Timeplus-kazan.ru

Консультации адвоката
1 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Профессия аналитик данных кто это такой и чем занимается

Аналитик данных – кто это такой и чем занимается

Лекция_1. ОБЗОР ДОЛЖНОСТНЫХ ОБЯЗАННОСТЕЙ И ВОСТРЕБОВАЕМОСТИ ИТ СПЕЦИАЛИСТОВ

Самые востребованные профессии в мире и России

Сначала посмотрим, какие профессии были актуальны в 2020 году.

Международная компания Guthrie-Jensen опубликовала исследование об актуальных профессиях 2020 года. Оно было основано на анализе мировой экономики, а не экономике конкретной страны.

В список востребованных профессий 2020 года вошли:

Аналитик данных

— Медицинские специалисты, физиотерапевты

— Специалисты по продажам и маркетингу

— Консультанты по менеджменту предприятий

Разработчики программного обеспечения и программисты

— Создатели и дизайнеры продуктов

— Учителя, преподаватели, репетиторы, тренеры

— Бухгалтеры и аудиторы.

Анализ данных по России аналогичен. Данный обзор – это предоставление наиболее востребованных или профессий нужных городу и селу российского государства. Причем, как в ближайший период, так и в перспективе к 2025 году.

На предстоящие два года список нужных профессий или востребованных государством специальностей, такой, что это:

представители IT-индустрии;

представители социальной сферы. Начиная от врачей и, заканчивая педагогами;

Наиболее востребованными остаются профессионалы в области информационных технологий.

Потребность в таких кадрах превышает все мыслимые пределы. Компании нуждаются в системных администраторах, программистах и веб-программистах. А учитывая постоянное развитие этой сферы, спрос на IT-специалистов будет расти с каждым годом.

Аналитик данных – кто это такой и чем занимается

Аналитик данных – специалист, который занимается анализом информации и ее интерпретацией.

То есть в список его задач входит сбор цифровых данных, их анализ, визуализация и трактовка. Главная цель специалиста по анализу больших данных – извлечь из полученных данных выгоду (структурировать, проверить гипотезы, отыскать закономерности и сформировать четкий вывод). Это поможет руководителю принять правильные решения по управлению компанией.

Все аналитики делятся на:

Последние являются узконаправленными специалистами, которые отслеживают отдельные бизнес-процессы. Например, инвестиционный, финансовый аналитик или специалист по рискам.

Системные аналитики трудятся в сфере IT – это digital-аналитики. Одним из популярных направлений считается Data Scientist — специалист по обработке данных.

Оно включает в себя следующие профессии:

Data Analyst — аналитик данных,

Big Data Analyst — аналитик больших данных,

Deep learning — глубокое обучение,

Data Engineer — инженер по данным,

Machine learning — машинное обучение.

Таким образом Data Scientist – эксперт по работе с большим массивом данных, который используя технические навыки и статистику, решает сложные задачи.

Чем он может быть полезен компании? Например, планируется открытие кафе. Есть данные о стоимости аренды в разных районах, местонахождении других кафе и городском транспорте. В таком случае Data Scientist может выяснить, где целесообразнее всего открыть кафе.

Еще один пример. Оператор мобильной связи собрался добавить новый тариф. Дата-сайентист получает от компании базу данных и сведения о поведении клиентов, после чего подсчитывает потенциальный объем рынка и экономику нового тарифа. Таким образом, Data Scientist снижает риски и определяет будущую стратегию.

Грань между системными и бизнес-аналитиками размыта. Все системы аналитики данных нужны для улучшения, что возможно лишь благодаря автоматизации процессов. Однако при выборе между этими двумя направлениями цифровая сфера перспективнее. Аналитика данных на языках программирования дает возможность обрабатывать огромные объемы, быстрее анализировать информацию за счет автоматизации рутинных процессов.

Профессия веб-аналитик: кто такой, чем занимается и как стать

Чтобы погрузиться в обзор профессии разберём сначала термин «веб-аналитика». Итак, web-аналитика – это процесс, во время которого происходит исследование статистических данных сайта с целью повышения эффективности рекламных кампаний.

Кто такой web-аналитик

Web-аналитик – специалист, который отслеживает эффективность работы сайтов, приложений, других веб-продуктов. Он отвечает на ряд вопросов, интересующих бизнес:

  • кому продается товар или услуга;
  • как они продаются;
  • какие затраты терпит компания на привлечение покупателя;
  • как увеличить прибыль;
  • от каких направлений в бизнесе лучше избавиться;
  • почему появились убытки и что это за убытки;
  • почему не продается товар.

Список можно продолжать бесконечно. Обычно перед аналитиком ставится конкретная задача. Классические примеры: определить целевую аудиторию бизнеса; найти способы увеличения конверсии; определить, почему мобильная версия хуже конвертирует клиентов.

Еще аналитик занимается проверкой различных гипотез. Например, к нему обращаются, когда нужно выяснить, как то или иное действие повлияет на положение бизнеса. В этом случае web-аналитик запускает A/B-тестирование.

Веб-аналитик работает сразу в четырех направлениях:

1. Анализ деятельности компании

  • мониторинг работы сайта или приложения;
  • подключение инструментов отслеживания;
  • A/B-тестирование площадок;
  • автоматизация процессов;
  • составление отчетов об эффективности.

2. Планирование

Веб-аналитик выясняет текущее положение дел и определяет направления развития компании. Он помогает в составлении стратегий продвижения и продаж.

3. Исследование

  • изучение рынка;
  • маркетинговый анализ деятельности;
  • исследование целевой аудитории бренда.

4. Взаимодействие с партнерами компании и персоналом

Аналитик находит персонал, способный решить ту или иную задачу, определенную стратегией, полученной на этапе планирования.

В общем, этот человек помогает компаниям лучше понять, что происходит с их бизнесом в интернете, находит пути и ресурсы для развития бизнеса.

Чем занимается веб-аналитик: обязанности и функции

Основная задача web-аналитика — увеличение эффективности сайта (рост трафика и конверсий). Специалист занимается тем, что исследует данные, которые собираются системами аналитики. Далее, он расшифровывает эту информацию и подбирает подходящую стратегию для продвижения.

Ключевые функции веб-аналитика:

  1. Установка и оптимизация систем аналитики на странице сайта заказчика.
  2. Оперативное отслеживание трафика из поисковых систем (поиска и контекстной рекламы).
  3. Разработка отчётов в системах аналитики.
  4. Исследование отчётных данных и рекомендации по повышению эффективности сайта.
  5. Составление отчётов для заказчиков и руководства.

Какие личные качества важны в профессии Web-аналитика

Внимательность, усидчивость и трудолюбие — важные качества для любого специалиста, а для веб-аналитика особенно. Такой специалист занимается исследованием большого количества материала, тестирует варианты решения поставленных им задач и внимательно отслеживает параметры эффективной работы сайта. Именно от личных качеств зависит успех и результат деятельности веб-аналитика.

Инструменты веб-аналитика

В своей работе web-аналитик использует инструменты и сервисы которые можно разделить на два вида:

  • Анализаторы логов. Информация о посещениях сайтов хранится на сервере и в лог-файлах (создаются сервером). Специальные программы считывают эту информацию. Они называются – лог-анализаторы. Такие программы дают возможность собирать статистические данные о посещениях страниц. Компании могут создавать собственные системы аналитики и подстраивать их под свои нужды.
  • Счётчики. В случае отсутствия персонального сервера, можно использовать счетчики. Для начала нужно просто добавить код на все страницы сайта. После этого счетчик будет отмечать данные о переходах (кликах).

Наиболее распространенные сервисы с использованием счётчиков:

  • Google Analytics;
  • «Яндекс.Метрика»;
  • OpenStats;
  • Adobe Analytics.

Для более точной статистики опытные специалисты используют сразу несколько инструментов. Также используются такие инструменты, как Excel, Google Sheets и Power BI.

Всего пять лет назад для работы аналитиком хватало знания одного или двух сервисов аналитики вышеперечисленных инструментов. Это связано с тем, что больше ничего, по сути, не было. Но сегодня пул возможностей расширился, отсюда появились дополнительные требования.

Итак, чтобы стать Веб-аналитиком, нужно как минимум изучить еще и следующие инструменты:

  1. Google Optimize, Optimizely – сервисы для проведения A/B-тестов сайтов. В них можно тестировать разные страницы сайта, скрывать элементы страниц от пользователей, включать разный дизайн – все это помогает понять, что лучше работает.
  2. DataStudio, Tableau – Business Intelligence или BI-платформы. Помогают в визуализации данных, с их помощью информация из кучи цифр превращается в понятные графики.
  3. SimilarWeb, SEMrush – используются для анализа конкурентов исследуемого объекта. Рассказывают о посещаемости, целевой аудитории, источниках трафика и прочих интересностях.
  4. Brand Analytics, IQBuzz – эти инструменты находят все упоминания о компании в интернете, помогают искать отзывы и выяснять отношение покупателей к бренду.

Все перечисленное – только основа для развития. Дальше – больше. Еще крутому web-аналитику нужно знать:

  1. HTML, CSS и JavaScript. Хотя бы на базовом уровне, чтобы понимать работу сайта и возможность реализации различных задумок.
  2. Языки SQL, Python, R. Чтобы работать с массивами данных, автоматизировать процессы в аналитике.

На начальном этапе достаточно уметь пользоваться всеми готовыми сервисами, а языки программирования – это путь к высшему уровню навыков.

Уровни профессиональной компетенции веб-аналитиков

Чтобы вы понимали, что дает каждый из навыков, определим уровни прокачки web-аналитика.

Junior Web Analyst: юный падаван с замашками Джедая:

Базис знаний аналитика – это Яндекс.Метрика и Google Analytics. Для начала нужно изучить все стандартные возможности этих сервисов, в том числе настройку целей. Освоить эти сервисы нужно до уровня, необходимого для получения сертификатов обеих систем. Затем, можно переходить к освоению других аналитических средств.

В итоге, на старте нужно уметь работать с метриками, проводить A/B-тесты, и правильно преподносить полученную из сервисов информацию. Еще нужно научиться делать простые расчеты: считать конверсию, ROI, CTR, CPC.

Этой базой владеет любой специалист, работающий в интернет-маркетинге до полугода.

Junior-аналитик умеет читать статистику, понимает, откуда берутся данные, и как эти данные применять для улучшения положения в рекламе и развитии компании.

Middle Web Analyst: джедай, но пока не Йода:

На втором уровне развития вы должны знать все перечисленные готовые сервисы для аналитики. В вакансии web-аналитика этой ступени будут значиться все готовые аналитические сервисы, я их уже перечислял: Яндекс.Метрика, Google Analytics, SEMrush, Brand Analytics и другие. Знание BI-сервисов, тоже будет нелишним.

Кроме того, здесь нужно знать еще и принципы Unit-экономики. Это расчеты прибыли/расходов на одного клиента. С помощью этих знаний вы сможете определять, есть ли потенциал у проекта и стоит ли его развивать.

Также нужно прокачаться в составлении ТЗ для разных специалистов: уметь правильно излагать запросы на изменения, которые помогут улучшить состояние бизнеса. Нужен опыт на реальных проектах.

Middle-аналитик умеет анализировать информацию и ставит эксперименты, проверяет гипотезы, нанимает специалистов для решения разных задач.

Senior Web Analyst: йода или, если хотите, Дарт Вейдер

Здесь простого понимания сервисов web-аналитики и выдаваемой ими статистики уже недостаточно. Senior-аналитик знает весь цикл работы.

Он должен уметь оптимизировать данные. Левой рукой он ведет статистику в BI-сервисах, а правой пишет на Python свой сервис автоматического сбора данных, и еще говорит программисту по скайпу, что нужно сделать прямо сейчас – истинный мастер-джедай.

Читать еще:  Вид деятельности Системное администрирование и профессия связанная с этим

Этот специалист делает за минуты или секунды то, на что у Junior-а уходит 2-3 дня.

Сколько зарабатывает веб-аналитик: зарплата в Москве и регионах

Средняя зарплата Веб-аналитика по России

Уровень зарплаты web-аналитика зависит в первую очередь от его скиллов. Также на оплату влияет размер и сложность проекта, время, затрачиваемое на аналитику, эффективность решения поставленных задач.

Уровни зарплат по данным hh.ru по России: от 40 до 375 тыс. рублей (от 630 до 5900$)

Востребованность по hh.ru: более 3000 вакансий по России и 1500 – по Москве.

Как стать веб-аналитиком: самостоятельно и где учиться

Научиться Digital-аналитике вполне можно самостоятельно. Но это трудный путь. В самостоятельном обучении помогут:

  1. Наставник. Лучше, чтобы это был какой-то эксперт, которому вы доверяете, но не обязательно. Можно найти группы в FB или каналы в Telegram, где тусуются специалисты от аналитики. Там вы можете задавать вопросы, в расчете на помощь в обучении.
  2. Проверка источников. Web-аналитика, как и все в сфере Digital, очень быстро меняется. Обучаться даже по информации, выданной год назад неактуально, эти данные будут верными только процентов на 30.
  3. Стимул. Это может быть устройство на стажировку или сразу на работу, нужно к чему-то идти, чтобы не останавливаться.
  4. Групповое обучение. Найдите единомышленников. Так вы сможете делиться найденной инфой между собой, да и соревновательный дух никто не отменял.

А можно развиваться проще?

Да, более простой путь есть. Можно пойти на курсы веб-аналитиков. В этом случае вы получаете все перечисленные выше преимущества разом:

  • тут и наставники-практики;
  • и проверенные источники;
  • и стимул: в конце можно получить место в крутой компании;
  • и обучение в группе.

Решать, какой путь выбрать, только вам, но изначально, нужно желание, без него никуда.

Если после прочтения статьи вы не смогли разобраться, подходит данная специальность для вас или нет, советую прочитать несколько книг по веб-аналитике:

  • Марко Хасслер «Веб-аналитика»;
  • Кошик Авинаш «Веб-аналитика 2.0 на практике. Тонкости и лучшие методики»;
  • Алистер Кролл и Шон Пауэр «Комплексный веб-мониторинг»;
  • Фрэнкс Б. «Укрощение больших данных. Как извлекать знания из массивов информации с помощью глубокой аналитики»;
  • Яковлев А., Довжиков А. «Веб-аналитика: основы, секреты, трюки».

Аналитик в автоматизации — кто он и чем занимается

Аналитик – это собирательное название профессии, суть которой сводится к сбору большого количества цифровых данных, их анализу и трактовке полученной информации. Что это за данные – зависит уже от специфики работы такого сотрудника. Аналитик может быть специалистом в области финансов, инвестиций, конкретных рыночных сегментов, инженерии, химии, компьютерного программного обеспечения, рекламы, социологии и так далее. Кстати, в 2021 году центр профориентации ПрофГид разработал точный тест на профориентацию. Он сам расскажет вам, какие профессии вам подходят, даст заключение о вашем типе личности и интеллекте.

Особенности профессии

Чаще всего вакансия аналитика предполагает, так или иначе, работу с числами – самой подходящей формой представления информации для проведения исследований, анализа, выявления статистических принципов, прогнозирования и формирования планов дальнейшего развития. То, о чем говорят эти числа, может относиться практически к любой области жизни современного общества. Хотя на практике аналитики все же чаще работают в областях, связанных с финансами, поскольку именно они требуют детальнейшего анализа и предельно четких прогнозов, основанных на реальных данных и научной математике, а не чьей-то интуиции.

Ключевые обязанности аналитика сводятся к следующей последовательности действий:

  • Сбор всех данных, необходимых для проведения анализа, и их первичная обработка (она направлена на приведение данных к единой форме, выделение основных признаков, переменных и неизвестных для анализа и прочие подготовительные работы).
  • Определение основных тезисов исследования, выдвижение гипотез.
  • Непосредственно анализ собранной и стандартизированной информации, выполняемый с помощью математических методов и современного программного обеспечения. В результате анализа гипотезы либо подтверждаются, либо опровергаются.
  • Составление прогнозов, планов развития, проектов, методических рекомендаций, основанных на результатах выполненного анализа.
  • Оформление аналитического отчета о результатах анализа, формирование выводов, их презентация работодателю/клиенту.

Например, бизнес-аналитик может работать в штате конкретной компании и изучать ее финансовые процессы, реальные и потенциальные договора с партнерами, конкурентов, чтобы определить ее слабые и сильные места, предложить оптимальные способы оптимизации ее работы, сокращения расходов и повышения прибыли. Финансовый аналитик может специализироваться на особенностях процессов внутреннего или международного рынка. Некоторые аналитики специализируются на биржевой торговле и могут спрогнозировать перспективность тех или иных инвестиций.

Аналитики, работающие в области компьютерных технологий, совершенствуют концепции и методы разработки программного обеспечения, консультируют по вопросам информационной безопасности, помогают внедрять более совершенные алгоритмы на практике.

Образование

Я получила диплом в сфере информационных технологий 15 лет назад и начала работать программисткой в одной из аутсорсинговых компаний. Проект небольшой, отдельной роли БА в проекте не было. В то время БА-роль в проектах вообще была скорее исключением, чем правилом. Поэтому кто-то из проекта обычно совмещал свою роль и при этом коммуницировал с заказчиком, узнавал, как именно мы ему можем помочь. Так постепенно я стала общаться с заказчиками больше, а писать код меньше, пока через год не осознала, что код уже не пишу совсем, зато помогаю нескольким проектам помочь договориться о том, что именно надо сделать. Так я проработала 10 лет в аутсорсинговых компаниях и 5 лет в продуктовых.

Как и в любой профессии, здесь возможен горизонтальный и вертикальный рост. Это значит, что бизнес-аналитик может совершенствовать свои компетенции как исполнитель, беря на себя более сложные проекты. Или расти по карьерной лестнице до позиции лида, а может и вовсе стать Product Owner.

Важные личные качества

Очевидно, что успешный аналитик должен обладать крайне ярко выраженными способностями к аналитическому мышлению. Также у него должна быть хорошая память, умение долго сохранять концентрацию, усидчивость, внимательность, способности к оперированию большими объемами информации, дедукции, индукции, ответственность, наблюдательность. Коммуникативные способности тоже не будут лишними, как и профессиональная интуиция (хоть аналитик и должен оперировать сугубо доказуемыми понятиями и выводами).

Требования к навыкам

Абсолютно все работодатели понимают первостепенность коммуникационных навыков. К таковым относятся общие навыки бизнес-коммуникаций, навыки делового письма, презентации и ведения переговоров. Это обусловлено тем, что существующие представители управления бизнес процессами в общем и бизнес-аналитики в частности в большинстве своем вышли из сферы ИТ и не славятся богатыми коммуникативными навыками.

Следующей по востребованности группой навыков является группа, связанная с умением структурировать и готовить правильные, а значит, рабочие с точки зрения удобства использования документы. К таким навыкам относится непосредственно структурирование информации и навыки подготовки разного рода документации – от технического задания до проектной документации.

Требования к навыкам управления проектами во многом соответствуют жизненному циклу проекта согласно PMBOK.

Обучение на аналитика

Аналитик без высшего образования не может претендовать на получение хороших высокооплачиваемых должностей. С другой стороны, таких специалистов «в чистом виде» отечественные вузы не готовят, да и специфика работы может сильно различаться в зависимости от области деятельности. Самые близкие по характеру и смыслу варианты обучения на аналитика – это профили «Экономика» (код 38.03.01) и «Социология» (код 39.03.01). Набор предметов, которые нужно сдавать для поступления, зависит от специальности и вуза и может включать в себя русский язык, математику, обществознание и иностранный язык. Обучение в обоих случаях длится 4 года на очном отделении, 5 лет – на всех остальных.

Курсы

Освойте ключевые технологии, научитесь работать с большими данными, расширьте знания в аналитике и перейдите на новый уровень в профессии. Инструменты: от SQL и Python до Hadoop, ETL и DWH. Вы научитесь писать запросы, работать с данными в базе без переноса в таблицы, загружать данные и сохранять историю, работать с разными форматами файлов. Научитесь использовать Python и библиотеки анализа данных: автоматизировать работу с большими массивами, получать данные из внешних источников, обосновывать выводы, сделанные на основании данных. Освоите Hadoop и MapReduce. Научитесь проверять гипотезы, изучите машинные методы для обработки данных, сможете выявлять скрытые аномалии в данных и строить прогнозные модели. Освоите необходимый математический аппарат для продуктивной работы с моделями данных, машинным обучением и нейронными сетями.

Освойте ключевые технологии, научитесь работать с большими данными, расширьте знания в аналитике и перейдите на новый уровень в профессии. Вы научитесь писать запросы, работать с данными в базе без переноса в таблицы, загружать данные и сохранять историю, работать с разными форматами файлов. Сможете автоматизировать работу с большими массивами, получать данные из внешних источников, обосновывать выводы, сделанные на основании данных и освоите необходимый математический аппарат для продуктивной работы с моделями данных, машинным обучением и нейронными сетями.

За 2 месяца с нуля вы освоите основы профессии Аналитик данных, разберете специфику и инструменты — от SQL до поисков инсайтов и визуализации данных и поймёте, насколько профессия для вас подходит. Навыки программирования не нужны, мы обучаем с 0. Самой частотной задачей аналитика является сбор данных из различных источников (от Excel до баз данных) — для этого используется язык SQL, который и изучим. Знаний языка SQL, наличия практики и умения анализировать данные, достаточно чтобы претендовать на позицию Junior Analytic — мы поможем вам грамотно подготовиться к этому. Выпускники получают сертификат об успешном прохождении курса — что, вместе с дипломным проектом, будет хорошим аргументом при трудоустройстве.

Отличный скилл для продакт-менеджера и маркетолога — научат вас не ждать аналитиков по мелким задачам, а самим работать с SQL для решения типовых задач по получению и анализу данных. На курсе вы научитесь создавать вложенные запросы и брать данные из нескольких таблиц. Сможете работать со сложными операциями с данными: обновление, добавление и удаление. Нюансы работы с таблицами. Поймете, как извлекать, преобразовывать и сортировать данные, изучать и практиковать языковые конструкции.

Вы освоите навыки финансового анализа команды и компании и найдёте кратные точки роста. Разберем: от Unit-экономики до P&L и основ Growth hacking. Вы научитесь основам P&L подхода: Составляем на практике финансовый отчёт для продуктовой команды и компании и разбираемся в нюансах. Используем подходы Growth hacking для работы с улучшением онбординга новых пользователей и увеличению текущей клиентской базы. Изучим, какие существуют подходы к монетизации сервисов и выберем наиболее подходящие под каждую из фаз развития продукта. Поработаем с составлением Unit-экономики вашего продукта и найдем точки роста.

Читать еще:  Уведомление об увольнении за прогул образец как оформить

С ProductStar вы разберётесь, потренируете навыки работы и изучите нюансы работы с одним из самых частотных аналитических инструментов для продакта — проведением и обсчётом результатов A/B-тестирования продукта. На рынке регулярно появляются вакансии Middle Product менеджеров от ведущих компаний (с которыми сотрудничают ProductStar) — Яндекс, Skyeng, Carprice, Tinkoff, Wrike, Selectel, Avito и другие. Они помогут вам получить необходимые навыки, оформить резюме и получить достойную работу в интересующей вас компании.

Вы с нуля освоите профессию Аналитик продуктов, подробно разберете всю специфику и инструменты данной профессии от Google Analytics, Python и BI-инструментов до Machine Learning и DataScience. ProductStar поможет вам получить необходимые навыки, собрать проекты для вашего резюме и найти достойную работу в интересующей вас компании. Выпускники получают сертификат об успешном прохождении курса — что, вместе с дипломным проектом, будет хорошим аргументом при трудоустройстве. Курсы ProductStar уже закончили 2000+ студентов, вы всегда можете попросить у них рекомендации. Также действует программа полного возврата в первый месяц обучения.

Вы поймете, как систематизировать большие данные с помощью Machine Learning и научитесь работать с рекомендательными системами. Освоите такие инструменты как Python и Hadoop, а также узнаете особенности библиотек данных Pandas, Numpy, Matplotlib, Plotly. Выучите синтаксис одного из самых популярных языков программирования, Python, сможете создавать и применять функции. Узнаете ключевые инструменты Machine Learning и научитесь их применять. Изучите типы и задачи рекомендательных систем, а также сможете создавать собственные. А также попрактикуемся в работе с Hadoop и разберем подход MapReduce.

Международная школа профессий (40 городов РФ)

Вы научитесь работать со сквозной аналитикой в Яндекс.Метрике и Google Analytics, обучитесь использованию языков программирования SQL и Python для автоматизации работы с информацией, сможете наглядно визуализировать большие массивы данных в виде диаграмм, таблиц и дашбордов с помощью Power BI. По итогам экзамена выдается диплом. Возможность оплаты в рассрочку. Филиалы в 40 городах РФ. Обучение очно в учебном центре или онлайн.

Научиться работать с инструментами для анализа данных — важная задача для специалиста вне зависимости от сферы бизнеса. Неудивительно, что профессия Data Analyst — хорошо оплачиваемая и востребованная сегодня. Школа данных SkillFactory открыла набор на профессию «Аналитик данных». На обучении вы последовательно пройдете все этапы от основ анализа данных до получения востребованной специализации, а также сотни упражнений и практических кейсов по: 1) базам данных; 2) SQL; 3) Python; 4) математической статистике. И, конечно, вы создадите свои первые практические проекты, которые останутся в вашем портфолио. А чтобы не забросить свою цель, в течение всего курса вас будет поддерживать тьютор.

Российский государственный социальный университет

Профессии Big Data: кто здесь работает и как сюда попасть

Экскурс: больше data science

Наука о данных ведет свою историю с 1966 года. Именно тогда в Париже появился Комитет по данным для науки и техники при Международном научном совете. Однако, долгое время выражение «data science» можно было услышать только в узких кругах статистиков и ученых. Лишь в начале 2000-х термин стал общепризнанным в Америке и Европе, а с появлением и распространением хайпа вокруг Big Data традиционная наука о данных получила новое дыхание.

Внезапно аналитики стали нужны всем: бизнесу и государству, интернету и сельскому хозяйству. В 2011 году McKinsey подливает масла в огонь: по их предсказаниям, к 2018 году только в США потребуется больше 400 тысяч аналитиков данных. Где же их столько взять? В 2013 году университеты запускают магистратуру по data science, а бизнес-школы плодят курсы для Big Data специалистов.

В России происходит все то же самое, но чуть медленнее. На сегодняшний день количество вакансий, связанных с big data, на hh.ru переваливает за тысячу. При этом, отрасль остается новой и загадочной: большие данные притягивают специалистов и одновременно отпугивают. Сегодня будем развеивать страхи и изгонять жаждущих легких денег. Если вы до сих пор думаете, что работа с big data – это нечто, связанное со сверхспособностями и единорогами, приготовьтесь к погружению в реальность.

Big data профессии по полочкам

Добро пожаловать в отдел социальной аналитики Eastwind. Здесь наши коллеги создают и развивают платформу Social Analytics. Этот продукт помогает телеком-операторам и бизнесу собирать сырые неструктурированные данные и преобразовывать их в инсайты о клиентах. За удобными юзер интерфейсами и результатами кейсов, скрывается большой труд ребят из отдела социальной аналитики.

Заметим, что в зависимости от страны, компании и специфики бизнеса профессии подобного отдела могут называться по-разному. Некоторые (больше принято на зарубежном рынке) дробят функции big data специалистов и получают узконаправленных экспертов. Но в общем, все профессии, тесно связанные с Big Data, можно разделить на два основных направления: анализ данных и разработка.

В соответствующих рабочих группах Eastwind мы попросили рассказать: в чем суть работы аналитиков и разработчиков отдела, какие технологии они используют, с каким бэкграундом люди обычно приходят в big data и что нужно специалистам для успеха в этой индустрии.

Data scienist или аналитик big data

Суть работы:

– Человек продуцирует много фиксируемых событий. Например, у операторов это звонки и трафик, у банков – транзакции, в ритейле – посещения и покупки. Мы выявляем закономерности в этих данных, чтобы использовать их для бизнеса, – рассказывает Андрей Плющенко, руководитель группы анализа данных в Eastwind. – Работаем с сырой информационной историей. Из необработанных данных нам нужно убрать мусор и оставить то, что позволит лучше охарактеризовать людей, предсказать их поведение. Все это помогает бизнесу понять: какой товар или услуга вероятнее всего заинтересуют клиента. А также: когда это произойдет, стоит ли предоставлять ему кредит доверия и так далее. В нашей группе мы строим поведенческие модели, тестируем их и настраиваем алгоритмы machine learning – все кодим на python.

Бэкграунд и технологии:

– Обычно в анализ больших данных приходят математики. Я сам математик, –продолжает Андрей. – Также нужно разбираться в программировании, понимать, что такое big data в принципе, а главное – быть творческим человеком. Нам ведь постоянно приходится что-то придумывать, генерировать идеи, искать инсайты. Если говорить о технологиях, то для работы достаточно знать python, что-нибудь о распределенных вычислениях и устройстве кластеров данных.

– Я пришла в big data из java-разработки, – делится Ольга Анненкова, группа анализа данных Eastwind. – Просто плавно перешла из одной группы в другую, вместе со своими задачами. Сейчас сама разработка стала более аналитической. Сложность нашей работы в том, что постоянно появляются новые продукты, нам нужно очень быстро внедрять их и разбираться, как они работают, несмотря на баги. Интересно, потому что мы работаем с настоящими конфиденциальными данными и можем видеть результат своих вычислений и верность предсказаний в реальной жизни. Аналитика big data – это труд программиста, математика и исследователя в одной специальности.

Важно для успеха:

– Чтобы работать в анализе больших данных, нужно иметь скилы из разных областей, – добавляет Михаил Чернышев, группа анализа данных Eastwind. – Уметь делать визуализации, обладать фантазией и терпением. Не факт, что модель, которую ты придумаешь, сработает с первого раза.

– Самое сложное и начинается, когда тебе нужно тюнинговать созданную модель, – подтверждает Дмитрий Журавлев, группа анализа данных Eastwind. – Для создания и улучшения метрик важно с разных сторон смотреть на проблему.

– Главные компетенции рождаются при решении промышленных задач. Нельзя пройти курсы, почитать теорию, вдохновиться модой и стать успешным big data аналитиком, – объясняет Андрей Плющенко. – С сырой историей работать всегда сложнее, чем с готовыми фичами, которые дают на конкурсах. В каждой компании – свои специфические задачи, к решению которых нужно подходить индивидуально. Нужно приготовиться, что в работе с big data нет шаблона. Поэтому, после освоения базы, вам придется постоянно совершенствоваться. Но будет интересно.

Data engineer или разработчик в сфере big data

Суть работы:

– Мы занимаемся структурным обеспечением группы аналитиков. Другими словами, делаем так, чтобы им было проще работать с большими объемами данных, с кластерными и операционными системами, – рассказывает Шерзод Гапиров, руководитель группы разработки в отделе аналитики Eastwind. – В идеале, аналитики не должны углубляться в программирование. Им это не особо интересно и отвлекает от основного – построения моделей и работы с вычислениями.

– Разработчики в big data – это саппорт аналитикам, – дополняет Сергей Сычев, разработчик в отделе аналитики Eastwind. – Мы оптимизируем рутинные процессы, разрабатываем приложения для работы с данными. Решаем технические задачи, вроде шифрования информации. Так как область новая, зачастую нам приходится изобретать какие-то «костыли», писать новые скрипты и сразу вводить в работу.

Бэкграунд и технологии:

– В отдел аналитики мы берем людей из любой области разработки, — делится Шерзод Гапиров. – Важно, чтобы был хороший опыт программирования, понимание реляционных баз данных и работы систем – Linux, Hadoop. Еще хорошо бы знать языки java и scala. Если такая база есть, специфике big data мы обучаем с нуля.

– У нас есть кластер Cloudera, в его стеке – Oozie, HDFS, Spark. Во фронтенде мы используем React, – перечисляет технологии Сергей Сычев. – Но самое главное, в работе нашей группы – постоянно следить за новинками, внедрять их, быть на волне. Способность к обучению в big data разработке я бы поставил выше всего.

Важно для успеха:

– Наш человек – технарь. Тот, кто любит покрутить гаечки или разобрать технику, чтобы понять, как она работает, — говорит Шерзод Гапиров. – Чтобы преуспеть в этом, нужно просто проявлять упорство. Со стороны Big Data кажется сложной и возвышенной областью, потому что люди мало с ней знакомы. По факту, когда разберешься и вникнешь – big data разработка становится обычной инженерной работой и не отличается от любого другого программирования.

Читать еще:  Прохождение медосмотра при приеме на работу по ТК РФ

Профессии около big data

Рассказывая о специальностях отрасли, нельзя не упомянуть некоторые «вспомогательные» профессии. Это люди, которые напрямую не работают с большими данными, но тесно связаны с развитием многих аналитических платформ. Это тот случай, когда вы не математик и не технарь, но все-таки можете похвастаться, что крутитесь в сфере Big data. 😉

Дизайнер интерфейсов. Этот человек упаковывает все сложные вычисления и технологии в простую форму.Особенность создания интерфейсов аналитических платформ – большое количество параметров данных. Дизайнер делает так, чтобы пользователь по ту сторону экрана мог легко во всем разобраться и запускал собственные исследования без глубокого погружения в предметную область big data.

«Для создания интерфейсов к аналитическим платформам нужно разбираться в web-разработке, UX-дизайне и обладать чувством прекрасного, – объясняет Александр Иноземцев, руководитель группы веб-интерфейсов в Eastwind. – Нужно уметь поставить себя на место человека, который будет пользоваться интерфейсом, и сделать процесс управления максимально удобным и простым для него».

Продакт-менеджер. Этот человек продвигает аналитическую платформу в живой бизнес-среде: участвует во внедрении, развивает систему по потребностям заказчика и требованиям рынка. Он должен хорошо разбираться в продукте и быть связующим звеном между разработчиками и компанией.

«Для нашего технического отдела – я менеджер, который работает с клиентом. А клиенты часто считают меня технарем, — рассказывает Александр Павлов, менеджер продукта Eastwind Social Analytics. – Это отражает особенность профессии менеджера big data продукта: быть в равной степени погруженным в коммерческие нужды и технические возможности, понимать логику исследований данных и быть первым объективным тестировщиком UI».

Где учиться, чтобы взяли на работу

Если вы не передумали погружаться в Big Data, и готовы разбираться в теме: поищите подходящие программы на Coursera, послушайте, что рассказывают в Школе анализа данных от Яндекс и рассмотрите курсы от Open Data Science. Также сейчас ведут онлайн-курсы многие зарубежные университеты: например, введение в big data от Калифорнийского Berkeley или введение в data science от Массачусетского института технологий. Этот вариант подойдет, если ваш английский выше технического. Есть магистерские программы и в российских ВУЗах.

«Мы берем людей после таких курсов. Их большой плюс в том, что они уже понимают специфику отрасли, – говорит Андрей Плющенко, руководитель группы анализа данных в Eastwind. – На собеседовании я обычно задаю базовые вопросы по machine learning. Например, что такое классификация, регрессия и кластеризация? Или: что сделать, чтобы не переобучиться? Есть и вопросы с подвохом, но даже если человек на них не ответил – не значит, что его не возьмут. Намного важнее, чтобы специалист понимал, что сейчас он на старте, и был готов к прокачке.Почему глупо требовать большой опыт в этой области? На Урале сильная математическая и программистская школа, а вот применить свои знания ребятам, которые решили стать аналитиками данных – почти негде. Даже Яндекс сократил своих местных дата сайнтистов. Поэтому многие уезжают в Москву, более амбициозные – за рубеж. В Екатеринбурге мы – одни из немногих, у кого есть полноценный аналитический отдел».

Big data – работа «что надо»?

Мы выяснили, что в отрасли больших данных нет ничего магического и, при желании, – туда не так трудно попасть, как кажется. Потребуются лишь способности к математике, логике и программированию. А еще умение творить, видеть задачи под разным углом и понимать людей и бизнес одновременно. Ну и в идеале – нужно быть терпеливым, настойчивым, всегда готовым к новому и проходить сквозь стены. Ой, последнее – лишнее. 🙂

В общем, берем свои слова насчет «не так трудно» обратно. Уровень сложности зависит исключительно от ваших индивидуальных способностей и желаний. Примеряйте на себя профессии, проверяйте свои скилы и ищите то, что вам подходит. Нашли? Тогда спасибо за внимание и добро пожаловать в Big Data

Профессия аналитик

Профессия аналитик

Многие люди не понимают, аналитик профессия: что он делает? Какой код профессии аналитик? Аналитик — тот человек, который управляет информационными данными. Само слово «анализ» происходит из греческого языка и означает раскладывание целого на несколько составных деталей. В современном мире появилось слово «аналитика». Аналитика подразумевает поиск оптимальных способов решений поставленной задачи или вопроса.

Например, профессия финансовый аналитик заключается в поиске различных данных. На их основании специалист делает определенные выводы.

Профессия аналитик — описание

Профессии, связанные с аналитикой, актуальны прежде всего, в научно-исследовательских институтах. Часто применяются знания и способности аналитика в государственных организациях, банках, страховом бизнесе, медицине и экономике.

В задачи аналитика входит сбор цифровых данных, их анализ, правильная трактовка впоследствии. В процессе анализа специалист использует различные способы. В конечном счете, метод анализа зависит от цели аналитической работы.

Редко можно встретить в описании вакансии аналитика общее название. Чаще прочего профессия аналитика предметная и связана с конкретной областью. Например, существуют системные, профессия инвестиционный аналитик, профессия финансового аналитика.

Первое, что требуют от аналитика — это аналитический склад ума. Именно эти способности человеческого мышления позволяют личности формулировать задачу для того, чтобы отталкиваясь от нее, проводить аналитическую работу. Профессиональный анализ должен исходить из необходимых знаний в предметной области и владения специфическим инструментарием. Таким образом, аналитиком может быть человек в разных сферах труда. Главное для специалиста — это умение решать задачи в системе. Кроме того, аналитики должны быть педантичными людьми. Эта педантичность и перфекционизм в определенной степени, позволяют специалисту проводить перекрёстные и параллельные проверки сформированных им же выводов.

Работать аналитиком, исходя из условий современного рынка, можно в банках, финансовых корпорациях, предприятиях топливно-энергетических. Также есть возможность трудиться на предприятиях, где функционируют отделы системного анализа. Часто аналитиков привлекают на работу крупные производственные предприятия. В задачи специалиста входит мониторинг рынка, выявление цен, уровня конкурентоспособности компании. Аналитики занимаются сбором данных и выявляют тенденцию изменений на рынке.

Часто возникает необходимость в аналитиках у финансовых учреждений. Здесь часто требуется сделать прогноз по поводу стоимости ценных бумаг, драгметаллов или недвижимости. Аналитики, работающие на фондовых биржах, дают оценку ситуации на рынках, составляют рекомендации для своих руководителей и трейдерских компаний.

Аналитик профессия — где учиться

Тем, кто планирует получить профессию аналитика, необходимо понять, в каком направлении деятельности нужно учиться. От выбора направления деятельности зависит и выбор будущего учебного заведения. К примеру, профессию финансового аналитика обычно приобретают в университете экономики, веб-аналитик получит нужные знания в техническом ВУЗе. Сейчас в России нет профильных учебных заведений, которые готовили бы универсальных аналитиков. Будущим профессионалам в данной области потребуется предварительное изучение особенностей рынка в своей специализации. Следующий этап обучения — получение знаний в узкой области профессиональной аналитики. Необходимые знания и навыки аналитика будущий специалист должен получить путем самообучения. Также для становления аналитика в профессии в своей области, выпускнику ВУЗа нужен практический опыт. Для его получения рекомендуется пройти небольшую стажировку у опытного, практикующего аналитика.

Немаловажную роль для будущего аналитика играет престижность высшего учебного заведения. Чем выше престиж ВУЗа, тем перспективнее будущая карьера специалиста. Если такая возможность существует, рекомендуется выбрать для поступления ведущие в стране учебные заведения, к примеру:

  • НИУ «Высшая школа экономики»;
  • НГУ (г.Новосибирск);
  • СПГУ (г.Санкт-Петербург);
  • Финакадемия при российском правительстве.

Профессиональный аналитик обязан в совершенстве владеть принципами действия экономических процессов, навыками работы на компьютере, рядом специализированных программ. Компьютерные программы аналитик использует преимущественно для обработки данных статистики. Кроме того, полезно в совершенстве владеть некоторыми учебными дисциплинами — математикой, логикой.

Все это поможет правильно разбираться в формировании задачи и поиске решений.

Профессия бизнес аналитик

В работе бизнес-аналитика есть задачи которого включено подробное изучение структуры коммерческой компании с целью оптимизировать деятельность и найти пути решения проблем. Профессия бизнес аналитика и ее особенности и задачи таковы:

  • анализировать деятельность организации;
  • автоматизировать хозяйственную деятельность;
  • разрабатывать новую, эффективную бизнес-модель;
  • оптимизировать работу персонала и расходы предприятия;
  • способствовать росту прибыли.

Бизнес аналитика профессия востребована в строительстве, торговле, промышленности, банковском секторе. От специалиста по бизнес-аналитике требуется высшее образование в сфере экономики и финансов, оптом работы в аналитике, знание CRM, ПК, грамотность, умение систематизировать информацию.

Химик — аналитик профессия

Профессия лаборант аналитик и химик-аналитик — это исследования, производство, обслуживание. Сферы деятельности химика-аналитика — наука и промышленность. Сферы труда химика-аналитика — техника, информация, природные ресурсы. Химик-аналитик анализирует сырье, продукты или полупродукты, определяет состав вещества, пригодность для использования. Химик-аналитик принимает решение, нужно ли ставить клеймо компании на выпускаемой продукции. Химик-аналитик должен хорошо разбираться аналитической, органической и неорганической химии. Получить профессию можно в технологических университетах, химических факультетах учебных заведений.

Профессия веб-аналитик

Специалист по веб-аналитике обрабатывает большое количество данных, собранных аналитическими системами, функционирующими на сайтах. Параметров сбора информации аналитическими системами несколько сотен. Аналитик определяет, какие параметры анализировать и как их интерпретировать, исходя из поставленной задачи. Результат работы — рекомендации по изменениям работы сайта и повышению его эффективности. Аналитик данных профессия предполагает:

  • установку и настройку систем аналитики;
  • доработку стандартных отчетов;
  • анализ данных и предоставлением рекомендацией;
  • подготовку отчетов для руководящего состава.

Для тех, кто не знает на профессию веб-аналитик профессия — где учиться, можно рассмотреть следующие учебные заведения:

  • технические факультеты ВУЗов;
  • финансовые факультеты ВУЗов.

Системный аналитик профессия

Главные задачи системного аналитика — анализировать бизнес-процессы с целью их дальнейшей автоматизации, , разработки ТЗ, тестирования ПО. Главная задача системного аналитика — разработать полную модель требований к ПО для конкретного бизнеса.

голоса
Рейтинг статьи
Ссылка на основную публикацию
ВсеИнструменты
Adblock
detector