Профессия «Data-аналитик»

Профессия «Data-аналитик»

В последние годы профессия «data-аналитик» стала исключительно популярной. Услугами такого специалиста пользуются все компании, которым необходим анализ данных в той или иной сфере бизнеса. Именно информация в современном мире стала новым видом капитала, обладая которым можно добиваться поставленных целей, управлять человеческими ресурсами и финансами, побеждать в конкурентной борьбе.

Кто такой «data-аналитик»?

Организации всё чаще полагаются на результаты анализа данных для принятия важных бизнес-решений: о разработке новых продуктов, выходе на новые рынки, планировании инвестиций и поиске новых клиентов. Анализ данных помогает выявлять проблемы и искать подходящие решения.

Задача data-аналитика состоит в том, чтобы присвоить некое числовое значение этим важным бизнес-функциям и оценить производительность и другие результаты работы организации с течением времени. Такая работа включает в себя нечто большее, чем просто подсчёты: аналитик также должен знать, как использовать полученные данные, чтобы компания могла принимать более обоснованные решения, и какие факторы могут реально повлиять на увеличение прибыли.

Итак, роль data-аналитика в компании — превращать необработанные данные в полезную информацию и идеи, которые можно использовать для принятия бизнес-решений.

Аналитик данных также сообщает эту информацию руководству и другим заинтересованным сторонам. Работа этих людей охватывает множество различных отраслей, таких как бизнес, финансы, уголовное правосудие, наука, медицина и государственный сектор.

Чем конкретно занимается data-аналитик и что входит в круг его обязанностей в организации?

  • Использует автоматизированные инструменты (специальные программы) для извлечения данных из первичных и вторичных источников;

  • Разрабатывает и поддерживает базы и системы данных, реорганизуя их в читаемый, понятный формат;

  • Оценивает качество и значение данных;

  • Фильтрует данные, просматривая отчеты и индикаторы производительности, чтобы выявлять и исправлять проблемы с кодом;

  • Использует статистические инструменты для выявления, анализа и интерпретации закономерностей и тенденций в сложных наборах данных, которые могут быть полезны для диагностики и прогнозирования будущего бизнеса;

  • Присваивает числовые значения основным бизнес-функциям, чтобы можно было оценивать и сравнивать эффективность бизнеса в разные периоды времени;

  • Анализирует локальные, национальные и глобальные тенденции в соответствующей отрасли;

  • Готовит отчеты для руководства с указанием тенденций, закономерностей и прогнозов с использованием соответствующих данных;

  • Работает с программистами, инженерами и руководителями для выявления возможностей улучшения процессов, предлагает варианты улучшения системы и разработки стратегий управления данными;

  • Готовит отчеты для всех заинтересованных сторон, принимающих важные для деятельности организации решения.

Какими навыками должен обладать data-аналитик?

  • Желательны математические навыки: они помогают собирать, измерять, систематизировать и анализировать данные;

  • Знание языков программирования, таких как R, Python и других;

  • Технические знания в области разработки дизайна баз данных, моделей данных, методов интеллектуального анализа данных;

  • Опыт работы с пакетами отчетов, навыки программирования;

  • Знание статистики и статистических пакетов, таких как Excel, SPSS, SAS, которые будут использоваться для анализа данных;

  • Умение работать с платформами обработки данных;

  • Знание программ визуализации данных;

  • Знание того, как создавать и применять наиболее точные алгоритмы к наборам данных для поиска решений.

К характеристикам хорошего data-аналитика относятся точность и внимание к деталям; умение отвечать на вопросы, писать отчеты и делать презентации; навыки работы в команде; устные и письменные коммуникативные навыки; способность к критическому мышлению; креативность; системный подход к решению проблем.

Можно ли войти в эту профессию «с нуля»?

Может показаться, что найти своё место в профессии «data-аналитик» может только человек с выдающимися знаниями в области математических наук. На самом деле, в данном случае математическая база желательна, но не обязательна, так как существуют специальные рабочие библиотеки и алгоритмы, готовые взять математические вычисления на себя. Для входа в эту сферу деятельности нужно научиться концентрироваться на решении прикладных задач и умелом использовании инструментов.

 Для того, чтобы стать действующим специалистом, может понадобиться от полугода до нескольких лет. Здесь, как и во многих других сферах, всё зависит от самого человека, его обучаемости и первоначальной базы.

Томский государственный университет и национальный проект «Содействие занятости» приглашают на программу «Data-аналитик: старт карьеры».

Полезные книги:

«BIG DATA. Вся технология в одной книге», Андреас Вайгенд

«Укрощение больших данных», Билл Фрэнкс

«Большие данные», Виктор Майер-Шенбергера

 

Смотрите также