Кажется, что аналитик данных — это человек, который целыми днями пишет SQL-запросы, строит графики и должен идеально знать математику. Но реальность немного интереснее

Миф 1. Без сильной математики в профессию не попасть

На старте гораздо важнее базовая статистика, логика и умение задавать правильные вопросы

Миф 2. Выучил SQL — стал аналитиком

SQL поможет достать данные. Но понять, что они означают и почему бизнес теряет деньги, придётся самому

Миф 3. Работа аналитика — красивые дашборды

График построить несложно. Сложнее объяснить, почему упала конверсия и что с этим делать

Миф 4. Данные всегда готовы к анализу

Добро пожаловать в реальность: дубликаты, пропуски, сломанные выгрузки и пять разных значений одной метрики

Миф 5. Без Python делать нечего

Для многих стартовых позиций достаточно уверенного SQL, Excel, базовой статистики и BI-инструментов. Python можно освоить следующим этапом

Миф 6. ИИ скоро заменит аналитиков

ИИ уже пишет запросы и помогает с кодом. Но проверить результат, найти ошибку в логике и понять контекст бизнеса всё ещё необходимо

Миф 7. Рост метрики = успех

Продажи выросли на 20%. Отлично? А если это сезонность, скидки или случайность? Аналитик должен разобраться в причинах, а не просто праздновать цифры

Миф 8. Аналитик должен знать всё

SQL, Python, статистика, машинное обучение, три BI-системы… Стоп. Никто не осваивает всё сразу. Важнее крепкая база и готовность учиться

Миф 9. Аналитик просто считает, решения принимают другие

На самом деле хороший аналитик помогает бизнесу понять, куда двигаться, какие гипотезы проверять и на что не стоит тратить деньги

Аналитика — это не про таблицы ради таблиц. Это про умение превращать данные в решения, согласны?