Можливо, варто заздалегідь підтягнути для кращого планування справ і відпочинку навички тайм-менеджменту, які дата-аналітику ще й як стануть у нагоді? З класикою тайм-менеджменту, знаною як піраміда Франкліна, можна ознайомитися тут. Так, деякі посади вимагають наявності диплома про вищу data analyst вакансії освіту в певній галузі, але також існує безліч можливостей для новоспечених аналітиків, які не обов’язково мають досвід роботи з даними. Крім того, під час дослідження даних, оцінювання моделі й представлення результату часто виникає потреба у візуалізації.

Скільки отримують аналітики даних

Власне, там можна й пройти цей курс, але лише раз на рік. Тому розгляньмо й інші онлайнові курси, доступні в будь-який момент. Бути саме аналітиком не вчать фактично на жодній спеціальності. Це те, у чому можна з часом виробити власний стиль, дійти до того, як зручно аналізувати ту чи іншу інформацію, як проводити той чи інший тип дослідження. Будь-якого спеціаліста, який не йде в ногу з часом, не проявляє гнучкість та не може підлаштовуватися до нового, дуже швидко замінять інші. Тому кожний робочий день повинен бути зайнятий постійним поглинанням величезних масивів інформації, новин, а також безпосередньо діяльністю за конкретним проєктом, яким аналітик наразі займається.

• Уявімо, що ви — фармацевт, але з часом вирішили перейти в IT.
• Тобто, щоб бути хорошим аналітиком у судовому напрямку, недостатньо моніторити й аналізувати тільки тематичні закони, законопроєкти й те, що відбулося в судах.
• Аналітики беруться «з вулиці», але не всі «перехожі» можуть бути аналітиками.
• Але планую активно впроваджувати його у задачі.
• Об’єднуємо зусилля заради досягнення стандартів демократії, верховенства права та належного урядування в Україні.

Які навички потрібні аналітику

Але можу помилятися, бо сам не працював у цій сфері на фрілансі. І не знаю жодного успішного прикладу когось, хто міг би себе повністю забезпечити цим, будучи на початковому рівні. «LTV, ARPU та ще понад 20 понять, які має знати кожен продуктовий аналітик» — матеріал, де описав найчастіше вживані у роботі поняття, які можуть стати у пригоді новачку. Частину з них пояснював саме на додатках Bini Bambini, з якими працюю щодня. Звісно, в кожне з цих понять можна заглибитися далі.

Чим відрізняється аналітик даних від бізнес-аналітика

Тим паче в DS і ML, де ще немає тотальної стандартизації і кожен викладає з огляду на власний досвід і здібності вчити інших людей. У цій статті ви можете знайти показовий приклад, як вдале застосування математичної статистики допомогло втриматися в лідерах змагання на Kaggle. В аналітику не вийде ввійти лише з університетськими знаннями. Ринок праці досить вимогливий, тому багато чого я вивчав самостійно — шукав освітні матеріали та підтягував ту чи іншу навичку.

Дорожня карта аналітика даних: навички та інструменти

Можливо, згодом зроблю оновлену версію (коли частина з цих порад щодо ресурсів стануть неактуальними). Радий, що стаття допомогла краще зорієнтуватися щодо ресурсів.Звісно, як будуть якісь питання — пиши у LinkedIn (лінк у моєму профілі). Ніщо не заважає вам самому собі зробити структуровану програму (перелік дисциплін берете з тих вакансій, на які хотіли б податися у майбутньому).

Які ще скіли потрібно прокачати, щоб стати успішним BA:

Здобути ці навички можна на курсах дата аналітики від DAN.IT, які пропонують сучасну програму навчання та підтримку професіоналів. Інвестування часу та зусиль у навчання стане кроком до успішної кар’єри у сфері аналізу даних, що відкриває широкі можливості для професійного зростання. Пропонуємо вам познайомитися з перспективною сучасною професією, яка допомагає компаніям приймати рішення на основі даних, а не інтуїтивно. Дата-аналітики майже як детективи, тому що теж займаються збором, опрацюванням та аналізом інформації.

Зарплата і кар’єрні перспективи дата-аналітика

Пропоную сфокусуватися на навичках, якими слід володіти кожному початківцеві для пошуку роботи. Наприклад, якщо ви працюватимете з часовими рядами в трейдингу чи роздрібній торгівлі, вам варто ознайомитися з класичними методами аналізу часових рядів типу ARIMA. Інколи вони можуть бути досить ефективним рішенням бізнес-задачі. Або гарним baseline для перевірки ефективності вашої LSTM-моделі чи ансамблю дерев. Тут вам не обійтися без бібліотеки sklearn, яку я згадував у розділі «Інструменти».

Хота витрачала на кожне заняття та домашню роботу 4-16 годин на день. Ну я його свого часу і проходив на 5 вечорів (сумарно 17,5 годин). Але якщо у людини взагалі немає жодного уявлення про аналітику даних, то міг би бути таким вступом. Потім звичний алгоритм — знаходиш датасет на Kaggle про цікаву тобі тему і проводиш з ним аналіз на Python. Кожен набір даних тут має вкладку «Code», де можна побачити роботи інших користувачів, що допомагає знайти цікаві підходи та повчитися у колег з досвідом. Кар’єрне зростання для дата-аналітика можливе як вертикальне (від джуна до керівника напряму аналітики), так і горизонтальне.

Щоб розвиватися, потрібно читати профільні туторіали, статті, дивитися навчальні відео та слухати подкасти, а все це зазвичай англійською мовою. Щоби бачити, як різні метрики «поводяться» в динаміці, інтерпретувати та сприймати зміни, аналітики користуються інструментами Tableau та Power BI. Однак Power BI є частиною інфраструктури від Microsoft, тому його зручно використовувати разом з іншими продуктами цієї компанії. Натомість Tableau підтримується усіма платформами, тому фахівці, що працюють на iOS, на Windows і на Linux, можуть вільно обмінюватися файлами одне з одним.

Чим аналітик відрізняється від фахівця у якійсь галузі? Аналітик повинен виробляти політику, тобто пропонувати ідею ефективного розвитку напрямку чи прийняття документа, який регулює цей напрямок, для отримання ефективного результату. А буває так, що ті, хто спочатку йде в аналітику, у процесі переорієнтовуються на журналістику.

Це герої цифрової епохи, які допомагають зробити наше життя кращим та зручнішим. За інформацією Всесвітнього економічного форуму за 2020 рік, аналітики стають найбільш поширеною професією у світі. Найголовніше – опанувати та продемонструвати правильні навички, необхідні для роботи. Dou.ua/forums/topic/35460 — тут два роки тому писав статтю про досвід швидкісного проходження цього курсу.

Якщо цікаво працювати з трансформацією даних, то можна перейти на позицію Data Engineer. Якщо подобається працювати з логікою продукту — на посаду Product Owner чи Product Manager. Якщо цікаво працювати з Python чи machine learning, можна стати Data Scientist. З переходом бізнесів в інтернет кількість даних збільшилась, бо їх стало легше й дешевше отримувати.

Як правило, на посаді ви будете використовувати одну мову. Яку саме — роботодавці зазначають в описі вакансії. Тому вчити обидві необов’язково, але ознайомитися з базовими принципами кожної не завадить. Сьогодні більш поширеною та універсальною мовою є Python, тож для неї можна знайти набагато більше освітніх матеріалів та прикладних статей, ніж для R. Можу додати, що аналітики мусять бути прогресивними, освоювати й використовувати все те, що актуально на сьогодні.

Але я навчався на них, коли уже почав працювати, щоб впевненіше себе почувати. Як на мене, це більше відповідальність дата інженерів. Якщо у компанії є ця посада, то задача аналітика даних — проводити аналіз і робити висновки-рекомендації.

Робота в кращіх IT командах https://wizardsdev.com/