Нужен ли python системному аналитику

Как научиться аналитике данных на Питон и сколько на этом зарабатывают

Здравствуйте! В статье мы расскажем, для чего аналитику знать язык программирования Питон и сколько можно зарабатывать на анализе данных. Разберемся, как обучиться аналитике на Python, какие есть плюсы и минусы у профессии.

Почему аналитики выбирают Python?

Язык Python является одним из самых используемых среди аналитиков.

И вот почему:

• Легкий для изучения — подходит в качестве первого для новичков, далеких от IT-сферы.
• Простой синтаксис. На написание кодов уходит гораздо меньше времени, они легко читаются.
• Интерактивность. Гипотезы можно проверять в интерактивном режиме за счет встроенного интерпретатора.
• Обновление Python происходит активнее других языков программирования, делая его более удобным и понятным для пользователей.

Python прост, но в то же время функционален в использовании. Это делает его популярным среди специалистов по аналитике данных.

Чем они занимаются

Обязанности аналитиков напрямую зависят от особенностей бизнеса. Банки заказывают оценку кредитоспособности заемщика, а магазины просят спрогнозировать количество новых клиентов за счет проводимой акции. Общей чертой является именно работа с полученными данными, оценка и их анализ.

Аналитик данных на Python занимается следующим:

• Собирает данные и готовит их к последующей работе.
• Ищет закономерности.
• Визуализирует полученные показатели.
• Производит необходимые вычисления.
• На основе анализа данных формулирует гипотезы.
• Создает понятные отчеты.
• Прогнозирует бизнес-процессы
• На основе анализа помогает принимать решения.

Что должны знать

В целом, для аналитика на Питоне данных важно знать:

• Основы программирования.
• Библиотеку Pandas.
• Язык запросов SQL для анализа данных.
• Основы математической статистики.

Как стать аналитиком на Python

Для того, чтобы стать аналитиком данных на Питон, можно пройти онлайн-курсы. Это удобный формат обучения без отрыва от работы, вы сможете смотреть видеоуроки в любое время — по расписанию или в записи через личный кабинет.

На нашем сайте собраны курсы по аналитике на Python от лучших онлайн-школ. С помощью удобного фильтра вы сможете подобрать обучающую программу по длительности, формату занятий и стоимости. А также у нас можно почитать отзывы учеников.

Лекции ведут практикующие специалисты, которые поделятся собственными лайфхаками и дадут персональные рекомендации. У вас будет не только теория, но и практика на реальных проектах. Все выполненные задания останутся в вашем портфолио.

ТОП-5 книг, которые стоит прочитать тем, кто планирует развиваться в аналитике данных:

1. «Python и анализ данных» Уэса Маккинни.
2. «Автоматизация рутинных задач при помощи Python» Эла Свейгарта.
3. «Машинное обучение — книга рецептов Python» Криса Албона.
4. «Голая статистика» Чарльза Уилана.
5. «Как правильно подать данные» Коула Нуссбаумера.

Сколько можно зарабатывать

На основе вакансий с ХедХантера мы узнали, сколько может зарабатывать Python Analyst в 2023 году. Например, в Москве платят от 170 до 210 тысяч, Санкт-Петербурге — от 110 тысяч, а в Екатеринбурге — от 120 тысяч рублей в месяц.

Плюсы и минусы профессии

Мы проанализировали профессию аналитика данных на Питоне и сделали сводную таблицу с преимуществами и недостатками.

Плюсы	Минусы
Перспективная и востребованная профессия	Обязанности меняются в зависимости от заказчика, что делает круг задач неопределенным
Возможность карьерного роста	Высокая загруженность, ненормированный график
Можно обучиться на онлайн-курсах	Необходимость постоянного повышения квалификации
Высокая заработная плата	Сидячая работа за компьютером
Возможность работать удаленно	Требуется высокий уровень самодисциплины

Источник

Бизнес-аналитик, UML и SQL с Python: лебедь, рак и щука или будущее data-driven анализа?

Сегодня ответим на несколько самых частых вопросов начинающих: должен ли бизнес-аналитик знать SQL, Python и UML. Читайте далее, почему SQL важнее для системного аналитика, чем для бизнес-аналитика, зачем UML требуется им обоим и кому нужно смотреть в сторону Python.

Нужен ли SQL и Python бизнес-аналитику

За 10 с лишним лет практической работы в бизнес-анализе мне ни разу не потребовалось самостоятельно писать SQL-запрос или скрипт на Python. Однако, проецировать личный опыт в глобальном масштабе – это ошибка выжившего. Поэтому, чтобы объективно ответить на вопрос «должен ли бизнес-аналитик знать SQL и Python», обратимся к профстандартам и ситуации на рынке труда.

Начнем с последнего: сегодня большинство объявлений о вакансиях на должность системного аналитика включают базовые знания SQL в состав обязательных требований к компетенциям кандидата. А многие работодатели и HR-менеджеры до сих пор путают профессии системного и бизнес-аналитика, о различиях которых мы говорили в этой статье, или стремятся сэкономить ФОТ, получив 2-в-1. Поэтому такое пожелание можно встретить и в вакансиях бизнес-аналитика. Но, в случае системного аналитика знание SQL действительно является must-have компетенцией для разработки требований к информационным и автоматизированным системам, а также их интеграции между собой.

Классический бизнес-аналитик, согласно российскому профстандарту и руководству BABOK®Guide, работает с требованиями совсем на другом уровне абстракции, фокусируя внимание на оптимальной организации процессов и их экономике. Поэтому знание SQL и теории баз данных – это hard skills системного аналитика. Впрочем, если бизнес-аналитик умеет писать или хотя бы может читать SQL-запросы, это будет приятным бонусом к его базовым компетенциям, которые мы разбирали здесь и здесь. Если вы не до конца поняли отличия системного и бизнес-аналитика, читайте нашу новую статью с наглядным примером.

Что касается Python, то умение писать код на этом языке программирования является обязательным требованием к продуктовым аналитикам, веб-аналитикам, маркетинговым аналитикам и аналитикам данных. Несмотря на то, что компетенции всех этих специалистов частично пресекаются в части анализа больших объемов данных, в т.ч. с помощью Python и того же SQL, их рабочие задачи отличаются друг от друга. Тем не менее, в связи с отсутствием профстандартов на эти новые и весьма востребованные специализации, работодатели сами часто не понимают, кто именно нужен, а потому перечисляют их всех в своих вакансиях.

Впрочем, несмотря на наличие или отсутствие официальных стандартов, каждая компания в праве выдвигать собственные требования к компетенциям кандидата, что и наблюдается на сегодняшнем рынке труда. А с учетом всеобщей цифровизации и стремлению к data-driven менеджменту, компетенции в области анализа данных пригодятся также системному и бизнес-аналитику. Не случайно международный институт бизнес-анализа (IIBA®), под эгидой которого выходит BABOK®Guide, в 2020 году выпустил отдельное руководство по бизнес-аналитике данных (Guide to Business Data Analytics). В этот документ, структура которого похожа на BABOK, вошли задачи и техники анализа данных для получения инсайтов, ценных с точки зрения практического бизнеса. SQL и Python упоминаются в нем как рабочие инструменты реализации некоторых техник, таких как разведочный анализ данных (Exploratory Data Analysis) и ETL-процессы (Extract-Transform-Load). Поэтому вполне вероятно, что уже в обозримом будущем SQL с Python будут входить в набор профессиональных компетенций системного и бизнес-аналитика.

Источник

Зачем Python аналитику?

Зачем нужен Python аналитику? Именно с такого вопрос начался недавний разговор с коллегой. В силу накопившихся задач, назрела необходимость сменить инструменты и постараться перевести запросы и модели Excel в другую плоскость. В общем-то, пора начать изучать новый язык программирования, который сможет закрыть потребности. Но какой выбрать из имеющегося многообразия?

В этой статье мы рассмотрим основополагающие принципы применения Python как функционального инструмента. По сути это первоначальное знакомство и необходимость понимания, что за зверек этот Питон. Дочитав до конца, надеюсь сложится четкое понимание в ответе на следующие вопросы:

• Зачем нужен Python аналитику?
• Какой функционал можно реализовать с помощью Python?
• Основные области применения Python?

Программисты и аналитики в своей работе используют десятки, а то и сотни языков программирования. Python уже давно стал одним из самых популярных и важных языков для многих специалистов, поскольку существенно может облегчить работу и жизнь. Поскольку Python стал популярен в таких областях, как искусственный интеллект и машинное обучение, неудивительно, что он становится основным инструментом для любого специалиста по анализу данных.

Области применения Python

Python позволяет организациям анализировать и визуализировать данные осмысленными способами для выявления закономерностей, отслеживания взаимосвязей и помощи в решении сложных бизнес-задач.

Специалисты по данным обычно решают сложные проблемы, которые можно решить с помощью четырех основных шагов:

• сбор и очистка данных
• исследование и анализ данных
• моделирование данных
• визуализация данных.

Python предоставляет библиотеки, которые помогают на каждом из этих этапов.

Его можно использовать для прогнозирования результатов, автоматизации задач, оптимизации процессов и предоставления бизнес-аналитики. Кроме того, Python хорошо интегрируется с большинством поставщиков облачных услуг и поддерживает множество вариантов экспорта файлов и обмена ими.

К настоящему времени вы наверняка знаете, что Python невероятно гибок. В контексте обработки данных это означает, что он позволяет с легкостью создавать модели данных, систематизировать наборы данных и создавать алгоритмы на основе машинного обучения.

Что же можно сделать, используя Python?

Несколько примеров применения языка Питон в аналитической работе

Импорт и экспорт данных . Python с легкостью импортирует и экспортирует все возможные данные из множества источников и различных форматов файлов. Он позволяет считывать данные в, таких форматах как CSV, TSV, JSON, XML, HTML, LaTeX, SQL, Microsoft, открытые электронные таблицы и несколько других двоичных форматов.

Импорт онлайн-данных . источником информации могут стать онлайн ресурсы с которых с помощью правильного кода можно подтягивать меняющиеся данные.

Написание чат-бот для обработки входящих запросов . Некоторые компании используют чат-боты в качестве первой точки взаимодействия со своими клиентами.

Прогноз спроса . С помощью Python можно прогнозировать изменение спроса, подтягивая информацию из внешних источников.

Визуализация данных . Включает гистограммы, круговые диаграммы , тепловые карты и многое другое как показано на рисунке ниже.

Выводы о Python для аналитика данных

Резюмируя эту вводную статью, складывается понимание, что если вы работаете с данными, универсальность Python может помочь вам поддерживать высокую скорость выполнения всех задач, которые вам необходимо выполнить.

Как язык для специалистов по данным, Python также является отличной альтернативой специализированным языкам, таким как R, для машинного обучения. Часто называемый языком данных, он незаменим в обработке данных.

Становиться понятным, что в современном мире необходимо более детальное погружение в изучение данного вопроса. К тому же, знание Python позволит аналитику иметь важный скил в собственном резюме, что не сможет сказаться на зарплате. Но это совсем другая история.

Пишите в комментариях, зачем вы изучали Python и как применяете этот язык в работе.

Источник