Как стать аналитиком данных: какие навыки нужно получить и где искать первые проекты
2026-02-21 10:23 Diff
https://skillbox.ru/media/management/kak-stat-analitikom-dannykh-kakie-navyki-nuzhno-poluchit-i-gde-iskat-pervye-proekty/

#статьи

  • 16 окт 2023
  • 0

Как стать аналитиком данных: какие навыки нужно получить и где искать первые проекты

Аналитика — идеальная сфера для тех, кто любит решать головоломки. Рассказываем, как стартовать в ней с нуля.

Фото: Monty Rakusen / Getty Images

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.

О старте в аналитике рассказала

Специалист по машинному обучению департамента аналитических решений в ГК «КОРУС Консалтинг». Магистр НИУ ВШЭ по направлению «Наука о данных». В IT с 2019 года, участвовала в проектах из разных сфер — от ретейла до финтеха.

Профессия аналитика данных востребована — только на HeadHunter размещено более 49 тысяч вакансий со словом «аналитик» в описании. Аналитика позволяет зарабатывать 200 тысяч рублей в месяц, с неё можно начать путь в IT.

Если вы мало знаете об этой сфере, но хотите освоить профессию аналитика данных, читайте нашу статью. Рассказываем, что нужно знать на старте.

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

Аналитик ищет закономерности в данных — а они бывают как довольно очевидные, так и неявные. Когда аналитик обнаруживает неявные закономерности, это называют инсайтом — от английского insight, что значит «понимание», «интуиция».

Вот пример закономерностей, с которыми работает аналитик. Компания продаёт товары на маркетплейсе. Руководитель ставит аналитику задачу: нужно понять, как изменить цены на товары, чтобы продавать больше.

Аналитик изучает данные и замечает, что некоторые товары охотнее покупают перед выходными. Он делает вывод: возможно, это значит, что перед выходными цены на такие товары стоит повышать. Или аналитик находит другую закономерность: молодые люди покупают товары определённой категории чаще, чем старшее поколение. Он делает вывод: возможно, необходимо снизить цены на эти товары, чтобы привлечь новых клиентов.

Аналитик может работать как в офисе, так и удалённо. Но чем ближе он к бизнес-процессам, тем больше ему нужно общаться с сотрудниками компании. Поэтому аналитиков чаще нанимают на работу в офисе.

Также аналитик данных может работать на фрилансе и вести несколько проектов одновременно. Но искать задачи на фрилансе сложнее — в основном компании ищут сотрудников в штат.

Все аналитики данных решают следующие задачи:

  • Сбор данных. Аналитику нужно понять, какие данные могут потребоваться для решения задачи и где их можно найти. Он 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.
  • 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: делает графики и диаграммы.
  • Выводы. Выводом может служить результат логического умозаключения или рекомендация. Например, аналитик может выяснить, почему изменилась какая-то метрика, или выдвинуть гипотезу о том, что стоит сделать, чтобы улучшить результаты.

В аналитике данных много направлений и, следовательно, есть разные специализации. Например, бывают маркетологи-аналитики, продуктовые аналитики, бизнес-аналитики, финансовые аналитики. Все они решают задачи, о которых мы говорили выше. Но методы анализа, метрики и объекты, с которыми работают специалисты, различаются.

Например, маркетологи-аналитики, скорее всего, будут работать с воронками продаж, сегментацией аудитории и юнит-экономикой. Продуктовые аналитики — с системой продуктовых метрик, мониторингом KPI и анализом причин и следствий. Бизнес-аналитики — с бизнес-процессами: эти специалисты больше других погружены в детали работы компании.

Редакция «Управление» Skillbox Media изучила зарплаты на рынке

На рынке труда большой спрос, а специалистов не хватает. Поэтому зарплаты в этой отрасли большие. Согласно статистике Zarplan, средняя зарплата аналитика данных в России — 107 516 рублей в месяц. А медианная зарплата — 83 тысячи рублей в месяц.

На зарплату влияют разные факторы — например, регион, размер компании, число обязанностей. Но в первую очередь уровень дохода зависит от квалификации специалиста. В диджитале обычно выделяют три уровня компетенций: джун, мидл, сеньор.

Джуниор — новичок, который может написать простой код и работать с базами данных. Его зарплата — от 40 тысяч до 80 тысяч рублей в месяц: такие предложения есть на HeadHunter.

Вакансии для аналитиков данных без опыта работы
Скриншот: HeadHunter / Skillbox Media

Мидл — специалист с опытом работы от года. Зарплата специалиста такого уровня — от 100 до 200 тысяч рублей в месяц.

Зарплата специалиста мидл-уровня может превышать 100 тысяч рублей в месяц. О зарплате часто предлагают договориться на собеседовании
Скриншот: HeadHunter / Skillbox Media

Сеньор — специалист с опытом работы от трёх лет. Он разбирается в бизнес-процессах и умеет общаться с бизнес-заказчиками и разработчиками. Сеньор может рассчитывать на зарплату от 200 тысяч рублей в месяц.

В некоторых вакансиях для сеньоров предлагают зарплату от 300 тысяч рублей в месяц
Скриншот: HeadHunter / Skillbox Media

Вертикальный рост «джун → мидл → сеньор» обычно занимает около 4–5 лет. Чем больше у специалиста опыта и проектных достижений, тем больше его будут ценить и, следовательно, тем больше ему будут платить.

Аналитик данных может продвинуться по карьерной лестнице и зарабатывать больше. Если развить хард-скиллы — например, навыки программирования, математики, статистики или моделирования, — можно переквалифицироваться в дата-сайентиста. Это программист, который создаёт модели, предсказывающие результат.

Если сделать упор на софт-скилы и прокачать умение управлять командой и проектом, ответственность и понимание бизнес-процессов, то можно стать руководителем проектов.

Аналитик данных использует в работе математические методы, программирование и специальные сервисы. Перечислим то, что требуется каждому аналитику.

Знать математику и статистику. А именно математический анализ, линейную алгебру, численные методы, математическую статистику, дискретную математику. Это разделы математики, изучить их можно в вузе или на курсах для аналитиков.

Знать теорию нужно, чтобы правильно обрабатывать и анализировать данные, искать закономерности и зависимости, в том числе неявные. Ещё эти знания нужны для формирования и проверки гипотез.

Владеть языками программирования. Написание кода — неотъемлемая часть работы аналитика при обработке данных. Чаще всего используют следующие языки программирования:

  • SQL. Довольно простой язык. Полезен для первого знакомства с данными.
  • Python и R. Языки более высокого уровня, с их помощью можно выявлять сложные закономерности. Также они помогают визуализировать данные, что тоже полезно для аналитики.
Пример кода на языке Python — скрипт проверки списка на дубликаты
Скриншот: Skillbox Media

Уметь работать с таблицами в Google и Excel. Почти все данные, с которыми работает аналитик, содержатся в таблицах. Также в Excel и «Google Таблицах» обрабатывают данные, строят прогнозы и составляют отчёты.

Уметь работать с инструментами визуализации. Например, с Power BI, Tableau, Qlik. В них строят дашборды — интерактивные информационные панели, которые получают данные из других систем и отображают их в понятном виде.

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

Уметь общаться с людьми нетехнических специальностей. Аналитик часто взаимодействует не только с разработчиками и дата-инженерами, но и с другими сотрудниками. Поэтому он должен уметь объяснять даже самые сложные вещи понятным языком, избегая технических терминов.

В аналитике будет комфортно людям, которые любят решать головоломки или сложные неординарные задачи и готовы скрупулёзно изучать данные.

Что такое скрупулёзность? Аналитик данных должен быть внимателен к мелочам. Любая, даже незначительная ошибка может сильно повлиять на конечный результат. Кроме того, аналитик должен уметь мыслить критически.

Людям, которые не готовы долго сидеть над одной задачей, в аналитике будет сложно. Плохая новость для тех, кто в школе хейтил математику: её в аналитике достаточно.

Есть ещё один важный момент. В аналитике может не быть осязаемого результата. Заранее бывает сложно сказать, получится ли найти инсайты, с которыми можно вернуться к бизнесу. Или предложенные правила могут не сработать в реальной среде — и часто виноваты в этом будете не вы, а внешние обстоятельства, которые сложно предсказать.

Есть три основных способа начать работать в сфере. В аналитику приходят из смежных сфер, после получения профильного образования в вузе и после курсов.

Чаще всего в аналитику переходят из смежных отраслей. Аналитиками становятся программисты, экономисты, HR-специалисты и все, чья работа предполагала анализ данных. Даже те, кто просто работал с Excel. Главное для тех, кто приходит из смежных сфер, — подтянуть недостающие скиллы, например программирование или статистику.

Кроме того, в сферу попадают после обучения в вузе по специальности или смежным дисциплинам. Например, в НИУ ВШЭ есть магистерская программа по наукам о данных, а на мехмате МГУ — бакалаврская программа «Фундаментальная математика и математическая физика».

Ещё одна точка входа — курсы. На них преподают и математику, и программирование. Обычно программы курсов построены таким образом, чтобы дать необходимые для работы навыки.

Неважно, как вы пришли в аналитику. Главное — практиковаться. Примеры проектов, в которых вы участвовали, помогут подтвердить навыки при трудоустройстве. Подойдут даже симуляции проектов или результаты с Kaggle — популярной платформы для соревнований по data science от Google.

Учат ли на аналитика данных в Skillbox? Да, в Skillbox есть курс «Аналитик данных с нуля». Он подойдёт для старта в отрасли, даже если вы не слышали об аналитике данных раньше. Тем, кто хочет освоить профессию после вуза или перейти в отрасль из смежной специальности, курс поможет быстрее получить необходимые навыки. В программе 35 практических заданий по SQL, Power BI, Python и итоговый проект — работа над кейсом от разработчика компьютерных игр.

На курсе учат:

  • проводить исследования и делать точные выводы — использовать математические модели, работать с массивами данных и находить закономерности в цифрах;
  • использовать программирование: языки Python и SQL;
  • строить гипотезы и оценивать перспективы бизнес-решений с помощью метрик;
  • делать развёрнутые аналитические отчёты, работать с «Яндекс Метрикой» и Google Analytics и собирать данные в одном окне;
  • работать с заказчиками — определять запросы бизнеса и презентовать результаты.

Найти работу можно уже во время обучения. Специалисты Центра карьеры Skillbox помогают оформить резюме и подготовиться к собеседованию, предлагают партнёрские вакансии.

Искать работу можно на агрегаторах, на специальных площадках и по знакомству.

Площадок с вакансиями много. Можно пойти на агрегаторы вакансий — HeadHunter, «Хабр Карьеру» и другие. Если есть желание выйти на международный рынок, лучше всего искать работу на LinkedIn. Ещё есть каналы в Telegram — например, getmatch и careerspace.

Начинающим аналитикам данных полезно ходить на мероприятия IT-тематики и знакомиться там с работодателями и IT-специалистами. А ещё можно вступить в профессиональные сообщества в социальных сетях.

Чем больше усилий вы приложите, тем выше шанс быстро найти работу. Вот несколько советов начинающим аналитикам данных:

  • Участвуйте в соревнованиях или создайте пет-проект — проект, который разрабатывают не на заказ, а для себя. Его можно включить в портфолио и показать при трудоустройстве.
  • Готовьтесь к собеседованию — повторите технический материал, а также почитайте о компании, в которую вы идёте на интервью. Важно разбираться в контексте, чтобы показать свою заинтересованность на собеседовании.
  • Оформите резюме. Желательно, чтобы оно включало проекты и решённые задачи. Также стоит упомянуть курсы, которые вы проходили.

Не бойтесь откликаться на вакансии, которые вам интересны, но требованиям в которых вы не соответствуете. Зачастую решение о найме принимают не на основе резюме, а после личной встречи, на которой вы можете показать себя с лучшей стороны.

  • Аналитик данных (data analyst) — это специалист, который работает с данными. Он собирает их, обрабатывает и делает выводы на их основе. Аналитик данных может работать удалённо и в офисе, в штате и на фрилансе. Но чаще компании ищут специалистов в штат, в офис.
  • В аналитике данных высокие зарплаты. Средний доход в России — 107 тысяч рублей в месяц. Рост от джуна до сеньора занимает в среднем 4–5 лет, и за это время можно увеличить доход до 300 тысяч рублей в месяц.
  • Аналитик данных должен знать математику и статистику, уметь программировать на Python, R и SQL, работать с Excel и BI-системами. Аналитика подойдёт людям, которые любят решать головоломки и неординарные задачи.
  • Есть три точки входа в аналитику — смежная отрасль, вуз и курсы. Курсы — хорошее решение и для тех, кто хочет освоить аналитику с нуля, и для тех, кто хочет перейти в неё из смежной отрасли или дополнить знания, полученные в вузе.

Как узнать больше об аналитиках данных

  • В Skillbox Media есть обзоры разных профессий, связанных с аналитикой. Прочитайте статьи 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 устроены карьерная лестница и собеседования в этой отрасли.
  • Если вас интересуют сервисы, в которых работают аналитики данных, прочитайте другие материалы Skillbox Media. Мы уже рассказывали о «Яндекс Метрике», Google Analytics, BI-системах и Power BI.
  • Если вы хотите стартовать в аналитике данных, обратите внимание на курс Skillbox «Аналитик данных с нуля». Он построен так, чтобы помочь освоить новую профессию даже тем, у кого нет опыта и знаний. На курсе учат всему, что пригодится в работе, и помогают с трудоустройством.
Курс с трудоустройством: «Профессия Data-аналитик» Узнать о курсе