.svg)
Процес прийняття рішень у бізнесі можливий методом експертних оцінок — рішення приймаються, спираючись на досвід фахівця. Але тут є мінус: він у кожного свій, як і широта світогляду. Навіть у суперпрофесіонала бувають помилки при прийнятті вагомих рішень. Тому назвати цей підхід дуже надійним не можна ніяк. Є ще один: data-driven підхід, тобто коли для прогнозування наслідків того чи іншого управлінського, бізнесового рішення застосовується бізнес-аналіз. Так вдається уникнути когнітивних спотворень.
Дата-аналітик в IT-компанії працює з даними, і на основі них знаходить інсайти і слабкі місця, покращуючи результати бізнесу та роботу СЕО і маркетологів.
Що таке Data Analytics
У бізнесі є потреба постійного моніторингу ключових метрик. Data Analytics є власне аналізом цих метрик. Зазвичай висновкам, які робить аналітик даних, довіряють, а помилка надто дорого коштує. Але і оплачується така праця відповідно. Ці фахівці вміють робити висновники і спільно з командою розробляти стратегії та приймати рішення.
У звіті Всесвітнього економічного форуму The Future of Jobs Report 2020 аналітики даних названі однією з найпопулярніших професій. Це не дивно, зважаючи на те, як швидко зростає кількість даних.
Data Analytics - це синтез статистичного, діагностичного та предиктивного аналізу. Статистичний дає уявлення про те, що сталося. Діагностичний виявляє причини того, чому щось сталося. Предиктивний аналіз — це намагання передбачити майбутні тенденції. І тільки всі ці підходи, якщо застосувати їх грамотно, утримають бізнес не просто на плаву, а у лідерах.
Хто такий дата-аналітик
Це людина, яка допомагає приймати правильні рішення щодо розвитку продукту, бренду, бізнесу в цілому. Професія data analyst потрібна скрізь, де необхідно зібрати, обробити, представити дані візуально перед командою. Спеціаліст у цій сфері цінний тим, що здатний помічати більше підказок і отримувати максимум з мінімуму наданої інформації. Тільки так можна побудувати гіпотези відносно покращення певного продукту.
Складність полягає у тому, що результати бізнесу часто бувають неоднозначні. І причини проблем не лежать на поверхні. Тоді і звертаються до послуг дата-аналітика.
Що робить Data Analyst
Спеціальність аналітик даних передбачає збір та аналіз інформації із застосуванням статистичних, математичних методів. Сирі дані цей фахівець перетворює у корисну інформацію, яку перші обличчя компанії, в свою чергу, застосовують для пошуку точок росту та причин проблем (реальних або гіпотетичних) у бізнесі.
Основні обов’язки Data Analyst включають:
- Збір даних: застосовуються бази даних, файли журналів та інші джерела, але є вимога: дані мають бути точними, актуальними, повними.
- Обробка та очищення даних: зібрані дані часто містять помилки або відсутні значення. Це і має виправити аналітик та підготувати дані до аналізу.
- Аналіз даних: використовуючи статистичні методи та інструменти, Data Analyst аналізує дані. Він виявляє певні тенденції. Але тепер залишається їх представити команді.
- Візуалізація даних: оскільки біологічно обумовлено, що більшість людей найкраще сприймають зорову інформацію, то аналітик створює графіки, діаграми та звіти. Тут у нього виникає ще одна проблема: як представити все у доступній та зрозумілій для сприйняття формі. У нас у магістратурі Neoversity детально вивчаються різні способи представлення даних.
- Обговорення результатів: аналітик готує звіт, де дає рекомендації.
Отже, як бачите, дата-аналітику потрібно вміти зацікавити результатами своєї роботи, створити певний авторитет у команді. Але при цьому варто уникати надто складних термінів і форм подачі інформації.
Якщо все ж таки ви зрозумієте, що час пройти навчання та працювати в аналітиці даних, ваше життя зміниться. Ви будете кожного дня збирати докупи дані з різних джерел та поєднувати у цілісну картину. Якщо ви любите цифри, цей процес надзвичайно захопливий.
Найкраща стратегія при опануванні цього фаху:
- 10% - теорія;
- 20% - зворотній зв’язок;
- 70% - практика.
Data analyst: що потрібно знати та вміти
Ми перерахуємо ті найважливіші знання, навички та особисті якості, які допоможуть досягти успіху у цій непростій, але цікавій і універсальній професії.
Hard skills
Після навчання на Data Analyst ви зможете прикрасити резюме потужними і корисними сучасними навичками:
- Володіти базовою статистикою в Google Sheets;
- Володіти SQL та навичками візуалізації даних;
- Володіти основами Python;
- Будувати процеси бізнес-аналізу в проекті з нуля;
- Визначати типи стейкхолдерів та менеджери їх;
- Писати ідеальні User Story та Use Case;
- Моделювати процеси;
- Виявляти та документувати вимоги;
- Виявляти потреби клієнта.
Після опанування фаху ви станете “очами” продукту. Будете бачити його слабкі місця. Зможете самі обирати, у якій сфері та компанії працювати та з якої точки світу.
Soft skills
Ви будете мати справу з великими командами людей. Мистецтво спілкування, тайм-менеджмету, донесення часто досить складних концепцій та об’ємних висновків, емоційний інтелект стануть вам у пригоді.
Які є спеціалізації в аналізі даних
Ви можете після закінчення навчання обрати одну із спеціалізацій:
- продакт-аналітик;
- маркетинг-аналітик;
- візуалізатор даних.
Продакт-аналітик вивчає, як покупець взаємодіє з продуктом. Маркетинг-аналітик збирає і аналізує дані про ринок та конкурентів. Візуалізатор даних подає зібрану інформацію у найбільш доступному, привабливому вигляді. Це він знає все про діаграми, графіки, дашборди тощо. Знає, як складне пояснити доступно та результативно, щоб стати генератором змін.
Яким компаніям та бізнесам потрібні аналітики даних
Незамінні ці фахівці у таких сферах:
- маркетинг;
- фінанси та банки;
- страхування;
- електронна комерція;
- медицина.
Отже, ви можете обрати для себе цікаву саме вам нішу. Після навчання отримати першу роботу непросто, проте ми надамо вам необхідні консультації, навчимо правильно складати резюме.
Перспективи та затребуваність професії Data Analyst в Україні та закордоном
В Україні, за даними DOU, середня data analyst зарплата складає близько 70 000 грн на місяць. Оскільки ви зможете працювати віддалено, то самостійно визначаєте власну долю та країну проживання.
У найближчій до нас Польщі є можливість заробляти у аналітиці даних $4500 і вище (дані https://layboard.com/).
Звісно, що кількість даних зростає постійно, тому навіть у кризові періоди, під час епідемій та воєн ви не залишитесь без достойного заробітку. На затребуваність професії аналітика даних в Україні війна майже не вплинула, галузь залишається вельми стійкою до викликів.
Аналітик даних та дата-саєнтист: у чому різниця
Аналітика даних – це окрема дисципліна в рамках науки про дані. Аналітики даних шукають відповіді на конкретні питання бізнесу. Дата-саєнтист завжди досліджує більші обсяги даних, аніж дата-аналітик, який працює в окремому відділі: фінансовому, бухгалтерському, відділі маркетингу тощо. У нього роль досить вузька, спеціалізована.
Інсайти та відгуки про професію від дата-аналітиків
Михайло Барибан, дата-аналітик в Uklon, каже, що з переходом бізнесів в інтернет кількість даних збільшилась. Їх набагато простіше стало отримувати. Запитання на кшталт «Хто твій клієнт і як часто він щось купує?» тягнули на багаторічні дослідження. Зараз усе давно не так, і для того, щоб отримати потрібні дані, більше не потрібно витрачати багато часу. Просто наймаєте фахівця, який вміє аналізувати, знає мови програмування, знає візуалізацію - і ваша проблема вирішена.
Скільки дашбордів знадобилося Стіву Джобсу, щоб створити iPod? Питання загалом риторичне, але, ймовірно, менше, ніж Тім Куку, щоб перестати їх випускати. Це багато говорить про данину візіонерству, різні стадії розвитку компанії. Ось чому бізнес уже не може більше обходитись без аналізу даних. Часи змінилися.
Айтішник-початківець Максим Наталчук поділився в LinkedIn власним досвідом пошуку роботи:
Звісно, потрібно шукати курси, які сприяють працевлаштуванню випускників. У нас на курсах в GoIT та в магістратурі (якщо забажаєте отримати вищу освіту спеціаліста з даних та аналітики даних (інтегрований курс) закладається міцна основа для працевлаштування та легкої адаптації випускника на першому робочому місці.
Де навчають та куди поступати, щоб стати аналітиком даних в Україні
Ви можете обрати у нас два шляхи: або курси, які тривають 5 місяців, але дають міцні знання і 70% практики, або поступити до магістратури Neoversity, диплом якої визнається у більш, ніж 50 країнах світу!
Навчайтеся дистанційно, у вечірні години. Отримуйте фідбек від менторів та практичні навички від кращих викладачів, що багато років уже працюють аналітиками даних!
Звісно, можна зайти в професію, наприклад, маючи математичну або економічну освіту. Проте, вам все одно знадобиться додаткове навчання.
Як розпочати кар'єру в Data Analytics з Neoversity
На вас уже чекає захопливе навчання, максимально наближене до реальної роботи в IT
- Власна розробка GoIT
- Навчальний модуль від Woolf
- Навчання 100% онлайн
Ви зможете відвідувати живі лекції, а наші викладачі зроблять усе можливе, щоб не лише ваші Hard skills, але і Soft skills були на висоті. У нас створена сприятлива для навчання атмосфера та чудовий психологічний клімат, є практика менторства. Якщо ви хочете знати - то будете 100%! І це те, що надихає наших студентів. Вони відчувають потужну підтримку наставників.
Практика - це основа успіху! Ніяких нудних конспектів та непрофільних предметів від самого початку навчання. У вас буде більше 10 проєктів у портфоліо! Отже, на співбесіді ви покажете себе якнайкраще, і це будуть реальні проєкти з конкретними результатами.
Розширте свої можливості для працевлаштування з дипломом магістра Data Science & Data Analytics, що визнається в Україні, ЄС, США, Канаді.
Не маєте сертифікатів ЄВІ/ЄФВВ? Ваша мотивація - найкращий аргумент для нас! Дізнайтеся, як вступити уже зараз та мати роботу тоді, коли інші знаходяться у постійному пошуку!