Що таке аналітика даних і для чого вона потрібна<\/h2>\n
Дата-аналітика<\/a><\/p>\n – це процес збору, опрацювання та аналізу даних для отримання важливої інформації. Вона використовується в багатьох сферах: від продажів і фінансів до охорони здоров’я та IT. Ось декілька прикладів: <\/strong>\n<\/p>\n \nЗавдання дата-аналітика можуть відрізнятися в різних компаніях і сферах. Трохи пізніше докладніше про це поговоримо.<\/p>\n Аналіз даних можна розділити на такі види: <\/strong>\n<\/p>\n Дата-аналітик <\/a><\/p>\n з’ясовує, що відбувається в компанії, знаходить причини та підказує, як це змінити. Дуже важлива професія<\/a>!<\/p>\n \nЄ кілька способів ухвалення рішень у бізнесі. Зараз дедалі частіше використовується data-driven підхід, що ґрунтується на аналітиці та допомагає уникнути когнітивних викривлень. Це одна з причин популярності дата-аналітиків на ринку праці. Давай розберемося в особливостях їхньої роботи.<\/p>\n Ось основні завдання та обов’язки дата-аналітика: <\/strong>\n<\/p>\n \nУ деяких компаніях дата-аналітик може займатися тільки підготовкою даних для інших фахівців, таких як бізнес-аналітики<\/a> або менеджери. У цьому випадку він відповідає за їхній збір, обробку, очищення та представлення в зручному вигляді. Але частіше він виконує весь спектр перерахованих нами завдань. Особливо якщо працює в стартапі. Потрібно пройти якісні курси Data Analyst<\/a>, щоб володіти всіма необхідними навичками. З того, що точно стане в пригоді, можна виділити Python<\/a>, Excel, Google Sheets, основи статистики, Tableau, A\/B-тестування<\/a>, англійську<\/a> та SQL<\/a>.<\/p>\n \nОцінка переваг і недоліків тієї чи іншої професії – дуже суб’єктивна штука. Одному подобається бути Frontend-розробником<\/a>, а інший вважає, що це нудно. Завжди думай про те, що підходить саме тобі. Ось плюси професії дата-аналітика, на які варто звернути увагу: <\/strong>\n<\/p>\n З мінусів можна виділити: <\/strong><\/p>\n \nПриходь на наш безплатний онлайн-марафон<\/a>, щоб спробувати себе в ролі Data Analyst і зважити всі за і проти. Може, ця робота ідеальна для тебе!<\/p>\n \nАналітики даних потрібні в найрізноманітніших компаніях і сферах. Вони круто вміють працювати з інформацією і можуть розвиватися у своїй галузі до рівня Senior Data-аналітик або Team Lead<\/a>. Також є можливість змінити напрям і перейти в бізнес-аналітику<\/a>, продуктову аналітику і Data Science або довчити Python<\/a>, щоб стати розробником. Ще можна фрилансити<\/a> та викладати. Або стати менеджером проєктів<\/a>. Одним словом, купа можливостей для пошуку себе і кар’єрного зростання.<\/p>\n Реальний приклад такого переходу можна прочитати в історії Володимира Левицького<\/a>, який успішно змінив напрям з C++ розробки на Data Analytics і поділився своїм досвідом навчання та працевлаштування.<\/p>\n Тепер ти знаєш, хто такий аналітик даних і чим він займається. Якщо тебе зацікавили ця професія, мерщій записуйся на курс<\/a> від GoIT. З нами ти отримаєш усі потрібні знання та навички, прокачаєш софт скіли<\/a>, створиш перші проєкти для портфоліо<\/a> та підтягнеш англійську. Цього цілком достатньо для того, щоб успішно пройти співбесіду<\/a> та отримати першу роботу. Чекаємо на тебе!<\/p>\n\n
\n
Чим займається аналітик даних<\/h2>\n
\n
![\"завдання](\"https:\/\/web-dev-goit.s3.eu-north-1.amazonaws.com\/app\/uploads\/2023\/10\/12224214\/chym-zaymaietsia-data-analityk-300x179.png\")
Плюси та мінуси професії Data Analyst<\/h2>\n
\n
\n
Перспективи кар’єри Data-аналітика в IT<\/h2>\n