Data Analyst: хто це та чим займається

Сучасна компанія щодня отримує сотні, тисячі або навіть мільйони рядків інформації: від чеків у супермаркеті до кліків на сайті. Здається, що це просто цифри, але насправді за ними приховане життя — вибір людей, їхні звички, бажання та рішення. Проблема лише в тому, що ніхто з керівників не здатен осягнути весь цей хаос без допомоги. Саме тут у гру вступає дата-аналітик. Але хто такий дата аналітик та в чому полягає його робота?

Хто такий дата аналітик

Дата-аналітик — це спеціаліст, який збирає, обробляє та аналізує дані з різних джерел, перетворюючи їх на зрозумілу інформацію. Він проводить аналіз даних компанії та робить висновки: чому впали продажі, де втрачаються клієнти, які продукти мають найбільший попит. 

Відмінність від інших аналітиків полягає у широті задач і методів. Фінансовий аналітик працює переважно з цифрами бухгалтерії. Маркетолог — з рекламою. А дата-аналітик може охоплювати все: від поведінки клієнтів у додатку до постачання товарів на склад. Щоби цьому навчитись, існують Data Analyst курси, які допомагають опанувати професію.

Що робить дата аналітик: основні обов'язки

Дата аналітик — хто це і чому його робота настільки важлива для бізнесу? Насправді діяльність аналітика більше схожа на розслідування. Щоб краще уявити його робочий процес, варто виділити ключові завдання:

• збір та очищення даних із різних джерел;
• виявлення закономірностей і побудова гіпотез;
• створення зрозумілих графіків, дашбордів і діаграм;
• формування звітів та практичних рекомендацій.

Саме ці етапи визначають успіх аналітичного дослідження і допомагають бізнесу приймати рішення, які реально впливають на результати.

Збір та підготовка даних

Дані можна порівняти з рудою. У ній є золото, але спершу його треба відокремити від зайвого каміння. Аналітик бере дані з різних джерел: Excel-файли, CRM-системи, іноді навіть API соцмереж. Але ці дані рідко ідеальні. Там є дублі, пропуски, помилки. Тому перше завдання — очистити все зайве, зробити структуру зрозумілою. І тільки після цього можна переходити далі.

Аналіз даних та візуалізація результатів

Коли дані готові, що робить дата аналітик? Він знімає шар за шаром, щоби знайти приховані закономірності. Для цього використовуються SQL-запити, інструменти Python чи R, статистика. Але самі результати у вигляді чисел можуть мало що сказати менеджеру чи маркетологу. Тому важлива візуалізація: графіки, діаграми, дашборди в Tableau чи Power BI. Це як карта — вона допомагає одразу зрозуміти, де проблема, а де успіх.

Формування звітів та рекомендацій

Робота аналітика завершується там, де починається прийняття рішень. Він складає звіт, додає пояснення та рекомендації. Наприклад: «знизити бюджет на рекламу в Facebook, бо конверсія впала вдвічі», або «додати акцію на цей товар, бо його шукають частіше за інші». Звіт — це місток між цифрами та діями. Іноді саме кілька речень від аналітика можуть змінити стратегію компанії на місяці вперед.

Необхідні навички для Data Analyst

Багато людей думають, що для професії дата аналітик навчання обмежується лише вивченням Excel. Насправді набір навичок набагато ширший. Аналітик має бути технічно підкованим, але при цьому залишатися людиною, яка може пояснити складне простими словами. Це рідкісне поєднання. І саме воно робить аналітиків цінними.

Найважливіші навички можна умовно поділити на дві групи:

• hard skills: знання SQL, Excel чи Google Sheets, Python або R, статистики, BI-системи;
• soft skills: уважність, критичне мислення, здатність пояснювати складне простими словами, командна робота.

Ці напрями разом формують фундамент, на якому будується успішна кар’єра аналітика. 

Hard skills для дата-аналітика

Насамперед потрібен SQL — мова структурованих запитів, яка дозволяє діставати інформацію з баз даних. Excel та Google Sheets залишаються базовими інструментами, без яких не обійтись. Далі — Python чи R, які допомагають робити глибші аналізи та автоматизувати рутинні завдання. Статистика — основа, бо саме вона дозволяє відрізнити справжній тренд від випадкового збігу. Також важливе вміння працювати з BI-системами: Tableau, Power BI, Looker.

Soft skills для дата-аналітика

Звичайно, без людських навичок нікуди. Успішний аналітик має такі риси: 

• уважність — одна зайва кома в коді SQL може зіпсувати весь результат; 
• критичне мислення — допомагає ставити правильні запитання й не робити поспішних висновків; 
• комунікаційні навички — потрібні, щоб пояснити керівнику, який далекий від технічних термінів, чому треба діяти певним чином. 

Іноді важливіше не те, що ви знайшли, а те, як ви це подали.

Де працюють дата-аналітики

Сфера роботи аналітиків величезна:

1. У IT вони потрібні, щоби зрозуміти, як користувачі взаємодіють із додатками. 
2. У фінансах — щоб прогнозувати курси валют чи оцінювати ризики кредитів. 
3. У маркетингу — щоб реклама була не марною витратою, а точним попаданням у цільову аудиторію. 
4. В сфері e-commerce аналітики допомагають збільшувати середній чек і вчасно постачати потрібний товар. 
5. В охороні здоров’я — це взагалі справа життя: аналіз даних допомагає виявляти хвороби на ранніх стадіях і вдосконалювати лікування.

Тобто дата-аналітики потрібні майже в кожній сфері, де накопичується велика кількість інформації. Саме завдяки їм компанії можуть розраховувати на конкурентні переваги і приймати обґрунтовані рішення.

Скільки заробляє Data Analyst в Україні

Зарплата залежить від досвіду й компанії. Початківець Junior може отримувати 700-900$. Для багатьох це вже гарний старт. Middle із досвідом у кілька років має дохід у межах 1500–2100 доларів. Senior заробляє від 2500$ і вище, а в деяких міжнародних компаніях — навіть понад 4500 доларів на позиції ліда. Усе залежить від навичок, готовності брати відповідальність і складності проєктів.

Додатково впливає рівень володіння сучасними інструментами. Також важливо, чи має спеціаліст досвід роботи з міжнародними замовниками та в командних проєктах.

Дата аналітик навчання: як здобути професію

Стати аналітиком може людина з будь-якого бекграунду. Є приклади, коли в цю сферу приходили колишні економісти, вчителі математики чи фахівці з гуманітарних наук. Хорошим плюсом зі старту стане знання англійської мови. Проте головне — бажання вчитися та поступово вибудовувати систему знань. Це професія, яку реально опанувати за рік-півтора.

Сьогодні можна виділити три основні шляхи навчання:

• університетські програми, де дають фундаментальні знання;
• онлайн-курси з практикою та підтримкою менторів;
• самостійне навчання через книги, відео та власні проєкти.

Кожен із цих шляхів має свої плюси й мінуси, тому вибір залежить від вашого стилю та цілей.

Де можна пройти Data Analyst навчання

Є безліч можливостей. Онлайн-курси дозволяють поєднувати навчання з роботою. Офлайн-школи дають живе спілкування, яке іноді дуже мотивує. Університети пропонують фундаментальні знання, які допомагають глибше зрозуміти математику й статистику.

Самостійне навчання

Багато хто починає самостійно. Є безплатні ресурси: курси на Coursera, відео на YouTube, статті на Medium. Книги зі статистики й Python також дуже допомагають. Але пошук та структурування інформації можуть розтягнути процес на роки.

До того ж важлива практика. Навіть маленькі власні проєкти, як-от аналіз даних про погоду чи продажі в інтернет-магазині дають відчутний результат. Та що робити, якщо застряг на власній помилці й не можеш рухатися далі? Інколи в такі моменти пропадає весь запал на бажання опанувати професію.

Саме тому навчатися краще з наставником. Він надає системний поетапний підхід, структуровану та перевірену інформацію, а також убереже від типових помилок, на яких гальмують новачки. Курси з дата-аналітики допоможуть працювати на результат та швидше здобути нову професію.

Переваги курсів від Mate academy

Mate academy вирізняється акцентом на практику. У нас студенти одразу працюють із реальними завданнями, отримують підтримку менторів і будують портфоліо. Важливий плюс — допомога з працевлаштуванням. Для тих, хто хоче швидше потрапити у сферу, це величезна перевага. У Mate academy, окрім Data Analyst навчання, можна пройти курс Пайтон та інші спеціалізовані програми.

Кар'єрний шлях Data Analyst

Аналітика дає багато шансів для кар’єрного зростання. Хтось росте від Junior до Senior і стає експертом, який керує командою. Хтось переходить у суміжні спеціальності. Важливо те, що розвиток тут безмежний.

Шлях від Junior до Senior

Junior Data Analyst виконує прості завдання, допомагає старшим колегам і вчиться. Middle уже може самостійно вести проєкти, брати на себе більше відповідальності. Senior — це стратег. Він формує бачення, керує командою, впроваджує нові інструменти. З кожним рівнем росте не лише зарплатня, а й вплив на бізнес.

Можливості переходу в інші ролі

Аналітик може розвиватися в різних напрямах. Хтось іде в Data Science, де додається машинне навчання та прогнозування. Хтось стає Product Analyst, зосереджуючись на розвитку конкретного продукту. Інші обирають BI-аналітику, працюючи над створенням інтерактивних звітів. Ці двері відчиняються завдяки базі, яку дає робота дата-аналітиком.

Чому варто стати дата-аналітиком зараз

Щодня даних стає дедалі більше. Бізнесу потрібні люди, які можуть у цьому розібратись. Професія дата-аналітика сьогодні — одна з найбільш затребуваних. Вона дає стабільність, хорошу зарплату та можливість працювати віддалено. А ще — це шлях постійного розвитку. Крім того, робота дозволяє брати участь у важливих проєктах і приймати рішення на основі реальних даних. 

Якщо ви шукаєте професію, яка поєднує цифри, логіку і вплив на реальний світ, саме час звернути увагу на Data Analyst.