Аналитика данных — один из самых доступных входов в data-сферу: порог ниже, чем в ML, а спрос высокий. Разберём, какие навыки нужны и как выйти на первый оффер.
Чем занимается аналитик
Data Analyst отвечает на вопрос «что произошло и почему»: считает метрики, строит дашборды, проверяет гипотезы, помогает бизнесу принимать решения на данных. Это сочетание технических навыков и бизнес-мышления.
Ключевые навыки
- SQL — главный инструмент: выборки, джойны, агрегации, оконные функции.
- Excel/таблицы — всё ещё важны для быстрой работы.
- Визуализация и BI — дашборды, понятная подача данных.
- Статистика — базовый уровень: метрики, A/B-тесты, интерпретация.
- Python (опционально) — pandas для более сложной обработки.
- Бизнес-мышление — понимать, какие вопросы важны.
Дорожная карта
- Освойте SQL уверенно — это фундамент.
- Научитесь строить дашборды и визуализировать данные.
- Подтяните базовую статистику и A/B-тесты.
- Добавьте Python/pandas для гибкости (по желанию).
- Соберите портфолио на реальных данных.
Портфолио
Для аналитика портфолио — это проекты на реальных датасетах: вопрос → данные → анализ → визуализация → выводы. Покажите не только графики, но и бизнес-интерпретацию: что эти данные значат и какое решение подсказывают.
Выход на первый оффер
- Резюме вокруг SQL, BI и проектов.
- Откликайтесь на junior-аналитика и стажировки.
- На интервью ждите SQL-задачи и кейсы «как бы вы проанализировали X».
- Сверяйте требования по вакансиям Data Analyst.