Аналитик данных — это специалист, который работает с данными: собирает их, обрабатывает, изучает и интерпретирует. Выводы, которые делает аналитик, помогают принимать решения в бизнесе, в научных исследованиях, в менеджменте и в других областях.
Обычно дата-аналитики работают в компаниях, практикующих data-driven-подход, то есть используют данные для принятия решений. Это позволяет компаниям развиваться, зарабатывать позитивную репутацию и разумно использовать средства.
Аналитик может выполнять множество разных задач: например изучать поведение пользователей и находить взаимосвязи с другими процессами, проводить А/B-тесты и строить модели, чтобы оценить перспективы продукта и спрогнозировать реакцию пользователей и клиентов.
Рассказываем, какими инструментами, навыками и знаниями должен владеть аналитик данных:
⏺ Рабочие инструменты: Google Таблицы; SQL, PostgreSQL; Yandex DataLens. Для обработки больших объёмов данных или сложного анализа — Python и библиотеки: pandas, numpy, scipy, matplotlib, seaborn, plotly и другие.
⏺ Навыки и умения: аналитик умеет формулировать задачу, разбивать её на шаги, находить нужные данные, строить метрики, анализировать воронки и проверять гипотезы с помощью A/B-тестов. Он не просто работает с цифрами — он понимает, зачем они нужны бизнесу.
⏺ Теоретическая база: статистика, теория вероятностей, основы работы с базами данных и понимание data-driven подхода. Теория поможет сделать корректные выводы.
⏺ Мягкие навыки: аналитическое мышление, умение обсуждать результаты с заказчиком или руководителем, понимание бизнес-контекста.
Освоить эти навыки и инструменты можно на курсе «Аналитик данных». Начните учиться бесплатно, чтобы познакомиться с профессией и понять, как проходит обучение.