Цифровизация охватывает все — от доставки еды до госуправления. Компании, органы власти и стартапы собирают огромные массивы информации, но извлечь из них пользу без специалистов невозможно. Здесь на сцену выходит аналитик данных (data analyst).
По данным hh.ru, число вакансий с названием «аналитик данных» в России увеличилось почти в 4 раза с 2018 по 2024 год. Согласно исследованию Минцифры и платформы «Россия — страна возможностей» (2023), аналитики входят в топ-5 самых востребованных IT-специалистов. При этом входной порог в профессию ниже, чем, например, в разработку или data science: не требуется глубокое знание алгоритмов или машинного обучения на старте.
Кто такой аналитик данных и чем он занимается
Аналитик данных — это специалист, который помогает принимать решения на основе чисел. Он не гадает, не предполагает и не «чувствует рынок». Он работает с фактами, моделями и визуализациями. В типичные задачи аналитика входят:
- очистка данных от ошибок, дубликатов и пропусков;
- анализ поведения пользователей, финансовых показателей, маркетинговых кампаний;
- подготовка отчетов и презентаций для менеджеров и заказчиков;
- автоматизация регулярной отчетности;
- сбор данных из различных источников: CRM-системы, базы клиентов, финансовые отчеты.
Основные навыки и компетенции аналитика данных
Чтобы уверенно чувствовать себя в профессии, аналитик должен сочетать технические и коммуникативные навыки. Требуются следующие hard skills (технические навыки):
- SQL — язык для работы с базами данных. Используется в 95% вакансий для аналитиков (данные hh.ru за 2024 год).
- Python — универсальный язык с библиотеками Pandas, NumPy, Matplotlib. Он помогает проводить численные расчеты и визуализировать данные.
- Excel — хотя кажется устаревшим, остается базовым инструментом. Особенно важны сводные таблицы и Power Query.
- Power BI, Tableau — инструменты для визуализации данных. Позволяют строить интерактивные дашборды.
- Статистика и вероятность — нужны для интерпретации данных и оценки достоверности выводов.
Designed by Recraft
Среди необходимых soft skills (мягкие навыки):
- умение задавать правильные вопросы;
- навыки деловой переписки и презентации результатов;
- способность видеть закономерности и проверять гипотезы.
«Аналитик данных — это исследователь. Ему присуще любопытство и стремление изучать информацию с разных сторон, очищать ее, преобразовывать и находить тенденции и новые пути анализа деятельности компании».
Николай Валиотти, «Аналитика для руководителей», 2025
Как стать аналитиком данных
Если вы только начинаете путь — не страшно. Вот пошаговая инструкция, как войти в профессию без IT-опыта:
- Освоить основы математики и статистики. Можно пройти курсы по описательной статистике, вероятностным моделям.
- Научиться SQL. Стоит начать с простых SELECT-запросов и постепенно переходить к объединениям и оконным функциям.
- Изучить Python. Начать с базового синтаксиса, перейти к библиотекам анализа данных.
- Применить знания на практике. Можно участвовать в проектах на Kaggle или анализировать открытые данные (например, Росстат).
- Собрать портфолио. Разместить работы на GitHub, создать дашборд на Tableau Public.
Далее нужно получить первую стажировку или фриланс-проект. Это можно сделать на платформах вроде FL.ru, Upwork, GeekBrains.
Designed by Recraft
Где работают аналитики данных
Работодатели ценят универсальность аналитиков. Вы можете встретить эту профессию в различных сферах. Их описали в таблице.
| Сфера | Пример задачи аналитика |
| Банковский сектор | Анализ кредитных рисков, сегментация клиентов |
| E-commerce | Оптимизация ассортимента, анализ поведения покупателей |
| Государственное управление | Оценка эффективности программ и инициатив |
| Образование | Анализ успеваемости студентов, прогноз оттока |
| Логистика | Маршрутизация доставок, оптимизация складских запасов |
Карьерный путь и уровни развития аналитика
Профессия аналитика данных — это лестница роста. Вы начинаете с освоения инструментов и анализа простых метрик, но уже через 2–3 года можете руководить командой или заниматься стратегическим моделированием.
Выделяют следующие карьерные уровни:
- Junior Data Analyst — начальная позиция. Основные задачи: выгрузка данных, отчетности, построение графиков. Требования: базовые знания SQL, Excel, понимание логики аналитики.
- Middle Data Analyst — опытный специалист. Работает с гипотезами, моделирует поведение пользователей, оптимизирует процессы. Необходимо уверенное владение Python и BI-инструментами.
- Senior Data Analyst — наставник и эксперт. Ведет ключевые проекты, занимается A/B-тестированием, работает с бизнесом. Часто имеет навыки data science и базовое понимание ML-моделей.
- Lead или Head of Analytics — управленец. Формирует команду, ставит задачи, отвечает за стратегические решения. Часто участвует в разработке новых продуктов.
По данным платформы SuperJob (2024), медианная зарплата junior-аналитика в России составляет около 70 тыс. рублей, senior — 200 тыс., а лиды получают от 250 тысяч и выше.
Основные инструменты в арсенале аналитика
Технический стек специалиста зависит от специфики компании, но есть ряд базовых инструментов, которые требуют практически все работодатели.
| Инструмент аналитика данных | Назначение | Где используется |
| SQL | Запросы к базам данных | Все компании |
| Excel | Быстрые расчеты, отчеты | Финансы, HR, маркетинг |
| Python | Автоматизация, анализ, визуализация | IT, телеком, ритейл |
| Tableau/Power BI | Визуализация и дашборды | Управленческие отчеты |
| Google Sheets | Совместная работа с данными | Стартапы, SMB |
| Looker | Модель данных и отчеты | Продуктовые компании |
В 83% вакансий на hh.ru за 2024 год указывалось требование владения SQL, в 61% — Python. BI-инструменты требовались в 45% случаев.
Сложности в профессии аналитика данных
Работа аналитика — это не только про таблицы и графики. Есть ряд трудностей, которые важно учитывать, если вы планируете идти в эту профессию.
Типичные сложности:
- Качество данных. Часто данные неполные, «грязные» или неконсистентные. Их приходится чистить вручную.
- Непонимание задач. Бизнес не всегда четко формулирует, что именно хочет узнать. Аналитику приходится переводить вопрос на язык данных.
- Сложности в визуализации. Плохо подобранный график может ввести в заблуждение или остаться непонятным.
- Перегрузка запросами. Один аналитик может обслуживать сразу несколько отделов, и приоритезация задач становится сложной.
Однако эти сложности решаемы. Правильные процессы, автоматизация и опыт помогают справляться с большинством из них.
Designed by Recraft
Подходит ли вам профессия аналитика данных?
Прежде чем бросаться в обучение, важно понять — нравится ли вам работать с цифрами, логикой и исследованием закономерностей. Аналитика требует концентрации, терпения и любознательности.
Профессия вам подходит, если:
- нравится находить логические ошибки и искать причины;
- не боитесь работать в Excel, SQL и Python;
- интересны схемы, модели, прогнозы;
- готовы к постоянному обучению — инструменты быстро меняются.
Профессия может не подойти, если скучно разбираться в деталях, не любите повторяющиеся рутинные задачи, раздражает работа с неполными или плохо структурированными данными.
Переподготовка на аналитика данных
Если вы решили освоить профессию — важно выбрать качественное обучение. Наиболее надежный путь — пройти курсы дополнительного профессионального образования (ДПО). «АСТ» предлагает программы переподготовки на аналитика данных, которые длятся в среднем 3 месяца. Слушатели изучают:
- базы данных;
- основы программирования;
- современные методы анализа данных;
- инструменты для работы аналитика и так далее.
После курса вы получите диплом о профпереподготовке и сможете начать работу в сфере IT.
При подготовке статьи использованы следующие источники:
- HH.ru;
- Минпросвещения;
- Николай Валиотти, «Аналитика для руководителей», 2025.
Часто задаваемые вопросы
-
Можно ли стать аналитиком данных без технического образования?
Да, можно. Профессия не требует строго IT- или математического диплома. Важно освоить практические навыки: SQL, Python, статистику и BI-инструменты. Образование можно получить через курсы дополнительного профессионального образования (ДПО) или самостоятельно. -
Что учить в первую очередь: Python или SQL?
Начните с SQL. Он проще и быстрее приносит результат. SQL — обязательный навык для работы с базами данных. Python осваивайте параллельно или после уверенного владения SQL. -
Чем аналитик отличается от дата-сайентиста и бизнес-аналитика?
Роль Основной фокус Навыки Data Analyst Анализ данных, отчеты SQL, Excel, BI, Python Data Scientist Моделирование и прогнозы Python, машинное обучение Business Analyst Требования и процессы BPMN, диаграммы, интервью Аналитик данных — это промежуточная роль между бизнесом и наукой о данных. Он ближе к практике и отчетности, чем дата-сайентист, и чаще работает с реальными метриками. Подробнее о бизнес-аналитике читайте в нашей статье.
-
Нужен ли английский язык?
Желательно, но не обязательно на старте. Большинство документации, туториалов и интерфейсов BI-систем — на английском. Для роста в профессии — особенно в международных компаниях — язык нужен на уровне не ниже Intermediate. -
Какие проекты можно добавить в портфолио новичку?
- Анализ открытых данных (Росстат, Госуслуги, Kaggle);
- дашборд в Power BI с бизнес-метриками;
- парсинг данных с сайтов и анализ поведения пользователей;
- проект по A/B-тестированию.
Источник: https://astobr.com/articles/analitik-dannykh-kak-voyti-v-professiyu-s-nulya-i-postroit-kareru/
по подбору программы
Персональный менеджер ответит на любой интересующий вопрос
Консультация бесплатна