Профессия Data Analyst

Data Analyst - это специалист, который превращает сырые данные в понятные выводы для бизнеса. Он строит отчёты, дашборды, визуализации и анализирует данные, чтобы помочь компаниям принимать правильные решения. BI-аналитик работает с SQL, Excel, Python, Power BI, Tableau и другими инструментами для визуализации и обработки данных.

Инструменты

SQL (обязательно)
Python (pandas, numpy, matplotlib, seaborn)
Инструменты BI: Power BI, Tableau, Looker, Qlik
Excel / Google Sheets (продвинутый уровень)
Базы данных: PostgreSQL, MySQL, BigQuery, Redshift
Git
Инструменты для ETL: dbt, Airbyte, Stitch

Роадмэп

Чтобы стать Data Analyst / BI-аналитиком, нужно пройти такой путь:

Выучить SQL (JOIN, GROUP BY, оконные функции, подзапросы).
Освоить Excel (сводные таблицы, формулы, Power Query).
Изучить Python (pandas для обработки данных, matplotlib/seaborn для визуализации).
Освоить один из BI-инструментов (Power BI или Tableau).
Изучить основы статистики (среднее, медиана, корреляция, распределения).
Научиться работать с Git и командной разработкой.
Собрать портфолио: 3-5 проектов по анализу данных.
Начать искать работу.

Типичный день

Утро Data Analyst начинается с проверки почты и задач в Jira. Он подключается к базе данных, пишет SQL-запрос, чтобы выгрузить данные по продажам за последний месяц, обрабатывает их в Python, строит дашборд в Power BI для отдела маркетинга. После обеда участвует в созвоне с бизнес-командой, объясняет, как изменились метрики, и даёт рекомендации. К вечеру пишет краткий отчёт и отправляет его менеджерам.

Сложности

Данные часто бывают «грязными» - приходится тратить время на очистку.
Бизнес-пользователи часто не знают, чего хотят, и задачи меняются на ходу.
Нужно уметь объяснять сложные вещи простыми словами.
Работа может быть монотонной, особенно при регулярных отчётах.

Вход

Минимальный порог входа - знание SQL, основ Python, умение работать с Excel и Power BI или Tableau.

Рост

Из Data Analyst можно расти в такие профессии:

Сеньор Data Analyst - управление проектами и командой.
Data Scientist - если углубиться в статистику и ML.
BI Developer - специализация на визуализации и дашбордах.
Data Engineer - если перейти к построению пайплайнов.
Продуктовый аналитик - работа с продуктом и метриками роста.