Курси дата аналітики від DAN.IT включають теоретичні заняття та практичні завдання, що дозволяє студентам отримати реальний досвід роботи з даними. Ця мова запитів — основний інструмент для «спілкування» з базою даних. З її допомогою аналітик «дістає» потрібну інформацію, data analyst вакансії на основі якої він буде робити висновки для продуктової команди.
Читаєш конспект і готуєшся до заняття
Сприяє кращим результатам у бізнесі, сильнішій залученості спеціаліста до процесу. Заповніть, якщо ви не проти, щоб ми могли зв’язатись у випадку потреби. Підписуйтесь на щотижневу розсилку від головної редакторки Happy Monday з підбіркою найцікавішого контенту тижня, новин та кар’єрних можливостей.
Як стати дата-аналітиком: 7 хардскілів у вашому резюме
Робота дата-аналітика — це детектив, але без напруженого сюжету. Треба пов’язати всі фактори між собою, знайти можливі збіги або https://wizardsdev.com/ їхню відсутність, відстежити логіку причинно-наслідкових зв’язків. Для цього потрібно вдивлятися в дані так довго, поки вони не почнуть вдивлятися в тебе. Data Scientist має бути готовий до наполегливої роботи, адже йому постійно треба шукати ідеальну формулу для навчання штучного інтелекту.
Віддалена робота
Перевагою буде здатність вирішувати спори безконфліктно, адаптуватися до нових обставин. Така співпраця мотивує думати за межами типових рішень і генерувати більше ідей, приймати рішення. Світ мінливий, тому стежити за трендами, вдосконалювати свої навички та інструментарій — ще один must have для аналітика.
SQL та візуалізація даних
- Зрозуміти, чи є взагалі бажання цим займатися.
- Скористуйтеся формою входу або введіть інший.
- Курси дата аналітики від DAN.IT включають теоретичні заняття та практичні завдання, що дозволяє студентам отримати реальний досвід роботи з даними.
- Раніше інвестиції на вимірювання чогось могли навіть не окупитися.
- За інформацією Всесвітнього економічного форуму за 2020 рік, аналітики стають найбільш поширеною професією у світі.
- Також не зайве хоча б частково розібратися у Data Science — які моделі машинного навчання існують, у яких ситуаціях використовуються, яка математика за ними стоїть.
У деяких ситуаціях немає однозначно правильного шляху, але навіть тоді потрібно брати на себе відповідальність — і за рішення, і за його наслідки. На перший погляд здається, що це дуже важко — морально та емоційно, але на позитивний результат працює вся команда, а помилки — це нормально, якщо швидко їх знаходити та виправляти. Вміння спілкуватися з людьми й робота в команді.
Де вчитися на Data Scientist
До того ж, часто немає очевидного вирішення проблеми, тому серед всіх алгоритмів фахівцям доводиться підшукувати відповідний під конкретну задачу. Тож аналітиків потрібно все більше. 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. Різниця між дата- та бізнес-аналітиками полягає в тому, що дата-аналітик працює з даними, що надходять із різних джерел, а бізнес-аналітик працює з вимогами до продукту.
Перспективи кар’єри та зарплата
Кар’єрне зростання для дата-аналітика можливе як вертикальне (від джуна до керівника напряму аналітики), так і горизонтальне. Якщо цікаво працювати з трансформацією даних, то можна перейти на позицію Data Engineer. Якщо подобається працювати з логікою продукту — на посаду Product Owner чи Product Manager. Якщо цікаво працювати з Python чи machine learning, можна стати Data Scientist. Може здатися, що це те саме, що й уважність. Уважно можна написати код і перевірити всі дані, але в результаті метрики можуть суперечити одна одній.