- \n
- Иметь базовые знания статистики и анализа данных.<\/li>\n
- Уметь работать в Google Sheets и Excel.<\/li>\n
- Подружиться с SQL<\/a> и Python<\/a>.<\/li>\n
- Научиться строить отчеты и визуализировать данные<\/a> в BI-системах вроде Power BI<\/a>, Tableau и Looker Studio.<\/li>\n
- Понимать специфику сферы, в которой планируешь работать.<\/li>\n
- Ориентироваться в бизнес-процессах и базовых метриках (ROI, LTV, CPC и т.д.).<\/li>\n
- Научиться проводить A\/B-тесты<\/a> и интерпретировать их результаты.<\/li>\n
- Подтянуть английский<\/a>.<\/li>\n
- Разобраться в особенностях Scrum и Agile.<\/li>\n<\/ul>\n
\nВсе это и даже больше есть в программе наших курсов по дата-аналитике<\/a>. Обучение длится 5 месяцев и включает в себя теорию, практику, проекты для портфолио<\/a>, модуль по софт скилам<\/a> и занятия по трудоустройству. Все, что нужно для поиска первой работы!<\/p>\n
Софт скилы для дата-аналитика<\/h2>\n
\nАналитик 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<\/a>, среди которых: <\/strong>\n<\/p>\n
- \n
- Аналитическое и критическое мышление.<\/li>\n
- Управление временем, планирование и приоритизация задач.<\/li>\n
- Командная работа и ответственность.<\/li>\n
- Умение общаться и аргументировать свою точку зрения.<\/li>\n
- Креативность, адаптивность и эмпатия.<\/li>\n
- Стремление к постоянному обучению и саморазвитию.<\/li>\n
- Управление конфликтами.<\/li>\n
- Внимательность, усидчивость и хорошая память<\/a>.<\/li>\n
- Спокойное отношение к критике.<\/li>\n
- Настойчивость и системность.<\/li>\n
- Способность рассказывать простыми словами о сложных вещах.<\/li>\n<\/ul>\n
\nВсе это нужно для того, чтобы ты смог вписаться в команду и стать человеком, с которым приятно работать. Рекрутеры<\/a> уделяют большое внимание софт скилам на собеседовании<\/a>. Поэтому постарайся!<\/p>\n
![\"Що](\"https:\/\/web-dev-goit.s3.eu-north-1.amazonaws.com\/app\/uploads\/2023\/11\/03005438\/iak-staty-data-analitykom-300x179.webp\")
Дата-аналитик извлекает из информации максимальную пользу. Чтобы стать аналитиком данных, записывайся на курсы<\/a> от GoIT.<\/em><\/span><\/figcaption><\/figure>\n Чем дата-аналитик отличается от бизнес-аналитика<\/h2>\n
\nУ нас есть отдельная статья про бизнес-аналитика<\/a>. Прочитай ее, чтобы больше узнать про эту специальность. Если коротко, то Business Analyst<\/strong> занимается изучением бизнес-процессов и поиском возможностей для их улучшения. Он управляет требованиями, внедряет изменения и взаимодействует с заинтересованными сторонами (руководителями, клиентами, Project-менеджерами<\/a>, разработчиками, тестировщиками<\/a> и т.д.). Дата-аналитик<\/strong> 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.<\/p>\n
Вот как они могут взаимодействовать: <\/strong>\n<\/p>\n
- \n
- Бизнес-аналитик находит проблему (например, высокий уровень отказов в службе поддержки клиентов) и просит дата-аналитика разобраться, почему так происходит.<\/li>\n
- Дата-аналитик выясняет причину и дает рекомендации.<\/li>\n
- Бизнес-аналитик изучает их, проектирует решение и отслеживает результаты его реализации.<\/li>\n<\/ul>\n
\nЭти направления похожи, но фокусируются на разных целях. А еще бизнес-аналитику обычно не нужно знать SQL и Python<\/a>. Для него гораздо важнее навыки эффективного общения.<\/p>\n
Кому подойдет профессия Data Analyst<\/h2>\n
\nУ каждой работы есть свои плюсы, минусы и особенности. Ты сможешь стать аналитиком данных, если:<\/strong>\n<\/p>\n
- \n
- Любишь цифры, головоломки и сложные задачи.<\/li>\n
- Обладаешь аналитическим складом ума и отличной логикой.<\/li>\n
- Привык долго и внимательно изучать информацию, чтобы докопаться до сути.<\/li>\n
- Ориентирован на решение проблем.<\/li>\n
- Не боишься отстаивать свое мнение и идеи.<\/li>\n
- Не выгораешь<\/a> от монотонной работы.<\/li>\n
- Хочешь перейти в IT, но не готов все время писать код.<\/li>\n
- Не падаешь в обморок от математики и статистики.<\/li>\n<\/ul>\n
\nОдна 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.<\/p>\n
Как стать дата-аналитиком<\/h2>\n
\nБыло 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:<\/strong>\n<\/p>\n
- \n
- Изучить сферу и понять, что эта профессия тебе подходит.<\/li>\n
- Выбрать формат обучения. Мы советуем записаться на курс по дата-аналитике<\/a> 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.<\/li>\n
- Учить английский для общения с командой, саморазвития и работы в зарубежных компаниях.<\/li>\n
- Развивать софт скилы, чтобы успешно пройти собеседование с рекрутером<\/a>.<\/li>\n
- Читать книги по дата-аналитике и подписаться на экспертов.<\/li>\n
- Завести аккаунты на профильных площадках.<\/li>\n
- Подготовить резюме<\/a> и мотивационное письмо<\/a>.<\/li>\n
- Собрать портфолио. На наших курсах ты выполнишь целых 5 проектов, которые можно в него добавить.<\/li>\n
- Изучить тестовые задания<\/a> и типичные вопросы для должности Junior Data Analyst.<\/li>\n
- Получить первую работу.<\/li>\n
- Верить в себя и не останавливаться на достигнутом.<\/li>\n<\/ul>\n
\nТеперь ты знаешь, что должен уметь аналитик данных и как в него превратиться. С нетерпением ждем тебя на наших курсах<\/a>. Если ты не уверен в выборе направления, пройди бесплатные марафоны<\/a> от GoIT:<\/p>\n
- Научиться строить отчеты и визуализировать данные<\/a> в BI-системах вроде Power BI<\/a>, Tableau и Looker Studio.<\/li>\n