Как стать Data Analyst

1. Зачем нужны аналитики данных?

Рост значимости данных:
Компании принимают все больше решений на основе анализа цифр и фактов вместо интуиции.

Маркетинг и рост:
Аналитики помогают сегментировать аудиторию, улучшать продажи и оптимизировать бюджеты.

Финансы:
Банки и инвестфонды используют аналитику для прогнозов и управления рисками.

Производство и логистика:
Оптимизация цепочек поставки, снижение издержек.

IT и стартапы:
Продуктовые метрики, A/B-тесты, юзер-аналитика.

По данным LinkedIn, профессия аналитика данных входит в топ-10 самых востребованных IT-специальностей.

Статистика и вероятность:
Базовое понимание дисперсии, корреляции, регрессии.

MS Excel / Google Sheets:
Работа с формулами, сводными таблицами, графиками.

SQL:
Умение писать запросы для извлечения и агрегации данных.

BI-инструменты:
Power BI, Tableau, Looker.

Soft Skills:
Критическое мышление, работа в команде, коммуникация.

Эти навыки являются отправной точкой для погружения глубже в мир Data Analytics.

Визуализация помогает быстро донести сложные инсайты до руководства и коллег. Популярные инструменты:

Tableau:
Динамические дашборды, соединение с множеством источников данных.

Power BI:
От Microsoft, интеграция с Excel и Azure.

Google Data Studio:
Бесплатный и удобный инструмент онлайн-отчетов.

Qlik Sense:
Обеспечивает гибкий и быстрый анализ.

Plotly / Matplotlib:
Библиотеки Python для кастомных графиков.

Грамотный аналитик умеет адаптировать под разные аудитории: инвесторов, маркетологов, разработчиков.

Python:
Пакеты pandas, NumPy, matplotlib, seaborn, scikit-learn.

R:
Фокус на статистике, академических исследованиях и биоинформатике.

SQL:
Язык номер один для работы с базами данных.

SAS:
Широко используется в банковской сфере и страховании.

Julia:
Перспективный язык для работы с большими матричными вычислениями.

Язык выбирают в зависимости от отрасли, но Python и SQL — почти универсальное требование.

Junior Analyst:
Вводные задачи, работа с Excel и простыми запросами.

Middle Analyst:
Более сложные проекты, работа с BI-инструментами, SQL.

Senior Analyst:
Ведение проектов, обучение младших специалистов.

Data Scientist:
Машинное обучение и продвинутые модели.

Head of Analytics:
Управление аналитической командой, стратегия компании.

Регулярные курсы, участие в Kaggle, чтение литературы, практика помогают непрерывно расти.

Контакты:
ул. Рыскулова, Балхаш 100000, Казахстан
Тел: +77089500724