Системность — твое второе имя? Порядок, четкость и точность — не просто слова, а стиль жизни? А если и с цифрами на «ты», то добро пожаловать в аналитику данных!
Чем занимается?
Аналитик данных – это профессионал, который не просто работает с огромными объемами данных, но и способен выявить закономерности, которые помогают компаниям решать важнейшие бизнес-задачи. К примеру, как повысить прибыль, что нужно сделать, чтобы стать лидером на рынке, или как сократить расходы на производство.
Представь приложение с доставкой еды. Аналитик данных точно знает, в какое время покупатели чаще размещают заказ, в какие дни больше покупают торты, а в какие – фрукты. Какие категории товаров самые популярные, с кем из поставщиков выгоднее работать, в каких районах стоит открывать дарксторы. И всё это на основе реальных цифр, а не догадок.
Профессия аналитика данных быстро набирает популярность. Согласно данным hh.ru, за последние 10 лет количество вакансий в этой сфере в России выросло почти в 30 раз. А предложений о работе за последние 4 года стало больше в 2,5 раза. Причем потребность в таких специалистах охватывает множество отраслей: от логистики и маркетинга до медицины и ритейла. Конечно, в стороне не осталась и сфера IT.
А что в сфере IT?
Глобально можно выделить 3 основных направления аналитики данных в IT: product-аналитика, маркетинг-аналитика и BI-аналитика.
Product-аналитика занимается анализом поведения пользователей, чтобы выявить ключевые инсайты для улучшения продукта и увеличения его прибыли. Это включает в себя исследование результатов А/В тестов, обновлений в приложении и новых функций. Главная цель — улучшение пользовательского опыта и снижение затрат на разработку (например, насколько часто используют новую фичу?).
Маркетинговая аналитика фокусируется на метриках, которые помогают оценить эффективность рекламы. Это анализ воронок продаж, уровней конверсии, стоимости трафика (например, цена за установку приложения или привлечение платящих пользователей), а также изучение зависимости этих показателей от качества трафика. Важный аспект — анализ стоимости рекламы и ее воздействия на поведение пользователей в приложении (например, какая реклама привела к наибольшему числу новых пользователей?).
BI-аналитика (Business Intelligence) занимается прогнозированием будущих доходов от пользователей, например, сколько денег может принести пользователь, зарегистрировавшийся сегодня, через год или полгода. Для этого часто используют алгоритмы машинного обучения и создаются визуализационные дашборды с помощью таких инструментов, как Tableau или Power BI.
Совокупность данных по всем этим направлениям позволяет принимать наиболее эффективные и прибыльные бизнес-решения.
Так как же стать аналитиком данных?
Шаг 1: Освоение статистики и математики. Для работы с данными нужно понимать базовые статистические концепции: среднее, медиану, стандартное отклонение, корреляции и так далее. Математика помогает находить тренды и закономерности в данных.
Шаг 2: Изучение инструментов для анализа данных.
- Excel: Это базовый инструмент для анализа данных на начальном уровне.
- SQL: Язык запросов для работы с базами данных. Без него не обойтись.
- Python: Он особенно популярен среди аналитиков благодаря библиотекам, таким как Pandas, NumPy и Matplotlib.
- Инструменты визуализации: Ознакомься с Power BI, Tableau или другими аналогичными инструментами, чтобы наглядно представлять результаты анализа.
Шаг 3: Освоение машинного обучения. Если хочешь углубиться в анализ, машинное обучение поможет строить модели, которые предсказывают будущие события на основе данных.
Шаг 4: Работа с реальными кейсами. Чем больше примеров разберешь, тем лучше поймешь, как применять теорию на практике. Такие проекты помогут разобраться, как организовывать данные, какие инструменты использовать для анализа и как интерпретировать результаты.
Шаг 5: Пройти обучение в Evercode Lab! Мы научим тебя использовать аналитику данных как инструмент для исследования финтех-рынка, а также поможем прокачать твои знания Python, SQL и Postgres. Кстати, обучать тебя будут наши топовые сотрудники этого направления.
Может, поговорим с одним из них прямо сейчас?
Аналитика данных: взгляд изнутри
Мы задали несколько вопросов Мише – управляющему отделом аналитики данных в Evercode Lab.
Миша, а как ты пришел к этой профессии?
«Мой карьерный путь был достаточно нелинейным: раньше я был инженером, занимался проектированием роботов, паял микросхемы. Но затем мне захотелось сменить трек деятельности, и я пошел в менеджмент.
Было желание скорее управлять проектами, нежели самостоятельно их запускать. Но, будучи технарем, я сразу начал использовать цифры как главный инструмент в своей работе, ведь через анализ метрик я понимал, в каком направлении надо развиваться и двигаться. Так, объединив 2 в 1 (инженерию и менеджмент), я пришел в аналитику данных.»
Какие hard-skills необходимы для успешного старта?
«Основное — это, пожалуй, автоматизация. Способность работать с такими программами, как Python, SQL, Google таблицы и Excel. Но самым основным инструментом я бы назвал Python: у него очень мощная система библиотек, он быстрее других собирает и обрабатывает информацию, помогает в анализе и визуализации данных.
Следующее — это не прям hard-skill, но для успешной работы необходимо развивать навыки построения гипотез и системного анализа.»
А что насчет soft-skills?
«Очень полезный софт — умение договариваться с людьми, так как аналитики данных работают не для себя, а для заказчика. А для успешной коммуникации с ними необходимо уметь ясно доносить свою мысль, чтобы не было разночтений между тем, что ты хочешь сказать, и чтобы они легко улавливали твою мысль.
Второе — это умение убеждать. Ты должен быть способен доказать и показать правильность своего анализа, чтобы его результаты применялись по назначению и делались верные продуктовые решения. Людям часто свойственно принимать решения на основе впечатлений, нежели данных, а впечатления от данных очень оторваны. Бывает так, что цифры показывают одно, а заказчику хочется сделать другое. Если аналитик не может убедить, что табличка правильная, и что решение должно приниматься по ней, то цена такой аналитике… невысокая. В итоге, это просто потраченное время, так как решение будет основано не на цифрах, а на впечатлениях.»
Что нравится/не нравится в работе аналитиком данных?
«Нравится, что я сразу вижу результат своей работы: вот у меня есть сырая информация в табличке, я сижу в ней, копаюсь, считаю различные метрики, обрабатываю полученную информацию, и все встает на свои места. Я вижу, где какие решения надо внедрять, где и что в бизнесе исправлять. Для меня работа с данными очень похожа на работу с экспериментами в лаборатории: очень интересно разбираться, как устроена система бизнеса, для которого ты анализируешь данные и выдвигаешь гипотезы.
Не нравится, что все очень сильно завязано на внимательности, и одна незначительная ошибка может очень дорого обойтись. Ошибки влияют не только на продукт, но и на бизнес в целом, и если ты где-то неправильно посмотрел на метрику, забыл поменять минус на плюс, или умножить на разделить, то ты несешь ответственность за это, а нести ответственность за косяки, конечно, неприятно. Решения надо принимать вдумчиво, не рубить с плеча, а осознанно понимать, что правильно, а что — нет.»
Кому подойдет?
«Подойдет тем, кто хочет апеллировать цифрами, нежели эмоциями. Например, дизайн — это больше про эмоции, чувства, или даже разработка продукта — это про стремление закрыть потребность клиента или заказчика.
В аналитике так не получится, цифры существуют независимо от твоего настроения и желаний потребителя. Бывает, что на основе данных нужно принимать непопулярные решения — например, повышать цену на услуги. Конечно, клиент будет этим недоволен, возможен даже отток пользователей. Но в конечном итоге в данном случае это будет прибыльнее для бизнеса. Еще аналитика подойдет тем, кто может держать фокус на одной задаче в течение долгого времени, так как обычно они очень длинные и требуют всего твоего внимания.»
Какой рост возможен в этой сфере?
«Если ты начинаешь достаточно хорошо разбираться в аналитике данных, то ты можешь расти вертикально, то есть становиться менеджером, управлять проектами и помогать развиваться другим. Второй вариант — это рост ответственности за порученные тебе задачи. К тебе будут обращаться более серьезные заказчики с запросом на бизнес-решения, стоимость которых может измеряться в тысячах долларов. Соответственно, будет меняться и сложность твоих экспериментов и гипотез. Количество вводных данных может расти, и тебе придется тщательнее подходить к поиску того, что действительно важно.»
Как понять, что ты успешный аналитик данных?
«Здесь тоже все измеряется в цифрах: сколько гипотез ты выдвигаешь, сколько из них оказываются успешными и, конечно, какую прибыль приносит компании. Чем лучше твое решение — тем больше профит бизнеса. И, соответственно, твой.»
Хочешь еще больше реальных историй от сотрудников других направлений? Подписывайся на наш Telegram-канал!