Кто такой бизнес-аналитик и как помогает компаниям быть на шаг впереди

Где искать вакансии аналитика данных

Любой продукт, у которого есть аудитория, собирает данные, говорит Анна Чувилина. Значит рано или поздно в такой компании должен появиться аналитик. Востребованность в грамотных специалистах огромная. Бизнес понимает, что лучше заплатить одному человеку, чем постоянно терять на бесперспективных идеях.

Проанализировав рынок труда, наша редакция выяснила, что на hh.ru есть 763 вакансии по России, на trud.com размещено 14 741 объявление, а SuperJob предлагает откликнуться на 206 вакансий, размещенных за последнюю неделю.

Прежде чем претендовать на должность, соискатель составляет резюме. Желательно, чтобы оно содержало:

• личные и контактные данные;
• образование;
• опыт работы;
• дополнительные навыки.

Немаловажно наличие портфолио, показывающего рост от решения простых задач на уровне джуниора до кейсов высококвалифицированного специалиста

Удалённые вакансии для аналитиков данных

Аналитикой данных можно заниматься удаленно

В этом случае работодателю неважно работает сотрудник за офисным или домашним компьютером. Оплачивается результат

Часто такой вид трудозанятости – это официальная работа, но вне стен компании.

Претендент должен основательно подойти к составлению резюме и указать личные качества, которые помогут работать без присмотра начальства. Вакансии ищут на рекрутинговых сайтах, указывая, что требуется удаленная работа.

Работа аналитика данных на фрилансе

Фриланс – это самостоятельный поиск заказов и клиентов. Один из простых способов – это отклик на заказы, опубликованные на фрилансовых биржах. Высокая конкуренция и небольшой ценник за услугу – минусы таких площадок. Специалисты с опытом работы предпочитают делать сайт-визитку и давать рекламу о предоставляемых услугах.

Работа в офисе

Работа в офисе компании – классическая оффлайн трудозанятость. Работодатели размещают вакансии на специализированных площадках в интернете или на официальном сайте организации. Работник в случае официального оформления имеет право на ежегодный оплачиваемый отпуск, оплату больничного и другие социальные гарантии.

Валерий Бабушкин рассказывает о типичных ошибках во время собеседования:

Обучение на Big Data Analyst

Аналитики больших данных проходят подготовку в вузах, без профильного высшего образования устроиться на работу практически невозможно

Стоит обратить внимание на следующие направления подготовки:

• «Математика и компьютерные науки» (код: 02.03.01);
• «Прикладная информатика» (код: 09.03.03);
• «Информатика и вычислительная техника» (код: 09.03.01), иные.

После получения диплома будущему аналитику не стоит завершать обучение, стоит записаться на курсы или выбрать дополнительные направления подготовки, которые помогут расширить знания и навыки

Необходимо уделить внимание изучению технического иностранного языка, а также получать опыт практической работы

Плюсы и минусы профессии

Плюсы

1. Профессия продолжает набирать популярность.
2. Большое количество клиентов заинтересовано в услугах Big Data Analyst.
3. Специалисты по большим данным получают высокую заработную плату.
4. Возможность получить работу мечты в крупной компании, например, Яндекс или Mail.ru Group.
5. Возможен профессиональный рост и смена профиля деятельности.
6. Big Data Analyst может получить хорошее деловое предложение от зарубежных компаний.

Минусы

1. Работа малоподвижная и однообразная.
2. Аналитик больших данных должен иметь дополнительные навыки. Например, для работы в финансовой компании пригодится знание бухгалтерского учета или экономики.

Особенности профессии

Анализ больших данных позволяет создавать новые продукты, выявлять причины развития заболеваний, искать точки роста для бизнеса. Big Data Analyst ежедневно обрабатывает колоссальное количество данных, стремясь извлечь из них информацию, которая играет важную роль для бизнеса. Может разрабатывать тестовые модели машинного обучения, а также выполнять следующие задачи:

• выполняет сборку необходимых данных и последующую подготовку к анализу;
• выявляет дескриптивный анализ, осуществляет интерпретацию и последующую визуализацию;
• создает гипотезы, которые помогут улучшить показатели.

Во время работы он выявляет логические связи, на базе которых создаются новые стратегии. Может выполнять часть обязанностей Data Scientist и Business Intelligence, но все зависит от требований работодателя.

Краткое описание

Big Data Analyst работает с большими данными, в роли его клиентов выступают представители бизнеса. Обработка, анализ и интерпретация данных позволяют взглянуть на привычные вещи по-другому, а также выявить новые процессы, феномены и т. д. Опыт Big Data Analyst используется во всех сферах бизнеса, а также в области медицины, фармации, искусственного интеллекта и других направлений. Аналитики больших данных должны разбираться в той сфере, в которой ведут деятельность. Например, аналитик в области финансов не сможет работать с данными, в которых заинтересована фармацевтическая компания.

Чем занимается аналитик данных

Аналитик данных умеет извлекать необходимые сведения из разнообразных источников, статистически анализировать их и устанавливать скрытую закономерность в массивах информации. Это помогает принимать грамотные бизнес-решения, то есть достигать конечной цели – приносить компании больше прибыли, а клиентов делать счастливее.

Классический аналитик Big Data обладает знаниями и умениями, помогающими обработать большой массив информации. Аналитик Data Scientist, помимо обработки, формирует выводы и ставит дальнейшие цели.

Владимир, автор Youtube-проекта «Продюсер будущего», изучил особенности профессии:

Должностная инструкция аналитика данных

Статистика позволяет сделать выводы по конкретному запросу, а анализ информации открывает возможность исследовать тему со всех сторон. Должностная инструкция аналитика данных в каждой сфере деятельности будет своя, но порядок действий общий:

• сбор данных;
• знакомство с параметрами набора;
• предварительная обработка;
• интерпретация – решение задачи;
• формирование выводов;
• подтверждение или опровержение гипотезы – визуализация.

Стереотипы в сфере аналитики данных не работают, но специалистов высокого уровня отличают по определенному набору навыков и личностных качеств.

Обратите внимание! В эпоху коронавируса все ищут дополнительные возможности заработка. Удивительно, что альтернативными способами зарабатывать можно гораздо больше, вплоть до миллионов рублей в месяц

Один из наших лучших авторов написал отличную статью про заработок на играх с отзывами людей.

Как стать аналитиком данных?

Аналитик данных должен хорошо разбираться в статистике, математике, информатике, компьютерных науках, экономике и бизнесе. Ведущий аналитик мобильного оператора, входящего в тройку лидеров российского рынка, рассказал какими качествами нужно обладать, чтобы освоить профессию. В работе приветствуется:

• точность и скрупулёзность;
• терпение;
• внимательность;
• любовь к тишине и одиночеству.

В первую очередь потенциального работодателя заинтересуют профессиональные навыки и знания. Необходимо:

• знать матанализ, математику и статистику, теорию вероятности, а также английский язык;
• владеть языками программирования по работе с большими массивами данных — Python, Java, C++;
• знать инструменты статистики – Tableau, SAS Data Miner, MATLAB, R, SPSS;
• организовывать кластерные системы хранения Big Data;
• основательно изучить отрасль работы;
• обладать экономическими и бизнес знаниями.

Придется много учиться не только по профильным предметам, но и в смежных профессиях.

Обратите внимание! В эпоху коронавируса все ищут дополнительные возможности заработка. Удивительно, что альтернативными способами зарабатывать можно гораздо больше, вплоть до миллионов рублей в месяц

Один из наших лучших авторов написал отличную статью о том, как зарабатывают в игровой индустрии тысячи людей в интернете. Читайте материал с отзывами людей о лучших играх для выигрыша денег.

Получение высшего образования

Профессию осваивают на направлениях, связанных с математикой, информатикой и программированием. Они есть практически во всех вузах России. Профгид выделяет следующие образовательные учреждения:

Плюсы высшего образования – диплом государственного образца и возможность практики или стажировки. Минус – большее, в сравнении с другими способами обучения, время учебы (в среднем 4 года для очников и 5 лет для заочников). Намного быстрее закончить онлайн-курсы.

Онлайн-обучение на аналитика данных

Дистанционное обучение на дата-аналитика проводят многие онлайн-школы. Преподаватели обещают, что по окончании программы студент будет знать и уметь:

• собирать и подготавливать данные для анализа;
• визуализировать их;
• собирать и понимать бизнес-требования заказчика;
• готовить ad-hoc исследований и аналитики;
• тестировать гипотезы;
• писать сложные запросы на SQL;
• Python;
• Hadoop.

Наша редакция провела анализ и выяснила, что онлайн-обучение может продолжаться от 4,5 до 12 месяцев. Обучающимся предлагают знания в виде текстовых лекций, видеоматериала, дистанционных конференций и вебинаров. Практические уроки проходят на специальных тренажерах.

По завершению обучения студенты получают диплом негосударственного образца, сертификат или удостоверение. Многие программы предполагают первые проекты для портфолио и стажировку у партнеров.

Как выбрать курсы по аналитике данных

Джуниор вырастает в крутого специалиста, решая реальные задачи, говорит преподаватель курсов по аналитике данных Анна Чувилина. Следовательно, для более быстрого старта в профессии необходимо выбрать курсовую программу с большим количеством практических занятий.

Программа курса должна быть доступной для ознакомления перед началом обучения

Также важно развиваться во владении инструментами, а при анализе курсов нужно обратить внимание на количество предоставляемой информации. Последний критерий – бюджет, который студент может потратить на обучение