Аналитик данных помогает компаниям принимать обоснованные решения на основе фактов, а не предположений. Его главная задача — сбор, обработка и анализ данных. Если упростить, аналитик отвечает на вопрос: «Какое решение лучше всего принять, исходя из данных?»

Почему профессия востребована?

1. Разные сферы применения. Аналитики востребованы в IT, образовании, медицине, финансах, e-commerce, рекламе, логистике, производстве — везде, где есть данные, требующие анализа.
2. Рост объема данных. Компании собирают огромное количество информации: о покупках, поведении пользователей на сайте, результатах рекламных кампаний и работе оборудования. Однако просто собрать данные недостаточно — их нужно интерпретировать, чтобы извлечь пользу.
3. Тренд на принятие решений на основе данных. Все больше компаний используют data-driven подход, принимая решения, основанные на статистике, а не интуиции. Аналитики помогают бизнесу минимизировать риски и делать точные прогнозы.

За первое полугодие 2024 средняя зарплата составила 135 000 р. По данным «Хабр Карьеры», зарплаты аналитиков сильно зависят от грейда:

• у джуниоров — 100 000 рублей,
• у мидлов — 177 000 рублей,
• у синьоров — 288 000 рублей.

Как и в других IT-профессиях, карьерный путь начинается со стажировки или позиции джуниора, с дальнейшим ростом до мидла и синьора.

Аналитики данных работают в различных направлениях, каждое из которых имеет свои задачи:

• Продуктовый аналитик участвует в работе над продуктом от разработки идеи до её внедрения и поддержки.
• Маркетинговый аналитик исследует эффективность рекламных кампаний, анализирует трафик и поведение пользователей.
• BI-аналитик отвечает за сбор, хранение и анализ корпоративных данных, тестирование гипотез, автоматизацию отчетности и моделирование.
• Гейм-аналитик помогает улучшать игры, повышать заинтересованность пользователей и прибыльность компании. Этот специалист должен разбираться в программировании, графике, звуке и других аспектах разработки игр.

На курсе «Аналитик данных» за 7 месяцев вы освоите базовые навыки: работу с Python, SQL, базами данных и многое другое. 75 % курса — это практика, включающая 4 крупных проекта, 11 практических работ и 10 кейсов от работодателей.

Если выберете расширенную программу, сможете дополнительно изучить продуктовую или BI-аналитику и сможете рассматривать больше вакансий.

Специалисты NASA, занимающиеся исследованием Марса, столкнулись с проблемой определения расстояния при изучении снимков Красной планеты, отправленных с одного из марсоходов, поскольку это сложно сделать с помощью только 2D-изображений. Для этого NASA построило виртуальный мир, который позволяет исследователям изучать ландшафт с помощью VR-гарнитуры. Сейчас исследователи разрабатывают VR-технологию для работы с данными, отправляемыми с марсоходов.

Источник изображений: HotHardware

Разработкой новой технологии занимается команда Лаборатории реактивного движения (JPL) NASA. Ранее исследователи пытались использовать стереоизображения, но такой подход не обеспечивал достаточно реалистичного погружения в среду. В NASA обратили внимание на то, что геологи уже использовали VR для создания иммерсивного окружения, которое, в частности, позволяло эффективно определять расстояние и размер объектов на Марсе. Это подтолкнуло команду JPL к использованию VR для работы с более сложными «многомерными» данными, полученными с ровера Curiosity.

JPL отмечает, что в 3D «восприятие ведёт себя по-другому <…> аналитик может взглянуть на любую научную или инженерную проблему и увидеть закономерности и корреляции более чётко, чем в плоской версии». JPL заручилась поддержкой исследователей из Калифорнийского технологического института, которые изучали возможность создания иммерсивных сред для визуализации научных данных и совместной работы. Вместе они создали ПО, использующее 3D-визуализацию для изучения взаимосвязей между данными. Для повышения эффективности в ПО внедрили другие технологии, такие как ИИ, которые упрощают нахождение закономерностей и взаимосвязей.

Разработанное ПО можно использовать на настольных ПК, оно совместимо с несколькими популярными VR-гарнитурами. Согласно NASA, новую технологию можно использовать везде, где присутствует работа с большими массивами данных, но больше всего она подойдёт для банковского сектора, ретейла и медицинских исследований. С её помощью можно визуализировать данные, такие как электронная таблица, в большой «выбор данных» без необходимости их перемещения из мест хранения.