В современном обществе, когда большая часть всех электронных систем работает с большими массивами информации, аналитик данных является одной из самых высокооплачиваемых и перспективных профессий. Спрос на квалифицированных работников из этой профессиональной сферы растёт с каждым годом, а на рынке труда появляется всё больше вакансий с хорошей оплатой труда и комфортными условиями труда.
На решении каких задач специализируется аналитик данных?
Аналитик данных – это специалист, который занимается поиском, обработкой и анализом различных типов информации.
Весь процесс работы аналитика данных представляет собой следующий алгоритм действий:
1. Сбор информации при помощи формирования определённых запросов;
2. Изучение критериев подбора данных посредством определения типа подобранной информации и способов её возможной сортировки;
3. Предварительная обработка, подразумевающая исключение неактуальной или ненужной информации;
4. Интерпретация отобранных данных посредством тщательного анализа и решения установленных задач;
5. Представление выводов о работе и визуализация выявленных результатов.
Для профессии аналитика данных характерно множество преимуществ – быстрый процесс обучения, высокий уровень дохода, а также возможность удалённой работы по свободному графику.
Уровень заработной платы аналитика данных
На сегодняшний момент на территории России более 10 000 компаний ищут квалифицированных специалистов в области аналитики – и количество вакансий постоянно растёт.
Уровень дохода, в соответствии со статистикой, представленной сайтом «hh.ru», имеет следующие показатели:
1. В Москве – от 70 000 рублей;
2. Работа в крупных проектах – от 170 000 рублей;
3. Удалённый формат работы – от 100 000 рублей.
Конечный размер заработной платы определяется опытом работы, уровнем компетенций аналитика данных, количеством обязанностей, типом занятости и графиком работы.
Основные навыки специалиста из сферы аналитики данных
Главными умениями, которые обязательно используются специалистами в сфере аналитики данных, являются:
1. Умение работать с программами, функционал которых направлен на обработку больших объёмов информации – например, SQL или Google Sheets;
2. Знание одного или нескольких языков программирования;
3. Знание основ статистики и главных законов высшей математики;
4. Обладание навыками BI-аналитики;
5. Умение визуализировать информацию посредством разработки дашбордов и инструментов интерактивной графики.
Эффективным инструментом экономического анализа является юнит-экономика – пример использования в бизнесе, преимущества и недостатки методики!
Кроме того, любому аналитику данных в его профессиональной деятельности нужны и, так называемые, soft-skills, а именно: концентрация, построение грамотных и конструктивных диалогов с заказчиками или коллегами, работа в команде, системное восприятие больших массивов информации.
И ещё один важный навык этого специалиста – это умение мыслить абстрактно. Аналитик данных должен уметь выходить за рамки привычной деятельности и концентрироваться на идее.