Data Engineer: чим займається такий спеціаліст і скільки заробляє

Найголовніше – опанувати та продемонструвати правильні навички, необхідні для роботи. Підписуйтесь на щотижневу розсилку від головної редакторки Happy Monday з підбіркою найцікавішого контенту тижня, новин та кар’єрних можливостей. Підписуючись на розсилку, ви погоджуєтесь з політикою конфіденційності та угодою користувача. Неймовірно задоволений обслуговуванням страхової компанії, вакансія Data analytics (part-time) завжди готові допомогти в будь-якій ситуації…. Тим, хто віддає перевагу структурованому навчанню і готовий вкладатися у свою освіту, більше підійдуть платні варіанти. Ще один важливий плюс — це можливість освоїти професію самостійно.

Чи будуть затребувані аналітики даних у 2024 році?

Отже, як пройти шлях від початківця до досвідченого аналітика даних? Dev.ua продовжує цикл матеріалів про професії в ІТ і диджиталі. Сьогодні своїм досвідом та оглядом ділиться Роман Панасюк, дата-аналітик у продуктовій IT-компанії Quarks. Далі можна піти на курси чи вчитися самостійно, тут залежить від уподобань.

Скільки отримує Data Scientist

Генерація таких ідей розвиває продуктове мислення. Адже рішення мусить впливати на ключові метрики, покращуючи їх. Якщо ж в останньому релізі була певна важлива фіча, то завдання може стосуватися лише її показників та загального впливу на необхідні метрики.

Хто такий дослідник даних?

Саме аналітик і має сказати, наскільки реліз покращив необхідні продуктові метрики, наприклад, retention, середню тривалість сесії або кількість сесій на користувача. Зазвичай, дані нинішньої версії продукту порівнюються з даними попередньої за однаковий проміжок часу. Продуктовий аналітик відповідає за певні продукти компанії. Тому логічно, що його тиждень починається зі збору найважливіших метрик додатків протягом останнього тижня з порівнянням до попереднього. Наприклад, для додатків це можуть бути завантаження, рекламний дохід та дохід з покупок, конверсії за ключовими регіонами.

Дорожня карта аналітика даних: Ваш остаточний путівник по кар’єрі Data Analytics

Він здатен запропонувати найкраще рішення на кожному етапі та відстежити, яка ідея «злетить» на ринку. Уже понад рік як аналітик даних співпрацюю з геймдев-компанією Bini Games (у минулому — Bini Bambini). З них останні шість місяців — у ролі продуктового аналітика.

Data analyst, data engineer и data scientist — в чому різниця?

• Хороший аналітик даних — не просто математик із навичками програміста.
• Після аудиту я потрапив у команду Universe, спершу як маркетолог.
• У когось може скластися враження, що веб аналітик — це просто оператор ПК, який отримує певні дані та подає їх начальству у формі звітів.
• Кожна нова фіча в продукті має пройти через аналітика.
• Швидше за все, твій майбутній робочий тиждень та щоденні процеси частково відрізнятимуться від описаного.
• Можливо, ви раніше гралися зі шрифтами, тому вашою сильною стороною буде створення дашбордів.

Вивчайте Excel, Python та SQL, цікавтеся, як працюють інтелектуальні бізнес-системи, бо всі ці речі – незмінні помічники в повсякденній роботі бізнес-аналітика. Також зверніть увагу на data-driven підхід, що дає змогу запобігати когнітивним викривленням під час прийняття важливих управлінських рішень. Цікавитеся візуалізацією даних і побудовою графіків? Ставайте суперекспертом з візуалізації, щоб створювати інфографіку для проєктів та івентів. Або ж пригляньтеся до сфери тестування, щоб працювати експертом з тестування. І завдяки знанням статистичних трюків допомагати компаніям швидше впроваджувати клієнтські тестування та опрацьовувати отримані результати.

Скільки аналітики даних зможуть заробляти у 2024 році?

З фінансового погляду цей напрям дуже привабливий. Медіанна зарплата Data Engineer / Big Data Engineer влітку 2023 року становила $3500, як і у розробників. Зарплати початківців дещо вищі у розробці, але досвідчені Data / Big Data Engineer можуть розраховувати на вищі зарплати, ніж розробники такого ж тайтлу. Серед Data / Big Data Engineer багато початківців.

У ній розповідається про вимірювання та аналіз вебприсутності. Автори розглядають широкий спектр метрик та інструментів, що дозволяють оцінити кожен аспект онлайн-діяльності. Обидві сфери пропонують конкурентоспроможні зарплати, які зростають із досвідом та навичками. Розглянемо шлях професійного розвитку на цих двох сферах. Круто, дякую.Якщо вирішите на зміну спеціальності на аналітику, то звертайтеся.

Щоби бачити, як різні метрики «поводяться» в динаміці, інтерпретувати та сприймати зміни, аналітики користуються інструментами Tableau та Power BI. Однак Power BI є частиною інфраструктури від Microsoft, тому його зручно використовувати разом з іншими продуктами цієї компанії. Натомість Tableau підтримується усіма платформами, тому фахівці, що працюють на iOS, на Windows і на Linux, можуть вільно обмінюватися файлами одне з одним.

Зробив висновки, що напрямок в цілому цікавий, але відчувався брак практик. Сподіваюся, що зараз з цим значно краще і цікавіше. Data Analyst — фахівець, який збирає, опрацьовує та аналізує дані. Використовує різні інструменти, щоб знайти закономірності, зробити певні висновки та мати користь від них. Оптимізує роботу з персоналом на основі аналізу даних про найм, звільнення, продуктивність співробітників. У нашому бізнесі (розробка мобільних застосунків) можна виділити три основні напрями аналітики даних.

Завдяки цьому джуни переймають знання у колег і набувають практичного досвіду, працюючи над реальними задачами. «Тренди в дата-інжинірингу постійно оновлюються, тому за ними потрібно стежити. Можна час від часу переглядати вимоги до нових вакансій.

Основний робочий інструмент — Google Analytics, за оновленнями якого потрібно постійно стежити, щоб не упустити нічого важливого. «Початківцям добре стартувати, коли є вже більш-менш готова інфраструктура і робочі дата-пайплайни. Йому важливо зрозуміти правила, яких дотримується команда. Також початкові завдання мають бути простими й не вимагати багато трансформацій даних.

Я продуктовий дизайнер, але ще не мала нагоди попрацювати в команді з аналітиком. Деякі з описаних завдань виконувала я, і мені це дуже цікаво! Тепер знатиму, що в майбутньому можу перекваліфікуватись в аналітика, якщо захочу. Щоби зменшити рутину отримання потрібних метрик із бази даних, варто зробити дашборд з порівняннями версій. Але час від часу при аналізі релізів потрібно порівняти ще якийсь додатковий показник, для якого все ж потрібно братися за SQL-запити. Це є опис завдань аналітика протягом тижня — як мій досвід, так і досвід колег з інших компаній.

Сьогодні більш поширеною та універсальною мовою є Python, тож для неї можна знайти набагато більше освітніх матеріалів і прикладних статей, ніж для R. Так АВ-тести — лише частина аналізу, який потрібний для прийняття рішень у продуктовій команді. На А/Б аналізах, як на мене, робота не закінчується, певний, що аналізів більше, і вони проводяться в залежності від ситуації. А чи почнеш кар’єру в аналізі — залежить від наполегливості та бажання вчитися нового. На щастя (чи на жаль) — протягом усього часу в цій професії.

Сучасний ринок праці у сфері аналітики даних лише формується. Проте вже зараз можна виокремити певні бажані вміння, до яких має прагнути data-аналітик. У деяких ситуаціях немає однозначно правильного шляху, але навіть тоді потрібно брати на себе відповідальність — і за рішення, і за його наслідки. На перший погляд здається, що це дуже важко —  морально та емоційно, але на позитивний результат працює вся команда, а помилки — це нормально, якщо швидко їх знаходити та виправляти. Як правило, на посаді ви будете використовувати одну мову. Яку саме — роботодавці зазначають в описі вакансії.

Тому варто розібратися, як його проводити та які підходи будуть ефективно діяти саме для ваших бізнес-завдань. Адміністрація може не розділяти точку зору авторів інформаційних матеріалів та не несе відповідальності за розміщену користувачами інформацію. Спеціаліст може розвиватися у напрямку data scientist, а також посісти посаду керівника аналітичного відділу. Бізнес-аналітиком можна стати з будь-якою освітою, зокрема гуманітарною. Наприклад, я закінчила факультет іноземних мов. IТ Business Analyst бере участь у всьому життєвому циклі розробки продукту (presale, upsale, discovery, evaluation, implementation, validation, verification).

Зараз компанії використовують такі інструменти, як Snowflake, Airflow або BigQuery. Але все залежить від проєкту, на який ви приходите. У вакансії будуть писати, з якими технологіями, інструментами та мовою програмування працюють на конкретному проєкті. Але якщо ти вже знаєшся на одному інструменті, то опанувати аналогічний досить легко». Data engineer (інженер даних) — відповідає за розробку та підтримку інфраструктури зберігання й обробки даних.

Робота в кращіх IT командах https://wizardsdev.com/