Data analyst – це курси для тих, хто любить цифри, вміє бачити зв’язки й робити висновки. Разом із топовим викладачем ти перетвориш свій хист у провідну ІТ-професію. Ціна курсу ніщо у порівнянні з новим рівнем життя.

А стосовно фінансових перспектив, дата-аналітик може пройти шлях від джуна до керівника напряму аналітики. Звичайно, можна розвивати кар’єру і в горизонтальній sql вакансии площині. Наприклад, опановувати тонкощі трансформації даних, і поступово перекваліфіковуватися на інженера даних (Data Engineer).

Кабінет Mygoit

Якщо цікаво працювати з трансформацією даних, то можна перейти на позицію Data Engineer. Якщо подобається працювати з логікою продукту — на посаду Product Owner чи Product Manager. Якщо цікаво працювати з Python чи machine learning, можна стати Data Scientist. Минає день, минає ніч, і ось мегабайти даних стають гігабайтами й терабайтами, а робота в Excel перетворюється з незручної на неможливу. Тут стане в пригоді SQL (structured query language) — мова програмування, що відповідає за взаємодію з базами даних. У неї можуть бути різні діалекти в залежності від бази, але якщо вивчити один, то за пару днів можна подужати й інший.

Вміння спілкуватися з людьми й робота в команді. Продуктові аналітики регулярно взаємодіють з іншими командами — наприклад, з аналітиками інших проєктів, розробниками, retention-командою тощо. Їм часто доводиться пояснювати та узгоджувати свої ідеї та пропозиції, з’ясовувати, як працює та чи інша частина продукту, вирішувати суперечливі моменти. Якщо виникають останні — ми послуговуємося цілями на період і вирішуємо, що в пріоритеті. Щоб розвиватися, потрібно читати профільні туторіали, статті, дивитися навчальні відео та слухати подкасти, а все це зазвичай англійською мовою.

Робота В It

Пошук роботи краще почати з оцінки ваших сильних та слабких сторін і ситуації на ринку. Можливо, ви раніше гралися зі шрифтами, тому вашою сильною стороною буде створення дашбордів. Наприклад, я був упевнений у своїх технічних навичках, але мій плутаний досвід роботи до цього міг здатися ейчару нерелевантним. Тож я зробив невеликий аналітичний проєкт на основі даних нью-йоркського таксі, створив сторінку на LinkedIn та скинув моєму майбутньому ліду.

Вибір залежить від твоїх навичок, бажань та інтересів. Якщо тебе приваблює робота з числами, ти любиш знаходити конкретні відповіді на бізнес-питання і не боїшся рутинних завдань, дивись у бік аналітики. А Data Scientist фокусується на створенні моделей і алгоритмів машинного навчання для передбачення тенденцій і подій. Тепер ти знаєш, чим Data Scientist відрізняється від аналітика даних. Дата-аналітик сконцентрований на аналізі наявної інформації, щоб допомогти бізнесу приймати рішення тут і зараз.

Часто Шукають

Робота мусить приносити не тільки гроші, а й радість. Сьогодні розповімо, як зрозуміти, що настав час шукати нову роботу. Курси, корисна інформація та безплатні марафони від GoIT.

Шлях орієнтований на розвиток власних навичок і знань, а згодом і менеджерських якостей. Після успішного завершення тестування ти зможеш отримати іменний https://wizardsdev.com/ сертифікат. Перехід в інші сфери, наприклад, продакт-менеджент чи керівництво власних стартапів. Дотримання термінів і мінімізація зриву дедлайну.

Python Для Knowledge Science

Або вибрати нішу і працювати з тим, що їм цікаво (наприклад, із зображеннями і текстом або у сфері кібербезпеки). Кар’єрний шлях дата-аналітика в IT різноманітний. Можна зростати до посади Senior Data Analyst або Team Lead, перейти в бізнес-аналітику, продуктову аналітику, а також Data Science. Стати фрилансером або запустити власний курс.

Для цього варто пройти кілька профільних курсів, що дадуть базове розуміння роботи аналітика даних та необхідних навичок. У нашому проєкті ми прийшли саме до такої структури дата-аналітики і зон відповідальності. Структура аналітичного відділу має залежати лише від конкретних потреб бізнесу. Розбираємося, що таке HTML і CSS та як вони доповнюють одне одного. Розповідаємо, кому і для чого потрібно знати основи HTML та CSS.

Проте з мого досвіду в продуктових компаніях грошова винагорода може бути дещо вищою за зазначену тут середню. Це герої цифрової епохи, які допомагають зробити наше життя кращим та зручнішим. За інформацією Всесвітнього економічного форуму за 2020 рік, аналітики стають найбільш поширеною професією у світі.

• Як правило, на посаді ви будете використовувати одну мову.
• Сьогодні поговоримо про те, що він мусить знати і вміти.
• Владислав Кіструга — аналітик даних компанії Universe, однієї з команд Genesis.
• Вивчайте Excel, Python та SQL, цікавтеся, як працюють інтелектуальні бізнес-системи, бо всі ці речі – незмінні помічники в повсякденній роботі бізнес-аналітика.

Регресійний аналіз — використовує історичні дані, щоби зрозуміти, як впливають змінні на результат. Наприклад, компанія проаналізувала продаж за 2017 рік і виявила, що на результат вплинули якість продукції, дизайн магазину й рівень обслуговування клієнтів. Тепер можна використати регресію, щоби проаналізувати, які з цих змінних змінилися і чи з’явилися нові протягом 2021 року. Когортний аналіз — допомагає вивчити поведінку користувачів. Може бути корисним, щоби показати вплив кампаній на певні групи клієнтів. Наприклад, компанія формує різні види e mail для розсилки користувачам, а потім відстежує ефективність кожного виду.

Основна задача дата-аналітика — зробити так, щоб дані, які він обробляє, принесли користь. Аналітик може проаналізувати будь-які дані залежно від задач, які перед ним стоять. Юлія почала досліджувати, які саме є професії, повʼязані з аналітикою та даними, і виділила для себе бізнес-аналітика, дата-аналітика та дата-саєнтиста. Згодом почала розбиратись, у чому саме різниця. «Домени, з якими працює аналітик даних, можуть бути різними, але ті інструменти, які він використовує, майже всюди однакові. Зростає не тільки кількість вакансій, а й кількість компаній, які розуміють важливість роботи data-аналітика», — каже Юлія Ларіонова.