Аналитик данных: чем он занимается и почему ему готовы платить 300 тысяч рублей в месяц
2026-02-21 10:06 Diff
https://skillbox.ru/media/management/chem-zanimaetsya-analitik-dannykh/

#статьи

  • 23 сен 2025
  • 0

Спрос на аналитиков данных стабильно растёт. Рассказываем, что нужно освоить, чтобы работать с данными, — и где это сделать.

Иллюстрация: Катя Павловская для Skillbox Media

Редактор и иллюстратор. Перепробовал пару десятков профессий — от тестировщика до модели, но нашёл себя в удалёнке. Учится в Skillbox и делится в своих текстах новыми знаниями.

Подготовить статью помогла эксперт ДАР в составе ГК «КОРУС Консалтинг», создатель телеграм-канала Analytics Now и подкастов по теме ИИ и анализа данных Светлана Вронская.

Аналитика данных — популярная отрасль, в которой не хватает специалистов. Только на HeadHunter более 14 тысяч вакансий для «аналитиков данных» и более 40 тысяч вакансий — для «аналитиков». В аналитике можно стартовать с нуля и уже через 1–3 года получать 300 тысяч рублей в месяц.

В этом материале для редакции «Управление»Skillbox Media рассказываю главное о профессии.

Аналитик данных (data analyst) — это специалист, который работает с данными. Он собирает их, обрабатывает и делает выводы на их основе. Эти выводы помогают принимать бизнес-решения.

Предположим, собственник компании хочет пересмотреть ассортимент: понять, каких товаров нужно закупать больше, а каких — меньше. Аналитик данных изучает данные о продажах и выясняет, что 90% выручки компании приносят 15 товаров. Ещё 10 товаров приносят 8% выручки. Пять товаров генерируют 2% выручки, но компания продаёт их в убыток, потому что тратит много денег на хранение и доставку. Собственник решает отказаться от этих пяти товаров.

Аналитик данных — зонтичное понятие. Так называют людей, которые работают с самыми разными данными — о маркетинге, финансах, продуктах и так далее. Подробнее о специализациях мы поговорим ниже.

Анализ данных нужен любому бизнесу, который работает с данными, даже малому. Небольшой бизнес обрабатывает, например, данные о клиентах, продажах, выручке. Обычно таких данных немного, поэтому задачи по аналитике могут поручать маркетологам, бухгалтерам, продакт-менеджерам и другим специалистам.

В этой вакансии от маркетолога ожидают навыков анализа данных
Скриншот: Head Hunter / Skillbox Media

В крупных и средних компаниях данных намного больше. В них часто практикуют data-driven-подход — это стиль управления бизнесом, при котором решения принимают на основе цифр и данных. Такие компании часто нанимают аналитиков.

Есть профессия, похожая на профессию аналитика, — дата-сайентист (data scientist). Это программист, который создаёт модели, предсказывающие результат. Для этого он сначала ищет в массивах данных связи и закономерности, на основе которых и строит модель. Разница между дата-сайентистом и дата-аналитиком в том, что аналитик не строит модели, а занимается анализом данных.

Например, дата-сайентист может создать программный алгоритм, который анализирует финансовые операции клиента и рекомендует решение: выдать ему кредит или отказать. Аналитик данных ставит перед дата-сайентистом эту задачу, а после делает полезные для бизнеса выводы на основе полученной информации. Проанализировав статистику, аналитик может рекомендовать банку сократить или увеличить объёмы кредитования.

Задачи бизнес-аналитика и дата-сайентиста нередко пересекаются, но каждый занимается своей частью работы.

Да, спрос на неё растёт. Исследование платформы HeadHunter показало, что за последние десять лет количество вакансий по анализу данных и машинному обучению (ML) в России увеличилось почти в 30 раз. А за последние четыре года число предложений о работе по этим направлениям выросло в 2,5 раза.

Спрос на аналитиков будет расти и дальше, потому что во всём мире увеличивается объём данных. Так, есть прогнозы о том, что объём данных, собираемых и хранимых крупными предприятиями, будет ежегодно увеличиваться в десять раз, а объём международного рынка больших данных может составить 655,53 миллиарда долларов к 2029 году.

Зарплата аналитиков тоже растёт. Согласно исследованию «Хабр Карьеры», даже при снижении темпов роста зарплат в IT зарплаты аналитиков выросли на 3% за первое полугодие 2025 года.

Поэтому осваивать аналитику перспективно. Бизнес уже ценит специалистов, которые умеют анализировать данные, и будет и дальше нанимать их и повышать им зарплаты — потому что от их работы во многом зависит эффективность бизнеса.

Чем занимается аналитик данных

Работу аналитика данных можно описать простыми словами так: он получает из больших данных полезную информацию, на основе которой можно принимать решения.

Вот задачи, которые решают все аналитики данных:

  • Сбор данных. Аналитик берёт данные из внутренних и внешних источников — онлайн-сервисов, документов и баз — и объединяет их для дальнейшей работы.
  • Обработка данных. Аналитик удаляет ненужные данные, очищает их от ошибок и повторов. Решает, как их можно отсортировать, и упорядочивает. На практике это составляет до 80% всей работы аналитика.
  • Интерпретация. Аналитик ищет закономерности в данных и выявляет аномалии. Выясняет, как метрики влияют друг на друга, и рассчитывает необходимые для бизнеса показатели.
  • Построение отчётов. Аналитик готовит отчёты и визуализирует их, то есть представляет результат работы в виде, например, графиков и диаграмм.
  • Выводы. Это может быть логическое умозаключение или рекомендация. Например, аналитик может выяснить, почему изменилась какая-то метрика, или выдвинуть гипотезу: что можно сделать, чтобы улучшить результаты.

Набор других задач специалиста определяется тем, с какими данными он работает.

Курсы Skillbox для тех, кто хочет зарабатывать на аналитике

  • «Аналитик данных с нуля» — освоить языки программирования и инструменты аналитики, выбрать специализацию и устроиться в крупную компанию.
  • «Профессия Data-аналитик» — научиться работать с Power BI и SQL и начать зарабатывать через полгода после начала обучения.

Специализаций у аналитиков данных много. Расскажем о некоторых из них.

Маркетолог-аналитик. Это специалист, который анализирует рынок, конкурентов, поведение покупателей и вообще весь маркетинг компании. На основе анализа он может построить маркетинговую стратегию, распределить бюджет или дать рекомендации по тому, что изменить, чтобы результаты улучшались. Его глобальная цель — сделать так, чтобы компания зарабатывала больше. Прочитайте статью, где о работе маркетолога-аналитика рассказано подробно.

Продуктовый аналитик. Это специалист, который помогает бизнесу понять, как пользователи взаимодействуют с продуктом, например с онлайн-сервисом. Продуктовый аналитик исследует метрики и предполагает, как можно их улучшить. Больше о работе продуктового аналитика можно узнать из этой статьи.

Бизнес-аналитик. Специалист, который занимается сбором, хранением и анализом данных о результатах деятельности компании. Он автоматизирует отчётность, тестирует гипотезы, моделирует ситуации, ставит задачи разработчикам, внедряет специализированные IT-системы — например, ERP, CRM. В Skillbox Media есть статья о специальности бизнес-аналитика.

Гейм-аналитик. Этот специалист собирает и анализирует данные, которые помогают понять, интересна игра пользователям или в ней нужны изменения. Например, он может оценить, как меняется среднее время, которое пользователи проводят в игре, или какие действия они совершают чаще. Гейм-аналитик обычно работает вместе с геймдизайнером и гейм-продюсером.

Финансовый аналитик. Это специалист, который помогает бизнесу управлять финансами. Цель его работы — изучить, что происходило с финансами в прошлом, и прогнозировать будущие финансовые данные. Он может, например, строить финансовые модели для новых проектов или рассчитывать их срок окупаемости. Подробнее о работе финансового аналитика — в этой статье.

Системный аналитик. Это специалист, который работает с IT-системами. Он переводит требования к IT-продукту с языка бизнеса на язык разработки и контролирует процесс создания продукта вплоть до запуска в работу. Он должен сделать так, чтобы на всех уровнях системы — от баз данных до пользовательского интерфейса — всё работало корректно. Больше о работе системного аналитика — в этой статье.

Веб-аналитик. Этот специалист анализирует данные об интернет-пользователях. Например, анализирует, как ведут себя посетители сайта, и предполагает, что можно изменить, чтобы они чаще оформляли заказы. Веб-аналитик нужен компаниям, которые продвигают продукты в интернете. Прочитайте обзор профессии, чтобы узнать о ней больше.

Есть и другие направления работы. Например, 1С-аналитик отвечает за внедрение продуктов компании «1C», аналитик маркетплейсов — за анализ данных о продажах на этих площадках, UX-аналитик — за анализ данных о том, как пользователи взаимодействуют с сайтом или приложением.

Аналитик данных комбинирует в работе методы математики, программирования и анализа бизнес-процессов. Вот что должны знать и уметь все аналитики.

Знать математику и статистику. Аналитику данных необходимо знание теории вероятности, линейной алгебры, математического анализа и углублённой статистики. Это важно для анализа данных — например, для поиска закономерностей и аномалий — и для построения прогнозов. Значительная часть математических функций уже реализована в Python и функциях Excel, поэтому важно именно понимание теории.

Уметь программировать. Языки программирования нужны, чтобы автоматизировать работу. На них пишут запросы к базам данных, с их помощью обрабатывают данные и строят отчёты. Чаще всего от аналитика данных ожидают, что он владеет языками Python, R, SQL.

Уметь работать с таблицами Google и Excel. Большинство данных, с которыми работает аналитик, содержится в таблицах. Кроме того, в Excel и «Google Таблицах» обрабатывают данные, строят прогнозы и составляют отчёты.

Уметь работать с инструментами визуализации. Это могут быть такие BI-системы, как Power BI, Tableau, Qlik. Они нужны, чтобы предоставлять данные в виде дашбордов. Так сотрудникам компании проще пользоваться полученной информацией.

Понимать потребности бизнес-заказчиков. Аналитик должен хорошо разбираться в бизнесе, с которым работает. Только так он сможет определить, что означают для бизнеса сделанные им выводы.

Уметь общаться с людьми нетехнических специальностей. Аналитик взаимодействует с сотрудниками компании гораздо чаще, чем, например, с разработчиками и дата-инженерами. Поэтому он должен уметь объяснять даже самые сложные вещи понятным языком, избегая технических терминов.

Кроме того, есть набор специфических навыков для разных специальностей. Например, маркетолог-аналитик и веб-аналитик должны уметь работать с «Яндекс Метрикой» и Google Analytics, а финансовый аналитик — с бухгалтерской отчётностью.

Несмотря на то что аналитики данных работают в разных областях, для специалистов характерны общие личные качества: аналитический склад ума, внимательность и усидчивость. Аналитик должен обладать здоровым скептицизмом и быть готовым постоянно учиться.

Редакция «Управление» Skillbox Media изучила зарплаты на рынке

Бизнесу нужна качественная аналитика, а квалифицированных специалистов на рынке пока ещё не так много. Поэтому в аналитике данных довольно большие зарплаты.

Рассмотрим зарплату специалистов в штате, которую предлагают на HeadHunter. Доход зависит от ступени квалификации — их три: джуниор, мидл и сеньор.

Джуниор — начинающий специалист. Работодатели ждут, что он освоил SQL на базовом уровне, может писать простой код на Python, знает Excel и работает с базами данных. Чаще всего в вакансиях для джунов на HeadHunter предлагают 54–60 тысяч рублей в месяц.

Мидл — специалист с опытом работы от года. Он хорошо знает SQL и Python, статистический анализ, моделирование. Самые частые диапазоны зарплат для мидлов в Москве в вакансиях на HeadHunter — 87–100 тысяч и 130–150 тысяч рублей.

Сеньор — специалист с опытом работы от трёх лет. Он знает языки программирования на продвинутом уровне, отлично разбирается в статистическом анализе и визуализации данных. А ещё понимает, как устроены бизнес-процессы, умеет общаться с бизнес-заказчиками и разработчиками. Сеньор может получать и 200, и 300 тысяч рублей в месяц.

Аналитик данных может зарабатывать и больше — только на HeadHunter в сентябре 2025 года было более 400 вакансий с доходом более 300 тысяч рублей в месяц. Столько предлагают мидлам и сеньорам с хорошими скиллами, а также тем, кто готов занять позицию старшего аналитика или руководителя отдела.

В аналитике данных можно стартовать с нуля, без опыта: занять позицию стажёра и научиться всему на практике. Многие компании готовы обучать молодых специалистов. Но на старте зарплата будет небольшой — около 50 тысяч рублей.

Найти работу легче тем, у кого уже есть опыт решения задач, связанных с аналитикой. Поэтому в анализ данных часто приходят специалисты из смежных отраслей. Например, разработчики — они уже знакомы с языками программирования, или маркетологи — они умеют работать с системами аналитики на базовом уровне.

Также шансы попасть на стажировку повышаются у тех, кто прошёл профильные курсы. Курсы позволяют освоить главное — понять, как работает аналитика, научиться работать с базами данных и отчётами и строить дашборды. Более сложные скиллы можно получить на практике.

Высшее образование не обязательно. Но оно будет преимуществом для тех, кто строит карьеру. Есть профильные программы высшего образования для аналитиков, но подойдут и другие. Например, часто в эту сферу приходят люди с математическим или экономическим образованием.

Как узнать больше об аналитиках данных

  • В Skillbox Media есть обзоры разных профессий, связанных с аналитикой. Прочитайте о работе маркетолога-аналитика, финансового аналитика, UX-аналитика, веб-аналитика, бизнес-аналитика, чтобы понять, какая специализация вам подойдёт.
  • Также в Skillbox Media есть статья, которую написал Ассир Битохов — дата-аналитик американской компании Xometry. Прочитайте её, чтобы узнать, как устроена карьерная лестница и собеседования в этой отрасли.
  • Если вас интересуют сервисы, в которых работают аналитики данных, прочитайте другие материалы медиа. Мы уже рассказывали о «Яндекс Метрике», Google Analytics, BI-системах и Power BI.
  • Тем, кто хочет стартовать в аналитике, может подойти курс Skillbox «Аналитик данных с нуля». На нём дают навыки и знания, которые позволят претендовать на позицию джуна. Во время обучения можно выполнить более 30 работ на тренажёре и пополнить ими портфолио, а после завершения обучения — получить помощь в трудоустройстве.
  • Также в Skillbox есть курсы по системной аналитике и другим специализациям — для тех, кто хочет построить карьеру в отрасли аналитики.

Data Science с нуля: пробуем профессии на практике за 5 дней

Вы разберётесь в трёх главных направлениях data science: машинном обучении, разработке на Python и визуализации данных. Решите, какая сфера вам ближе, и выполните 4 реальные задачи с данными.

Пройти бесплатно

Попробуйте data science на бесплатном курсе
Пройдите курс по data science и изучите 3 направления в работе с данными. Решите, в какой сфере хотите развиваться дальше, и получите ценные подарки. Пройти курс →