Кто такой аналитик данных и как им стать

Среди новых профессий на рынке труда выделяются специалисты, занятые на сборе и изучении данных по отдельным вопросам. Они исследуют массивы информации, выявляют закономерности. Эта специальность получила название аналитик данных. За рубежом используют несколько названий профессии: Data Scientist (ученый по данным); Web Analytic (спец по сетевому анализу); Data Engineer; Data Analytic.

Различают несколько направлений деятельности в аналитическом исследовании. Потребность в подобных кадрах отмечается в финансовой сфере, инвестиционных процессах, решении задач снабжения, обороны, спорта и других направлениях. Потенциальных работников привлекают:

  • высокая и стабильная заработная плата;
  • интересная и перспективная работа;
  • востребованность у работодателей, которые ценят умение обработать массив информации, убедиться в ее достоверности. Построить математическую модель, проверить ее на адекватность реальной ситуации, а затем осуществить поиск оптимального решения;
  • занять одно из руководящих должностей в компании;
  • возможность проявить себя и показать свои способности и навыки, можно самосовершенствоваться и быстро двигаться по карьерной лестнице;
  • при должной прилежности можно добиться признания усердия;
  • получить интересные предложения в отечественных и зарубежных компаниях.

Кто такой аналитик данных

планшет

Аналитик данных – это специалист, занятый сбором, интерпретацией, обработкой и изучением сведений о состоянии определенных вопросов, отвечает за принятие обоснованных решений в разных отраслях знаний или производств. Осуществляя статистическую обработку, выявляют:

  • достоверность набора данных. Для оценки применяют критерии с разной доверительной вероятностью;
  • корреляционные зависимости между разными явлениями. Обосновывая корреляцию в области определенных знаний, статистическая аналитика позволяет прогнозировать возникновение или смену событий;
  • рандомную весомость влияний на процесс при исследовании. Рандомизация помогает отсечь малозначимые факторы и выбрать наиболее весомые. Оставив только основные влияющие параметры, аналитик сокращает трудоемкость последующей работы.

Data Scientist разрабатывает математические модели, способные определять аналитические зависимости между параметрами оптимизации и совокупностью факторов, влияющих на определенный процесс. На основании анализа матмодели осуществляется поиск оптимальных соотношений между уровнями факторов. По результатам исследования, после анализа больших объемов информации составляется прогноз достижения оптимума или разрабатываются рекомендации рациональных действий.

Web Analytic востребован:

  • в бизнес-процессах. Анализ результатов, необходимая статистическая обработка, математическое моделирование и исследование поверхности отклика позволяют выбирать оптимальный путь использования финансов для получения максимальной прибыли;
  • в социальной сфере противоречия возникают постоянно. Из-за них общество развивается, определяет задачи развития и совершенствования. Анализ и прогноз развития ситуации, своевременное принятие нужных решений предотвращает перерастание противоречий в иные формы протеста;
  • в прогнозах погоды. На основании предположений в бюджет закладываются определенные материальные средства;
  • в обороне (военное применение). Разрабатываются и анализируются сценарии боевых действий, обосновываются ресурсы для достижения разгрома потенциального противника;
  • в науке. Математическое моделирование позволяет открывать новые явления, обосновывать законы. В прикладных исследованиях синтезировать новые технические решения и оптимизировать соотношения между параметрами устройств или технологий.

Важно! Аналитик данных является специалистом по анализу числовых значений и по оптимизации функции цели. Он должен контролировать ситуацию, понимать весовое влияние факторов на исследуемые явления.

Задачи аналитика данных

Аналитиками данных становятся специалисты, прошедшие обучение по прикладным наукам. Желательно, чтобы специалист по анализу данных имел образование, позволяющее понимать суть процессов, которые приходится моделировать и оптимизировать. Если анализ выполняет работник, не понимающий сути изучаемых явлений, то возможно получение парадоксальных результатов. «Играя с числами», Web Analytic должен понимать, что за цифрами закодированы определенные зависимости между входными и выходными параметрами.

план

Яндекс, размещая объявления о вакансиях на должность Data Analytic, конкретизирует область или специализацию, в которой придется работать претенденту. Нужна думающая аналитика, иначе сложный процесс превращается в игру, которая не позволит получить искомый результат.

Анализ массива данных выполняется по определенным запросам от руководства компании. Аналитик должен понимать, какую проблему необходимо исследовать. Тогда специалист сориентирован в направлении поиска решений. Будут определены факторы и их влияние на критерий оптимизации.

В коллективе аналитику нужно научиться работать с коллегами. Только в процессе общения с ними Web Analytic быстрее разберется в тех задачах, где он может оказать помощь. Специалист по работе с массивами данных поймет, что от него ждут заказчики. Работа в команде предотвратит конфликт интересов. Поиск оптимального варианта будут выполнять все вместе. При выполнении работы подведут промежуточные итоги. Такой подход даст возможность сформулировать окончательное решение.

Многое зависит от характеристик реального человека. При анализе предложений на Яндекс-ресурсах по поиску персонала установлено, что у кандидатов на должность аналитика данных приветствуются:

  • коммуникабельность. Общительный человек умеет не только предлагать решения, он умеет слушать собеседников и понимать их запросы;
  • отсутствие конфликтности при взаимоотношениях с коллегами. Даже толковый аналитик при скандальном характере не задержится среди специалистов, работающих в определенной области знаний;
  • самообразование и повышение квалификации. Аналитику приходится постоянно учиться. Программные продукты постоянно обновляются. Нужно контролировать изменения и пользоваться новыми опциями.

Важно! Стать аналитиком данных высокого уровня может только человек, который постоянно стремится повысить квалификацию и приобрести новые навыки в профессии.

графики

Специфика работы аналитика и личностные особенности

Для большинства Data Scientist характерны:

  • умение работать в одиночестве. Приходится осуществлять поиск источников информации, внесение данных в соответствующие таблицы или формы;
  • логическое мышление. Понимание причинно-следственных связей позволяют сделать умозаключения о корреляции между массивами данных. Правильно поставленные заключения помогают разделить сложную задачу на этапы и разделы. Проще решать несколько простых заданий, чем искать решение у многофакторного явления;
  • усидчивость и высокая работоспособность. Некоторые проблемы решить с наскока нельзя. Поиск их решений требует приложения максимума усилий. Иногда необходим мозговой штурм, который требует глубокого проникновения в отдельные элементы задачи. Если специалист способен терпеливо искать решение, тогда он найдет нужные зависимости между явлениями и факторами;
  • умение концентрироваться – важная способность Data Scientist. Нужно понять, что от него требуется, вникнуть в суть вопроса. Эта способность приобретается по мере работы. Расширяется объем знаний по предмету исследований, что помогает легче «входить» в задачу и затрачивать на решение минимум времени.

Важно! Web Analytic не может постоянно находить гениальные решения. Просветления могут сопровождаться периодами депрессии. Но обязательно наступит момент, когда нужный вариант созреет. У специалистов данного направления многие задачи решаются на уровне подсознания, даже в периоды, когда внешне человек отдыхает.

Какие навыки нужны

девушка и график

Знание программных продуктов – это неотъемлемое требование к аналитику данных. Большая часть времени проводится за компьютером. Здесь осуществляется сбор информации, ее анализ и сопоставление данных. В самих программах умелый Web Analytic может и должен:

  • составлять алгоритмы вычислительных процессов;
  • составлять и вносить формулы математических или логических функций по ячейкам софта;
  • задавать интервалы для исследуемых параметров;
  • запускать программы в действие;
  • осуществлять сбор получаемых данных;
  • анализировать и выдавать рекомендации по результатам исследований;
  • готовить презентации для обоснования принимаемых решений.

Важно! Аналитик может работать удаленно. Всемирная сеть доступна в любой точке. Необходимо иметь компьютер или ноутбук. Работа выполняется с использованием прикладных программ.

Требования бизнеса к аналитику

Аналитик решает следующие задачи:

  • предоставляет для заинтересованных пользователей систематизированный набор данных в удобной для понимания форме: графики, диаграммы, таблицы;
  • помогает службам производить выборочный анализ. Для некоторых бизнес-процессов необходимо получать информацию по определенным признакам, например, по возрасту или образованию. Возможна выборка и по ряду иных значений, поэтому в базах данных формируется определенный запрос;
  • для снижения себестоимости продукции предприятия выполняет поиск поставщиков. Анализирует цены на сырье. Проводит мониторинг качества комплектующих;
  • исследует динамику цен на продукты собственного по сравнению с конкурентами. Помогает оптимизировать ход продаж. Оценивает рентабельность при разных вариантах товарного производства;
  • регулярно выполняет кадровый анализ на фирме (корпорации, ведомстве, министерстве). Оценивает вклад каждого сотрудника в достижение результата. Анализирует эффективность каждого рабочего места. Помогает определять требования к работникам на каждом участке производства;
  • на основании методики расчета себестоимости анализирует затраты. Дает рекомендации по их снижению. Просчитывает варианты использования разных видов технологического оборудования. Оптимизирует производственный процесс;
  • помогает внедрению новых и перспективных технологий, способствующих росту производительности или культуры труда;
  • проводит тестирование сотрудников или технологического оборудования;
  • помогает в проведении исследований и экспериментов, разрабатывает методику анализа данных, выполняет их обработку и разрабатывает математическую модель конкретного процесса;
  • помогает оптимизировать технологию закупок, производства, продаж и иных действий, в зависимости от конкретных задач предприятия.

график

Основная задача аналитика на производстве заключается в оказании помощи технологам в подборе оборудования. Оптимизированная технологическая линия способна выполнять план. Затраты на производственный процесс окажутся минимальными. Уточняются требования к производственному персоналу.

На каждом этапе оптимизации обязательно сопоставляются данные на предмет их достоверности. Используются соответствующие критерии для оценки вероятности (для случая поисковых исследований).

Важно! Для предотвращения потерь данных лучше организовывать их сохранение на облачных носителях, а также копировать самые важные данные на съемных и внешних носителях.

Где обучают

Особенность подготовки IT-специалистов заключается в следующем:

  • возможна самостоятельная подготовка. В интернете представлено достаточное количество методических пособий. Они сопровождаются видеоматериалами. Предлагаются учебники. Можно проверить себя, проходя тестирование. Так обучается до 20…25 % аналитиков. Так можно приобрести необходимые навыки и изучить теоретический материал. К сожалению, есть и недостатки подобного образования. В них отсутствует систематичность. Отсутствует объективная оценка достижений при подготовке потенциального специалиста;
  • обучение в вузе позволяет получить обширные знания. Однако, кроме специальных предметов придется осваивать и другие предметы, предусмотренные курсом подготовки специалиста в конкретном учебном заведении. Дополнительные знания полезны, но изучение дисциплин, не связанных со специализированными направлениями, повышает длительность учебного процесса;
  • курсы, созданные при вузах и иных образовательных организациях, дают возможность получать только тот набор знаний и умений, который потребуется для работы по выбранной специальности. Обучение подобным образом позволяет получить специальность с минимальными материальными затратами и в кратчайшее время.

график

Ряд учебных заведений предлагает пройти курс аналитика данных по очной, очно-заочной и заочной формах обучения. Если задать в поисковике браузера запрос на обучение специальности аналитика данных, то будет найдено несколько десятков предложений. Изучив их, можно подобрать для себя подходящий курс.

При всей общности учебной подготовки дата аналитика выделяют несколько направлений:

  • подготовка аналитиков для анализа массивов в SQL;
  • использование в исследованиях программ Microsoft (Excel и SQL);
  • применение Power Bi и аналогов софта;
  • бизнес-аналитика Microsoft;
  • курсы Qlik View.

Учебные заведения по итогам обучения и сдачи экзаменов и зачетов выдают сертификаты или дипломы. Если имеется какое-либо базовое образование, то длительность обучения можно уменьшить. Некоторые учебные заведения предлагают варианты ускоренного обучения. Тестирование проходят после изучения каждой темы КТП (календарно-тематического плана).

Центральные вузы прививают навыки использования инструментов бизнес-анализа не только на уровне пользователя. Здесь работают опытные преподаватели. Они обучат будущих аналитиков самостоятельно разрабатывать программы. Покажут возможности программного обеспечения. Именно такие выпускники востребованы в бизнес-процессах, так как они обучены самостоятельно решать сложные задачи и выдавать креативные решения.

Профессорско-преподавательский состав сертифицирован Microsoft и Oracle. Каждый курс максимально насыщен практическими заданиями. Их разработали по итогам исследования и оптимизации реальных процессов на действующих предприятиях. Подготовка специалистов по работе с базами данных по подобным учебным программам позволит в максимально короткие сроки выпускнику приступить к работе. Рынок труда для аналитиков предоставляет сотни рабочих мест.

Важно! Специалисты Data Analytic востребованы практически во всех отраслях деятельности. Актуальность профессии повышается постоянно. Окончив курс по определенному направлению, можно продолжать самосовершенствование и дальше, расширяя круг используемых языков программирования.

Как начать строить карьеру

Работодатели привлекают к работе специалистов разного уровня подготовки. Нужны аналитики с большим стажем работы. При приеме на работу проводят тестирование. Работодатель должен быть уверен, что кандидат на занимаемую должность:

  • знает и умеет применять для решения определенного круга задач один из языков программирования: Python или R;
  • может составлять запросы, готовить таблицы и формы к базам данных SQL;
  • разбирается в терминологии бизнес-процессов предприятия. Понимает, как выполняются производственные процессы на предприятии;
  • знает, как разрабатывать математические модели методами статистических исследований на базовом уровне.

Заключение

Если посмотреть на специальность аналитика данных, то она может показаться довольно однообразной. Анализ информационных массивов – это работа с цифрами. За ними скрываются сложные процессы производства или деятельности в сфере услуг. Эта профессия приносит достойный доход. Сами Data Analytic считают работу интересной.

Оцените статью
FreedomHacker
Добавить комментарий

Adblock
detector