Данные нужны всем ‒ и небольшому бизнесу, и компании-монополисту, и магазину с огромной аудиторией. Цель аналитика данных в том, чтобы информация принесла пользу компании. В этой статье мы поговорим о том, какие задачи решает аналитик данных и о навыках, необходимых для работы.
Кто такой аналитик данных?
Аналитик данных ‒ это специалист, который занимается сбором, обработкой, изучением и интерпретацией данных. Его работа важна для принятия решений в бизнесе, управлении и науке.
От работы этого специалиста зависит эффективность тех или иных решений. Новый продукт требует серьезных вложений, а ошибка на начальном этапе может привести к убыткам и потере репутации.
Аналитики данных проводят А/Б тесты и создают математические модели, чтобы понять, как клиенты отнесутся к изменениям и оценить перспективы проекта.
Это относительно новая профессия, поэтому аналитики востребованы на рынке труда и спрос постоянно растет.
Запишитесь на онлайн курсы Data Analyst и вы сможете получить престижную профессию не выходя из дома!
Задачи аналитика данных
Аналитик данных должен ориентироваться в бизнес-процессах, знать продукт и понимать на чем зарабатывает компания. Благодаря его усилиям прибыль растет, а клиенты получают желаемое. Прежде чем приступить к работе, аналитику данных нужно обратиться к руководителю для понимания своих задач.
Кроме программных инструментов аналитику необходимы так называемые soft skills: умение находить контакт с коллегами и партнерами, решать проблемы, безболезненно разрешать конфликты, развитый эмоциональный интеллект. Это человеческие качества, но их также можно развить.
Вот примеры вопросов, на которые может ответить аналитик данных:
- На какую целевую аудиторию обратить внимание бизнесу в следующей рекламной кампании?
- Для людей какого возраста актуален данный товар?
- Какое поведение свойственно кибермошенникам?
С чего начать обучение?
На начальном этапе обучения необходимы базовые знания математики. На уровне школьной программы ‒ это знание производных, умение работать с методом градиентного спуска, знание теории вероятностей, основ дискретной математики и статистики.
Чаще всего аналитики работают с языком программирования Python и SQL, профильными библиотеками для сбора и анализа данных. Чем больше библиотек знает специалист, тем качественней его аналитика.
Пройдите курсы программирования Питон, где вы сможете в короткие сроки изучить необходимый для аналитика язык!
Компании не требуют большого опыта, они готовы помогать в обучении и направлять аналитика. Тем не менее, важен интерес к решению бизнес-задач.
Вот список базовых требований работодателей:
- знание языка программирования Python либо R;
- умение писать запросы к базам данных SQL;
- умение наглядно представить аналитику;
- интерес к бизнес-задачам.
Стоит отметить, что знание математики и программирования ценно для профессии аналитика данных, однако имеет значение только в совокупности с умением мыслить терминами задач бизнеса. Еще одно неотъемлемое условие профессионального роста ‒ это постоянная практика.
