Дата-аналітик — професія, що змінює гру

За останні кілька років дані стали новою нафтою. Але щоб видобути з них користь, потрібні не нефтяники, а аналітики.
Дата-аналітик — це людина, яка допомагає бізнесу бачити, що насправді відбувається не на рівні здогадок, а на рівні фактів, трендів і цифр.

Дата-аналітик перетворює хаос даних на чітку картину, наприклад:

• чому падають продажі,

• що зробити, щоб зростала прибутковість,

• який маркетинговий канал приносить результат.
   

LinkedIn вносить аналітиків у топ-10 найзатребуваніших спеціальностей. 

Дата-аналітики потрібні:
- в e-commerce, щоб прогнозувати продажі,
- у логістиці, щоб оптимізувати маршрути,
- у HR, щоб покращити утримання співробітників,
- у маркетингу, щоб вкладати в те, що справді працює

- навіть у державному секторі дані вирішують, куди піде бюджет

5 міфів про професію аналітика

Міф №1. Це нудна робота з формулами та таблицями

Аналітика — це як детектив: потрібно знайти, де сховалась відповідь. Так, іноді доведеться зводити таблички. Та формули й графіки — це лише інструменти. У реальному житті все починається з цікавості й аналітичного мислення. Аналітика — це про запитання та пошук несподіваних закономірностей:

•  Хто з клієнтів купує повторно?

•  Які товари купують найчастіше?

•  Чому люди залишають кошики незаповненими?

•  Як змінився попит після нової акції?

• Чому план не збігається із фактом?

І для цього є інструменти:

• Excel: швидкий аналіз і зведені таблиці

• Google Sheets: спільна робота й автоматизація 

• SQL: витягуємо з бази те, що справді важливо

• Power BI: візуалізації, що говорять самі за себе
   

Приклад: простий SQL-запит, який покаже, скільки клієнтів зробили замовлення на суму понад 1000 грн:

SELECT COUNT(*)  

FROM orders  

WHERE total_amount > 1000;

А ось у Google Таблицях функція SUMIF, яка підрахує витрати за категорією “Реклама”:

=SUMIF(B2:B100; "Реклама"; C2:C100)

На курсах SQL, Google Sheets, Excel і Power BI ми не просто вчимо натискати кнопки — ми розвиваємо мислення аналітика.

Міф №2. “Це тільки для айтівців”

Дата-аналітик ≠ програміст.
 

Аналітику не потрібно знати Java, C++ чи інші мови (окрім мови “спілкування” за базами даних SQL). Йому потрібно розуміти, як працює логіка, мати базові знання з математики та вміти формулювати гіпотези.

І це точно в силах:
— маркетолога,
— проєктного менеджера,
— бухгалтера,
— та будь-якої людини, що має навички критичного та аналітичного мислення.

На курсі SQL для бізнес-аналізу показуємо, що SQL — це зовсім не страшно. І навіть затягує.

Міф №3. “Треба знати ВСІ інструменти”

Ні. Почніть з потрібного.

• Excel — база, без якої важко рухатись далі.

• Google Sheets — коли треба швидко і в команді.

• SQL — якщо працюєте з базами (а вони тепер скрізь).

• Power BI або Tableau — щоб робити дашборди, які пояснюють усе з першого погляду.

• Python — для автоматизації й аналізу даних на рівень глибше (і наш курс вже в розробці).

Міф №4. “Аналітик працює сам, ні з ким не спілкується”

Навпаки — більшість часу дата-аналітик витрачає не на самостійну роботу, а на взаємодію з людьми:

• обговорення бізнес-запитів,

• презентації результатів,

• пояснення складного простими словами.
   

Тому аналітик — це, по суті, перекладач між даними й людьми.
А це більше про софт скіли, ніж про цифри.

Міф №5. “Професія зникне через штучний інтелект”
 

AI — це помічник, а не заміна.
Він може:
— зробити зведену таблицю,
— намалювати графік,
— дати загальну відповідь.

Але він не розуміє, чому саме цей графік важливий, і що за ним стоїть.

Дата-аналітик — це людина, яка ставить питання, перевіряє гіпотези, формує інсайти. І в цьому його сила.

Дата-аналітика — це не про нудьгу, страх чи “це не для мене”.

Це про: 

• цікаві завдання

• сучасні інструменти

• приємних людей навколо

• і, чесно кажучи, дуже привабливі зарплати

З 28 по 30 квітня у вас є шанс почати цей шлях із подвійною вигодою: -90% на другий курс!
 

Обирайте свою комбінацію і стартуйте!

Не дайте міфам стати на заваді вашій новій професії. Краще дайте собі шанс.