Нещодавно ми писали статтю про найбільш затребувані IT-професії 2024 року. І зрозуміли, що фахівці по роботі з даними будуть дуже потрібні на ринку праці. З’явиться багато вакансій для дата-саєнтистів і дата-аналітиків. Але проблема в тому, що ці ролі часто плутають. Сьогодні розповімо про їхні задачі, обов’язки та навички. З’ясуємо, хто є хто. Раптом ти захочеш стати аналітиком даних чи перейти в Data Science. Чому б і ні? Це чудова ідея!
Дата-аналітик: роль, навички та завдання
Data Analyst відіграє ключову роль у перетворенні даних на цінні інсайти. Це профі, який допомагає компаніям осмислено використовувати інформацію для прийняття важливих рішень. До нього приходять, щоб оцінити ефективність роботи, знайти можливості для розвитку і підсвітити проблеми. Він як лікар, що стежить за станом бізнесу. Тільки замість термометра в нього різні звіти. У нас є декілька статей про дата-аналітика. Обов’язково почитай їх.
Хто такий дата-аналітик
Дата-аналітик – це фахівець, який займається пошуком, збором і аналізом інформації. Він може працювати в найрізноманітніших сферах, наприклад:
- У маркетингу аналітики вивчають поведінку клієнтів, щоб підвищити ефективність рекламних кампаній і збільшити прибуток.
- У фінансовому секторі вони аналізують ринкові дані для прийняття обґрунтованих інвестиційних рішень.
- У роздрібній торгівлі дата-аналітика дає змогу оптимізувати асортимент і логістику.
- В IT аналітики даних беруть активну участь у розробці ПЗ на всіх етапах SDLC.
Цей список можна продовжувати, тому що дата-аналітика корисна в кожному сегменті бізнесу. Без неї компанія як сліпе кошеня – не розуміє, що робити і куди рухатися. Або як людина в темному лісі без ліхтарика і компаса. Не треба так. Тепер ти знаєш, хто такий дата-аналітик. Перейдемо до його задач.
Чим займається аналітик даних
Аналітик – це детектив і дослідник. Ось його ключові обов’язки:
- Визначення цілей аналізу даних у співпраці з командою.
- Збір, очищення та підготовка інформації.
- Аналіз даних для виявлення трендів, аномалій і закономірностей.
- Візуалізація результатів (звіти та презентації).
- Підготовка рекомендацій для поліпшення продуктів і процесів.
- Робота з технічною документацією.
Дата-аналітик – це дуже цікава і відповідальна професія. Такі фахівці великою мірою впливають на те, стане бізнес успішним чи ні. Тому що рішення ухвалюються на основі їхніх висновків і звітів. Як тобі така роль?
Що потрібно знати дата-аналітику для роботи
Якщо хочеш побачити все, що має вміти Junior Data Analyst, подивися програму наших курсів. Там повний список необхідних знань і навичок. Ми перелічимо деякі з них:
- Основи аналізу даних і статистики.
- Робота з BI-інструментами (Power BI, Tableau, Qlik Sense, QlikView тощо).
- Розуміння базових метрик і бізнес-процесів. У компанії не завжди є бізнес-аналітик і, можливо, тобі доведеться виконувати частину його справ.
- Python, SQL, Google Sheets і Excel для збору та аналізу даних, а також проведення A/B тестування.
- Достатній рівень англійської.
- Методології розробки (особливо Scrum та Agile).
Серед софт скілів для data-аналітика можна виділити:
- увагу до деталей;
- командну роботу;
- ефективне спілкування;
- управління часом і задачами;
- відповідальність;
- системне мислення.
На наших курсах з дата-аналітики є окремий модуль із софт скілами, англійською та заняттями з працевлаштування. Для пошуку першої роботи це важливо.
Data Analyst в IT: перспективи кар’єри
Кар’єрний шлях дата-аналітика в IT різноманітний. Можна зростати до посади Senior Data Analyst або Team Lead, перейти в бізнес-аналітику, продуктову аналітику, а також Data Science. Стати фрилансером або запустити власний курс. Якщо говорити про гроші, то середня зарплата аналітика даних в Україні – $1500.
Цікавий приклад успішного переходу в Data Analytics можна прочитати в історії Володимира Левицького, який змінив кар’єру з C++ розробника на дата-аналітика і поділився досвідом навчання та працевлаштування.
Спробуй себе в ролі дата-аналітика на нашому безплатному онлайн-марафоні. Так ти точно зрозумієш, подобається тобі це чи ні. Перейдемо до дата-саєнтиста.
Data Scientist: хто це і що має вміти
Data Scientist – це фахівець у галузі даних, який використовує просунуті методи статистики та машинного навчання для створення моделей, що передбачають майбутні події. Він працює на стику програмування, математики, статистики та бізнес-знань. Його завдання – перетворювати великі та складні обсяги даних на зрозумілі та ефективні моделі машинного навчання, які можна використовувати для:
- Прогнозування ринкових тенденцій та оцінки ризиків у кредитуванні.
- Виявлення шахрайства (кібербезпека).
- Створення рекомендаційних алгоритмів для персоналізованих добірок товарів, контенту та послуг (інтернет-магазини та стримінгові сервіси).
- Ухвалення рішень з урахуванням різних чинників.
Дата-аналітик дивиться на стан бізнесу тут і зараз, досліджуючи ретроспективні дані. А Data Scientist заглядає в майбутнє за допомогою своїх моделей. Він може спрогнозувати продажі, тренди та наслідки тих чи інших рішень. Трохи аналітик, крапельку вчений і 100% – чарівник.
Data Scientist: обов’язки
Робота дата-саєнтиста вимагає глибоких знань і вміння бачити картину в цілому. До його основних задач входить:
- Пошук, збір, очищення та оцінка якості даних.
- Створення моделей машинного навчання для аналізу та прогнозування.
- Робота з великими і складними наборами інформації.
- Візуалізація даних для презентації результатів.
- Підготовка рекомендацій для команди та замовників.
- Участь у розробці інноваційних продуктів і рішень, які базуються на аналізі даних.
- Удосконалення наявних алгоритмів.
- Навчання та консультування інших фахівців.
Як бачиш, завдання дата-аналітика і Data Scientist доволі сильно відрізняються. Подивимося на скіли.
Що мусить знати і вміти Data Scientist
Data Scientist – це профі з широким набором навичок. Ось що йому потрібно для роботи:
- Просунуті знання в галузі статистики та математики.
- Володіння мовами програмування, такими як Python і R.
- Досвід використання інструментів для візуалізації та обробки великих даних (наприклад, Hadoop і Spark).
- Знання методів машинного навчання та їх застосування.
- SQL і бази даних.
- Розуміння бізнес-процесів.
- Методології розробки та англійська мова.
Для професії Data Scientist також важливо розвивати софт скіли. Список буде таким самим, як у випадку дата-аналітика.
Перспективи кар’єри Data Scientist в IT
Data Scientist може зростати до високих позицій, таких як Senior Data Scientist, керівник відділу аналітики та Chief Data Officer. Або вибрати нішу і працювати з тим, що їм цікаво (наприклад, із зображеннями і текстом або у сфері кібербезпеки).
Це популярна і високооплачувана спеціальність із класними можливостями для розвитку. Кількість вакансій для таких профі стрімко збільшуватиметься, бо дані, машинне навчання та штучний інтелект мають величезне значення в нашому житті.
Data Analyst і Data Scientist: у чому різниця та який напрям вибрати
Після того як ми познайомилися з ролями дата-аналітика і дата-саєнтиста, стає зрозуміло, що хоча обидві професії і працюють з даними, у них різні підходи і задачі.
Дата-аналітик сконцентрований на аналізі наявної інформації, щоб допомогти бізнесу приймати рішення тут і зараз. Він користується історичними даними, знаходячи в них закономірності та тренди.
А Data Scientist фокусується на створенні моделей і алгоритмів машинного навчання для передбачення тенденцій і подій. Тепер ти знаєш, чим Data Scientist відрізняється від аналітика даних.
Якщо тебе приваблює робота з числами, ти любиш знаходити конкретні відповіді на бізнес-питання і не боїшся рутинних завдань, дивись у бік аналітики.
Якщо ж ти схильний до глибшого занурення в математику і статистику, обожнюєш програмування і прогностичні моделі, твій варіант – Data Science. Це галузь для тих, хто хоче створювати щось нове, займатися дослідженнями та наукою. Обидві спеціальності відкривають широкі перспективи в IT і пропонують безліч можливостей. Вибір залежить від твоїх навичок, бажань та інтересів.
У нас є курс і безплатний марафон із дата-аналітики. А ще програма Master of Science in Computer Science в GoIT Neoversity з дипломом міжнародного зразка. Тож обов’язково приходь до нас. Буде круто!
