Что такое аналитика данных, зачем она нужна и с чего начать карьеру в этой области?

На сегодняшний день аналитика данных представляет собой одну из самых востребованных IT-сфер, которая характеризуется большими перспективами для дальнейшего развития. По статистическим данным, начиная с 2016 года, количество открытых по этой специальности вакансий выросло практически в пять раз. В этом материале разберём, чем же занимается аналитик данных и как начать строить карьеру в этой сфере деятельности.

Ключевые профессии в сфере аналитики данных

Дата-инженер – это специалист, который занимается сбором разносторонней информации в одну базу. Например, у крупной компании есть несколько десятков различных систем, начиная от продаж и заканчивая подбором персонала.

Сотрудники каждой из этих систем, как правило, работают с определённой информацией. Главной задачей дата-инженера является объединение всех данных в единую совокупность для дальнейшего принятия управленческих решений по развитию организации.

Кроме того, этот специалист закладывает стандарты использования информации компанией. Дата-инженер делает выбор между реляционными и нереляционными базами данных. В первом варианте вся информацию объединена специальным ключом – благодаря этому, исследовать связи между отдельными строками очень просто.

Для нереляционных баз данных характерны другие типы связей – они отличаются большей надёжностью, но требуют особых методов обработки информации. Подробнее о базах данных читайте здесь: https://sky.pro/media/chto-takoe-baza-dannyh/.

Data scientist – ещё один специалист из аналитики данных, который занимается исследованием уже готовой информации. Основная задача его деятельности состоит в использовании правильных методов, которые помогут решить главные проблемы бизнеса и достичь поставленных целей.

В этом и заключается роль этого специалиста: в своей работе он использует основы математики, информатики, а также знания базовых принципов бизнеса для удовлетворения его потребностей.

Процесс становления аналитиком данных

Вне зависимости от того, какую сферу аналитики данных Вы выбрали для себя, Вам, в любом случае, нужно начинать с языка запросов SQL – это основа в изучении любых типов информации. Далее Вам будет необходимо разобраться с основами функционирования библиотек Python и прокачать свои практические навыки в табличном редакторе Excel.

Идеально, если Вы найдёте достаточно времени для того, чтобы изучить язык R – на нём основывается функционирование математической статистики.

Будущий специалист из сферы аналитики данных может выбрать абсолютно любое направление обучения – например, работу с маркетинговой информацией, либо же с данными, определяющими особенности продаваемой компанией продукции. С развитием практических навыков работы и получения опыта Вам станет ясно, какая из сфер Вам больше подходит – инженерная или учёная.

Не стоит бояться, что спустя несколько лет профессия аналитика данных потеряет свою актуальность. Без специалистов из этой сферы не обходится практически ни одна разработка программных продуктов.