Analiza de date a devenit o componentă esențială a tuturor companiilor moderne. Datorită peisajului tehnologic și de business din ziua de azi, organizațiile acumulează cantități masive de date. Abilitatea de a interpreta, gestiona și filtra aceste date cu scopul îndeplinirii obiectivelor de business este crucială. 

Din acest motiv, analiza de date – și prin extensie, analiștii de date – este printre cele mai căutate specializări, atât în IT, cât și în domeniile non-tehnice. Dar ce este, mai exact, analiza de date și ce face un data analyst la muncă? Acest articol îți va răspunde la toate întrebările. 

Înainte de toate, te invităm să arunci un ochi la cursurile de AI, Python, și Data Science oferite de Software Development Academy – toate sunt relevante rolului de Data Analyst despre care vom discuta în acest articol.

Ce este un data analyst?

Un data analyst (sau analist de date) este un un expert care observă modele și tendințe în date și le descrie.

În general, munca de zi cu zi al unui analist de date poate fi rezumată la 5 sarcini interconectate:

• Identificarea datelor care urmează să fie analizate.
• Colectarea datelor respective.
• Filtrarea datelor.
• Analizarea datelor.
• Interpretarea rezultatelor analizei.

Desigur, fișa postului poate suferi mici variații depinzând de companie și natura industriei în care expertul lucrează. 

Pe lângă asta, analiza propriu-zisă a datelor este un proces complex care poate necesita folosirea unui anumit tip de analiză de date pentru a ajunge la concluziile relevante. Fiecare tip de analiză răspunde la o anumită întrebare. Aceste tipuri de analize de date sunt:

• Analiza descriptivă. Acest tip de analiză răspunde la întrebarea “Ce s-a întâmplat?”. Astfel, constă în descrierea și sumarizarea datelor cantitative existente sub formă de statistici. 
• Analiza de diagnostic. Această metologie de analiză răspunde la întrebarea “De ce s-a întâmplat?”. Practic, analiza de diagnostic utilează date istorice pentru a dezvăluii factorii și variabilele care au influențat situația prezentă. De exemplu, o analiză de diagnostic poate folosi datele din analiza descriptivă pentru a determina faptul că motivul pentru care utilizatorii părăsesc produsul după X timp este că o anumită funcționalitate cheie nu este destul de vizibilă în UI. 
• Analiza predictivă. Acest tip de analiză răspunde la întrebarea “Ce am putea face ca să rezolvăm X problemă?”. Analiza predictivă folosește datele și metodologia celorlate două tipuri de analize pentru a forma planuri de acțiune și recomandări viitoare.

După cum probabil ați observat, analiza de date este o disciplină complexă care combină elemente din mai multe domenii. Pentru a pune întrebările potrivite, un data analyst trebuie să fie pe aceeași lungime de undă cu toate departamentele (fie că vorbim de dezvoltatori sau marketeri) și să cunoască extrem de bine particularitățile industriei în care operează. Mai mult decât atât, trebuie să știe cum să prezinte datele, iar pentru asta, trebuie să știe cum se încadrează rolul său în ecosistemul companiei. 

Această încadrare este, însă, mai complicată decât pare, datorită existenței rolurilor de data scientist și business analyst. Deși sarcinile și ariile de expertiză ale acestor roluri se intersectează în multe locuri, specializările de data scientist, data analyst și business analyst nu pot fi mai diferite. 

Care este diferența dintre un data scientist și data analyst?

Deși ambele roluri constau în analiza și manipularea datelor, sunt câteva diferențe cruciale la nivel de educație, calificări și responsabilități de care trebuie să ținem cont. 

Pentru a accesa un post în analiză de date, candidații au nevoie de:

• Diplomă de licență în statistică, matematică, economie sau alte domenii relevante.
• Cunoștințe de programare (Python sau R) și managementul datelor și expertiză în tool-uri precum SQL sau Excel.

Pentru a deveni data scientist, candidații au nevoie de: 

• Masterat sau doctorat într-un domeniu de cercetare, de preferință tehnic. Deși domeniile de studiu sunt asemănătoare, savanții de date dețin cunoștiințe mai avansate de informatică sau chiar inginerie. 
• Fundalul educațional al savanților de date constă în statistică avansată, machine learning, programare, managementul datelor, și inteligență artificială. La asta adăugăm și cunoșțiinte avansate de Python, R și scala, precum și tehnologii de tip big data (Hadoop, Spark).

Responsabilitățile unui analist de date includ:

• Colectarea și pregătirea datelor.
• Analize de rutină.
• Raportarea și vizualizarea datelor. 
• Realizarea analizei descriptive a datelor.
• Colaborarea cu alte departamente.

Pe lângă cursul de Data Science, Software Development Academy oferă și un curs aprofundat de Artificial Intelligence și Python. Consultă paginile dedicate ale cursurilor pentru mai multe detalii.

Deși cele două posturi se intersectează și la nivel de responsabilități, în cazul savanților de date, acestea sunt ceva mai specifice și aprofundate:

• Colectarea și managementul avansat de date. Din moment ce lucrează cu date structurate și nestructurate, savanții de date nu se ocupă cu colectarea de date cât se ocupă de crearea și implementarea de infrastructuri de colectare. Cu alte cuvinte, dacă un analist de date colectează și interpretează date, un data scientist pune la cale tool-urile și procesele care îi permit acestuia să-și îndeplinească sarcinile. 
• Analiză de date avansată. Data scientists folosesc algoritmi de machine learning și alte metodologii statistice pentru a crea modele predictive. 
• Dezvoltarea de soluții AI și de modele de machine learning. Data scientists dezvoltă algoritmi și modele care automatizează procese și simulează rezultate. 
• Cercetare și inovație pe produs.
• Proiecte interdepartamentale. Savanții de date sunt implicați în (sau chiar coordonează) proiecte care vizează mai multe departamente ale aceleiași companii, precum marketing, vânzări, product development, echipa executivă. 

Desigur, aceste criterii nu sunt bătute în cuie – nu este necesară o diplomă de licență pentru a deveni data analyst, cum nu trebuie să devii doctor în statistică ca să accesezi un rol de data scientist. De exemplu, Software Development Academy oferă un curs comprehensiv de Data Science unde poți acumula toate cunoștiințele necesare pentru a pătrunde în acest domeniu. 

Partea și mai bună este că această nișă beneficiază de o mobilitate profesională surprinzător de mare – adică poți deveni data scientist ca data analyst și viceversa. 

Care este diferența dintre un business analyst și un data analyst? 

Business analyst și data analyst sunt adeseori folosite interschimbabil. Însă, după cum veți vedea, există o serie de diferențe majore între aceste roluri. 

Dacă data analytics presupune analiza unor cantități vaste de date pentru a crea predicții și planuri de acțiune, business analytics presupune folosirea datelor pentru a înțelege performanța unui business și pentru a recomanda inițiative de îmbunătățire sau redresare. În asta constă diferența majoră – business analytics se concentrează mai mult pe indicii de performanță ai afacerii și pe îmbunătățirea eficienței și proceselor unei companii.

Ai și alte nelămuriri? Înscrie-te la webinariile Software Development Academy, unde îți vom explica în detaliu tot ce trebuie să știi despre această industrie – compoziția echipelor de dezvoltare, rolul fiecărui expert, și cum te poți încadra tu în acest ecosistem.

Ce face un data analyst? Care sunt responsabilitățile unui analist de date?

Deși, la o primă vedere, acest rol pare să se ocupe doar cu simpla colectare și analiză a datelor, în realitate, responsabilitățile unui data analyst sunt mult mai extinse. Să le luăm pe rând:

• Colectarea datelor. De regulă, analiștii de date se ocupă peronal de colectarea acestora, fie prin chestionare, monitorizarea activităților utilizatorilor într-un produs, sau prin cumpărarea pachetelor de date de la terțe părți.
• Filtrarea datelor. Aici intervin cunoștințele de Python, R și SQL – acestea sunt folosite de analiști pentru curățarea datelor de erori și seturi duplicate.
• Modelarea datelor. Acest proces presupune crearea unor structuri de colectare și depozitare a datelor. Tot prin modelare, analiștii pot decide cum să categorizeze seturile de date, unde se intersectează, și cum sunt afișate. 
• Interpretarea datelor. Reprezintă grosul activității de data analyst, pentru că din aceste procese de interpretări reies concluziile pe baza cărora recomandă planuri de acțiune. 
• Prezentarea datelor. Aici includem grafice, rapoarte scrise, prezentări, și toate instrumentele prin care analistul poate prezenta datele unor persoane non-tehnice.

Cum poți deveni un data analyst?

Pentru a deveni analist de date, îți trebuie o serie de abilitități ce țin de matematică, programare și statistică. Anume:

• Programare. Poate cea mai importantă abilitate tehnică pentru analiștii de date. În mod ideal, un analist trebuie să aibă cunoștințe medii spre avansate de SQL (Sequence Query Language) pentru a insera, extrage și actualiza date în baza de date relațională. Pe lângă SQL, analistul de date trebuie să fie competent în Python. Din fericire, atât Python, cât și SQL, sunt printre cele mai accesibile limbaje de programare, pe care oricine le poate învăța în câteva luni. Dacă ești interesat de acest limbaj și vrei să-l înveți, aruncă o privire la cursul Python oferit de Software Development Academy. 
• Statistică. Din moment ce majoritatea muncii unui analist constă în studierea, analizarea, vizualizarea și interpretarea datelor, statistica este absolut obligatorie. 
• Vizualizarea datelor. Un analist de date de succes știe cum să prezinte datele într-un mod accesibil pentru persoanele non-tehnice. Tool-uri precum Tableau, Jupyter Notebook și Excel sunt standard pentru realizarea graficelor. 
• Comunicarea. Datorită naturii tehnice a postului, analiștii de date trebuie să dețină abilități de comunicare excelente pentru a se asigura că stakeholderii și colegii înțeleg concluziile cercetării. Din moment ce marile companii pun mare preț pe abilități de comunicare, toate cursurile Software Development Academy conțin un modul dedicat dezvoltării de soft skills care îi învață pe cursanți cum să colaboreze într-o echipă modernă care numără atât persone tehnice (ingineri software, dezvoltatori front și back end) cât și non-tehnice (marketeri, oameni de vânzări, designeri). 
• Problem solving. Scopul principal al unui analist de date este să găseasca soluții la probleme care încă nu au fost identificate. Cu alte cuvinte, analiștii de date buni sunt iscusiți la a repera tipare recurente în date. Dar ca să ajungă în acest punct, persoana trebuie să știe să pună întrebările potrivite, să identifice tipurile de date relevante și să folosească metode de analiză relevante situației.
• Familiaritate cu industria în care operează. Acest lucru este relevant mai ales în analiza de date, unde scopul este identificarea datelor pentru îndeplinirea obiectivelor de business. Așadar, fie că lucrezi în finanțe, IT, medical, B2B sau alt domeniu, ca analist de date, va trebui să fii la curent cu toate trendurile industriei.

Ce traseu de carieră am ca Data Analyst?

Datorită tranziției rapide a economiei spre era digitală, analiștii de date sunt căutați de o plajă largă de companii din toate industriile. Ca prospecte imediate de carieră, analiștii de date pot evolua în domeniul lor pănă la Senior Data Analyst sau chiar Team Lead. 

Partea cea mai avantajoasă al acestui domeniu este mobilitatea profesională. Datorită suprapunerii acestei nișe cu alte roluri similare, un analist de date poate traziționa cu ușurință spre business analytics, product analytics și Data Science. Mai mult decât atât, necesitatea limbajului Python în exercitarea acestei funcții deschide o altă rută profesională: aceea de back-end developer. Analiștii de date cu afinități de design pot face chiar tranziția spre UX/UI design pentru că ambele roluri presupun cunoașterea îndeaproape a business-ului și a clientelei acestuia. 

Cu alte cuvinte, simplul fapt că deții cunoștiințe de statistică și Python îți deschide o mulțime de oportunități, atât în IT, cât și în domenii conexe. Marketing-ul, spre exemplu, este un domeniu unde datele domină. Același principiu se aplică și la finanțe și contabilitate. 

Software Development Academy oferă webinarii gratuite unde poți afla mai multe despre prospectele tale de carieră. Înscrie-te acum ca să afli ce anume ți se potrivește. 

Salariu Data Analyst – cât voi câștiga, în medie?

Cererea mare de experți într-un anumit domeniu atrage de la sine și salarii competitive. 

Conform statisticilor salariale publicate de jooble.org, salariul unul Data Analyst în România este de 14.316 euro net pe an, adică de 1.193 net pe lună.

Desigur, ratele salariale pot varia în funcție de companie, industrie, senioritatea candidatului și sursa citată. 

Conform devjob.ro, salariul unui Data Analyst este:

• La nivelul întregii țări, un Data Analyst câștigă în jur de 12.500 RON pe lună net. Majoritatea salariilor variază între 7.000 și 23.000 RON pe lună net. 
• În București, un Data Analyst câștigă în jur de 11.300 RON pe lună net. Majoritatea salariilor variază între 5.500 și 23.000 RON pe lună net. 
• Analiștii de date care lucrează în regim remote se pot aștepta la un salariu de 17.500 RON pe lună net, iar majoritatea salariilor variază între 8.300 și 26.000 RON pe lună net.

Așadar, prospectele salariale pentru un analist de date arată destul de bine. Dacă includem și mobilitatea profesională imensă în ecuație, nu este de mirare de ce mulți oameni sunt atrași de acest domeniu. 

Hai la Software Development Academy să te ajutăm să devii Data Analyst (și nu numai)

Pregătit să-ți începi noua carieră în analiză de date? Software Development Academy este gata să te ajute să obții jobul de vis.

Vei învăța cele mai recente și populare tehnologii și vei dezvolta competențe sociale valoroase. Mentorii noștri profesioniști te vor susține și te vor îndruma pe tot parcursul, fie că vrei să urmezi o carieră în acest domeniu, sau vrei să-ți upgradezi actuala profesie.

Sună grozav, dar mai ai întrebări? Suntem nerăbdători să te cunoaștem, așa că ia legătura cu noi! Vrem să-ți răspundem la toate întrebările și să te ajutăm să începi o nouă carieră în domeniul tehnologiei, care îți va asigura un viitor sigur.