Аналитик данных (data analyst) — это относительно новая и востребованная профессия. Специалист собирает и анализирует данные, ищет закономерности и помогает бизнесу принимать взвешенные решения на их основе. Рассказываем, что нужно знать аналитику и какие частые ошибки допускают junior data analyst.
Объем информации, которую бизнес может использовать для принятия взвешенных решений, постоянно растет. Приходится регулярно оценивать эту информацию, чтобы потенциально снизить риски. Так, на основе спроса на определенные товары формируется сезонность, а интерес к определенным креативам помогает определять боли аудитории. Эти и другие задачи делегируют аналитику данных — этот специалист собирает, обрабатывает и интерпретирует информацию, визуализируя инсайты, на основе которых бизнес принимает обоснованные решения.
Поскольку конкуренция практически во всех индустриях растет, аналитик данных может стать важным звеном в оптимизации процесса принятия решений: повысить точность и обоснованность, ускорить и т. д., что позволяет получить конкурентное преимущество на рынке. Поэтому компании активно нанимают аналитиков данных. Так, в середине февраля 2025 года на портале hh.ru открыто около десяти тысяч вакансий для аналитиков данных. Некоторые работодатели готовы нанимать junior аналитиков данных без опыта. Начинающие специалисты могут зарабатывать уже от 100 тыс. руб., тогда как средняя зарплата составляет около 160 тыс. руб. в начале 2025 года, по данным Хабр.Карьера.
Для успешного старта в профессии важно владеть рядом технических инструментов, а также развивать софт-скилы (или гибкие навыки), такие как аналитическое мышление. Рассмотрим подробнее.
Список технических навыков для аналитики данных меняется по мере появления новых инструментов. Вот некоторые наиболее актуальные технологии.
SQL (Structured Query Language) — основной инструмент для работы с базами данных, поскольку позволяет извлекать, очищать и подготавливать информацию перед анализом. Джун-аналитик умеет:
Excel и Google Sheets остаются незаменимыми инструментами для первичного анализа данных и работы с ними. Важно уметь:
Читайте также: Сложные графики по данным в Excel: пошаговое руководство
Для более глубокой аналитики понадобится кодинг. В аналитике данных чаще всего используют такие языки программирования, как Python и R.
Например, при работе с Python нужно пользоваться библиотеками pandas для обработки таблиц, numpy для работы с массивами, matplotlib и seaborn для визуализации данных. Еще на нем очищают данные (подготавливают их к обработке) и проводят анализ. Например, для последнего новичкам понадобятся такие методы, как describe(), value_counts(), groupby().
R чаще используется в научных исследованиях и биостатистике. Для манипуляций с данными понадобятся основы dplyr, для обработки — tidyverse, а для визуализации — ggplot2.
Для визуализации, а именно создания отчетов и дашбордов, используют BI-системы. Например, работают в Tableau, Power BI или Google Data Studio. У каждого сервиса свои преимущества и особенности.
Включает основы статистики, поскольку без них сложно интерпретировать данные и выявлять закономерности. Например:
Кроме технических и узкоспециальных навыков, есть еще гибкие навыки, которые также входят в компетенции аналитика.
В задачи аналитика входит не только сбор и анализ, но и интерпретация данных. Для чего они используются?
Аналитик должен не просто обрабатывать данные, но и понимать, какие бизнес-метрики важны для компании.
Также интересно: Что такое roadmap проекта: примеры
Тестирование гипотез помогает находить лучшие бизнес-решения. Пример работы с гипотезами:
Аналитик не работает в вакууме, а взаимодействует с другими департаментами:
Важно уметь объяснять сложные вещи простыми словами, чтобы коллеги могли применять результаты анализа в своей работе.
Новички в аналитике часто сталкиваются с узкими местами, которые можно разделить на три группы: технические, аналитические и организационные. К типичным техническим ошибкам junior-аналитика относят:
Аналитические ошибки включают:
Организационные ошибки могут выглядеть так:
Аналитик данных — это востребованная профессия, в которой работодатели готовы рассмотреть даже кандидатов без опыта. Чтобы стать аналитиком данных, важно освоить SQL, Excel, BI-системы и основы Python, развивать аналитическое мышление и разобраться в бизнес-процессах. Эти и другие знания можно получить на курсе Хекслет «Профессия: дата-аналитик». Помимо теории, студенты отрабатывают практические навыки, а опытные наставники помогают новичкам избежать типичных ошибок. Благодаря этому по окончании курса выпускники готовы к реальным задачам и могут успешно конкурировать с другими кандидатами на рынке труда.