Кто такой «Аналитик данных»: подробно о профессии, навыках и обстановке на рынке труда

Описание профессии

Вклад аналитиков данных в бизнес-сферу (да и мир вокруг) несложно представить на реальных примерах, подготовленных независимыми исследователями из NewVantage Partners. Например, силами Data Analyst сервис Uber мгновенно рассчитывает стоимость поездок, безошибочно распределяет таксистов по улицам мегаполисов и с точностью до 98% предсказывает, в каком месте понадобятся дополнительные автомобили.

Не менее впечатляющую работу проделали аналитики из Unilever, которые вывели формулу привлечения аудитории с помощью рекламных объявлений в социальных сетях по четвергам и пятницам. Именно ближе к выходным потенциальная аудитория, как показала статистика, была заинтересована в покупке мороженого. Казалось бы, мелочь, но расходы на рекламу сократились на 80%.

Примеры Uber и Unilever лишь капля в море: аналитики данных повлияли и на бизнес в России — «Тинькофф», «Сбербанк» и «Яндекс» постоянно отчитываются о происходящих переменах во всех сервисах из-за проведенных исследований, которые основываются на проанализированной статистике.

И собирают данные непосредственно аналитики. Но скомпоновать тысячи разрозненных сведений лишь половина дела, понадобятся и дополнительные действия:

• Подготовка отчетов. Записи включают информацию о трендах в мире и выбранной бизнес-сфере, а заодно помогают брендам не пытаться еще раз экспериментировать в тех нишах, в которых уже провалились конкуренты
• Поиск закономерностей. Аналитики с легкостью способны выяснить, когда клиенты чаще выбираются в город за покупками, какие напитки выбирают в кафе и ресторанах и почему по субботам смотрят сериалы и кино
• Взаимодействие с командой. Профессионалы постоянно передают задачи, общаются с владельцами бизнеса, выстраивают рабочий график для сотрудников, а вместе с тем проверяют чужие отчеты
• Разработка гипотез. Статистику необходимо интерпретировать в реальное решение. Например, маркетинговому отделу давно пора сменить рекламные креативы, а разработчикам — добавить парочку новых кнопок
• Визуализация данных. Тысячи чисел не помогают разобраться в деталях, графики и диаграммы ни у кого не вызывают вопросов

Перечисленные действия и необходимы для подготовки будущих решений. А уж каких именно — зависит от мастерства аналитика.

Какое направление аналитики выбрать?

Сфера аналитики включает сразу несколько специальностей с похожими названиями, из-за чего даже на сайтах рекрутинговых агентств возникает весьма ощутимая путаница. А потому редакция блога и провела расследование и выяснила критерии обозначения сразу нескольких профессий. Например:

• Системный аналитик. Специализируется на сборе требований к разрабатываемому программному обеспечению в соответствии с запросами потенциальных клиентов. Системные аналитики составляют задачи для разработчиков ПО, находящихся в команде, и постоянно контактируют с тестировщиками и маркетологами
• Бизнес-аналитик. Специализируется на поиске проблем непосредственно в компании и анализе целевой аудитории. От бизнес-аналитика зависят внедряемые экономические стратегии, эффективность взаимодействия сотрудников внутри и между командами и некоторые технические процессы
• Веб-аналитик. Специализируется на исследовании аудитории, посещающей веб-сайты, и разработке стратегий привлечения новых клиентов, читателей или гостей. От решений веб-аналитика часто зависит и дизайн сайта, и расположение текстовых и визуальных блоков, и даже количество отображаемой рекламы
• 1С-аналитик. Специализируется на внедрении продуктов 1С в бизнес-проекты клиентов для автоматизации расчетов, анализа данных и поиска нестандартных стратегий. Вместе с тем 1С-аналитики координируют действия сотрудников и прокладывают пути коммуникации в командах

На HeadHunter предостаточно вакансий для маркетинговых аналитиков, привлекающих новых клиентов через рекламу, а еще для тех, кто знаком с инструментами BI для автоматизации отчетности и тестирования гипотез.

Кому подходит и какие навыки понадобятся?

Аналитики, как подсказывают сайты рекрутинговых агентств, обязаны разбираться в математике, программировании и даже основах продакт-менеджмента. Минимально-обязательный набор навыков работодатели часто выносят в специальный список, включающий следующие пункты:

• Собирать и обрабатывать данные с помощью Google Sheets, Sublime или Excel
• Готовить SQL-запросы, автоматизировать действия с помощью языков программирования Python или R
• Анализировать собранную статистику, визуализировать результаты
• Представлять отчетность в BI-системах, включая Tableau, Power BI, Google Data Studio
• Разбираться в математике, статистике, а в некоторых случаях еще и в библиотеках машинного обучения

Понадобятся аналитикам и Soft-скиллы: коммуникабельность (специалистам приходится постоянно взаимодействовать с коллегами, ставить цели и передавать задачи), стрессоустойчивость, желание развивать навыки и возможность работать даже с учетом сжатых сроков и молниеносно приближающихся дедлайнов.

Сколько зарабатывают аналитики данных?

Сайты рекрутинговых агентств HeadHunter и SuperJob переполнены вакансиями без конкретных зарплатных вилок: информацию о премиях, карьерном росте и непосредственно зарплате многие работодатели стараются не раскрывать до собеседования.

А потому на HH пригодится список для сортировки доступных объявлений. Например, переключившись на пункт «от 25 000 рублей», в поисковой выдаче появится не меньше 1 200 объявлений с конкретными «расценками».

Но и там полная неразбериха: половина объявления для стажеров, часть — для веб-аналитиков, а еще под 500 штук — для Middle-специалистов с опытом от 3–4 лет.

А потому составлять представление о зарплате аналитиков данных приходится через «третьи руки», то есть, через сравнения вилок для всех специалистов в индустрии от сервиса «Нормальные исследования». Результат следующий: стажеры в регионах зарабатывают от 25 000 до 50 000 рублей, в Москве — от 40 000 до 80 000. Middle-специалистам платят уже от 100 000 рублей по всей стране. С опытом от 3–6 лет ставка поднимается уже до 300 000 рублей.

Насколько востребована профессия?

Спрос на аналитиков данных в России не меняется уже долгие годы: на HeadHunter и SuperJob каждый месяц появляются сотни вакансий для начинающих и уже накопивших немного (или даже много) опыта специалистов. Часть объявлений (а если точнее, то почти 80%) приходится на Московскую область — там рады и выпускникам онлайн-курсов, находящихся в поиске подходящего места для прохождения стажировки, и «сеньорам», претендующим на зарплату в 300 000 рублей.

С регионами ситуация сложнее — вакансий в разы меньше, но зато доступны редкие по меркам индустрии позиции, вроде разработчиков отчетности (из обязанностей — разработка аналитических моделей и внедрение нестандартных задач) и специалистов по интеграции стороннего ПО в инфраструктуру. Зарплаты в регионах соответствующие — от 25 000 рублей для стажеров и от 60 000 для Middle-специалистов.

Проблему с недостаточно высокой зарплатной ставкой практикующие специалисты часто решают с помощью подработок на Kwork и сторонних биржах фриланса. Анализ данных с последующей визуализацией собранных сведений приносит фрилансерам от 500 до 3 000 рублей за каждый заказ.

Не менее популярны аналитики данных и в США с Европой: профессия последние 5 лет входит в список наиболее прибыльных (средний доход в год — 75 тысяч долларов) и крайне перспективных. И, как подсказывают все те же аналитики, ситуация едва ли поменяется в ближайшие годы. Скорее наоборот — зарубежные работодатели обязательно заинтересуются специалистами из России и с радостью помогут и с получением визы, и с релокейтом.

Плюсы и минусы профессии

Аналитики данных востребованы в РФ и в мире, много зарабатывают (и речь не только о зарплате, но и о премиях и бонусах) и всегда найдут работу — и на сайтах рекрутинговых агентств, и на биржах фриланса. Плюсов уже предостаточно, но профессия скрывает и иные преимущества:

• Достаточно низкий порог вхождения: стать аналитиком вполне реально на онлайн-курсах за 6–8 месяцев активного обучения
• Аналитики часто работают дистанционно и редко придерживаются конкретного графика — достаточно выдавать результат
• Активный горизонтальный и вертикальный рост — специалисты способны занимать руководящие должности или переходить в соседние сферы
• Масштабные проекты от крупных IT-брендов многих стран — именно силами аналитиков развивается «Сбербанк», ВТБ и даже «Яндекс»
• Частая смена деятельности — кроме сбора и анализа данных, специалисты проводят оптимизацию проектов

Недостатки у профессии привычные для IT-индустрии: постоянная рутина (бесконечные созвоны, обработка статистики, подготовка отчетов), беспрерывное обучение («айтишники» обязаны подстраиваться под переменчивое состояние рынка и всегда быть в «тренде»), растущий уровень ответственности.

И чем больше должностных обязанностей у аналитика, тем и ответственности больше — специалисту придется отстаивать собственное мнение перед руководством, а после еще и привыкать к разбору всевозможных ошибок и проблем.

Как стать аналитиком данных: курсы, лекции и литература?

Специальности, связанные с аналитикой данных, в российских колледжах и вузах до сих пор не появились: абитуриентам по-прежнему приходится поступать на математические факультеты и уже по ходу дела разбираться с информатикой, вычислительной техникой и статистикой.

Теоретически смежные дисциплины в будущем обязательно пригодятся — в качестве своеобразного фундамента для будущих практических экспериментов. Но рассчитывать лишь на информатику и статистику в долгосрочной перспективе бессмысленно, а потому на 2–3 курсах студентам желательно уже приступить к обучению в онлайн-школе. Так появится шанс сразу после выпуска найти подходящую вакансию или хотя бы стажировку. 

Платные курсы

Информация о курсах для аналитиков данных включает целую серию рекомендаций и для тех, кто лишь начинает знакомство с индустрией, и для тех, кто переходит с позиции Junior на новые ступени стремительно развивающейся карьеры. И, раз уж рекомендаций достаточно много, то ниже — три лучших курса по мнению редакции.

Профессия «Аналитик данных: расширенный курс» от «Нетологии»

Фундаментальный курс от «Нетологии», воспитывающий будущих специалистов за 13 месяцев с нуля и до позиции Middle. Образовательная программа включает знакомство сразу с несколькими языками программирования, а еще — визуализацию данных, развитие эмоционального интеллекта и правила работы в команде.

Обучение на платформе построено в нескольких форматах — кроме видеолекций и вебинаров, предусмотрены командные проекты, разговорные сессии с наставниками и тематические факультативы. Финальный этап — защита дипломного проекта (разработка кейса по выбранному направлению).

Программа «Нетологии» разделена на тематические модули: начинать знакомство с курсом предстоит с особенностей аналитического мышления и SQL, а заканчивать — английским языком для аналитиков и инструментами анализа и визуализации данных. Обучение насыщенное, а потому важно постоянно поддерживать набранный темп.

Аналитик данных с нуля от Skillbox

Разработаться в анализе данных студенты способны и на курсе от Skillbox: за время обучения новички разберутся в сервисах аналитики, научатся писать код на Python и обращаться к базам с информацией с помощью SQL, а еще — проверять гипотезы и визуализировать статистику.

Курс содержит сотни видеолекций, включает несколько дополнительных факультативов, а вместе с тем сразу же погружает в разговорный английский язык. Доступны во время обучения и экзамены с тестами: некоторые представлены в виде заданий в тренажерах, а другие станут проектами для портфолио.

Обучение на курсе «Аналитик данных с нуля» построено на свободном графике — студентам в любое время доступен образовательный материал, а связь с наставниками возможна и ранним утром, и поздней ночью.

Бесплатные курсы и лекции

Анализ данных разбирают и за пределами популярных онлайн-школ. Например, сразу несколько курсов для аналитиков доступны на платформе Stepik. Взять хотя бы в расчет целый путеводитель для тех, кто лишь начинает путь в индустрию, или Big Data.

Альтернативный способ погрузиться в профессию — заглянуть на официальный сайт Microsoft и разобраться в принципах анализа и визуализации данных с помощью Power BI. Курс включает информацию и для новичков, еще незнакомых с аналитикой, и для профессионалов, заинтересованных в пополнении собственного портфолио новыми проектами.

Встречаются курсы для аналитиков и на сайте Coursera, но лишь на английском языке (зато с сертификатами и от лучших преподавателей из США и Европы). Как вариант — за 6 месяцев на курсе Data Analyst от Google разбираются сотни инструментов и десятки проектов и бизнес-сценариев. Ближайшая альтернатива — Data Science от Harvard University. Правила те же — для новичков, на английском, зато с сертификатом.

Найдутся обучающие видеоролики для новичков и на YouTube: в тематическом плейлисте «Курсы для аналитиков данных» собрана сотня видеороликов с теорией и разбором языков программирования, а вместе с тем и практикой — проектами, сбором и анализом данных. И, хотя хронологии в плейлисте недостает, зато в списке нашумевшие ролики от VK Team, Skillbox и аналитиков со стажем.

Книги и Telegram-каналы для аналитиков данных

Кроме платных и бесплатных курсов, аналитикам данных понадобится и профильная литература. И речь необязательно о характерной для профессии документации с запутанными формулировками, но и о книгах с почти художественным повествованием:

• «Python и анализ данных». Маккини Уэс. Исчерпывающее пособие по математической статистике, аналитике данных и визуализации собранной информации. Некоторые главы связаны еще и с основами IPython и NumPy, а вместе с тем затрагивают Pandas и Matplotlib
• «Голая статистика». Чарльз Уилан. Культовая книга от преподавателя экономики, старательно разбирающего основы статистики с помощью наглядных графиков и текстовых «сценариев». Книга не пытает новичков терминами, а вместе с тем показывает, как выбирать неожиданные, но правильные решения даже в критических ситуациях
• «Бизнес-моделирование и анализ данных». Уэйн Винстон. Практическое пособие по Microsoft Excel. И речь не о таблицах и отчетах, но и о моделировании нестандартных ситуаций, расчетах и гипотезах, выборе и инструментах проверки зависимостей. Кроме теории книга Винстона наполнена бизнес-задачами, способными вовлечь в обучение даже тех, кто не слишком-то и знаком с аналитикой
• Все лгут. Поисковики, Big Data и Интернет знают о вас все. Сет Стивенс-Давидовиц. Научное и отчасти философское исследование, затрагивающее и аналитику данных, и социологические факторы поведения аудитории. Разбираются в книге и принципы взаимодействия с информацией —  от сортировки до передачи третьим лицам

А еще аналитикам пригодятся Telegram-каналы: некоторые станут источником вакансий (например, в чате «Работа ищет специалистов» почти каждый день появляются новые объявления для Junior и Middle-аналитиков), другие же станут подспорьем во многих начинаниях. Тот же канал «Инжиниринг данных» постоянно разбирает тренды в IT-индустрии, а среди сообщений Reveal the Data несложно найти информацию про визуализацию, отчетность и развитие BI-систем.

Заключение

Аналитики данных популярны в России — работодатели, даже несмотря на переменчивое состояние рынка труда из-за действующих санкций, находятся в активном поиске и стажеров, знакомых с Python и базами данных, и Middle-специалистов с многолетним опытом работы. Постоянно растущий спрос на новичков и профессионалов во многом связан с постепенным замещением зарубежного бизнеса отечественными аналогами.

Мессенджеры, социальные сети и даже кэшбэк-сервисы — Россия все меньше зависит от американских и европейских идей, но все сильнее нуждается в тех, кто способен практически с нуля разработать похожие (или даже более качественные) проекты и привлечь новую аудиторию. Но перед разработкой необходим подробный анализ: и состояния рынка, и платежеспособности потребителей, и прибыльности различных ниш.

Без точных расчетов бизнес не принесет пользы, а силы сотен сотрудников будут потрачены зря. Потому-то аналитиков и ждет безбедное будущее: работа в тяжелых условиях рынка обязательно найдется. И заказчиками, как подсказывают независимые эксперты, выступят и российские работодатели, и китайские партнеры.