Бізнес збирає величезну кількість користувацьких, фінансових, маркетингових та операційних даних, щоб усі аспекти діяльності компанії можна було оцифрувати. Це допомагає ухвалювати рішення, оптимізувати процеси, знижувати витрати й отримувати більше прибутку. Але сама по собі інформація марна. У ній необхідно розібратися і зробити правильні висновки. Для цього бізнесу потрібен аналітик даних. Сьогодні поговоримо про те, що він мусить знати і вміти.
Що має знати та вміти Junior Data Analyst
Раніше ми писали про те, хто такий дата-аналітик і чим він займається. Якщо ти любиш працювати з цифрами, докопуватися до істини й вирішувати складні завдання, ця професія тобі підходить. Щоб стати аналітиком, потрібно:
- Мати базові знання зі статистики та аналізу даних.
- Вміти працювати в Google Sheets та Excel.
- Потоваришувати з SQL і Python.
- Навчитися будувати звіти та візуалізувати дані в BI-системах на кшталт Power BI, Tableau і Looker Studio.
- Розуміти специфіку сфери, в якій плануєш працювати.
- Орієнтуватися в бізнес-процесах і базових метриках (ROI, LTV, CPC тощо).
- Навчитися проводити A/B тести та інтерпретувати їхні результати.
- Підтягнути англійську.
- Розібратися в особливостях Scrum і Agile.
Усе це та навіть більше є в програмі наших курсів з дата-аналітики. Навчання триває 5 місяців і охоплює теорію, практику, проєкти для портфоліо, модуль із софт скілів та заняття з працевлаштування. Все, що потрібно для пошуку першої роботи!
Софт скіли для дата-аналітика
Аналітик даних – це не відлюдник, що сидить у печері та час від часу викидає звіти назовні. Він спілкується з іншими членами команди, презентує ідеї та пояснює результати своїх досліджень. Для цієї роботи знадобляться soft skills, серед яких:
- Аналітичне та критичне мислення.
- Управління часом, планування та пріоритезація завдань.
- Командна робота та відповідальність.
- Уміння спілкуватися та аргументувати свою точку зору.
- Креативність, адаптивність та емпатія.
- Прагнення до постійного навчання та саморозвитку.
- Управління конфліктами.
- Уважність, посидючість і хороша пам’ять.
- Спокійне ставлення до критики.
- Наполегливість та системність.
- Здатність розповідати простими словами про складні речі.
Усе це потрібно для того, щоб ти зміг вписатися в команду і стати людиною, з якою приємно працювати. Рекрутери приділяють велику увагу софт скилам на співбесіді. Тому постарайся!
Чим дата-аналітик відрізняється від бізнес-аналітика
У нас є окрема стаття про бізнес-аналітика. Прочитай її, щоб більше дізнатися про цю спеціальність. Якщо коротко, то Business Analyst займається вивченням бізнес-процесів і пошуком можливостей для їх поліпшення. Він керує вимогами, впроваджує зміни та взаємодіє із зацікавленими сторонами (керівниками, клієнтами, Project-менеджерами, розробниками, тестувальниками тощо). Дата-аналітик збирає, опрацьовує та аналізує інформацію. Він знаходить закономірності, формулює і перевіряє гіпотези, готує звіти. Тобто бізнес-аналітик зосереджений на процесах, а Data Analyst – на даних.
Ось як вони можуть взаємодіяти:
- Бізнес-аналітик знаходить проблему (наприклад, високий рівень відмов у службі підтримки клієнтів) і просить дата-аналітика розібратися, чому так відбувається.
- Дата-аналітик з’ясовує причину та дає рекомендації.
- Бізнес-аналітик вивчає їх, проєктує рішення і відстежує результати його реалізації.
Ці напрями схожі, але фокусуються на різних цілях. А ще бізнес-аналітику зазвичай не потрібно знати SQL і Python. Для нього набагато важливіші навички ефективного спілкування.
Кому підійде професія Data Analyst
У кожної роботи є свої плюси, мінуси та особливості. Ти зможеш стати аналітиком даних, якщо:
- Любиш цифри, головоломки й складні завдання.
- Маєш аналітичний склад розуму і відмінну логіку.
- Звик довго й уважно вивчати інформацію, щоб докопатися до суті.
- Орієнтований на розв’язання проблем.
- Не боїшся відстоювати свою думку та ідеї.
- Не вигоряєш від монотонної роботи.
- Хочеш перейти в IT, але не готовий весь час писати код.
- Не втрачаєш свідомість від математики та статистики.
Одна з найскладніших штук у роботі дата-аналітика – це те, що пошук інсайту може зайняти як день, так і тиждень. І не факт, що ти його знайдеш або твоя гіпотеза виявиться правильною. Спеціальність не для тих, хто звик до швидких результатів.
Як стати дата-аналітиком
Було б круто, якби знання передавалися телепатично або ще якось дуже швидко без смс, реєстрації та зусиль… Але в реальному житті доведеться багато вчитися. Якщо хочеш стати аналітиком даних, тобі потрібно:
- Дослідити сферу і зрозуміти, що ця професія тобі підходить.
- Обрати формат навчання. Ми радимо записатися на курси Data Analyst з достатньою кількістю практики, менторами, досвідченими викладачами, кар’єрними консультантами та зворотним зв’язком. Так тобі не доведеться самому складати програму, шукати інформацію, думати, а чи правильно ти все зрозумів тощо.
- Вивчати англійську для спілкування з командою, саморозвитку і роботи в закордонних компаніях.
- Розвивати софт скіли, щоб успішно пройти співбесіду з рекрутером.
- Читати книги з дата-аналітики й підписатися на експертів.
- Завести акаунти на профільних майданчиках.
- Підготувати резюме та мотиваційний лист.
- Зібрати портфоліо. На наших курсах ти виконаєш цілих 5 проєктів, які можна в нього додати.
- Ознайомитися з тестовими завданнями та типовими питаннями для посади Junior Data Analyst.
- Отримати першу роботу.
- Вірити в себе і не зупинятися на досягнутому.
Тепер ти знаєш, що має вміти аналітик даних і як на нього перетворитися. З нетерпінням чекаємо на тебе на наших курсах. Якщо ти не впевнений у виборі напряму, пройди безплатні марафони від GoIT:
