На первый взгляд, все аналитики данных делают одно и то же — работают с данными.  Но если присмотреться,  можно заметить  🕵️‍♀️, что  специалисты  сильно отличаются друг от друга —  как  их задачи и  навыки, так и  роль  в команде. Давайте разбираться, кто есть кто в мире данных.

1️⃣  SQL-алхимик.  🧙‍♂️ Виртуоз  SQL-запросов,  который  может  вытянуть  нужные  данные  из  любой базы. Другие  инструменты  —  не  его  конёк. Чаще  всего  —  джун  или  стажёр.  Склонен  к перфекционизму  в  коде, но  не всегда  понимает  бизнес-задачу.

2️⃣  Визуализатор. 🎨 Мастер  дашбордов и графиков.  Умеет  превратить  сырые  данные  в  красивую картинку, понятную  даже  маркетологу.  Стремится  к  эстетике,  любит экспериментировать  с визуализациями. Зачастую  — BI-аналитик.

3️⃣  А/Б-тестировщик.  🧪  Фанат  экспериментов и  статистики. Проводит  А/Б-тесты, анализирует  результаты  (и  иногда  убеждает  продакта, что  тест провалился). Внимателен к деталям,  склонен к  скептицизму.

4️⃣  Python-панчер. 🥊  Программист  в  душе.  Владеет  Python,  знает  pandas,  умеет  строить модели.  Любит  автоматизировать рутину, стремится  к  оптимизации. Зачастую  —  аналитик данных.

5️⃣  Продуктовый  гуру. 🧘‍♂️  Понимает  бизнес  (почти)  лучше  продакта.  Знает  пользователей (почти)  лично. Генерирует  продуктовые  гипотезы, анализирует  метрики,  видит  точки роста.  А  ещё умеет объяснять всё это простым языком.  Чаще всего — senior или lead.

6️⃣  LLM-заклинатель. 🔮  Повелитель  нейросетей. Генерирует  код, пишет  запросы, строит дашборды,  делает прогнозы, — и всё  это  с  помощью  ИИ. Умеет  правильно  формулировать промпты, обходит  ограничения  моделей. А  ещё  умеет  не  попасть  в ловушку галлюцинаций.

7️⃣  Дата  сатанист. 😈 Знает всё  и  обо  всем. Пишет  код  на  10  языках, строит  модели, анализирует  данные, презентует  результаты, руководит  командой, продаёт  аналитику. Не всегда существует в реальной жизни. Если встретите – держитесь от него подальше 😂

А  какой  тип  аналитика  вы? Поделитесь в  комментариях! 👇