Аналитик данных: перспективы и важность профессии | Статья в журнале «Молодой ученый»

Отправьте статью сегодня! Журнал выйдет 11 мая, печатный экземпляр отправим 15 мая.

Опубликовать статью в журнале

Рубрика: Информационные материалы

Опубликовано в Молодой учёный №14 (304) апрель 2020 г.

Статья просмотрена: 58 раз

Библиографическое описание:

Аналитик данных: перспективы и важность профессии. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2020. — № 14 (304). — URL: https://moluch.ru/archive/304/105176/ (дата обращения: 02.05.2024).

Аналитик данных – эксперт, важность которого сложно переоценить. Он собирает и обрабатывает данные, исследует и интерпретирует их, в соответствии с определенным кругом задач. Выводы дата-аналитика служат неотъемлемой частью при принятии различных решений в бизнесе, маркетинге, в менеджменте и множестве других сфер.

Компании, в которых работают аналитики и использующие data-driven подход для принятия решений намного активнее развиваются и эффективнее используют свои финансовые ресурсы, обладают большими преимуществами, чем конкуренты, повышают репутационную составляющую. Например, при разработке нового проекта без анализа данных очень сложно его запустить и обеспечить эффективность. Но если действовать с помощью аналитика данных, то вы автоматически получаете выверенный и востребованный продукт, который будет работать, приносить прибыль. И никаких репутационных, финансовых рисков и потери времени.

Эксперты подчеркивают, что спрос на специалистов по анализу данных растет, а потому это направление очень перспективно.

Исследования показали, что:

  • Прирост спроса в 2021 году на таких специалистов достиг более 120%.
  • Средняя зарплата у экспертов в области аналитики данных составляет порядка 181 977 руб.
  • Количество открытых вакансий насчитывается в количестве более 2000.

И это не предел, потому что количество данных регулярно растет. Они меняются по всем областям деятельности человека. И в перспективе это активное развитие только ускорится, потому что данные создают, их копируют, потребляют и используют в совершенно разных сферах.

И если вы ориентируетесь в потоке всей информации, которая вас окружает, то имеете весомое преимущество перед другими и легко можете извлекать из этого достоинства пользу при минимальных затратах.

Аналитики данных специализируются на разных направлениях. Так, это может быть:

  • Продуктовый аналитик. Он проводит исследование и тестирование, чтобы продвинуть продукт на основе анализа и метрик. Изучает отношение потребителей – что их привлекает в продукте, а что отталкивает, есть ли сложности с использованием.
  • Маркетинговый аналитик. Его работа направлена на привлечение клиентов. Он изучает поведение посетителей, формирует стратегию для эффективной рекламы и продвижения, оптимизации бюджета.
  • BusinessIntelligence аналитик. Задача специалистов BI – собирать, хранить, анализировать данные, которые образуются в процессе работы организации. Они моделируют ситуации, тестируют, внедряют процессы автоматизации.
  • Гейм-аналитик. Работает в сфере игровых продуктов, чтобы стимулировать интерес пользователей, расширять аудиторию и увеличивать прибыльность бизнеса. Его специализация связана не только с анализом самих данных, но и с программированием, графикой, звуком и другими «составляющими» игр.

Интересно!

В IT-сфере есть особая «градация» дата-аналитиком. Они начинают свою деятельность в качестве джуниора или «стажера», а затем достигают «уровня» мидла, синьора.

Итак, аналитик данных – значимый эксперт с отличными перспективами для роста и продвижения, получения приличной заработной платы и развития собственного потенциала. Так что стоит пройти курс анализ данных, чтобы обеспечить получение актуальной и интересной профессии. В компании Skypro разработаны уникальные программы обучения, они созданы экспертами с учетом текущей ситуации и перспектив развития информационного рынка.

Каждый ученик получает поддержку наставника, проходит мастер-классы и опыт ведущих специалистов в области. Учеба выстроена в удобном формате, она охватывает изучение когортного анализа и базовой экономики, обработку данных, основы работы в Excel, визуализацию и современный инструментарий дизайна и многое другое.

После обучения вы получите бесценный опыт, неограниченные возможности для работы и саморазвития.

Основные термины (генерируются автоматически): анализ данных, аналитик данных, данные.


Похожие статьи

Анализ данных бизнес-аналитики для организаций...

Анализ данных — это полный и тщательный обзор всей информации, собираемой и хранимой организацией. Чаще всего это делается путем консолидации и изучения данных, собранных с помощью диаграмм, графиков и таблиц.

Современные программные продукты для анализа данных

Другим распространенным инструментом для анализа данных является Python. Python-это интерпретируемый, интерактивный, и высокоуровневый язык программирования общего назначения, который был создан Гвидо ван Россумом в 1985–1990 годах.

Анализ больших данных как эффективное средство управления...

Поставщики телекоммуникационных услуг используют методы анализа больших данных для снижения оттока клиентов. Розничные банки используют большую аналитику данных для предотвращения мошенничества [1].

Методика построения информационно-аналитических систем

Будем назвать системы, ориентированные на анализ данных информационно- аналитическими системами (ИАС). Проведение анализа требует доступа к большому объему данных.

Методы интеллектуального анализа данных | Статья в журнале...

Данные требования создали сложный процесс интеллектуальному анализу данных. Для решения задач требуется анализ+ данных, в котором строится модель для описания информации, а также в заключение создается результирующий отчет.

Организация и подготовка данных для аналитики

 В статье проведен анализ литературы на предмет описания проблем качества данных и предлагаемых решений. Ключевые слова : качество данных, аналитика, подготовка данных.

Использование прогнозной аналитики...

«Прогнозная, предсказательная, предикативная аналитика (Predictive Analytics) — набор методов интеллектуального анализа данных направленного на прогнозирование будущего поведения объектов и субъектов.

Особенности использования ИТ-технологий в аналитике

Опыт внедрения ИТ-систем в различных отраслях, подталкивает к использованию альтернативного подхода к проектам в области больших данных и аналитики, который позволяет компаниям постоянно использовать данные новыми способами.

Статьи по ключевому слову "анализ данных" — Молодой учёный

Анализ данных бизнес-аналитики для организаций в современном мире.

Анализ экстрагенитальной патологии рожениц по данным областного перинатального центра ОКБ № 2 г. Оренбурга.

Применение Data mining для поддержания конкурентоспособности...

В интеллектуальном анализе данных используются алгоритмы для поиска в выборке исходных данных ранее неизвестных, нестандартных, практически полезных и доступных интерпретации знаний, которые помогают организациям более эффективно конкурировать на рынке.

Похожие статьи

Анализ данных бизнес-аналитики для организаций...

Анализ данных — это полный и тщательный обзор всей информации, собираемой и хранимой организацией. Чаще всего это делается путем консолидации и изучения данных, собранных с помощью диаграмм, графиков и таблиц.

Современные программные продукты для анализа данных

Другим распространенным инструментом для анализа данных является Python. Python-это интерпретируемый, интерактивный, и высокоуровневый язык программирования общего назначения, который был создан Гвидо ван Россумом в 1985–1990 годах.

Анализ больших данных как эффективное средство управления...

Поставщики телекоммуникационных услуг используют методы анализа больших данных для снижения оттока клиентов. Розничные банки используют большую аналитику данных для предотвращения мошенничества [1].

Методика построения информационно-аналитических систем

Будем назвать системы, ориентированные на анализ данных информационно- аналитическими системами (ИАС). Проведение анализа требует доступа к большому объему данных.

Методы интеллектуального анализа данных | Статья в журнале...

Данные требования создали сложный процесс интеллектуальному анализу данных. Для решения задач требуется анализ+ данных, в котором строится модель для описания информации, а также в заключение создается результирующий отчет.

Организация и подготовка данных для аналитики

 В статье проведен анализ литературы на предмет описания проблем качества данных и предлагаемых решений. Ключевые слова : качество данных, аналитика, подготовка данных.

Использование прогнозной аналитики...

«Прогнозная, предсказательная, предикативная аналитика (Predictive Analytics) — набор методов интеллектуального анализа данных направленного на прогнозирование будущего поведения объектов и субъектов.

Особенности использования ИТ-технологий в аналитике

Опыт внедрения ИТ-систем в различных отраслях, подталкивает к использованию альтернативного подхода к проектам в области больших данных и аналитики, который позволяет компаниям постоянно использовать данные новыми способами.

Статьи по ключевому слову "анализ данных" — Молодой учёный

Анализ данных бизнес-аналитики для организаций в современном мире.

Анализ экстрагенитальной патологии рожениц по данным областного перинатального центра ОКБ № 2 г. Оренбурга.

Применение Data mining для поддержания конкурентоспособности...

В интеллектуальном анализе данных используются алгоритмы для поиска в выборке исходных данных ранее неизвестных, нестандартных, практически полезных и доступных интерпретации знаний, которые помогают организациям более эффективно конкурировать на рынке.

Задать вопрос