Каждый день в мире появляется все больше и больше данных. Их обработкой занимаются Data-аналитики. Мы поговорили с представителем этой профессии и узнали, в чем заключаются обязанности специалистов.
Исламбек Темірбек, 25 лет, город — Алматы, Data-аналитик в компании Kolesa Group, @i_temirbek
Как пришел в профессию
В университете я учился по программе Electrical and Computer Engineering. Она связана с программированием микроконтроллеров и паянием микросхем. В конце третьего курса понял, что в Казахстане тяжело найти практический опыт по специальности, поэтому увлекся кодингом.
В 2019 году попал на летнюю стажировку Method Pro. Там меня заметили и пригласили на позицию Data Scientist в BI Group, где я проработал два года.
Год назад у меня возникло чувство, что я стою на одном месте и не развиваюсь. Поэтому откликнулся на вакансию Data-аналитика в Kolesa Group, с тех пор работаю здесь.
Зачем нужен Data-аналитик
Одна из ценностей Kolesa Group — осознанность, отлично характеризует Data-аналитиков. Мы тесно работаем с Product-менеджерами и помогаем принимать правильные решения, которые:
— улучшают жизнь пользователей — продукт должен быть интуитивно понятным и простым в использовании
— позволяют продукту зарабатывать.
Аналитик данных должен уметь: обрабатывать данные на SQL и Python, использовать алгоритмы машинного обучения, понимать математику, анализировать данные и видеть в них тренды, визуализировать свои результаты
Главное — уметь объяснять свою работу и результаты людям вне вашей профессии.
В мои рабочие обязанности входят:
— анализ поведенческих данных продукта Avtoelon.uz — это сайт бесплатных объявлений по продаже авто в Узбекистане
— проведение A/B-экспериментов, построение дашбордов и использование алгоритмов машинного обучения
— отслеживание трендов — сезонных и не только.
О работе Data-аналитика
Из преимуществ работы Data-аналитиком могу отметить постоянное развитие и обучение, возможность удаленного или гибридного формата работы, хорошую заработную плату. Также в Kolesa Group собралась сильная команда, которая вдохновляет на работу.
При этом Data-аналитик должен отстаивать свое мнение перед менеджерами, которые хотят внедрять новые, порой сложно измеримые идеи. Также не всегда получается объяснить падения метрик в продукте.
Средняя заработная плата Data-аналитиков — 502 000 тенге, а у Data Scientist — 682 000 тенге
По статистике, 80-90% идей не срабатывают или дают негативный эффект. Но именно эти 10-20% успешных гипотез дают крутые результаты, ради которых стоит трудиться.
По мнению Harvard Business Review, Data Scientist — The Sexiest Job of the 21st Century. Работа с данными требуется почти везде: ритейл, банки, финансы, медицина, интернет-магазины, телеком, строительство, социальные сети и многие другие области.
По исследованию Kolesa Group от 2021 года, средняя заработная плата Data-аналитиков — 502 000 тенге, а у Data Scientist — 682 000 тенге.
Где учиться на Data-аналитика
В офлайн-формате можно научиться на стажировках Kolesa Academy для data-аналитиков или Kaspi Lab.
Могу посоветовать следующие онлайн-курсы:
— «Открытый курс машинного обучения»
— Open Machine Learning Course
— специализация «Машинное обучение и анализ данных» от МФТИ и Яндекс.
Интересные Telegram-каналы: «Пристанище Дата Сайентиста», «Анализ данных (Data analysis)», «Все об АБ тестах».
Советы начинающим
В начале карьерного пути не смотрите на заработную плату. Ищите крутую команду, профессионалов своего дела. Вы многому у них научитесь.
Развивайтесь и обучайтесь, улучшайте свои hard- и soft skills. Этого требуют профессия и рынок.
Возьмите за привычку искать информацию в Google. Потому что задачи, похожие на ваши, уже решались.
