Це не так стресово, як у проджект-менеджера, але ти постійно думаєш про проєкт і весь час комунікуєш з різними людьми. Щодо мінусів, то назву адаптацію на проєкті з уже data analyst вакансії сформованою командою. Це вимагає надзвичайно багато ресурсів, особливо якщо це новий домен. Знайти спільну мову з замовником, налаштувати взаємодію з командою, і найскладніше — швидко розібратися у системі. Для якісної роботи потрібно добре розуміти продукт.

Читаєш конспект і готуєшся до заняття

Крім того, інженер даних добре розуміється на інструментах проєктування та тестування. Data analyst, data engineer і data scientist — це три різні ролі у сфері аналізу даних зі своїми особливостями та зоною відповідальності. Наприклад, завдання Data Scientist полягає в тому, щоб витягувати ідеї з необроблених даних. Інженер даних займається розробкою та обслуговуванням конвеєрів даних. Аналітик даних здебільшого робить дії, які впливають на сферу діяльності компанії. Під час живих онлайн сесій викладач пояснює матеріал, відповідає на запитання, допомагає розібратися в складних аспектах матеріалу і надає практичні завдання для виконання на уроці.

Хто такий дата-аналітик і чим він займається

Такі фахівці мають справу з великими даними і беруть участь у численних операціях, таких як очищення даних, управління, перетворення, дедуплікація даних і не тільки. Аналітика даних дає змогу галузям обробляти швидкі запити для отримання дієвих результатів, які необхідні в короткі терміни. Ми детально розглянемо кожен аспект вашого професійного профілю, щоб ви могли максимально ефективно представити свої навички та досягнення потенційним роботодавцям.

Роль дата-аналітика у діджитал-продукті

Серед хард-скілів назву англійську на рівні Intermediate+, знання SDLC і розуміння базових понять в ІТ-сфері, сучасних методологій щодо роботи з вимогами. Це було 6–7 років тому, коли роль ВА тільки зароджувалася в Україні. Наприклад, розробка хмарної інфраструктури для полегшення аналізу даних у реальному часі вимагає різних принципів розробки. Тому побудова інтерфейсного API — один із посадових обов’язків дата-інженера.

Дата-аналітик: що має вміти та як ним стати

Раніше інвестиції на вимірювання чогось могли навіть не окупитися. Запитання на кшталт «Хто твій клієнт і як часто він щось купує? Зараз же рекламні платформи можуть розповісти купу всього про поведінку покупців, і дізнатися це хоче кожен сайт.

Дізнайся, як стати професіоналом в аналітиці даних з нуля,

• Але кожен має свою історію, яка «запалює» на втілення ще складніших і цікавіших завдань.
• Ви станете кваліфікованим фахівцем, здатним обробляти великі обсяги даних та створювати аргументовані звіти за допомогою сучасних аналітичних методик.
• Залежно від специфіки конкретного продукту, аналітик може зіштовхуватися і з іншими метриками.
• У нашому проєкті ми прийшли саме до такої структури дата-аналітики і зон відповідальності.

Після аудиту я потрапив у команду Universe, спершу як маркетолог. На цій посаді зрозумів, як працює сучасний performance marketing на таких платформах як Facebook, Google, Snapchat, Apple Search Ads, Twitter тощо. Згодом ці навички і знання стали в нагоді, коли я перейшов на позицію аналітика — я вже мав цінні інсайти з трафіку, розумів потреби маркетингу і знав способи, як їх задовольнити. Також не зайве хоча б частково розібратися у Data Science — які моделі машинного навчання існують, у яких ситуаціях використовуються, яка математика за ними стоїть.

Також цінується вміння опановувати нове та швидко вчитися. Найчастіше їх все ще шукають фінансовий, телекомунікаційний і транспортний (таксі, доставка) сектори, гемблінг та великі інтернет-магазини. Але вакансій аналітика даних від середнього бізнесу теж стає більше.

Ці алгоритми відповідають за передбачення майбутніх подій. Data Engineers мають працювати як зі структурованими, так і з неструктурованими даними. Тому їм потрібен досвід роботи з базами даних SQL і NoSQL.

Найбільший мінус — велике розумове навантаження і перевтома від нього. Цей бонусний модуль призначений для студентів, які прагнуть покращити свої навички ділової англійської у сфері ІТ та даних. Основна мета модуля — подолати мовні бар’єри та підвищити впевненість у своїх силах. Ринок дата-аналітиків в Україні дуже ненасичений — спеціалістів рівня Middle+ досить мало.

Безглуздо стверджувати, що гарна вища освіта є зайвою. Якщо йти цим шляхом, варто придивитися до спеціальностей, де вивчають статистику, теорію ймовірностей, математичне моделювання, дата-аналіз, Data Science. Профільна вища освіта дасть певні очки на старті, але з часом в резюме  її перекриють місця роботи та фактичний досвід. Тож, як і всюди в IT, тут більше цінуються знання і навички, що набуваються завдяки урокам на YouTube, курсам, різноманітним тестам, спостереженню за тим, як інші розв’язують робочі завдання.

На наших курсах з дата-аналітики є окремий модуль із софт скілами, англійською та заняттями з працевлаштування. Після успішного проходження цього етапу найкращі випускники отримають можливість пройти технічну співбесіду та приєднатися до команди EPAM Україна в ролі бізнес-аналітиків. В середньому «Data analyst» в Україні заробляє грн. Це медіана заробітних плат за даними з 660 вакансій, розміщених на Work.ua із заголовком «Data analyst» і за схожими запитами-синонімами «Аналітик», «Analyst», «Фахівець з аналітики» та ін.

Аналітики даних потрібні в найрізноманітніших компаніях і сферах. Вони круто вміють працювати з інформацією і можуть розвиватися у своїй галузі до рівня Senior Data-аналітик або Team Lead. Також є можливість змінити напрям і перейти в бізнес-аналітику, продуктову аналітику і Data Science або довчити Python, щоб стати розробником. Одним словом, купа можливостей для пошуку себе і кар’єрного зростання. З таким підходом пов’язано більшість успішних джоб-оферів, про які я знаю.

Робота в кращіх IT командах https://wizardsdev.com/