Аналитика данных: кому она нужна и как получить перспективную профессию с нуля


Кто такой аналитик данных и какие типы аналитиков бывают
Кто такой аналитик данных и какие типы аналитиков бывают

Информация – ключевое понятие современного бизнеса. Еще никогда компании не могли получать столько данных, сколько сегодня и раньше не было возможности так быстро реагировать на изменения пользовательских запросов.

Вместе с образовательным проектом Нетология мы подготовили путеводитель по наиболее востребованным направлениям в аналитике. Если вам нравится работать с данными, или вы просто хотите понять, как сделать успешным собственный продукт, проверьте себя: хватает ли вам знаний и навыков для того, чтобы оставаться на верхушке рынка?

Аналитика данных

Аналитика данных или Data Science – это универсальная специальность. Умение собирать и анализировать данные, делать на их основе бизнес-предсказания и далеко идущие выводы – навык, который требуется в любой сфере, где производится продукт или услуга.

Аналитик данных решает задачи разного профиля:

• составляет прогнозы на основе показателей и метрик;

• проверяет новые концепции, тестирует разные варианты для выбора оптимального решения;

• просчитывает потенциальный объем рынка;

• ищет способы увеличить клиентскую (пользовательскую) базу;

• вычисляет возможности оптимизации, увеличения прибыли и повышения качества продукта.

Аналитик данных – это исследователь, который обеспечивает успех бизнес-начинаний, помогает его развивать и поддерживать в условиях постоянно меняющегося рынка. По этой причине хороший аналитик данных легко найдет работу в наиболее интересной для себя области: разработке приложений или видеоигр, высоких технологиях, банковском или рекламном деле.

Именно data-аналитика стала решающей при запуске сериала «Карточный домик». Алгоритмы помогли определить успешность проекта. Тем, кто смотрел оригинальный британский «Карточный домик», также нравились фильмы Финчера и картины со Спейси. Поэтому Netflix решил соединить Дэвида Финчера (он стал одним из режиссеров «Карточного домика»), сюжет о политических интригах и Спейси в одном проекте.
Именно data-аналитика стала решающей при запуске сериала «Карточный домик». Алгоритмы помогли определить успешность проекта. Тем, кто смотрел оригинальный британский «Карточный домик», также нравились фильмы Финчера и картины со Спейси. Поэтому Netflix решил соединить Дэвида Финчера (он стал одним из режиссеров «Карточного домика»), сюжет о политических интригах и Спейси в одном проекте.

По данным hh.ru, в 2021 году младший аналитик данных может рассчитывать на зарплату 40 – 80 тысяч рублей; 1-2 лет опыта достаточно, чтобы претендовать на 100 – 120 тысяч рублей в месяц и больше.

Для маркетологов, программистов, продакт-менеджеров владение базовыми инструментами аналитики, понимание принципов аналитического мышления – большой плюс как при трудоустройстве, так и для улучшения результатов профессиональной деятельности.

Пройти курс аналитики данных можно в Нетологии. Программа включает все, что нужно знать аналитику данных:

• работу с сырыми данными с помощью профессиональных инструментов;

• самостоятельный поиск информации с составлением SQL-запросов;

• оптимизацию анализа данных с Python и Git;

• поиск в массиве данных инсайтов для оптимизации продукта;

• построение, упорядочивание и проверку гипотез;

• работу с метриками, графиками и Big Data.

Нетология – наиболее дружественная к новичкам площадка для обучения аналитиков. Программа рассчитана на рост с нуля до миддла. Начинающих специалистов с первого дня включают в профессиональное сообщество, помогают набрать интересные кейсы для портфолио и освоить конкурентные инструменты. Это лучший вариант для тех, кто очень хочет работать с данными, но не знает, с чего начать, или желает получить дополнительные навыки для текущей профессии.

Продуктовая аналитика

Специалист по продуктовой аналитике – один из ключевых людей в команде. Он формулирует основные идеи продукта и проверяет гипотезы, чтобы найти «золото» – тот самый поворот в нужную сторону, который позволит максимизировать прибыль и вознесет потребительскую лояльность до небес. Этот человек много работает с метриками и аналитическими фреймворками, выстраивает и корректирует «дорожную карту» продукта, составляет план медийного продвижения и рассчитывает расходы на рекламу.

Яндекс.Такси: супер-приложение (Super App), которое мгновенно стало популярным. А все благодаря пустующей нише, верно обнаруженной продуктовыми аналитиками, и предельному удобству услуги.
Яндекс.Такси: супер-приложение (Super App), которое мгновенно стало популярным. А все благодаря пустующей нише, верно обнаруженной продуктовыми аналитиками, и предельному удобству услуги.

В больших компаниях продуктовые аналитики обычно работают в команде, сегментируя и распределяя задачи разного профиля. Но в фирме поменьше – например, в небольшой игровой студии – специалист становится мастером всего и практически единолично управляет развитием продукта, имея в подчинении не более 1-2 джуниоров.

Опытный продуктовый аналитик с портфолио и широкой инструментальной базой может рассчитывать на оклад от 95 – 210 тысяч рублей и выше. Получить ключевые навыки для входа в профессию можно на экспресс-курсе, который посвящен изучению продуктовых и бизнес-метрик. За 3,5 месяцев вы освоите:

• метрики Revenue, Retention, Refera и техники работы с ними;

• написание простых функций для продуктового анализа на Python;

• методы визуализации данных;

• основы работы с таблицами и базами данных, написание SQL-запросов;

• способы подготовки отчетности и проверки данных.

Навыков экспресс-курса и дипломной работы достаточно, чтобы познакомиться с профессией, самостоятельно решать задачи по аналитике продуктов и найти работу по новой специальности.

Маркетинговая аналитика

Как лучше продавать, почему перестали покупать и как сделать так, чтобы снова начали – на эти вопросы ищет ответ маркетинговый аналитик.

А еще этот специалист решает задачи:

• формирование фокус-групп для исследования и поиск «сырых» источников данных;

• планирование бюджета на рекламу;

• выбор инструментов для продвижения и отслеживание их эффективности;

• адаптация продукта под изменения запросов потребителя;

• прогнозирование роста и падения востребованности продукта.

Хотя маркетологов на рынке труда достаточно, маркетинговых аналитиков пока мало: специалисту нужны не только крепкие знания Google Analytics, Яндекс.Метрики и других аналитических инструментов, но и глубокое понимание принципов аналитического мышления, готовность учиться новому всю жизнь, а также чутье на закономерности и тренды, которое развивается только с опытом.

Крепкий маркетолог-аналитик без труда найдет работу в интересной для себя сфере, где будет получать от 100 тысяч рублей и больше. Курс на 9 месяцев поможет освоить все актуальные инструменты, подтвердит профессиональную готовность и даст достаточно практики, чтобы претендовать на крутые должности сразу после обучения. Войти в профессию с нуля или из смежной сферы тоже можно, но придется постараться: чтобы выйти на «средний» уровень самостоятельно, уходит от 2-3 лет.

Игровая аналитика

Если в процессе прохождения видеоигр вам регулярно приходят мысли о том, где что надо подкрутить, чтобы стало лучше, у вас талант к интуитивной игровой аналитике. Наблюдательность и любовь к видеоиграм можно превратить в реальную, и довольно прибыльную, профессию: джуниоры получают от 55-70 тысяч рублей, а опытные специалисты получают зарплату в 80 – 175 тысяч рублей и выше.

Игровой аналитик во многом берет на себя задачи геймдизайнера:

• декомпозирует игровой процесс;

• выделяет основные механики и циклы игры;

• адаптирует геймплей для максимизации вовлеченности;

• находит закономерности в действиях игроков и готовит рекомендации для изменений в проекте для разработчиков.

Главное отличие игровой аналитики от геймдизайна – упор на работу с данными. Статистика, математические инструменты, метрики – инструментарий аналитика, который поможет задать игре направление и исправить критические ошибки на ранних стадиях&

Red Dead Redemption 2 заслужила мгновенную любовь игроков сразу после выхода и привлекла к видеоиграм волну новой аудитории. Отполированные игровые механики, увлекательный геймплей, вариативность, реакция игры на нестандартные действия: за всем этим стоят игровые аналитики.
Red Dead Redemption 2 заслужила мгновенную любовь игроков сразу после выхода и привлекла к видеоиграм волну новой аудитории. Отполированные игровые механики, увлекательный геймплей, вариативность, реакция игры на нестандартные действия: за всем этим стоят игровые аналитики.

Ещё 6-8 лет назад игровая аналитика казалась уделом крупных корпораций, но сегодня даже небольшие независимые студии понимают важность участия опытного специалиста по аналитике в проекте. От него зависит:

• насколько оптимизированной, играбельной будет проект на выходе;

• захочет ли пользователь возвращаться в игровой мир, поделиться игрой с друзьями;

• будут ли интересны дополнительные механики, сайд-квесты;

• будут ли геймеры делиться геймплеем игры, проходить игру на 100%, выбивать редкие достижения;

• получит ли игра высокие оценки пользователей и игровых журналистов;

• в монетизированных играх – будет ли пользователей раздражать монетизация, как часто средний игрок будет соглашаться провести транзакцию.

Игровой аналитик дает проекту данные для достижения успеха, хотя и не задает курс самостоятельно. Поэтому важная часть работы – умение донести информацию до команды, объяснить разработчикам и руководству, почему лучше заменить повозки телепортами, снять ограничения с размера инвентаря, скорректировать экономическую систему в игре и т.д.

В этом месте даже у опытных аналитиков начинаются проблемы: объективные результаты исследований могут конфликтовать с оригинальной задумкой, из-за чего начинаются творческие конфликты. Поэтому в курс игровой аналитики, помимо основ аналитического мышления, автоматизации процессов на Python, работы с SQL-запросами и организации A/B-тестирований, входит модуль визуализации. Это полезно как для упрощения работы с данными, так и для представления команде результатов исследований.

8 месяцев подготовки достаточно, чтобы с головой погрузиться в профессию и получить навыки, необходимые для анализа мобильных и консольных игр, одиночных и мультиплеерных проектов, крупных MMO и прочих соревновательных игр.

Аналитика мобильных приложений

Рынок мобильных приложений – один из наиболее быстрорастущих в мире. И не потому, что все пользуются смартфонами: по данным экспертов, хотя телефоны продают, хвастаясь новейшими функциями, покупают их, чтобы получить доступ к уникальной медиа-среде.

Аналитик мобильных приложений не только проводит опросы, собирает информацию и делает предсказания по существующим моделям анализ, но и учится смотреть на продукт глазами пользователя. Его задача – понять каждое пользовательское действие и корректировать приложение так, чтобы оно тоже научилось «читать мысли» потребителя.

Игровые аналитики ответственны за мобильную прокрастинацию, формируют пользовательский досуг и адаптируются под запросы. Это они успешно убеждают сделать выбор в пользу приложения при существовании нескольких сотен активных конкурентов, а потом мотивируют на внутренние покупки, которые почему-то становится не жалко совершать.

Мобильный хит Clash of Clans принес разработчикам уже более $4 млрд. только за счет необязательных покупок: впечатляющий результат совместной продуктивной работы игровых и мобильных аналитиков.
Мобильный хит Clash of Clans принес разработчикам уже более $4 млрд. только за счет необязательных покупок: впечатляющий результат совместной продуктивной работы игровых и мобильных аналитиков.

Один сильный мобильный аналитик способен вывести небольшого разработчика в локальные или мировые топы. Средняя зарплата в профессии начинается от 140 тысяч рублей и стремительно растет вверх с ростом числа успешных проектов.

Получить одну из наиболее прибыльных профессий в современной аналитике можно на 9-месячном курсе: ведущие российские специалисты обучают ключевым навыкам и курируют реальные проекты, которые можно будет представить работодателю при трудоустройстве.

Как начать профессию с нуля?

Аналитическое программирование, метрики, математические инструменты и схемы: кажется, что несколько лет уйдет только на то, чтобы разобраться с теорией. Но если вы готовы изучать новое, и у вас есть опытный проводник, который покажет, как реализовать теорию на практике, этот путь реально сократить до 8-9 месяцев.

Курсы Нетологии остаются наиболее простым способом войти в профессию с нуля или из смежной специальности. Обучение проводят опытные аналитики, которые работают в крупнейших российских и зарубежных компаниях. Выпускники курсов проходят оплачиваемую стажировку и получают работу у лидеров индустрии.

Изображения: shutterstock.com, pinterest.com, rockstargames.com, prilozhenie-taksi.ru