Аналитик данных

Начинает работу с определения источников данных: внутренние базы данных компании, внешние источники (API, веб-скрейпинг), открытые данные. Разрабатывает стратегии для эффективного сбора данных, учитывая их качество и актуальность.

После сбора данных проводит их очистку: удаление дубликатов, исправление ошибок, заполнение пропусков. Использует специальные инструменты и скрипты для автоматизации процесса.

Применяет статистические тесты и алгоритмы машинного обучения. Изучает данные на предмет выявления закономерностей и трендов, используя визуализацию для упрощения интерпретации результатов.

Составляет отчеты, которые содержат ключевые выводы и рекомендации для принятия решений руководством компании. Использует визуализации (графики, диаграммы) для наглядного представления информации. Использует Tableau или Power BI, чтобы сделать данные более доступными для понимания.

Работает с различными системами управления базами данных (СУБД): SQL Server, MySQL или PostgreSQL. Создает запросы для извлечения нужной информации. Оптимизирует их для повышения производительности.

Разрабатывает модели данных для предсказания будущих тенденций или поведения пользователей. Использует статистические методы и алгоритмы машинного обучения для создания прогнозных моделей. Организует и анализирует A/B-тесты для оценки эффективности различных бизнес-стратегий или маркетинговых кампаний.

Взаимодействует с отделами маркетинга, продаж, IT. Обсуждает потребности в данных и предлагает решения на основе анализа. Может проводить тренинги для коллег по вопросам работы с данными и инструментами анализа.

Преимущества профессии:

• высокий спрос на специалистов, возможности для трудоустройства и карьерного роста, конкурентоспособная зарплата; 
• множество различных задач, от сбора и очистки данных до анализа и визуализации, это делает профессию интересной и динамичной;
• влияние на бизнес-решения, что позволяет видеть результаты своей работы.