Профессия дата-аналитик — в чем разница между хорошим и плохим специалистом

Data Analytics — интересная и довольно популярная область IT, поэтому с каждым годом такую профессию выбирает все большее количество людей. Она подходит к тем, кто любит работать с большими объемами информации, анализировать цифры и графики, дотошно выискивать закономерности и делать выводы из всего изученного.

Если вам тоже нравится Data Analytics, курсы в хорошей IT-школе помогут освоить эту интересную профессию менее чем за год. Однако нужно быть готовым к тому, что полученных знаний все равно будет недостаточно, а чтобы стать крутым специалистом в этой области, придется много практиковаться. 

Хотя уровень заработной платы даже у специалиста начального звена довольно высок, всегда нужно стремиться к лучшему. Профессиональные аналитики получают очень много и способны сами выбирать, с кем работать, а с кем нет. Но чтобы стать таким специалистом, важно понимать, чем профессионал отличается от посредственного работника в этой области.

В чем разница между плохим и хорошим аналитиком данных

Конечно же, в отношении к работе. Хотя каких-то специальных критериев для оценки работы не существует, по некоторым маркерам можно сразу понять, с кем вы имеете дело.

Плохой аналитик:

• умеет быстро и правильно отправлять SQL-запросы, собрать данные в табличку и отдать ее клиенту;
• отлично работает четко по заданию, не отступая от него ни на шаг;
• обожает копипастить и доверяет «профессиональным» исследованиям из разных источников — социология, конкуренты, рынок и т.д.

В то же время хороший аналитик в тех же ситуациях поведет себя совершенно иначе:

• не только собирает данные по запросам и заносит их в таблицы, но и анализирует полученные сведения, делает выводы и сопровождает отчеты понятными рекомендациями, как использовать ту или иную информацию;
• инициативный и активный, он всегда помнит о том, что далеко не все люди разбираются в аналитике, поэтому старается сделать чуть больше, чем сказано, и способен объяснить результаты своей работы простым языком;
• в процессе проведения исследований никому не верит и тщательно проверяет информацию лично, способен четко объяснить любую цифру в своем отчете.

Конечно, это очень условная градация, и каждый работодатель может добавить туда свои пункты. Но выбирая для себя работу аналитика данных и стремясь заработать хорошую репутацию, к такому делению стоит присмотреться. Это поможет лучше понять, в чем заключаются обязанности дата-аналитика и стать лучшим специалистом в своем деле.