Аналитик данных: кто такой и как им стать
И сколько зарабатывает специалист

Вы узнаете:

Кто такой аналитик данных
Что он должен уметь
Какими инструментами пользуются аналитики
Личные качества, нужные для работы
Сколько зарабатывает аналитик данных
Карьерный путь и советы для роста
Где учиться на аналитика данных
Плюсы и минусы профессии

Кто такой аналитик данных

Аналитик данных — это специалист, который собирает, обрабатывает и анализирует большие массивы данных. Он находит связи и закономерности и помогает компаниям принимать эффективные решения на основе фактов и цифр.

Аналитиков данных еще называют дата-аналитиками, в статье мы будем использовать оба понятия как синонимы. Дата-аналитиков часто путают с продуктовыми или системными. Но они фокусируются на обработке данных техническими и статистическими методами, а не на технических решениях или бизнес-процессах. Разберем на примере мобильного приложения для доставки еды.

Дата-аналитик смотрит, в какие дни недели или время суток покупатели чаще оформляют заказы. На основе этой информации он предлагает акции для менее популярных часов, чтобы равномерно распределить нагрузку на курьеров и увеличить выручку.

А продуктовый аналитик обращает внимание, как пользователи взаимодействуют с системой поиска ресторанов. Если много клиентов не находят нужную кнопку или бросают заказ на этапе оформления, аналитик предлагает улучшить интерфейс и сделать поиск интуитивно понятным.

Какие бывают аналитики

Профессия	Чем занимается	Ключевые навыки и инструменты	Примеры отраслей
Аналитик данных	Собирает, обрабатывает данные и ищет в них закономерности	SQL, Python, R, машинное обучение, визуализация данных	Любые отрасли, работающие с большими данными
Дата-сайентист	Анализирует, визуализирует данные и на их основе строит модели	Машинное и глубокое обучение, SQL, Python, базы данных, математика, статистика, визуализация	Крупные компании, стартапы и научные организации
Системный аналитик	Фокусируется на ИТ-системах и технологиях	Знание архитектуры систем, интеграций, технических требований	ИТ, телекоммуникации
Продуктовый аналитик	Исследует продукты и помогает их развивать на основе метрик и анализа данных	Анализ поведения пользователей, A/B-тестирование, UX/UI	E-commerce, продуктовые компании
Финансовый аналитик	Изучает финансовые показатели	Финансовый анализ, моделирование, прогнозирование	Финансы, инвестиционные компании
Бизнес-аналитик	Анализирует и оптимизирует бизнес-процессы, разрабатывает решения	Моделирование процессов, управление требованиями, общение	Банки, ретейл, ИТ, промышленность

Что должен уметь аналитик данных

Главная задача специалиста — преобразовать сырые данные в информацию, которая сделает работу эффективнее. Нужно анализировать ключевые метрики, выявлять закономерности, приводить данные к единому формату. Важно не только проводить статистический анализ, но и создавать на его основе практические рекомендации для команды.

Требования к аналитикам в компаниях различаются. Рассмотрим самые распространенные задачи на примерах из разных отраслей.

Сбор данных. В онлайн-магазине аналитик данных ищет в разных источниках информацию о поведении клиентов. Он может извлекать данные из внутренних баз, чтобы смотреть историю покупок и избранные товары, и на их основе формировать рекомендации для клиента.

С помощью API¹ аналитик данных узнает, какие продукты чаще добавляют в корзину. А после анализа данных с веб-сайта поймет, какие страницы посетители просматривают чаще всего.

Очистка и подготовка данных. В транспортной компании аналитик обрабатывает данные по маршрутам и очищает их от дубликатов. Это нужно, чтобы избежать ошибок в логистических расчетах. Затем в CRM-системе² он структурирует телефонные номера и контакты клиентов, чтобы компания могла эффективнее управлять заказами.

Анализ данных. В розничной торговле специалист анализирует продажи за квартал, чтобы определить время пиковых покупок, популярные продукты и предпочтения покупателей. Это поможет компании оптимизировать ассортимент, выстроить стратегию закупок и маркетинговых кампаний.

Интерпретация результатов. Дата-аналитики переводят технические данные в понятные рекомендации и объясняют их значимость для бизнеса. Например, в страховой компании заметили, что в одном регионе выросло число страховых случаев. Анализ показал, что это связано с сезонными катаклизмами — ураганами, когда на машины падают деревья. Аналитик предложит стратегии для минимизации убытков: например, повысить взносы в регионе или разработать более строгие условия страхования на этот период.

Визуализация данных. В медицинской сфере аналитик может визуализировать данные о пациентах, чтобы показать, в какое время года случается всплеск обращений с конкретными симптомами. Тогда клиника составит расписание, которое распределит нагрузку на врачей в пик сезона.

Создание отчетов и презентаций. В ИТ-компании аналитика могут попросить сделать презентацию по мобильному приложению. В докладе он выделит активные сегменты пользователей, частоту использования функций и уровень отказов — процент тех, кто прекратил открывать приложение после установки. Это поможет понять, как улучшить работу приложения и удержать клиентов.

Понимание бизнес-процессов. Аналитик заметил, что в отчетах по доставкам много случаев задержек. Разобравшись в процессе, он выяснил, что это связано с нехваткой водителей в определенные дни недели. Аналитик предложил изменить график выходов на работу и пересмотреть маршруты. Благодаря этому компания снизила количество задержек и повысила удовлетворенность клиентов.

Какими инструментами пользуется аналитик данных

Специалист работает с инструментами для сбора, обработки и анализа данных. Рассмотрим подробнее.

Языки программирования. Python³ и R⁴ — основные инструменты для анализа, моделирования и автоматизации данных. Python подходит для обработки больших массивов, а R используют для статистического анализа и построения графиков.

Аналитики также используют SQL⁵: с его помощью можно извлекать, фильтровать и объединять большие объемы данных из различных таблиц, чтобы подготовить их для дальнейшего анализа в Python или R.

Статистический анализ. Нужно разбираться в описательной⁶ и инференциальной статистике⁷, регрессии⁸, корреляции⁹ и основах теории вероятности.

С помощью статистического анализа специалист проводит тесты, чтобы выявить важные закономерности и тренды. Он проверяет гипотезы и делает выводы на основе полученных данных.

Базы данных и Big Data. Дата-аналитики работают с огромными объемами данных и их базами. Создают, редактируют и удаляют таблицы, а также находят нужную информацию. Например, это помогает анализировать данные о клиентах: их предпочтения, заказанные продукты и опыт взаимодействия с компанией. Используя эти данные, бизнес лучше понимает потребности клиентов и повышает качество обслуживания.

Инструменты визуализации. С ними проще интерпретировать сложные данные, выявлять тенденции и аномалии, делиться выводами с командой или руководством. Интерактивные дашборды и отчеты в Luxms BI или Tableau помогут отслеживать метрики в реальном времени и оперативно реагировать на изменения.

Личные качества, нужные для работы

Способность анализировать большие объемы данных и доходчиво объяснять результаты — ключевые навыки специалиста. Но есть и другие софт-скиллы, которые ежедневно используют в работе.

Аналитические способности
Они позволяют специалистам находить причины проблем и предлагать конкретные решения.

Дата-аналитик в онлайн-кинотеатре заметил, что пользователи часто закрывают видео на определенной минуте. После анализа он понял, что проблема связана с долгой загрузкой. Тогда он предложил улучшить алгоритмы загрузки видео, что сократило время ожидания. В результате средняя продолжительность просмотров увеличилась и пользователи стали реже закрывать видео.

Работа с большим объемом информации
Аналитик должен собирать, систематизировать и обрабатывать большие объемы данных из различных источников.

Аналитика попросили исследовать факторы, влияющие на удовлетворенность клиентов. Он проанализировал их поведение, выявил взаимосвязи и подготовил презентацию для коллег из отдела продаж. В ней дал рекомендации, как улучшить клиентский сервис и повысить лояльность.

Внимание к деталям
Дата-аналитики работают с цифрами, поэтому точность для них — ключевой навык. Важно замечать даже мелкие расхождения, ведь они могут повлиять на результаты.

Аналитик готовил квартальный отчет по продажам электроники, но заметил дубликаты транзакций и отклонения в динамике продаж. После устранения несоответствий он предоставил руководству отчет, который помог составить стратегию закупок.

Критическое мышление
Аналитик должен критически оценивать источники данных, перепроверять их и задавать вопросы, которые помогут лучше понять контекст.

Компания провела опрос по покупательским предпочтениям. Аналитик данных заметил, что результаты в регионах сильно различаются. Чтобы понять причины, он изучил методику проведения опроса, узнал у исследовательской команды, как они выбирали респондентов, и проверил влияние внешних факторов — акций и сезонных скидок.

Навыки коммуникации
Дата-аналитик часто общается с коллегами из других отделов и руководством. Ему приходится объяснять сложные концепции доступным языком, адаптируясь под каждого собеседника.

В разговоре с разработчиками специалист углубился в технические детали анализа — алгоритмы обработки данных и методики моделирования. А в беседе с маркетологами он сосредоточился на бизнес-результатах: росте продаж, предпочтениях клиентов и прогнозах спроса.

Работа в команде
Аналитику важно уметь работать с разными специалистами, чтобы координировать усилия всех отделов.

Перед запуском нового продукта аналитик данных работал с отделами маркетинга, разработки и продаж. Он анализировал данные о клиентских предпочтениях и делился результатами с командой. Это помогло маркетингу скорректировать рекламную кампанию, а отделу продаж — подготовить нужные материалы.

Тяга к знаниям
Работа дата-аналитика требует постоянного развития: нужно изучать новые методики и технологии. ИТ-конференции и профессиональные сообщества помогают оставаться в курсе событий и обмениваться опытом с коллегами.

Если аналитик хочет повысить грейд и зарплату, ему придется пройти обучающий курс или самому освоить какой-либо навык — например, новый инструмент анализа данных или машинного обучения.

Сколько зарабатывает аналитик данных

Зарплаты аналитиков в ИТ и финансовом секторе обычно высокие благодаря прибыльности компаний и уровню ответственности сотрудников.

Редакция Т—Ж проанализировала вакансии на «Хедхантере»: в 2023 году медианная зарплата дата-аналитика составила 175 000 ₽. В 2024 году «Хабр-карьера» опросила ИТ-специалистов: медианная зарплата насчитывала 130 000 ₽. Джуниор-аналитики получают в среднем от 52 000 ₽, а сеньоры — до 282 000 ₽.

Где искать работу. Найти подходящий вариант можно на разных ресурсах:

1. На сайтах по поиску работы: HH.ru, SuperJob, Careerspace, «Работа-ру».
2. На специализированном ресурсе «Хабр-карьера».
3. В карьерных центрах корпораций: Т-Банк, Сбер, «Авито», «Вконтакте».
4. В профильных телеграм-каналах: Data jobs, Data Analytics Jobs, «Работа ищет аналитиков».

Карьерный путь и советы для роста

Работа аналитика начинается с позиции джуниора. С ростом опыта и знаний появляются более сложные и ответственные обязанности. Разберемся, какие шаги помогут двигаться по карьерной лестнице.

Младший аналитик данных, Junior. Разбирается в основах статистики, программирования и баз данных. Знает SQL, Python и R. Умеет визуализировать данные в дашбордах — например, Power BI или Tableau.

Джуниор работает под руководством старших коллег и выполняет задачи с меньшей ответственностью: собирает и очищает данные, исправляет ошибки, удаляет дубликаты и создает отчеты.

Чтобы повысить грейд, нужно:

1. Решать аналитические задачи. Это поможет прокачать навык работы с большими объемами данных. Пробуйте задания разной сложности — их можно найти в журнале «Код» или на онлайн-платформе для соревнований по анализу данных и машинному обучению Kaggle.
2. Работать над хард-скиллами. Чтобы понять, чего ждут работодатели, проанализируйте вакансии мидл-аналитиков. Обычно от специалистов требуют продвинутых знаний математической статистики и теории вероятности. Из программ: уверенное владение SQL и библиотеками Python — polars, pandas, numpy.
3. Развивать навыки коммуникации. Умение проводить презентации, писать отчеты и ясно доносить свои выводы — ключ к карьерному росту. Тренируйтесь объяснять сложные технические выводы простым языком.
4. Подготовить портфолио. Соберите примеры своих проектов и опубликуйте их на GitHub¹⁰ или Kaggle.

Опытный аналитик данных, Middle. Обладает сильной технической базой и знает продвинутые методы анализа. Отлично владеет SQL и библиотеками Python.

Мидл-аналитик работает с коллегами из других отделов, предлагает решения и обосновывает их перед командой. Часто становится наставником младших специалистов.

Для перехода на следующий этап:

1. Выберите конкретную область. Это могут быть финансы, маркетинг, промышленность. Узкая специализация позволяет глубже вникать в специфику бизнеса, понимать потребности компании и быстрее решать задачи.
2. Прокачайте технические навыки. Изучите расширенную статистику, машинное обучение, искусственный интеллект. Освойте новые инструменты обработки больших данных — например, Hadoop, Spark и базы данных NoSQL.
3. Перейдите к руководящей роли. Возьмите инициативу в свои руки — попробуйте управлять небольшими командами. Распределяйте задачи младших аналитиков, контролируйте их выполнение и помогайте коллегам. Учитесь координировать процессы, решать конфликты и мотивировать команду.
4. Следите за тенденциями в отрасли. Погрузитесь в передовые технологии: CQRS¹¹ и Event Sourcing¹², Big Data, Blockchain¹³ и другие.

Старший аналитик данных, Senior. Эксперт в области данных. Управляет крупными аналитическими проектами, координирует работу команд, отвечает за сбор и анализ больших объемов данных, разрабатывает и внедряет сложные модели прогнозирования и оптимизации.

Сеньор использует методы машинного обучения и искусственного интеллекта. Еще одна задача — обучение менее опытных специалистов.

Где учиться на аналитика данных

Высшее образование. В вузе дают теоретическую базу и развивают аналитические способности. Подойдут почти любые направления, связанные с математикой или программированием: например, прикладная математика и информатика, статистика, инженерия.

Студенты-информатики учатся разрабатывать алгоритмы, а инженеры обрабатывают и анализируют сложные технические данные. На прикладной математике осваивают методы математического моделирования, на статистике работают с большими объемами данных. Все эти программы формируют навыки, которые пригодятся в профессии.

Примеры программ высшего образования для аналитика данных

Программа	Код специальности	Университеты
Математика и компьютерные науки	02.03.01	МГТУ им. Баумана, РУДН, КФУ
Прикладная математика и информатика	01.03.02	МГУ, МФТИ, НИУ ВШЭ, РЭУ им. Плеханова, СПбГУ, Финансовый университет, МАИ
Информатика и вычислительная техника	09.03.01	НИУ ВШЭ, МГТУ им. Баумана, Московский политех, РТУ МИРЭА, МИСИС
Статистика	01.03.05	РЭУ им. Плеханова, МИРЭА, СПбПУ, РТУ МИРЭА, РГСУ
Бизнес-информатика	38.03.05	РАНХиГС, НИУ ВШЭ, МГТУ им. Баумана, РГУ нефти и газа им. И. М. Губкина, ИТМО, МАИ
Программная инженерия	15.03.01	НИУ ВШЭ, МГТУ им. Баумана, Финансовый университет, СПбГУ, МАИ, ИТМО

Программы профессиональной переподготовки. Например, курс «Анализ данных и машинное обучение» в МГУ длится год. Студенты изучают Python, SQL, основы статистики и машинного обучения. Похожие программы есть в МГТУ им. Баумана, НИУ ВШЭ и других вузах.

Стажировки. После них можно пополнить портфолио сертификатом и получить оффер. Стажировки для дата-аналитиков проводят в МТС, «Яндексе», Ozon, «Вконтакте» и Сбере.

Курсы от крупных компаний. Некоторые проводят курсы для будущих аналитиков. Например, студенты магистратуры смогут присоединиться к программе по большим данным от ГК Arenadata и Центрального университета. Ученики будут разбирать реальные кейсы и решать задачи по анализу. Курс продлится два года. Студенты с хорошей успеваемостью получат стипендию, а после окончания смогут присоединиться к команде Arenadata.

Для учеников 9—11 классов и студентов есть онлайн-курс от Т-Банка. Там учат анализу данных с Python и Excel, математической статистике, A/B-тестам и визуализации.

Онлайн-курсы. На них можно освоить базовые инструменты анализа и визуализации данных. Но не все курсы предлагают качественное образование и трудоустройство по завершении. Перед покупкой внимательно изучите программу. Отзывы учеников о разных курсах по аналитике есть в Сравняторе.

Профессиональная литература. Тем, кто только начинает путь в анализе данных, полезно прочитать книгу Джоэла Граса «Data Science. Наука о данных с нуля» и Кирилла Еременко «Работа с данными в любой сфере».

Советуем также обратить внимание на руководство Сары Бослаф «Статистика для всех». В нем просто и доступно объясняют базовые концепции статистики с реальными примерами.

Если вы хотите добавить легкости в обучение, ознакомьтесь с книгой Владимира Савельева «Статистика и котики». Автор объясняет сложные статистические понятия на примерах с котиками.

Плюсы и минусы профессии

Среди плюсов можно отметить:

👍Востребованность. Профессия дата-аналитика — одна из самых востребованных в ИТ-сфере. Спрос на специалистов будет только расти, ведь технологии непрерывно развиваются, а объем данных увеличивается.
👍Высокие зарплаты. По данным «Хабр-карьеры», в первом полугодии 2024 года аналитики данных заняли третье место в топе высокооплачиваемых ИТ-профессий — их обогнали системные и продуктовые аналитики.
👍Карьерный рост. При активной работе и постоянном обучении младший аналитик быстро перейдет к уровню опытного, а затем старшего. Ускорить карьерный рост получится благодаря участию в сложных проектах, расширению зоны ответственности и развитию хард-скиллов.
👍Широкий выбор отраслей. Дата-аналитики востребованы в различных сферах: от финансов до здравоохранения.
👍Удаленная работа. Анализировать данные, кодировать и создавать отчеты можно из любого места с доступом к интернету. Обычно компании идут на уступки и предлагают гибридный или полностью удаленный формат работы.

Вот возможные минусы профессии:

👎Постоянное обучение. Аналитику данных приходится уделять много времени образованию и постоянно следить за развитием технологий и новых инструментов.
👎Многозадачность. Приходится часто совмещать дела: работать над проектом, готовить отчет, общаться с коллегами. Чтобы все успевать, нужно развивать навыки тайм-менеджмента.
👎Монотонный труд. Работа с огромными массивами данных может показаться рутинной и однообразной.
👎 Высокая ответственность. Ошибки в анализе или интерпретации данных могут негативно повлиять на стратегические решения компании.

Запомнить

1. Аналитики данных обрабатывают и анализируют большие объемы информации. Они работают с данными из различных источников, выявляют закономерности и создают отчеты.
2. Чтобы лучше интерпретировать информацию и предлагать решения, которые соответствуют целям компании, аналитикам нужно понимать бизнес-процессы.
3. Карьерный путь начинается с позиции младшего специалиста и может привести к роли старшего аналитика.
4. Обучиться профессии можно на онлайн-курсах или программах переподготовки. Но высшее техническое образование даст прочный теоретический фундамент и станет преимуществом при поиске работы.
5. Сфера анализа данных динамично развивается, появляются новые технологии и методы анализа, поэтому надо постоянно обучаться и развивать навыки.

Источник: Т-Ж

<sup>1. API (Application Programming Interface) — программный интерфейс, с помощью которого приложения, веб-сервисы и программы обмениваются информацией.
2. CRM (Customer Relationship Management) — это программа, которая хранит информацию о клиентах, их заказах, контактных данных и истории взаимодействия.
3. Python — универсальный язык программирования.
4. R — язык программирования и программная среда, специально разработанная для статистического анализа и визуализации данных.
5. SQL (Structured Query Language) — язык программирования для работы с базами данных.
6. Раздел статистики для обобщения и осмысленной организации данных.
7. Статистический метод, который используют для выводов о генеральной совокупности на основе анализа выборки.
8. Регрессия — это статистический метод, который пытается определить силу и характер связи между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными.
9. Корреляция — статистическая взаимосвязь двух или более случайных величин.
10. GitHub — сервис для совместной разработки и хостинга проектов.
11. Command Query Responsibility Segregation — паттерн, который разделяет операции на две части: команды для изменения данных и запросы для их чтения.
12. Event Sourcing — это паттерн, который сохраняет состояние системы не через текущие данные, а через последовательность событий, которые их изменяли.
13. Blockchain — это распределенная база данных или реестр, который хранит информацию в виде цепочки блоков. Каждый блок содержит набор данных, криптографически защищен и связан с предыдущим блоком.
14. ETL (Extract, Transform, Load) — это процесс обработки данных, который включает извлечение информации из разных источников, ее преобразование в нужный формат и последующую загрузку в целевую базу данных для анализа.</sup>