Если хочется освоить профессию аналитика, можно выбрать курсы дата аналитика, которые помогут разобраться во всех инструментах. Такие курсы дают структурированное обучение, практические задачи и помогают быстрее войти в профессию.

Кроме того, полезно пройти курс data analyst, где можно сразу применять знания на практике и разбирать реальные кейсы. Это отличный способ не просто узнать теорию, но и сразу начать работать с данными, используя Excel, SQL, Python и инструменты визуализации.

Таблицы: Excel и Google Sheets

Первый и самый базовый инструмент, который нужно освоить, – это электронные таблицы. Они используются для работы с данными, проведения расчетов, построения графиков и создания отчетов.

Почему это важно:

• Позволяет работать с большими объемами данных без необходимости программирования.

• Встроенные функции помогают быстро анализировать данные (сводные таблицы, ВПР, ГПР, фильтры, условное форматирование).

• Удобно для первых шагов в анализе данных.

Google Sheets удобен тем, что работает в облаке, что позволяет легко делиться файлами и работать с коллегами в реальном времени.

SQL – язык для работы с базами данных

Чтобы обрабатывать большие объемы информации, Data Analyst должен уметь работать с базами данных. SQL (Structured Query Language) – основной инструмент для получения данных.

Что нужно изучить:

• Основные команды (SELECT, WHERE, JOIN, GROUP BY).

• Фильтрация данных, создание запросов и объединение таблиц.

• Оптимизация запросов для быстрого получения нужной информации.

Без знания SQL сложно анализировать большие массивы данных, особенно если они хранятся в корпоративных системах.

Язык программирования Python

Если хочется автоматизировать анализ данных и использовать сложные модели, нужно освоить Python. Это один из самых популярных языков программирования для аналитиков.

Почему Python важен:

• Позволяет обрабатывать большие объемы данных быстрее, чем Excel.

• Библиотеки Pandas и NumPy помогают работать с таблицами и массивами данных.

• Matplotlib и Seaborn используются для визуализации результатов.

• Возможность работать с машинным обучением и прогнозированием.

Кроме Python, в некоторых компаниях используют R, но для большинства задач аналитика он не так популярен.

Инструменты визуализации: Power BI и Tableau

Чтобы представить сложные данные в понятном виде, аналитики используют инструменты визуализации. Power BI и Tableau – два популярных решения, которые позволяют создавать интерактивные дашборды и отчеты.

Какие функции стоит изучить:

• Создание графиков, диаграмм и карт.

• Построение интерактивных дашбордов для наглядного представления данных.

• Работа с фильтрами и динамическими элементами для быстрого анализа информации.

Визуализация данных помогает быстрее находить закономерности и доносить выводы до руководства или заказчиков.

Освоив эти инструменты, можно легко начать карьеру в аналитике, а со временем развиваться дальше – изучать машинное обучение, продвинутые методы статистики и работать с еще более сложными данными.