Rivalry2

HTML Diff

0 added 0 removed

Original 2026-01-01

Modified 2026-02-26

1 <p><strong>Рассказываем, кто такие аналитики данных, как они работают и нужны ли таким специалистам глубокие знания в разработке.</strong></p>

2 <p>Дата-аналитик - это специалист, который анализирует данные компании, сферу ее работы и рынка в целом, чтобы использовать их для принятия решений. Каждый день он изучает информацию о предпочтениях клиентов, рассчитывает метрики работы компании, формулирует и проверяет гипотезы. Все это нужно, чтобы получить так называемые actionable insights - выводы, на основе которых бизнес сможет принять правильное решение и улучшить продукт.</p>

3 <p>На практике это выглядит так. Допустим, компании нужно распределить бюджет между двумя продуктами: увеличить инвестиции в один - закупить рекламу, увеличить производство - и сократить вложения в другой. Как понять, какой из них принесет большую прибыль?</p>

4 <p>Интуитивно кажется, что нужно вкладываться в продукт, который больше покупают. Но не все так просто. Спрос может быть волнообразным: расти, а потом падать. Данные о продажах и состоянии рынка часто распределены по разным системам: CRM, сервисам для управления заказами, рекламой или маркетинговыми коммуникациями.</p>

5 <h2>Содержание</h2>

6 <ul><li><a>Задачи аналитика данных и инструменты, которыми он пользуется</a></li>

7 <li><a>Где нужен аналитик данных</a></li>

8 <li><a>Что нужно знать, чтобы стать аналитиком данных</a></li>

9 <li><a>Аналитик данных: с чего начать обучение</a></li>

10 <li><a>Аналитик данных и дата-сайентист: в чем разница</a></li>

11 <li><a>Сколько зарабатывает аналитик данных</a></li>

12 <li><a>В чем сложности профессии аналитика данных</a></li>

13 <li><a>Николай Голов, Head of Data Engineering в ManyChat - о профессии аналитика данных</a></li>

14 <li><a>Что почитать, посмотреть и послушать будущему аналитику данных</a></li>

15 </ul><h2>Задачи аналитика данных и инструменты, которыми он пользуется</h2>

16 <p>Главная задача аналитика данных - объединить имеющиеся данные, собрать недостающие и интерпретировать полученный массив информации.</p>

17 <p>Основные рабочие инструменты аналитика - Sublime Text, Jupyter Notebook, Google Sheets или Excel. Насчет последнего: в интернете можно встретить шутки на тему того, что считать таблицы в Excel "большими данными" уже не модно.</p>

18 <p>Это не так: огромное количество компаний по всему миру строят мощную аналитику на базе таблиц в Excel. Даже несмотря на то, что в их распоряжении есть самые продвинутые технологии. В первую очередь потому, что это доступные и простые инструменты, которые позволяют решать самые сложные задачи. Например, автоматизировать обработку данных в сводных таблицах, формировать листы прогноза, чтобы планировать бизнес-процессы, и даже строить 3D-карты.</p>

19 <p>Аналитикам данных также приходится писать запросы в базы данных SQL, чтобы получить точечную информацию о процессах или клиентах. Еще нужно работать с BI-системами Tableau, Power BI, Looker Studio, которые агрегируют данные из различных источников. А иногда приходится даже программировать на языках Python, R или Java, чтобы, например, автоматизировать поиск по таблицам, сегментировать их или выявить закономерности.</p>

20 <p>Вот конкретный кейс: аналитику нужно преобразовать видеопортал, такой как YouTube, в стриминговую платформу - площадку для проведения прямых эфиров. Для этого он:</p>

21 <ul><li>Собирает информацию, как пользователи взаимодействуют с платформой - проводит исследования, опросы и объединяет полученные данные, устраняя невалидные и повторяющиеся.</li>

22 <li>Описывает модели данных и сценарии использования - собирают фокус-группы, прорабатывают данные и предлагают варианты действий.</li>

23 <li>Формирует предложения по архитектуре и потокам данных.</li>

24 </ul><p>Результат работы аналитика - графики, таблицы, данные. То есть артефакты с готовыми результатами. При этом сами специалисты по дата-анализу не принимают решения по итогам своей работы. Их задача - найти лучший способ представления информации, так, чтобы руководитель, опираясь на него, сам смог быстро принять решение.</p>

25 <p>Например, результатом работы может быть вот такой график с данными по выручке и продажам, собранный в Tableau - распространенном сервисе визуализации данных:</p>

26 <p>Приведем другой пример - тепловую карту. Это такой способ визуализации данных, в котором их значения отображаются разными цветами. Ниже тепловая карта c данными по объему спроса в различных геолокациях, собранная в визуальном элементе Azure Maps для Power BI:</p>

27 <blockquote><h3>Читайте также:</h3>

28 <p>Иллюзия больших данных:<a>как работает социология</a>и что делать, чтобы тебе верили</p>

29 </blockquote><h2>Где нужен аналитик данных</h2>

30 <p>Аналитик данных нужен фактически любой компании, где принимаются решения. Дата-аналитики востребованы везде, где есть диджитал-маркетинг: в ретейле, IT, телекоме, здравоохранении. Такие специалисты превращают маркетинг в эффективный инструмент - они помогают точно понять, куда уходят деньги, и получить максимальную прибыль при минимальных вложениях.</p>

31 <p>Но есть отрасли и направления, где работа аналитика данных особенно важна. Например, банки - сфера, где всегда очень много информации: пользовательские данные, личные и финансовые. При этом управленческие ошибки в банковском секторе очень дороги. Например, если создать неправильную скоринг-модель - алгоритм, который оценивает, стоит ли выдавать клиенту кредит, - можно потерять и деньги, и доверие клиентов.</p>

32 <p>А еще с помощью аналитики данных можно:</p>

33 <ul><li>Привлечь и удержать инвестора в стартапе</li>

34 <li>Бороться с кассовыми разрывами, сопоставляя доходы и расходы компании</li>

35 <li>Прогнозировать динамику спроса предложения и точно знать, каких товаров запасти впрок перед Новым годом или Черной пятницей</li>

36 <li>Изучать рынок труда, собирать эффективную команду - например, приглашать только определенных кандидатов на основе статистики найма и увольнения.</li>

37 </ul><h2>Что нужно знать, чтобы стать аналитиком данных</h2>

38 <p>Стать аналитиком можно, даже если всю жизнь до этого вы работали ученым, журналистом или госслужащим. Специальных талантов для этого не нужно. Но вот что точно может пригодиться всем новичкам:</p>

39 <ul><li>Интерес к цифрам и систематизации данных. Без него аналитику может быть тяжело, ведь ежедневно ему приходится обрабатывать много разной информации.</li>

40 <li>Усидчивость. Аналитика - это про спокойствие, внимание и дотошность. С импульсивным характером и склонностью принимать спонтанные решения, будет сложно.</li>

41 <li>Аккуратность. Суперсила аналитика данных в том, что он обращает внимание на неочевидные вещи и видит то, что упускают из внимания другие.</li>

42 </ul><h2>Аналитик данных: с чего начать обучение</h2>

43 <p>На старте нужно знать, как работать с Excel и Google Sheet, обрабатывать данные с помощью языка SQL и писать сложные SQL запросы, представлять информацию в виде графиков и диаграмм.</p>

44 <p>После изучения основ аналитики стоит выбрать конкретную отрасль. Здесь может пригодиться прошлый опыт. Если вы были HR-специалистом, можно искать вакансии в сфере HR-аналитики. Работали бухгалтером - выбирайте экономическую и финансовую специфику, основные термины и процессы вам уже будут знакомы.</p>

45 <blockquote><h3>Читайте также:</h3>

46 <p>С чего начать учиться на<a>аналитика данных</a></p>

47 </blockquote><h2>Аналитик данных и дата-сайентист: в чем разница</h2>

48 <p>Чтобы начать работать аналитиком, не нужно глубоко знать программирование. Но если вы интересуетесь разработкой, есть еще одно возможное направление роста - Data Science.</p>

49 <p>Дата-сайентист - это эксперт, работающий на стыке бизнес-анализа и машинного обучения. Он обучает нейронные сети и создает прогнозные алгоритмические модели для сложных вычислений: оптимизации бизнес-процессов, научных расчетов. С помощью таких моделей можно, например, предсказывать эффективность рекламных кампаний, создавать новые формулы лекарств и даже изучать космос. Но здесь без знания Python или основ ML уже не обойтись.</p>

50 <h2>Сколько зарабатывает аналитик данных</h2>

51 <p>Если заглянуть на HeadHunter, то разброс зарплат окажется довольно большим. В первую очередь, это связано с опытом работы специалистов и спецификой каждой вакансии.</p>

52 <p>Например, начинающим специалистам в среднем предлагают от 100 до 150 тыс. рублей.</p>

53 <p>Мидл- и сеньор-аналитики могут рассчитывать на зарплату от 200 до 400 тыс. рублей в зависимости от опыта и навыков.</p>

54 <p>На уровень зарплат влияет и регион работы. В Москве специалист уровня мидл, скорее всего, будет получать не меньше 200 тыс. рублей на руки. А в Тюменской области, например, для аналогичной вакансии установлена вилка от 100 до 130 тыс. рублей.</p>

55 <h2>В чем сложности профессии аналитика данных</h2>

56 <p>Хороший аналитик должен не просто собирать данные, но и понимать, для чего он это делает. Его работа поставлять не графики, а то, что следует за ними. Инсайты - вспышки озарения, которые двигают бизнес вперед. Без инсайтов графики остаются просто красивыми картинками.</p>

57 <p>Для того, чтобы этому научиться, недостаточно просто пройти курсы. Нужно наработать опыт, научиться глубоко погружаться в бизнес и уметь работать с собой - избегать простых обобщений, легких выводов и поверхностных решений. Тогда действительно получится стать не просто специалистом, а настоящим экспертом: ценным, конкурентоспособным и востребованным.</p>

58 <h2>Николай Голов, Head of Data Engineering в ManyChat - о профессии аналитика данных</h2>

59 <p>На первый взгляд, аналитик похож на оператора прибора. Его главная задача - снимать объективные показания и передавать их руководителям для принятия решений. Но, в отличие от оператора, аналитик делает это не механически, а вдумчиво, четко понимая, для чего это нужно и как данные помогут бизнесу.</p>

60 <p>Очень важно правильно визуализировать информацию, чтобы, глядя на график, можно легко принять решение: развивать направление, сфокусироваться на продукте, закрыть отделение или готовиться к кризису.</p>

61 <p>У этой профессии много сфер применения, а у специалистов - много возможностей для роста и развития. Если аналитик умеет работать с базами данных и инструментами визуализации, по уровню зарплаты его можно поставить на полступени ниже разработчика. А если знает Python и умеет работать с моделями - возможно, даже на ступень выше.</p>

62 <p>При этом для работы с основными задачами не обязательно глубоко погружаться в программирование и работу с моделями. В отличие от дата-сайентиста, для аналитика данных работа с моделями - не обязанность, а приятная опция. Хотя многие этой опцией пользуются. Сейчас очень много готовых библиотек для моделей, поэтому машинное обучение постепенно используется даже в рутинных задачах: классификации, А/В тестах, прогнозировании. Поэтому развиваться и строить карьеру можно в любом направлении.</p>

63 <h2>Что почитать, посмотреть и послушать будущему аналитику данных</h2>

64 <p>Чтобы начать учиться на аналитика данных, действительно не нужны специальные знания или навыки. Но можно заранее подготовиться, чтобы процесс погружения прошел легче: почитать книги, изучить особенности профессии и разобраться с базовыми терминами. Собрали книги, курсы и видео, которые в этом помогут:</p>

65 <p>Книги:</p>

66 <ul><li>"<a>Python и анализ данных</a>", Уэс Маккинни</li>

67 <li>"<a>Говори на языке диаграмм</a>", Джин Желязны</li>

68 <li>"<a>Статистика для всех</a>", Сара Бослаф</li>

69 </ul><p>Курс:</p>

70 <ul><li><a>Подборка курсов по системе Microsoft Power BI</a></li>

71 </ul><p>Лекции и видео:</p>

72 <ul><li><a>Основы Microsoft Excel</a></li>

73 <li><a>Методы прогнозирования и анализ данных с R</a></li>

74 <li><a>Руководство по анализу данных для начинающих</a></li>

75 </ul>