Что такое аналитика данных
Каждый день люди создают 3,5 квинтиллиона байтов различной информации. Это сведения о трансакциях и платежах, передвижениях по страницам, статистика просмотров фото и видео в соцсетях и многое другое.
Аналитика ищет тенденции и закономерности в огромных массивах данных.
Благодаря ей поведение пользователей становится более понятным, а это открывает возможности для лучшего взаимодействия с аудиторией. Например, с помощью аналитики владелец онлайн‑магазина может увидеть, на каком этапе клиенты отказываются от покупки, понять причину и исправить проблему. А интернет‑издание проверит, какие статьи пользователи никогда не дочитывают до конца, и перестроит контент‑план.
Аналитикой занимаются разные профессионалы:
- Бизнес‑аналитик. Собирает требования заказчика к продукту и переводит их на понятный для инженеров язык. Задача такого специалиста — проанализировать бизнес клиента, найти проблемы и предложить концепцию их решения. Кроме того, можно работать в крупной компании и выстраивать внутренние процессы — например, помогать готовить план продаж.
- Системный аналитик. Разрабатывает требования к программному обеспечению. Он тоже общается с заказчиком и изучает рынок. Но в отличие от бизнес‑аналитика решает не что нужно делать, а как. Например, прописывает технические требования для разработчиков.
- Специалист по Data science. При помощи алгоритмов машинного обучения обрабатывает большие объёмы информации, которые невозможно анализировать вручную. Он может построить математическую модель, которая поможет понять, как улучшить логистику транспортной компании, или предположить, какие товары будут популярны в следующем сезоне.
- Аналитик данных. Ищет и интерпретирует закономерности в массивах информации, чтобы получить ценные для компании инсайты. В отличие от специалиста по Data science анализирует прошлое поведение пользователей или клиентов.
Если вас привлекают цифры и данные, возможно, карьера в аналитике — то, что вам нужно. Детально разобраться в специальностях и понять, что нравится больше, поможет бесплатный курс «Яндекс Практикума» «Какую профессию выбрать в анализе данных». На занятиях вы узнаете, что изучают разные отрасли аналитики и какие навыки нужны для трудоустройства. Материалы будут полезны и новичкам, и тем, кто уже работает в сфере IT и хочет лучше понять мир данных. Вы увидите, с чем регулярно сталкиваются специалисты на проектах, и сможете послушать истории тех, у кого получилось построить карьеру.
Почему стоит присмотреться к сфере аналитики
1. Потребность в аналитиках растёт
Компании развиваются и генерируют всё больше и больше данных. Уже сегодня на портале HeadHunter размещено около 16 тысяч вакансий для аналитиков данных и 5 тысяч вакансий — для бизнес-аналитиков. Но потребность в специалистах, которые умеют работать с информацией, будет расти.
Эксперты ожидают, что к 2029 году стоимость мирового рынка анализа больших данных достигнет 655 миллиардов долларов, в то время как в 2021‑м она составляла 241 миллиард. К 2026 году в этой сфере появится около 11,5 миллиона рабочих мест. Хорошо будут чувствовать себя не только специалисты по Data science. Например, рынок бизнес‑аналитики также вырастет с 89 миллиардов долларов в 2023 году до 131 миллиарда в 2028‑м.
2. Этим специалистам платят выше среднего
Медианная зарплата россиян составляет 40 тысяч рублей. Больше всего предлагают в Москве и Санкт‑Петербурге — 62,5 и 55 тысяч соответственно. Доходы в IT выше. В первом полугодии бизнес‑аналитики получали в среднем 120 тысяч рублей. Аналитики данных — 130 тысяч. А системным аналитикам платили 174 тысячи рублей.
Зарплаты конкретных специалистов в разных регионах могут различаться. Например, в Москве аналитики зарабатывают в среднем 170 тысяч рублей, в городах поменьше — 130 тысяч. Кроме того, важен опыт — новичку вряд ли стоит сразу рассчитывать на высокий доход.
При выборе профессии важно ориентироваться не только на желанные цифры в расчётном листе, но и на уровень конкуренции. Например, спрос на специалистов по Data science может даже превышать предложение. При этом профессионалам в этой области нужны крепкие знания математики и программирования.
3. Можно работать не только в IT‑компаниях
Аналитики требуются во многих нишах — от образования до торговли. Причём даже в рамках одной отрасли большие данные используются по‑разному. Возьмём, например, медицину. Можно решить рутинную задачу и спрогнозировать, сколько клиентов посетят клинику за выходные. А можно загрузить в нейросеть тысячи историй болезней и глобально улучшить диагностику при помощи искусственного интеллекта. В банках к аналитике прибегают, чтобы делать индивидуальные предложения клиентам и прогнозировать форс‑мажоры. Данные нужны даже в сельском хозяйстве. Допустим, специалист по Data science может обучать нейросети, которые позволят фермерам проводить мониторинг почвы и обнаруживать болезни культур. Такое разнообразие даёт аналитику свободу выбора: сосредоточиться на одной отрасли или пробовать себя в разных.
4. Сфера будет развиваться, а специалисты — вместе с ней
Ещё каких‑то 10 лет назад о машинном обучении говорили только профессионалы. Сегодня без новостей о нейросетях, кажется, не проходит и недели. В IT постоянно появляется что‑то инновационное. Например, сейчас большие данные «сплетаются» с другими технологиями — виртуальной и дополненной реальностью. Причём этот симбиоз есть не только в индустрии развлечений — существуют стартапы, которые развивают VR и AR в медицине, образовании и даже тяжёлой промышленности. А ещё в перспективе в Data science можно будет применять квантовые вычисления — новую технологию, которая использует принципы квантовой механики.
Поэтому тем, кто хочет оставаться востребованным специалистом, предстоит регулярно учиться новому и прокачивать навыки.
5. Получится выбрать комфортные условия труда
Почти половина россиян предпочитает гибридный формат работы, который позволяет сочетать офис и удалёнку. Ещё 21% хочет трудиться только дистанционно. Такой выбор легко понять: дома можно настроить под себя рабочее место и не отвлекаться на разговоры коллег. Кроме того, полная удалёнка расширяет возможности для трудоустройства. Например, можно жить в небольшом городе и работать на столичную компанию. Дистанционный формат доступен не во всех сферах, но аналитика — как раз такой вариант.
Кстати, переучиться на новую профессию тоже получится удалённо и относительно быстро. Многие курсы длятся год‑полтора. При этом обучение можно совмещать со старой работой.
6. В профессии возможен почти неограниченный рост
Карьера аналитика может развиваться в нескольких направлениях и во многом зависит от его интересов и желаний. Есть возможность строить карьеру горизонтально, пробуя новые инструменты. Со временем получится стать первоклассным специалистом и выйти на соответствующий доход. Другой вариант — брать на себя больше ответственности и занять должность руководителя команды. Кроме того, можно стать ментором для менее опытных коллег или преподавать.
В «Яндекс Практикуме» с нуля готовят специалистов по Data science, системных аналитиков, бизнес‑аналитиков и аналитиков данных. Чтобы погрузиться в сферу и понять, подходит она вам или нет, можно пройти бесплатный курс «Основы анализа данных и Python». Вас научат читать графики и строить первые гипотезы, объяснят основы популярного языка программирования и предложат решить четыре кейса по работе с данными. Отработка теории проходит на интерактивной платформе, а заниматься можно в удобное время. Если материалы понравятся, то обучение можно продолжить уже по конкретной специальности. А если нет — выбрать другое направление.
