З чого почати шлях у Data Analytics: покрокове керівництво для новачків 2025 року

«Як стати аналітиком даних?», – актуальне питання для тих, хто нарешті наважився на зміну професії в новому році та розглядає для себе один із найперспективніших напрямків. Ви можете бути далекі від IT та цифр, або ж мати досвід у фінансах, економіці та бухгалтерії, або ж вас просто приваблює ця сфера, у будь-якому разі у цій статті ви отримаєте всі відповіді та дізнаєтесь, з чого почати шлях у data analytics.

Хто такий Data Analyst

Це людина, яка з хаосу цифр і нескінченних таблиць може все структурувати й оформити в зрозумілу інформацію. З масиву даних він знаходить підказки, прогнозує тренди, ризики, зону зростання і на основі цього компанії ухвалюють важливі рішення. Наприклад, він може сказати, чому цього місяця ви пішли в мінус, які товари будуть актуальні в новому році, як краще розрахувати бюджет на рекламу, щоб не злити його. 

1. Основні обов’язки

1. Збір матеріалу

CRM-системи, бази даних, звіти, Google Analytics – немає місця, звідки б аналітик не зміг зібрати потрібну інформацію, від нього нічого не приховати. Це перший і найважливіший етап у роботі. Наприклад, у б’юті-магазин не повертаються покупці, цю проблему можна розв’язати, зібравши статистику покупок, повернень і поведінку користувачів на сайті.

2. Очищення і підготовка

Після того, як матеріал на руках, його потрібно перевірити на коректність, щоб не було «брудних» даних. Це можуть бути помилки, порожні рядки або дублікати. Їх потрібно перевірити, прибрати зайве, «причепурити» і трансформувати незрозумілі цифри в «чистий» вигляд. Припустимо, в одному стовпчику записано «січень», а в іншому «01» – потрібно привести все до одного формату.

3. Аналіз та інтерпретація

Коли дані готові, починається найцікавіше. Настає золотий час статистики, графіків і спеціальних інструментів, про які ми розповімо нижче. Це допомагає побачити тенденції та зробити висновки. Після таких маніпуляцій компанія може дізнатися, що продажі зростають тільки у вихідні, отже, можна планувати акції або рекламні кампанії в ці дні.

4. Візуалізація та звіти

Об’ємні страшні таблиці в Excel лякають усіх: у них не те що розбиратися страшно, а навіть відкривати. На допомогу приходять графіки, діаграми або інтерактивні дашборди. Наприклад, керівнику простіше побачити, що «сині кросівки» приносять 30% прибутку на круговій діаграмі, ніж у довгому звіті.

5. Рекомендації

І заключний етап заради якого все замислювалося – висновок. На основі аналізу пропонуються конкретні дії. Тут важливо не тільки все красиво і зрозуміло оформити, а й уміти це переконливо піднести. 

У нашій статті «Чим може допомогти компанії аналітик даних» ми розповіли детальніше про завдання аналітика. 

2. Сфери застосування аналітики

1. Бізнес і фінанси:

Банки аналізують, хто з клієнтів може затримати виплату кредиту, а роздрібні мережі стежать, які товари частіше купують разом, щоб ставити їх поруч на полицях.

2. Маркетинг:

Не таргетологом єдиним. Організації стежать за тим, щоб не зливати гроші на рекламу і дивляться, на які рекламні оголошення люди клацають частіше. Аналітик може з’ясувати, що відео-реклама в Instagram працює краще, ніж статика у Facebook.

3. Охорона здоров’я:

Спалахи захворювань можна передбачити і без магічних ритуалів, для цього потрібні історії хвороб пацієнтів. Наприклад, якщо аналіз показує, що взимку зростає кількість людей з бронхітом, лікарі заздалегідь закуповують потрібні ліки.

4. Логістика і транспорт:

У логістиці важлива кожна секунда, тому транспортні компанії вивчають і знаходять найоптимальніші маршрути і завантаженість складів, а завдання аналітика – скоротити час перебування вантажівки в заторі, особливо, якщо це кілька годин.  

5. Освіта:

Ви власник онлайн-школи і хочете дізнатися, скільки відсотків учнів навчається на відмінно, хто відстає і які теми найважчі? Легко! Так ви можете дізнатися, що студенти частіше кидають курс після третього уроку і що потрібно зробити цей матеріал простішим і зрозумілішим.

3. Відмінності від інших IT-спеціальностей

1. Від розробників:

Програмісти пишуть код і створюють продукти з нуля, а аналітик даних – ні. Він використовує готові програми, такі як Excel, SQL або Power BI. Якщо розробник пише код для застосунку, аналітик скаже, скільки користувачів цим застосунком реально користуються.

2. Від Data Scientist:

Ці два поняття постійно плутають, бо вони схожі, але тільки на перший погляд. Робота Data Scientist відбувається на глибшому рівні, він будує прогнози за допомогою машинного навчання. Наприклад, Data Analyst скаже, що продажі зросли на 10%, а Data Scientist спрогнозує, на скільки вони зростуть наступного місяця.

3. Від бізнес-аналітиків:

У самій назві професії вже є відповідь, тому що він більше займається бізнес-процесами: вивчає, як усе працює, і пропонує рішення. У Data Analyst акцент на числах і фактах. Наприклад, бізнес-аналітик порадить оптимізувати роботу відділу продажів, а Data Analyst покаже, в які години покупці телефонують найчастіше.

4. Переваги професії

1. Затребуваність:

Корпорації та маленькі бізнеси генерують багато показників, і їх потрібно вміти правильно використовувати. Лікарні, кав’ярні, онлайн-магазини, банки – усі в пошуках спеціалістів, які допоможуть розібратися з інформацією та підкажуть, як її використовувати в інтересах підприємництва.

2. Універсальність:

Такі профі потрібні всім і завжди: від медицини до спорту. Сьогодні ви аналізуєте продажі для кав’ярні, а завтра – дані клієнтів великого банку.

3. Поріг входу:

Не обов’язково відразу бути гуру в усьому. Для початку познайомтеся з базою: Excel, SQL і Power BI. Багато успішних data analyst з нуля починали з найпростішого.

4. Можливості для зростання:

Їх багато, без офферів не залишитеся! Можете рухатися в бік Data Science, оскільки машинне навчання зараз на піку. Або стати керівником аналітичного відділу чи експертом з візуалізації даних.

5. Гнучкість:

Мрієте забути про офіс з 9:00 до 18:00? Хороша новина – усі роботи можна виконувати віддалено. В улюбленому home-офісі, на дивані або подорожуючи країнами.

Як стати аналітиком: необхідні hard skills

Data analytics початок: під час навчання аналітики потрібно розвивати конкретні навички, які допоможуть працювати з інформацією, цифрами та інструментами. Це  Ось основні напрями, на які варто звернути увагу:

• Математика та статистика. Без базових знань у цих галузях складно інтерпретувати дані та робити висновки. Приділіть увагу ймовірності, розподілам та аналізу даних.
• Excel для початківців. Цей інструмент – основа основ. Вивчіть формули, зведені таблиці та базові функції для обробки даних.
• Бази даних і SQL. Розуміння структури баз даних і вміння писати SQL-запити – це мінімум для роботи з великими масивами інформації.
• Python основи. Одна з найпопулярніших мов для аналізу даних. Опануйте базові бібліотеки, такі як Pandas і NumPy.
• Візуалізація даних. Красиві та зрозумілі графіки – ключ до ефективної презентації результатів. Почніть із простих інструментів, таких як Matplotlib або Seaborn.

Базові інструменти, які повинен знати аналітик даних

Для роботи з даними важливо освоїти не тільки теорію, а й спеціалізовані програми. Щоб зробити перші кроки в аналітиці потрібно вивчити:

Раніше ми вже робили підбірку “Найкращі інструменти для аналітиків даних у 2024 році”

Data Analytics навчання: план на 6 місяців

Щоб не кинути все на половині шляху, вам потрібен план навчання аналітики за методом SMART (конкретний, вимірюваний, досяжний, реалістичний і обмежений у часі), який допоможе досягти мети за короткий термін. Якщо ви оберете курси Data Analyst у DAN. IT, то ваше навчання триватиме півроку за таким планом:

• Data analytics старт: Excel та основи аналізу

Опануєте роботу в Excel: базові функції, обробка даних, створення графіків та інтерактивних таблиць. Будете займатися основами математики та статистики для аналізу даних.

• Другий місяць: бази даних і SQL

Розберетеся в структурі баз даних, навчитеся проєктувати таблиці, виконувати запити на вибірку, фільтрацію та групування даних за допомогою SQL.

• Третій місяць: Python для аналітиків

Вивчите основи Python, роботу з бібліотеками Pandas і NumPy для аналізу даних, а також написання простих скриптів і роботу з файлами.

• Четвертий місяць: візуалізація та звітність

Будете створювати графіки та візуалізації в Matplotlib і Seaborn та працювати з інструментами візуалізації даних, такими як Power BI або Tableau.

• П’ятий-шостий місяці: практика і проєкти

Застосуєте отримані знання на практиці: створите кілька проєктів, проаналізуєте дані, сформулюєте гіпотези та робіть звіти. Завершите навчання, підготувавши портфоліо для майбутньої роботи.

Тому, якщо ви хочете пройти навчання data analyst з нуля, то курси від DAN. IT – ваш ідеальний варіант. 

Безкоштовні ресурси для аналітика даних

Платні заняття – це добре, але ще краще підкріплювати знання самонавчанням. Нижче зібрали найкращі корисні матеріали, які абсолютно безплатно допоможуть освоїти потрібні навички: 

• YouTube-канали: Introduction to Power BI, Нікіта Тимошенко [ Аналіз даних українською ], Аналітикиця, How to Power BI. 
• Навчальні датасети: Kaggle, Google Dataset Search, UCI Machine Learning Repository.
• Корисні блоги:  Towards Data Science, DOU, Data Camp blog, KDNuggets.
• Telegram-групи: BigQuery Insights, Product Analytics, A/B testing.

Перші проєкти

Практика – це головний спосіб закріпити знання. Якщо у вас немає ідей для проєктів, то ми радимо почати з таких пунктів:

• Аналіз даних в Excel. Наприклад, проаналізуйте особисті витрати за місяць.
• Робота з відкритими даними. Знайдіть цікавий датасет на Kaggle і спробуйте його вивчити.
• Створення дашбордів. Використовуйте Power BI або Tableau, щоб візуалізувати свої результати.
• Портфоліо проєкти. Зробіть щось корисне для невеликої компанії на волонтерських умовах, щоб отримати реальний досвід.

На курсах від DAN. IT ви вивчите кожен інструмент, який у нашому списку вище, і підготуєте фінальний проєкт, де покажете всі отримані знання і зможете додати його в портфоліо. 

Висновок

У цьому матеріалі ми розповіли все про data analyst для початківців: як стати data analyst, які навички вам потрібні і як застосувати знання на практиці. Ще ми відповіли на важливий запит «аналітик даних навчання». Пам’ятайте, що головне – це регулярність і бажання вчитися. Почніть з простого, і результат не змусить на себе чекати!