Данил Пилин, 26 лет, город — Москва, аналитик данных Skyeng
О выборе профессии
Я занимаюсь анализом данных, позволяю бизнесу отвечать на вопросы, которые они ставят перед собой.
Я два года работал в консалтинге. Помогал повышать эффективность в различных предприятиях, тяжелой и нефтяной промышленности, сельском хозяйстве. Потом столкнулся с проблемой, что инструменты, которые мы использовали в работе, недостаточны для глубокого анализа. Это расстраивало, я понимал, что можно сделать что-то крутое и значимое. Тогда задумался о популярной профессии — аналитик данных.
Я прошел несколько онлайн-курсов, проходил собеседования и попал в Skyeng. Работаю здесь уже два года.
О развитии профессии сегодня
Профессия стремительно развивается. Есть необходимые инструменты, которые удобны для пользования. Появилось большое количество библиотек, готовых файл-блоков. Достаточно написать строчку кода, чтобы создать простую модель. Эта доступность помогает людям — можно не обладать сильными математическими навыками.
Об условиях работы
Задачи могут быть разные. Нужно объяснить, почему показатель просел, спрогнозировать метрику, посчитать конверсию в определенном отделе, искать инсайды в данных, оценивать новые продукты, искать конкурентные преимущества и так далее.
Как стать аналитиком данных
Чтобы стать аналитиком данных, можно пройти несколько курсов, на которые уйдет максимум полгода-год.
Сейчас много хороших онлайн-ресурсов, платных и бесплатных, которые позволяют за короткий срок погрузиться в профессию. Например, Coursera, DataCamp, ProductSense.
Навыки, которые необходимы специалисту:
— он должен быть внимательным к деталям. Глубоко разбираться в особенностях данных, в бизнес-процессах, понимать задачи бизнеса и не быть в отрыве от него. Важно погрузиться в проблему и искать решения. Нужны глубокий анализ, погружение, внимание к мелочам
— навык коммуникации с бизнесом и умение донести технические вещи понятным языком. Чтобы человек, далекий от данных, мог понять и сделать вывод на основании ваших исследований
— hard skills.
О заработке
Заработок зависит от опыта. Чем больше работаешь, понимаешь метрики бизнеса, разбираешься в данных, владеешь навыками постановки задач, ведения проектов, необходимой коммуникацией — все это позволяет самостоятельно принимать решения, инициировать проекты, больше зарабатывать.
Средняя заработная плата разнится. Если вы выпускник, то в начале заработок может быть 90 000 — 100 000 рублей, а дальше с опытом предела нет. В российской компании — 200 000-250 000 рублей. Если вы устраиваетесь в международную компанию, то зарплата будет еще больше. В стартапах обычно платят больше, так как там есть свои нюансы и сложности.
О сложностях
Сложности вытекают из тех навыков, которыми ты должен обладать. Бывает сложно понять бизнес-проблему.
Часто нужно выступать связующим звеном между бизнесом и данными: ты должен хорошо понимать бизнес и также разбираться в данных. И если ты не до конца погружен в это дело, то не принесешь ценности. Все, за что ты берешься, оценивается с точки зрения эффекта.
Могут возникнуть сложности с планированием и дедлайнами. Часто сложно спрогнозировать время, которое понадобится на решение проблемы. Поэтому нужно планировать с запасом.
О преимуществах и недостатках
Ключевое преимущество — востребованность профессии. Во многих компаниях профессия становится популярной, и при этом на рынке мало опытных специалистов. Ты можешь быть гибким, работать в любой компании, так как почти везде нужен аналитик данных для решения задач.
Ты можешь сделать что-то крутое, внедрить это в продакшн. Ты знаешь, что сам это сделал, участвовал в продукте, которым пользуется большое количество людей. Ты видишь результат работы, он виден и ясен. Это мотивирует.
Потенциалу развития нет предела. Можно постоянно находить и придумывать что-то новое.
Из минусов: добавляется много разных инструментов и в профессию приходит все больше людей. Профессия обширная и постоянно развивается, поэтому нужно иметь большое количество технических навыков, чтобы полностью покрыть спектр задач перед тобой.
Нужно постоянно обучаться. Если ты не проходишь новые курсы, не получаешь знания, то через год будешь отставать. Необходимо быть в тонусе и всегда учиться.
О планах
Если занимаешься анализом данных, то либо начинаешь руководить отделом, либо становишься product manager. Или ты можешь открыть свое дело, запустить собственный продукт.
Я буду двигаться в сторону предпринимательства. Хочу создать онлайн-школу по обучению шахматам. С помощью анализа данных, различных моделей прогнозировать успехи студентов, анализировать результаты, предлагать нужные курсы, задачи, которые они должны решить.
О выборе профессии
Я занимаюсь анализом данных, позволяю бизнесу отвечать на вопросы, которые они ставят перед собой.
Я два года работал в консалтинге. Помогал повышать эффективность в различных предприятиях, тяжелой и нефтяной промышленности, сельском хозяйстве. Потом столкнулся с проблемой, что инструменты, которые мы использовали в работе, недостаточны для глубокого анализа. Это расстраивало, я понимал, что можно сделать что-то крутое и значимое. Тогда задумался о популярной профессии — аналитик данных.
Я прошел несколько онлайн-курсов, проходил собеседования и попал в Skyeng. Работаю здесь уже два года.
О развитии профессии сегодня
Профессия стремительно развивается. Есть необходимые инструменты, которые удобны для пользования. Появилось большое количество библиотек, готовых файл-блоков. Достаточно написать строчку кода, чтобы создать простую модель. Эта доступность помогает людям — можно не обладать сильными математическими навыками.
Об условиях работы
Задачи могут быть разные. Нужно объяснить, почему показатель просел, спрогнозировать метрику, посчитать конверсию в определенном отделе, искать инсайды в данных, оценивать новые продукты, искать конкурентные преимущества и так далее.
Как стать аналитиком данных
Чтобы стать аналитиком данных, можно пройти несколько курсов, на которые уйдет максимум полгода-год.
Сейчас много хороших онлайн-ресурсов, платных и бесплатных, которые позволяют за короткий срок погрузиться в профессию. Например, Coursera, DataCamp, ProductSense.
Навыки, которые необходимы специалисту:
— он должен быть внимательным к деталям. Глубоко разбираться в особенностях данных, в бизнес-процессах, понимать задачи бизнеса и не быть в отрыве от него. Важно погрузиться в проблему и искать решения. Нужны глубокий анализ, погружение, внимание к мелочам
— навык коммуникации с бизнесом и умение донести технические вещи понятным языком. Чтобы человек, далекий от данных, мог понять и сделать вывод на основании ваших исследований
— hard skills.
О заработке
Заработок зависит от опыта. Чем больше работаешь, понимаешь метрики бизнеса, разбираешься в данных, владеешь навыками постановки задач, ведения проектов, необходимой коммуникацией — все это позволяет самостоятельно принимать решения, инициировать проекты, больше зарабатывать.
Если вы выпускник, то в начале заработок может быть 90 000 — 100 000 рублей
Средняя заработная плата разнится. Если вы выпускник, то в начале заработок может быть 90 000 — 100 000 рублей, а дальше с опытом предела нет. В российской компании — 200 000-250 000 рублей. Если вы устраиваетесь в международную компанию, то зарплата будет еще больше. В стартапах обычно платят больше, так как там есть свои нюансы и сложности.
О сложностях
Сложности вытекают из тех навыков, которыми ты должен обладать. Бывает сложно понять бизнес-проблему.
Часто нужно выступать связующим звеном между бизнесом и данными: ты должен хорошо понимать бизнес и также разбираться в данных. И если ты не до конца погружен в это дело, то не принесешь ценности. Все, за что ты берешься, оценивается с точки зрения эффекта.
Могут возникнуть сложности с планированием и дедлайнами. Часто сложно спрогнозировать время, которое понадобится на решение проблемы. Поэтому нужно планировать с запасом.
О преимуществах и недостатках
Ключевое преимущество — востребованность профессии. Во многих компаниях профессия становится популярной, и при этом на рынке мало опытных специалистов. Ты можешь быть гибким, работать в любой компании, так как почти везде нужен аналитик данных для решения задач.
Ты можешь сделать что-то крутое, внедрить это в продакшн. Ты знаешь, что сам это сделал, участвовал в продукте, которым пользуется большое количество людей. Ты видишь результат работы, он виден и ясен. Это мотивирует.
Потенциалу развития нет предела
Потенциалу развития нет предела. Можно постоянно находить и придумывать что-то новое.
Из минусов: добавляется много разных инструментов и в профессию приходит все больше людей. Профессия обширная и постоянно развивается, поэтому нужно иметь большое количество технических навыков, чтобы полностью покрыть спектр задач перед тобой.
Нужно постоянно обучаться. Если ты не проходишь новые курсы, не получаешь знания, то через год будешь отставать. Необходимо быть в тонусе и всегда учиться.
О планах
Если занимаешься анализом данных, то либо начинаешь руководить отделом, либо становишься product manager. Или ты можешь открыть свое дело, запустить собственный продукт.
Я буду двигаться в сторону предпринимательства. Хочу создать онлайн-школу по обучению шахматам. С помощью анализа данных, различных моделей прогнозировать успехи студентов, анализировать результаты, предлагать нужные курсы, задачи, которые они должны решить.
