Data Analyst

Что делает Data Analyst

Data Analyst собирает, обрабатывает и анализирует данные для выявления закономерностей и трендов. Он помогает бизнесу принимать обоснованные решения на основе данных, а не интуиции.

Основные обязанности:

• Сбор и очистка данных из различных источников
• Анализ бизнес-показателей и метрик
• Создание отчетов и дашбордов
• Выявление аномалий и трендов в данных
• Построение гипотез и их проверка
• Визуализация данных для стейкхолдеров
• Подготовка рекомендаций на основе анализа
• Автоматизация процессов сбора данных

Инструменты и технологии

Языки программирования:

• Python - pandas, numpy, matplotlib, seaborn
• R - dplyr, ggplot2, tidyverse
• SQL - работа с базами данных
• JavaScript - D3.js для визуализации

Базы данных:

• PostgreSQL - реляционные базы данных
• MySQL - веб-приложения
• ClickHouse - аналитические базы данных
• MongoDB - NoSQL базы данных

BI и визуализация:

• Tableau - интерактивные дашборды
• Power BI - Microsoft экосистема
• Looker/Google Data Studio - веб-аналитика
• Qlik Sense - бизнес-аналитика

Инструменты:

• Excel/Google Sheets - быстрые расчеты
• Jupyter Notebook - анализ данных
• Apache Spark - big data обработка
• Git - система контроля версий

Рабочий процесс

Этапы анализа данных:

• Постановка задачи: определение бизнес-вопроса
• Сбор данных: извлечение из источников
• Очистка: обработка пропусков и аномалий
• Исследование: статистический анализ
• Визуализация: создание графиков и отчетов
• Интерпретация: выводы и рекомендации

Типичный день:

• Утро: проверка дашбордов, планирование задач
• День: анализ данных, написание запросов
• Вечер: подготовка отчетов, встречи с командой

Типы анализа:

• Descriptive: что произошло?
• Diagnostic: почему это произошло?
• Predictive: что произойдет в будущем?
• Prescriptive: что我们应该 сделать?

Карьерный путь

Junior Data Analyst (0-1 год):

• Базовые SQL и Excel
• Простые отчеты и запросы
• Зарплата: 70-100 тыс. ₽

Middle Data Analyst (1-3 года):

• Уверенное владение Python/R
• Самостоятельные проекты анализа
• Зарплата: 100-180 тыс. ₽

Senior Data Analyst (3-5+ лет):

• Сложные аналитические проекты
• Менторство и архитектура решений
• Зарплата: 180-280 тыс. ₽

Дальнейшее развитие:

• Data Scientist
• Data Engineer
• Business Intelligence Developer
• Head of Analytics
• Product Analyst

💼 Требования и навыки

Технические навыки:

• Продвинутый SQL
• Python или R для анализа данных
• Статистика и математика
• Работа с BI инструментами
• Понимание баз данных
• Основы машинного обучения (плюс)

Soft Skills:

• Аналитическое мышление
• Внимание к деталям
• Коммуникабельность
• Бизнес-интуиция
• Проблемное решение
• Визуальное мышление

Образование:

• Высшее техническое/математическое образование
• Курсы по анализу данных
• Математика, статистика, экономика

Перспективы профессии

Тренды в индустрии:

• AI и автоматизация анализа
• Real-time аналитика
• Big Data и предиктивная аналитика
• Data storytelling
• Self-service BI платформы

Спрос на рынке:

• Рост спроса на 25-30% в год
• Огромная нехватка специалистов
• Высокие зарплаты в fintech и e-commerce
• Международные компании активно нанимают

Связанные профессии:

• Data Scientist
• Data Engineer
• Business Analyst
• Product Manager
• ML Engineer