В современном мире аналитика данных представляет собой одну из наиболее востребованных и перспективных профессий. Большое количество данных, которое сегодня генерируется и используется в различных отраслях, ставит перед компаниями и организациями задачу поиска высококвалифицированных специалистов, способных обрабатывать и анализировать эту информацию.

В статье мы рассмотрим какие требования предъявляются к современным специалистам в этой сфере, и какими навыками и знаниями нужно обладать для успешной карьеры в аналитике данных.

- Ну у вас и запросы! - сказала база данных и повисла.

Аналитика данных – это целостный комплекс мероприятий, направленных на сбор, анализ и преобразование больших объемов данных в практически полезную информацию. Специалисты в этой области заняты разработкой и применением различных методов анализа данных, проектированием информационных систем, созданием моделей и алгоритмов для обработки информации. Они помогают компаниям собирать данные, выстраивать процессы хранения и классификации полученной информации, анализировать результаты и создавать прогнозы для улучшения бизнес-процессов.

Популярность аналитики данных продолжает увеличиваться из года в год, поскольку она используется во всех сферах деятельности: от выбора продуктов в интернет-магазинах до принятия решений в экономике страны. Растущий объем структурированных и неструктурированных данных, а также развитие технологий обработки и хранения информации, требует постоянного развития и совершенствования методов анализа. Это делает карьеру аналитика данных одной из самых перспективных в настоящее время и в будущем.

Проанализировав 20 вакансий из более 14 000 вакансий на HH, я вывел основной список требований.

Требования к профессионалу в области аналитики данных:

1. Аналитические навыки: аналитик данных должен обладать навыками работы с данными и уметь анализировать большие объемы информации с целью выявления закономерностей и тенденций.

2. Знание языков программирования: аналитик должен быть знаком со многими языками программирования, такими как Python, R, SQL, а также большим количеством других инструментов и технологий. Это облегчит работу с большими объемами данных и поможет аналитику быстро обрабатывать информацию.

3. Знание методов статистики и машинного обучения: эти знания также являются существенными для аналитика, позволяя ему изучать данные, определять закономерности и прогнозировать результаты на основе уже имеющихся данных.

4. Креативность: аналитик должен быть творческим и готовым искать нестандартные решения задач. Он должен быть готов оценивать проблемы нестандартно и находить новые пути решения данной проблемы.

5. Умение работать в команде: коммуникативность и умение работать в команде представляют большое значение, т.к. аналитик данных часто работает в группе с другими разработчиками, инженерами и менеджерами проекта. Он должен знать, как представлять свои идеи в процессе обсуждения проекта и работать в компании с коллегами разных отделов.

Исходя из этих требований составим некоторый роадмап по достижению цели "становления" аналитиком данных. Путь не из простых и требует терпимости. Приступим!

Вам необходимо знать GIT и Linux, хотя бы на уровне "уверенного пользователя":

GIT и Linux - это популярный инструмент и ОС, широко используемые в IT-индустрии. Научиться работать с Git и Linux можно, следуя нескольким важным шагам:

1. Изучение базовых понятий и команд: важно знать, что такое Git и Linux и как они работают. Необходимо изучить команды, используемые в Git (как git add, git commit, git push), а также базовые команды Linux, такие как ls, cd, pwd, mkdir.

2. Установка Linux и Git на ваш компьютер. Для установки Linux можно воспользоваться дистрибутивами, такими как Ubuntu, Fedora, Debian и другие. Для установки Git можно воспользоваться официальным сайтом Git (https://git-scm.com/downloads).

3. Изучение документации и руководств: можно использовать онлайн-документацию для Git и Linux, чтобы понять, как использовать их в работе, а также для решения возможных проблем. Вдобавок к этому, существует множество курсов, учебных программ и видео-уроков, которые помогут понять основы работы с этими инструментами.

4. Работа с практическими заданиями и упражнениями. Это может быть различными практическими заданиями, которые можно найти в интернете или с помощью онлайн-курсов по Git и Linux.

5. Модификация файлов, создание веток, решение конфликтов и интеграционное тестирование. Повседневная практика позволит укрепить полученные знания и навыки.

Годный курс на Степике про Linux(этого будет предостаточно): https://stepik.org/course/762/syllabus

GIT: https://stepik.org/course/4138/promo

Также есть "Онлайн" терминал Линкуса: https://bellard.org/jslinux

В целом, работа аналитика данных не требует от вас глубоких знаний Гита и Линкуса, но тем не менее, чем лучше вы знаете эти технологии, тем ваша ценность на рынке выше.

Хорошая книга про Linux: Linux Pocket Guide: Essential Commands, Автор: Даниел Баррет

Самое важно, что вам нужно знать - базы данных и SQL.

Знание баз данных является необходимым для аналитика данных, поскольку это позволяет собирать, хранить, управлять и обрабатывать большие объемы данных. Базы данных представляют собой организованное хранилище информации, которое позволяет связывать данные между собой и извлекать необходимую информацию.

Аналитик данных использует базы данных для создания отчетов, анализа информации и принятия управленческих решений. Он может использовать запросы к базам данных, чтобы извлекать нужную информацию и проводить анализ данных. Примером использования баз данных для анализа данных может служить анализ продаж, где аналитик может извлекать данные о продажах и анализировать их в контексте различных факторов, таких как местоположение, время и даты продаж и др.

SQL (Structured Query Language) - это язык запросов для работы с базами данных, он является неотъемлемой частью аналитики данных. Для аналитика данных важно иметь не только базовые знания SQL, но и глубокое понимание того, как использовать его для работы с данными.

Аналитик данных должен уметь писать SQL-запросы для извлечения, обновления и удаления данных из базы данных. Он должен знать основные команды, такие как SELECT, FROM, WHERE, JOIN, GROUP BY, ORDER BY и многие другие.

Также важно уметь работать с функциями SQL, такими как COUNT, AVG, MAX, MIN, SUM и другими. Аналитик данных должен знать, как использовать функции агрегации для вычисления статистических показателей и анализа данных.

Он должен также знать, как использовать подзапросы и временные таблицы для выполнения более сложных запросов. Важно, чтобы аналитик данных мог понимать структуру баз данных и делать выборку данных на основе схемы базы данных.

Не будем полностью разбирать с ног до головы SQL. Предложу вам взглянуть на два бесплатных курса, сайт с практикой, одну хорошую книгу и мой роадмап по SQL:

Курсы:

Плейлист на ютубе

Курс на степике

Книга: Алан Болье «Изучаем SQL»

Сайт с практикой: SQL-ex

Roadmap: Roadmap по SQL в 2023 году

Python, Python и еще раз Python.

^{Да, в основном Python встречается на одну из трех вакансий.}

Python является одним из самых популярных языков программирования, используемых в анализе данных. В основе этого лежит набор мощных библиотек, включая NumPy, Pandas, Matplotlib и SciPy, которые дают аналитикам данных инструменты высокого уровня абстракции для работы с данными.

Python отлично подходит для работы с большими и сложными наборами данных. Он предлагает большую гибкость и функциональность по сравнению с другими языками программирования и упрощает задачи аналитика данных. Python также является языком с открытым исходным кодом, что значит, что аналитики данных могут использовать его бесплатно и он доступен для всех.

Pandas - это мощная и гибкая библиотека Python для работы с данными, которая предоставляет широкие возможности для анализа и манипулирования данными, включая:

• считывание и запись данных из различных форматов файлов;

• фильтрация и выборка данных;

• слияние и объединение данных;

• создание сводных таблиц и агрегирование данных.

Pandas особенно полезен при работе с табличными данными, такими как данные из баз данных, CSV или Excel файлов, что делает ее идеальным инструментом для аналитика данных. Кроме того, Pandas обладает мощными инструментами визуализации данных, позволяющими быстро анализировать данные и находить в них закономерности.

И так:

Аналитик данных, работающий с Python, должен иметь следующие знания:

1. Основы Python: это включает в себя основы языка, такие как переменные, циклы, условия, функции и работу с файлами.

2. Библиотеки: аналитик данных должен быть знаком с библиотеками для анализа данных, такими как NumPy, Pandas, Matplotlib, SciPy и другими.

3. Работа с данными: аналитик данных должен уметь работать с данными в различных форматах, включая CSV, Excel, JSON, SQL и другие.

4. Анализ данных: аналитик данных должен уметь использовать Python для анализа данных и визуализации результатов.

Важно отметить, что Python не является единственным языком программирования в анализе данных. Так же не редко применяется язык R.

Источники знаний:

Roadmap по Python, вся необходимая база по Python на Youtube, курс по Python на Степике и курс на Youtube про Pandas

Как развивать аналитические навыки?

Развитие аналитических навыков - это неотъемлемая часть профессионального роста в области анализа данных.

1. Чтение профессиональной литературы: Хорошая книга настоящего специалиста может дать много знаний о последних технологиях в анализе данных. Одной из книг, которые можно порекомендовать, является "Data Science from Scratch" Джойла Груса, которая содержит множество практических примеров и упражнений.

2. Участие в сообществах: Сообщества аналитиков данных помогают расширить свое понимание области, а также общаться с людьми, которые заинтересованы в тех же темах. Например, вы можете присоединиться к сообществам на платформах, таких как LinkedIn, Slack или Kaggle.

3. Применение аналитических навыков в повседневной жизни - аналитический подход к решению проблем можно применить в различных сферах жизни, таких как финансы, личное управление и даже принятие решений о покупке товаров. Попробуйте применять аналитические навыки для решения разнообразных задач в повседневной жизни.

4. Практическая работа: Ничто не может заменить практической работы, особенно если эта работа связана с определенным проектом. Создание собственных пет-проектов поможет не только получить опыт в анализе и обработке данных, но и ознакомиться с новыми технологиями.

Знание методов статистики и машинного обучения

Знание методов статистики и машинного обучения - это важный навык для аналитика данных. Сегодня данные используются в анализе, чтобы выявлять тренды, формулировать модели предсказания или постигать идеи, которые способны принести определенную ценность для компаний.

В процессе работы аналитик данных должен понимать, какие методы обработки данных и анализа нужны для каждой задачи. Методы статистики помогают в понимании данных, а методы машинного обучения могут использоваться для создания моделей, чтобы прогнозировать поведение клиентов или проводить анализ рисков.

Знание методов статистики и машинного обучения помогает аналитику данных:

1. Понимать и описывать данные. Статистические методы помогают аналитику обработать данные, найти в них закономерности и понять их причины.

2. Создавать модели предсказания. Методы машинного обучения помогают создавать модели, которые позволяют предсказывать, как будут действовать клиенты или какие продукты будут покупать, что помогает аналитику разрабатывать эффективные бизнес-стратегии.

3. Решать проблемы. Аналитики данных могут использовать методы статистики и машинного обучения для анализа данных и выявления проблем. Это может помочь компаниям снизить негативный влияние рисков, связанных с определенными процессами.

Источники:

Хороший курс на Степике про статистику, курс на Степике на уровне "базы" про машинное обучение и книги: Сара Бослаф «Статистика для всех», Педро Домингос «Верховный алгоритм».

Визуализация данных

Визуализация данных - это процесс преобразования данных в графические элементы, которые помогают аналитикам данных лучше понимать, анализировать и представлять результаты своей работы. Это важный инструмент в анализе данных, который позволяет аналитикам быстро и наглядно понимать данные, проводить исследование и создавать графические отчеты для принятия решения, а так же - показывать наглядно заказчику или работодателю данные.

Когда аналитик данных проводит анализ, он использует различные инструменты, такие как таблицы, графики и диаграммы, чтобы визуализировать данные. Это позволяет аналитику данных увидеть и понять данные в контексте их применения, а также лучше увидеть тренды и паттерны.

Рассмотрим один из примеров - Tableau.

Tableau - это мощный инструмент для визуализации данных, который используется аналитиками данных по всему миру. Он позволяет создавать интерактивные дашборды, графики и диаграммы, которые помогают визуально исследовать данные и получать дополнительную информацию, которую сложно охватить таблицами и текстом.

Tableau предоставляет аналитикам данных множество инструментов для работы с данными, включая:

1. Графики - это основной инструмент для визуализации данных в Tableau. Tableau предоставляет широкий выбор графиков, включая гистограммы, круговые диаграммы, линейные диаграммы и многие другие.

2. Дашборды - это набор графиков и диаграмм, которые помогают аналитикам данных визуализировать данные в контексте. Tableau позволяет создавать интерактивные дашборды, которые позволяют просматривать данные в режиме реального времени.

3. Расшифровки - это интерактивные иллюстрации, которые помогают аналитикам данных лучше понимать данные. Расшифровки содержат информацию о том, какие переменные были использованы для создания графика, а также другую контекстуальную информацию.

4. Фильтры - позволяют аналитикам данных фильтровать данные по определенным параметрам, чтобы сконцентрироваться на конкретных аспектах данных.

Кроме того, Tableau имеет множество инструментов для создания пользовательских расширений и дополнений, а также возможности для интеграции с другими инструментами анализа данных.

Самое важно: где и как практиковаться?

1. Разработка пет-проектов: Практическая работа с данными может быть организована через разработку собственных пет-проектов. Пет-проект - это задача, направленная на решение определенной проблемы в области анализа данных. Реализация пет-проектов поможет не только получить опыт в анализе и обработке больших объемов данных, но и ознакомиться с новыми технологиями.

2. Онлайн-курсы: Многие онлайн-курсы, такие как Coursera, edX, Udacity и другие, предлагают курсы по анализу данных от ведущих университетов по всему миру. Курсы часто содержат материалы для самостоятельного изучения, а также задания для практики.

3. Участвуйте в соревнованиях: Онлайн-платформы для анализа данных, такие как Kaggle, проводят регулярные конкурсы между участниками. Это может быть отличным способом практической работы с данными и получения опыта в анализе реальных данных.

Интересная задача для тебя, читатель, аналитика данных - анализ данных пользователя интернет-магазина. Цель проекта - выделить наиболее ценные источники трафика, определить пользователей, не совершивших покупки, а также их потенциальные места лояльности. Для решения этой задачи можно использовать методы машинного обучения, включая кластеризацию и классификацию данных, а также применить методы определения значимости признаков и анализа причинности влияния разных факторов на покупательское поведение пользователей.

CREATE TABLE users (
 id SERIAL PRIMARY KEY,
 name VARCHAR(50) NOT NULL,
 email VARCHAR(100) NOT NULL,
 registration_date DATE NOT NULL
);

CREATE TABLE source (
 id SERIAL PRIMARY KEY,
 source_name VARCHAR(50) NOT NULL
);

CREATE TABLE orders (
 id SERIAL PRIMARY KEY,
 user_id INTEGER REFERENCES users(id),
 source_id INTEGER REFERENCES source(id),
 order_date DATE NOT NULL,
 order_total NUMERIC(10, 2) NOT NULL
);

INSERT INTO users (name, email, registration_date) VALUES ('Иван', 'test@example.com', '2020-01-01'), ('Петр', 'test2@example.com', '2020-01-02');

INSERT INTO source (source_name) VALUES ('Facebook'), ('Google');

INSERT INTO orders (user_id, source_id, order_date, order_total) VALUES (1, 1, '2020-01-01', 10.00), (1, 1, '2020-01-02', 15.00), (1, 2, '2020-01-03', 20.00), (2, 2, '2020-01-04', 25.00), (2, 1, '2020-01-05', 30.00);

Последний самый важный пункт, чтобы стать самым крутым аналитиком в мире и увидеть надпись "The World is Yours..."

Если вы считаете, что процесс обучение и становления специалистом - это выполнить необходимые пункты, то вы ошибаетесь. Крутой специалист совершенствуется вечно. Поэтому продолжайте учиться и цены вам не будет.