Кто такой Data Analyst и как им стать?
Data Analyst (аналитик данных) анализирует данные и помогает бизнесу принимать взвешенные решения на основе данных. В этом обзоре разберем, чем именно он занимается, какие бывают специализации и какие навыки нужны для работы. Поговорим о карьерном росте и посмотрим на дорожную карту обучения.
Чем занимается аналитик данных?
Дата-аналитик помогает бизнесу анализировать данные и извлекать из них ценные инсайты. Компании, которые полагаются на такую информацию при принятии решений (data-driven), получают преимущество: они распределяют ресурсы более оптимально, часто быстрее растут и избегают факапов — ситуаций, когда стратегия развития оказывается неэффективной.
Допустим, стартап решил добавить новую функцию в приложение. На ее разработку выделяется большой бюджет и трудозатраты. Но что, если пользователи ее не оценят? В итоге компания рискует вложить ресурсы в доработку продукта, которая может не оправдать ожиданий.
Чтобы избежать этого, нужно заранее проверить гипотезу — понять, насколько востребована новая функция. Здесь на помощь приходит аналитик данных: он изучает пользовательское поведение, анализирует прошлый опыт, проводит A/B-тестирование, строит прогнозы и оценивает потенциальные риски.
Задачи аналитика данных
В зависимости от компании и ее потребностей задачи аналитика данных могут сильно различаться. Мы подготовили таблицу с ключевыми направлениями работы и примерами задач аналитика данных:
| Область работы | Что делает аналитик |
|---|---|
| Работа с A/B-тестами | Проводит тестирование гипотез, помогает принимать решения на основе данных |
| Подготовка отчетности | Формирует регулярные отчеты для руководства и других отделов |
| Автоматизация отчетности и процессов | Создает дашборды, автоматизирует сбор и анализ данных, снижая ручной труд |
| Оптимизация продукта на основе данных | Оценивает, какие функции продукта действительно полезны пользователям и какие стоит развивать |
| Анализ пользовательского поведения | Анализирует, как люди пользуются продуктом, находит привычки и причины, по которым они уходят |
| Оценка эффективности маркетинга | Анализирует ROI (возврат инвестиций) рекламных кампаний, определяет каналы с наибольшей отдачей |
| Разработка моделей прогнозирования | Строит модели, которые прогнозируют продажи, спрос, отток клиентов и пр. |
| Разделение клиентов на группы по разным признакам | Разбивает пользователей на сегменты, чтобы предложить им более персонализированные решения |
Читайте также: Гид по профессии аналитик данных: кто это, чем занимается и сколько зарабатывает
Какие навыки нужны, чтобы стать аналитиком данных?
Диаграмма Венна показывает пересечения между данными, бизнесом, программированием и математикой. На пересечении этих сфер формируются различные специализации:
- Data Science ориентируется на прогнозирование и моделирование.
- Data Analyst интерпретирует информацию, строит отчеты и дашборды, помогает бизнесу принимать решения на основе цифр
- Data Engineering работает с инфраструктурой данных и над их обработкой.
Таким образом, успешный аналитик данных — тот, который умеет работать с цифрами и понимает, какие выводы можно сделать на основе данных для бизнеса. Для этого важны hard skills — технические навыки, с помощью которых нужно будет собирать, обрабатывать и анализировать данные. Soft skills — умение критически мыслить, ясно доносить информацию и обосновывать их выводы.
Ниже привели список ключевых навыков для аналитика данных.
| Hard skills (профессиональные навыки) аналитика данных | |
|---|---|
| Навыки работы с базами данных, написание запросов, извлечение информации (PostgreSQL, Greenplum, Clickhouse, Oracle) | Продвинутый анализ данных, работа с библиотеками (Pandas, NumPy, SciPy и др.) |
| Знание методов анализа, построение гипотез, A/B-тестирование (Яндекс.Метрика, Google Analitics) | Создание графиков и дашбордов через визуaлизацию в Superset |
| Умение строить тренды, использовать алгоритмы | Формирование сводных таблиц, выполнение расчетов |
| Анализ эффективности и поиск точек роста (Google Analytics, Yandex Metrica, Amplitude, Mixpanel) | Владение инструментами для работы с Big Data (Hadoop, Spark, Google BigQuery) |
| Soft skills (гибкие навыки) аналитика данных | |
|---|---|
| Умение видеть закономерности в данных и делать выводы | Работа с цифрами требует скрупулезности |
| Объяснять сложные вещи простым языком, работать с командой | Проверять гипотезы, не верить в совпадения |
| Много задач, нужно уметь расставлять приоритеты | Технологии быстро меняются, аналитик должен обучаться и подстраиваться |
| Хороший аналитик всегда ищет, где и что можно улучшить |
Карьерный рост аналитика данных
Карьерный путь дата-аналитика включает несколько уровней, и на каждом из них специалист осваивает новые инструменты и методы работы с данными.
Junior Data Analyst — начинающий аналитик
Собирает и подготавливает данные, строит на их основе отчеты и презентации.
Что должен знать:
- Основы SQL — написание простых запросов, работа с базами данных.
- Excel/Google Sheets — сводные таблицы, формулы, поиск и визуализация данных.
- BI-инструменты (Superset, Power BI) для построения простых дашбордов.
- Бизнес-метрики (выручка, LTV, средний чек, рентабельность, конверсия).
- Основы Python (Pandas, NumPy).
Пример задачи: подготовить отчет по продажам за последний квартал, выявить регионы с наибольшим ростом и падением.
Middle Data Analyst — опытный аналитик
Анализирует тренды, прогнозирует показатели, автоматизирует процессы и помогает бизнесу принимать решения на основе данных.
Что должен знать:
- SQL.
- Python.
- A/B-тестирование.
- Методы прогнозирования.
- Когортный, сквозной анализ, юнит-экономику.
Пример задачи: проанализировать, почему снизилось количество повторных покупок в онлайн-магазине; провести когортный анализ клиентов, проверить влияние маркетинговых изменений через A/B-тестирование, спрогнозировать спрос и визуализировать результаты. В итоге предложить бизнесу решения по удержанию пользователей.
Senior Data Analyst — ведущий аналитик
Строит сложные модели, выявляет ключевые метрики для бизнеса, автоматизирует отчеты и разрабатывает стратегии на основе данных.
Что должен знать:
- Сложные запросы, оконные функции, иерархии и рекурсии.
- Инструменты Hadoop, Spark.
- Продвинутые методы A/B-тестирования (Bootstrapping, Sequential Testing).
- Доверительные интервалы, статистическую значимость.
- Архитектуру хранилищ данных на уровне Data Marts и моделей (когда данные уже очищены, агрегированы и подготовлены для аналитики).
- Сложные дашборды (Tableau, Power BI, Superset).
- Метрики вовлеченности, ретеншены, LTV, CAC.
Пример задачи: выяснить, почему снизилась конверсия с бесплатной версии в платную подписку. Проанализировать с помощью SQL поведение пользователей, провести когортный анализ, чтобы выявить моменты отказа от подписки, и применить продвинутые методы A/B-тестирования (Sequential Testing) для оценки изменений. Построить модель прогнозирования. Результаты визуализировать в BI-инструментах, затем дать рекомендации по увеличению числа платных подписок.
Lead Data Analyst / Data Science Manager — управленец
Lead Data Analyst и Data Science Manager владеет всеми компетенциями, перечисленными выше, и плюс:
- Распределяет задачи в команде, помогает развивать навыки коллег.
- Выстраивает аналитическую стратегию, определяет, какие метрики и методы анализа нужны бизнесу.
- Оптимизирует процессы работы с данными, автоматизирует отчеты, улучшает хранение и обработку данных.
- Формулирует, обосновывает бизнес-выводы на основе аналитики и презентует их руководству.
- Работает с продуктом и маркетингом, помогает командам принимать решения на основе данных.
Пример задачи: улучшить аналитические процессы компании, провести аудит текущих отчетов, оптимизировать хранение и обработку данных, внедрить автоматизацию. Разработать единый аналитический фреймворк, согласовать ключевые показатели с топ-менеджментом и обучить команду аналитиков. Создать прозрачную, эффективную систему аналитики, позволяющую оперативно реагировать на изменения, чтобы снизить потери пользователей и увеличивать доход компании.
Chief Data Officer (CDO)/Director of Data Analytics — стратегические управленцы, визионеры
На этом уровне специалист отвечает за всю аналитику компании, управляет стратегией работы с данными и взаимодействует с топ-менеджерами компании.
Пример задачи: разработать стратегию обработки данных, внедрить облачное хранилище (Google BigQuery), автоматизировать сбор и обработку через ETL-процессы и обновить BI-системы. Пересмотреть ключевые KPI, чтобы метрики были полезны для бизнеса. Придумать новые решения на базе AI (искусственного интеллекта). Создать автоматизированную удобную систему, позволяющую быстрее принимать точные решения при минимальных затратах.
Также интересно: Как найти работу аналитику данных
Сколько зарабатывает аналитик данных
Зарплата аналитика растет в зависимости от его грейда (уровня развития). Чтобы наглядно показать разницу, мы собрали данные в таблицу на основе открытых источников, включая Хабр Карьера и HH.ru.
| Уровень | Опыт (годы) | Средняя зарплата (₽/мес) |
|---|---|---|
| Junior Data Analyst | 0–1 | От 70 000 |
| Middle Data Analyst | 1–3 | 100 000 – 200 000 |
| Senior Data Analyst | 3–5 | 225 000+ |
| Lead Data Analyst | 5+ | От 300 000 |
| Data Scientist | 3–5 | 200 000–350 000 |
| Machine Learning Engineer | 3–5 | До 500 000–700 000 |
| Chief Data Officer (CDO) | 10+ | Нет данных |
Дорожная карта обучения
Теперь, когда вы узнали, кто такой дата-аналитик, чем он занимается, какие навыки ему нужны и какие существуют грейды, посмотрим на роадмап обучения.
За 9 месяцев вы пройдете полный путь от новичка до специалиста, освоив аналитику, SQL, BI-инструменты и Python. Вы также познакомитесь с бизнес-аналитикой, научитесь формулировать гипотезы, проверять их и находить инсайты, которые помогают компаниям принимать решения. Подробнее о профессии рассказали на курсе «Аналитик данных».