Анализ данных начинающим – с чего начать, что должен знать и уметь специалист

По этой причине возрастает и спрос на соответствующих специалистов. При этом нельзя сказать, что на рынке труда они представлены с избытком. Скорее наоборот чувствуется их недостача, так что профессия вполне перспективна сейчас. А судя по текущим тенденциям, в будущем её роль и потребность в компетентных специалистах только вырастет.

Содержание

В этой статье вы узнаете:

• Суть профессии
• Что должен уметь
• Что нужно знать
• Где учиться
• Развитие и практика
• Личные качества
• Заключение

Суть профессии

В ходе своей работы, Data Analyst занимается сбором и анализом данных. На их основе он формулирует понятные выводы и может их визуализировать при необходимости, в виде понятной инфографики и других форматах.

Помимо этого, используя полученные данные, специалист может строить гипотезы и проверять их. Благодаря этому совершенствуя бизнес-процессы, добиваясь их большей эффективности.

Что должен уметь специалист

Спектр обязанностей специалиста по анализу данных может быть очень широк и разнообразен, в зависимости от конкретной области труда. Однако есть и обязательные для профессионала навыки, это:

• организация сбора, подготовки и анализа данных
• владение инструментами работы с Big Data
• построение и проверка гипотез для улучшения бизнес-показателей
• выявление закономерностей в информации
• визуализация выводов и статистики
• созданий рекомендаций

Что нужно знать / изучать

Данная профессия считается достаточно сложной для освоения, так как вход в неё возможен только при должной подготовке:

1. Программирование. Без навыков в программировании сейчас в Data Analyst делать нечего. Наиболее перспективный язык для изучения на этом рынке в настоящий момент это Python. Изучите подробнейшим образом его синтаксис, ключевые особенности и библиотеки для работы с данными. Для начала хватит Pandas, Matplotlib и NumPy, впоследствии список можно расширить. А для статистической обработки данных, дополнительно стоит овладеть R.

2. Статистика. Основы этой науки вам необходимы для качественной обработки больших массивом информации. К тому же вам пригодятся различные технологии этого направления, к примеру, организация и проведение A/B-тестирования. Теория вероятностей тоже нужна, её даже стоит изучить углублённо.

3. Математика. Вам понадобятся качественное понимание различных разделов этой науки. Рассмотрите матанализ и линейную алгебру. Получите теоретическую подготовку по этим направлениям и различные методы работы с данными.

4. Базы данных. В первую очередь такой специалист взаимодействует с информацией. Потому надо уметь организовывать массивы и работать с базами данным разных типов, как SQL и запросы данного вида, так и NoSQL. Научитесь их категоризации, выборке, очистке от дублей, преобразовании форматов и т.д.

5. Визуализация. Дашборды, графики и подобные графические модели вывода информации необходимы в профессиональной деятельности аналитика. Конечно, выполняются они не вручную, а посредством соответствующих инструментов. Сейчас наиболее удобными и популярными из них являются Tableau и Power BI. Советуем овладеть именно ими для визуализации полученной информации и наглядной демонстрации прогнозов/статистики/выводов.

6. Таблицы. Ещё один полезный для работы инструмент. Желательно свободно владеть Excel или Google-таблицами, а также уметь использовать соответствующий синтаксис.

7. Machine Learning. Методы машинного обучения набирают популярность в этой сфере. Использование нейронных сетей и подобных решений ускоряет обработку информации. Поэтому начинающему специалисту стоит базово подготовиться по этому направлению, но в целом это не обязательно.

8. Маркетинг. Познакомьтесь с таким понятием, как метрики и вообще базово с этим направлением. Для Data Scientist это было бы лишним, но аналитики данных часто решают именно практические задачи для бизнеса. Поэтому вам полезно понимать в маркетинге, его терминологии и технологиях.

9. Английский. Стоит изучить его на уровне достаточном для чтения документации и статей по этой теме. До разговорного уровня, учить английский можно, если планируете работать в международных компаниях/командах.

Где учиться

Самостоятельно:

• Для Data Analyst есть соответствующая литература. Она даёт качественное представление об этой области труда, хотя конечно обеспечить полный охват профессиональных компетенций одной книгой не представляется возможным. При таком варианте читать придётся много и учиться будет достаточно тяжело.

• Вы можете найти видеоканалы с хорошими учебными материалами по теме. Зачастую тут представлены даже более актуальные для специалиста знания, чем в книгах. Однако есть и недостатки у такого способа. Видеоблогеры могут пропускать некоторые темы и так же как вы быть новичками.

Курсы:

• Чёткая, последовательная и актуальная программа подготовки, обычно представлена в университете или же курсах. Хорошие курсы дают и подготовленную теорию, и снабжают практическими заданиями. Недостаток способа обучения только в том, что он платный.

• Вы можете сравнить условия обучения нескольких учебных центров.

Список курсов

https://www.rosbo.ru/study/themes/analiz-dannyh

https://www.rosbo.ru/study/themes/analitik-dannyh-big-data-analyst

Развитие и практика

Чтобы стать хорошим специалистом по данным, вам потребуется постоянно развиваться в профессиональном плане:

• Читайте статьи и литературу по этой теме. Причём не только обычные, но и научные материалы по работе с данными.
• Подпишитесь в социальных сетях на публикации успешных специалистов в этой области. Они могут порекомендовать своим подписчикам хорошие материалы и направления для подготовки.
• Постарайтесь найти работу по профилю. Лучше всего навыки развиваются и нарабатываются на практике. Если вы начинающий аналитик, то стажировке в соответствующем отделе будет вам весьма полезна.

Какие качества нужно развивать

Стать успешным Data-аналитиком, вам помогут некоторые личные качества, которые желательно наработать при их отсутствии:

• Терпение (эта работа зачастую требует больших временных затрат, терпеливость залог продуктивного труда)

• Внимательность (при обработке и анализе данных редко бывают мелочи, важно не упустить ничего важного)

• Аналитический ум (умение видеть логические связи и мыслить системно, один из столпов для такого профессионала)

• Концентрация и трудолюбие (решение многих задач потребует от вас не отвлекаться на другие дела и долгого упорного труда, пусть и умственного)

Заключение

В общем, аналитик данных весьма интересная профессия в мире IT, но простой её не назовёшь. Стать таким специалистом моментально не получится, но это того стоит. Аналитики этого типа востребованы и имеют высокий уровень зарплат, который растёт вместе с повышением профессионального уровня.