Привет, Хабр! 28 сентября Skillfactory запускает новый поток курса Data Analyst, поэтому мы решили сделать широкий обзор рынка вакансий, которые предлагают сегодня компании.
Действительно ли профессия аналитика данных может приносить до «300к/наносек»? Какие умения требуют работодатели от аналитиков и что вообще нужно знать, чтобы стать востребованным и высокооплачиваемым спецом? Какие возможности для роста предлагает рынок сегодня?
Мы проанализировали 450 вакансий на должность аналитика данных в России и за рубежом и собрали результаты в этой статье.
Кто такой аналитик данных и что он должен знать
Прежде чем анализировать вакансии, разберемся, что делает Data Analyst в компании. В IT-сфере есть три направления специальностей по работе с данными: Data Analyst, Data Engineer и Data Scientist.
Data Analyst собирает информацию, обрабатывает и интерпретирует ее на «человеческий язык». По сути, он переводит статистику и big data в понятные и наглядные выводы, которые можно использовать для развития конкретного проекта или бизнеса в целом.
Результат работы аналитика данных — это основа для принятия любых бизнес-решений.
Data Engineer работает больше не с самими данными, а с их инфраструктурой: базами данных, хранилищами и системами обработки. Инженер данных определяет, как анализировать данные, чтобы они были полезными для проекта. Если обобщить, то Data Engineer налаживает конвейер обработки данных.
Data Scientist занимается стратегической работой с информацией. Именно он создает системы прогнозирования, моделирования и динамического анализа, внедряет алгоритмы автоматизации и обучения.
Главная сложность в том, что границы между этими тремя специальностями довольно размыты. Большинство компаний не видят разницы, поэтому часто в вакансиях Data Analyst встречаются требования, которые больше подходят специалистам Data Engineer или Data Scientist.
В основном это обусловлено спецификой рынка. Если в IT-компаниях знают, что Data Analyst, Data Engineer и Data Scientist — это в идеале три разных специалиста или даже три разных подразделения, то в продуктовых компаниях и производствах часто об этом даже не задумываются.
Что требуют работодатели от аналитика данных
Мы проанализировали свыше 450 вакансий на позицию аналитика данных, открытых в августе-сентябре 2020 года. Во многих случаях требования к специалистам очень отличаются. Как мы писали выше, границы между Data Analyst, Data Engineer и Data Scientist стерты, поэтому часто бывает, что в заголовке вакансии пишут «Аналитик данных», а фактически вакансия полностью соответствует «Инженеру данных». Но мы смогли выделить набор хард и софт скилов, которые работодатели указывают в большинстве вакансий на должность аналитика данных.
Хард скилы
Python с библиотеками для анализа данных Pandas и NumPy. Это мастхэв, его знание хотя бы на базовом уровне требуют 83% компаний в отрасли. Знание R, JavaScript и других ЯП нужны всего лишь 17% работодателям.
Интересно, что в 2013 году по результатам опроса дата-аналитиков и дата-сайентистов язык R в аналитике данных был куда популярнее — его использовали 61% специалистов.
SQL — практически во всех вакансиях требуется знание SQL и навыки работы с реляционными базами данных. Чаще всего требуют умение писать запросы и оптимизировать их.
Навыки работы с NoSQL системами управления базами данных вроде MongoDB, CouchDB или Apache Cassandra работодатели требуют довольно редко — примерно 9% вакансий.
Power BI, Qlik, Tableau. Большинство компаний не требует знаний какой-нибудь конкретной программы визуализации данных. Обычно они указывают одну из трех на выбор или пишут «системы визуализации данных» без указания конкретной. В целом специалисты могут сами выбирать, что именно им удобнее использовать. Принципиальной позиции у абсолютного большинства работодателей нет.
Опыт работы с Agile, Scrum, Kanban. Почти в половине вакансий работодатели указывают, что дополнительным плюсом будет умение работать с гибкими методологиями создания продуктов.
То есть важно не только то, что делает аналитик данных в рамках своей специальности, но и то, как он это делает.
Но ключевым требованием опыт работы с Agile не является (хоть его и указывают в вакансиях). Да, соискателю придется потратить время, чтобы привыкнуть работать в таком формате, но, по мнению компаний, это не критично.
Excel и Google Sheets. Как ни странно, но в трети вакансий требуется знание электронных таблиц. В основном это нужно продуктовым и консалтинговым компаниям, которые довольно мало пересекаются с диджитал-разработкой, или же относительно небольшим проектам, где весь отдел аналитики состоит из нескольких человек.
Действительно, маленьким командам часто незачем использовать мощные ресурсы SQL, если для обработки данных вполне хватает и обычного Excel. Но в таких ситуациях «аналитик данных» часто занимается сразу всем: сбором и анализом данных, инфраструктурой и автоматизацией.
Многие компании выделяют высокий уровень математической подготовки. Но здесь нужно понимать, что Data Analyst, в отличие от Data Scientist, использует довольно ограниченные математические инструменты, поэтому не нужно быть гением математики. Большинство задач аналитика данных вписываются в рамки базовых знаний статистики, теории вероятностей, математического анализа и линейной алгебры.
Высшее образование в области математики пригодится, но при должном усердии все необходимые функции можно изучить и самому. Но для Data Scientist глубокое знание математики уже считается критичным. Если вы планируете расти из Data Analyst в Data Scientist, то математику нужно будет подтянуть.
По основным хард скилам это все. Остальные встречаются менее чем в 10% вакансий, поэтому их можно отнести к индивидуальным особенностям работы в отдельных компаниях.
Софт скиллы
В целом они практически совпадают для всех специальностей, которые работают с данными:
- Критическое мышление
- Аналитический склад ума
- Умение правильно излагать и доносить информацию
- Ответственность и внимание к деталям
- Бизнес-мышление
- Готовность принимать решения и брать ответственность за результат
- Многозадачность
- Чувство юмора
Многие считают профессию аналитика данных «малообщительной». Аналитик кажется нердом, который работает только с цифрами, а не с людьми.
На самом деле, все немного иначе. Аналитик данных действительно много времени проводит над анализом, но ему также важно уметь донести выводы руководителям компании или отдела. Навыки выступления перед публикой и грамотного подбора аргументации очень пригодятся. Ведь от того, насколько правильно ЛПРы поймут результаты аналитики, будут зависеть их дальнейшие действия в развитии компании или конкретного проекта.
Особняком из софт скилов стоит разве что английский язык. Многие компании отмечают знание английского как преимущество, но есть ряд вакансий, которые рассчитаны на работу в международных командах и с англоязычными проектами. В таких свободное владение английским обязательно.
Обязательный английский часто приятно отражается на зарплате. Вакансии в международных проектах гарантируют денежные компенсацию в 1,3-2 раза больше, чем в русскоязычных.
Зарплата и другие плюшки для аналитика данных
Теперь перейдем к самому интересному — к зарплате. Мы проанализировали открытые вакансии на сайтах HH.ru и Хабр Карьера.
Аналитики данных востребованы в любом крупном и среднем бизнесе, особенно в тех проектах, которые относятся к диджитал и IT. Финтех-банки, диджитал-агентства, продуктовые компании, которые налаживают онлайн-систему продаж, консалтинговые проекты. Среди вакансий есть представители бизнеса практически всех сфер: от медицины до тяжелой промышленности.
Больше всего вакансий для аналитиков данных по состоянию на 12.09.2020 открыто в Москве (241) и в Санкт-Петербурге (74). Для сравнения, во всей остальной России актуально всего 99 вакансий на эту должность.
Интересно, что только 20% компаний указывают уровень заработной платы в самом объявлении. Остальные 80% предпочитают обсуждать денежное вознаграждение в личной беседе с соискателем.
Разброс зарплат довольно большой. Зависит он не только от опыта соискателя, но и от географии. К примеру, аналитик-стажер в Перми получает 25 000 рублей, а Data Analyst в московском офисе международной компании зарабатывает 200 000 рублей.
В Москве средняя зарплата аналитика данных составляет 134 000 рублей. На нее вполне может рассчитывать хороший специалист с опытом от 2 лет.
В Санкт-Петербурге ситуация напоминает московскую, но зарплаты немного меньше. Среднестатистический аналитик данных может рассчитывать на 101 000 рублей в месяц. В остальном же условия практически полностью дублируют московские.
Стажеры и Junior-спецы получают от 60 000 рублей. Есть небольшое количество вакансий, которые предлагают ниже этой суммы (8%), но они в основном предлагают работу не на полный день либо с ограниченной загрузкой в неделю.
Руководители отделов аналитики и Senior-спецы могут рассчитывать на зарплату от 170 000 рублей. Есть даже вакансии, которые предлагают больше 250 000 рублей в месяц. Да, для них требуется опыт больше 5 лет в аналитике и большой пул компетенций, но такие вакансии есть. Так что вполне ясно, куда можно расти.
В качестве дополнительных «плюшек» и мотиваторов часто указывают возможность корпоративного обучения, медицинскую страховку и даже корпоративные пенсионные программы. Некоторые компании предлагают релокацию в Европу или США после определенного количества лет, проработанных в компании. Любимые многими «печеньки и кофе» тоже встречаются, но уже довольно редко. Работодатели в своем большинстве делают ставку на действительно полезные мотиваторы.
В других городах России ситуация похуже. В них частично стирается сама суть работы аналитика данных, он становится больше похож на эникейщика. В небольших компаниях на несколько десятков человек аналитик вообще один и полностью ведет обработку всей бизнес-информации.
Зарплата у такого специалиста тоже не топовая. В среднем, аналитик за пределами Москвы и Питера получает 54 000 рублей. Дополнительных «плюшек» в половине случаев часто нет вообще, а в остальном они ограничиваются б̶е̶с̶п̶л̶а̶т̶н̶ы̶м̶ ̶к̶и̶п̶я̶т̶о̶ч̶к̶о̶м̶ ̶н̶а̶ ̶к̶о̶ф̶е̶п̶о̶й̶н̶т̶е̶ «печеньками и кофе», спортзалом и обучающими курсами.
Максимальная зарплата аналитика данных, на которую может рассчитывать специалист в регионах, — 100 000 рублей. Но чтобы получать больше, необязательно переезжать в Москву. Можно без особых проблем найти удаленные вакансии — формально работать в столице, а жить в родном городе. Многие компании идут навстречу соискателю, в котором заинтересованы.
Мы также провели сравнительный анализ вакансий из Украины и Беларуси.
Средняя зарплата аналитика данных в Украине порядка 20 000 гривен (53 000 рублей). В столице есть вакансии с оплатой в 2-2,5 раза выше, но их выставляют преимущественно международные компании с филиалами в Киеве.
Абсолютно та же ситуация и в Беларуси. Средний размер заработной платы аналитика данных составляет 2800 белорусских рублей (81 000 рублей), но разброс зарплат очень большой. В Гомеле, к примеру, аналитик с опытом от года получает в среднем 1100 белорусских рублей (31 000 российских рублей), а в Минске специалист может зарабатывать вплоть до 10 000 (287 000 российских рублей).
Откуда прийти в профессию и куда расти аналитику данных
Есть мнение, что попасть в касту аналитиков можно только с исключительными знаниями математики. Но это не так.
В аналитику обычно уходят Junior- и Middle-разработчики на Python. Если вдобавок есть базовые знания SQL — вообще отлично. В таком случае разобраться со всеми особенностями работы будет намного проще.
Также можно начать карьеру непосредственно с аналитика. Выбирайте один из десятков доступных курсов — и вперед. Высшую математику знать необязательно. Для Data Analyst уровня Junior и Middle нужно только знание инструментов работы с данными. А в большинстве случаев хватит и школьных знаний математики.
Возможностей роста для специалиста аналитики данных тоже хватает. Три самых очевидных: Data Mining Specialist, Data Engineer, Data Scientist. Первый работает непосредственно с поиском данных для аналитики, второй разрабатывает инфраструктуры данных, а третий занят прогнозированием и стратегией.
Еще один возможный вариант — BI-аналитика. Визуализация данных аналитики — это отдельный скил, и многие крупные компании ценят сотрудников, которые умеют не только анализировать информацию, но и доходчиво предоставить выводы руководству.
Специально для этого материала мы попросили дать комментарий о необходимых навыках для роста в BI-аналитике Александра Царёва, основателя компании SmartDataLab, лидера образовательного курса BI SkillFactory и Сергея Земскова, руководителя направления Power BI/DWH SmartDataLab, преподавателя Bootcamp SkillFactory.
В обзоре указаны мастхэв компетенции, но если вы хотите и дальше расти как Аналитик данных, вам понадобится быть в курсе ETL и изучить:
- Так называемый золотой треугольник Microsoft: SSRS, SSIS, SSAS;
- Иметь представление о других промышленных ETL, например, KNIME;
- Литературу по архитектуре данных, например, книгу Билла Инмона «Методология Кимбалла»;
- Также нужно хотя бы в первом приближении понимать, что такое Informatica, GreenPlum, Pentaho, чем они друг от друга отличаются и как работают.
- Быть в курсе, что такое SAP Web Analytics и другие новые BI решения от SAP, хотя сейчас отмечается переход с этих решений на Power BI (который, по исследованию проведенному в июле-августе телеграм каналом вакансий и фриланса в BI/DWH “BI HeadHunter”, в топе по запросу от работодателей).
Это солидный пласт знаний, но он сделает вас уберспецом.
Также аналитик данных может вырасти в продуктового, маркетингового аналитика или бизнес-аналитика. То есть, принять ответственность за развитие конкретного продукта или проекта, либо же брать участие в принятии стратегических бизнес-решений, подкрепляя свое мнение аналитическими данными.
Также аналитику данных можно уйти полностью в разработку на Python, но этот вариант выбирает сравнительно небольшое количество специалистов.
Аналитик данных — это перспективная и востребованная профессия. И чтобы стать Data Analyst, не нужно быть Перельманом и уметь решать теорему Пуанкаре — хватит школьных знаний математики и упорства в освоении инструментов аналитика.
Совсем недавно мы запустили первый в России Онлайн-буткемп по Data Analytics, включающий в себя 5 недель обучения, 5 проектов в портфолио, оплачиваемую стажировку для лучшего выпускника. Это суперинтенсивный формат для самых целеустремленных: учиться нужно фултайм.
Узнайте больше здесь.
Получить востребованную профессию с нуля или Level Up по навыкам и зарплате можно, пройдя онлайн-курсы SkillFactory:
- Онлайн-буткемп по Data Analytics (5 недель)
- Курс по аналитике данных (6 месяцев)
- Профессия аналитика с любым стартовым уровнем (18 месяцев)
Eще курсы
- Обучение профессии Data Science с нуля (12 месяцев)
- Профессия Веб-разработчик (8 месяцев)
- Курс по Machine Learning (12 недель)
- Продвинутый курс «Machine Learning Pro + Deep Learning» (20 недель)
- Курс «Математика и Machine Learning для Data Science» (20 недель)
- Курс «Python для веб-разработки» (9 месяцев)
- Курс по DevOps (12 месяцев)
- Профессия Java-разработчик с нуля (18 месяцев)
- Курс по JavaScript (12 месяцев)
- Профессия UX-дизайнер с нуля (9 месяцев)
- Профессия Web-дизайнер (7 месяцев)
