Information Engineer: Чим Займається Такий Спеціаліст І Скільки Заробляє

Можливо, варто заздалегідь підтягнути для кращого планування справ і відпочинку навички тайм-менеджменту, які дата-аналітику ще й як стануть у нагоді? З класикою тайм-менеджменту, знаною як піраміда Франкліна, можна ознайомитися тут. Обов’язки страхового аналітика можуть змінюватись в залежності від компанії, в якій працює аналітик, та конкретних очікувань керівництва від його роботи.

Вони займаються опрацюванням, аналізом і візуалізацією даних, використовують статистичні методи та інструменти для виявлення залежностей і роблять прогнози на основі даних. Аналітики даних виконують завдання звітності, розробляють дашборди та готують аналітичні звіти, які допомагають бізнесу ухвалювати рішення. Щоби бачити, як різні метрики «поводяться» в динаміці, інтерпретувати та сприймати зміни, аналітики користуються інструментами Tableau та Power BI.

Чим Відрізняється Аналітик Даних Від Бізнес-аналітика

У неї можуть бути різні діалекти в залежності від бази, але якщо вивчити один, то за пару днів можна подужати й інший. Data Quality Engineer — інженер, який перевіряє інформацію, щоб вона була зручною для використання, відповідала бізнес-вимогам і конкретним метрикам якості. Також цей фахівець вибудовує процеси автоматичних перевірок даних на різних рівнях системи та етапах її розробки. «Data Engineer не просто трансформує дані зі структури A в структуру B, він відповідальний за те, як ці дані споживаються.

Тому їм потрібен досвід роботи з базами даних SQL і NoSQL. Двома найбільш важливими методами, використовуваними в аналізі даних, є описова і логічна статистика. Аналітик даних також добре розуміється data analyst вакансії на кількох методах та інструментах візуалізації. Для такого фахівця вкрай необхідно мати навички презентації. Є кейси, коли колишні аналітики даних ставали успішними керівниками власних стартапів.

Де Працюють Аналітики Даних

Тому що інженер даних розробляє платформи та архітектуру, які використовують рекомендації з розробки програмного забезпечення. У нашому проєкті ми прийшли саме до такої структури дата-аналітики і зон відповідальності. Структура аналітичного відділу має залежати лише від конкретних https://wizardsdev.com/ потреб бізнесу. Аналітик в IT-компанії працює з даними, і на основі них знаходить інсайти, причинно-наслідкові зв’язки, точки росту для бізнесу, слабкі місця. Цією інформацією потім користуються продакт-менеджери, маркетологи, СЕО та інші спеціалісти компанії.

Або, наприклад, стати суперекспертом з візуалізації та робити інфографіку для різних проєктів і подій. Чи стати експертом з тестування і за допомогою статистичних трюків допомагати компаніям швидше проводити тести, а отже — швидше впроваджувати круті рішення та заробляти більше грошей. Серед Data / Big Data Engineer багато початківців. 10% фахівців мають до року досвіду в цій спеціалізації, і лише 20% працюють понад п’ять років. 7% ще вчаться у виші (серед інших спеціалізацій студентів лише 4%).

Необхідні Навички

Перетворити декларативний SQL-код на класичний код однієї з мов програмування (Python/Scala/Java). Вивчає поведінку цільової аудиторії, ефективність маркетингових кампаній, конкурентів. Python-course — ресурс для вивчення Python.leetcode — ресурс для практики кодингу.

З мого досвіду, у продуктовій команді Excel потрібен не дуже часто, але розуміння базових принципів роботи точно не завадить. Data engineer (інженер даних) — відповідає за розробку та підтримку інфраструктури зберігання й обробки даних. Інженери даних також відповідають за забезпечення належної якості даних, їхню інтеграцію та забезпечення доступності для аналітиків та інших зацікавлених сторін. Data Engineering також охоплює розробку платформ і архітектур для обробки даних. Наприклад, я за освітою комп’ютерний інженер, робив невеликі IT-проєкти ще під час навчання.

«Data Engineer — це як диригент оркестру у світі даних. Він координує різноманітні джерела даних, технології та процеси для створення цінної інформації». Аналізує фінансові показники, ринкові тренди, ризики для прийняття інвестиційних рішень. При використанні матеріалів сайту обов’язковою умовою є наявність гіперпосилання в межах першого абзацу на сторінку розташування вихідної статті із зазначенням бренду видання AIN.UA.

Усе це, а також бази даних, аналіз даних та інші фундаментальні математичні дисципліни я опанував в університеті. Тоді в мене сформувалося чітке відчуття того, що після вивчення настільки абстрактних дисциплін, мені вдасться розібратися будь із чим у майбутньому. Проте з мого досвіду в продуктових компаніях грошова винагорода може бути дещо вищою за зазначену тут середню. Не переживайте, це тест не вимагає від вас якихось спеціальних знань у предметі, для його проходження буде достатньо знань базової комп’ютерної грамотності. Тести можна проходити в будь-якому порядку і навіть не за один раз.

Дата-аналітики майже як детективи, тому що теж займаються збором, опрацюванням та аналізом інформації. І теж, як детективи, використовують широкий спектр методів та інструментів, щоб простежити закономірності в отриманих даних і виявити ключові взаємозв’язки. Читайте далі, як стати дата-аналітиком і чим він займається.

Можливості насправді безкінечні, тому важливим фактором є власне бажання і мотивація розвиватися в обраній професії. Безглуздо стверджувати, що гарна вища освіта є зайвою. Якщо йти цим шляхом, варто придивитися до спеціальностей, де вивчають статистику, теорію ймовірностей, математичне моделювання, дата-аналіз, Data Science. Профільна вища освіта дасть певні очки на старті, але з часом в резюме  її перекриють місця роботи та фактичний досвід.

• Найчастіше їх все ще шукають фінансовий, телекомунікаційний і транспортний (таксі, доставка) сектори, гемблінг та великі інтернет-магазини.
• 10% фахівців мають до року досвіду в цій спеціалізації, і лише 20% працюють понад п’ять років.
• Крім цього, потрібно розібратися у відмінностях між абсолютними та відносними метриками, а з часом — яка сукупність метрик повніше відповідає на певне питання.
• Перетворити декларативний SQL-код на класичний код однієї з мов програмування (Python/Scala/Java).
• І завдяки знанням статистичних трюків допомагати компаніям швидше впроваджувати клієнтські тестування та опрацьовувати отримані результати.

Освіту Data / Big Data Engineer найчастіше здобувають у великих ІТ-університетах. З тобою зв’язується куратор курсу та надає доступ до особистого кабінету, де поступово будуть відкриватись матеріали курсу. – це аналітик високого рівня, який будує прогнозні моделі машинного навчання.

Кілька Слів Про Excel

Дата-аналітики працюють у компаніях, де рішення приймаються саме на основі даних. 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. Як правило, на посаді ви будете використовувати одну мову.

Ви можете завжди продовжити проходження з будь-якого моменту. Водночас я не можу сказати, що математична база – це не обов’язково. Набагато важливіше вміти приймати рішення й аналітично мислити.

Тому вчити обидві необов’язково, але ознайомитися з базовими принципами кожної не завадить. Сьогодні більш поширеною та універсальною мовою є Python, тож для неї можна знайти набагато більше освітніх матеріалів та прикладних статей, ніж для R. В бізнесі існують різні підходи до ухвалення рішень. Одним із найпопулярніших наразі є data-driven підхід, що допомагає усунути когнітивні викривлення під час прийняття рішень. Вміння аналітика даних застосовувати цей підхід роблять його привабливим гравцем на ринку праці. Оцінювати переваги і недоліки кожної професії – доволі особиста річ.