Основы анализа данных и Python

Python-аналитик – это молодая профессия, востребованная на IT-рынке. Это специалист, выполняющий сбор и обработку информации с помощью алгоритмов на языке программирования Python, благодаря которым он выявляет закономерности и трансформирует все собранные данные в наглядные графики. Как правило, Python-аналитик требуется в компаниях, где есть большие объемы данных, которые невозможно проанализировать без соответствующего программного обеспечения.

В обязанности python-аналитика входит:

• работа с Pandas, NumPy, Seaborn;
• использование методовов статистического и математического анализа;
• автоматизация обработки данных и их перепроверка;
• тестирование написанных алгоритмов;
• использование аналитических библиотек.

Кроме сугубо технических навыков, Python-аналитику потребуется навык проведения презентаций с отчетами о проделанной работе. Обучиться этому можно или самостоятельно, или на курсах. Специальность новая, поэтому ВУЗы в России подготовку таких специалистов пока что не осуществляют, но высшее образование в информационных технологиях будет плюсом.

Аналитик данных – это эксперт, работающий с данными: он проводит их сбор, обработку, изучение и интерпретацию. Благодаря этому он может выдвигать гипотезы для принятия решений, которые помогут эффективнее достичь поставленных целей в бизнесе, менеджменте и даже научных исследованиях. Профессия подходит тем, кто привык и умеет работать с большим количеством информации и может ориентироваться в нем.

Также аналитик-данных должен уметь:

• понимать бизнес-процессы;
• производить стратегическое планирование;
• понимать различные языки программирования;
• разбираться в продуктах и услугах, предоставляемых компанией заказчика;
• анализировать данные о поведении целевой аудитории;
• прогнозировать изменения финансовых показателей.

Аналитику данных пригодятся основные знания математической статистики, уверенное знание Excel, Google Таблиц, Google Analytics и Яндекс. Метрики. Эти программы помогут упростить и систематизировать работу, а значит – повысить личную производительность.