1 added
1 removed
Original
2026-01-01
Modified
2026-02-21
1
<p><a>#статьи</a></p>
1
<p><a>#статьи</a></p>
2
<ul><li>23 сен 2025</li>
2
<ul><li>23 сен 2025</li>
3
<li>0</li>
3
<li>0</li>
4
</ul><p>Спрос на аналитиков данных стабильно растёт. Рассказываем, что нужно освоить, чтобы работать с данными, - и где это сделать.</p>
4
</ul><p>Спрос на аналитиков данных стабильно растёт. Рассказываем, что нужно освоить, чтобы работать с данными, - и где это сделать.</p>
5
<p>Иллюстрация: Катя Павловская для Skillbox Media</p>
5
<p>Иллюстрация: Катя Павловская для Skillbox Media</p>
6
<p>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.</p>
6
<p>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.</p>
7
<p>Подготовить статью помогла эксперт ДАР в составе ГК "КОРУС Консалтинг", создатель телеграм-канала<a>Analytics Now</a>и подкастов по теме ИИ и анализа данных Светлана Вронская.</p>
7
<p>Подготовить статью помогла эксперт ДАР в составе ГК "КОРУС Консалтинг", создатель телеграм-канала<a>Analytics Now</a>и подкастов по теме ИИ и анализа данных Светлана Вронская.</p>
8
-
<p>Аналитика данных - популярная отр��сль, в которой не хватает специалистов. Только на HeadHunter более 14 тысяч<a>вакансий</a>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.</p>
8
+
<p>Аналитика данных - популярная отрасль, в которой не хватает специалистов. Только на HeadHunter более 14 тысяч<a>вакансий</a>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.</p>
9
<p>В этом материале для редакции "Управление"Skillbox Media рассказываю главное о профессии.</p>
9
<p>В этом материале для редакции "Управление"Skillbox Media рассказываю главное о профессии.</p>
10
<ul><li>Кто такой<a>аналитик данных</a></li>
10
<ul><li>Кто такой<a>аналитик данных</a></li>
11
<li><a>Перспективна ли эта профессия</a></li>
11
<li><a>Перспективна ли эта профессия</a></li>
12
<li><a>Чем занимается</a>аналитик</li>
12
<li><a>Чем занимается</a>аналитик</li>
13
<li>Какие есть<a>специализации</a>в анализе данных</li>
13
<li>Какие есть<a>специализации</a>в анализе данных</li>
14
<li>Что должен<a>знать и уметь</a>аналитик</li>
14
<li>Что должен<a>знать и уметь</a>аналитик</li>
15
<li><a>Сколько зарабатывает</a>специалист</li>
15
<li><a>Сколько зарабатывает</a>специалист</li>
16
<li><a>Как стать</a>аналитиком данных</li>
16
<li><a>Как стать</a>аналитиком данных</li>
17
</ul><p>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.</p>
17
</ul><p>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.</p>
18
<p>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.</p>
18
<p>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.</p>
19
<p>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<a>ниже</a>.</p>
19
<p>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<a>ниже</a>.</p>
20
<p>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.</p>
20
<p>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.</p>
21
В этой вакансии от маркетолога ожидают навыков анализа данных<em>Скриншот: Head Hunter / Skillbox Media</em><p>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.</p>
21
В этой вакансии от маркетолога ожидают навыков анализа данных<em>Скриншот: Head Hunter / Skillbox Media</em><p>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.</p>
22
<p>Есть профессия, похожая на профессию аналитика, -<a>дата-сайентист</a>(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.</p>
22
<p>Есть профессия, похожая на профессию аналитика, -<a>дата-сайентист</a>(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.</p>
23
<p>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.</p>
23
<p>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.</p>
24
<p>Задачи бизнес-аналитика и дата-сайентиста нередко пересекаются, но каждый занимается своей частью работы.</p>
24
<p>Задачи бизнес-аналитика и дата-сайентиста нередко пересекаются, но каждый занимается своей частью работы.</p>
25
<p>Да, спрос на неё растёт. Исследование платформы HeadHunter<a>показало</a>, 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.</p>
25
<p>Да, спрос на неё растёт. Исследование платформы HeadHunter<a>показало</a>, 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.</p>
26
<p>Спрос на аналитиков будет расти и дальше, потому что во всём мире увеличивается объём данных. Так, есть<a>прогнозы</a>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.</p>
26
<p>Спрос на аналитиков будет расти и дальше, потому что во всём мире увеличивается объём данных. Так, есть<a>прогнозы</a>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.</p>
27
<p>Зарплата аналитиков тоже растёт. Согласно<a>исследованию</a>"Хабр Карьеры", даже при снижении темпов роста зарплат в IT зарплаты аналитиков выросли на 3% за первое полугодие 2025 года.</p>
27
<p>Зарплата аналитиков тоже растёт. Согласно<a>исследованию</a>"Хабр Карьеры", даже при снижении темпов роста зарплат в IT зарплаты аналитиков выросли на 3% за первое полугодие 2025 года.</p>
28
<p>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.</p>
28
<p>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.</p>
29
<h2>Чем занимается аналитик данных</h2>
29
<h2>Чем занимается аналитик данных</h2>
30
<p>Работу аналитика данных можно описать простыми словами так: он получает из больших данных полезную информацию, на основе которой можно принимать решения.</p>
30
<p>Работу аналитика данных можно описать простыми словами так: он получает из больших данных полезную информацию, на основе которой можно принимать решения.</p>
31
<p>Вот задачи, которые решают все аналитики данных:</p>
31
<p>Вот задачи, которые решают все аналитики данных:</p>
32
<ul><li><strong>Сбор данных.</strong>Аналитик берёт данные из внутренних и внешних источников - онлайн-сервисов, документов и баз - и объединяет их для дальнейшей работы.</li>
32
<ul><li><strong>Сбор данных.</strong>Аналитик берёт данные из внутренних и внешних источников - онлайн-сервисов, документов и баз - и объединяет их для дальнейшей работы.</li>
33
<li><strong>Обработка данных</strong>. 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.</li>
33
<li><strong>Обработка данных</strong>. 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.</li>
34
<li><strong>Интерпретация.</strong>Аналитик ищет закономерности в данных и выявляет аномалии. Выясняет, как метрики влияют друг на друга, и рассчитывает необходимые для бизнеса показатели.</li>
34
<li><strong>Интерпретация.</strong>Аналитик ищет закономерности в данных и выявляет аномалии. Выясняет, как метрики влияют друг на друга, и рассчитывает необходимые для бизнеса показатели.</li>
35
<li><strong>Построение отчётов.</strong>Аналитик готовит отчёты и визуализирует их, то есть представляет результат работы в виде, например, графиков и диаграмм.</li>
35
<li><strong>Построение отчётов.</strong>Аналитик готовит отчёты и визуализирует их, то есть представляет результат работы в виде, например, графиков и диаграмм.</li>
36
<li><strong>Выводы.</strong>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.</li>
36
<li><strong>Выводы.</strong>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.</li>
37
</ul><p>Набор других задач специалиста определяется тем, с какими данными он работает.</p>
37
</ul><p>Набор других задач специалиста определяется тем, с какими данными он работает.</p>
38
<p><strong>Курсы Skillbox для тех, кто хочет зарабатывать на аналитике</strong></p>
38
<p><strong>Курсы Skillbox для тех, кто хочет зарабатывать на аналитике</strong></p>
39
<ul><li>"<a>Аналитик данных с нуля</a>" - освоить языки программирования и инструменты аналитики, выбрать специализацию и устроиться в крупную компанию.</li>
39
<ul><li>"<a>Аналитик данных с нуля</a>" - освоить языки программирования и инструменты аналитики, выбрать специализацию и устроиться в крупную компанию.</li>
40
<li>"<a>Профессия Data-аналитик</a>" - научиться работать с Power BI и SQL и начать зарабатывать через полгода после начала обучения.</li>
40
<li>"<a>Профессия Data-аналитик</a>" - научиться работать с Power BI и SQL и начать зарабатывать через полгода после начала обучения.</li>
41
</ul><p>Специализаций у аналитиков данных много. Расскажем о некоторых из них.</p>
41
</ul><p>Специализаций у аналитиков данных много. Расскажем о некоторых из них.</p>
42
<p><strong>Маркетолог-аналитик.</strong>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<a>статью</a>, где о работе маркетолога-аналитика рассказано подробно.</p>
42
<p><strong>Маркетолог-аналитик.</strong>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<a>статью</a>, где о работе маркетолога-аналитика рассказано подробно.</p>
43
<p><strong>Продуктовый аналитик.</strong>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<a>из этой статьи</a>.</p>
43
<p><strong>Продуктовый аналитик.</strong>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<a>из этой статьи</a>.</p>
44
<p><strong>Бизнес-аналитик</strong>. 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,<a>ERP</a>,<a>CRM</a>. В Skillbox Media есть<a>статья о специальности бизнес-аналитика</a>.</p>
44
<p><strong>Бизнес-аналитик</strong>. 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,<a>ERP</a>,<a>CRM</a>. В Skillbox Media есть<a>статья о специальности бизнес-аналитика</a>.</p>
45
<p><strong>Гейм-аналитик.</strong>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 <a>геймдизайнером</a>и <a>гейм-продюсером</a>.</p>
45
<p><strong>Гейм-аналитик.</strong>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 <a>геймдизайнером</a>и <a>гейм-продюсером</a>.</p>
46
<p><strong>Финансовый аналитик.</strong>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 <a>этой статье</a>.</p>
46
<p><strong>Финансовый аналитик.</strong>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 <a>этой статье</a>.</p>
47
<p><strong>Системный аналитик.</strong>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 <a>этой статье</a>.</p>
47
<p><strong>Системный аналитик.</strong>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 <a>этой статье</a>.</p>
48
<p><strong>Веб-аналитик.</strong>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<a>обзор профессии</a>, чтобы узнать о ней больше.</p>
48
<p><strong>Веб-аналитик.</strong>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<a>обзор профессии</a>, чтобы узнать о ней больше.</p>
49
<p>Есть и другие направления работы. Например,<a>1С-аналитик</a>отвечает за внедрение продуктов компании "1C", аналитик маркетплейсов - за анализ данных о продажах на этих площадках,<a>UX-аналитик</a> - за анализ данных о том, как пользователи взаимодействуют с сайтом или приложением.</p>
49
<p>Есть и другие направления работы. Например,<a>1С-аналитик</a>отвечает за внедрение продуктов компании "1C", аналитик маркетплейсов - за анализ данных о продажах на этих площадках,<a>UX-аналитик</a> - за анализ данных о том, как пользователи взаимодействуют с сайтом или приложением.</p>
50
<p>Аналитик данных комбинирует в работе методы математики, программирования и анализа бизнес-процессов. Вот что должны знать и уметь все аналитики.</p>
50
<p>Аналитик данных комбинирует в работе методы математики, программирования и анализа бизнес-процессов. Вот что должны знать и уметь все аналитики.</p>
51
<p><strong>Знать математику и статистику.</strong>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.</p>
51
<p><strong>Знать математику и статистику.</strong>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.</p>
52
<p><strong>Уметь программировать.</strong>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.</p>
52
<p><strong>Уметь программировать.</strong>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.</p>
53
<p><strong>Уметь работать с таблицами Google и Excel.</strong>Большинство данных, с которыми работает аналитик, содержится в таблицах. Кроме того, в Excel и "Google Таблицах" обрабатывают данные, строят прогнозы и составляют отчёты.</p>
53
<p><strong>Уметь работать с таблицами Google и Excel.</strong>Большинство данных, с которыми работает аналитик, содержится в таблицах. Кроме того, в Excel и "Google Таблицах" обрабатывают данные, строят прогнозы и составляют отчёты.</p>
54
<p><strong>Уметь работать с инструментами визуализации.</strong>Это могут быть такие BI-системы, как Power BI, Tableau, Qlik. Они нужны, чтобы предоставлять данные в виде<a>дашбордов</a>. Так сотрудникам компании проще пользоваться полученной информацией.</p>
54
<p><strong>Уметь работать с инструментами визуализации.</strong>Это могут быть такие BI-системы, как Power BI, Tableau, Qlik. Они нужны, чтобы предоставлять данные в виде<a>дашбордов</a>. Так сотрудникам компании проще пользоваться полученной информацией.</p>
55
<p><strong>Понимать потребности бизнес-заказчиков.</strong>Аналитик должен хорошо разбираться в бизнесе, с которым работает. Только так он сможет определить, что означают для бизнеса сделанные им выводы.</p>
55
<p><strong>Понимать потребности бизнес-заказчиков.</strong>Аналитик должен хорошо разбираться в бизнесе, с которым работает. Только так он сможет определить, что означают для бизнеса сделанные им выводы.</p>
56
<p><strong>Уметь общаться с людьми нетехнических специальностей.</strong>Аналитик взаимодействует с сотрудниками компании гораздо чаще, чем, например, с разработчиками и <a>дата-инженерами</a>. Поэтому он должен уметь объяснять даже самые сложные вещи понятным языком, избегая технических терминов.</p>
56
<p><strong>Уметь общаться с людьми нетехнических специальностей.</strong>Аналитик взаимодействует с сотрудниками компании гораздо чаще, чем, например, с разработчиками и <a>дата-инженерами</a>. Поэтому он должен уметь объяснять даже самые сложные вещи понятным языком, избегая технических терминов.</p>
57
<p>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.</p>
57
<p>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.</p>
58
<p>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.</p>
58
<p>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.</p>
59
<p><strong>Редакция "Управление" Skillbox Media изучила зарплаты на рынке</strong></p>
59
<p><strong>Редакция "Управление" Skillbox Media изучила зарплаты на рынке</strong></p>
60
<p>Бизнесу нужна качественная аналитика, а квалифицированных специалистов на рынке пока ещё не так много. Поэтому в аналитике данных довольно большие зарплаты.</p>
60
<p>Бизнесу нужна качественная аналитика, а квалифицированных специалистов на рынке пока ещё не так много. Поэтому в аналитике данных довольно большие зарплаты.</p>
61
<p>Рассмотрим зарплату специалистов в штате, которую<a>предлагают</a>на HeadHunter. Доход зависит от ступени квалификации - их три: джуниор, мидл и сеньор.</p>
61
<p>Рассмотрим зарплату специалистов в штате, которую<a>предлагают</a>на HeadHunter. Доход зависит от ступени квалификации - их три: джуниор, мидл и сеньор.</p>
62
<p><strong>Джуниор</strong> - 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<a>предлагают</a>54-60 тысяч рублей в месяц.</p>
62
<p><strong>Джуниор</strong> - 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<a>предлагают</a>54-60 тысяч рублей в месяц.</p>
63
<p><strong>Мидл</strong> - специалист с опытом работы от года. Он хорошо знает SQL и Python, статистический анализ, моделирование. Самые<a>частые</a>диапазоны зарплат для мидлов в Москве в вакансиях на HeadHunter - 87-100 тысяч и 130-150 тысяч рублей.</p>
63
<p><strong>Мидл</strong> - специалист с опытом работы от года. Он хорошо знает SQL и Python, статистический анализ, моделирование. Самые<a>частые</a>диапазоны зарплат для мидлов в Москве в вакансиях на HeadHunter - 87-100 тысяч и 130-150 тысяч рублей.</p>
64
<p><strong>Сеньор</strong> - 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<a>может получать</a>и 200, и 300 тысяч рублей в месяц.</p>
64
<p><strong>Сеньор</strong> - 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<a>может получать</a>и 200, и 300 тысяч рублей в месяц.</p>
65
<p>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.</p>
65
<p>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.</p>
66
<p>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.</p>
66
<p>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.</p>
67
<p>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.</p>
67
<p>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.</p>
68
<p>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.</p>
68
<p>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.</p>
69
<p>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.</p>
69
<p>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.</p>
70
<p>Как узнать больше об аналитиках данных</p>
70
<p>Как узнать больше об аналитиках данных</p>
71
<ul><li>В Skillbox Media есть обзоры разных профессий, связанных с аналитикой. Прочитайте о работе<a>маркетолога-аналитика</a>,<a>финансового аналитика</a>,<a>UX-аналитика</a>,<a>веб-аналитика</a>,<a>бизнес-аналитика</a>, чтобы понять, какая специализация вам подойдёт.</li>
71
<ul><li>В Skillbox Media есть обзоры разных профессий, связанных с аналитикой. Прочитайте о работе<a>маркетолога-аналитика</a>,<a>финансового аналитика</a>,<a>UX-аналитика</a>,<a>веб-аналитика</a>,<a>бизнес-аналитика</a>, чтобы понять, какая специализация вам подойдёт.</li>
72
<li>Также в Skillbox Media есть<a>статья</a>, которую написал Ассир Битохов - дата-аналитик американской компании Xometry. Прочитайте её, чтобы узнать, как устроена карьерная лестница и собеседования в этой отрасли.</li>
72
<li>Также в Skillbox Media есть<a>статья</a>, которую написал Ассир Битохов - дата-аналитик американской компании Xometry. Прочитайте её, чтобы узнать, как устроена карьерная лестница и собеседования в этой отрасли.</li>
73
<li>Если вас интересуют сервисы, в которых работают аналитики данных, прочитайте другие материалы медиа. Мы уже рассказывали о "<a>Яндекс Метрике</a>",<a>Google Analytics</a>,<a>BI-системах</a>и <a>Power BI</a>.</li>
73
<li>Если вас интересуют сервисы, в которых работают аналитики данных, прочитайте другие материалы медиа. Мы уже рассказывали о "<a>Яндекс Метрике</a>",<a>Google Analytics</a>,<a>BI-системах</a>и <a>Power BI</a>.</li>
74
<li>Тем, кто хочет стартовать в аналитике, может подойти курс Skillbox "<a>Аналитик данных с нуля</a>". 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.</li>
74
<li>Тем, кто хочет стартовать в аналитике, может подойти курс Skillbox "<a>Аналитик данных с нуля</a>". 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.</li>
75
<li>Также в Skillbox есть<a>курсы по системной аналитике</a>и другим специализациям - для тех, кто хочет построить карьеру в отрасли аналитики.</li>
75
<li>Также в Skillbox есть<a>курсы по системной аналитике</a>и другим специализациям - для тех, кто хочет построить карьеру в отрасли аналитики.</li>
76
</ul><p>Data Science с нуля: пробуем профессии на практике за 5 дней</p>
76
</ul><p>Data Science с нуля: пробуем профессии на практике за 5 дней</p>
77
<p>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.</p>
77
<p>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.</p>
78
<p><a>Пройти бесплатно</a></p>
78
<p><a>Пройти бесплатно</a></p>
79
<a><b>Попробуйте data science на бесплатном курсе</b>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 →</a>
79
<a><b>Попробуйте data science на бесплатном курсе</b>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 →</a>