Ми розповімо, як стати аналітиком даних і що потрібно зробити, щоб відточити свої природні здібності й перетворити їх на затребувані на ринку аналітичні таланти. Ми також покажемо, куди навички аналітика даних можуть привести вас у кар’єрі та як адаптувати свій набір навичок, щоб зацікавити роботодавців у вибраній вами галузі.
Зрозумійте, куди хочете рухатися
Перш ніж ми почнемо прокладати шлях для вашої кар’єри, важливо чітко зрозуміти, куди ви прямуєте і що можете знайти, коли туди дістанетеся.
Хто такий Data Analyst (аналітик даних)?
Ці фахівці, які добре розуміються на даних, використовують у своїй роботі широкий спектр методів. Серед них, зокрема, програмування, машинне навчання, математика, статистика та збір даних для отримання аналітичних висновків, заснованих на цифрах.
Хоча вузькоспеціалізовані обов’язки аналітиків даних можуть відрізнятися залежно від галузі, компанії та посади, більшість фахівців проводить робочі дні, переглядаючи величезні бази даних у пошуках тенденцій, закономірностей чи інших спостережень. Ці спостереження дають змогу формувати обґрунтовані думки про нещодавні та довгострокові тенденції, робити прогнози й ділитися висновками із зацікавленими сторонами компанії.
Аналітики даних особливо цінні для бізнесу, оскільки можуть виявляти тенденції та створювати прогностичні моделі до того, як виникнуть проблеми чи дорогі стратегічні помилки. Аналітики даних також можуть допомогти компаніям оцінити ймовірність успіху продуктів і послуг, оцінюючи ефективність реклами, платформ і сторінок бізнес-сайтів серед цільової аудиторії.
Аналітиків даних часто асоціюють із технологічним сектором; однак вони аж ніяк не обмежуються ним. Насправді аналітики даних можуть працювати у великих інвестиційних банках, приватних інвестиційних компаніях, компаніях, що займаються медичними технологіями, і навіть у громадських неприбуткових організаціях.
Сьогодні практично кожен сучасний бізнес має доступ до величезної кількості даних — настільки великої, що використовувати зібрані скарби неможливо без досвідчених фахівців. Однак завдяки аналітикам даних, які чітко розуміють, як застосовувати аналітику на основі даних, важко переоцінити переваги збору цих інформаційних скарбів.
У 2018 році компанія Microstrategy, що спеціалізується на бізнес-аналітиці, опитала компанії з різних галузей і з усього світу про використання ними даних. Її дослідники повідомили, що 60% використовували аналітику даних для підвищення ефективності процесів і скорочення витрат, 57% застосовували її для управління стратегією та змінами, а 52% покладалися на аналітиків даних для моніторингу й покращення фінансових показників.
Зважаючи на ці переваги та нашу зростаючу залежність і від даних, і від інформації, яку вони надають, не дивно, що аналітики даних мають великий попит. Згідно зі звітом Indeed за 2019 рік, кількість вакансій для фахівців із даних зросла на колосальні 31 відсотків порівняно з минулим роком.
«Раніше робота у сфері обробки й аналізу даних здебільшого була обмежена технологічним і фінансовим секторами», — писав аналітик Linkedin Learning Пол Патрон про потребу у фахівцях. «Зараз майже кожна галузь, від роздрібної торгівлі до виробництва, збирає дані про своїх клієнтів. Це спричиняє сплеск попиту на фахівців із даних, які можуть якнайкраще інтерпретувати всі ці дані. І все ж, оскільки це відносно нова професія, небагато фахівців мають такий набір навичок. Тож у більшості американських міст, а не лише у фінансових і технологічних центрах на кшталт Сан-Франциско та Нью-Йорка, бракує фахівців із даних».
У яких сферах потрібні аналітики даних?
Ось кілька галузей, що найбільше залежать від даних:
Роздрібна торгівля
Роздрібна торгівля — це галузь із жорсткою конкуренцією, тому компанії, які не можуть правильно визначити нові тенденції, ризикують відстати від конкурентів і втратити популярність серед споживачів. Завдяки добре впровадженій аналітиці даних роздрібні продавці можуть передбачити, чого хочуть їхні клієнти, а потім надати їм це.
Фінанси.
Банківська галузь використовує прогностичну аналітику для покращення обслуговування клієнтів, підвищення ефективності та обмеження операційних проблем, як-от шахрайство.
Виробництво
Аналітики даних, які працюють у виробничій сфері, часто використовують прогностичну аналітику, щоб оцінити ймовірність відмови системи та спланувати ремонт до того, як обладнання вийде з ладу й вплине на виробничі графіки.
Охорона здоров’я
За допомогою прогностичної аналітики організації охорони здоров’я можуть отримати всебічне уявлення не лише про те, як використовуються їхні заклади, а й про те, як оптимізувати наявні ресурси. Ця можливість безцінна, адже вона дає змогу постачальникам медичних послуг оптимізувати обслуговування пацієнтів і забезпечити якнайкращий догляд для якомога більшої кількості пацієнтів.
Транспорт
Організації в цій галузі можуть аналізувати зібрані дані, щоб з’ясувати, як люди користуються транспортними послугами, і виявити підвищений ризик таких проблем, як надмірний рух, зіткнення чи попит. Ці прогностичні дані дають транспортним чиновникам змогу налаштовувати розклади поїздок і послуг та забезпечувати безперебійну роботу всіх видів транспорту.
Як я можу стати аналітиком даних?
Здобудьте базову освіту. Якщо ви попросите когось із цієї сфери порадити, як зайнятися аналітикою даних, відповідь майже завжди буде однаковою: освіта й навчання.
Незалежно від того, у якій галузі вони зрештою працюватимуть, усі аналітики даних мають здобути базовий набір навичок. Розгляньмо кілька основних компетенцій, які потрібно набути, перш ніж потрапити до команди найму.
Основи статистики
Без певного знайомства зі статистичним мисленням і теорією в аналітиці даних важко просунутися далеко, особливо якщо ви збираєтеся спеціалізуватися на машинному навчанні. Базове розуміння статистичних принципів покращить вашу здатність класифікувати інформацію, створювати зрозумілі візуалізації даних і використовувати передові методи вибірки даних
Python
Python — одна з найпопулярніших мов програмування у сфері аналізу даних. Аналітики використовують попередньо встановлені модулі та велику колекцію бібліотек для вилучення, очищення й візуалізації даних, а також для побудови аналітичних моделей.
Excel
Можливо, ви знаєте основи Excel, але більшість людей не зовсім розуміє, наскільки складним може бути аналіз електронних таблиць. Це основне офісне програмне забезпечення не лише інтуїтивно зрозуміле, гнучке й зручне для спільної роботи, а й неймовірно корисне.
Аналітики даних можуть імпортувати інформацію із зовнішніх баз даних, а потім використовувати вбудовані функції Excel, як-от зведені таблиці та сценарії VBA, щоб швидко аналізувати дані й створювати зрозумілі таблиці та звіти.
SQL/NoSQL
І SQL, і NoSQL — це мови, які використовують для взаємодії з базами даних. Різниця між ними полягає в типах баз даних, якими може керувати кожна мова.
SQL, або мова структурованих запитів, — це стандартна мова для взаємодії з реляційними базами даних, тобто такими, що зберігають пов’язані точки даних відповідно до зв’язків між ними. Її можна використовувати для оновлення, вилучення чи видалення інформації з цих баз даних.
NoSQL, як випливає з назви, часто використовують для запитів до нереляційних баз даних. Хоча аналітики даних мають знати обидві мови, їм варто віддати перевагу вивченню NoSQL. Нереляційні бази даних (і, відповідно, NoSQL) не мають обмежень, накладених реляційною структурою, і тому добре підходять для обробки великих наборів даних. Завдяки цій можливості вони популярні серед багатьох підприємств, які збирають великі обсяги інформації, а отже, дедалі актуальніші для початківців-аналітиків даних.
Hadoop
Hadoop — це популярне програмне забезпечення з відкритим кодом, яке надає величезні обсяги сховища для будь-яких типів даних. Платформа може виконувати паралельні завдання, завдяки чому аналіз даних потребує значно менше зусиль і ресурсів.
Tableau
Tableau — корисний інструмент, який дає аналітикам змогу відокремлювати дані за різними чинниками; це дозволяє зосередитися на певних регіонах, демографічних групах чи аномальних значеннях, щоб краще зрозуміти набір даних.
Навички фронтенд-розробки
Більшості аналітиків даних потрібно повідомляти про свої висновки клієнтам, іншим відділам або зацікавленим сторонам компанії. CSS і HTML можуть допомогти аналітикам створювати привабливі онлайн-платформи для розміщення своїх візуалізацій, наповнених даними.
HTML, або мова гіпертекстової розмітки, використовується для опису базової структури вебсторінки. Розробники можуть використовувати визначальні «теги», щоб розміщувати на сайті зображення, абзаци, поля введення та інші елементи.
CSS (каскадні таблиці стилів) описує, як мають бути оформлені елементи HTML, визначаючи розмір шрифту, кольори, інтервали та інші аспекти дизайну.
Як набути цих навичок
Здавалося б, просте запитання: як стати аналітиком даних?
Але відповідь складна. В аналітиці немає «правильного» шляху. Є кілька способів набути навичок, необхідних для професійного зростання; Ви можете інвестувати в чотирирічне навчання в коледжі, записатися на коротшу програму навчального табору, навчатися самостійно або поєднати всі три варіанти. Для роботодавців те, як ви здобули свої навички, не так важливо, як сам факт, що вони у вас є.
