Використовує різні інструменти, щоб знайти закономірності, зробити певні висновки та мати користь від них. «Зараз Data Engineer — це своєрідна людина-оркестр. Тому варто вміти оптимізувати та моніторити продуктивність, налаштовувати інфраструктуру. Це не щоденні завдання, але іноді таке потрібно робити. Якість обробки даних є основним критерієм, тому Data Engineer може контролювати код, який пише команда дата-інженерів.
Для професії дата-аналітика важливо володіти критичним мисленням, проявляти уважність в роботі і постійно розвиватися. Вивчайте Excel, Python та SQL, цікавтеся, як працюють інтелектуальні бізнес-системи, бо всі ці речі – незмінні помічники в повсякденній роботі бізнес-аналітика. Також зверніть увагу на data-driven підхід, що дає змогу запобігати когнітивним викривленням під час прийняття важливих управлінських рішень. Ця робота – для людей з аналітичним складом розуму, які люблять знаходити закономірності і відстежувати логіку причинно-наслідкових зв’язків.
Приклади Робочих Обов’язків Дата-аналітика
Сьогодні знання для такої професії отримують не лише в університеті. Все частіше потенційних фахівців цікавить репетиторська онлайн школа, де можна навчитись набагато швидше. Зважимо також і те, що в певних компаніях за кваліфіковані послуги можуть платити значно більше. Багато залежить від того, як зможете домовитися під час співбесід та інтерв’ю. А стосовно фінансових перспектив, дата-аналітик може пройти шлях від джуна до керівника напряму аналітики.
Наприклад, я був упевнений у своїх технічних навичках, але мій плутаний досвід роботи до цього міг здатися ейчару нерелевантним. Тож я зробив невеликий аналітичний проєкт на основі даних нью-йоркського таксі, створив сторінку на LinkedIn та скинув моєму data analyst вакансії майбутньому ліду. За пару годин він мені відповів, щоб завтра я чекав на дзвінок від ейчара. Це потужний інструмент для дата-аналітиків, якщо потрібно обробляти невелику кількість даних. Для роботи в невеликій компанії – це ідеальний варіант.
П’ять Необхідних Хардскілів
Бо саме це й доведеться робити, працюючи дата-аналітиком. 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. Щоб розвиватися, потрібно читати профільні туторіали, статті, дивитися навчальні відео та слухати подкасти, а все це зазвичай англійською мовою. З переходом бізнесів в інтернет кількість даних збільшилась, бо їх стало легше й дешевше отримувати.
З мого досвіду, для першої роботи у сфері IT вам знадобиться декілька пунктів. Подивитися блогерів, які займаються аналітикою, що вони розповідають. Доплисти до берега займе час, і краще, щоб на березі не виникло непорозумінь. Минає день, минає ніч, і ось мегабайти даних стають гігабайтами й терабайтами, а робота в Excel перетворюється з незручної на неможливу. Тут стане в пригоді SQL (structured question language) — мова програмування, що відповідає за взаємодію з базами даних.
Для цього варто пройти кілька профільних курсів, що дадуть базове розуміння роботи аналітика даних та необхідних навичок. Часто аналітиками стають працівники компаній «Великої четвірки», FMCG та компаній, що займаються мобільним зв’язком. Досвід саме в ІТ-аналітиці не є критичною вимогою, адже найбільш поширена практика — коли аналітик виростає в середині компанії.
Де Працюють Аналітики Даних
Яку саме роботодавці зазначають в описі вакансії. Тому вчити обидві необов’язково, але ознайомитися з базовими принципами кожної не завадить. Вже three дні не можуть підтвердити аналіз крові який виписав лікар при першому зверненні для виявлення захворювання. Відповідь від асістанс по декілька годин, запрошують фото напряму врача, потім питають, а це точно фото документа з цієї клініки, … Усі практичні завдання вимагають активної участі та залученості. Ти будеш аналізувати реальні дані, працювати в команді, вирішувати кейси та отримувати фідбек від ментора на QA-сесії, де ви будете обговорювати результати та варіанти вдосконалення.
Цікавитеся візуалізацією даних і побудовою графіків? Ставайте суперекспертом з візуалізації, щоб створювати інфографіку для проєктів та івентів. Або ж пригляньтеся до сфери тестування, щоб працювати експертом з тестування.
- Data / Big Data Engineer — переважно чоловічий напрям.
- Найбільше серед цих фахівців чоловіків рівня Middle і Senior.
- Тому я планую завдання в Google Calendar і виділяю окремі часові слоти під конкретні, а особливо під регулярні, завдання.
- Бути уважним – це якщо ви старанно писали код, перевірили всі дані, але результати метрик не співпадають.
- Там отримав базові навички роботи з таблицями, непогане знання Excel, сформував критичне та аналітичне мислення.
Набагато важливіше вміти приймати рішення та аналітично мислити. Ці запитання є загальними, проте кожен аналітик відповідає на запитання в межах зони відповідальності його команди. Dev.ua продовжує цикл матеріалів про професії в ІТ і диджиталі. Сьогодні своїм досвідом та оглядом ділиться Роман Панасюк, дата-аналітик у продуктовій IT-компанії Quarks.
Курси Data Analyst
Інженери можуть розробити технічно досконале рішення, але це не означає гарний продукт за замовчуванням. Бо за фокусом на технологіях можна не побачити тих, хто буде цим продуктом користуватися. Тож я пішов вивчати, як працює бізнес загалом і продуктове мислення зокрема. Кілька років працював у маркетингу, а потім повернувся в IT. Дата-аналітика дозволяє мені найкраще використовувати отриманий досвід, технології та бізнес-знання. Знаходячись на робочому місці, аналітики більшість часу працюють з величезними об’ємами даних і аналізують їх.
Далі можна піти на курси чи вчитися самостійно, тут залежить від уподобань. Курси від Google чи IBM, крім освітньої функції, ще й матимуть гарний вигляд у резюме. На знак подяки за це ми даруємо знижку на будь-який курс, який ви оберете під час консультації. До шостого заняття ви можете повернути100% внесених за навчання коштів. Основна мова програмування Data / Big Data Engineers — Python. У 12% вистачає часу та енергії на додаткову оплачувану роботу (загалом серед айтівців лише 8% мають додаткову роботу), найчастіше це part-time.
Також цінується вміння опановувати нове та швидко вчитися. 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.
В його задачі також входить проведення презентацій, обробка запитів команди, пояснення змін і підготовка результатів досліджень. Аналітики-IT – спеціалісти, які займаються обробкою даних, налагоджують спілкування з клієнтами та компанією, що виконує замовлення. Фахівець також працює над виявленням кращих варіантів, необхідних для вирішення поставлених задач. Попит на таких спеціалістів спостерігається у IT проектах, великих компаніях, колабораціях тощо. Сьогодні молоді люди не бачать сенсу витрачати час на те, щоб отримати такий бажаний документ, підтверджуючий отримання ними освіти.
Бути уважним – це якщо ви старанно писали код, перевірили всі дані, але результати метрик не співпадають. В цьому місці ми переводимо увагу в режим «пильність» і ретельно шукаємо зв’язки між метриками, і в чому полягає суперечність. Іноді причина невідповідності може виявитися настільки дріб’язковою і незначущою на перший погляд, що навіть найуважніше око випустить її з поля зору. Коли маєш роботу з великою кількістю даних, та втомлений і розфокусований – зрозуміло, що уважність і концентрація знижуються.
Навряд чи ви будете щодня користуватися цими знаннями, але добре мати їх в арсеналі як додатковий інструмент, який може знадобитися. «Тренди в дата-інжинірингу постійно оновлюються, тому за ними потрібно https://wizardsdev.com/ стежити. Можна час від часу переглядати вимоги до нових вакансій. Зараз компанії використовують такі інструменти, як Snowflake, Airflow або BigQuery. Але все залежить від проєкту, на який ви приходите.
Leave a Reply