Кадровое агентство Selena Group специализируется на услуге «подбор Data Analyst» любого уровня. Оперативно наймем вам в штат квалифицированных аналитиков данных уровня Middle, Senior, Team Lead.
Подбор каких Data Analyst мы ведем
Кадровое агентство Selena Group поможет найти подходящего Аналитика данных (Data analyst) для вашего проекта. Также мы найдем и других специалистов, например: Data scientist, Data Engineer, ML инженеров и иных специалистов в области IT.
Аналитик данных (Data analyst) — это специалист, который работает с данными. Он собирает их, обрабатывает и делает выводы на их основе. Эти выводы помогают принимать бизнес-решения.
Чем занимается аналитик данных
Работу аналитика данных можно описать простыми словами так: он получает из больших данных полезную информацию, на основе которой можно принимать правильные решения.
Вот задачи, которые решают все аналитики данных:
- Сбор данных. Data Analyst берёт данные из внутренних и внешних источников — онлайн-сервисов, документов и баз — и объединяет их для дальнейшей работы.
- Обработка данных. Аналитик удаляет ненужные данные, очищает их от ошибок и повторов. Решает, как их можно отсортировать, и упорядочивает. На практике это занимает до 80% всей работы аналитика.
- Интерпретация. Data Analystищет закономерности в данных и выявляет аномалии. Выясняет, как метрики влияют друг на друга, и рассчитывает необходимые для бизнеса показатели.
- Построение отчётов. Аналитик готовит отчёты и визуализирует их, то есть представляет результат работы в виде, например, графиков и диаграмм.
- Выводы. Это может быть логическое умозаключение или рекомендация. Например, аналитик может выяснить, почему изменилась какая-то метрика, или выдвинуть гипотезу: что можно сделать, чтобы улучшить результаты.
Набор других задач специалиста определяется тем, с какими данными он работает.
Что должен знать и уметь аналитик данных (Data Analyst)
Аналитик данных комбинирует в работе методы математики, программирования и анализа бизнес-процессов. Вот что должны знать и уметь все аналитики.
- Знать математику и статистику. Аналитику данных необходимо знание теории вероятности, линейной алгебры, математического анализа и углублённой статистики. Это важно для анализа данных — например, для поиска закономерностей и аномалий — и для построения прогнозов. Значительная часть математических функций уже реализована в Python и функциях Excel, поэтому важно именно понимание теории.
- Уметь программировать. Языки программирования нужны, чтобы автоматизировать работу. На них пишут запросы к базам данных, с их помощью обрабатывают данные и строят отчёты. Чаще всего от аналитика данных ожидают, что он владеет языками Python, R, SQL.
- Уметь работать с таблицами Google и Excel. Большинство данных, с которыми работает аналитик, содержится в таблицах. Кроме того, в Excel и «Google Таблицах» обрабатывают данные, строят прогнозы и составляют отчёты.
- Уметь работать с инструментами визуализации. Это могут быть такие BI-системы, как Power BI, Tableau, Qlik. Они нужны, чтобы предоставлять данные в виде дашбордов. Так сотрудникам компании проще пользоваться полученной информацией.
- Понимать потребности бизнес-заказчиков. Аналитик должен хорошо разбираться в бизнесе, с которым работает. Только так он сможет определить, что означают для бизнеса сделанные им выводы.
- Уметь общаться с людьми нетехнических специальностей. Аналитик взаимодействует с сотрудниками компании гораздо чаще, чем, например, с разработчиками и data-инженерами. Поэтому он должен уметь объяснять даже самые сложные вещи понятным языком, избегая технических терминов.
Кроме того, есть набор специфических навыков для разных специальностей.
Уровень зарплат Data Analyst
- Junior — до 100 000 руб/мес
- Middle — от 220 до 280 000 руб/мес
- Senior — от 300 000 тысяч руб/мес и выше.
