3️⃣ Аналитики бывают разные — 25 марта 2026 г. в 15:06:53.834
3️⃣ Аналитики бывают разные Когда я только начинала, то из всех «доучивала» универсалов – чтобы умели выполнять весь спектр работы с данными. С одной стороны - местами весьма требовательная к обучаемому задача. С другой - рынок развивается. И сейчас уже есть специализации. И потому ответ на вопрос «а из кого вырастают хорошие аналитики» стал шире и многограннее. Я сейчас не буду уходить во все роли, которые есть в аналитической команде. Остановлюсь на двух основных: аналитик данных и инженер данных. 📌 Аналитик данных – как фронтендер аналитики. У него больше взаимодействия с бизнесом, интерпретации данных, визуализации, расчёта показателей. 📌 У инженера данных – больше работы «на глубине», он собирает данные и готовит их для дальнейшей визуализации. У обеих ролей есть те скиллы, которые я озвучила в первом пункте, но в разной пропорции. У аналитика может быть меньше скиллов работы с данными, больше понимания бизнеса. У инженера – наоборот. Грань между ролями часто условна, в каждой команде свои нюансы. 4️⃣ И вот теперь можно собрать траектории развития аналитиков в зависимости от стартовой позиции Я условно выделяю два трека: ➡️ Ребята из ИТ. Им сильно легче даётся история с обработкой данных. Они легче и быстрее осваивают инструментарий. Потому что это ИТ и код. Часто они стопорятся на понимании бизнеса, особенно если опыта работы не сильно много. На формирование нужной степени насмотренности уходит время. У кого-то это 2-3 года. Кто-то так и не доходит до нужной стадии. Чаще здесь формируются инженеры данных, работающие с данными «на глубине», а не на передовой. ➡️ Ребята из экономики и маркетинга. Здесь всё ровно наоборот. Понимание бизнеса в своей сфере уже есть, и прокачка до визуализации метрик проходит сильно проще. Они понимают – что они визуализируют и что считают. Здесь сложнее ложится понимание обработки данных. ИТ-инструменты, разработка скриптов и алгоритмов обработки – здесь нужен другой темп в отличие от первой группы. И те же 2-3 года опыта дают уверенность в специализации. Но кто-то не доходит до нужной фазы. И здесь формируются чаще – аналитики данных. Или. Те, кто ставит задачу аналитикам с пониманием, как оно внутри работает. Таких кейсов тоже немало. ‼️ Конечно, это только выжимки и тренды из опыта. Всегда есть исключения. Есть специалисты из совершенно других сфер, которые приходят и успешно переучиваются. При должном упорстве любая сфера по плечу 😉Однако, каким бы ни был ваш путь в данные - обратного пути нет 🔥 Вы неминуемо станете на голову выше ваших коллег, если будете понимать природу происходящего вокруг на языке цифр и аналитики. ❓ А к какой группе относитесь вы? Из какой сферы и как подходите к анализу данных? #посты_из_тг