19 января 2024
Самые популярные профессии в аналитике
За минувший год спрос на IT-специалистов в России вырос на 63%. К числу востребованных айтишников на рынке труда относятся аналитики. На hh.ru более 53 тысяч вакансий для этих специалистов. Они помогают бизнесу с выгодой использовать массивы информации, которые поступают с сайтов, из корпоративных баз, различных сервисов и рекламных кабинетов.
Рассказываем о популярных специализациях аналитиков, где они работают и сколько зарабатывают, что нужно для входа в профессию и как её освоить.
Рассказываем о популярных специализациях аналитиков, где они работают и сколько зарабатывают, что нужно для входа в профессию и как её освоить.
Светлана Устилко
Автор-фрилансер
За минувший год спрос на IT-специалистов в России вырос на 63%. К числу востребованных айтишников на рынке труда относятся аналитики. На hh.ru более 53 тысяч вакансий для этих специалистов. Они помогают бизнесу с выгодой использовать массивы информации, которые поступают с сайтов, из корпоративных баз, различных сервисов и рекламных кабинетов.
Рассказываем о популярных специализациях аналитиков, где они работают и сколько зарабатывают, что нужно для входа в профессию и как её освоить.
Рассказываем о популярных специализациях аналитиков, где они работают и сколько зарабатывают, что нужно для входа в профессию и как её освоить.
Цифровизация бизнеса привела к появлению в России рынка BI-систем — программ, которые собирают и обрабатывают массивы информации из электронных источников, а также представляют данные в виде наглядных отчётов. Но для управления этим ПО нужны сотрудники с определёнными знаниями и скиллами.
Кто такой аналитик BI и чем он занимается
Аналитик BI — это специалист, который автоматизирует процессы получения, фильтрации и визуализации цифровых данных. Благодаря ему компании имеют возможность оперативно реагировать на поведение пользователей и работу IT-продуктов.
Чем занимается специалист:
Чем занимается специалист:
- изучает и анализирует массивы информации;
- определяет, какие показатели нужно собирать для решения бизнес-задачи;
- готовит ТЗ по сбору необходимых данных и передаёт разработчикам;
- разрабатывает макет дашборда — панели для графического отображения отчётов — и настраивает его;
- тестирует аналитическую панель, чтобы проверить, как загружаются и отображаются данные;
- запускает свой BI-проект и делает инструкции для пользователей.
Какие навыки и качества нужны аналитику BI
Основные хард-скиллы, которые необходимы для работы по профессии:
Значительно облегчают работу специалиста два мягких навыка — коммуникабельность и ведение деловых переговоров. Эти софт-скиллы помогают находить общий язык с заказчиками и разработчиками.
На примере вакансии в компании BIZZUP посмотрим, какие задачи предстоит выполнять аналитику BI у реального работодателя:
- Написание запросов на языке SQL. Навык позволяет оперативно получать информацию из баз компании и готовить её к анализу.
- Составление технического задания для разработчиков. В ТЗ специалист прописывает требования к итоговой структуре данных, которые будут показываться в дашборде.
- Анализ информации. Хард-скилл заключается в умении отбирать ключевые цифры и отсеивать лишнее, находить закономерности, строить гипотезы. В этой работе аналитику помогают специальные сервисы, например, Qlik, Power Query.
- Визуализация данных. Дашборды и отчёты аналитик BI создаёт в программах Tableau, Power BI, Visiology.
Значительно облегчают работу специалиста два мягких навыка — коммуникабельность и ведение деловых переговоров. Эти софт-скиллы помогают находить общий язык с заказчиками и разработчиками.
На примере вакансии в компании BIZZUP посмотрим, какие задачи предстоит выполнять аналитику BI у реального работодателя:
Источник: hh.ru
В BIZZUP специалист собирает и анализирует данные в рабочей базе PostgreSQL, проводит исследования для клиентов, обсуждает с ними бизнес-показатели, создаёт и поддерживает дашборды, делает отчёты.
Где работает и сколько зарабатывает аналитик BI
Специалисты наиболее востребованы в розничной торговле, электроэнергетике и металлургической промышленности. Именно в этих отраслях чаще внедряют BI-инструменты. Также системы по сбору и обработке массивов данных используют в банках, логистике, нефтегазовой и транспортной сфере, пищевой промышленности.
По данным сервиса zarplan.com, средняя зарплата специалиста в России — около 149 тысяч рублей.
А компания «Техаудит» готова платить BI-аналитику со стажем от года 100–160 тысяч рублей:
А компания «Техаудит» готова платить BI-аналитику со стажем от года 100–160 тысяч рублей:
Источник: hh.ru
CallGear обещает специалисту с опытом 1–3 года от 200 тысяч рублей:
Источник: hh.ru
Компания C-Executives предлагает до 300 тысяч рублей эксперту со стажем от трёх лет:
Источник: hh.ru
Как стать аналитиком BI
Профессия подходит тем, кто любит работать с информацией и хочет научиться её визуализировать. Освоить специальность будет проще на базе экономического, математического и финансового образования. Но попробовать свои силы в направлении BI может любой.
Самостоятельно изучить азы аналитики помогут эти книги:
Освоить BI-инструменты может помочь YouTube-канал директора компании Finalytics.pro Станислава Салостея. В роликах специалист рассказывает, как делать отчёты в Power BI и Excel. Здесь можно найти гайды, вебинары, хитрые приёмы автоматизации своей работы.
Получить системные знания и хард-скиллы можно на онлайн-курсах:
Профильное высшее образование по специальности предоставляют вузы ВИЭШ и ВШЭ.
Самостоятельно изучить азы аналитики помогут эти книги:
- «Дата йога. Грамотная работа с данными», Александра Усачёва, Андрей Демидов. Путеводитель по операциям с массивами информации позволит понять, как читать цифры, понимать, обрабатывать, анализировать и отражать их на дашбордах. В нём нет инструкций, но есть примеры и советы экспертов.
- «Заставьте данные говорить. Как сделать бизнес-дашборд в Excel. Руководство по визуализации данных», Алексей Колоколов. Книга о том, как работать с коммерческими показателями, составлять и оформлять понятные отчёты. Автор пишет о задачах аналитика на конкретных примерах и рассматривает типичные ошибки.
Освоить BI-инструменты может помочь YouTube-канал директора компании Finalytics.pro Станислава Салостея. В роликах специалист рассказывает, как делать отчёты в Power BI и Excel. Здесь можно найти гайды, вебинары, хитрые приёмы автоматизации своей работы.
Получить системные знания и хард-скиллы можно на онлайн-курсах:
- На платформе Coursera — на англоязычных образовательных программах от иностранных преподавателей.
- В Нетологии — на курсе «Аналитик BI с нуля: расширенный курс». Кроме знаний и навыков, здесь можно получить полноценную обратную связь от экспертов и подготовить портфолио для трудоустройства.
Профильное высшее образование по специальности предоставляют вузы ВИЭШ и ВШЭ.
Читать также:
Кто такой BI-аналитик и как им стать
Кто такой BI-аналитик и как им стать
Эти специалисты входят в тройку самых высокооплачиваемых айтишников. Они помогают бизнесу использовать массивы информации для поиска возможностей развития, разработки и проверки гипотез, принятия решений.
Кто такой аналитик данных и чем он занимается
Аналитик данных — это специалист, который помогает компаниям контролировать бизнес и находить лучшие решения. С его помощью заказчики узнают, какие товары будут пользоваться спросом в регионах, зависят ли продажи от ухудшения погоды, когда выйдет из строя оборудование в цехе, влияет ли скорость ответа клиенту на его лояльность и так далее.
Чем занимается специалист:
Выводы аналитика помогают бизнесу убедиться в справедливости или ложности догадок, предугадывать спрос, находить слабые места, выбирать и менять политику продаж, оптимизировать процессы.
Чем занимается специалист:
- работает с данными из корпоративных баз, сервисов, приложений и других источников;
- анализирует большие объёмы информации, делает выводы и рассказывает о них заказчику понятным языком;
- ищет в данных закономерности, неочевидные факторы, причинно-следственные связи;
- строит прогнозы и проверяет предположения с помощью статистических методов.
Выводы аналитика помогают бизнесу убедиться в справедливости или ложности догадок, предугадывать спрос, находить слабые места, выбирать и менять политику продаж, оптимизировать процессы.
Какие навыки и качества нужны аналитику данных
Для решения рабочих задач специалисту необходимы следующие хард-скиллы:
Находить понимание с коллегами, начальством и клиентами специалисту помогает эмоциональный интеллект и навык ведения переговоров.
На примере реальной вакансии посмотрим, какие скиллы нужны аналитику данных. Вот такие компетенции понадобятся сотруднику на работе в компании «Бэнкс Софт Системс»:
- Сбор, фильтрация, сортировка и другие способы обработки данных с помощью запросов SQL и языка программирования Python. Навыки помогают автоматизировать и ускорять процессы подготовки сырой информации к дальнейшей работе.
- Статистический анализ данных. Для построения выводов, которые основаны на достоверных показателях и точных расчётах.
- Проверка гипотез. Навык помогает убедиться в справедливости предположений и бизнес-идей. Для этого специалист использует разные методы исследований. Например, A/B-тестирование.
- Визуализация данных в Power BI, Qlik или Tableau. Автоматически обновляемые дашборды позволяют мониторить ситуацию в режиме реального времени.
- Создание понятных отчётов для заказчиков. Для демонстрации результатов своей работы специалист использует табличные редакторы Excel и Google Sheets.
Находить понимание с коллегами, начальством и клиентами специалисту помогает эмоциональный интеллект и навык ведения переговоров.
На примере реальной вакансии посмотрим, какие скиллы нужны аналитику данных. Вот такие компетенции понадобятся сотруднику на работе в компании «Бэнкс Софт Системс»:
Источник: hh.ru
Аналитику по разработке и внедрению систем банковского обслуживания нужно понимать потребности заказчиков, определять методы расчёта бизнес-показателей, анализировать и визуализировать данные, проверять гипотезы и формулировать выводы, строить прогнозы.
Кроме этого, специалисту важно уметь готовить ТЗ на доработку информационных витрин и добавление новых показателей в хранилище, а затем принять работы у разработчиков.
А вот что нужно уметь аналитику данных в компании «Домклик»:
Кроме этого, специалисту важно уметь готовить ТЗ на доработку информационных витрин и добавление новых показателей в хранилище, а затем принять работы у разработчиков.
А вот что нужно уметь аналитику данных в компании «Домклик»:
Источник: hh.ru
В «Домклик» нужны специалисты, которые владеют языком запросов SQL и инструментами BI, умеют работать в табличном редакторе Excel, понимают данные и видят в них смысл. Кроме этого, аналитику необходим опыт создания информационных панелей в сервисе Grafana.
Где работает и сколько зарабатывает аналитик данных
Специалистов набирают компании, которые применяют подход data-driven — при принятии решений ориентируются на массивы данных и научную аналитику. Чаще всего сотрудников ищут в крупных IT-корпорациях. Также они востребованы в банках, телекоме, ритейле.
По статистике zarplan.com, средняя зарплата аналитика данных в России — около 132 тысяч рублей.
Компания WhoIsBlogger предлагает сотрудникам с опытом от года оклад от 60 до 120 тысяч рублей:
По статистике zarplan.com, средняя зарплата аналитика данных в России — около 132 тысяч рублей.
Компания WhoIsBlogger предлагает сотрудникам с опытом от года оклад от 60 до 120 тысяч рублей:
Источник: hh.ru
А в Click2Money специалисту со стажем от года готовы платить от 150 тысяч рублей:
Источник: hh.ru
С опытом 3–6 лет сотрудник может найти работу с окладом до 300 тысяч рублей. Такую зарплату аналитику предлагает компания Rollim:
Источник: hh.ru
Как стать аналитиком данных
Освоить профессию будет проще новичкам с хорошим знанием математики, экономики, статистического анализа и программирования. Но попробовать свои силы может каждый.
Самостоятельно получить базовые знания по профилю помогут эти книги:
Быть в курсе отраслевых новостей и инструментов, которые используют специалисты, позволит Telegram-канал This is Data. Его ведёт Роман Романчук — экс-директор по аналитике Сравни.ру.
Освоить специальность можно на онлайн-курсах:
Пройти переподготовку и получить востребованную профессию можно в вузах МФТИ и ВШЭ.
Самостоятельно получить базовые знания по профилю помогут эти книги:
- «Погружение в аналитику данных», Джордж Маунт. Это пособие с наглядными приёмами анализа, исследования и тестирования взаимосвязей между переменными. Здесь можно посмотреть реальные примеры работы в Excel и узнать о проверке гипотез с помощью языка программирования Python.
- «Заставьте данные говорить. Как сделать бизнес-дашборд в Excel. Руководство по визуализации данных», Алексей Колоколов. Учебник о визуализации данных на обновляемых информационных панелях. Здесь можно почитать о том, как создавать понятные отчёты и выбрать способ отображения показателей.
Быть в курсе отраслевых новостей и инструментов, которые используют специалисты, позволит Telegram-канал This is Data. Его ведёт Роман Романчук — экс-директор по аналитике Сравни.ру.
Освоить специальность можно на онлайн-курсах:
- Сразу несколько курсов для аналитиков данных предлагает англоязычная платформа Coursera.
- Курс «Аналитик данных» в Нетологии позволит с нуля освоить базовые инструменты для быстрого старта. Здесь также есть поддержка экспертов и программа трудоустройства.
Пройти переподготовку и получить востребованную профессию можно в вузах МФТИ и ВШЭ.
Специалисты по Data Science относятся к числу высоко востребованных. И это неслучайно. Они создают для бизнеса IT-решения, которые позволяют на основе массивов данных находить неочевидные закономерности, предугадывать события и определять бизнес-стратегию, чтобы получить максимальную прибыль и не уйти в минус.
Кто такой Data Scientist и чем он занимается
Data Scientist — это специалист по разработке алгоритмов и математических моделей. Эти инструменты нужны для сбора показателей из баз компаний, анализа массивов информации, получения отчётов, построения прогнозов и определения трендов на рынке.
Такие проекты помогают компаниям принимать решения на основе колоссальных объёмов данных, вести клиентоориентированный бизнес: предугадывать реакцию аудитории и спрос, разрабатывать стратегии продвижения с опорой на поведение пользователей.
Такие проекты помогают компаниям принимать решения на основе колоссальных объёмов данных, вести клиентоориентированный бизнес: предугадывать реакцию аудитории и спрос, разрабатывать стратегии продвижения с опорой на поведение пользователей.
Data Scientist часто путают с аналитиком данных. Но последний работает с готовыми математическими моделями. А компетенции Data Scientist шире. Он сам создаёт IT-решения, которые используют машинное обучение и нейросети.
Чем занимается специалист:
Специалисты Data Scientist помогают не только бизнесу, но также науке и медицине. Там они работают с разными типами сложных данных, в том числе, текстом, аудио, фото и видео.
Примеры задач Data Scientist в промышленности и в медицине
1. Промышленность:
2. Медицина:
В идеале специалист работает с готовой выборкой данных. Но иногда ему приходится собирать их самому.
- анализирует требования заказчиков и интерпретирует их в математической плоскости;
- определяет, какие данные и алгоритмы нужны для решения бизнес-задачи;
- проводит статистический анализ показателей;
- создаёт модели машинного обучения;
- тестирует и запускает свои проекты.
Специалисты Data Scientist помогают не только бизнесу, но также науке и медицине. Там они работают с разными типами сложных данных, в том числе, текстом, аудио, фото и видео.
Примеры задач Data Scientist в промышленности и в медицине
1. Промышленность:
- прогнозирование спроса;
- контроль качества продукции с использованием компьютерного зрения, обнаружение аномалий в реальном времени;
- предупредительное техническое обслуживание и прогнозирование отказов;
- контроль энергопотребления, безопасности на производстве;
- разработка новых продуктов и процессов, а также генеративный дизайн — подход к проектированию и дизайну продукта, при котором часть процессов делегируется компьютерным технологиям и платформам;
- организация логистики;
- уменьшение влияния на экологию.
2. Медицина:
- анализ и поиск отклонений на снимках с помощью ИИ, выявление рисков при лечении пациента;
- разработка новых молекул с помощью ИИ;
- помощь в планировании и проведении клинических испытаний лекарств;
- рекомендательная система для пользователей аптечных сетей (рекомендации лекарственных и сопутствующих препаратов при покупке).
В идеале специалист работает с готовой выборкой данных. Но иногда ему приходится собирать их самому.
Какие навыки и качества нужны Data Scientist
Основные хард-скиллы, которые нужны профессионалу:
Ключевым мягким навыком специалиста считается умение в понятной форме презентовать работу руководству и другим заинтересованным лицам. Сотрудник должен уметь разговаривать с ними на понятном языке — в первую очередь, чтобы понимать задачу.
На примере вакансии в компании «Строительный двор» посмотрим, какие скиллы ожидает увидеть в Data Scientist реальный работодатель:
- Применение математической статистики и теории вероятностей. Навык необходим для получения корректных данных и работы с ними, поиска закономерностей, проверки гипотез.
- Использование языка запросов к базам данных SQL и языка программирования Python. Для сбора данных из разных источников, их обработки и визуализации результатов.
- Анализ данных. Скилл позволяет определять логику событий, случайные величины и важные показатели.
- Выполнение математических вычислений с помощью библиотек Python. Умение помогает быстро проводить операции с большими объёмами данных. Популярные инструменты для анализа массивов информации — Pandas и NumPy, для машинного обучения — scikit-learn, также в работе применяются нейросетевые библиотеки Keras и PyTorch.
- Построение предсказательных моделей и обучение нейросетей. Навык нужен для автоматизации рекомендательных систем.
- Визуализация данных. Для наглядного отображения показателей, которые важны заказчику.
- Внедрение моделей машинного обучения в бизнес-процессы.
Ключевым мягким навыком специалиста считается умение в понятной форме презентовать работу руководству и другим заинтересованным лицам. Сотрудник должен уметь разговаривать с ними на понятном языке — в первую очередь, чтобы понимать задачу.
На примере вакансии в компании «Строительный двор» посмотрим, какие скиллы ожидает увидеть в Data Scientist реальный работодатель:
Источник: hh.ru
Для работы в «Строительном дворе» сотруднику необходимо владеть Python и пользоваться аналитическими библиотеками Pandas и NumPy. Также ему понадобится знание технологий машинного обучения и обработки устной, письменной речи NLP, навык отправки запросов на языке SQL и анализа больших данных. Преимуществом специалиста станет умение работать с облачными моделями предоставления ПО Saas.
А вот такие хард-скиллы нужны Data Scientist для трудоустройства в бюро кредитных историй «ОКБ»:
А вот такие хард-скиллы нужны Data Scientist для трудоустройства в бюро кредитных историй «ОКБ»:
Источник: hh.ru
Здесь от специалиста ждут знания языка запросов SQL для получения сырых данных из баз и корпоративных хранилищ. Кроме этого, ему необходим навык разработки и внедрения алгоритмов машинного обучения, а также использования языка программирования Python. Для работы с разными версиями проекта сотрудник должен хорошо ориентироваться в системе контроля версий Git.
Где работает и сколько зарабатывает Data Scientist
Топ сфер с самым высоким спросом на специалистов — это IT и системная интеграция. Сотрудники также работают в финансовом секторе, диджитале, сфере услуг, розничной торговле.
По статистике сервиса zarplan.com, средняя зарплата Data Scientist — около 307 тысяч рублей.
Компания «Веблок» готова платить от 150 тысяч рублей сотрудникам с опытом от года:
По статистике сервиса zarplan.com, средняя зарплата Data Scientist — около 307 тысяч рублей.
Компания «Веблок» готова платить от 150 тысяч рублей сотрудникам с опытом от года:
Источник: hh.ru
А в HeadHunter специалист со стажем 3–6 лет может получать от 350 тысяч рублей:
Источник: hh.ru
Как стать Data Scientist
Профессия подойдёт тем, кто хочет работать с большими данными и обучать нейросети. Специальность будет проще освоить тем, кто знаком с математическим анализом и статистикой. Но попробовать свои силы в направлении может каждый.
Подготовиться к старту в карьере самостоятельно помогут эти книги:
Также полезная для начинающего специалиста информация есть в сообществе Open Data Science на Хабре и на сайте по машинному обучению MachineLearning.ru.
За несколько месяцев освоить профессию и стартовать в карьере помогут онлайн-курсы:
Получить высшее профильное образование можно в НИУ ВШЭ.
Подготовиться к старту в карьере самостоятельно помогут эти книги:
- «Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные», Роман Зыков. Создатель аналитической системы Ozon пишет о том, как организовать процесс сбора и обработки массивов информации. Автор учит использовать цифры с пользой для бизнеса и доводить до совершенства свои проекты.
- «Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных», Питер Флах. Здесь можно почитать об алгоритмах и методах создания математических моделей. Для простоты усвоения материала голландский профессор и учёный, специалист по искусственному интеллекту использует примеры и иллюстрации.
- «Data Science для карьериста», Жаклин Нолис, Эмили Робинсон. Эксперты по Data Science пишут о карьере в этой сфере. Книга — пособие о том, как устроиться на работу начинающему специалисту: какие мягкие навыки продемонстрировать, как составить резюме и пройти сложное собеседование.
- «Наука о данных. Базовый курс», Джон Келлехер, Брендан Тирни. Авторы пишут о видах данных, машинном обучении, научном подходе в аналитике, о массивах и неочевидных закономерностях. Материал подаётся простым языком, чтобы любой новичок мог его усвоить.
Также полезная для начинающего специалиста информация есть в сообществе Open Data Science на Хабре и на сайте по машинному обучению MachineLearning.ru.
За несколько месяцев освоить профессию и стартовать в карьере помогут онлайн-курсы:
- Data Science Degrees на англоязычной платформе Coursera.
- «Основы машинного обучения» в ВШЭ — образовательная программа для самоподготовки.
- «Data Scientist: расширенный курс» — практико-ориентированный курс с поддержкой экспертов и программой трудоустройства.
Получить высшее профильное образование можно в НИУ ВШЭ.
• С нуля освоите навыки анализа данных и обучения нейронных сетей, чтобы стать универсальным специалистом в Data Science
• Сможете искать работу в новой сфере уже через 8 месяцев обучения
• Получите возможность пройти стажировку у наших партнёров
• Сможете искать работу в новой сфере уже через 8 месяцев обучения
• Получите возможность пройти стажировку у наших партнёров
• С нуля освоите навыки анализа данных и обучения нейронных сетей, чтобы стать универсальным специалистом в Data Science
• Сможете искать работу в новой сфере уже через 8 месяцев обучения
• Получите возможность пройти стажировку у наших партнёров
• Сможете искать работу в новой сфере уже через 8 месяцев обучения
• Получите возможность пройти стажировку у наших партнёров
Современный бизнес сталкивается с необходимостью внедрения новых программ. Определиться с видом и структурой ПО компаниям помогают системные аналитики. Они изучают потребности заказчиков софта, составляют модель ПО и объясняют задачу разработчикам.
Кто такой системный аналитик и чем он занимается
Системный аналитик — это специалист, который анализирует и проектирует информационные системы. Он определяет требования к структуре ПО, оформляет их в понятном виде и передаёт задание создателям софта.
Чем занимается системный аналитик:
Чем занимается системный аналитик:
- проводит переговоры с клиентами, чтобы понять запросы и проблемы бизнеса, процессы, которые нужно оптимизировать;
- собирает требования к ПО, проверяет их на непротиворечивость и полноту;
- согласовывает технические возможности программного обеспечения с заказчиком;
- готовит проектную документацию и задание для разработчиков;
- делает инструкции для пользователей;
- сопровождает решение до момента тестирования и запуска;
- участвует в презентации информационной системы клиенту.
Какие навыки и качества нужны системному аналитику
Технические скиллы, которые нужны профессионалу:
Для общения с заказчиком специалисту необходимы развитые навыки коммуникации и интервьюирования собеседников. Это помогает ему получить ключевые сведения для отдела разработки и найти общий язык с подрядчиками.
На примере вакансии в компании «Транснефтьэнерго» посмотрим, какие знания и навыки пригодятся начинающему системному аналитику у реального работодателя:
- Определение процессов создания ПО. Для получения на выходе качественного IT-продукта. Разбивать работу на этапы и отдельные задачи специалисту помогают методики Agile.
- Сбор и анализ требований. Чтобы определить функциональные возможности программного обеспечения, специалист составляет пользовательские истории по формуле «тип пользователя + потребность + цель» и применяет подход Job Story — метод предполагает изучение ситуации, при которой возникают проблемы, мотивов пользователей и поиск оптимальных решений.
- Моделирование информационной системы. Чтобы получить лучшее представление о будущей инфраструктуре: как взаимосвязаны её элементы, какие процессы происходят в ней. Для её отображения аналитик использует нотации UML, IDEF, BPMN — графические способы визуального отображения и описания компонентов ПО.
- Проектирование интеграции систем. Иногда для решения задач заказчика нужны несколько программ. Чтобы разные IT-продукты работали в связке, системный аналитик разрабатывает проект их взаимодействия.
- Подготовка технической документации. Для согласования ПО, разработки и запуска проекта.
- Написание запросов на языке SQL. Для получения информации из баз данных и её анализа.
Для общения с заказчиком специалисту необходимы развитые навыки коммуникации и интервьюирования собеседников. Это помогает ему получить ключевые сведения для отдела разработки и найти общий язык с подрядчиками.
На примере вакансии в компании «Транснефтьэнерго» посмотрим, какие знания и навыки пригодятся начинающему системному аналитику у реального работодателя:
Источник: hh.ru
Источник: hh.ru
Сотруднику в «Транснефтьэнерго» нужно уметь формулировать требования к ПО с помощью нотаций и понимать, как происходит процесс разработки. Также ему необходимо ориентироваться в терминологии, которая применяется в IT-сфере. Для подготовки технической документации специалисту потребуется использовать внутреннюю корпоративную вики-систему Confluence, а диаграммы и блок-схемы он будет создавать в Microsoft Visio.
Где работает и сколько зарабатывает системный аналитик
Специалисты чаще всего работают в компаниях, которые разрабатывают софт. Это не только IT, но и крупный ритейл, банки и другие игроки на рынке с высокими требованиями к конфиденциальности и те, кто предпочитает набирать свою команду для создания корпоративных IT-решений.
Например, сеть супермаркетов Лента ищет системного аналитика для разработки мобильного приложения, которое будут использовать сотрудники её распределительного центра.
Например, сеть супермаркетов Лента ищет системного аналитика для разработки мобильного приложения, которое будут использовать сотрудники её распределительного центра.
Источник: hh.ru
По статистике сервиса zarplan.com, средняя зарплата системного аналитика составляет 195 тысяч рублей.
Компания X-partners готова платить сотруднику без опыта до 170 тысяч рублей:
Компания X-partners готова платить сотруднику без опыта до 170 тысяч рублей:
Источник: hh.ru
А компания Centicore предлагает специалисту с опытом от трёх лет зарплату до 320 тысяч рублей:
Источник: hh.ru
Как стать системным аналитиком
Освоить профессию будет проще frontend-, backend-, fullstack-разработчикам, которые знают проблемы и задачи разработки изнутри.
Изучить азы системной аналитики помогут эти книги:
Чтобы понять, как работает системный аналитик, можно почитать практическое руководство для специалистов на Хабре.
Освоить профессию за несколько месяцев можно на онлайн-курсах:
Высшее образование по профилю можно получить в вузах КФУ, МИРЭА, СГУ, КубГУ по специальности «Системный анализ и управление».
Изучить азы системной аналитики помогут эти книги:
- «Путь аналитика. Практическое руководство IT-специалиста», Андрей Перерва, Вера Иванова. Опытные разработчики программного обеспечения пишут о том, как воплотить ожидания заказчика и создать блестящий проект. Авторы делятся ноу-хау, анализируют ситуации и кейсы, приводят примеры шаблонов и документов.
- «Head First. Паттерны проектирования», Эрик Фримен, Кэти Сьерра, Берт Бейтс. Книга избавит от необходимости изобретать велосипед. Здесь можно узнать о принципах и условиях применения шаблонов ПО: когда подойдут, в каких случаях использовать.
- «Release it! Проектирование и дизайн ПО для тех, кому не всё равно», Майкл Нейгард. Автор пишет об IT-решениях, которые помогают избежать критических ситуаций при атаке ботов, ошибках пользователей и создания неудобного интерфейса. В пособии есть примеры на языке программирования Java с комментариями эксперта.
Чтобы понять, как работает системный аналитик, можно почитать практическое руководство для специалистов на Хабре.
Освоить профессию за несколько месяцев можно на онлайн-курсах:
- «Открытое образование» предлагает программу для самообучения «Системный анализ предприятия как объекта экономики, управления и цифровизации» от университета МИСИС.
- На курсе «Системный аналитик» в Нетологии получить необходимые знания и компетенции можно напрямую от практикующих специалистов. Здесь также предусмотрена программа трудоустройства.
Высшее образование по профилю можно получить в вузах КФУ, МИРЭА, СГУ, КубГУ по специальности «Системный анализ и управление».
Специалист помогает бизнесу находить лучшие решения для продвижения продуктов на рынке. Он подсказывает, что необходимо сделать, чтобы достичь нужных результатов, например, роста объёмов продаж, увеличения числа постоянных клиентов и так далее.
Кто такой продуктовый аналитик и чем он занимается
Продуктовый аналитик — специалист, который анализирует массивы цифровой информации и предлагает идеи по улучшению продукта. Это может быть онлайн-сервис, сайт, товар, интернет-магазин и другой проект.
Чем занимается специалист:
Чем занимается специалист:
- собирает данные о поведении покупателей и посетителей ресурсов;
- анализирует показатели и строит предположения о причине явлений;
- предлагает идеи, как улучшить ситуацию;
- проверяет свои гипотезы с помощью тестов.
Какие навыки и качества нужны продуктовому аналитику
Необходимые хард-скиллы:
Кропотливая работа специалиста требует усидчивости и внимательности. Иногда в ней много рутины. Это профессия для тех, кто предпочитает язык цифр и хочет заниматься усовершенствованием продуктов.
На примере вакансии от МТС Digital посмотрим, какие навыки понадобятся аналитику.
- Понимание продуктовых метрик и их значения. Навык помогает определять показатели, которые нужно изучать для поиска ответов на вопросы, выполнения поставленной задачи. Специалист работает с такими параметрами, как LTV (пожизненная ценность клиента), DAU (количество посетителей сайта или приложения в течение дня), Retention (возвращаемость пользователей), Churn (коэффициент оттока) и так далее.
- Построение аналитической системы. Для сбора данных из разных источников, каналов продаж. Решить эту задачу специалисту помогает разметка событий на сайте и специальные веб-сервисы. Google Analytics позволяет отслеживать пути и действия пользователей, а с помощью запросов SQL аналитик получает сведения из внутренних баз компании, не привлекая к задаче разработчика.
- Анализ состояния продукта и поиск способов его совершенствования. Для оценки качества данных, поиска причин поведения пользователей, закономерностей и случайных явлений, узких мест и точек роста. Оперативно проводить эту работу специалисту помогает язык программирования Python. Он позволяет оперировать огромными массивами информации, автоматизировать анализ, строить прогнозные модели.
- Проверка гипотез продуктовой команды. Это нужно, чтобы убедиться в том, что предположения коллег верны или ошибочны. Для сбора необходимых сведений и формулирования выводов аналитик проводит A/B-тестирование в Mixpanel и других подобных сервисах.
- Создание и настройка интерактивных дашбордов. Аналитик строит визуальные отчёты данных в Tableau, Power BI.
Кропотливая работа специалиста требует усидчивости и внимательности. Иногда в ней много рутины. Это профессия для тех, кто предпочитает язык цифр и хочет заниматься усовершенствованием продуктов.
На примере вакансии от МТС Digital посмотрим, какие навыки понадобятся аналитику.
Источник: hh.ru
Чтобы работать в МТС, сотруднику нужно знать продуктовые метрики и их смысл, уметь собирать и интерпретировать данные, владеть языком запросов SQL. Для визуализации показателей ему понадобится умение работать в Tableau или его аналогах. Будет плюсом опыт проведения A/B-тестов и знание Python.
А вот какие навыки нужны специалисту Почта Банка:
А вот какие навыки нужны специалисту Почта Банка:
Источник: hh.ru
Кроме основных скиллов, которые мы перечислили выше, в Почта Банке от специалиста ожидают знание Excel. Чтобы автоматизировать процессы и делать презентации, необходимо уметь создавать визуальные обновляемые панели в программах Power BI и PowerPoint. А для взаимодействия с рабочими группами понадобится навык организации проектных команд.
Где работает и сколько зарабатывает продуктовый аналитик
Специалисты востребованы в ритейле, банковском секторе, фармацевтике, у разработчиков программного обеспечения, провайдеров. Также продуктовых аналитиков нанимают для продвижения крупных порталов и сервисов.
Спрос на специалистов большой: количество вакансий около пяти тысяч. И это только на hh.ru.
Спрос на специалистов большой: количество вакансий около пяти тысяч. И это только на hh.ru.
Данные на 19 января 2024 года
По статистике сайта zarplan.com, средняя зарплата специалиста в России — около 188 тысяч рублей.
В проекте Пикабу сотруднику с опытом от года готовы платить 180–200 тысяч рублей:
В проекте Пикабу сотруднику с опытом от года готовы платить 180–200 тысяч рублей:
Источник: hh.ru
Компания Volna.tech предлагает 200–300 тысяч рублей специалисту со стажем от трёх лет:
Источник: hh.ru
Как стать продуктовым аналитиком
Легче освоить специальность тем, кто хорошо знает статистику и математику. Но есть и другие пути. В профессию приходят из маркетинга, разработки и продакт-менеджмента. Специалисты из смежных областей уже знакомы с метриками, путями пользователя и другими азами, которые нужны для работы аналитиком.
Освоить теорию новичкам помогут эти книги:
Освоить специальность можно на онлайн-курсах:
Высшее профильное образование можно получить в ВШЭ на магистерской программе «Управление цифровым продуктом».
Освоить теорию новичкам помогут эти книги:
- «Много цифр. Анализ больших данных при помощи Excel», Джон Форман. Главный специалист компании Mailchimp, консультант ЦРУ и Coca-Cola просто и понятно пишет о том, как работать с массивами информации в табличном редакторе. Книга будет полезна тем, кто хочет научиться анализировать предпочтения аудитории, чтобы предлагать ей новые продукты.
- «Как создать продукт, который купят. Метод Lean Customer Development», Синди Альварес. Автор работала с крупными компаниями из списка Forbes. Она пишет о собственной технологии продвижения продуктов. В книге есть полезная информация о поиске будущих клиентов, определении мест их присутствия и потребностей аудитории, оценке спроса.
Освоить специальность можно на онлайн-курсах:
- Программа «Основы статистики» на платформе Stepik рассчитана для самоподготовки и получения представления о будущей работе. Обучение проходит в формате видеолекций и тестов для проверки знаний.
- Программа «Продуктовая аналитика» в Нетологии даст более основательные знания и навыки. Здесь обучение проходит под присмотром опытных экспертов.
Высшее профильное образование можно получить в ВШЭ на магистерской программе «Управление цифровым продуктом».
По данным проекта Авито Работа, в третьем квартале 2023 года спрос работодателей на аналитиков в сфере маркетинга увеличился в 2,7 раза. Компаниям нужны специалисты, которые отслеживают пути пользователей, измеряют эффективность продвижения проектов и подсказывают маркетинговую стратегию.
Кто такой маркетинговый аналитик и чем он занимается
Маркетинговый аналитик — это специалист, который оценивает успешность рекламных акций и действий по продвижению товаров и услуг. Для этого он изучает большие массивы информации из разных источников.
Чем занимается специалист:
В обязанности маркетингового аналитика могут входить дополнительные функции. Например, построение прогнозов, проведение тестов, разработка предложений по оптимизации бюджета, поиск лучших формул для оценки эффективности каналов — сайтов, маркетплейсов, блогов, сервисов и так далее.
Чем занимается специалист:
- собирает данные из рекламных систем и трекинговых приложений;
- определяет эффективность кампаний и каналов трафика;
- оформляет витрины данных с нужными цифрами для оценки успешности маркетинга;
- предоставляет информацию заказчику в визуальном формате.
В обязанности маркетингового аналитика могут входить дополнительные функции. Например, построение прогнозов, проведение тестов, разработка предложений по оптимизации бюджета, поиск лучших формул для оценки эффективности каналов — сайтов, маркетплейсов, блогов, сервисов и так далее.
Маркетинговых аналитиков иногда путают с маркетологами-аналитиками. Те и другие работают над привлечением клиентов. Но маркетолог-аналитик сосредоточен на настройках рекламных кампаний и реакциях пользователей. А маркетинговый аналитик занимается только анализом.
Какие навыки и качества нужны маркетинговому аналитику
Хард-скиллы, которые необходимы специалисту:
Кроме этого, сотруднику нужно иметь развитые коммуникативные навыки, уметь работать в команде и доносить свою точку зрения понятным языком.
На примере вакансии компании «Лазурин» посмотрим, какие требования предъявляет к маркетинговому аналитику реальный работодатель:
- Настройка сервисов веб-аналитики и трекинга на сайте. Навык позволяет отслеживать количество посетителей и их поведение. Для сбора данных маркетинговый аналитик использует Google Analytics, Яндекс Метрику, AppsFlyer, AppMetrica и другие сервисы.
- Обработка информации в Excel. В этой программе специалист собирает данные из разных источников, сортирует, фильтрует и отражает в витринах.
- Написание SQL-запросов. Для выгрузки информации из корпоративных баз компании.
- Проведение A/B-тестов. Скилл помогает проверить реакцию пользователей на разные варианты рекламы, дизайна страниц и другие идеи.
- Настройка сквозной аналитики. И статистический анализ данных с помощью различных инструментов.
- Визуализация выборки данных. Навык необходим для предоставления информации маркетологам и заказчикам в наиболее простом для восприятия формате. Специалист использует Power BI и Tableau.
- Подготовка отчётов. Маркетинговый аналитик должен уметь презентовать результаты своей работы заказчикам так, чтобы они понимали о чём идёт речь.
Кроме этого, сотруднику нужно иметь развитые коммуникативные навыки, уметь работать в команде и доносить свою точку зрения понятным языком.
На примере вакансии компании «Лазурин» посмотрим, какие требования предъявляет к маркетинговому аналитику реальный работодатель:
Источник: hh.ru
Специалисту нужно уметь просто и коротко объяснять информацию, собирать показатели в табличном редакторе, писать запросы на языке SQL и на базовом уровне знать язык программирования Python. Из софт-скиллов ему понадобится коммуникабельность.
Где работает и сколько зарабатывает маркетинговый аналитик
Маркетинговых аналитиков нанимают крупные компании, которые активно продвигаются на рынке ecommerce. Это финансовые учреждения, операторы мобильной связи и интернет-провайдеры, федеральные торговые сети, логисты, веб-сервисы.
Так, компания «Лазурин» предлагает сотруднику с опытом от года зарплату до 100 тысяч рублей:
Так, компания «Лазурин» предлагает сотруднику с опытом от года зарплату до 100 тысяч рублей:
Источник: hh.ru
А в Пятёрочке специалисту со стажем 1–3 года готовы платить до 120 тысяч рублей:
Источник: hh.ru
В билайне сотруднику с опытом от года обещают от 150 тысяч рублей:
Источник: hh.ru
Как стать маркетинговым аналитиком
Профессию проще освоить маркетологам, экономистам, веб-аналитикам. Они уже имеют представление о продвижении в интернете и показателях эффективности проекта. Но карьера в направлении открыта для всех, кто интересуется маркетингом и поведением потребителей.
Самостоятельно войти в профессию будет проще с хорошим знанием математической статистики и английского языка.
Получить представление о задачах специалиста и освоить основы направления помогут эти книги:
Как и для прочих упомянутых выше профессий, освоить знания и навыки, необходимые для работы маркетинговым аналитиком, можно на онлайн-курсах:
Специалистов в области маркетинга и рыночной аналитики с высшим образованием готовит ВШЭ.
Самостоятельно войти в профессию будет проще с хорошим знанием математической статистики и английского языка.
Получить представление о задачах специалиста и освоить основы направления помогут эти книги:
- «Аналитический маркетинг. Что должен знать маркетинговый аналитик», Тамара Рыжикова. Учебное пособие по программе бакалавриата об основах аналитики в сфере продвижения товаров и услуг. Здесь можно почитать про инструменты, методики и технологии для сбора и изучения данных.
- «Маркетинговый анализ», Наталия Казакова. В книге автор пишет о приёмах, методах, инструментах для изучения рынка и прогнозирования трендов. Освоить материал помогают примеры проведения оценки конкурентоспособности проекта, эффективности рекламы, рисков маркетинговой деятельности.
Как и для прочих упомянутых выше профессий, освоить знания и навыки, необходимые для работы маркетинговым аналитиком, можно на онлайн-курсах:
- Те, кто владеют английским, немецким, французским или испанским языком могут изучать программы Customer Analytics от университета Пенсильвании и Marketing Analytics от вуза Вирджинии.
- Изучить профессию можно в Нетологии на программе «Маркетинговый аналитик». В процессе обучения студент создаёт семь проектов для портфолио.
Специалистов в области маркетинга и рыночной аналитики с высшим образованием готовит ВШЭ.
Читать также:
Маркетинговый аналитик: всё о профессии
Маркетинговый аналитик: всё о профессии
Резюмируем
Аналитики относятся к одной из самых востребованных профессий в IT-сфере. Они нужны компаниям для анализа большого количества информации, которую накапливают многочисленные онлайн-сервисы, сайты и мобильные приложения.
Специалисты исследуют массивы данных, отбирают из них важные показатели, находят закономерности и делают выводы. Они помогают бизнесу принимать взвешенные решения и составлять прогнозы, которые основаны на точных расчётах, теории вероятности и научной статистике.
В статье мы разобрали самые популярные профессии в аналитике:
1. Аналитик BI. Занимается автоматизацией процессов обработки массивов данных и визуализацией отчётов, создаёт обновляемые дашборды с ключевыми сведениями для бизнеса.
Для старта в профессии ему нужны навыки анализа данных и работы с BI-программами. Также сотруднику необходимо уметь находить общий язык с заказчиками и делать технические задания для разработчиков по сбору данных.
Средняя зарплата в России — 149 тысяч рублей.
2. Аналитик данных. Помогает бизнесу принимать взвешенные решения на основе массивов информации, статистики и расчётов. В отличие от Data Scientist, ему не нужно уметь строить математические модели. Он работает с уже готовыми IT-решениями.
Для старта в профессии необходимы скиллы статистического анализа, написания запросов на языке SQL, визуализации информации в табличных редакторах и дашбордах, формулирования и проверки гипотез.
Средняя зарплата в России — 132 тысячи рублей.
3. Data Scientist. Использует научную аналитику и искусственный интеллект для решения бизнес-задач. В работе ему нужны навыки создания математических моделей, применения нейросетей и методов машинного обучения, определения закономерностей и построения прогнозов. Кроме этого, специалисту необходимо умение делать понятные и наглядные отчёты для заказчика.
Средняя зарплата в России — 307 тысяч рублей.
4. Системный аналитик. Проектирует для компаний информационные системы, определяет требования к функциональным возможностям программного обеспечения и его структуре.
Для работы по профессии нужно умение моделировать ПО, готовить техническую документацию, составлять задания с подробным планом для разработчиков, получать информацию из баз данных с помощью запросов SQL. А чтобы находить общий язык с заказчиками и собирать информацию о требованиях ПО, специалисту нужны навыки коммуникации и проведения интервью.
Средняя зарплата в России — 195 тысяч рублей.
5. Продуктовый аналитик. Изучает данные о продукте и предлагает бизнесу идеи, как получить лучшие результаты при продвижении на рынке. Для этого специалист анализирует массивы информации, ищет в них закономерности и причины сложившейся ситуации, строит и проверяет гипотезы.
Чтобы работать по профессии, нужно хорошо ориентироваться в продуктовых метриках и уметь настраивать аналитику для сбора показателей из разных источников. Также необходимо фильтровать информацию, выбирая важную и достоверную, выдвигать идеи и проверять их с помощью тестов, создавать дашборды для визуального отображения показателей.
Средняя зарплата в России — 188 тысяч рублей.
6. Маркетинговый аналитик. Оценивает успешность продвижения бизнеса на электронном рынке. Для работы специалисту нужно уметь настраивать сервисы и трекеры, которые фиксируют трафик с каналов и действия пользователей на сайтах. Кроме этого, необходим навык написания запросов на языке SQL, построения и проверки гипотез, визуализации результатов своей работы.
Средняя зарплата в России — 100–150 тысяч рублей.
Специалисты исследуют массивы данных, отбирают из них важные показатели, находят закономерности и делают выводы. Они помогают бизнесу принимать взвешенные решения и составлять прогнозы, которые основаны на точных расчётах, теории вероятности и научной статистике.
В статье мы разобрали самые популярные профессии в аналитике:
1. Аналитик BI. Занимается автоматизацией процессов обработки массивов данных и визуализацией отчётов, создаёт обновляемые дашборды с ключевыми сведениями для бизнеса.
Для старта в профессии ему нужны навыки анализа данных и работы с BI-программами. Также сотруднику необходимо уметь находить общий язык с заказчиками и делать технические задания для разработчиков по сбору данных.
Средняя зарплата в России — 149 тысяч рублей.
2. Аналитик данных. Помогает бизнесу принимать взвешенные решения на основе массивов информации, статистики и расчётов. В отличие от Data Scientist, ему не нужно уметь строить математические модели. Он работает с уже готовыми IT-решениями.
Для старта в профессии необходимы скиллы статистического анализа, написания запросов на языке SQL, визуализации информации в табличных редакторах и дашбордах, формулирования и проверки гипотез.
Средняя зарплата в России — 132 тысячи рублей.
3. Data Scientist. Использует научную аналитику и искусственный интеллект для решения бизнес-задач. В работе ему нужны навыки создания математических моделей, применения нейросетей и методов машинного обучения, определения закономерностей и построения прогнозов. Кроме этого, специалисту необходимо умение делать понятные и наглядные отчёты для заказчика.
Средняя зарплата в России — 307 тысяч рублей.
4. Системный аналитик. Проектирует для компаний информационные системы, определяет требования к функциональным возможностям программного обеспечения и его структуре.
Для работы по профессии нужно умение моделировать ПО, готовить техническую документацию, составлять задания с подробным планом для разработчиков, получать информацию из баз данных с помощью запросов SQL. А чтобы находить общий язык с заказчиками и собирать информацию о требованиях ПО, специалисту нужны навыки коммуникации и проведения интервью.
Средняя зарплата в России — 195 тысяч рублей.
5. Продуктовый аналитик. Изучает данные о продукте и предлагает бизнесу идеи, как получить лучшие результаты при продвижении на рынке. Для этого специалист анализирует массивы информации, ищет в них закономерности и причины сложившейся ситуации, строит и проверяет гипотезы.
Чтобы работать по профессии, нужно хорошо ориентироваться в продуктовых метриках и уметь настраивать аналитику для сбора показателей из разных источников. Также необходимо фильтровать информацию, выбирая важную и достоверную, выдвигать идеи и проверять их с помощью тестов, создавать дашборды для визуального отображения показателей.
Средняя зарплата в России — 188 тысяч рублей.
6. Маркетинговый аналитик. Оценивает успешность продвижения бизнеса на электронном рынке. Для работы специалисту нужно уметь настраивать сервисы и трекеры, которые фиксируют трафик с каналов и действия пользователей на сайтах. Кроме этого, необходим навык написания запросов на языке SQL, построения и проверки гипотез, визуализации результатов своей работы.
Средняя зарплата в России — 100–150 тысяч рублей.
Читать также
Светлана Устилко
Автор-фрилансер
Мнение автора и редакции может не совпадать. Хотите написать колонку для Нетологии? Читайте наши условия публикации. Чтобы быть в курсе всех новостей и читать новые статьи, присоединяйтесь к Телеграм-каналу Нетологии.
Оцените статью