Задумывались ли вы, как компании прогнозируют тенденции на рынке, разрабатывают эффективные стратегии продаж, увеличивают свой доход? На помощь приходят аналитики. Они работают, чтобы усовершенствовать систему образования, улучшать предоставление медицинских услуг, улучшать работу общественного транспорта и т.д.
Это герои цифровой эпохи, которые помогают сделать нашу жизнь лучше и удобнее. По информации Всемирного экономического форума за 2020 год, аналитики становятся наиболее распространенной профессией в мире.
Дата-аналитик (Data Analyst) – профессионал, решающий бизнес-задачи благодаря анализу. То есть ищет в информации больше смыслов, чем доступно другим специалистам.
Обязанности дата-аналитика
Сюда входит выполнение задач - от поиска необходимых через язык запросов до проектирования хранилища
- Сбор и анализ — позволяет понять их сущность и работать с ними, чтобы в дальнейшем принимать решения на основе обработанной информации.
- Разработка алгоритмов — необходима для нахождения новых связей и зависимостей.
- Разработка моделей — набор таблиц и связей, определяющих способ организации и хранения. Это инструмент работы с показателями для решения поставленных задач.
- Визуализация – преобразование большого количества информации в графики, диаграммы, схемы и т.д.
- Предоставление рекомендаций на основе результатов анализа.
Как стать дата-аналитиком: 7 хардскилов в вашем резюме
- Математические навыки. Помогут понимать суть методов, использующих аналитик, какие именно расчеты происходят. Пригодятся знания статистики, анализа и основ линейной алгебры (матрицы и операции с ними.) Эти дисциплины — инструменты анализирования, которые существенно помогают принимать решения. Особое внимание следует обратить на следующие разделы: теория вероятностей, понятие вероятности, основные функции распределения.
- Владение SQL – языком запросов. Позволяет получать нужную информацию из баз данных, фильтровать и объединять ее в группы.
- Умение работать с инструментами визуализации. Способ показать сложную информацию понятно и доступно через презентацию.
- Владение Python или R. Дает возможность автоматизировать рутинные процессы.
- Иностранный язык. Английский – золотой стандарт коммуникации ИT-специалистов и международных компаний.
- Знание Data Science. Понимание разновидностей машинного обучения, умение решать задачи с их помощью