Главная цель анализа данных — помочь бизнесу принять верное решение. Представьте, что у компании есть большие массивы данных: сколько людей заходит на сайт, что покупают клиенты, какие товары самые популярные и так далее. Аналитик данных берёт все эти цифры, находит в них важные закономерности, интерпретирует их, находит взаимосвязи, делает выводы и помогает бизнесу понять, как действовать дальше. Именно за это аналитикам часто платят хорошие зарплаты — за то, что их работа позволяет компании зарабатывать больше или тратить меньше.
Иногда аналитику данных путают с другими областями — с Data Science или системным анализом, но это разные роли.
Дата-сайентист больше про код и не очень частое общение с заказчиками. Он скорее работает внутри кода: настраивает нейросети, занимается машинным обучением, оптимизирует функции и так далее.
Системный анализ — это про проектирование и оптимизацию ИТ-систем. Системный аналитик глубоко погружается в технические требования и архитектуру системы, общается с заказчиками и разработчиками, чтобы понять бизнес-задачи и перевести их в технические решения.
А вот аналитик данных где-то посередине: он не так углублён в код и технологии, но при этом тесно связан с бизнесом. Он может общаться с заказчиками, чтобы понять их потребности, и с разработчиками, чтобы объяснить, как нужно работать с данными.
→ Короче, аналитик данных — это тот, кто понимает и бизнес, и цифры и помогает их связать.
Сейчас анализ данных нужен везде: в маркетинге, финансах, промышленности и геймдеве. В маркетинге, например, аналитик помогает понять, какая реклама работает лучше, в финансах — прогнозирует движение денег, а в геймдеве анализирует поведение игроков, чтобы разработчики могли сделать игру интереснее.
→ Стать аналитиком данных можно, пройдя курс Практикума: https://v.thecode.media/apya6.
Журнал «Код» | Промокод Практикума