Слушай подкасты нашей студии
Слушать

Как в реальной жизни тебе пригодятся знания о Data Analysis

Каждый человек и все, что его окружает, – совокупность огромного количества данных. Это особенность мировосприятия постиндустриальной эпохи, в которую мы живем, где информация становится главным объектом, субъектом и средством. Специалисты, умеющие обращаться с информацией, особенно в сфере IT, ценятся сегодня гораздо больше представителей других прикладных профессий. Именно поэтому мы вместе со SkillFactory решили рассказать тебе о «цифровом» анализе данных и о том, каким образом тебе могут пригодиться знания о нем.

Разовьешь логическое мышление


Data Analyst, он же аналитик – тот специалист, что занимается сбором и изучением данных. Он ищет определенные закономерности и составляет необходимые логические выводы, основываясь на проведенном им анализе. Также аналитики визуализируют данные, выявляют важные тенденций и составляют гипотезы, которые после помогают улучшать определенные показатели.

Чтобы успешно лавировать в потоках информации и уметь находить те самые закономерности, необходимо обладать развитым логическим мышлением, что в сфере Data Analysis можно сделать достаточно просто.

Овладеешь универсальными языками программирования


Data Analyst – это digital-категория профессии аналитика. Поэтому для работы в ней требуется знание определенных языков программирования, чтобы составлять запросы для реляционных и нереляционных баз данных. Для них, как правило, используются Python, SQL, R.

Python применяется практически повсеместно, так что владение этим языком сделает из тебя действительно универсального специалиста.

Сможешь освоить актуальную и востребованную профессию

Востребованность профессии Data Analyst растет постоянно, так как любому бизнесу необходимо регулярно собирать данные о клиентах и конкурентах для эффективного роста. Аналитики требуются буквально везде: в медицине, маркетинге, ритейле, сфере развлечений, образовании и так далее. Спрос на их услуги значительно превышает предложение.

Чтобы ты примерно понимал масштаб кадрового дефицита: на «хедхантере» сейчас размещено свыше 24 тысяч вакансий в Data Analysis. А с учетом того, что в последние 3 месяца практически весь бизнес массово устремился в онлайн, то нехватка IT-специалистов будет еще острее.

Поэтому сейчас наиболее подходящий момент, чтобы освоить новую профессию, и сделать это можно на образовательном курсе по Data Analysis от SkillFactory. Во время обучения ты сможешь получить необходимые знания и навыки аналитика и наработать собственное портфолио для эффективного трудоустройства.

Подробнее о курсе Data Analysis

Сможешь получать высокую зарплату


Средняя з/п Data Analyst составляет около 130 тысяч рублей. Это примерный оклад не самого топового специалиста — здорово, не правда ли? К тому же, изучив дополнительный стек языков программирования и повысив уровень квалификации, ты сможешь попробовать себя в более масштабных направлениях.

Они и лучше оплачиваются. Специалист по работе с большими объемами данных (Big Data Analyst), который занимается моделированием данных, составлением различных прогнозов и так далее, может получать до 300 тысяч рублей в месяц. За границей эти цифры еще более внушительные.

У SkillFactory есть курс по Data Science – тоже весьма востребованной нише в IT. Представители этой профессии – специалисты по работе с данными со средним окладом в 170 тысяч рублей. Они помогают компаниям внедрять новые продукты и технологии, основываясь на своих аналитических отчетах, что приносит им миллионы долларов прибыли.

Подробнее о Data Science

Научишься решать настоящие бизнес-задачи

Работа в Data Analysis предполагает поиск решения для определенных бизнес-процессов, направленных на повышение их эффективности. Но это не означает, что тебе потребуется постоянно находиться в штате какой-либо компании.

Имеющиеся у тебя навыки можно и даже нужно направлять на создание собственных продуктов – ты же смотрел фильм Дудя про Кремниевую долину? Если да, то примерно понимаешь, чем и как могут заниматься IT-специалисты.

Читать также:

Задай вопрос редакции,

возможно, мы ответим на него в наших следующих статьях.

Комментарии

(0)