Кто такой аналитик данных и чем он занимается

Аналитик данных — это специалист, который отвечает на вопросы компании числами: собирает данные из её баз и сервисов, проверяет их на ошибки и показывает, что происходит и почему. Решение принимает руководитель, но принимает он его по картине, которую собрал аналитик.

Ниже по порядку: чем аналитик занят в обычный рабочий день, чем отличается от бизнес-аналитика, системного аналитика и дата-сайентиста, что нужно, чтобы им стать, и кому профессия не подойдёт.

Чем аналитик данных занимается в обычный рабочий день

День складывается из пяти дел, и они почти всегда идут в одном порядке.

• Утро — проверка дашбордов, 20–30 минут. Дашборд — это панель с ключевыми показателями, которая обновляется сама. Аналитик смотрит на неё первым и ищет не красоту, а расхождения: показатель дёрнулся, а причина неочевидна.
• Разбор задачи от заказчика — полчаса разговора. Приходит вопрос вроде «почему просели продажи в июле». Работа аналитика начинается с того, чтобы превратить его в проверяемый: какие именно продажи, в каком разрезе, с чем сравниваем. Полчаса на уточнение экономят два дня расчётов не того.
• Выгрузка и сверка данных — самая долгая часть, до половины дня. Аналитик пишет запросы к базе, собирает выгрузку и приводит её в порядок: убирает задвоенные строки, ищет пропуски, сводит один и тот же город, записанный тремя способами. Данные почти никогда не приходят чистыми.
• Сборка ответа — час-полтора. На выходе не «пять графиков», а вывод: что произошло, из-за чего и что с этим делать. График нужен, чтобы вывод было видно с первого взгляда.
• Защита результата — короткая встреча. Аналитику задают вопросы: точно ли данные полные, не совпадение ли это. Уметь спокойно ответить — половина профессии.

Больше всего времени уходит на сверку данных, а меньше всего — на то, что видно снаружи. Это первое, что удивляет новичков: они шли строить графики, а строят порядок в данных.

Вторая особенность — аналитик редко работает в одиночку. Вопросы приходят от маркетинга, продаж, финансов и продукта, и половина результата зависит от того, насколько точно удалось понять чужую задачу.

К этому добавляется регулярная часть недели — отчёты, которые ждут в одно и то же время: сводка по продажам в понедельник, итоги месяца в первых числах. Их стараются собрать один раз и автоматизировать, чтобы дальше панель обновлялась сама. Именно из этой работы вырастает заметная часть пользы аналитика для компании: пока цифры собираются руками, каждый отдел считает по-своему, и спор идёт не о решении, а о том, чьи числа верные.

Чем аналитик данных отличается от соседних профессий

В вакансиях слово «аналитик» стоит в пяти разных профессиях, и это главная причина, по которой выясняют, кто такой аналитик данных. Профессии различаются не сложностью, а вопросом, на который отвечают.

Чаще всего путают первые три строки. Различие простое: аналитик данных смотрит назад и объясняет цифры, продуктовый аналитик проверяет гипотезы вперёд, а бизнес-аналитик работает не с данными, а с людьми и процессами — его материал приходит из разговоров, а не из базы.

Отдельно стоит запомнить границу с дата-сайентистом. Аналитик отвечает на вопрос «почему упало», дата-сайентист строит модель, которая предсказывает падение заранее. Второе требует математики и программирования заметно глубже, и приходят туда обычно уже из аналитики, а не с нуля.

Практическая оговорка: в объявлениях о работе названия смешивают. Под «аналитиком» в одной компании понимают человека с SQL и дашбордами, в другой — того, кто описывает процессы. Читайте список задач, а не заголовок вакансии.

Что нужно, чтобы стать аналитиком данных

Профессия остаётся одной из немногих в ИТ, куда берут без диплома по специальности. Смотрят на задачи, которые вы можете показать, а не на строчку в дипломе. Набор для входа выглядит так.

• Таблицы. Уверенная работа со сводными таблицами и формулами — база, с которой начинают все.
• SQL. Язык запросов к базам данных, главный рабочий инструмент. Без него аналитиком не берут.
• BI-система. Программа для сборки дашбордов, чтобы отчёт обновлялся сам, а не пересобирался руками каждый понедельник.
• Статистика на бытовом уровне. Понимать, когда разница между числами настоящая, а когда случайная.
• Python — позже. Нужен, когда данных становится больше, чем помещается в таблицу. На входе не обязателен.

Сроки зависят от глубины: на базовый набор уходит около четырёх месяцев занятий, на полную программу с проектами — от полугода до года. Документ на выходе — сертификат школы или диплом о профессиональной переподготовке, если он нужен для отдела кадров. На собеседовании смотрят не на него, а на портфолио: два-три разбора на настоящих данных, где виден не график, а вывод и ход рассуждений.

Выбор редакции

HR-аналитика

Eduson Academy ·2 мес. · 5,0 (3)

56 192 ₽ 187 307 ₽ −70% Смотреть программу

На сайт школы

• Профессия Аналитик данных SkillFactory 131 814 ₽ 263 628 ₽ −50%
• Аналитик BI Нетология 73 300 ₽ 191 749 ₽ −62%
• Профессия: Аналитик данных + ИИ ProductStar 67 651 ₽ 250 560 ₽ −73%
• Excel academy + Power BI для анализа данных SF Education 25 000 ₽ 71 428 ₽ −65%
• Exсel с 0. Анализ данных НИИДПО 11 400 ₽ 27 900 ₽ −59%

Все курсы в каталоге

Где учиться

Главный признак пригодной программы — работа на настоящих данных и проверка домашних заданий человеком. Профили школ с программами по аналитике — ниже, сами программы собраны в подборке выше.

Нетология

4,2 · 291 отзыв

На рынке с

2011 года

Курсов в каталоге

363

Сайт школы

netology.ru

Нетология — одна из первых крупных онлайн-школ Рунета. Запустилась в 2011 году как серия очных семинаров Юлии Микеды по интернет-маркетингу, а к 2014-му вместе с «Фоксфордом» объединилась в холдинг «Нетология-групп». За это время через программы школы прошли более 186 тысяч учеников — по этому показ...

Смотреть курсы школы

Eduson Academy

4,5 · 164 отзыва

На рынке с

2013 года

Курсов в каталоге

263

Сайт школы

eduson.academy

Eduson Academy — онлайн-академия бизнес-образования для взрослых. Каталог покрывает ключевые «офисные» направления: маркетинг, финансы и аналитика, менеджмент, HR, продажи, работа с Excel и Google-таблицами, психология, вход в IT (для тех, кто идёт в неинженерные IT-профессии). Это школа для тех, кт...

Смотреть курсы школы

SF Education

4,6 · 28 отзывов

На рынке с

2014 года

Курсов в каталоге

52

Сайт школы

sf.education

SF Education — онлайн-школа, работающая с 2014 года и специализирующаяся на финансах, бизнес-аналитике и смежных корпоративных профессиях. За 10+ лет через программы школы прошли более 10 000 учеников, а преподавательский состав — это практики из Сбербанка, ВТБ, JP Morgan, Goldman Sachs, Wells Fargo...

Смотреть курсы школы

Кому профессия подходит, а кому нет

Подходит тем, кто спокойно относится к монотонной части работы и любит доводить задачу до понятного ответа. Хорошо переходят экономисты, бухгалтеры, маркетологи, инженеры и учителя математики: у них уже есть привычка к точности и к работе с таблицами. Помогает и умение объяснять — аналитик постоянно пересказывает сложное простыми словами.

Не подойдёт, если хочется творчества каждый день: значительная часть работы однообразна и состоит из проверок. Плохо совмещается профессия и с нежеланием спорить — вывод, который меняет чьи-то планы, всегда проверяют на прочность. А тем, кто идёт ради искусственного интеллекта и моделей, честнее сразу смотреть в сторону дата-сайенса, хотя дорога туда чаще всего всё равно начинается с аналитики.

Про деньги коротко и без выдуманных цифр: доход сильно зависит от отрасли, города и того, насколько самостоятельно вы ведёте задачу. Аналитиков нанимают банки и финансовые сервисы, ритейл и маркетплейсы, телеком, сервисы доставки, промышленные компании и государственные организации — то есть почти везде, где накопились данные. Начинающему проще войти туда, где данных много и задачи типовые, а расти в доходе — за счёт самостоятельности, а не за счёт нового инструмента в резюме.