6900 рублей в месяц, пакет «Оптимальный» — 9720 рублей в месяц, ежемесячная стоимость пакета «VIP» составляет 23 667 рублей.

Data Engineer — Otus

Это четырехмесячная программа повышения квалификации. Каждую неделю проводится по два урока (состоят из четырехчасовых онлайн-вебинаров). Студенты проходят практическое обучение основам профессии, решая прикладные задачи.

Данный курс подходит специалистам с опытом, на начинающих аналитиков он не рассчитан. Для обучения нужно знать, как пользоваться языками Python или Java, уметь обращаться с базами данных, понимать, как работать с операционными системами.

Источник: shutterstock.com

Перед началом обучения вам будет предложено вступительное тестирование.

Темы курса:

• интеграция, обработка и хранение данных;

• адаптация датасетов;

• экосистема Hadoop;

• работа с Linux;

• автоматизация пайплайнов;

• ядро операционной системы;

• моделирование DWH;

• язык SQL;

• метаданные.

Преимущества:

• сертификат по окончании обучения;

• лучшие студенты допускаются к собеседованию в компаниях, которые являются партнерами школы.

Стоимость обучения составляет 72 000 рублей.

Big Data для менеджеров — Product LIVE

Это курсы, рассчитанные на собственников бизнеса, руководителей, менеджеров проектов, поэтому основное внимание уделяется управленческой деятельности. Длительность обучения составляет шесть месяцев.

План занятий разработан таким образом, чтобы научить специалистов с опытом работать с большим количеством данных и внедрять AI.

Темы курса:

• разработка гипотез;

• основы аналитики;

• инфраструктура Big Data;

• алгоритмы машинного обучения;

• оцифровка бизнес-процессов;

• сбор и хранение данных;

• демонстрация результатов заказчику;

• юридические нюансы работы с Big Data;

• датасеты и фреймворки;

• визуальное представление информации;

• алгоритмы ИИ.

Преимущества:

• персональный сертификат после окончания курса;

• доступ к закрытому чату с инвесторами, работодателями и другими специалистами из разных отраслей;

• пополнение портфолио;

• персональные консультации;

• предоставление скидки.

Обучение в месяц стоит 9250 рублей. Можно получить 5 % скидку, если сделать на своей странице в соцсети ссылку на курс. Также, если вы пригласите 1-3 друзей на обучение, получите скидку в размере 10-30 %.

Аналитик данных — Яндекс Практикум

Это обучающий курс, на котором студенты могут получить навыки работы с большим количеством данных, формировать отчетность, участвовать в разработке важных для бизнеса решений, использовать аналитические инструменты.

Длительность курса составляет шесть месяцев, количество часов в неделю — 15. Каждая тема изучается по схеме: две недели теории, затем выполнение практического задания, проверка и переход к другой теме. Практические задания выполняются на онлайн-тренажере.

За первую часть материалов курса платить не нужно. Студентам дают возможность определиться, нужна ли им эта профессия и хотят ли они учиться дальше. Чтобы получить доступ к дальнейшему обучению, нужно внести оплату.

Темы курса:

• этапы работы;

• основы Python;

• обработка данных для анализа;

• используемые инструменты;

• виды аналитики;

• основы аналитической работы;

• демонстрация результатов;

• понятие метрик;

• визуализация результатов;

• A/B-тестирование;

• тестирование гипотез;

• язык SQL;

• автоматизация аналитических процессов.

Преимущества:

• постоянная поддержка кураторов и преподавателей без выходных в режиме 24/7;

• помощь в поиске работы;

• пополнение портфолио на 12 проектов;

• диплом;

• отсутствие оплаты за первую часть обучения.

Стоимость обучения составляет 70 000 рублей при оплате всего курса сразу. Если брать рассрочку на шесть месяцев, то цена составит 75 000 рублей (12 500 рублей ежемесячно).

Как и где искать вакансии и стажировку аналитику данных без опыта

О востребованности профессии и зарплате аналитика данных мы уже говорили, теперь узнаем, где искать работу. В первый раз трудоустроиться или найти стажировку может быть нелегко. Однако даже без опыта работы с этой задачей можно справиться, поскольку спрос на дата-аналитиков постоянно растет.

Онлайн-площадки и сайты для поиска работы

В настоящее время сайтов, где можно искать вакансии начинающим специалистам, достаточно много. Наиболее популярные среди них — это Superjob, HeadHunter, Indeed и другие. Здесь можно воспользоваться фильтром, установить нужные параметры в отношении опыта работы или выбрать «без опыта», чтобы видеть только вакансии от работодателей, рассматривающих трудоустройство новичков.

Также есть большое количество специализированных платформ, которые посвящены конкретно IT-сфере и аналитике данных. Например, кандидат без опыта может найти вакансии на сайте LinkedIn от компаний, которым нужны молодые специалисты, готовые обучаться и профессионально расти в области аналитики.

Курсы и онлайн-обучение

Образовательные платформы нередко оказывают студентам помощь в поиске работы. В некоторых школах даже есть гарантированная стажировка выпускников в крупных компаниях, которая позволяет им получить реальный профессиональный опыт и показать себя с лучшей стороны, что в дальнейшем пригодится в трудоустройстве.

Стажировка и прохождение практики в крупных организациях

Во многих компаниях начинающие дата-аналитики могут пройти стажировку. Такую возможность предоставляют Сбер, Яндекс, Т-Банк и другие компании. Это позволяет стажерам поработать с реальными проектами под руководством наставников.

Источник: shutterstock.com

Следите за появлением таких возможностей на официальных сайтах компаний, а также на профессиональных платформах и в соцсетях.

Работа над проектами и фриланс

Специалист без опыта может для начала брать в работу небольшие проекты или заняться фрилансом. Это позволит пополнить портфолио и получить практический опыт, что пригодится в будущем при трудоустройстве.

Такой способ особенно хорош для тех, кому необходимо получить более глубокие знания в конкретной аналитической области или расширить навыки.

Сетевые сообщества и форумы

На форумах и в сетевых сообществах можно найти полезные ссылки, вакансии, рекомендации специалистов в области аналитики. Очень часто молодые специалисты без опыта именно через такие сообщества находят для себя стажировку или работу.

Преимущества и недостатки профессии аналитик данных

В профессии аналитика данных есть свои плюсы и минусы, как и в любой другой.

Преимущества:

• Большая востребованность. Технологии постоянно развиваются, объемы данных для обработки увеличиваются, поэтому постоянно требуются квалифицированные специалисты, а значит, аналитики данных, обучившиеся на курсах, имеют все шансы найти работу.

• Высокий уровень дохода. Исследования показывают, что средний ежемесячный заработок дата-аналитиков за первые шесть месяцев 2024 года составлял в нашей стране примерно 160 800 рублей.

• Возможность работать в разных сферах. Аналитики нужны в финансовой сфере, здравоохранении, промышленности, IT-отрасли, поэтому карьеру можно построить в разных направлениях.

• Непрерывное развитие в профессии. Поскольку технологии и аналитические методы постоянно идут вперед, специалисты должны все время учиться новому, осваивать новые инструменты, профессионально расти.

• Возможность работать дистанционно в удобном графике. Во многих компаниях аналитики трудятся удаленно, имеют гибкий график работы, что делает профессию еще более привлекательной.

Минусы:

1. Высокая ответственность за результат работы. Если анализ проведен неверно или информация обработана с ошибками, это чревато принятием неправильных решений по ведению бизнес-процессов.

2. Необходимость непрерывно учиться. Постоянная эволюция технологий и аналитических инструментов приводит к тому, что специалист должен регулярно получать новые знания и навыки. Очень удобно это делать с помощью онлайн-курсов.

3. Монотонная работа. Часто деятельность аналитика связана с однообразием и выполнением рутинных задач по обработке информации, поэтому он должен быть усидчивым.

4. Стрессы при ограничении сроков. Когда работу необходимо выполнить в короткие сроки и быстро представить отчет по аналитике, специалист испытывает сильное напряжение и стресс.

Будущее профессии аналитика данных

Аналитик данных — это профессия будущего. Она сейчас переживает период бурного развития, в том числе и в России, поскольку бизнес понимает, что анализ данных очень важен для разработки обоснованных решений. В ближайшие годы для аналитиков в нашей стране будут открываться новые возможности.

Увеличение востребованности специалистов

Ежегодно количество вакансий для аналитиков в разных сферах возрастает: специалисты нужны в здравоохранении, банках, медиакомпаниях, финансовых организациях. И дальше потребность будет только расти, поскольку объем данных и их важность для бизнеса постоянно увеличивается.

Совершенствование технологий и инструментов

Постоянное развитие технологий (машинного интеллекта, ИИ и т. д.) требует адаптации аналитиков к изменяющимся методикам и аналитическим инструментам. В дальнейшем специалистам предстоит работать с усложненными платформами и аналитическими алгоритмами, поэтому их роль в принятии решений станет еще более значительной.

Расширение возможностей для продвижения в карьере

В настоящее время у аналитиков есть следующие возможности для развития: стать исследователем данных (data scientist), экспертом по машинному обучению, специалистом по визуализации информации, аналитиком бизнес-данных (business analyst). Благодаря этому ценность таких профессионалов возрастает, и у них появляются широкие возможности для построения карьеры.

Влияние на бизнес и экономику

Аналитики в будущем будут основными фигурами в бизнесе и экономическом развитии государства. В их задачи будет входить улучшение стратегий маркетинга, совершенствование бизнес-процессов, обоснование решений на основе анализа данных. Любые крупные предприятия в дальнейшем будут пользоваться услугами аналитиков, поскольку без информации и грамотной обработки успешное управление бизнесом невозможно.

Развитие контента и аналитики

Информации становится все больше и компании начинают понимать, что для принятия важных стратегических решений нужно создавать качественный контент, основываясь на анализе.

Рассматриваемый специалист может помочь с этим в медиасекторе, который нуждается в разработке индивидуальных предложений для клиентов, а для этого нужно проводить анализ пользовательского поведения и предпочтений.

Скачайте полезный документ по теме:

Чек-лист: Как добиваться своих целей в переговорах с клиентами

Часто задаваемые вопросы о профессии аналитик данных

Итак, мы разобрались, что это за профессия — аналитик данных, и где ей нужно учиться. Дата-аналитики — это востребованные специалисты, поэтому работу может найти даже неопытный кандидат. Чтобы работать аналитиком, нужно знать основы Python, уметь работать с SQL, BI-системами, Excel, обладать аналитическим складом ума, понимать, как устроены бизнес-процессы.

Для чего аналитик данных нужен бизнесу?

Простыми словами аналитик данных — это профессия-помощник. Специалист помогает в оптимизации бизнес-процессов, находит слабые места, дает рекомендации по разработке стратегий. Своей работой аналитик способствует:

• повышению производительности и уменьшению расходов;

• принятию аргументированных решений (предоставляет достоверную информацию, позволяющую разработать эффективную стратегию);

• выявлению возможностей (специалист анализирует рыночные тренды и пользовательское поведение, что помогает разрабатывать новую продукцию или услуги).

Сколько времени требуется для обучения профессии дата-аналитика?

Данная профессия набирает популярность, и многие стали интересоваться, как ее получить и сколько времени для этого нужно. Срок обучения зависит от формата, цели и имеющихся знаний.

На продолжительность обучения влияют:

• Уровень подготовки — если у вас уже есть начальные математические знания, вы разбираетесь в статистике и умеете работать с информацией, обучение пройдет быстрее.

• Формат — университетская программа или онлайн-курсы позволят быстрее освоить профессию, чем самостоятельное изучение материала.

• Цель обучения — если вы планируете работать на джуниор-уровне, обучиться можно за несколько месяцев, а для получения более глубоких знаний придется трудиться не менее года.

Как выбрать хороший курс обучения на аналитика данных?

Выбирая курс, решите, зачем вы идете учиться, а также оцените бюджет. Почитайте отзывы, просмотрите образовательную программу, доступность кураторской поддержки, наличие практики.

Правильный выбор позволит быстрее освоить профессию, начать зарабатывать и строить карьеру.

Чем отличается аналитик данных от Data Science специалиста?

Аналитик данных знает, как получить практическую пользу из информации, а специалист по Data Science способен грамотно эту информацию собрать. На практике эти специальности имеют много общего, но вы должны решить, что вас интересует больше, прежде чем выбрать курс, поскольку программа обучения у одних и других специалистов имеет отличия.

Студенты на курсах изучают не только теоретические основы, но и занимаются отработкой навыков на практике под руководством опытных преподавателей. Закончив обучение, выпускники умеют решать реальные задачи и могут соперничать с другими соискателями.

Автор статьи

Дмитрий Свистунов

Руководитель SEO-отдела и разработки

Последние статьи этого автора:

• Адаптивная верстка сайта: гайд для начинающих
• Анкор ссылки: виды, правила составления, влияние на продвижение
• Белая раскрутка сайта без перехода на темную сторону

Забрать ценные бизнес-подарки бесплатно

Полезные
материалы
для руководителей

Скачать 3,2 MB