Аналитик – это собирательное название профессии, суть которой сводится к сбору большого количества цифровых данных, их анализу и трактовке полученной информации. Что это за данные – зависит уже от специфики работы такого сотрудника. Аналитик может быть специалистом в области финансов, инвестиций, конкретных рыночных сегментов, инженерии, химии, компьютерного программного обеспечения, рекламы, социологии и так далее. Кстати, в 2021 году центр профориентации ПрофГид разработал точный тест на профориентацию. Он сам расскажет вам, какие профессии вам подходят, даст заключение о вашем типе личности и интеллекте.

Читайте также:

Краткое описание: кто такой аналитик?

 Аналитик – это человек, которого огромные разрозненные потоки информации приводят не в ужас, а в состояние профессионального азарта. Он способен обнаружить среди этих потоков определенные алгоритмы и закономерности, чтобы в итоге получить новое знание, которое можно будет с успехом применять в сфере его работы.

Особенности профессии

Чаще всего вакансия аналитика предполагает, так или иначе, работу с числами – самой подходящей формой представления информации для проведения исследований, анализа, выявления статистических принципов, прогнозирования и формирования планов дальнейшего развития. То, о чем говорят эти числа, может относиться практически к любой области жизни современного общества. Хотя на практике аналитики все же чаще работают в областях, связанных с финансами, поскольку именно они требуют детальнейшего анализа и предельно четких прогнозов, основанных на реальных данных и научной математике, а не чьей-то интуиции.

Ключевые обязанности аналитика сводятся к следующей последовательности действий:

  • Сбор всех данных, необходимых для проведения анализа, и их первичная обработка (она направлена на приведение данных к единой форме, выделение основных признаков, переменных и неизвестных для анализа и прочие подготовительные работы).
  • Определение основных тезисов исследования, выдвижение гипотез.
  • Непосредственно анализ собранной и стандартизированной информации, выполняемый с помощью математических методов и современного программного обеспечения. В результате анализа гипотезы либо подтверждаются, либо опровергаются.
  • Составление прогнозов, планов развития, проектов, методических рекомендаций, основанных на результатах выполненного анализа.
  • Оформление аналитического отчета о результатах анализа, формирование выводов, их презентация работодателю/клиенту.

Например, бизнес-аналитик может работать в штате конкретной компании и изучать ее финансовые процессы, реальные и потенциальные договора с партнерами, конкурентов, чтобы определить ее слабые и сильные места, предложить оптимальные способы оптимизации ее работы, сокращения расходов и повышения прибыли. Финансовый аналитик может специализироваться на особенностях процессов внутреннего или международного рынка. Некоторые аналитики специализируются на биржевой торговле и могут спрогнозировать перспективность тех или иных инвестиций.

Аналитики, работающие в области компьютерных технологий, совершенствуют концепции и методы разработки программного обеспечения, консультируют по вопросам информационной безопасности, помогают внедрять более совершенные алгоритмы на практике.

Плюсы и минусы профессии аналитик

Плюсы

  1. Высокая зарплата.
  2. Востребованность на рынке труда.
  3. Престижная профессия.
  4. Широкие возможности для переквалификации, работы в различных областях экономики.
Читайте также:

Минусы

  1. Необходимость в наличии профильного образования и опыта работы для успешного трудоустройства.
  2. Высокий уровень ответственности.
  3. Работа, всегда требующая использования мозговых ресурсов, умственного напряжения.

Важные личные качества

Очевидно, что успешный аналитик должен обладать крайне ярко выраженными способностями к аналитическому мышлению. Также у него должна быть хорошая память, умение долго сохранять концентрацию, усидчивость, внимательность, способности к оперированию большими объемами информации, дедукции, индукции, ответственность, наблюдательность. Коммуникативные способности тоже не будут лишними, как и профессиональная интуиция (хоть аналитик и должен оперировать сугубо доказуемыми понятиями и выводами).

Обучение на аналитика

Аналитик без высшего образования не может претендовать на получение хороших высокооплачиваемых должностей. С другой стороны, таких специалистов «в чистом виде» отечественные вузы не готовят, да и специфика работы может сильно различаться в зависимости от области деятельности. Самые близкие по характеру и смыслу варианты обучения на аналитика – это профили «Экономика» (код 38.03.01) и «Социология» (код 39.03.01). Набор предметов, которые нужно сдавать для поступления, зависит от специальности и вуза и может включать в себя русский язык, математику, обществознание и иностранный язык. Обучение в обоих случаях длится 4 года на очном отделении, 5 лет – на всех остальных.

Курсы

ProductStar
Освойте ключевые технологии, научитесь работать с большими данными, расширьте знания в аналитике и перейдите на новый уровень в профессии. Вы научитесь писать запросы, работать с данными в базе без переноса в таблицы, загружать данные и сохранять историю, работать с разными форматами файлов. Сможете автоматизировать работу с большими массивами, получать данные из внешних источников, обосновывать выводы, сделанные на основании данных и освоите необходимый математический аппарат для продуктивной работы с моделями данных, машинным обучением и нейронными сетями.
ProductStar
За 2 месяца с нуля вы освоите основы профессии Аналитик данных, разберете специфику и инструменты — от SQL до поисков инсайтов и визуализации данных и поймёте, насколько профессия для вас подходит. Навыки программирования не нужны, мы обучаем с 0. Самой частотной задачей аналитика является сбор данных из различных источников (от Excel до баз данных) — для этого используется язык SQL, который и изучим. Знаний языка SQL, наличия практики и умения анализировать данные, достаточно чтобы претендовать на позицию Junior Analytic — мы поможем вам грамотно подготовиться к этому. Выпускники получают сертификат об успешном прохождении курса — что, вместе с дипломным проектом, будет хорошим аргументом при трудоустройстве.
ProductStar
Отличный скилл для продакт-менеджера и маркетолога — научат вас не ждать аналитиков по мелким задачам, а самим работать с SQL для решения типовых задач по получению и анализу данных. На курсе вы научитесь создавать вложенные запросы и брать данные из нескольких таблиц. Сможете работать со сложными операциями с данными: обновление, добавление и удаление. Нюансы работы с таблицами. Поймете, как извлекать, преобразовывать и сортировать данные, изучать и практиковать языковые конструкции.
ProductStar
Освойте ключевые технологии, научитесь работать с большими данными, расширьте знания в аналитике и перейдите на новый уровень в профессии. Инструменты: от SQL и Python до Hadoop, ETL и DWH. Вы научитесь писать запросы, работать с данными в базе без переноса в таблицы, загружать данные и сохранять историю, работать с разными форматами файлов. Научитесь использовать Python и библиотеки анализа данных: автоматизировать работу с большими массивами, получать данные из внешних источников, обосновывать выводы, сделанные на основании данных. Освоите Hadoop и MapReduce. Научитесь проверять гипотезы, изучите машинные методы для обработки данных, сможете выявлять скрытые аномалии в данных и строить прогнозные модели. Освоите необходимый математический аппарат для продуктивной работы с моделями данных, машинным обучением и нейронными сетями.
ProductStar
Вы освоите навыки финансового анализа команды и компании и найдёте кратные точки роста. Разберем: от Unit-экономики до P&L и основ Growth hacking. Вы научитесь основам P&L подхода: Составляем на практике финансовый отчёт для продуктовой команды и компании и разбираемся в нюансах. Используем подходы Growth hacking для работы с улучшением онбординга новых пользователей и увеличению текущей клиентской базы. Изучим, какие существуют подходы к монетизации сервисов и выберем наиболее подходящие под каждую из фаз развития продукта. Поработаем с составлением Unit-экономики вашего продукта и найдем точки роста.
ProductStar
С ProductStar вы разберётесь, потренируете навыки работы и изучите нюансы работы с одним из самых частотных аналитических инструментов для продакта — проведением и обсчётом результатов A/B-тестирования продукта. На рынке регулярно появляются вакансии Middle Product менеджеров от ведущих компаний (с которыми сотрудничают ProductStar) — Яндекс, Skyeng, Carprice, Tinkoff, Wrike, Selectel, Avito и другие. Они помогут вам получить необходимые навыки, оформить резюме и получить достойную работу в интересующей вас компании.
ProductStar
Вы с нуля освоите профессию Аналитик продуктов, подробно разберете всю специфику и инструменты данной профессии от Google Analytics, Python и BI-инструментов до Machine Learning и DataScience. ProductStar поможет вам получить необходимые навыки, собрать проекты для вашего резюме и найти достойную работу в интересующей вас компании. Выпускники получают сертификат об успешном прохождении курса — что, вместе с дипломным проектом, будет хорошим аргументом при трудоустройстве. Курсы ProductStar уже закончили 2000+ студентов, вы всегда можете попросить у них рекомендации. Также действует программа полного возврата в первый месяц обучения.
SkillFactory
Научиться работать с инструментами для анализа данных — важная задача для специалиста вне зависимости от сферы бизнеса. Неудивительно, что профессия Data Analyst — хорошо оплачиваемая и востребованная сегодня. Школа данных SkillFactory открыла набор на профессию «Аналитик данных». На обучении вы последовательно пройдете все этапы от основ анализа данных до получения востребованной специализации, а также сотни упражнений и практических кейсов по: 1) базам данных; 2) SQL; 3) Python; 4) математической статистике. И, конечно, вы создадите свои первые практические проекты, которые останутся в вашем портфолио. А чтобы не забросить свою цель, в течение всего курса вас будет поддерживать тьютор.
ProductStar
Вы поймете, как систематизировать большие данные с помощью Machine Learning и научитесь работать с рекомендательными системами. Освоите такие инструменты как Python и Hadoop, а также узнаете особенности библиотек данных Pandas, Numpy, Matplotlib, Plotly. Выучите синтаксис одного из самых популярных языков программирования, Python, сможете создавать и применять функции. Узнаете ключевые инструменты Machine Learning и научитесь их применять. Изучите типы и задачи рекомендательных систем, а также сможете создавать собственные. А также попрактикуемся в работе с Hadoop и разберем подход MapReduce.
Международная школа профессий
Вы научитесь работать со сквозной аналитикой в Яндекс.Метрике и Google Analytics, обучитесь использованию языков программирования SQL и Python для автоматизации работы с информацией, сможете наглядно визуализировать большие массивы данных в виде диаграмм, таблиц и дашбордов с помощью Power BI. По итогам экзамена выдается диплом. Возможность оплаты в рассрочку. Филиалы в 40 городах РФ. Обучение очно в учебном центре или онлайн.

Вузы

Российский государственный социальный университет
Социология (Факультет социологии РГСУ)
Казанский (Приволжский) федеральный университет
Социальняа теория и прикладное социальное знание (Институт социально-философских наук и массовых коммуникаций КФУ)
Российский государственный университет имени А.Н. Косыгина (Технологии. Дизайн. Искусство)
Социология (Институт социальной инженерии РГУ им. А.Н. Косыгина (Технологии. Дизайн. Искусство))
Российская экономическая школа
Экономика (Российская экономическая школа)
Государственный университет «Дубна»
Социология (Факультет социальных и гуманитарных наук Университета «Дубна»)

 

Лучшие вузы для аналитиков

  1. МФЮА
  2. НИУ «ВШЭ»
  3. МАСИ
  4. ИЭАУ
  5. СПбГУ
  6. СПбГУП
  7. СПбГЭУ

Место работы

Аналитики нужны компаниям, организациям, предприятиям различных профилей. Также они могут проводить исследования и оказывать консультативные услуги проектно, в рамках частных заказов.

Читайте также:

Зарплата аналитика

Финансовые, инвестиционные аналитики, аналитики компьютерных систем, как правило, могут похвастаться достаточно высоким уровнем заработка. Несколько меньше получают спортивные аналитики. Хотя в целом зарплата такого специалиста зависит от того, в какой организации он трудится, и какими финансовыми потоками она оперирует.

Зарплата на 17.05.2021

Россия 60000—180000 ₽
Москва 70000—300000 ₽

Карьерный рост

Аналитик может возглавить проект, получить управляющую должность и дойти до высших уровней менеджера организации – если ему это нужно. Либо он может повышать профессионализм в своей работе и, соответственно, уровень зарплатных ожиданий и требований.

Профессиональные знания

  1. Микроэкономика, макроэкономика, международная экономика.
  2. Бухгалтерский анализ и учет, налоговый учет.
  3. Эконометрика.
  4. Макроэкономическое планирование и прогнозирование.
  5. Социологические теории.
  6. Правила проведения маркетинговых исследований.
  7. Социология управления.
  8. Социология прогнозирования.
  9. Высшая математика.
  10. Правила использования современного программного обеспечения для проведения исследований.

Известные аналитики

  1. Роберт Спингэрн, специалист из швейцарского финансового конгломерата «Credit Suisse», работающий преимущественно с рынком вооружений и аэрокосмическим рынком.
  2. Роберт Сэмпл, также сотрудник «Credit Suisse», посоветовавший приобрести акции Apple за два с половиной года до роста их стоимости на 450%.
  3. Джеймс Макилри, один из ведущих аналитиков Уолл-Стрит.
Читайте также: