Data Analytics для початківців та як увійти в сферу аналізу даних

Сьогодні ми розглянемо які обов'язки у аналітика даних, чим він займається і що треба засвоїти перш ніж приступати до роботи. А також поговоримо і про те, що таке гібридна робота для аналітиків даних.

Одразу попередимо - хоч термін і прийшов багато в чому з айтішки, аналітики даних зустрічаються не тільки там, а і взагалі в бізнесі. Вони потрібні там, де необхідно обробляти великі обсяги інформації та використовувати цей аналіз для покращення бізнес-процесів. Це може бути банкінг, якісь маркетингові агенції, логістичні операції, транспорт, охорона здоров'я або навіть освіта.

Притому, важливим моментом є те що аналітик даних не заглиблюється у власне специфіку конкретного бізнесу на який працює. Тому це чудовий варіант вакансії з віддаленою роботою, оскільки фізично приймати участь у обговореннях десь в офісі чи на нараді вам зовсім не потрібно.

До беззаперечних переваг роботи дата-аналітиком можна віднести більш-менш вільний графік та режим роботи. Віддалена робота з повною зайнятістю дозволяє аналітикам даних працювати з будь-якої точки світу.

До того ж, попит на роботу дата-аналітиків тільки зростає, оскільки користь від аналізу даних знаходять у все нових сферах діяльності. Однак одразу попередимо: не плутайте Data Analytics з Data Scientists, останні роблять глибший аналіз і роблять прогнози на майбутнє на основі зібраних даних. Тому як варіант роботи в інтернеті для початківців можна розглядати тільки дата-аналітиків, звісно після проходження курсів та набуття необхідних навичок.

Якщо ви поставили перед собою таке питання, то перш за все врахуйте що одного бажання тут буде мало. Треба буде оволодіти знаннями у доволі різних сферах, щоб вміти застосовувати інструментарій як програмування, так і наприклад математичного аналізу. А тепер підемо детальніше.

Почнемо з програмування. Без Python вам точно не обійтись, тому якщо обрали саме цей вектор для майбутньої професії, починайте вивчати його прямо зараз.

Через Python можна підключитися до баз даних та обробити великі обсяги інформації, систематизувати її та автоматично оновлювати. Документація сучасних інструментів аналізу даних написана англійською, тому володіння ним як мінімум на рівні B1 буде хорошим плюсом. Одразу скажемо щодо варіанту роботу дата-аналітиком як дистанційної зайнятості для програміста.

До того ж, вам знадобиться і володіння бібліотеками. З найбільш поширених можна пригадати таку як Pandas. Завдяки їй можна систематизувати роботу, виводити результати у формі таблиць, фільтрувати їх за певною ознакою чи значенням тощо. Загалом, все спрощується і підвищується наочність.

А отут ми підійдемо до слова, яке багато хто чув тільки з мемів - матан, або математичний аналіз. Насправді, якщо вам потрібна робота для студентів онлайн і при цьому ви з матаналізом на "ти" (бо на парах слухали а не гав ловили), то стати дата-аналітиком для вас буде набагато простіше. Методи матаналізу активно застосовуються в роботі профі в цій сфері, і якщо хтось вам каже що матаналіз не потрібен - він або профан, або хоче ввести вас в оману.

Без знайомства з основами роботи в Excel навіть не пробуйте подаватись на вакансії. Ви повинні впевнено володіти цим табличним редактором, знати як користуватись формулами та хоча б базовими функціями, щоб обробляти дані.

Що ж до SQL, то якщо хтось не знає то це мова запитів, яку використовують для роботи з базами даних. Загалом, вона покликана швиденько відшукати серед великого обсягу інформації потрібну вам, відсортувати її, структурувати та представити у зрозумілому вигляді. Щоб стати аналітиком даних з нуля, важливо знати SQL хоча б на мінімальному рівні.

Також вам доведеться познайомитись з Jupyter Notebook. Програма складається з двох основних частин, а саме веб-додатку та так званих ноутбуків, тобто файлів, в яких працюють із вихідним кодом програми, запускають його та виводять дані у різних форматах.

Один із плюсів цього додатку в тому, що код можна розділити на шматочки і працювати над ними в будь-якому порядку. Наприклад, написали скрипт і одразу можна подивитися, як він працює. Інші фрагменти коду при цьому запускати не потрібно, результат з'являється відразу під частиною коду. Тому тут можна виводити попередні результати досліджень, будувати графіки та діаграми.

З цим наразі проблем немає, є як різноманітні і чисельні платні курси, так і безкоштовні. На платних детально зупинятись не будемо, пройдемось по тому що потребує від вас тільки трохи уважності і часу:

Припустимо, ви трохи розібрались з інструментарієм і хочете з чогось почати, але, звісно, черга з замовників до вас не стоїть. То почніть, наприклад з самого себе.

Наприклад, проведіть аналіз у Excel власних витрат за тиждень-місяць-пору року, визначіть на що ви витрачаєте більше грошей, що можна змінити, можливо вплив певної пори року на якісь витрати часу.

Загалом, такі пет-проєкти більше цінуються ніж виконання якихось тренувальних завдань з мережі, бо вони повністю розроблені вами з початку і до кінця. І насправді, це може навіть допомогти вам потім у працевлаштуванні. Ви не можете знати, аналіз чого буде комусь потрібен у бізнесі - наприклад, система аналізу вашої участі у комп'ютерних іграх чи, наприклад, частота використання певних продуктів у приготуванні страв домашньої кухні. Хто знає, може з вашого проєкту потім виросте чудовий варіант вакансії з гнучким графіком.

І, зрештою, виконання чийогось замовлення. Ви скажете: так я ж початківець, хто мене найме? А от тут все не зовсім так. Пошукайте серед своїх знайомих бізнесмена, наприклад теж початківця, або у кого просто невеликий бізнес, хай поставить вам якусь задачу і надасть необхідні дані. Ваша робота може бути виконана на безоплатній основі, бо ви перш за все отримаєте необхідний досвід, а ваш "замовник" - якісь корисні дані для розвитку власного бізнесу, наприклад кава-поінту десь у місці. А якщо вам ще і гроші за це заплатять, буде взагалі чудова підробітка для дистанційної роботи.

Насамперед, треба з'ясувати для себе, що ви будете виконавцем, тому якихось надзвичайних висот ви не досягнете. Так, ви зможете стати старшим аналітиком, отримувати більше грошей, але щоб стати керівником по відділу чи напряму, вам треба буде розвивати саме якості менеджера - тобто організації роботи колективу.

Інша справа, що є різні напрямки аналітики, і наприклад продуктові аналітики (займаються аналізом взаємодії користувачів з якимось додатком (наприклад) і виводить з цього закономірності, пропонує рішення) отримують більше за інших.

Якщо ви початківець, то не розраховуйте одразу на віддалену роботу дата-аналітиком. Скоріш за все, ви будете працювати або в офісі, або будете працювати по гібридній схемі. Адже досвіду у вас немає, а як не крути, той досвід в офісі і колективі отримати простіше. Тобто частково будете працювати в офісі, а частково - дистанційно за визначеним графіком.

Також, щоб підніматись в очах керівництва, треба давати конкретні результати. А для цього правильно підходьте до збору даних. Наприклад, вам поставили задачу з'ясувати чому впав трафік на сайт. Не треба одразу кидатись у цифри, спочатку з'ясуйте - звідки ця інформація, наскільки вона достовірна, на які саме значення сталось падіння тощо. І вже потім працювати з даними, тільки так ви отримаєте достовірний результат. Одним словом, вам треба спочатку досконально з'ясувати проблему, це і є аналітика, або - принаймні - її частина.

Припустимо, ви знайшли хорошу пропозицію. Але тепер треба гарно пройти співбесіду, а ви не знаєте чим виділитись, бо ви новичок-першачок. Отже, вам треба чимось показати що ви краще за інших.

Знову-ж таки, без нашого друга ГітХаба тут не обійтись. Викладайте туди свої колишні проєкти, які ви виконали, щоб можна було, як кажуть, "показати товар наочно". Пам'ятайте про візуалізацію результатів, точність та наочність мають бути вашим фірмовим стилем. Використовуйте з цією метою Tableau чи Пауер Бі.

Краще, щоб пет-проєктів у вас було хоча б кілька, так ви репрезентуєте себе як різнопланового фахівця. Але водночас врахуйте, що справжнім пострілом в десятку буде, якщо хоч один з ваших проєктів буде співріднений з напрямом компанії, куди ви хочете влаштуватись. Тоді до вас точно буде більше уваги, і ви підвищите власні шанси.

І ніколи не кидайтесь у відчай, якщо вам разочок відмовили і одразу не вийшло. Побудьте аналітиком і тут: проаналізуйте що пішло не так, з'ясуйте справжні причини невдачі і врахуйте їх наступного разу. А він у вас точно буде, і не один.