Финансовый аналитик бизнес и администрирование

Профессиональные обязанности

Бизнес-аналитик занимается анализом разнонаправленных решений заказчика, разбирается с проблемами бизнеса, находит недостатки в работе менеджмента. Кроме того, данный специалист находит способы, которые помогут повысить эффективность работы и улучшить рычаги получения прибыли.

Бизнес-аналитик должен выполнять все требования клиента, общаться с ним и составлять спецификацию. Этот документ содержит все пункты, которые предстоит выполнить. В документе также производится описание продукта и его назначение. В дополнение учитывается его целевое назначение, ограничения, которые могут возникнуть. Также он корректирует все необходимые функции и определяет рабочую среду.

Бизнес-аналитик обязан провести в первую очередь анализ потребностей клиента. Ему нужно будет написать все необходимые требования для продукта, а также провести их анализ. А дальше попробовать на основе составленных данных улучшить ситуацию, которая динамично повлияет на будущую прибыль. Кроме того, менеджмент предусматривает работу над документальными изменениями.

Каждому аналитику необходимо уметь работать слаженно в команде. Поэтому нужно быть тактичным человеком и стараться всегда прийти на помощь коллеге. Специалисту должна быть знакома аналитика. При помощи аналитического склада ума он сможет разложить все по полочкам. К тому же это позволит увидеть недостатки в окружении и навести порядок не только в своих мыслях, но и в мыслях окружающих сотрудников.

Сбор информации – это еще один пункт, который помогает аналитику. Поэтому специалист должен уметь выяснить то, что действительно хочет заказчик. Для этого необходимо разговаривать и вести правильный диалог. Метод убеждения – это еще один пункт, который очень важен в профессии бизнес-аналитика. Он должен уметь переубеждать клиента, если увидит в проекте слабые места. Также необходимо принимать смелые решения и нести за них ответственность.

Языковой барьер однозначно не должен мешать работать. Поэтому бизнес-аналитик должен в совершенстве владеть не только родным языком, но и английским. Специалист должен быть очень грамотным и уметь формулировать свои мысли как на бумаге, так и в устной речи.

Что должен знать и уметь аналитик данных

Такой специалист формулирует гипотезы, проводит статистические тесты на существующих данных для решения текущих вопросов, на которые нет ответа.

Минимальный набор скиллов начинающего аналитика:

1. Работать в Google-таблицах, группировать, фильтровать данные — на ходу, без перекладывания из таблички в табличку.
2. Уметь писать SQL-запросы.
3. Изучить минимум один язык программирования: Python или R.
4. Делать выводы и представлять результаты в виде интерактивных дашбордов (Tableau, Power BI).
5. Разбираться в бизнес-процессах и понимать ключевые метрики анализа эффективности.

Инструменты, которые используют аналитики

Основные навыки аналитика данных:

• Сбор и анализ требований заказчиков к отчетности.
• Получение данных с помощью языка запросов SQL.
• Применение в работе ключевых математических методов и основ статистики.
• Очистка и трансформация данных с помощью Python.
• Прогнозирование событий на основе данных.
• Анализ результатов кампаний, исследований и тестирования продуктовых гипотез.
• Способность создавать аналитические решения и представлять их бизнесу

А еще хорошие аналитики данных умеют работать с Big Data, проверять гипотезы с помощью подходов А/Б-тестирования и быть настоящими исследователями. 

Большинство работодателей просят посчитать определенные метрики, например, какие товары чаще всего возвращают покупатели. Иногда нужно рассчитать инвестиционный потенциал и скорректировать бизнес-модель.

Какие качества нужны, чтобы успешно работать аналитиком

1. Любовь к тишине и одиночеству

Работа аналитика по большей части заключается в том, чтобы взаимодействовать с компьютером, а не с людьми. Аналитик, если он не руководитель подразделения, мало общается даже с коллегами, не говоря уже о клиентах. Он не проводит встреч, его рабочий день проходит у монитора за обработкой данных. Есть люди, которым обязательно нужно общение — им такая работа не подойдёт!

2. Развитый логико-математический интеллект

Важно, чтобы человеку нравилось оперировать статистическими данными, составлять графики и таблицы, видеть закономерности, структурировать информацию, выделять главное, отбрасывать второстепенное

3. Терпение

Аналитик — профессия не творческая. Каждый день аналитику приходится заниматься одним и тем же: сбором, анализом, оценкой данных. Эта работа очень похожа на главное увлечение моего детства — собирание пазлов. Мне доставляло удовольствие взять набор непонятных разрозненных деталей и часами собирать из них что-то целостное, разумное, имеющее смысл. Так же работают и аналитики.

4.Точность и скрупулёзность

Аналитик по большей части имеет дело с точными категориями: данными, цифрами, алгоритмами. Составляя запросы, нужно совершать как можно меньше ошибок и максимально точно подбирать аудиторию.

5. Внимательность

Аналитик должен учитывать все факторы, которые могут повлиять на результат анализа, не упустить ни одной важной детали, иначе на выходе он получит неверные данные и сделает ошибочные выводы

Карьера, график работы, зарплата

Карьера. Внутри компании можно из простого аналитика стать тимлидом, руководителем подразделения и развиваться в направлении менеджмента — разрабатывать и курировать собственные продукты, придумывать стратегии их развития.

Можно совершенствовать навыки программирования, повышать свою квалификацию как аналитика данных, переходить в более крупные компании, на более востребованное и престижное направление, заниматься дата-моделированием, большими данными (big data), делать прогнозы и предсказания.

График работы. Аналитики в офисе работают по обычному графику с 9:00 до 18.00 или с 10:00 до 19:00. Иногда приходится задерживаться на работе, но это зависит от нагрузки конкретного аналитика.

Аналитик может работать и удалённо: консультировать заказчиков, которым необходим анализ данных, писать приложения. Всё, что ему для этого нужно — компьютер или ноутбук, выход в интернет и доступ к базам данных.

Зарплата. Зарплата аналитика зависит от его опыта и квалификации, от компании, в которой он работает. В начале карьерного пути я получала 45 тысяч рублей, сейчас зарабатываю больше.

Средняя зарплата аналитика в Москве — 70 тысяч рублей. Начинающий аналитик сразу после окончания вуза может получать от 25 тысяч рублей.

Инструменты

SQL. Язык программирования, используемый для создания и управления данными в реляционной базе данных

MongoDB. Документоориентированная система управления базами данных

Hadoop. Программа для хранения и обработки массивов информации

Python. Один из наиболее распространенных языков программирования

Pandas. Библиотека для обработки и анализа данных

NumPy. Библиотека с открытым исходным кодом для Python

MapReduce. Модель распределенных вычислений

Optimizely. Платформа для проведения A/B-тестирований

Чарльз Делекторских
Fullstack-разработчик

Новичку проще всего трудоустроиться в небольшие компании, которые более лояльно относятся к отсутствию опыта. С течением времени можно будет пробоваться на более выгодные вакансии и расти профессионально.

Крупные работодатели также нередко приглашают в команду новичков, но сперва на позиции стажеров.

Если аналитик данных живет в регионе, он может попытаться подать резюме в столичную компанию – благо, специальность позволяет при необходимости работать дистанционно.

— Чарльз Делекторских Fullstack-разработчик

Факультеты и специальности выпускающие будущих финансовых аналитиков

Наш вуз почти 30 лет готовит востребованных дефицитных сотрудников всех профилей. Финансовые аналитики исключением не стали. Эта сфера открыта для выпускников:

• Факультета «Бизнеса». Здесь мы растим специалистов инвестиционной сферы, топ-менеджеров с навыками стратегического планирования, невозможного без знания принципов денежного рынка.
• Специальности «Финансы и кредит». Это «чисто финансовая» профессия, которая посвящена как раз грамотному анализу, прогнозам, изучению инструментария мирового рынка.
• Специальности «Бухгалтерский учет, анализ и аудит». Специалисты этого направления разбираются в законах развития рынка, учатся находить, структурировать, использовать закономерности индустрии.
• Факультета «Экономики». Финансы — одна из областей глобального экономического поля. Он полностью зависит от тенденций макро- и микроэкономики. На экономическом факультете оба направления изучаются наиболее глубоко.

Смежные профессии и альтернативы для финансовых аналитиков

Анализ — интересная, прибыльная, но кропотливая трудоемкая работа. Как быть, если профессиональный аналитик/прогнозист осознал отсутствие интереса к выбранной профессии после выпуска?

Один из плюсов спецификации — прикладной характер. Финансовый аналитик справится и с консалтинговой работой, и с управленческими задачами. Он может работать статистом, менеджером, маркетологом, рекламщиком. Аудит, контроль движения денежных потоков, формирования фонда ценных бумаг предприятия, разработка коммерческих предложений, отчетность — лишь малая часть функций, которую может взять на себя такой специалист.

Адрес поступления:

Ленинградский пр-т, д. 80, корпуса Е, Ж, Г.

Станция метро «Сокол», выход в центре зала на ул. Балтийская, далее пешком или на троллейбусе (№ 6, 43) до остановки «Институт Гидропроект» (1 остановка), у троллейбусного депо повернуть направо.

Контакты приемной комиссии:Телефон: +7 (495) 800 10 01

График работы приёмной комиссии:Пн — Пт: 08:30 — 22:10; Сб — Вс: 10:00 — 17:00;

BI-аналитик

BI (Business Intelligence) — это особые инструменты для сбора, анализа и обработки данных, а BI-аналитик — это специалист, который сводит и визуализирует данные с помощью этих инструментов.

Основной продукт, который создают BI-аналитики — это различные отчеты: например, отчет по выполнению плана продаж по выручке или отчет по структуре типов оплат на сайте. При этом функционал BI-аналитика состоит скорее из сбора и визуализации данных, нежели из их глубокого анализа.

BI-аналитики отвечают на запросы коллег из бизнес департаментов, анализируя ключевые для компании процессы и компилируя данные так, чтобы они помогали управленцам быстро оценить текущую ситуацию и принять решение.

Также BI-аналитик владеет и управляет библиотекой показателей команды продаж, собирает требования и пожелания к существующим BI-инструментам и дает рекомендации по их совершенствованию. А также проводит обучение и развивает культуру потребления данных и поиска инсайтов внутри компании. 

Основным рабочим инструментом такого специалиста являются специальные BI-системы (Power BI, Tableau, Qlik Sense), но также ему полезно уметь работать и с классическими базами и системами подготовки данных (SQL, PosgreSQL, Power Query).

Кому подойдет это направление аналитики?

Тем, кому интереснее скорее не погружаться в содержание, а подбирать оптимальную форму представления данных, из большого массива делать понятные выводы. 

Узнать больше о том, что делают и что должны знать BI-аналитики, можно на странице нашего факультета BI-разработки в GeekBrains.

Каким компаниям нужны аналитики данных?

Большие данные — ключевой ресурс для бизнеса: их используют в IT, ритейле, финансах, здравоохранении, игровой индустрии, киберспорте, телекоме, маркетинге. Самые крутые и современные компании называют себя Data-Driven. Они принимают стратегические решения на основе данных.

«На самом деле аналитик данных нужен в любой компании, где есть данные, — уверен Артем Боровой. — Условной сети ларьков с шаурмой он тоже по-хорошему нужен, чтобы анализировать потоки, понимать, где лучше открыть новую точку, выстраивать логистику».

Вот три ситуации, в которых бизнесу может пригодиться специалист по анализу больших данных:

«Плохие» долги. В банке хотят свести к минимуму количество клиентов, которые не возвращают кредиты. Аналитик изучает, какие характеристики клиента указывают на то, будет ли он вовремя вносить платежи. На этом основании клиенту будет одобрен или не одобрен кредит.

Проверка эффективности дизайн-решения. Создатели приложения для знакомств хотят понять, как пользователи реагируют на цвет кнопки. Аналитику данных предстоит протестировать два прототипа: часть пользователей видит вариант с синей кнопкой, другая часть — с красной. В итоге он помогает дизайнеру интерфейса решить, какого цвета кнопка лучше сработает.

Еще благодаря качественному анализу данных можно:

• выявлять настоящие и будущие потребности клиентов;
• прогнозировать спрос на товар или услугу;
• оценивать вероятность ошибки при разных действиях;
• контролировать работу и износ оборудования;
• управлять логистикой;
• следить за эффективностью сотрудников.

Всё это помогает компании узнать о себе больше, увеличить прибыль и сократить издержки.

Системный аналитик

Профессия системного аналитика одновременно схожа как с бизнес-аналитикой, так и с продуктовой. Системный аналитик занимается проектированием, реализацией и развитием внутренних информационных систем, продуктов и сервисов.

Он работает в тесной связке с отделом разработки, задает рамки и формирует технические задания и рекомендации для программистов. Например, банк решает автоматизировать процесс отслеживания наличных в своих банкоматах — и просит разработчиков создать соответствующее программное обеспечение (ПО). Системный аналитик продумывает алгоритм и суть работы этой программы, оценивает нагрузку и скорость работы систем, прописывает возможные ошибки и способы их решения. И, на основе всего этого, системный аналитик составляет техническое задание для отдела разработки и участвует в дальнейших контрольных обсуждениях.

Системный аналитик — одна из наиболее технических специальностей в аналитике, при этом анализирует и описывает он не данные, а IT-системы

Поэтому системному аналитику важно разбираться в графических моделях описания бизнес-процессов, так называемых нотаций (BPMN, EPC, Flowchart, UML), в компонентах информационных систем и в разных подходах к разработке

Также в обязанности системного аналитика входит создание требований и технических заданий для разработчиков, анализ работы систем, сопровождение разработки и самостоятельное проектирование информационных систем.

Системные аналитики строят модели и алгоритмы, создают прототипы, тестируют ПО и продукт, а также могут обучать новых пользователей системы.

Кому подойдет это направление аналитики?

Людям с техническим и инженерным мышлением, тем, кто знает, что их сильные стороны — внимательность и усидчивость. Если вам интересно разбираться в том, как всё устроено, изучать и продумывать логические связи, то эта профессия непременно вас увлечет.

Подробнее узнать об этой специальности можно на странице нашего курса по системной аналитике.

Дает ли работа в достаточной мере сложных задач? Ведь только ими и растешь.

На любом проекте есть задачи сложные и рутинные. В моей работе соотношение примерно 40/60, и меня это устраивает. Каждый день — и зарядка для ума, и возможность отдохнуть за написанием инструкций.

Приведу несколько примеров задач из практики:

1. Существует система X и система Y. Для выполнения одного из процессов (к определенной дате, не раньше, не позже), системе Y требуются данные из X. Системе X, в свою очередь, нужно подтверждение об успешной передаче данных в систему Y, их корректности и полноте. Необходимо разработать приемлемый для заказчика алгоритм автоматического двустороннего обмена данными между системами. Нужно обеспечить возможность штатного функционирования остальных приложений на серверах X и Y в ходе процесса обмена данными.

Решение: Взаимодействие X и Y реализовано через веб-сервисы. Файловый обмен ведется в режиме 24/7, с момента наступления определенного события в системе Y, до полного завершения выгрузки/до наступления дедлайна/до ручной остановки процесса. Разработан формат обмена, перекрестная (между двумя системами) матрица статусов загрузок, утверждены коды возвратов. Файлы на входе Y проверяются на корректность, а в случае ошибок отклоняются до исправления ошибок и повторной загрузки. Реализована форма мониторинга, ведутся подробные логи. По завершению загрузки каждого файла Y подтверждает или не подтверждает прием файла. Проведено нагрузочное тестирование X и Y в период работы сервиса обмена данными (результаты тестирования были неутешительными, поэтому пришлось придумать хитрый алгоритм очередности загрузок, позволяющий не грузить тяжелые файлы в периоды активной работы пользователей Y). Разработана инструкция по настройке сервиса и работе с ним. В данный момент времени обмен данными между X и Y ведется только через разработанный сервис.

2. Существует утвержденный перечень нормативов (около 700 строк), с которым работает несколько компаний, включая заказчика. Одна из компаний в судебном порядке оспаривает часть нормативов, предлагая свой вариант. Суд удовлетворяет требование. Одновременно некая экспертная организация производит пересчет части нормативов, выдвигая новый перечень (еще около 150 строк).

Задача: обеспечить систему заказчика актуальной нормативной базой.

Сложность задачи в том, что каждый комплект нормативов отличался единицами измерения и наименованиями позиций. Результирующего списка нормативов не существовало.

Решение: попытки автоматизировать процесс сопоставления строк результата не дали, поскольку в каждом конкретном случае решение должен принимать человек. Поэтому списки пришлось выверять вручную, искать совпадения (Отменен судом? Пересчитан?) и включать, либо не включать в результирующий список.

3. Ввести новый параметр для расчетных операций в системе.

Выполнение:

1) Определить точку «входа» параметра в Систему: вводится пользователем? Рассчитывается из других параметров (Каких? Каким образом? В какой момент времени?)?

2) Определить функции, в которых будет задействован новый параметр.

3) Для каждой функции: Проверить, влияет ли новый параметр на выполнение последующих операций, ввести параметр в формулы расчета.

4) Определить способ и место отображения параметра в интерфейсе. Нарисовать макеты.

5) Узнать, должен ли новый параметр фигурировать в выходных формах: в каких именно, каким образом.

6) На содержимое каких выходных форм этот параметр повлияет неявно? Если да, определить степень влияния, вынести вопрос на обсуждение.

7) Определить объем необходимых доработок.

8) Написать постановку задачи на разработку, либо ТЗ (в зависимости от объема доработки).

9) Протестировать результат.

Вопросы задала Эльмира Давыдова.

4 июля 2015, отредактировано 22 марта 2020.

Особенности профессии

Статистика, анализ, поиск ценной информации среди огромного массива данных – это работа, которую изо дня в день выполняет продуктовый аналитик. В его обязанности входит решение следующих задач:

• автоматизация процесса обработки данных;
• выявление векторов роста и проблем, которые замедляют развитие;
• составление метрик мониторинга продуктов;
• выявление факторов, которые ложатся в основу расстановки приоритетов в тех или иных задачах;
• проверка и тестирование гипотез;
• проведение прозрачного А/В-тестирования;
• анализ данных.

На базе собранных данных принимаются стратегические решения, которые помогают повысить прибыльности бизнеса и сократить расходы на рекламу. Продуктовые аналитики принимают непосредственное участие в процессе удержания клиентов, улучшения поведенческих факторов, монетизации, оценки эффективности маркетинговых кампаний и т. д.

Продуктовые аналитики сравнивают свою деятельность с работой медицинского сотрудника, но в сфере бизнеса: они видят симптомы и понимают, на каком участке работ происходит сбой. Предварительно они собирают анамнез, а потом разрабатывают план «лечения» бизнеса. В деятельности прослеживается цикличность, ведь продуктовый аналитик собирает данные, анализирует, разрабатывает пакет рекомендаций и опять возвращается к данным. Обязанности и тип работ зависят от занимаемой должности и требований заказчика.

С чего начать?

Если вы понимаете, что специалист по анализу данных — это профессия вашей мечты, стоит подробнее изучить путь, который придется проделать.

Для начала обучения вам достаточно изучить Excel: знать, что такое сводные таблицы и как работают функции. Полезно также подтянуть знания по статистике, SQL и Python. Это можно сделать с помощью бесплатных курсов или тренажеров.

Курс

Профессия «Аналитик данных»

Освойте перспективную профессию с нуля: научитесь собирать и организовывать данные, делать выводы на основе их анализа и помогать бизнесу работать эффективнее.

• 20% теории и 80% практики
• Постоянный контакт с преподавателями
• Подготовка к трудоустройству

Узнать больше

Промокод “BLOG” +5% скидки

Вопросы и ответы

Что я буду уметь после окончания программы?

Программа формирует комплекс практических навыков:

• оценка стоимости компании и драйверов ее роста в разных секторах экономики
• создание системы показателей для разных подразделений компании для выявления создания (разрушения) стоимости компании
• финансовое моделирование для анализа стоимости компании и инвестиционных проектов с разными сценариями движения к целям устойчивого развития
• разработка системы интегрированного управления рисками для удовлетворения вызовам устойчивого развития и создания возобновляемой экономики
• определение эффективности нефинансовых ресурсов компании и прежде всего – интеллектуального капитала
• создание стратегических отчетов компании, измерения и раскрытия нефинансовой информации
• оценка качества информации о нефинансовых ресурсах и стратегий аудита

Какие дисциплины я изучу на программе?

Дисциплины профессионального ядра программы сфокусированы на задачах финансов для устойчивого развития, оценки и измерения множественности форм капитала компании. В дисциплины профессионального ядра входят:

• Финансовые рынки и инструменты
• Корпоративные финансы
• Международные стандарты финансовой отчетности (базовый и продвинутый уровни)
• Оценка и управление стоимостью компании
• Публичная нефинансовая отчетность компании
• Стратегический управленческий учет
• Стратегический менеджмент

После того как студенты завершат основные курсы программы, они выбирают прикладную специализацию:

1.  Анализ компании, ориентированный на рост стоимости бизнеса
2.  Стратегическая отчетность компании
3.  Стратегии аудита и заверения

Программа «Магистр Аналитики Бизнеса» ориентирована на развитие навыков прикладных финансовых исследований для бизнеса.

На 1 курсе студенты работают в научно-исследовательском семинаре по методам исследований в области финансов и бухгалтерского учета и научатся работать с международными базами данных, разрабатывать исследовательскую модель и применять количественные и качественные методы анализа полученных данных.

Кроме того, в течение 1 и 2 курсов студенты выполнят три прикладных работы на реальных данных проекта в каждой специализации под руководством экспертов из отрасли и профессоров Школы финансов.

Каждая специализация предлагает Виртуальные лаборатории, которые ведут международные эксперты высшего уровня. Студенты получают возможность прямого диалога с экспертами высокого уровня по актуальным темам специализации. Эти лаборатории добавят ценность аналитическим навыкам и более глубокому пониманию карьерных путей.

Студенты получат доступ к глобальным базам данных (Bloomberg, Thompson Reuters, Capital IQ, Van Dijk), а также к мировым финансовым и бухгалтерским журналам и книгам через университетскую библиотеку.

Какую поддержку в планировании карьеры я могу получить?

Для подготовки наших выпускников к планированию карьерных треков мы планируем:

1. Карьерные встречи с headhunters в области финансов и бухучета, организованные для наших выпускников из программ кампуса, которые внесут свой вклад в понимание возможностей трудоустройства
2. Микромодуль «Планирование карьеры» с консультантами
3. Банки резюме, которыми можно поделиться с headhunters и партнерскими компаниями;
4. Встречи выпускников Школы финансов НИУ ВШЭ

Мы привлекаем экспертов из крупных компаний-работодателей к обсуждению конкретных тем в рамках лекционных курсов. Этот тип коммуникаций косвенно помогает получить представление о востребованных навыках и стилях персонала в области обучения.

Кто ваши эксперты?

У нас сложились хорошие отношения с крупнейшими мировыми консалтинговыми фирмами, которые сейчас имеют свои базовые кафедры в Школе финансов НИУ ВШЭ. Они уже сформировали выраженную лояльность к нашим выпускникам из различных программ магистра финансов, которые ведутся на факультете экономических наук.

Мы создали устойчивые сетевые связи с глобальными профессиональными ассоциациями, такими как Ассоциация дипломированных сертифицированных бухгалтеров (ACCA), Американский Институт Сертифицированных Общественных Бухгалтеров (AICPA) и Сертифицированный Институт Специалистов по Управленческому Учету (CIMA).

Ряд курсов программы проходят сертификацию в ассоциациях, а также предполагаются совместные сертификаты для отдельных специализаций Магистра аналитики бизнеса.

Какие требования для поступления?

Если вам не хватает каких-либо пререквизитов для получения полной степени, вы можете пройти курсы, доступные на Coursera, чтобы продемонстрировать готовность и укрепить свое портфолио для зачисления MiBA.

Самый короткий путь в профессию

Человеку, который заинтересован в построении карьеры в области работы с данными, стоит изучить как можно больше информации из разнообразных источников. Чем серьезнее издание и лучше систематизирована информация, тем больше вероятность, что она достоверная. Лучше следовать пяти следующим шагам:

Разобраться, как устроена сфера Data Science

Изучить, какие есть профессии и в чем их отличие: в этой сфере есть дата-инженеры, дата-аналитики, менеджеры данных и еще с десяток других направлений, которые сильно отличаются по функционалу и задачам. Например, работа дата-саентиста и дата-инженера во многом похожа, но эти специалисты не взаимозаменяемы и выполняют разные задачи.

Позиция Data Engineer — прикладная, а Data Scientist — более творческая и аналитическая. Чтобы попасть в профессию, требуется основательно изучить подходы и специфику работы в компаниях разных размеров: от небольшого стартапа до международной корпорации.

Выяснить, какие задачи и модели особенно актуальны

Что сейчас в тренде и куда, скорее всего, будет развиваться предметная область в ближайшее время. Чтобы держать руку на пульсе, можно изучать доклады с топовых конференций: именно там публикуются самые свежие идеи. Часто что-то стоящее можно найти в препринтах на на arXiv.org. Много материалов для начинающих есть на канале «Технострим».

Определиться, с каким типом данных и в каком направлении вам интересно работать

Важно понять, что ближе именно вам: маркетинг или e-commerce, голосовые помощники или беспилотники. Из-за огромной области применения, в этих профессиях всегда будет что- интересное и новое

Например, в банковской сфере дата-аналитик может решать задачу кредитной оценки и заниматься процессами распознавания речи.

Маркетологам Data Science поможет проанализировать данные карт лояльности и понять, каким группам клиентов какую рекламу лучше таргетировать, а в сфере логистики позволит изучить данные с GPS-трекеров и оптимизировать маршрут перевозок.

Оценить ситуацию на рынке: составить список компаний, у которых есть интересные задачи и технологии, подходящая корпоративная культура

Можно обратиться к техническим блогам компаний, чтобы лучше понять, как работает всё изнутри, использовать технические статьи от ИТ-специалистов. По ним часто можно понять, что конкретная компания делает по части работы с данными, и насколько вам это может быть интересно. 

Узнать, каких навыков эти компании требуют от дата-аналитиков, сверить их со своими и, при необходимости, освоить недостающие

Внимательно прочитайте вакансии и ответьте себе, где у вас пробел, и какие скиллы вам еще необходимо прокачать.  Сейчас много курсов и онлайн-ресурсов, таких как Coursera, Udacity, DataCamp, которые могут помочь заполнить эти пробелы. 

Самый короткий путь для человека, уже имеющего небольшой опыт работы в ИТ — это обучение на курсах, которые проводят крупные ИТ-компании, например, в Академии больших данных MADE.

Это удобно, поскольку не придется тратить время и силы на поиск и отбор информации. Студенты получают готовый план обучения и все, что может понадобиться для изучения материала. А вишенкой на торте может стать предложение работы. 

Где учат на аналитиков

Профессию аналитика получают на направлениях, связанных с информатикой, математикой, программированием. Эти направления есть практически во всех ведущих вузах страны.

Список вузов от редакции: МГУ им. М.В. Ломоносова — факультет вычислительной математики и кибернетики, направление «Прикладная математика и информатика».

СПБГУ — направления «Математика и компьютерные науки», «Математика, алгоритмы и анализ данных», «Прикладная математика и информатика», «Прикладная математика, фундаментальная информатика и программирование», «Программирование и информационные технологии», «Системный анализ и прикладные компьютерные технологии».

НИУ ВШЭ — направления «Экономика и статистика», «Бизнес-информатика», «Прикладная математика и информатика».

Национальный исследовательский университет МЭИ — Институт автоматики и вычислительной техники, направление «Прикладная математика и информатика».

Национальный исследовательский технологический университет МИСиС — факультет «Информатика и вычислительная техника».

Московский политехнический университет — факультет информационных технологий, направление «Прикладная информатика (большие и открытые данные)», «Прикладная математика и информатика», «Бизнес-информатика (IT-менеджмент)».

Московский технический университет связи и информатики (МТУСИ) — факультет экономики и управления (ФЭУ), направление «Прикладная информатика».

Финансовая академия при правительстве России — направления «Прикладная математика и информатика», «Бизнес-информатика», «Прикладная информатика».