HTML Diff
6 added 79 removed
Original 2026-01-01
Modified 2026-02-28
1 - <p><p>Анализ данных 22 октября 2024 5 мин чтения</p>
1 + <h2>Подтвердите, что запросы отправляли вы, а не робот</h2>
2 - <p>Где и сколько учиться на аналитика данных</p>
2 + <p>Нам очень жаль, но запросы с вашего устройства похожи на автоматические. <a>Почему это могло произойти?</a></p>
3 - <p>Рассказываем, какие вузы и онлайн-школы готовят специалистов по аналитике данных и как построить карьеру в этой профессии.</p>
3 + <p>Я не робот Нажмите, чтобы продолжить</p>
4 - <h2>Почему востребована профессия аналитика данных</h2>
4 + <p><a>SmartCaptcha by Yandex Cloud</a></p>
5 - <p><a>Аналитик данных</a>- это специалист, который помогает компании принимать более точные решения на основе фактов, а не предположений. Для этого он работает с данными: собирает, обрабатывает, изучает и интерпретирует их. </p>
5 + <p>Если у вас возникли проблемы, пожалуйста, воспользуйтесь <a>формой обратной связи</a></p>
6 - <p>Предположим, аналитик данных собрал информацию о продажах интернет-магазина и нашёл закономерность: пользователи смартфонов с маленькими экранами часто добавляют товар в корзину, но не завершают покупку. На основе этих данных он сделал вывод, что на сайте есть проблема с пользовательским интерфейсом или с условиями оплаты. Если проблема подтвердится и её исправят, продажи вырастут. </p>
6 + <p>8256508010383060789:1772298998</p>
7 - <p>Вот почему ещё востребована эта профессия: </p>
 
8 - <ul><li><strong>Разные сферы применения.</strong>Аналитик данных нужен практически во всех отраслях: в IT, образовании, медицине, финансах, рекламе,<a>e-commerce</a>, логистике, на производстве - везде, где есть данные, которые нужно собирать и обрабатывать. </li>
 
9 - </ul><ul><li><strong>Рост объёма данных.</strong>Компании собирают огромное количество информации: про покупки клиентов, поведение на сайте, результаты рекламных кампаний, работу оборудования. Но просто обладать данными недостаточно. Нужно уметь их интерпретировать, чтобы они приносили пользу. Аналитики помогают превращать цифры в понятные выводы и рекомендации. </li>
 
10 - <li><strong>Тренд на принятие решений на основе данных.</strong>Компании всё чаще делают выбор на основе фактов и статистики, а не интуиции или опыта руководителей. Это называется<a>data-driven-подходом</a>- управлением продуктом на основе данных. Бизнесу нужно минимизировать риски и делать более точные прогнозы, а аналитики данных помогают ему в этом.</li>
 
11 - </ul><p>Аналитик решает задачи бизнеса с помощью инструментов из двух областей - математики и программирования</p>
 
12 - <h2>Где учиться на аналитика данных</h2>
 
13 - <p>Кроме основ анализа и визуализации информации, аналитик данных должен знать языки программирования. Всему можно научиться в вузах, колледжах и даже на онлайн-курсах. Разберём подробнее каждый вариант.</p>
 
14 - <h4><strong>Высшая школа экономики,</strong><a><strong>"Прикладной анализ данных"</strong></a></h4>
 
15 - <p><strong>Форма обучения</strong>: очная.</p>
 
16 - <p><strong>Уровень</strong>: бакалавриат.</p>
 
17 - <p><strong>Сколько учиться</strong>: 4 года.</p>
 
18 - <p><strong>Программа</strong>: студенты изучают математический анализ, теорию вероятностей, математическую статистику, программирование, базы данных и машинное обучение, финансово-экономические дисциплины.</p>
 
19 - <h4><strong>РАНХиГС,</strong><a><strong>"Анализ данных"</strong></a></h4>
 
20 - <p><strong>Форма обучения</strong>: очная.</p>
 
21 - <p><strong>Уровень</strong>: бакалавриат.</p>
 
22 - <p><strong>Сколько учиться</strong>: 4 года.</p>
 
23 - <p><strong>Программа</strong>: кроме общеобразовательных предметов, студенты изучают программирование, базы данных, машинное обучение, виды анализа данных, кибербезопасность, математические дисциплины.</p>
 
24 - <h4><strong>Московский финансово-юридический университет,</strong><a><strong>"Бизнес-информатика"</strong></a></h4>
 
25 - <p><strong>Форма обучения</strong>: очная.</p>
 
26 - <p><strong>Уровень</strong>: бакалавриат.</p>
 
27 - <p><strong>Сколько учиться</strong>: 4 года.</p>
 
28 - <p><strong>Программа</strong>: студенты изучают компьютерное моделирование бизнес- процессов, языки программирования и фреймворки, методы создания IT-сопровождения. После выпуска могут работать бизнес-аналитиками.</p>
 
29 - <h4><strong>МГИМО,</strong><a><strong>"Анализ данных и динамика международных процессов"</strong></a></h4>
 
30 - <p><strong>Форма обучения</strong>: очная.</p>
 
31 - <p><strong>Уровень</strong>: магистратура.</p>
 
32 - <p><strong>Сколько учиться</strong>: 2 года.</p>
 
33 - <p><strong>Программа</strong>: студенты учатся анализировать большие данные, разрабатывать и внедрять новые методы и технологии анализа. В число базовых дисциплин входят микро- и макроэкономика, программирование на языке Python, методология международно-политических исследований.</p>
 
34 - <p>Аналитики данных без опыта, которые только выпустились из вуза, могут рассчитывать на зарплату до 100 тыс. рублей. Источник:<a>hh.ru</a></p>
 
35 - <p>Образовательные программы для будущих аналитиков данных есть и в колледжах. Правда, их гораздо меньше, чем в вузах, и в основном они относятся к сфере финансов. </p>
 
36 - <p>Если поступить в колледж после 9-го класса, нужно будет отучиться 3-5 лет, после 11-го класса - 1-3 года.</p>
 
37 - <h4><strong>Колледж МФЮА,</strong><a><strong>"Финансы"</strong></a> </h4>
 
38 - <p><strong>Форма обучения</strong>: очная, заочная.</p>
 
39 - <p><strong>Уровень</strong>: среднее профессиональное образование.</p>
 
40 - <p><strong>Сколько учиться</strong>: до 2 лет 10 месяцев.</p>
 
41 - <p><strong>Программа</strong>: студенты изучают статистику, математику, менеджмент, бухгалтерский учёт, налоги и налогообложение, анализ финансово-хозяйственной деятельности, бюджетный учёт. После окончания учёбы можно работать финансовым аналитиком.</p>
 
42 - <h4><strong>Московский колледж экономики, страхового дела и информационных технологий,</strong><a><strong>"Финансы"</strong></a> </h4>
 
43 - <p><strong>Форма обучения</strong>: очная, заочная.</p>
 
44 - <p><strong>Уровень</strong>: среднее профессиональное образование.</p>
 
45 - <p><strong>Сколько учиться</strong>: до 3 лет 10 месяцев.</p>
 
46 - <p><strong>Программа</strong>: студенты изучают финансовые рынки, макро- и микроэкономику, налогообложение, инвестиции, анализ финансово-хозяйственной деятельности. Могут работать финансовыми аналитиками.</p>
 
47 - <p>Аналитиком данных можно стать и без диплома вуза или колледжа. Многие осваивают эту профессию с нуля с помощью онлайн-курсов - например, как у Яндекс Практикума.</p>
 
48 - <h4><strong>Яндекс Практикум,</strong><a><strong>"Аналитик данных"</strong></a> </h4>
 
49 - <p><strong>Форма обучения</strong>: онлайн.</p>
 
50 - <p><strong>Уровень</strong>: специалитет.</p>
 
51 - <p><strong>Сколько учиться</strong>: 7-12 месяцев в зависимости от программы.</p>
 
52 - <p><strong>Программа</strong>: студенты учатся проводить тестирования, пользоваться<a>Google Таблицами</a>и другими инструментами для сбора и визуализации данных, писать код на<a>Python</a>и запросы на<a>SQL</a>. </p>
 
53 - <p>Ещё у Практикума есть программы для будущих бизнес-аналитиков, системных аналитиков и 1С-аналитиков. На каждом курсе студентов сразу погружают в рабочую среду - дают реальные задачи, с которыми сталкиваются аналитики в разных сферах. В конце учёбы специалисту помогают подготовиться к собеседованиям.</p>
 
54 - <p>Станьте аналитиком данных с нуля</p>
 
55 - <p>Освойте новую профессию без отрыва от привычной жизни и перезапустите карьеру. 75% курса - практика. ● 4 больших проекта, 11 практических работ и 10 кейсов от работодателей; ● помощь с поиском работы до 7 месяцев после выпуска; ● приглашения на собеседования чаще на 38% и зарплата выше на 9%*</p>
 
56 - <p><b>Александр Вальд, продакт-менеджер на стримах парсинга и доказательной аналитики Aplaut.com, основатель компании в сфере аналитики Wilde.tech, старший наставник на курсе "Аналитик данных" в Яндекс Практикуме</b>Чем уже направление в анализе данных, тем понятнее, как до него дорасти, и тем меньше конкуренция. Но при этом и меньше вакансий. Чем шире направление, тем универсальнее инструментарий, больше вакансий, но и выше конкуренция. Поэтому начинать свой путь в аналитике данных можно с обучения на онлайн-курсах - чтобы просто понять, стоит ли менять профессию, нравится или нет. Если нравится - выбирать специализацию или пройти стажировку на позиции классического аналитика данных.</p>
 
57 - <h2>Карьера аналитика данных</h2>
 
58 - <p>Аналитики данных, как и другие специалисты IT-сферы, начинают карьеру с позиции джуна, через 2-3 года становятся<a>мидлами</a>. Затем вырастают до сеньоров и тимлидов. На этих позициях в меньшей степени нужны навыки анализа данных, в большей - менеджерские. Нужно организовывать процессы и команду, ставить задачи, разрешать конфликтные ситуации. </p>
 
59 - <p>Можно развиваться не только вертикально, но и горизонтально - в разных направлениях работы с данными. Вот какие есть варианты:</p>
 
60 - <ul><li><strong>Бизнес-аналитик.</strong>Работает с данными, которые связаны с деятельностью бизнеса: доходами, расходами, продажами.</li>
 
61 - <li><strong>Маркетинговый аналитик.</strong>Анализирует поведение потребителей и рекламные кампании.</li>
 
62 - <li><strong>Финансовый аналитик.</strong>Работает с данными о финансах, инвестициях и рисках.</li>
 
63 - <li><strong>Продуктовый аналитик.</strong>Работает с продуктовыми метриками, исследует поведение пользователей.</li>
 
64 - <li><strong>Системный аналитик.</strong>Разрабатывает требования к программному обеспечению.</li>
 
65 - <li><strong>1C-аналитик.</strong>Помогает компании автоматизировать процессы с помощью программных продуктов 1С.</li>
 
66 - <li><strong>Гейм-аналитик.</strong>Изучает поведение пользователей игрового продукта и даёт рекомендации по его улучшению.</li>
 
67 - </ul><h2>Что должен знать и уметь аналитик данных</h2>
 
68 - <p>Аналитик данных работает на стыке трёх направлений:●<b>Математика</b>. Нужно дружить с цифрами и обладать логическим мышлением.●<b>Программирование</b>. Важно знать языки программирования и языки запросов к базам данных.●<b>Бизнес</b>. Аналитик данных может работать в любых областях. Но будет преимуществом, если он понимает особенности конкретного бизнеса и ищет решения, которые могут улучшить работу компании.Разберём подробнее, что должен знать и уметь аналитик данных.</p>
 
69 - <p><b>Александр Вальд</b>Аналитику нужно быть любознательным и самостоятельным. Ещё потребуется навык тайм-менеджмента, ведь задач много и у каждой есть чёткие дедлайны. Ответственность тоже важная профессиональная черта, потому что работу аналитика редко перепроверяют. Из этого вытекает ещё один момент - умение принимать свои ошибки и прощать себе, если что-то кажется неидеальным. Нужно контролировать свой перфекционизм - в этом хорошо помогает<a><b>закон Парето</b></a>: 20% усилий дают 80% результата. Датасет можно исследовать бесконечно, но заказчику зачастую это не нужно.</p>
 
70 - <p>Совет эксперта</p>
 
71 - <p><b>Александр Вальд</b>Если человек идёт в аналитику данных, он должен быть готов к большому объёму коммуникации: нужно уточнять запросы, презентовать результаты работы, разъяснять взаимосвязи между разными наборами данных. Аналитик не может влиять на процессы напрямую, но может исследовать их, делать выводы и убеждать заказчика в своей правоте. Поэтому важно налаживать хорошие отношения с коллегами, чтобы к вам прислушивались. Если этого не происходит, если отчёты не читают и не используют, аналитик быстро выгорает.</p>
 
72 - <p>Яндекс Практикум Старший наставник на курсе "Аналитик данных", продакт-менеджер на стримах парсинга и доказательной аналитики Aplaut.com, основатель компании в сфере аналитики Wilde.tech</p>
 
73 - <p>Яндекс Практикум Редактор</p>
 
74 - <p>Яндекс Практикум Иллюстратор</p>
 
75 - <h2>Подпишитесь на наш ежемесячный дайджест статей - а мы подарим вам полезную книгу про обучение!</h2>
 
76 - <p>Из каких отраслей и почему уходят в анализ данных</p>
 
77 - <p>Чем Data Scientist отличается от аналитика данных</p>
 
78 - <p>Дарим 1500 баллов Плюса за покупку курса и новогоднее обещание себе - до 15 января.</p>
 
79 - </p>