Data Analyst или Data Scientist — кем бы вам хотелось быть?
Каково находиться в каждой из этих ролей, рассказывает Matt Przybyla, автор статьи, опубликованной в блоге towardsdatascience.com. Предлагаем вам ее перевод.
Фото с сайта Unsplash. Автор: Christina @ wocintechchat.com
Мне довелось поработать и профессиональным аналитиком данных (Data Analyst), и исследователем данных (Data Scientist). Думаю, было бы полезно поделиться опытом по каждой должности, указывая ключевые различия в повседневных задачах. Я надеюсь, что моя статья поможет определиться, что подходит именно вам. А тем, кто уже работает, возможно, после прочтения захочется изменить свою должность. Некоторые начинают аналитиками данных, а затем переходят в исследователи. Не так популярен, но не менее интересен путь от исследователя на невысоких позициях до аналитика на позиции сеньора. Обе должности имеют свои особенности и требуют определенных умений, о которых необходимо знать, прежде чем сделать следующий большой шаг в профессиональном развитии.
Ниже я, опираясь на свой опыт, расскажу, что такое быть аналитиком данных и исследователем данных, и подробно отвечу на наиболее частые вопросы о каждой позиции.
Data Analyst
Если вы хотите описывать данные за прошедший период или текущий момент и презентовать стейкхолдерам ключевые результаты поиска, полную визуализацию изменений и тенденций, значит, вам подходит позиция аналитика данных. У упомянутых должностей есть общие черты, которые я описывал в другой статье, охватывающей сходства и различия между необходимыми для этих позиций навыками. Сейчас же я хочу показать, как роль аналитика данных в сравнении с ролью исследователя данных ощущается. Очень важно понимать, чего ждать этим специалистам в их повседневной работе. Аналитик будет взаимодействовать с разными людьми, много общаться и поддерживать высокий темп выполнения задач — выше, чем требуется от исследователя данных.
Поэтому впечатления, получаемые на каждой из должностей, могут сильно различаться.
Ниже вы найдете ответы на самые частые вопросы о том, с чем сталкиваются аналитики данных.
Data Scientist
Исследователи данных довольно сильно отличаются от аналитиков данных. Они могут использовать одинаковые инструменты и языки, но исследователю приходится работать с другими людьми, над более крупными проектами (такими как создание и внедрение модели машинного обучения) и тратить на это больше времени. Аналитики данных обычно работают над своими проектами самостоятельно: например, использовать панель Tableau для презентации результатов может и один человек. Исследователи данных вправе привлекать нескольких инженеров и менеджеров по продукту для эффективного выполнения бизнес-задач с использованием правильных инструментов и качественных решений.
Заключение
Фото с сайта Unsplash. Автор: Markus Winkler
Аналитики и исследователи данных пользуются одинаковыми инструментами, такими как Tableau, SQL и даже Python, но профессиональные задачи у них могут быть очень разными. Повседневная деятельность аналитика данных включает больше собраний и личного взаимодействия, требует прокачанных софт-скиллов и быстрого выполнения проектов. Работа исследователя предполагает более долгие процессы, общение с инженерами и менеджерами по продуктам, а также построение прогностических моделей, осмысляющих новые данные или явления в их развитии, тогда как аналитики фокусируются на прошлом и текущем состоянии.
Надеюсь, статья была интересной и полезной. Спасибо за внимание!
Профессия: аналитик данных
Рассказываем, чем занимается аналитик и где на него учиться
Кто такой аналитик
Аналитик — специалист, который занимается обработкой данных и составлением на их основе прогнозов, стратегий, планов и рекомендаций клиентам.
Существует несколько профессий, в названии которых также есть слово «аналитик» — финансовые аналитики, программные аналитики, системные аналитики. Все они занимаются анализом той или иной информации, но не обязательно используют в своей деятельности математику, статистику и языки программирования. Их нужно отличать от отдельной профессии «аналитик данных».
Аналитик данных должен хорошо разбираться в математике, статистике, информатике, компьютерных науках, бизнесе и экономике.
Данные, которые обрабатывает аналитик, зависят от сферы деятельности, которой он занимается. Например, аналитик в области рекламы определяет целевую аудиторию для рекламных кампаний: составляет алгоритм, с помощью которого ищет в базах данных информацию о потенциальных клиентах, анализирует рекламные стратегии с точки зрения отклика, оценивает показатели эффективности кампаний.
В чём заключается моя работа
Я работаю ведущим аналитиком в рекламном подразделении таргетированных смс-рассылок мобильного оператора. По соображениям конфиденциальности назвать компанию я не могу, она входит в так называемую «большую тройку». Моё подразделение занимается рассылкой рекламы абонентам, сегментируя их по опредёленным социально-демографическим, поведенческим и другим признакам. Аналитик занимается тем, что из всей абонентской базы выбирает абонентов, которые отвечают этим признакам, чтобы рекламодатель рассылал рекламу именно тем людям, которых она может заинтересовать.
Например, к нам приходит клиент, директор стоматологии, и заказывает рекламную кампанию. Аналитик и клиент вместе определяют набор признаков, по которым абоненты могли бы заинтересоваться этой конкретной стоматологией — проживание в определённом районе, обращение за стоматологическими услугами в недалёком прошлом и так далее. Составив список этих признаков, аналитик направляет запросы в базу данных, чтобы реклама была отправлена релевантным абонентам. Для формирования запросов используется специальный язык программирования SQL, предназначенный для работы с базами данных.
Такая реклама называется таргетированной, от английского слова target — цель. Основная задача аналитика — правильно определить эту цель. Чем точнее определён круг признаков и правильнее составлен запрос, тем успешней рекламная кампания.
Как я стала аналитиком
Меня с детства интересовали математика и программирование, работа с данными, таблицами, поиск и анализ закономерностей. Работа аналитика включает все эти аспекты.
Я закончила НИУ ВШЭ по направлению, связанному с маркетингом. На факультете нам преподавали математику, статистику, прогнозирование, эконометрику, и эти предметы мне нравились больше всего. Кроме того, я занималась программированием на дополнительных курсах.
После окончания вуза я стала работать в PR, но вскоре поняла, что эта сфера деятельности мне не нравится. Мне было неинтересно, работала я через силу, заставляя себя приходить в офис. Поэтому я решила сменить направление. В вузе я узнала, как работает статистика, какие математические инструменты используются для анализа данных, познакомилась с языком программирования SQL. С этими навыками в резюме я решила посмотреть вакансии аналитика и вскоре нашла мою нынешнюю работу. Поначалу мне поручали и другие задачи, но постепенно аналитика стала моим основным занятием.
За три года я стала ведущим аналитиком— руководителем подразделения. В мои обязанности входит не только составление запросов в базы данных, но и распределение задач внутри моей команды, взаимодействие с заказчиками рекламных кампаний или аккаунт-менеджерами, которые ведут этого рекламодателя.
Где учат на аналитиков
Профессию аналитика получают на направлениях, связанных с информатикой, математикой, программированием. Эти направления есть практически во всех ведущих вузах страны.
Список вузов от редакции:
МГУ им. М.В. Ломоносова — факультет вычислительной математики и кибернетики, направление «Прикладная математика и информатика».
СПБГУ — направления «Математика и компьютерные науки», «Математика, алгоритмы и анализ данных», «Прикладная математика и информатика», «Прикладная математика, фундаментальная информатика и программирование», «Программирование и информационные технологии», «Системный анализ и прикладные компьютерные технологии».
НИУ ВШЭ — направления «Экономика и статистика», «Бизнес-информатика», «Прикладная математика и информатика».
Национальный исследовательский университет МЭИ — Институт автоматики и вычислительной техники, направление «Прикладная математика и информатика».
Национальный исследовательский технологический университет МИСиС — факультет «Информатика и вычислительная техника».
Московский политехнический университет — факультет информационных технологий, направление «Прикладная информатика (большие и открытые данные)», «Прикладная математика и информатика», «Бизнес-информатика (IT-менеджмент)».
Московский технический университет связи и информатики (МТУСИ) — факультет экономики и управления (ФЭУ), направление «Прикладная информатика».
Финансовая академия при правительстве России — направления «Прикладная математика и информатика», «Бизнес-информатика», «Прикладная информатика».
Какие качества нужны, чтобы успешно работать аналитиком
1. Любовь к тишине и одиночеству
Работа аналитика по большей части заключается в том, чтобы взаимодействовать с компьютером, а не с людьми. Аналитик, если он не руководитель подразделения, мало общается даже с коллегами, не говоря уже о клиентах. Он не проводит встреч, его рабочий день проходит у монитора за обработкой данных. Есть люди, которым обязательно нужно общение — им такая работа не подойдёт!
2. Развитый логико-математический интеллект
Важно, чтобы человеку нравилось оперировать статистическими данными, составлять графики и таблицы, видеть закономерности, структурировать информацию, выделять главное, отбрасывать второстепенное.
3. Терпение
Аналитик — профессия не творческая. Каждый день аналитику приходится заниматься одним и тем же: сбором, анализом, оценкой данных. Эта работа очень похожа на главное увлечение моего детства — собирание пазлов. Мне доставляло удовольствие взять набор непонятных разрозненных деталей и часами собирать из них что-то целостное, разумное, имеющее смысл. Так же работают и аналитики.
4.Точность и скрупулёзность
Аналитик по большей части имеет дело с точными категориями: данными, цифрами, алгоритмами. Составляя запросы, нужно совершать как можно меньше ошибок и максимально точно подбирать аудиторию.
5. Внимательность
Аналитик должен учитывать все факторы, которые могут повлиять на результат анализа, не упустить ни одной важной детали, иначе на выходе он получит неверные данные и сделает ошибочные выводы.
Карьера, график работы, зарплата
Карьера. Внутри компании можно из простого аналитика стать тимлидом, руководителем подразделения и развиваться в направлении менеджмента — разрабатывать и курировать собственные продукты, придумывать стратегии их развития.
Можно совершенствовать навыки программирования, повышать свою квалификацию как аналитика данных, переходить в более крупные компании, на более востребованное и престижное направление, заниматься дата-моделированием, большими данными (big data), делать прогнозы и предсказания.
График работы. Аналитики в офисе работают по обычному графику с 9:00 до 18.00 или с 10:00 до 19:00. Иногда приходится задерживаться на работе, но это зависит от нагрузки конкретного аналитика.
Аналитик может работать и удалённо: консультировать заказчиков, которым необходим анализ данных, писать приложения. Всё, что ему для этого нужно — компьютер или ноутбук, выход в интернет и доступ к базам данных.
Зарплата. Зарплата аналитика зависит от его опыта и квалификации, от компании, в которой он работает. В начале карьерного пути я получала 45 тысяч рублей, сейчас зарабатываю больше.
Средняя зарплата аналитика в Москве — 70 тысяч рублей. Начинающий аналитик сразу после окончания вуза может получать от 25 тысяч рублей.
Аналитик данных в будущем
Современный бизнес во многом строится на анализе данных о клиентах, продажах, эффективности рекламных стратегий, поэтому профессия аналитика сейчас очень востребована и останется такой в ближайшие десятилетия. Перспективные направления: работа с большими данными, дата-моделирование, экономическое прогнозирование. Кроме того, умение работать с большим количеством информации (анализировать, структурировать её, делать выводы) востребовано не только в экономике и финансах, но в любой другой сфере деятельности.
Я считаю, что профессию надо выбирать по зову сердца, ориентируясь на то, что нравится делать. Какой бы перспективной ни была профессия, в ней невозможно достичь высот, если не получаешь от неё удовольствия.
Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter
Кто такой аналитик данных?
Именно аналитика данных видит скрытые закономерности и отвечает на самые важные вопросы бизнеса: «Можно ли дать человеку кредит?», «Кнопка какого цвета лучше работает?», «Где открыть новую палатку с шаурмой?» И не только. Рассказываем главное о сферах применения, зарплатах, навыках и карьерных перспективах такого специалиста вместе с руководителем отдела аналитики SkillFactory Артемом Боровым.
Чем занимается аналитик данных?
Аналитик данных (или Data Analyst) — это специалист по анализу больших данных: он собирает их, обрабатывает и делает выводы. На основании его отчетов в компаниях принимают важные решения.
Например, в онлайн-торговле можно проанализировать, как клиенты используют промокоды и какой контент больше всего интересен посетителям сайта, и на основе этого решать, какие площадки для продвижения использовать. В крупных сетевых магазинах, опираясь на выводы аналитиков, оптимизируют логистику и работу с потоком покупателей.
Что такое большие данные
Эта гигантские объемы информации, которые можно собрать и проанализировать только автоматизированным способом.
Предположим, каждый вечер после работы вы играете с собакой. Однажды вы заметили, что пес неприлично громко лает, бегая за мячом. При этом за резиновой игрушкой он гонится с такой же радостью, но молча. Несколько дней вы тестируете гипотезу: проверяете, действительно ли такую реакцию вызывает только мяч? Возможно, ведете дневник наблюдения, отмечая уровень шума по всем игрушкам. Убедившись в своей правоте, вы решаете играть с собакой в мяч только днем или в выходные. Отношения с соседями спасены.
Читайте также: Big Data: что это и где применяется
Эти данные — «маленькие», их легко собрать и посчитать вручную, даже в уме. Большие данные — это терабайты разрозненной информации, которую надо собрать по кусочкам, обработать и перевести на «человеческий язык». Например, компания по производству игрушек для животных может анализировать привычки сотен тысяч собак, чтобы выпустить для них новый идеальный продукт.
Каким компаниям нужны аналитики данных?
Большие данные — ключевой ресурс для бизнеса: их используют в IT, ритейле, финансах, здравоохранении, игровой индустрии, киберспорте, телекоме, маркетинге. Самые крутые и современные компании называют себя Data-Driven. Они принимают стратегические решения на основе данных.
Вот три ситуации, в которых бизнесу может пригодиться специалист по анализу больших данных:
Незавершенные покупки. В интернет-магазине пользователи добавляют в корзину товары, но потом уходят с сайта, не оформив заказ. Специалист по анализу данных сначала выясняет, на каком этапе пользователь теряет интерес. Например, уходит с сайта, когда видит сложную форму для регистрации. Затем предлагает и проверяет гипотезы, которые помогут удержать клиента и довести до нужного магазину результата (оформление заказа).
«Плохие» долги. В банке хотят свести к минимуму количество клиентов, которые не возвращают кредиты. Аналитик изучает, какие характеристики клиента указывают на то, будет ли он вовремя вносить платежи. На этом основании клиенту будет одобрен или не одобрен кредит.
Проверка эффективности дизайн-решения. Создатели приложения для знакомств хотят понять, как пользователи реагируют на цвет кнопки. Аналитику данных предстоит протестировать два прототипа: часть пользователей видит вариант с синей кнопкой, другая часть — с красной. В итоге он помогает дизайнеру интерфейса решить, какого цвета кнопка лучше сработает.
Еще благодаря качественному анализу данных можно:
Всё это помогает компании узнать о себе больше, увеличить прибыль и сократить издержки.
Какие знания и навыки нужны аналитику данных?
Вот стартовый пакет для начинающего специалиста:
В зависимости от направления могут добавляться специфические инструменты. Например, веб-аналитику нужны знания Яндекс.Метрики и Google Analytics.
Какие специализации бывают у аналитика данных?
В профессии аналитик данных есть классическое для IT деление на джуниор-, мидл- и синьор-аналитиков. Но, имея базовые знания по работе с данными, можно применять их в других направлениях. Вот несколько специализаций.
Продуктовый аналитик нужен, если необходимо развивать продукт на основе метрик и анализа данных. Продуктовый аналитик глубоко погружается в тематику, проводит тесты и исследования, чтобы понять, какие функции пользуются популярностью, а какие — нет, какие проблемы возникают у пользователей при использовании продукта.
Маркетинговый аналитик помогает привлечь клиентов через рекламу, оптимизировать затраты, опираясь на анализ данных по пользовательскому поведению и кликам.
BI-аналитик проектирует системы для анализа и хранения данных, тестирует гипотезы и автоматизирует отчетность. Он помогает бизнесу моделировать различные ситуации, делать правильные выводы и распределять ресурсы между отделами.
Востребованность профессии
В июне 2021 года на сайте hh.ru было более 13 тысяч вакансий для аналитика данных.
Данные накапливаются с огромной скоростью. В 2018 году аналитическая компания IDC прогнозировала: за пять лет, в период с 2015 по 2020 год, объем цифровых данных в мире вырастет в два раза и составит 40 зеттабайт (один зеттабайт равен миллиону миллионов гигабайт) — но фактически накопление информации идет еще быстрее: в 2020 году объем информации уже достиг 59 зеттабайт. По оценкам Ассоциации больших данных, рынок Big Data в России ежегодно растет на 12%.
Для работы с таким количеством данных компаниям нужны специалисты. В 2019 году вакансий в области анализа данных стало больше в 9,6 раза, чем в 2015 году.
Сколько зарабатывает аналитик данных?
Мы проанализировали открытые вакансии на HH.ru и Хабр Карьера. Разброс зарплат оказался довольно большим. Что ожидаемо — он зависит от опыта и города, в котором работает аналитик. Стажеру в Перми предлагают 25 тыс. рублей, а аналитик данных в московском офисе международной компании зарабатывает 200 тыс. рублей.
Средние зарплаты получились такими:
Стажеры и junior-специалисты получают от 60 тыс. рублей. В 8% вакансий указана сумма ниже, но в основном они предлагают частичную занятость.
Руководители отделов и синьор-аналитики получают от 170 тыс. рублей. В некоторых вакансиях предлагают больше 250 тыс. рублей в месяц, но для них нужен опыт больше пяти лет в аналитике и большой пул компетенций.
В регионах ситуация иная. Максимальная зарплата, на которую можно рассчитывать, — 100 тыс. рублей. Но многие работают удаленно в своем городе, получая «столичную» зарплату. На сайте hh.ru удаленные вакансии для аналитиков данных составляют 15% от общего количества.
В каких случаях становятся аналитиками данных?
67% специалистов приходят в эту профессию из других сфер: маркетинга, науки и даже госслужбы. Аналитиками данных становятся, когда:
С чего начать?
Если вы понимаете, что специалист по анализу данных — это профессия вашей мечты, стоит подробнее изучить путь, который придется проделать.
Для начала обучения вам достаточно изучить Excel: знать, что такое сводные таблицы и как работают функции. Полезно также подтянуть знания по статистике, SQL и Python. Это можно сделать с помощью бесплатных курсов или тренажеров.
Профессия «Аналитик данных»
Освойте перспективную профессию с нуля: научитесь собирать и организовывать данные, делать выводы на основе их анализа и помогать бизнесу работать эффективнее.
Промокод “BLOG” +5% скидки
Полезные ссылки
Образование при этом не имеет значения — начать разбираться в профессии можно с любым бэкграундом. Хороший пример — истории выпускников SkillFactory.
Сколько зарабатывает аналитик данных: обзор зарплат и вакансий в 2020
Привет, Хабр! 28 сентября Skillfactory запускает новый поток курса Data Analyst, поэтому мы решили сделать широкий обзор рынка вакансий, которые предлагают сегодня компании.
Действительно ли профессия аналитика данных может приносить до «300к/наносек»? Какие умения требуют работодатели от аналитиков и что вообще нужно знать, чтобы стать востребованным и высокооплачиваемым спецом? Какие возможности для роста предлагает рынок сегодня?
Мы проанализировали 450 вакансий на должность аналитика данных в России и за рубежом и собрали результаты в этой статье.
Кто такой аналитик данных и что он должен знать
Прежде чем анализировать вакансии, разберемся, что делает Data Analyst в компании. В IT-сфере есть три направления специальностей по работе с данными: Data Analyst, Data Engineer и Data Scientist.
Data Analyst собирает информацию, обрабатывает и интерпретирует ее на «человеческий язык». По сути, он переводит статистику и big data в понятные и наглядные выводы, которые можно использовать для развития конкретного проекта или бизнеса в целом.
Результат работы аналитика данных — это основа для принятия любых бизнес-решений.
Data Engineer работает больше не с самими данными, а с их инфраструктурой: базами данных, хранилищами и системами обработки. Инженер данных определяет, как анализировать данные, чтобы они были полезными для проекта. Если обобщить, то Data Engineer налаживает конвейер обработки данных.
Data Scientist занимается стратегической работой с информацией. Именно он создает системы прогнозирования, моделирования и динамического анализа, внедряет алгоритмы автоматизации и обучения.
Главная сложность в том, что границы между этими тремя специальностями довольно размыты. Большинство компаний не видят разницы, поэтому часто в вакансиях Data Analyst встречаются требования, которые больше подходят специалистам Data Engineer или Data Scientist.
В основном это обусловлено спецификой рынка. Если в IT-компаниях знают, что Data Analyst, Data Engineer и Data Scientist — это в идеале три разных специалиста или даже три разных подразделения, то в продуктовых компаниях и производствах часто об этом даже не задумываются.
Что требуют работодатели от аналитика данных
Мы проанализировали свыше 450 вакансий на позицию аналитика данных, открытых в августе-сентябре 2020 года. Во многих случаях требования к специалистам очень отличаются. Как мы писали выше, границы между Data Analyst, Data Engineer и Data Scientist стерты, поэтому часто бывает, что в заголовке вакансии пишут «Аналитик данных», а фактически вакансия полностью соответствует «Инженеру данных». Но мы смогли выделить набор хард и софт скилов, которые работодатели указывают в большинстве вакансий на должность аналитика данных.
Хард скилы
Python с библиотеками для анализа данных Pandas и NumPy. Это мастхэв, его знание хотя бы на базовом уровне требуют 83% компаний в отрасли. Знание R, JavaScript и других ЯП нужны всего лишь 17% работодателям.
Интересно, что в 2013 году по результатам опроса дата-аналитиков и дата-сайентистов язык R в аналитике данных был куда популярнее — его использовали 61% специалистов.
SQL — практически во всех вакансиях требуется знание SQL и навыки работы с реляционными базами данных. Чаще всего требуют умение писать запросы и оптимизировать их.
Навыки работы с NoSQL системами управления базами данных вроде MongoDB, CouchDB или Apache Cassandra работодатели требуют довольно редко — примерно 9% вакансий.
Power BI, Qlik, Tableau. Большинство компаний не требует знаний какой-нибудь конкретной программы визуализации данных. Обычно они указывают одну из трех на выбор или пишут «системы визуализации данных» без указания конкретной. В целом специалисты могут сами выбирать, что именно им удобнее использовать. Принципиальной позиции у абсолютного большинства работодателей нет.
Опыт работы с Agile, Scrum, Kanban. Почти в половине вакансий работодатели указывают, что дополнительным плюсом будет умение работать с гибкими методологиями создания продуктов.
То есть важно не только то, что делает аналитик данных в рамках своей специальности, но и то, как он это делает.
Но ключевым требованием опыт работы с Agile не является (хоть его и указывают в вакансиях). Да, соискателю придется потратить время, чтобы привыкнуть работать в таком формате, но, по мнению компаний, это не критично.
Excel и Google Sheets. Как ни странно, но в трети вакансий требуется знание электронных таблиц. В основном это нужно продуктовым и консалтинговым компаниям, которые довольно мало пересекаются с диджитал-разработкой, или же относительно небольшим проектам, где весь отдел аналитики состоит из нескольких человек.
Действительно, маленьким командам часто незачем использовать мощные ресурсы SQL, если для обработки данных вполне хватает и обычного Excel. Но в таких ситуациях «аналитик данных» часто занимается сразу всем: сбором и анализом данных, инфраструктурой и автоматизацией.
Многие компании выделяют высокий уровень математической подготовки. Но здесь нужно понимать, что Data Analyst, в отличие от Data Scientist, использует довольно ограниченные математические инструменты, поэтому не нужно быть гением математики. Большинство задач аналитика данных вписываются в рамки базовых знаний статистики, теории вероятностей, математического анализа и линейной алгебры.
Высшее образование в области математики пригодится, но при должном усердии все необходимые функции можно изучить и самому. Но для Data Scientist глубокое знание математики уже считается критичным. Если вы планируете расти из Data Analyst в Data Scientist, то математику нужно будет подтянуть.
По основным хард скилам это все. Остальные встречаются менее чем в 10% вакансий, поэтому их можно отнести к индивидуальным особенностям работы в отдельных компаниях.
Софт скиллы
В целом они практически совпадают для всех специальностей, которые работают с данными:
Многие считают профессию аналитика данных «малообщительной». Аналитик кажется нердом, который работает только с цифрами, а не с людьми.
На самом деле, все немного иначе. Аналитик данных действительно много времени проводит над анализом, но ему также важно уметь донести выводы руководителям компании или отдела. Навыки выступления перед публикой и грамотного подбора аргументации очень пригодятся. Ведь от того, насколько правильно ЛПРы поймут результаты аналитики, будут зависеть их дальнейшие действия в развитии компании или конкретного проекта.
Особняком из софт скилов стоит разве что английский язык. Многие компании отмечают знание английского как преимущество, но есть ряд вакансий, которые рассчитаны на работу в международных командах и с англоязычными проектами. В таких свободное владение английским обязательно.
Обязательный английский часто приятно отражается на зарплате. Вакансии в международных проектах гарантируют денежные компенсацию в 1,3-2 раза больше, чем в русскоязычных.
Зарплата и другие плюшки для аналитика данных
Теперь перейдем к самому интересному — к зарплате. Мы проанализировали открытые вакансии на сайтах HH.ru и Хабр Карьера.
Аналитики данных востребованы в любом крупном и среднем бизнесе, особенно в тех проектах, которые относятся к диджитал и IT. Финтех-банки, диджитал-агентства, продуктовые компании, которые налаживают онлайн-систему продаж, консалтинговые проекты. Среди вакансий есть представители бизнеса практически всех сфер: от медицины до тяжелой промышленности.
Больше всего вакансий для аналитиков данных по состоянию на 12.09.2020 открыто в Москве (241) и в Санкт-Петербурге (74). Для сравнения, во всей остальной России актуально всего 99 вакансий на эту должность.
Интересно, что только 20% компаний указывают уровень заработной платы в самом объявлении. Остальные 80% предпочитают обсуждать денежное вознаграждение в личной беседе с соискателем.
Разброс зарплат довольно большой. Зависит он не только от опыта соискателя, но и от географии. К примеру, аналитик-стажер в Перми получает 25 000 рублей, а Data Analyst в московском офисе международной компании зарабатывает 200 000 рублей.
В Москве средняя зарплата аналитика данных составляет 134 000 рублей. На нее вполне может рассчитывать хороший специалист с опытом от 2 лет.
В Санкт-Петербурге ситуация напоминает московскую, но зарплаты немного меньше. Среднестатистический аналитик данных может рассчитывать на 101 000 рублей в месяц. В остальном же условия практически полностью дублируют московские.
Стажеры и Junior-спецы получают от 60 000 рублей. Есть небольшое количество вакансий, которые предлагают ниже этой суммы (8%), но они в основном предлагают работу не на полный день либо с ограниченной загрузкой в неделю.
Руководители отделов аналитики и Senior-спецы могут рассчитывать на зарплату от 170 000 рублей. Есть даже вакансии, которые предлагают больше 250 000 рублей в месяц. Да, для них требуется опыт больше 5 лет в аналитике и большой пул компетенций, но такие вакансии есть. Так что вполне ясно, куда можно расти.
В качестве дополнительных «плюшек» и мотиваторов часто указывают возможность корпоративного обучения, медицинскую страховку и даже корпоративные пенсионные программы. Некоторые компании предлагают релокацию в Европу или США после определенного количества лет, проработанных в компании. Любимые многими «печеньки и кофе» тоже встречаются, но уже довольно редко. Работодатели в своем большинстве делают ставку на действительно полезные мотиваторы.
В других городах России ситуация похуже. В них частично стирается сама суть работы аналитика данных, он становится больше похож на эникейщика. В небольших компаниях на несколько десятков человек аналитик вообще один и полностью ведет обработку всей бизнес-информации.
Зарплата у такого специалиста тоже не топовая. В среднем, аналитик за пределами Москвы и Питера получает 54 000 рублей. Дополнительных «плюшек» в половине случаев часто нет вообще, а в остальном они ограничиваются б̶е̶с̶п̶л̶а̶т̶н̶ы̶м̶ ̶к̶и̶п̶я̶т̶о̶ч̶к̶о̶м̶ ̶н̶а̶ ̶к̶о̶ф̶е̶п̶о̶й̶н̶т̶е̶ «печеньками и кофе», спортзалом и обучающими курсами.
Максимальная зарплата аналитика данных, на которую может рассчитывать специалист в регионах, — 100 000 рублей. Но чтобы получать больше, необязательно переезжать в Москву. Можно без особых проблем найти удаленные вакансии — формально работать в столице, а жить в родном городе. Многие компании идут навстречу соискателю, в котором заинтересованы.
Мы также провели сравнительный анализ вакансий из Украины и Беларуси.
Средняя зарплата аналитика данных в Украине порядка 20 000 гривен (53 000 рублей). В столице есть вакансии с оплатой в 2-2,5 раза выше, но их выставляют преимущественно международные компании с филиалами в Киеве.
Абсолютно та же ситуация и в Беларуси. Средний размер заработной платы аналитика данных составляет 2800 белорусских рублей (81 000 рублей), но разброс зарплат очень большой. В Гомеле, к примеру, аналитик с опытом от года получает в среднем 1100 белорусских рублей (31 000 российских рублей), а в Минске специалист может зарабатывать вплоть до 10 000 (287 000 российских рублей).
Откуда прийти в профессию и куда расти аналитику данных
Есть мнение, что попасть в касту аналитиков можно только с исключительными знаниями математики. Но это не так.
В аналитику обычно уходят Junior- и Middle-разработчики на Python. Если вдобавок есть базовые знания SQL — вообще отлично. В таком случае разобраться со всеми особенностями работы будет намного проще.
Также можно начать карьеру непосредственно с аналитика. Выбирайте один из десятков доступных курсов — и вперед. Высшую математику знать необязательно. Для Data Analyst уровня Junior и Middle нужно только знание инструментов работы с данными. А в большинстве случаев хватит и школьных знаний математики.
Возможностей роста для специалиста аналитики данных тоже хватает. Три самых очевидных: Data Mining Specialist, Data Engineer, Data Scientist. Первый работает непосредственно с поиском данных для аналитики, второй разрабатывает инфраструктуры данных, а третий — прогнозированием и стратегией.
Еще один возможный вариант — BI-аналитика. Визуализация данных аналитики — это отдельный скил, и многие крупные компании ценят сотрудников, которые умеют не только анализировать информацию, но и доходчиво предоставить выводы руководству.
Специально для этого материала мы попросили дать комментарий о необходимых навыках для роста в BI-аналитике Александра Царёва, основателя компании SmartDataLab, лидера образовательного курса BI SkillFactory и Сергея Земскова, руководителя направления Power BI/DWH SmartDataLab, преподавателя Bootcamp SkillFactory.
В обзоре указаны мастхэв компетенции, но если вы хотите и дальше расти как Аналитик данных, вам понадобится быть в курсе ETL и изучить:
Также аналитик данных может вырасти в продуктового, маркетингового аналитика или бизнес-аналитика. То есть, принять ответственность за развитие конкретного продукта или проекта, либо же брать участие в принятии стратегических бизнес-решений, подкрепляя свое мнение аналитическими данными.
Также аналитику данных можно уйти полностью в разработку на Python, но этот вариант выбирает сравнительно небольшое количество специалистов.
Аналитик данных — это перспективная и востребованная профессия. И чтобы стать Data Analyst, не нужно быть Перельманом и уметь решать теорему Пуанкаре — хватит школьных знаний математики и упорства в освоении инструментов аналитика.
Совсем недавно мы запустили первый в России Онлайн-буткемп по Data Analytics, включающий в себя 5 недель обучения, 5 проектов в портфолио, оплачиваемую стажировку для лучшего выпускника. Это суперинтенсивный формат для самых целеустремленных: учиться нужно фултайм.
Получить востребованную профессию с нуля или Level Up по навыкам и зарплате можно, пройдя онлайн-курсы SkillFactory: