Кому и зачем нужна аналитика данных? Спойлер: почти всем, чтобы зарабатывать больше

13.04.2021 13:59

Кому и зачем нужна аналитика данных? Спойлер: почти всем, чтобы зарабатывать больше

В начале века аналитики собирали данные в таблицы и анализировали их вручную. С ростом количества информации изменились и инструменты для ее обработки, хранения и анализа. В 2017 году большие данные использовали 53% опрошенных компаний, и их число продолжает расти. Вместе со SkillFactory разбираемся, почему дата-аналитик — профессия будущего, и отвечаем на вопрос, чем Big Data помогают компаниям. Так зачем нам с вами уже сейчас стоит изучить аналитику данных?

1. Чтобы принимать решения, опираясь на объективные данные, а не на интуицию и личный опыт. Цифры не врут, поэтому компании вроде Uber, Google, Tesla, Walmart, Netflix, eBay используют data-driven подход. Он позволяет составлять стратегии бизнеса и рекламных кампаний, выстраивать современную систему отчетности и не только. Кажется, что большие данные — это что-то виртуальное, но они вполне применимы и для развития офлайн-бизнеса. Чтобы получить информацию о трафике людей, компании собирают данные сотовых вышек, IP-адресов и cookie-файлов и на основе этой информации понимают, в каком месте перспективнее открыть торговую точку или разместить рекламу. При этом компании не ограничиваются информацией о безликой толпе, а стараются понимать, что это за люди, сколько им лет и какие у них предпочтения.

2. Чтобы быть востребованным специалистом. Этот пункт важен для тех, кто хочет сменить профессию или вырасти в рамках своей специальности. Все больше компаний для эффективной работы нанимают аналитиков и готовы хорошо им платить. По запросу «аналитик данных» на hh.ru есть более 8,5 тысячи вакансий: новичок может рассчитывать на зарплату от 65 тысяч, опытный специалист — от 125 до 250 тысяч рублей.

Стать востребованным специалистом самостоятельно сложно. Поэтому в SkillFactory создали онлайн-курс «Аналитик данных» для тех, кто готов освоить это направление с нуля. В программе — база инструментов для джуниор-специалистов, от таблиц до языков программирования, чтобы сразу начать работать. К каждому студенту прикреплен персональный координатор, который помогает в учебе, а в общем чате группы и на вебинарах можно получить консультацию эксперта. В программе курса — реальные бизнес-кейсы и обучение аналитическому мышлению: этапам решения профильных задач, статистике и необходимым фреймворкам. Обучение займёт полгода.

3. Чтобы решать интересные задачи. Может показаться, что аналитик данных не самая творческая профессия: ему каждый день приходится заниматься рутинным сбором и анализом. При этом работа может дать удивительные результаты — высветить проблемы, предсказать будущее, сделать явным то, что никто иначе бы не узнал.

Получить знания для новой профессии — это полдела. Чтобы устроиться на работу, дата-аналитику нужно портфолио с реальными проектами. В SkillFactory знают об этом и помогают создать его ещё во время обучения. Каждый студент делает шесть проектов, которые можно показывать будущим работодателям.

Успейте забронировать место на обучение со скидкой 50% по промокоду «анализ данных».

Источник