Работа аналитиком в 2025 году:

с чего необходимо начать?

Анализ информации на дашборде
Начать путь в аналитике в 2025 году проще, чем кажется — важно сделать верный первый шаг и не бояться разбираться в новых инструментах и языках программирования. Современный бизнес завязан на данных, и именно аналитики умеют извлекать из них ценные инсайты для роста и развития компаний. Эта статья поможет разобрать, с чего стоит начать новичку и на какие направления сделать ставку, чтобы уже в ближайшее время быть востребованным специалистом.

Кем работает аналитик в 2025

Сегодня аналитик — это не просто человек, который строит таблицы и графики. Это специалист, который превращает данные в решения и рекомендации для бизнеса. Аналитики требуются в самых разных областях: от розничной торговли до IT и финансов, от медицины до спорта. Работа может быть гибкой: многие переходят на удалёнку, занимаются фрилансом или же работают проектно.

Работа аналитиком: первые шаги

  1. Разберитесь в основах математики и статистики: знание вероятности, распределений, анализа данных — фундамент аналитики
  2. Научитесь использовать электронные таблицы: Excel и Google Sheets остаются обязательным стартовым инструментом — ими пользуются все, даже продвинутые специалисты
  3. Освойте визуализацию: умение красиво и понятно изображать данные — ключ к хорошим презентациям. Начинайте с Excel, Power BI или Tableau Public
  4. Тренируйтесь отделять главное от второстепенного: не вся информация одинаково важна для заказчика, поэтому при анализе любого фрагмента данных, задавайте правильные вопросы и отсекайте ненужное
  5. Учитесь заглядывать в голову заказчикам: зачастую заказчики аналитических отчетов сами не до конца понимают, что хотят получить в конце работы – необходимо научиться давать ответы даже на те вопросы, которые не были артикулированы

Основные языки программирования и запросов для начинающих

  • Python — абсолютный лидер для анализа данных. Лёгкий синтаксис, богатая экосистема (Pandas, NumPy, Matplotlib), множество бесплатных материалов для обучения. Его достаточно для старта и даже перехода на уровень Data Science​
  • SQL — must-have для работы с базами данных. Именно с помощью SQL аналитик получает нужные срезы информации из хранилищ и автоматизирует отчётность.​
  • R — используется реже, но крайне полезен для комплексных визуализаций, описательных статистик и анализа структуры данных
  • Для полноценного старта достаточно освоить Python и SQL

Список инструментов для начинающего специалиста

  • Excel/Google Sheets — быстрый анализ, отчётность, построение дашбордов новичка
  • Power BI — востребованный BI-инструмент для визуализации и создания интерактивных бизнес-отчётов
  • Tableau Public/KNIME Analytics Platform— ещё одни популярные инструменты для создания визуализаций и дашбордов, доступны бесплатно
  • Jupyter Notebook — среда для экспериментов с Python. Разрабатывайте куски кода, сохраняйте заметки, делайте удобные презентации своей работы
  • Google Colab — альтернатива Jupyter, работает в облаке и ничего не требует устанавливать на компьютер

Пошаговый план действий

  1. Пройдите бесплатные мини-курсы по Excel, Python и SQL. Это основа, она нужна для решения простых аналитических задач
  2. Решайте реальные задачи: берите данные из открытых источников, стройте отчёты для своего хобби или помогите знакомому бизнесу
  3. Осваивайте визуализацию: попробуйте перевести простой отчёт в понятный дашборд через Power BI, Tableau или KNIME
  4. Ищите стажировки или небольшие проекты — даже пара выполненных заданий повысит вашу ценность для работодателя
  5. Подписывайтесь на сообщества начинающих аналитиков, читайте и задавайте вопросы — сообщество очень отзывчивое

Также вы всегда можете:
  • проанализировать аналитические кейсы на сайте
  • написать мне и получить развернутую консультацию по работе в аналитике
  • ознакомиться с реальными аналитическими отчетами из практики
Статья полезна?
Made on
Tilda