СМОТРЕТЬ ВЫПУСК

Аналитика — это обширная сфера с множеством специализаций. В этой статье мы разберем, какие бывают аналитики, чем они занимаются, сколько зарабатывают и как войти в профессию.

Аналитика это больше, чем знание инструментов. Это умение строить причинно-следственные связи и обладание критическим мышлением.

Профессию разберем вместе с нашими экспертами:

• Екатериной Хайытбаевой, руководителем карьерного центра FAANG school, ex. karpov.courses, карьерным консультантом, экспертом Карьерного цеха.
• Александром Купцовым, Head of Analytics, Яндекс.Недвижимость, ex-Циан, ex-Voximplant

Какие бывают аналитики?

Аналитиков можно разделить на две большие группы:

• Аналитики, работающие с данными (Big Data, Python, SQL, BI-инструменты).
• Аналитики, работающие с процессами и системами (бизнес-анализ, системный анализ).

Разберемся детальнее с каждым направлением: что входит в функционал, какие инструменты используют и какая зарплата.

Саша рассказывает:

Я помню, как аналитика данных зарождалась. Тогда, в 2017 году такое понятие, как Python и аналитика данных, использовалось только в нескольких крупных Бигтех компаниях. Всю аналитику строили в Excel. Это нормально и это правильно. Я считаю, что любой аналитик должен уметь работать в Excel.

1. Аналитики данных

Data Analyst (Аналитик данных)

• Чем занимается: собирает, обрабатывает и превращает сырые данные в понятную и полезную бизнесу информацию, упор на техническую экспертизу.
• Инструменты: SQL, Python (Pandas, NumPy), BI-системы (Power BI, Tableau, DataLens).
• Зарплаты:

Junior: 100 – 120 тыс. ₽
Middle: 180 – 250 тыс. ₽
Senior: 280 – 380+ тыс. ₽

BI Analyst (BI-аналитик)

• Чем занимается: проектирует и разрабатывает отчеты и дашборды, визуализирует данные, создает витрины данных и описание требований для команды DWH.
• Инструменты: Power BI, Tableau, Superset, SQL.
• Зарплаты:

Junior: 80 – 130 тыс. ₽
Middle: 140 – 180 тыс. ₽
Senior: 200+ тыс. ₽

Product Analyst (Продуктовый аналитик)

• Чем занимается: проводит A/B тесты, создает системы метрик и контролирует качество данных для их расчета, проектирует и разрабатывает отчеты и дашборды, проводит исследования данных и определяет ключевых драйверов роста метрик.
• Инструменты: SQL, Python (pandas, numpy, scipy, statsmodels, sklearn, matplotlib, seaborn, plotly), BI-системы, статистика.
• Зарплаты:

Junior: 100 – 150 тыс. ₽
Middle: 200 – 280 тыс. ₽
Senior: 280 – 450+ тыс. ₽

Marketing Analyst (Маркетинговый аналитик)

• Чем занимается: анализирует эффективность эффективность маркетинговых кампаний, считает LTV, ROI, строит модели атрибуции.
• Инструменты: SQL, Python (Pandas, Matplotlib), Google Analytics, Excel, Google Analytics, GTM, Yandex Metrica, AppsFlyer, Adjust, Firebase, Mindbox.
• Зарплаты:

Middle: 90 – 180 тыс. ₽
Senior: 200 – 300+ тыс. ₽

Саша делится:

В какой-то момент маркетинговая аналитика стала непопулярной. Вакансий сейчас мало и доход ниже, чем у продуктовых аналитиков (в общем по рынку). Хотя, как я вижу, влияние маркетинговых аналитиков на бизнес зачастую больше, чем многих продуктовых аналитиков. Почему так – смотрите подробнее в видео.

2. Бизнес- и системные аналитики

Business Analyst (Бизнес-аналитик)

• Чем занимается: анализирует и оптимизирует бизнес-процессы, проектирует схемы бизнес-процессов (BPMN, UML).
• Инструменты: Excel, Jira, Confluence, Python, иногда SQL.
• Зарплаты:

Junior: 90 – 120 тыс. ₽
Middle: 150 – 250 тыс. ₽
Senior: 250 – 300+ тыс. ₽

System Analyst (Системный аналитик)

• Чем занимается: проектирует IT-системы, пишет технические требования, стыкует взаимодействие ПО через API.
• Инструменты: SQL, Postman, UML, иногда Python.
• Зарплаты:

Junior: 90 – 120 тыс. ₽
Middle: 150 – 250 тыс. ₽
Senior: 300+ тыс. ₽

Как войти в профессию?

Катя делится:

Сложнее, чем 3 года назад, но я вижу, что специалисты начального уровня все еще заходят в аналитику. Кому проще: тем, кто уже работал с аналитикой данных и изучил дополнительно инструменты. Если человек кардинально меняет сферу деятельности и никогда не был связан с анализом, то это страдание.

С чего начать?

Начинать погружение в профессию можно с бесплатных курсов. Отдельно внимание удели работе в Excel – это тоже можно сделать бесплатно, например, по видео на YouTube.

• Для Data/BI Analyst: учи SQL (базового уровня будет недостаточно, углуби свои знания – CTE, оконные функции и тд.) → Python → BI-инструменты (Power BI/Tableau).
• Для Product/Marketing Analyst: добавляем статистику и A/B-тестирование.
• Для Business/System Analyst: изучаем нотации (BPMN, UML), процессы, SQL.

Где учиться?

• Курсы:

Яндекс.Практикум,
Karpov.Courses (дают неплохую базу);
EXPF интенсив «математическая статистика и A/B тесты»;
GoPractice «Симулятор управления продуктом на основе аналитики и данных»

• Книги:

«Голая статистика» (Чарльз Уилан)
«SQL за 10 минут» (Бен Форта)
«Python для сложных задач» (Уэс Маккини)
Lean Analytics: Use Data to Build a Better Startup Faster

Как искать первую работу?

• Стажировки: Яндекс, Сбер, T-банк, VK.
• Пет-проекты: анализируй открытые данные (Kaggle, GitHub).
• Фриланс: биржи (Upwork, FL.ru) и стартапы.

Полезные TG-каналы по аналитике:

https://t.me/leftjoin
https://t.me/datalytx
https://t.me/abtesting_full
https://t.me/revealthedata
https://t.me/nodatanogrowth
https://t.me/thisisdata
https://t.me/avito_data_tech
https://t.me/analyticsgrowthmindset
https://t.me/productanalyticsfordummies
https://t.me/exp_fest

Карьерный рост

Ты можешь выбрать любой карьерный трек для роста, например, экспертный (из senior в lead analyst), менеджерский: из senior в TL и дальше в Cluster lead - Head - CDO.

Вертикальный рост

• Data Analyst → Team Lead → Head of Analytics
• Business Analyst → Head of Operations → COO

Горизонтальный рост

• Data Analyst → Data Scientist / ML Engineer
• Business Analyst → Project Manager
• Product Analyst → Project Manager

Насколько перегрет рынок?

Рынок аналитики действительно переживает период перегрева, особенно в сегменте начинающих специалистов. После бума 2020 года, когда аналитика позиционировалась как «легкий вход в IT», рынок столкнулся с несколькими ключевыми проблемами:

• Избыток джунов — массовый приток в профессию через онлайн-курсы привел к перенасыщению рынка начинающими специалистами.
• Дефицит middle/senior — нехватка опытных аналитиков, способных обучать новичков.
• Поляризация качества — среди множества кандидатов сложно найти действительно сильных специалистов.

Как компании адаптируются:

• нанимают джунов с фундаментальными знаниями. Из плюсов: долгосрочное развитие кадров, из минусов – требуются ресурсы на обучение.
• нанимают только middle+. Получают быстрый результат, но происходит дисбаланс команды и нехватка роста.
• смешанный подход. Из плюсов – баланс опыта и потенциала, но такой командой сложно управлять.

Наиболее доступные направления для новичков:

• BI-аналитика (визуализация данных)
• Data Analyst (общая аналитика)
• Бизнес-аналитика (в IT-командах)

Сложные для входа направления:

• Продуктовая аналитика — требуют опыта 2-3 года
• Маркетинговая аналитика — узкая специализация
• Системная аналитика — нужен технический бэкграунд

Катя рассказывает:

COVID дал неплохой пинок в сторону удаленной работы. За последние пять лет многие люди пошли переучиваться, чтобы работать дома. Сейчас идет обратный процесс: джунов много; хайп вокруг IT продолжается, а значит джунов будет еще больше; рынок повышает требования, растет тренд на работу в офисе. Все это показывает, что «войти в IT» уже не так просто и не всем нужно.

Кому не стоит идти в аналитику?

• Тем, кто не любит цифры и не умеет считать.
• Тем, кто вообще никогда не работал с анализом данных в любой отрасли, не составлял отчетности по данным и не работал в Excel.
• Тем, кто не готов к постоянной коммуникации (аналитики много общаются!).
• Тем, кто ждет «легких денег» — аналитика требует усидчивости и логики.

Аналитик должен быть, в хорошем смысле, душным: перепроверять данные и обладать критическим мышлением.

Вывод

Аналитика — это не только про SQL и Python, но и про умение мыслить системно. Выбирай направление по интересам, учи инструменты и пробуй себя в реальных проектах.

Рынок остается перспективным для тех, кто готов серьезно подойти к обучению и карьерному развитию. Ключевой тренд — рост требований к качеству подготовки кандидатов.