Аналитика данных — направление, в котором специалисты умеют видеть в на первый взгляд сложной выгрузке данных целые процессы, закономерности и возможности для улучшения продуктов или услуг бизнеса. Например, у нас в Хабре аналитики могут посмотреть, какая аудитория читает определенный блог: выявить, откуда она приходит, понять её специализацию, средний возраст, пол, интересы в сообществе и даже готовность к работе. 

Аналитики могут строить исследования — например, о зарплатах, или составлять рейтинги. А еще могут посмотреть, какой знак зодиака преобладает среди коллег — по неформальному запросу. Но все это — большая работа с данными, которые нужно уметь правильно обрабатывать. 

Знаем, что самое сложное — понять, с чего вообще начать, если вы задумались о том, чтобы стать аналитиком. Для этого мы написали эту статью.

Что делает аналитик 

Аналитик данных — специалист, который помогает компаниям принимать обоснованные решения на основе анализа информации. Он собирает, обрабатывает и интерпретирует данные, выявляет закономерности и дает рекомендации по улучшению или изменению процессов. Это может быть анализ поведения пользователей, эффективности маркетинговых кампаний, финансовых потоков или производственных процессов.

Важная особенность этой специализации — постоянное взаимодействие с бизнесом. Аналитик должен действительно хорошо понимать цели компании, её стратегию и задачи, чтобы выводы работали на эти цели.

Сколько зарабатывает аналитик в 2025 году

Зарплата в аналитике зависит от конкретной специализации, квалификации, навыков а еще региона. Зарплаты по данным калькулятора Хабр Карьеры:

Зарплаты могут значительно отличаться в зависимости от городов и регионов. В Москве и Санкт-Петербурге они обычно выше, чем в других городах России.

Как стать аналитиком — понять базу

Если вы только начинаете свой путь в аналитике, важно по порядку прокачать базовые навыки.

1. Разберитесь в основах программирования и работы с данными

Знание языков программирования, таких как Python или SQL, — это основа для работы с данными. Даже эти базовые навыки уже помогут вам начать работать с информацией, анализировать её и строить простые модели.

Где учиться: у онлайн-школы Хекслет есть курсы, которые подойдут новичкам. Там учат Python, SQL, базовой аналитике и работе с данными. Курсы построены так, что вы постепенно понимаете, как устроены алгоритмы и как работать с информацией, не перегружая себя теорией, которая, как мы понимаем, иногда бывает лишней.

Если, например, основы SQL вы уже знаете, и в обучении хочется сосредоточиться именно на Python для анализа, посмотрите курсы с упором на изучение Python отХекслет для большего понимания синтаксиса и логики кода. Потом эти знания очень легко применяются для аналитических задач.

2. Практикуйтесь на реальных задачах

Теория, конечно, очень полезна, иногда там учат тому, до чего просто не догадаешься на практике. Но настоящие прокачанные навыки появляются, когда начинаешь решать реальные задачи.

Где учиться: программы по аналитике, в которых студенты работают с настоящими данными компаний предлагает Яндекс Практикум. На курсах через практику разбираются в SQL-запросах, визуализации, статистике и др. Во время обучения как раз набирается портфолио, которое можно брать и нести работодателю. 

Если хотите развивать навык визуализации — посмотрите один из курсов по BI-аналитике от Яндекс.Практикума, где разбирают Power BI и Tableau. Этот инструмент часто становится тем бонусным навыком, который отличает начинающего специалиста от уверенного аналитика.

3. Научитесь понимать бизнес и финансы

Если идти в аналитику без желания понять бизнес, это будет все равно что пробовать играть шахматы с завязанными глазами: что-то вроде делается, но для чего — не совсем понятно. В этой специализации особенно важно разбираться, что для компании — критерии успеха, как их считают, какие показатели влияют на прибыль и как ваши выводы могут помочь бизнесу.

Где учиться: на странице школы SF Education можно найти курсы по бизнес-аналитике и финансовому анализу. Там эксперты учат читать финансовые отчёты, оценивать эффективность проектов и использовать данные, чтобы увереннее принимать стратегические решения.

Тем, кто хочет понимать, как анализировать инвестиции или прогнозировать рост компании, может подойти один из курсов по финансовому анализу от SF Education — оставляем ссылку сразу на все в разделе, чтобы было удобнее выбрать то, что ближе.

4. Расширяйте свои компетенции

Сегодня аналитик в любом направлении — еще и тот, кто понятно визуализирует информацию, использует BI-инструменты и знает основы дизайна.

Где учиться: у Stepik есть разнообразные курсы по этим навыкам: продвинутая аналитика, визуализация данных, прикладные программы и даже дизайн. Это помогает подготовить отчёты и дашборды, которые будут использовать команды внутри компаний или для внешних презентаций.

Если чувствуете, что готовы идти дальше — кроме простого анализа можно попробовать себя в машинном обучении, на Stepik есть курсы, где всё объясняется на вполне возможных в работе примерах, но без сложной математики.

Карьерный рост аналитика

Профессия аналитика сегодня, наверное, как никогда раньше предоставляет широкие возможности для карьерного роста. Да и специализация сейчас пользуется высоким спросом среди работодателей, если смотреть на рост количества вакансий в этом направлении. С развитием навыков и накоплением опыта вы можете вырасти до старшего аналитика, руководителя отдела или даже Chief Data Officer — зависит от вашего упорства, амбиции, ну и желания, конечно же.

Кроме того, аналитики востребованы в самых разных отраслях: от IT и финансов до маркетинга и здравоохранения, что помогает выбрать интересную вам сферу и развиваться уже в ней.

И наконец

Старт в профессии аналитика, конечно, может показаться сложным, и, возможно, захочется все бросить на середине, но с правильным подходом, обучением и осознанным желанием, войти в анализ данных очень даже реально. Важно не бояться начинать с малого, практиковаться, постоянно развивать свои навыки — да и в целом смотреть, что сейчас актуально для рынка труда в вашем направлении.

Если вы все-таки настроены начать карьеру в аналитике, обратите внимание на курсы Хекслет, Яндекс Практикум, SF Education и Stepik — для разных этапов погружения в специализацию. А если не хочется себя ограничивать обучениями стартовым навыкам — просто используйте фильтры в разделе и подбирайте то, что подходит под ваши карьерные цели.