Проблема начинающих: как разобраться во всем разнообразии аналитиков данных?

Кроме более менее всем знакомых вакансий - аналитик данных, продуктовый аналитик, маркетинговый аналитик - можно увидеть: аналитик данных в Google Таблицах, dashboard analyst, аналитик big data, маркетолог-аналитик, менеджер-аналитик и т.п. На схеме выше набросала, каких аналитиков ищет рынок, и это далеко не все вакансии.

Кроме того за одной и той же вакансией в разных компаниях могут скрываться разные задачи. Пример: Сбер пишет, что им нужен “Аналитик данных”. Захожу в описание и встречаю фразы: "ищем кандидата на позицию менеджера", "опыт работы бизнес-аналитиком от 1 года". И задачи вцелом бизнес-аналитика. Так почему бы не написать, что нужен бизнес-аналитик?

От рынка одно впечатление - кто в лес, кто по дрова.

Почему так происходит?

📌 Каждая компания делает вакансию исходя из своих потребностей и сложившейся (но не обязательно верной) практики.

📌 Исходя из собственного понимания, чем должен заниматься тот или иной аналитик. Нередко понимание отсутствует или искажено, поэтому в описании появляется каша (или запрос явно взаимоисключающих навыков от аналитика).

📌 Размер компании играет роль: чем больше компания, тем больше специализации. В маленькой компании вы и чтец, и жнец, и на дуде игрец (отсюда появляется Аналитик и подборщик товаров на маркетплейсах (в одном лице), программист-аналитик по продажам🤯)

Как разобраться в вакансиях аналитиков данных?

На мой взгляд, есть классическая база - что делает аналитик данных и какие инструменты должен знать и она преподается на бесплатных и платных курсах и о ней можно прочитать в интернете.

Далее уже над этой базой есть своя надстройка - маркетинговая, продуктовая и т.п.

Все остальное - запросы конкретной компании, которые нужно внимательно читать и обсуждать на собеседовании, чтобы понять, насколько они вам подходят и не являются ли они "бредом сумасшедшего"😄.

P.S. Небольшое замечание - начинающим (на мой взгляд) проще ворваться как раз в маленькие компании, где не совсем понимают, что такое аналитика (со всеми вытекающими из этого негативными последствиями, но зато точно на выходе получите опыт).