Бизнес собирает огромное количество пользовательский, финансовых, маркетинговых и операционных данных, чтобы все аспекты деятельности компании можно было оцифровать. Это помогает принимать решения, оптимизировать процессы, снижать затраты и получать больше прибыли. Но сама по себе информация бесполезна. В ней необходимо разобраться и сделать правильные выводы. Для этого бизнесу нужен аналитик данных. Сегодня поговорим о том, что он должен знать и уметь.
Что должен знать и уметь Junior Data Analyst
Ранее мы писали о том, кто такой дата-аналитик и чем он занимается. Если ты любишь работать с цифрами, докапываться до истины и решать сложные задачи, эта профессия тебе подходит. Чтобы стать аналитиком, нужно:
- Иметь базовые знания статистики и анализа данных.
- Уметь работать в Google Sheets и Excel.
- Подружиться с SQL и Python.
- Научиться строить отчеты и визуализировать данные в BI-системах вроде Power BI, Tableau и Looker Studio.
- Понимать специфику сферы, в которой планируешь работать.
- Ориентироваться в бизнес-процессах и базовых метриках (ROI, LTV, CPC и т.д.).
- Научиться проводить A/B-тесты и интерпретировать их результаты.
- Подтянуть английский.
- Разобраться в особенностях Scrum и Agile.
Все это и даже больше есть в программе наших курсов по дата-аналитике. Обучение длится 5 месяцев и включает в себя теорию, практику, проекты для портфолио, модуль по софт скилам и занятия по трудоустройству. Все, что нужно для поиска первой работы!
Софт скилы для дата-аналитика
Аналитик данных – это не затворник, который сидит в пещере и время от времени выбрасывает отчеты наружу. Он общается с другими членами команды, презентует идеи и объясняет результаты своих исследований. Для этой работы понадобятся soft skills, среди которых:
- Аналитическое и критическое мышление.
- Управление временем, планирование и приоритизация задач.
- Командная работа и ответственность.
- Умение общаться и аргументировать свою точку зрения.
- Креативность, адаптивность и эмпатия.
- Стремление к постоянному обучению и саморазвитию.
- Управление конфликтами.
- Внимательность, усидчивость и хорошая память.
- Спокойное отношение к критике.
- Настойчивость и системность.
- Способность рассказывать простыми словами о сложных вещах.
Все это нужно для того, чтобы ты смог вписаться в команду и стать человеком, с которым приятно работать. Рекрутеры уделяют большое внимание софт скилам на собеседовании. Поэтому постарайся!
Чем дата-аналитик отличается от бизнес-аналитика
У нас есть отдельная статья про бизнес-аналитика. Прочитай ее, чтобы больше узнать про эту специальность. Если коротко, то Business Analyst занимается изучением бизнес-процессов и поиском возможностей для их улучшения. Он управляет требованиями, внедряет изменения и взаимодействует с заинтересованными сторонами (руководителями, клиентами, Project-менеджерами, разработчиками, тестировщиками и т.д.). Дата-аналитик собирает, обрабатывает и анализирует информацию. Он находит закономерности, формулирует и проверяет гипотезы, подготавливает отчеты. То есть бизнес-аналитик сосредоточен на процессах, а Data Analyst – на данных.
Вот как они могут взаимодействовать:
- Бизнес-аналитик находит проблему (например, высокий уровень отказов в службе поддержки клиентов) и просит дата-аналитика разобраться, почему так происходит.
- Дата-аналитик выясняет причину и дает рекомендации.
- Бизнес-аналитик изучает их, проектирует решение и отслеживает результаты его реализации.
Эти направления похожи, но фокусируются на разных целях. А еще бизнес-аналитику обычно не нужно знать SQL и Python. Для него гораздо важнее навыки эффективного общения.
Кому подойдет профессия Data Analyst
У каждой работы есть свои плюсы, минусы и особенности. Ты сможешь стать аналитиком данных, если:
- Любишь цифры, головоломки и сложные задачи.
- Обладаешь аналитическим складом ума и отличной логикой.
- Привык долго и внимательно изучать информацию, чтобы докопаться до сути.
- Ориентирован на решение проблем.
- Не боишься отстаивать свое мнение и идеи.
- Не выгораешь от монотонной работы.
- Хочешь перейти в IT, но не готов все время писать код.
- Не падаешь в обморок от математики и статистики.
Одна из самых сложных штук в работе дата-аналитика – это то, что поиск инсайта может занять как день, так и неделю. И не факт, что ты его найдешь или твоя гипотеза окажется верной. Специальность не для тех, кто привык к осязаемым и быстрым результатам.
Как стать дата-аналитиком
Было бы круто, если бы знания передавались телепатически или еще как-то очень быстро без смс, регистрации и усилий… Но в реальной жизни придется много учиться. Если хочешь стать аналитиком данных, тебе нужно:
- Изучить сферу и понять, что эта профессия тебе подходит.
- Выбрать формат обучения. Мы советуем записаться на курс по дата-аналитике с достаточным количеством практики, менторами, опытными преподавателями, карьерными консультантами и обратной связью. Так тебе не придется самому составлять программу, искать информацию, думать, а правильно ли ты все понял и т.д.
- Учить английский для общения с командой, саморазвития и работы в зарубежных компаниях.
- Развивать софт скилы, чтобы успешно пройти собеседование с рекрутером.
- Читать книги по дата-аналитике и подписаться на экспертов.
- Завести аккаунты на профильных площадках.
- Подготовить резюме и мотивационное письмо.
- Собрать портфолио. На наших курсах ты выполнишь целых 5 проектов, которые можно в него добавить.
- Изучить тестовые задания и типичные вопросы для должности Junior Data Analyst.
- Получить первую работу.
- Верить в себя и не останавливаться на достигнутом.
Теперь ты знаешь, что должен уметь аналитик данных и как в него превратиться. С нетерпением ждем тебя на наших курсах. Если ты не уверен в выборе направления, пройди бесплатные марафоны от GoIT:
Вдруг аналитика данных станет твоим любимым делом. Это интересная и перспективная профессия!
