IT

Data Analyst

Собирает и анализирует данные для принятия решений

Все профессии →

О профессии

Data Scientist извлекает ценные инсайты из больших данных, строит прогнозные модели и помогает бизнесу принимать решения на основе данных. Работает с машинным обучением и статистикой

Кому подходит

  • Для людей
  • которые любят работать с цифрами
  • таблицами и искать закономерности в данных.
Сферы
IT
Формат работы
Удалёнка
Тип мышления
Аналитик

Основные задачи

  • Сбор данных
  • Очистка данных
  • анализ метрик
  • Построение отчётов
  • Визуализация данных
  • Поиск инсайтов.

Ключевые навыки

Python/RMachine LearningSQLStatistics

Как войти в профессию

  1. Разобраться в роли.Сопоставьте реальные задачи профессии со своими интересами и опытом.
  2. Собрать базу.Ориентир по времени обучения в каталоге — 6–9 месяцев.
  3. Закрепить навыки практикой.Начните с навыков: Python/R, Machine Learning, SQL.
  4. Проверить спрос.Изучите свежие вакансии начального уровня и требования к портфолио.

Востребованность и влияние ИИ

По сравнительной оценке ProfLens спрос на направление высокий.

Большая часть ценности связана с контекстом, ответственностью или работой с людьми.

Карьерный путь

Data Analyst → Junior DS → Middle DS → Senior DS → Lead DS → Chief Data Officer

Плюсы

+ Большой спрос+ Высокая з/п+ Гибкий формат

Минусы

− Много рутины и монотонности

Курсы для этой профессии

Реклама. Сведения о рекламодателе размещены на странице соответствующего курса.

Журнал ProfLens

Статьи об этой профессии

дата-аналитик за современным рабочим столом. На одном мониторе открыта таблица с данными, на втором — дашборд с графиками продаж. Специалист сравнивает показатели и делает заметки. Реалистичный офис, спокойная рабочая атмосфера
Обзор профессии

Кем нужно быть, чтобы стать Data Analyst

Чтобы стать дата-аналитиком, необязательно быть математическим гением или опытным программистом. Гораздо важнее уметь задавать вопросы, искать закономерности, проверять свои выводы и объяснять сложные данные понятным языком.