Как научиться аналитике данных на Питон и сколько на этом зарабатывают

Здравствуйте! В статье мы расскажем, для чего аналитику знать язык программирования Питон и сколько можно зарабатывать на анализе данных. Разберемся, как обучиться аналитике на Python, какие есть плюсы и минусы у профессии.

Почему аналитики выбирают Python?

Язык Python является одним из самых используемых среди аналитиков.

И вот почему:

• Легкий для изучения - подходит в качестве первого для новичков, далеких от IT-сферы.
• Простой синтаксис. На написание кодов уходит гораздо меньше времени, они легко читаются.
• Интерактивность. Гипотезы можно проверять в интерактивном режиме за счет встроенного интерпретатора.
• Обновление Python происходит активнее других языков программирования, делая его более удобным и понятным для пользователей.

Python прост, но в то же время функционален в использовании. Это делает его популярным среди специалистов по аналитике данных.

Чем они занимаются

Обязанности аналитиков напрямую зависят от особенностей бизнеса. Банки заказывают оценку кредитоспособности заемщика, а магазины просят спрогнозировать количество новых клиентов за счет проводимой акции. Общей чертой является именно работа с полученными данными, оценка и их анализ.

Аналитик данных на Python занимается следующим:

• Собирает данные и готовит их к последующей работе.
• Ищет закономерности.
• Визуализирует полученные показатели.
• Производит необходимые вычисления.
• На основе анализа данных формулирует гипотезы.
• Создает понятные отчеты.
• Прогнозирует бизнес-процессы
• На основе анализа помогает принимать решения.

Что должны знать

В целом, для аналитика на Питоне данных важно знать:

• Основы программирования.
• Библиотеку Pandas.
• Язык запросов SQL для анализа данных.
• Основы математической статистики.

Как стать аналитиком на Python

Для того, чтобы стать аналитиком данных на Питон, можно пройти онлайн-курсы. Это удобный формат обучения без отрыва от работы, вы сможете смотреть видеоуроки в любое время - по расписанию или в записи через личный кабинет.

Лекции ведут практикующие специалисты, которые поделятся собственными лайфхаками и дадут персональные рекомендации. У вас будет не только теория, но и практика на реальных проектах. Все выполненные задания останутся в вашем портфолио.

ТОП-5 книг, которые стоит прочитать тем, кто планирует развиваться в аналитике данных:

1. "Python и анализ данных" Уэса Маккинни.
2. "Автоматизация рутинных задач при помощи Python" Эла Свейгарта.
3. "Машинное обучение - книга рецептов Python" Криса Албона.
4. "Голая статистика" Чарльза Уилана.
5. "Как правильно подать данные" Коула Нуссбаумера.

Сколько можно зарабатывать

На основе вакансий с ХедХантера мы узнали, сколько может зарабатывать Python Analyst в 2024 году. Например, в Москве платят от 170 до 210 тысяч, Санкт-Петербурге - от 110 тысяч, а в Екатеринбурге - от 120 тысяч рублей в месяц.

Плюсы и минусы профессии

Мы проанализировали профессию аналитика данных на Питоне и сделали сводную таблицу с преимуществами и недостатками.