Откровенная аналитика
07.04
🔎 Аналитик данных: как выбрать специализацию и не прогадать
Вы – начинающий аналитик данных и не знаете, куда податься? Или опытный специалист, но задумываетесь о смене специализации? 🤔 Мир данных огромен и разнообразен, как джунгли Амазонки.🌴 Как найти свою нишу и не заблудиться?
1️⃣. Продуктовая аналитика. Любите решать головоломки🧩 и искать неочевидные инсайты? Тогда продуктовая аналитика для вас! Ваша задача – анализировать поведение пользователей, находить точки роста продукта и помогать команде принимать правильные решения. Must have навыки – SQL, Python, знание A/B тестов и умение видеть "большую картинку".
2️⃣. Аналитика маркетинга. Креативщик🎨 в душе, но любите работать с цифрами? Аналитика маркетинга - ваше призвание! Анализируйте эффективность рекламных кампаний, ищите новые каналы привлечения клиентов и помогайте маркетологам достигать поставленных целей. Необходимые навыки - SQL, Python, знание систем веб-аналитики, умение работать с большими данными.
3️⃣. Финансовая аналитика. 📈 Внимательны к деталям и любите порядок? Тогда финансовая аналитика для вас! Анализируйте финансовые показатели компании, прогнозируйте риски, оценивайте эффективность инвестиций. Must have навыки - SQL, Excel, знание финансового моделирования.
4️⃣. Data Science. 🧙\u200d♂️ Любите магию🔮 чисел и алгоритмов? Data Science - ваше призвание. Стройте модели, предсказывайте будущее, находите скрытые закономерности. Необходимые навыки - Python, R, знание машинного обучения, умение работать с большими данными.
5️⃣. Data Engineering. 🏗 Любите строить сложные системы и обеспечивать их бесперебойную работу? Тогда Data Engineering для вас. Разрабатывайте архитектуру хранения данных, стройте ETL-процессы, оптимизируйте запросы. Must have навыки - SQL, Python, знание облачных технологий.
🤔 Как выбрать?
-
Проанализируйте свои интересы и навыки. Что вам нравится делать? В чём вы хороши?
-
Попробуйте разные направления. Поработайте над небольшими проектами, пройдите курсы, пообщайтесь со специалистами. Так вы быстрее определите, где интереснее.
-
Не бойтесь экспериментировать. Мир данных постоянно меняется. Сегодня вы – продуктовый аналитик, а завтра – Data Scientist. Главное – постоянно учиться и развиваться.
А какая специализация ближе вам? Поделитесь в комментариях! #аналитика
еще контент в этом сообществе
еще контент в этом соообществе
Откровенная аналитика
07.04
войдите, чтобы увидеть
и подписаться на интересных профи