{"id":26132,"date":"2024-03-06T23:02:37","date_gmt":"2024-03-06T21:02:37","guid":{"rendered":"https:\/\/goit.global\/?post_type=articles&p=26132"},"modified":"2026-04-30T14:10:40","modified_gmt":"2026-04-30T11:10:40","slug":"s-chem-rabotaet-data-analytyk-spysok-ynstrumentov","status":"publish","type":"articles","link":"https:\/\/goit.global\/ua-ru\/articles\/s-chem-rabotaet-data-analytyk-spysok-ynstrumentov\/","title":{"rendered":"\u0421 \u0447\u0435\u043c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0434\u0430\u0442\u0430-\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0442\u0438\u043a: \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432"},"content":{"rendered":"

Дата-аналитик – это специалист, который собирает, обрабатывает и анализирует данные. Он выявляет закономерности, формулирует гипотезы, проводит A\/B-тестирование<\/a>, подготавливает отчеты, замечает аномалии и превращает информацию в ценные инсайты. Оценивает текущее положение дел и находит лучшие возможности для развития бизнеса.<\/p>\n

Ранее мы рассказывали о том, кто такой дата-аналитик<\/a> и как им стать<\/a>. А сегодня поговорим про ключевые инструменты для анализа данных. Читай дальше, если тебя интересует эта востребованная профессия<\/a>. И сразу запишись на наш бесплатный онлайн-марафон<\/a> (а то вдруг забудешь).<\/p>\n

Инструменты аналитика для работы с базами данных<\/h2>\n

Базы данных (БД)<\/strong><\/p>\n

– это структурированные коллекции информации, организованные таким образом, чтобы аналитик мог легко и быстро в них разобраться.<\/p>\n

Реляционные базы<\/strong> данных устроены в виде таблиц, где информация хранится в столбцах и строках. Для взаимодействия с ними дата-аналитику нужно знать SQL<\/a><\/strong>. Это специальный язык запросов, который дает возможность извлекать, добавлять, удалять, группировать, сортировать и обновлять данные. SQL позволяет выполнять как простые, так и более сложные задачи: от выборки списка сотрудников до анализа динамики продаж или оценки результативности рекламных кампаний. В общем, SQL для аналитики знать очень важно. На наших курсах<\/a> есть отдельный модуль по SQL.<\/p>\n

А еще существуют нереляционные БД<\/strong> (NoSQL) вроде MongoDB. Они содержат информацию в разных форматах (JSON, XML, графы и т. д.) и хорошо подходят для неструктурированных данных. Для работы с MongoDB data-аналитики используют MQL (MongoDB Query Language). С MQL удобно анализировать отзывы, отслеживать активность пользователей, изучать паттерны покупок для персонализации предложений и т. д. SQL и MQL – ключевые инструменты аналитики.<\/p>\n

\"інструменти
Приходи на курсы от GoIT, чтобы за 5 месяцев стать аналитиком данных<\/a>.<\/em><\/span><\/figcaption><\/figure>\n

Языки программирования и библиотеки для анализа данных<\/h2>\n

\nДата-аналитику нужно знать языки программирования, чтобы подготавливать данные, проводить статистический анализ, строить ML-модели<\/a>, автоматизировать рутину и создавать наглядные визуализации. В этом ему помогут: <\/strong>\n<\/p>\n