Должностная инструкция аналитик данных

Должностные обязанности и инструкция аналитика данных

Введение в профессию аналитика данных

Аналитик данных — это специалист, который занимается сбором, обработкой и анализом данных для принятия обоснованных бизнес-решений. В современном мире данные играют ключевую роль в развитии компаний, и аналитики данных помогают извлекать из них максимальную пользу. Эта профессия требует сочетания технических навыков и аналитического мышления, что делает её одной из самых востребованных на рынке труда.

Аналитики данных работают в самых разных отраслях, включая финансы, маркетинг, здравоохранение, розничную торговлю и многие другие. Их основная задача — превращать сырые данные в ценные инсайты, которые могут быть использованы для улучшения бизнес-процессов, разработки новых продуктов и услуг, а также для принятия стратегических решений.

Картинка с сайта: sky.pro

Основные обязанности аналитика данных

Аналитики данных выполняют широкий спектр задач, которые можно разделить на несколько ключевых категорий:

Сбор данных

• Извлечение данных из различных источников: базы данных, API, веб-сайты и т.д. Аналитик данных должен уметь работать с различными источниками данных, включая внутренние базы данных компании и внешние источники, такие как API и веб-сайты. Это требует знания различных инструментов и технологий для извлечения данных.
• Очистка данных: удаление дубликатов, исправление ошибок, заполнение пропусков. Очистка данных — это важный этап, который включает в себя удаление дубликатов, исправление ошибок и заполнение пропусков в данных. Это необходимо для обеспечения точности и надежности анализа.
• Интеграция данных: объединение данных из разных источников в единую структуру. Интеграция данных включает в себя объединение данных из различных источников в единую структуру, что позволяет проводить комплексный анализ и получать более точные результаты.

Обработка и анализ данных

• Анализ данных: использование статистических методов и алгоритмов машинного обучения для выявления закономерностей и трендов. Аналитик данных должен владеть различными методами анализа данных, включая статистические методы и алгоритмы машинного обучения. Это позволяет выявлять закономерности и тренды, которые могут быть использованы для принятия обоснованных решений.
• Визуализация данных: создание графиков, диаграмм и дашбордов для наглядного представления результатов анализа. Визуализация данных — это важный аспект работы аналитика данных, который включает в себя создание графиков, диаграмм и дашбордов для наглядного представления результатов анализа. Это помогает лучше понять данные и сделать их более доступными для других сотрудников компании.
• Интерпретация данных: формулирование выводов и рекомендаций на основе полученных данных. Интерпретация данных включает в себя формулирование выводов и рекомендаций на основе полученных данных. Это требует глубокого понимания предметной области и умения анализировать данные в контексте бизнес-задач.

Подготовка отчетов и презентаций

• Создание отчетов: подготовка регулярных и разовых отчетов для различных отделов компании. Аналитик данных должен уметь готовить регулярные и разовые отчеты для различных отделов компании. Это включает в себя сбор и анализ данных, а также представление результатов в удобной для восприятия форме.
• Презентация результатов: представление результатов анализа руководству и заинтересованным сторонам. Презентация результатов анализа — это важный аспект работы аналитика данных, который включает в себя представление результатов руководству и заинтересованным сторонам. Это требует умения ясно и доступно объяснять сложные концепции и данные.

Необходимые навыки и знания

Для успешной работы аналитиком данных необходимо обладать рядом навыков и знаний:

Технические навыки

• Программирование: владение языками программирования, такими как Python, R, SQL. Программирование — это основное техническое требование для аналитика данных. Владение языками программирования, такими как Python, R и SQL, позволяет эффективно работать с данными и автоматизировать процессы анализа.
• Статистика и математика: знание основных статистических методов и алгоритмов. Знание статистики и математики — это ключевой аспект работы аналитика данных. Это включает в себя понимание основных статистических методов и алгоритмов, которые используются для анализа данных.
• Работа с базами данных: умение работать с реляционными и нереляционными базами данных. Работа с базами данных — это важный аспект работы аналитика данных. Это включает в себя умение работать с реляционными и нереляционными базами данных, что позволяет эффективно хранить и извлекать данные.

Аналитические навыки

• Критическое мышление: умение анализировать данные и делать обоснованные выводы. Критическое мышление — это важный навык для аналитика данных, который включает в себя умение анализировать данные и делать обоснованные выводы. Это требует глубокого понимания предметной области и умения анализировать данные в контексте бизнес-задач.
• Проблемное мышление: способность находить решения сложных задач. Проблемное мышление — это способность находить решения сложных задач. Это включает в себя умение анализировать данные и разрабатывать стратегии для решения бизнес-проблем.
• Внимание к деталям: точность и аккуратность в работе с данными. Внимание к деталям — это важный аспект работы аналитика данных, который включает в себя точность и аккуратность в работе с данными. Это необходимо для обеспечения точности и надежности анализа.

Софт-скиллы

• Коммуникация: умение ясно и доступно представлять результаты анализа. Коммуникация — это важный навык для аналитика данных, который включает в себя умение ясно и доступно представлять результаты анализа. Это помогает лучше понять данные и сделать их более доступными для других сотрудников компании.
• Работа в команде: способность эффективно взаимодействовать с коллегами. Работа в команде — это важный аспект работы аналитика данных, который включает в себя способность эффективно взаимодействовать с коллегами. Это помогает лучше понять данные и сделать их более доступными для других сотрудников компании.
• Управление временем: умение планировать и организовывать свою работу. Управление временем — это важный навык для аналитика данных, который включает в себя умение планировать и организовывать свою работу. Это помогает эффективно справляться с задачами и достигать поставленных целей.

Инструменты и технологии

Аналитики данных используют различные инструменты и технологии для выполнения своих задач. Вот некоторые из них:

Языки программирования

• Python: один из самых популярных языков для анализа данных благодаря библиотекам, таким как Pandas, NumPy и SciPy. Python — это один из самых популярных языков для анализа данных благодаря своим мощным библиотекам, таким как Pandas, NumPy и SciPy. Эти библиотеки позволяют эффективно работать с данными и автоматизировать процессы анализа.
• R: специализированный язык для статистического анализа и визуализации данных. R — это специализированный язык для статистического анализа и визуализации данных. Он широко используется в академической среде и в индустрии для анализа данных и создания визуализаций.
• SQL: язык запросов для работы с реляционными базами данных. SQL — это язык запросов для работы с реляционными базами данных. Он позволяет эффективно извлекать и манипулировать данными в базах данных.

Инструменты для визуализации данных

• Tableau: мощный инструмент для создания интерактивных дашбордов и отчетов. Tableau — это мощный инструмент для создания интерактивных дашбордов и отчетов. Он позволяет создавать визуализации данных, которые помогают лучше понять данные и сделать их более доступными для других сотрудников компании.
• Power BI: инструмент от Microsoft для визуализации данных и бизнес-аналитики. Power BI — это инструмент от Microsoft для визуализации данных и бизнес-аналитики. Он позволяет создавать визуализации данных, которые помогают лучше понять данные и сделать их более доступными для других сотрудников компании.
• Matplotlib и Seaborn: библиотеки для визуализации данных в Python. Matplotlib и Seaborn — это библиотеки для визуализации данных в Python. Они позволяют создавать графики и диаграммы, которые помогают лучше понять данные и сделать их более доступными для других сотрудников компании.

Платформы для работы с данными

• Google Analytics: инструмент для анализа веб-трафика и поведения пользователей. Google Analytics — это инструмент для анализа веб-трафика и поведения пользователей. Он позволяет собирать и анализировать данные о посещениях сайта, что помогает лучше понять поведение пользователей и оптимизировать сайт.
• Apache Hadoop: платформа для распределенной обработки больших данных. Apache Hadoop — это платформа для распределенной обработки больших данных. Она позволяет обрабатывать большие объемы данных на кластере компьютеров, что делает её идеальной для анализа больших данных.
• Spark: платформа для быстрой обработки больших данных. Spark — это платформа для быстрой обработки больших данных. Она позволяет обрабатывать данные в реальном времени, что делает её идеальной для анализа больших данных и создания моделей машинного обучения.

Примеры задач и проектов

Аналитики данных работают над разнообразными задачами и проектами. Вот несколько примеров:

Анализ продаж

• Задача: выявить факторы, влияющие на продажи продукта. Анализ продаж — это одна из основных задач аналитика данных. Она включает в себя выявление факторов, влияющих на продажи продукта, что помогает разрабатывать стратегии для увеличения продаж.
• Процесс: сбор данных о продажах, анализ трендов и сезонных колебаний, построение моделей прогнозирования. Процесс анализа продаж включает в себя сбор данных о продажах, анализ трендов и сезонных колебаний, а также построение моделей прогнозирования. Это помогает лучше понять факторы, влияющие на продажи, и разрабатывать стратегии для их оптимизации.
• Результат: рекомендации по оптимизации маркетинговых стратегий и увеличению продаж. Результатом анализа продаж являются рекомендации по оптимизации маркетинговых стратегий и увеличению продаж. Это помогает компании достигать поставленных целей и увеличивать прибыль.

Анализ клиентской базы

• Задача: сегментация клиентов для разработки персонализированных предложений. Анализ клиентской базы — это важная задача аналитика данных, которая включает в себя сегментацию клиентов для разработки персонализированных предложений. Это помогает лучше понять клиентов и разрабатывать стратегии для их удержания и привлечения.
• Процесс: сбор данных о клиентах, кластерный анализ, построение профилей клиентов. Процесс анализа клиентской базы включает в себя сбор данных о клиентах, кластерный анализ и построение профилей клиентов. Это помогает лучше понять клиентов и разрабатывать стратегии для их удержания и привлечения.
• Результат: создание целевых маркетинговых кампаний для различных сегментов клиентов. Результатом анализа клиентской базы является создание целевых маркетинговых кампаний для различных сегментов клиентов. Это помогает компании достигать поставленных целей и увеличивать прибыль.

Оптимизация бизнес-процессов

• Задача: улучшение эффективности внутренних процессов компании. Оптимизация бизнес-процессов — это важная задача аналитика данных, которая включает в себя улучшение эффективности внутренних процессов компании. Это помогает компании достигать поставленных целей и увеличивать прибыль.
• Процесс: сбор данных о текущих процессах, анализ узких мест, разработка предложений по оптимизации. Процесс оптимизации бизнес-процессов включает в себя сбор данных о текущих процессах, анализ узких мест и разработку предложений по оптимизации. Это помогает компании достигать поставленных целей и увеличивать прибыль.
• Результат: снижение затрат и повышение производительности. Результатом оптимизации бизнес-процессов является снижение затрат и повышение производительности. Это помогает компании достигать поставленных целей и увеличивать прибыль.

Аналитик данных — это ключевой игрок в любой компании, стремящейся использовать данные для принятия обоснованных решений. Обладая необходимыми навыками и знаниями, вы сможете успешно справляться с разнообразными задачами и вносить значительный вклад в развитие бизнеса.

Читайте также

Должностная инструкция – это локальный документ распорядительного характера, фиксирующий обязанности трудящихся. Перечень этот зависит от множества факторов: особенности производственного процесса, требования к должности, степень ответственности сотрудников.

Функции

ДИ характеризуется этими функциями:

• Определение требований к квалификации, к конкретной должности. В числе этих требований может быть образование, необходимость в специальной подготовке, опыт работы на той же должности.
• Установление обязанностей. В числе обязанностей может быть перечень исполняемых работ, объем работы, степень ответственности сотрудника.

Цели формирования инструкции:

• Документ является основанием для отказа в приеме на должность. В частности, работодатель может отказать соискателю, если тот не отвечает квалификационным требованиям.
• Распределение профессиональных функций между штатом сотрудников.
• Оценка качества деятельности работника на протяжении испытательного срока.
• Оценка качества исполнения сотрудником своей работы.
• Установление несоответствия сотрудника занимаемой им должности.

На основании положений должностной инструкции работодатель может накладывать на сотрудника дисциплинарное взыскание. Основание для его наложения – невыполнение или ненадлежащее выполнение своих рабочих функций.

Формы должностной инструкции

Существует 2 формы должностных инструкций:

• Типовая. Касается определенной должности. Такая инструкция является универсальной. То есть, она относится ко всем сотрудникам, работающим на одной и той же должности. С документом нужно ознакомить работников под роспись. Должностные обязанности в инструкции и трудовом договоре должны совпадать.
• Отдельная. Оформляется отдельным документом. В нем прописываются должностные инструкции, особенности взаимодействия, подчиненность. Бумага является приложением к трудовому соглашению. В этом соглашении также указываются обязанности сотрудника. Но они должны быть прописаны со ссылкой на должностную инструкцию.

Типовая форма более удобна. Позволяет уменьшить документооборот.

Разделы инструкции

Инструкция подразделяется на различные разделы. Рассмотрим их особенности.

Общие положения

В этом разделе прописывается основная информация:

• Должность сотрудника.
• Наименование подразделения.
• Подчиненность сотрудника.
• Порядок назначения на должность и отстранения от нее.
• Особенности замещения основного сотрудника временным.
• Требования к подготовке и знаниям: образование, опыт.

Необходимо также указать перечень нормативных актов, на основании которых работает сотрудник (ТК, внутренние акты, приказы и прочее).

Задачи

В этом разделе фиксируются задачи сотрудника, работающего на определенной должности. Указывается участок работы.

Обязанности

Указываются обязанности работника на определенной должности. Они могут быть специфическими и типовыми, универсальными. Рассмотрим универсальные обязанности:

• Соблюдение сроков подготовки документации.
• Следование правилам взаимодействия в коллективе.
• Соблюдение внутреннего распорядка.

Для некоторых должностей принципиальным является обязанность по соблюдению конфиденциальности информации.

Права

Здесь перечисляются права сотрудника, необходимые для исполнения должностных обязанностей. К примеру, это могут быть следующие права:

• Принятие решений в установленных рамках полномочий.
• Получение конфиденциальных сведений, если они нужны для исполнения должностных функций.
• Согласование и утверждение документации.

В этом разделе имеет смысл зафиксировать порядок реализации этих прав.

Ответственность

Здесь фиксируются формы ответственности сотрудника за неисполнение должностных требований и положений. На работника могут накладываться различные виды ответственности: материальная, административная и прочее.

Взаимодействие

Здесь фиксируется порядок взаимодействия сотрудника с подразделениями/ руководством.

Утверждение

Инструкции обычно создаются кадровым отделом. На документе ставится подпись руководителя отдела. Рекомендуется согласовать его с руководителями подразделений, где работает сотрудник, для которого формируется инструкция. Документ утверждается руководителем компании.

После того, как инструкция утверждена, нужно ознакомить с ней сотрудника под роспись. Работник ставит свою роспись в одном из следующих мест:

• Отдельный лист под роспись.
• Специальный журнал.
• Графа в самой инструкции.

Ознакомление может подтверждаться и иными способами, если они не противоречат закону.

В статье рассказывается:

Кто это такой? Аналитик данных – это профессия, представители которой обрабатывают различные данные. Результат их деятельности необходим для развития бизнеса, науки и других сфер.

На что обратить внимание? Нередко под аналитиком данных подразумевают любую профессию, в которой обрабатывается информация. Однако такой подход не совсем корректен, и есть разница между Data Analytic и, например, маркетологом-аналитиком.

Суть работы аналитика данных

В обязанности дата-аналитика входят сбор, обработка, изучение и интерпретация значительных объемов информации. Результаты его работы используются в качестве основы для принятия решений в различных сферах: бизнесе, менеджменте, науке и так далее.

Картинка с сайта: gb.ru

Должность аналитика данных в обязательном порядке вводят компании, применяющие data-driven-подход. Его суть заключается в разработке стратегии развития организации на базе тщательного исследования данных. Предположим, некая бизнес-структура собирается выпустить на рынок новый продукт. Полной уверенности в том, что он будет пользоваться спросом и удовлетворит ожидание потребителей, у руководства нет.

Чтобы минимизировать риски, компания ставит перед дата-аналитиком соответствующую задачу. Ему предстоит изучить запросы целевой аудитории, проанализировать ее поведение, найти связи между различными процессами, провести А/B-тесты и построить модели, позволяющие оценить последствия вывода на рынок нового продукта.

Компания Statista, которая специализируется на потребительских данных, уверяет, что сейчас в мире наблюдается экспоненциальный рост информации, и прогнозирует ее объем к 2025 году в размере 181 зеттабайт.

Ориентироваться в таком количестве данных, не обладая необходимыми знаниями и навыками, становится все сложнее. Этим объясняется востребованность на рынке труда специалистов, способных правильно отбирать и исследовать данные, а также делать выводы, которые необходимы для принятия правильных решений бизнесменам, государственным органам управления, ученым и представителям других сфер деятельности. Штатные дата-аналитики есть во многих крупных компаниях, например, в банках и рекламных холдингах.

Такие организации предпочитают потратить средства на предварительное изучение того или иного вопроса, оценить перспективы каждого серьезного шага и только потом принимать взвешенное и обоснованное решение. Небольшие фирмы не могут себе позволить содержание такого специалиста, но и денежный оборот у них на порядок меньше. Хотя многие бизнес-проекты могли бы избежать краха, если бы их руководители осознавали важность работы дата-аналитиков и своевременно обращались бы к ним за помощью.

Можно уверенно говорить о желательности и даже необходимости проводить предварительное изучение больших объемов информации везде, где есть зафиксированные данные о продукте и потребителях, их ожиданиях, болях и реакции на предложения конкурентов.

Задачи аналитика данных

Объединение и структурирование данных, имеющихся в распоряжении заказчика, сбор недостающей информации, тщательный анализ всего объема полученных сведении и формулирование выводов, которые могут быть использованы в деятельности компании для принятия глобальных решений, – такие задачи стоят перед дата-аналитиком.

В работе он применяет Sublime Text, Jupyter Notebook, Google Sheets или Excel. Кстати, последний инструмент многие считают устаревшим, неактуальным, не подходящим для работы с big data.

На самом деле аналитику на базе таблиц в Excel сегодня использует огромное количество компаний по всему миру, несмотря на возможность задействовать самые передовые технологии. Объясняется такой выбор простотой и доступностью этого инструмента, пригодного для решения задач любой сложности. В сводных таблицах Excel можно автоматизировать обработку информации, сформировать листы прогноза, необходимые для планирования бизнес-процессов, и построить 3D-карты.

Дата-аналитики также используют базы данных SQL, через запросы получая точечную информацию о процессах или клиентах. BI-системы Tableau, Power BI, Looker Studio помогают специалистам агрегировать данные из различных источников. Кроме того, аналитик иногда применяет свое знание языков программирования, чтобы наладить автоматизированный поиск по таблицам, запустить сегментацию или процесс выявления закономерностей.

Представьте, что дата-аналитику поставлена задача по преобразованию видеохостинга в стриминговую платформу. Для этого ему необходимо:

• Собрать данные о взаимодействии пользователей с видеопорталом. С этой целью организуются опросы, проводятся исследования, полученные сведения объединяются, попутно удаляются повторяющиеся и невалидные данные.
• Описать модели данных и сценарии использования. На этом этапе собираются фокус-группы, прорабатываются данные и формулируются сценарии возможных действий.
• Сформировать предложения по архитектуре и потокам данных.

Итогом работы дата-аналитика являются артефакты с готовыми результатами – графики и таблицы. Эти материалы служат базой для принятия того или иного решения, но сам специалист к этому процессу отношения не имеет. В зону его ответственности входит исключительно подготовка информации, опираясь на которую, руководство компании выберет дальнейший вектор развития.

Плюсы и минусы профессии аналитика данных

Начнем с преимуществ:

• Высокий уровень дохода. Средняя заработная плата дата-аналитика в России составляет порядка 140 тыс. рублей. Опытные профессионалы могут рассчитывать на больший доход. При желании можно найти вакансию в зарубежной компании, например, в Соединенных Штатах, где data analyst платят больше 60 тыс. долларов в год.
• Востребованность. Должность аналитика данным есть в штатном расписании 45 % отечественных компаний, и потребность в специалистах достаточно высокая.
• Возможность работать на удаленке. Дата-аналитику нет необходимости присутствовать в офисе. Ноутбук и Wi-Fi– вот и все необходимое ему оборудование.
• Выбор узкой ниши. При желании можно сосредоточиться на одном типе данных – маркетинговых, гейминговых, продуктовых и так далее. Это позволяет остановиться на том направлении, которое интересно, и стать специалистом, досконально разбирающимся в теме и потому более ценным для работодателя.
• Принадлежность к IT. Сегодня эта сфера входит в число наиболее перспективных, а руководство IT-компаний, как правило, придерживается западных стандартов организации труда. Для сотрудников создаются отличные условия в офисе, они могут выбирать удобный график и место для работы.
• Простой вход в профессию. После обучения на онлайн-курсах новичку хватает двух-трех лет для достижения middle-уровня.

Картинка с сайта: gb.ru

Недостатки:

• Однообразие задач. От дата-аналитика всегда ждут примерно одного и того же. Спустя некоторое время работа становится рутиной, от которой многие избавляются, занимаясь написанием скриптов. Это позволяет переложить монотонные процессы на машину.
• Высокая степень ответственности. Результаты анализа становятся основой для принятия важных решений руководством компании. Специалист должен быть уверен в своих выводах, чтобы не подвести заказчика.
• Моральное истощение. Как и другие представители умственных профессий, дата-аналитики страдают от перенапряжения, выгорания, усталости. Как правило, причиной истощенности становится неправильное распределение рабочих задач, авралы, отсутствие выходных.

Отличия аналитика данных от похожих профессий

Прикладной анализ является основой еще нескольких специальностей помимо рассматриваемой. Мы выбрали для сравнения пять профессий, близких по задачам и набору навыков.

• Системный аналитик. В его обязанности входит формулирование требований к программному обеспечению, составление пула задач для разработчиков, наладка бизнес-процессов компании, а также решение проблемы реализации функционала с технической точки зрения.
• Бизнес-аналитик. Этот специалист определяет потребности клиентов и выявляет текущие проблемы компании. Исследовав собранные сведения, он решает, какие функции должны быть интегрированы в программное обеспечение для оптимизации конечного продукта.
• Маркетолог-аналитик. В его обязанности входит сбор информации и ее дальнейшее изучение для внесения необходимых корректировок в маркетинговую стратегию компании.
• Data Scientist. Как и другие специалисты из этого списка, занимается сбором и анализом данных, используя результаты своих исследований для составления прогнозов и определения степени вероятности их осуществления.
• Product аналитик. Главная задача представителя этой профессии – изучение информации о поведении потребителей, их взаимодействии с продуктом компании. По итогам составленного им заключения руководство предпринимает шаги по улучшению ситуации.

Картинка с сайта: gb.ru

На первый взгляд, эти специалисты выполняют совершенно разные функции. Однако базовые навыки всех перечисленных профессий схожи: умение отбирать нужные данные, сопоставлять, делать выводы, формулировать рекомендации для практического применения. Это позволяет при желании без особого труда поменять специализацию.

Требования к аналитику данных

Основными (hard skills) для овладения этой специальностью являются следующие знания и умения:

• Основы математической статистики. Большинство методов анализа базируется на законах статистики. Чтобы делать правильные выводы, необходимо применять инструменты, присущие этой науке: считать среднее значение или медиану, отсекать выбросы, проверять гипотезы.
• Умение разрабатывать программы для анализа данных. Как правило, для этого используют Python: его простой и логичный синтаксис и достаточное количество готовых библиотек позволяют собрать нужное ПО из имеющихся блоков и функций.
• Знакомство с принципами работы реляционных (табличных) баз данных. Именно они чаще всего служат местом хранения массивов информации. Для извлечения сведений из таких источников необходимо знание языка SQL и умение составлять на нем запросы.

Скачать
файл

Помимо перечисленных технических навыков, стать хорошим специалистом по аналитике данных помогут некоторые черты характера. Список soft skills выглядит так:

• Стремление докопаться до истины. Плохо, когда дата-аналитик выполняет свою работу равнодушно, не вникая в суть проблемы. Итоги такого анализа могут быть бесполезны или даже вредны для бизнеса.
• Нестандартное мышление. Во многих IT-специальностях ценится желание сотрудника отходить от шаблона, выдвигать странные на первый взгляд гипотезы, пробовать что-то совершенно новое.
• Готовность к смелым решениям. Мало выдвинуть идею, надо быть готовым проверить ее, несмотря на кажущуюся абсурдность, не боясь насмешек коллег.
• Умение правильно формулировать вопросы. От того, как именно вы будете искать нужную информацию, во многом зависит конечный результат работы.

Уровни развития аналитика данных

Аналитик-стажер (trainee data analyst)

Требования, описанные в предыдущем разделе, являются минимальными для соискателей, претендующих на вакансию дата-аналитика. Как правило, это выпускники вузов, не имеющие профильного опыта, но при этом обладающие необходимым багажом знаний и соответствующими человеческими качествами.

Кому-то может показаться, что от новичка ожидают слишком многого. На деле это базовые знания, без которых будет сложно стать профессионалом в области аналитики данных.

Дарим скидку от 60%
на обучение «Аналитик больших данных» до 01 июня

Уже через 9 месяцев сможете устроиться на работу с доходом от 150 000 рублей

Забронировать скидку

Картинка с сайта: gb.ru

К тому же на три месяца стажировки претендент на должность становится подопечным, требующим постоянного внимания со стороны наставника и руководства. Тратить драгоценное время на человека, который не готов к восприятию большого объема информации и не способен на элементарные самостоятельные действия, компании не готовы.

Определяющими факторами в пользу одобрения кандидатуры являются профильное университетское образование, способ мышления и опыт программирования.

Картинка с сайта: gb.ru

Стажеру поручают выполнение формализованных задач, которые ставятся перед ним старшим аналитиком или руководителем отдела. Результат проверяется наставником до передачи данных на последующую обработку. От стажера не требуется осмысливать собранную информацию, визуализировать ее или делать прогнозы. Для начала он должен закрепить навык поиска и отбора данных для дальнейшего исследования.

Младший аналитик (junior data analyst)

Освоив базовые инструменты обработки данных, стажер переходит на позицию младшего аналитика. На этом этапе сотруднику уже доступна трансформация собранных данных в необходимую форму. Выполняемые им рабочие процессы могут быть далеки от идеала, а решение простых задач отнимает у него гораздо больше времени, чем у опытных дата-аналитиков.

От стажера младший аналитик отличается умением определять степень достоверности данных. Он способен понять, соответствует ли собранная информация ее природе, и проверить ее, чтобы убедиться в своей правоте. Например, он может разобраться, находятся ли показатели в пределах допустимого диапазона значений, отражают ли они реальную картину, нет ли подозрительных выбросов, которые исказят результат анализа.

Недостаток опыта в бизнесе и реальном продукте диктует младшему аналитику особый порядок решения поставленных перед ним задач:

• Требуется выгрузить эксель-таблицу с несколькими колонками? – Пожалуйста.
• Надо сделать дашборд? – Покажите, какой именно вам нужен.

Другими словами, младший аналитик действует по детально оговоренному алгоритму: какие данные использовать, во что и как их трансформировать, в какой форме должен быть представлен результат анализа.

Младший аналитик уже может получать задачи напрямую от заказчика, однако оптимальным вариантом будет работа под контролем руководителя.

Со временем junior data analyst набирается достаточно опыта, чтобы не испытывать трудностей при работе со знакомыми данными, и не нуждается в детальной разъяснении, как решить поставленную задачу. Показателем готовности к переходу на следующий этап служит способность собирать и исследовать незнакомые данные.

Аналитик 1 (Middle data analyst – 1 step)

На этой ступени профессионального роста специалист уверенно владеет навыками отбора данных, их трансформации в требуемую форму, а также первичного анализа полученных сведений.

Аналитик 1-го уровня способен самостоятельно решать задачи, получаемые от руководителя команды или напрямую от заказчика.

Переход на эту позицию происходит в тот момент, когда младший аналитик чувствует в себе силы для большего влияния на бизнес или продукт. Он накопил достаточно опыта, чтобы действовать уверенно и спокойно, не боясь брать на себя ответственность за результат работы.

Для аналитика-1 характерно стремление разобраться в сути явлений и процессов, которые он изучает. В отличие от предыдущего профессионального уровня, он использует терминологию, принятую в той сфере, для которой выполняет аналитику, а не в привычных ему понятиях работы с данными.

Для решения большинства задач ему не требуется посторонняя помощь. Но поскольку опыт такого специалиста ограничивается стандартными ситуациями, в которых он действовал по четкому алгоритму, у него могут возникнуть сложности, связанные с привязкой расчетов к специфике конкретного бизнеса.

Типичные случаи, вызывающие затруднения у аналитиков 1-го уровня:

• Отсутствие четких формулировок при постановке цели.
• Сложность и многофакторность бизнес-процесса.
• Проблемный заказчик, в общении с которым необходимо проявлять внимание и такт.

При наличии одного из этих условий аналитик-1 нуждается в поддержке более опытного коллеги, который поможет понять суть задачи, разложить ее на составляющие и грамотно презентовать результаты работы, чтобы их можно было использовать на практике.

Для аналитика 1-го уровня не представляют сложности рабочие процессы, развивающиеся по понятному алгоритму, например, подготовка и анализ стандартного A/B-теста. От него ожидается ответ на прямой вопрос: надо катить изменения или нет. Если дата-аналитик не ограничивается однозначным ответом, а выявляет проблемы, исправление которых поможет улучшить продукт, он готов к переходу на следующий грейд.

Помимо проактивности, для дальнейшего профессионального роста аналитику-1 нужны уверенные навыки тайм-менеджмента, формирования ожиданий и прогнозирования сроков завершения работы. Кроме того, он должен быть готов к персональной ответственности за представленные заказчику итоги анализа.

Картинка с сайта: gb.ru

Аналитик 2 (Middle data analyst – 2 step)

На этой ступени специалист обладает всеми необходимыми знаниями и навыками для самостоятельного решения задач, направленных на реальную помощь бизнесу. От предыдущего грейда аналитик-2 отличается не только более богатым опытом, но и пониманием контекста и высоким уровнем рефлексии.

Погружаясь в изучаемый продукт или часть бизнеса, middle data analyst не ограничивается формальным представлением итогов анализа. Он выдвигает идеи и предлагает решения по собственной инициативе, тем самым принося бизнесу гораздо большую пользу, чем специалисты предыдущих грейдов.

Под высоким уровнем рефлексии, свойственным аналитику-2, подразумевается его склонность к сомнению и критическому переосмыслению информации. Такое качество присуще всем серьезным ученым, и для успешных аналитиков оно не менее важно, чем для представителей фундаментальной науки.

Аналитик 2 уровня готов к самостоятельно работе с продуктом или направлением бизнеса. При необходимости он обратится за помощью к руководителю, но для этого ситуация должна быть действительно сложной. В ежедневную рутину главный аналитик не вмешивается, а на регулярных встречах обсуждаются проблемы высшего порядка.

Аналитик-2 нередко становится наставником для стажеров или junior. Навыки обучения и контроля, делегирования полномочий – еще один важный скилл, свойственный профессионалу на этой ступени.

Старший аналитик (Senior data analyst)

Специалист высшего уровня, влияющий на ключевые показатели продукта или того бизнес-процесса, за который он отвечает. Решаемые задачи все сложнее, погружение в контекст все глубже. Для этой ступени характерны абсолютная автономность и высокая активность дата-аналитика. Стать таким суперменом способен далеко не каждый из дошедших до предыдущего грейда.

Старший аналитик берется за решение проблем, требующих нестандартного подхода. Результат своей работы он способен донести до заказчика так, что у последнего не остается ни тени сомнения в необходимости предпринимать меры, предложенные дата-аналитиком. Например, профессионалу такого уровня ничего не стоит оценить перспективы проекта без A/B-теста, опираясь исключительно на собственный опыт и умение погрузиться в контекст задачи.

Ценность старшего аналитика для бизнеса сложно переоценить. Компании прислушиваются ко всем предложениям такого специалиста и нередко получают позитивные изменения, превосходящие самые смелые ожидания. Если руководство сомневается, неравнодушный senior сделает все возможное, чтобы донести до людей, принимающих решение, необходимость тех или иных шагов по оптимизации бизнес-процессов.

Для этого старшему аналитику необходимы развитый навык коммуникации, умение общаться с людьми, выбирать доходчивые методы изложения информации.

В сферу ответственности старшего аналитика входит самостоятельное определение целей развития компании, которые он согласует с руководителем. Их общение на регулярных встречах затрагивает вопросы стратегии, подбора кадров, психологического комфорта сотрудников.

Сферы деятельности аналитика данных

В специалистах этого профиля заинтересован средний и крупный бизнес. Цель работы дата-аналитика – повысить эффективность компании, оптимизировать ее продукт или бизнес-процессы.

Аналитики данных требуются там, где руководству бизнес-структуры сложно принимать однозначные решения из-за огромного массива информации, касающейся продукта, клиентов, поведения потребителей, действий конкурентов и так далее. Такие профессионалы востребованы во всех сферах, где используется цифровой маркетинг: в IT, ритейле, телекоме, здравоохранении. Дата-аналитики помогают бизнесу понять, на что уходят его деньги и что необходимо изменить, чтобы получать максимальную прибыль при минимуме затрат.

Картинка с сайта: gb.ru

В некоторых отраслях аналитикам данным отводится особо важная роль. Например, они жизненно необходимы банкам, где в процессе работы используется огромный объем информации – сведения о клиентах, их финансовых операциях. Любая ошибка в банковском секторе может стоить очень дорого. Например, неправильная разработка скоринг-модели, то есть алгоритма, определяющего кредитоспособность человека, может привести к потере денежных средств и ухудшению репутации финансовой организации.

Перспективы профессии аналитика данных

По мнению экспертов Superjob, у этой востребованной специальности большое будущее. В 2020 году Яндекс и HeadHunter включили дата-аналитиков в топ-15 IT-профессий. На одну вакансию приходится не более 5 резюме, что свидетельствует о дефиците кадров.

В октябре 2022 года на hh.ru находилось 8699 вакансий с зарплатой от 65 тысяч рублей до 300 тысяч рублей. Иметь в штате аналитика данных стремится половина компаний по всему миру.

Спрос на дата-аналитиков постоянно растет: за 2020 – 2021 годы он увеличился на 226 %. Объясняется такой интерес просто: развитие онлайн-торговли, сферы оказания услуг, сельского хозяйства, промышленности, социальной сферы требует принятия взвешенных решений, основанный на анализе огромного объема данных.

Поскольку профессия находится в стадии активного развития, определить ее границы пока невозможно. Начинающий специалист может расти и вверх, от стажера до руководителя подразделения, и по горизонтали, применяя свои умения в различных отраслях.

Уровень дохода во многом определяется профессиональным уровнем и географическим положением работодателя. Столичные компании традиционно предлагают более высокие зарплаты, и это отличный стимул не сидеть всю жизнь в Саратове на должности младшего аналитика, получая 30 тыс. руб., а сделать все возможное, чтобы дорасти до middle data analyst в международной корпорации и зарабатывать 250 тыс. руб.

Хотите стать профессионалом в области анализа данных? На курсе аналитики с нуля до Junior вы научитесь собирать, обрабатывать и интерпретировать информацию, формировать метрики и создавать информативные отчеты. Полученные навыки помогут компаниям принимать взвешенные решения на основе данных.

Средний доход московского дата-аналитика составляет 135 тыс. руб. В Санкт-Петербурге на аналогичной позиции платят 100 тыс. руб. Стажеры и Junior могут рассчитывать на 50–60 тыс. руб.

Полезные материалы для аналитика данных

Хорошим подспорьем для тех, кто осваивает эту профессию, станут книги от экспертов и статьи, размещенные на тематических ресурсах.

Блоги

• Leftjoin – личный сайт Николая Валиотти, основателя компании Valiotti Analytics. Начинающий аналитик почерпнет здесь массу полезной информации, в том числе узнает о нюансах разработки дашбордов, применения BI-систем, модулей Python и словарей.
• AnalyzeCore – блог Сергея Брыля, директора по науке данных компании MacPaw, которая занимается разработкой приложений под Mac. Из его статей можно узнать о моделях атрибуции, когортном анализе, машинном обучении, сегментации клиентов, поиске аномалий и маркетинговых метриках.
• Reveal the Data – интернет-ресурс Романа Бунина с массой полезной информации о дашбордах, визуализации данных и развитии BI-систем. Здесь можно посмотреть примеры работ и с комментариями экспертов.
• GoPractice – сайт одноименной компании, разрабатывающей программное обеспечение, на котором размещены материалы о создании продуктов, их развитии, управлении ими, о метриках, юнит-экономике, A/B-тестировании, инструментах анализа данных и экспериментах.

Книги

• Кирилл Еременко «Работа с данными в любой сфере». Автор, основатель образовательного портала, увлекательно рассказывает об основных методах, алгоритмах и приемах, которые помогут аналитику эффективно решать поставленные задачи. По мнению директора компании ZIFF Бен Тейлор, это ценное практическое руководство для всех, кто стремится освоить профессию аналитика данных.
• Джордан Марроу «Как вытащить из данных максимум». Признанный эксперт в дата-сфере написал учебник, с помощью которого каждый новичок сумеет освоить четыре базовых уровня аналитики и понять, как извлекать из данных исчерпывающую информацию.
• Фрэнкс Билл «Укрощение больших данных». Ведущий аналитика всемирно известной компании Teradata в своей книге рассказывает о больших данных, их значении, о методах, технологиях и принципах новейшей аналитики.

Картинка с сайта: gb.ru

Telegram-каналы

• Krasinsky: growth, marketing&product, analytics – платформа основателя онлайн-сервиса сквозной аналитики Rick.ai Ильи Красинского. Полезные посты о маркетинговых и финансовых метриках, а также о юнит-экономике.
• «Графики и жизнь» – личный канал Артема Иволгина, специализирующегося на визуализации. Контент площадки составляют примеры графических карт данных и описания инструментов для сбора статистики.
• На своей странице This is Data бывший директор по аналитике Сравни.ру Роман Романчук рассказывает о новинках в сфере bigdata, А/В-тестировании, SQL, Power BI и веб-сервисах, с помощью которой можно легко и быстро собрать необходимую информацию.
• «Чартомойка» – канал Александра Богачева, ранее возглавлявшего отдел дата-проектов РБК. Автор постит интервью с ведущими экспертами отрасли, разбирает ошибки, приводит примеры конкретных работ сданными.
• «Интернет-аналитику» ведет Алексей Никушин, известный как организатор конференций для аналитиков, маркетологов и продакт-менеджеров «Матемаркетинг». На канале размещаются анонсы предстоящих мероприятий, публикуются темы лекций и докладов.

Аналитика данных сегодня востребована практически во всех сферах. Грамотные специалисты нужны компаниям, работающим в сфере промышленности, торговли, транспортной логистики, финансов, IT и так далее. Получив профессию дата-аналитика, вы можете рассчитывать на стабильный доход и уверенный карьерный рост.

Должностные обязанности Аналитика