Самый быстрый способ стать аналитиком данных

Ярослав Колупаев имеет 15-летний опыт работы в IT и digital-маркетинге. Он работал в ведущих рекламных агентствах, Яндексе и менее известных компаниях на различных должностях - от специалиста до руководителя. В настоящее время он является топ-менеджером, а также ведет Telegram-канал, где делится ценной информацией о работе в IT-индустрии.

Привлекательность и требования профессии аналитика данных Многие стремятся стать аналитиками данных из-за высоких зарплат в этой профессии, где квалифицированные специалисты зарабатывают от 200 до 300 тысяч долларов. Спрос на аналитиков в различных секторах высок, что делает их привлекательным выбором для карьеры. Аналитикам нравится глубоко работать с данными, выдвигать гипотезы и видеть, как их работа напрямую влияет на результаты бизнеса. Однако для работы в этой области требуются значительные знания в области статистики, математики и программирования, схожие с навыками инженера по обработке данных.

Эффективное управление карьерой в области анализа данных Хотя для того, чтобы стать аналитиком, с самого начала требуются обширные знания, такие как понимание показателей и проведение A/ B—тестов, существуют способы упростить вступление на этот карьерный путь, не ставя под угрозу потенциал роста в будущем. Два метода могут помочь новичкам быстро начать свою карьеру, сначала сосредоточив внимание на основных навыках, а затем расширяя свои знания за счет опыта.

Роль информационных панелей и специальных аналитиков в компаниях, управляемых данными Многие компании уже располагают данными из различных источников, таких как рекламные кампании, показатели продаж, эффективность сотрудников, эффективность проектов и поведенческие показатели. Таким компаниям нужны специалисты, которые могут правильно извлекать эти данные и визуализировать их соответствующим образом для различных бизнес-запросов. Например, директор по продажам может запросить пользовательские отчеты о работе определенных групп сотрудников или компания может запустить новый продукт, для отслеживания успеха которого требуются специальные информационные панели. Хотя сами по себе эти должности не являются чисто аналитическими, они являются важными первыми шагами в карьере аналитика, поскольку дают ценный опыт работы с реальными бизнес-кейсами.

Почему компании электронной коммерции являются идеальной отправной точкой для начинающих аналитиков Компании, занимающиеся электронной коммерцией, часто располагают обширными данными о транзакциях, которые идеально подходят для начинающих аналитиков, ищущих практический опыт. Работа в таких средах позволяет работать с разнообразными наборами данных по нескольким измерениям, одновременно приобретая необходимые навыки анализа показателей. Этот практический опыт помогает развить навыки решения проблем в различных бизнес-сценариях, что является бесценным преимуществом, несмотря на потенциально менее творческий характер выполняемой работы.

Освоение бизнес-систем для карьерного роста Понимание и освоение систем бизнес-аналитики (BI) имеет решающее значение, поскольку компании осознают ценность анализа данных для улучшения понимания поведения пользователей, эффективности работы сотрудников и результатов проектов. В связи с уходом из России таких крупных игроков, как Power BI, изучение альтернативных систем, таких как FineBI или Google Data Studio, становится необходимым. Кроме того, знакомство с инструментами с открытым исходным кодом, такими как Redash или Metabase, может быть полезным из-за их популярности среди компаний.

Важность владения языком SQL Для эффективного анализа данных на этих платформах BI необходимо хорошо владеть SQL. В Интернете доступно множество ресурсов, от бесплатных статей до платных курсов на таких платформах, как Udemy, которые предлагают практические упражнения с использованием реальных наборов данных.

Изучение аналитических инструментов, выходящих за рамки традиционных бизнес-систем Расширение знаний за рамки традиционных инструментов бизнес-аналитики включает в себя изучение сервисов веб-аналитики, таких как Google Analytics и Yandex.Metrica, а также решений для отслеживания звонков, таких как Comagic Call Touch. Понимание того, как визуализируются различные показатели в различных аналитических системах, дает ценный опыт, применимый во многих профессиональных ситуациях.

Тщательно изучите все коммерческие показатели, включая продажи и маркетинг. Разберитесь в таких формулах, как рентабельность инвестиций, CPL (цена за лид), коэффициент открытия, коэффициент конверсии и других. Они необходимы для вашей работы и должны стать вашей второй натурой.

Начинаю карьеру в качестве аналитика данных в сфере электронной коммерции Один из эффективных способов быстро начать карьеру в сфере аналитики - это получить должность специалиста по анализу данных в компании электронной коммерции. Такие компании часто располагают существующей инфраструктурой для сбора и хранения данных, но им не хватает персонала для эффективного анализа этой информации. Основная обязанность таких сотрудников — будь то "аналитик данных", "менеджер по развитию" или кто—то еще - заключается в превращении необработанных данных в полезную информацию, которая способствует финансовому росту или другим важным для компании показателям.

Соответствующий опыт имеет значение В отличие от должностей начального уровня, эти аналитические должности требуют определенного опыта работы с метриками и процессами оптимизации. Идеальные кандидаты могут иметь опыт работы в области цифрового маркетинга, управления продуктами, управления проектами, связанными с повышением коэффициента конверсии, или в любой другой аналогичной области, где они работали над улучшением конкретных показателей эффективности. Кандидаты должны быть в состоянии привести два-три содержательных примера из своего прошлого опыта, в которых они успешно улучшили соответствующие показатели.

Сосредоточьтесь на практических навыках, а не на фундаментальных Чтобы получить должность аналитика, отдавайте предпочтение практическим навыкам, а не фундаментальным знаниям. Хотя Python часто упоминается в объявлениях о вакансиях и курсах, на многих должностях начального уровня он не требуется; достаточно базового владения Excel или умения быстро находить нужные функции. Аналогичным образом, глубокое понимание статистики и теории вероятностей не всегда необходимо на начальном этапе — вместо этого сосредоточьтесь на проведении A / B-тестов и усвоении ключевых статистических концепций с помощью онлайн-инструментов.

Осваивайте аналитические системы, относящиеся к Вашей области деятельности Понимание таких аналитических систем, как Google Analytics и call Tracking, имеет решающее значение, поскольку вы, скорее всего, будете часто с ними работать. Ознакомьтесь с функциональными возможностями этих инструментов, поскольку знание того, как они работают, значительно повысит вашу эффективность во время собеседований и выполнения реальных задач.

Изучите отраслевые показатели для эффективного анализа Изучите показатели, относящиеся к вашей целевой отрасли — например, у компаний, занимающихся бронированием и разработкой мобильных приложений, разные экономические модели, требующие разных подходов. Кроме того, изучите оценку эффективности рекламных кампаний, изучив модели атрибуции и многоканальные последовательности, необходимые для анализа электронной коммерции.

После того, как вы станете аналитиком, ваш путь только начинается. Сосредоточьтесь на понимании того, как все работает на вашей новой работе, изучив все процессы, подходы и показатели, необходимые для успешного прохождения испытательного срока. Непрерывное обучение имеет решающее значение даже после получения должности; продолжайте совершенствоваться, чтобы построить успешную карьеру в этой захватывающей области.