Здравствуйте, друзья! В сегодняшней статье мы поговорим об аналитиках продуктов. Узнаем, чем они занимаются, что входит в обязанности, с какими инструментами работают, а также расскажем о востребованности, перспективах, плюсах и минусах профессии product analyst.

Кто такой продуктовый аналитик, что делает и где работает?

Введение

Здравствуйте, друзья! В этой статье мы поговорим о профессии продуктового аналитика – узнаем, кто это такой, чем он занимается и где может работать. Разберём основные обязанности и навыки, какие инструменты использует product analyst, насколько востребована эта специальность на рынке, уровень зарплат и перспективы карьерного роста.

Также дадим советы, как тебе стать продуктовым аналитиком – где учиться и на что обратить внимание при выборе курса. Если вы как родитель помогаете ребёнку определиться с карьерой, эта информация тоже будет полезна.

Часть 1. Кто такой продуктовый аналитик и чем занимается?

Продуктовый аналитик – это специалист, который с помощью данных изучает, насколько успешен продукт, и помогает компании его улучшать.¹ Под «продуктом» можно понимать что угодно: мобильное приложение, веб-сайт, онлайн-сервис, интернет-магазин, видеоигру или даже офлайн-товар с цифровой метрикой.

Product-аналитик отслеживает ключевые метрики продукта, исследует поведение пользователей, выявляет проблемы и точки роста. Проще говоря, он отвечает на два главных вопроса бизнеса: «Что происходит с продуктом?» и «Почему это происходит?». Проводя аналитику, такой специалист находит insights – ценные выводы из данных – и предлагает на их основе решения, как развивать продукт дальше.

Вот каких целей помогает достичь продуктовый аналитик в бизнесе:

1. Понимание аудитории: выясняет, кто пользователи продукта и что им действительно нужно.

2. Повышение ценности продукта: адаптирует продукт под целевую аудиторию, улучшая пользовательский опыт.

3. Рост показателей: увеличивает число клиентов, конверсию в покупки, повторные продажи и, как следствие, прибыль.

4. Оптимизация ресурсов: находит слабые места продукта, чтобы устранить их и сократить потери, а также ищет точки роста, опережая конкурентов.

Профессия продуктового аналитика появилась сравнительно недавно, но уже стала востребованной. В эпоху data-driven подхода (принятия решений на основе данных) компании ценят специалистов, умеющих «говорить языком цифр». Хороших аналитиков продуктов на рынке не хватает, поэтому опытных профессионалов ценят на вес золота и переманивают высокими зарплатами. Подробнее о спросе на product-аналитиков и уровень оплаты мы расскажем далее.

Часть 2. Что входит в обязанности продуктового аналитика?

Деятельность product-аналитика охватывает полный цикл работы с данными о продукте: от их сбора до формулирования рекомендаций.

Перечислим основные обязанности и задачи, которые могут входить в работу продуктового аналитика:

1. Сбор данных. Настройка систем аналитики для сбора информации о поведении пользователей из разных источников – сайта, приложения, CRM, базы данных. Product-аналитик решает, какие данные нужны бизнесу, и организует их получение.

2. Анализ пользовательского опыта. Изучение пути пользователя (Customer Journey) в продукте: на какие кнопки кликают, какие шаги совершают, где бросают корзину или прекращают пользоваться сервисом.

3. Отслеживание продуктовых метрик. Мониторинг ключевых показателей: количество активных пользователей, частота использования функций, время в приложении, конверсия в целевое действие (покупку, заказ, подписку) и т.д.

4. Формулирование гипотез и эксперименты. Выдвижение гипотез о том, как улучшить продукт, и их проверка с помощью A/B-тестирования. Аналитик планирует эксперименты, запускает тестовые варианты и на основе статистики выясняет, что работает лучше.

5. Поиск причин проблем. Анализ причин, по которым пользователи отказываются от продукта или не доходят до покупки. Например, продуктовый аналитик может выяснить, на каком шаге воронки отсевается большинство пользователей, и почему это происходит.

6. Выстраивание системы метрик. Совместно с продакт-менеджером определяет, какие KPI и метрики успеха важны для продукта, рассчитывает unit-экономику, считает LTV, ARPU и другие показатели в зависимости от бизнес-модели.

7. Автоматизация и инструменты. Внедрение сервисов для автоматического сбора и обработки данных. Аналитик настраивает дашборды и отчёты, чтобы бизнес в реальном времени видел актуальные показатели, а рутинные расчёты выполнялись автоматически.

8. Подготовка отчётов и рекомендаций. Регулярно представляет результаты анализа в понятном виде: отчёты, презентации, визуализации. На основе данных формулирует выводы и рекомендации для команды – что нужно улучшить в продукте, какие новые функции ввести или где поменять маркетинговую стратегию.

9. Взаимодействие с командой. Работает в связке с продакт-менеджерами, маркетологами, разработчиками, UX-дизайнерами. Обсуждает найденные инсайты и вместе с коллегами вырабатывает план действий по развитию продукта.

Важно понимать, что конкретный набор задач зависит от компании и стадии развития продукта. В молодом стартапе продуктовый аналитик может быть один и делать всё подряд – от настройки Google Analytics до подготовки стратегии роста. В крупной компании задачи могут быть разделены: есть отдельные специалисты по продуктовой и маркетинговой аналитике, data scientists и т.д. Но в любом случае цель одна – с помощью анализа данных сделать продукт лучше и успешнее.

Часть 3. Какими навыками должен обладать продуктовый аналитик?

Чтобы эффективно выполнять перечисленные задачи, продуктовый аналитик должен обладать широким набором компетенций. Здесь важны и технические знания, и аналитическое мышление, и понимание бизнеса. Разделим навыки на hard skills – технические умения, и soft skills – надпрофессиональные качества.

3.1. Hard skills (технические навыки)

Продуктовый аналитик по сути является специалистом в области анализа данных, поэтому требуется уверенное владение соответствующими инструментами и методологиями. Вот ключевые hard skills, необходимые product-аналитику:

1. Математика и статистика. Базовые знания теории вероятностей, математической статистики, умение считать средние, процентили, строить тренды, понимать значение статистической значимости. Без этого не обойтись при проверке гипотез и оценке результатов экспериментов.

2. SQL и базы данных. Практически во всех вакансиях требуется знание SQL – языка запросов к базам данных. Аналитик с его помощью «достает» нужную информацию из хранилищ, соединяет таблицы, фильтрует данные по параметрам. Без SQL сложно работать с большими массивами данных, особенно если требуется выгружать данные напрямую из продуктовой базы.

3. Языки программирования для анализа данных. Владение хотя бы одним языком программирования, например Python или R. Эти инструменты позволяют обрабатывать большие объёмы данных, автоматизировать расчёты, строить модели и прогнозы, сегментировать пользователей и многое другое. Python – наиболее популярный выбор аналитиков благодаря богатым библиотекам для анализа данных и машинного обучения.

4. BI-системы и визуализация. Умение работать с инструментами бизнес-аналитики для визуализации данных – такими как Tableau, Power BI или их аналоги. С их помощью аналитик создаёт интерактивные дашборды, графики, диаграммы, чтобы наглядно представить результаты своей работы.

5. Продуктовые метрики и аналитика. Понимание ключевых метрик продукта: когортный анализ, конверсионные воронки, показатели удержания (retention), LTV, CAC, ROMI и пр. Навык рассчитывать эти метрики и интерпретировать их значение для бизнеса.

6. A/B-тестирование. Практический опыт в постановке экспериментов: умение разделять аудиторию на выборки, корректно измерять эффект от изменений, избегать статистических ловушек. Продуктовый аналитик должен знать, как проверить гипотезу и получить достоверный результат.

7. Работа с данными и ML на базовом уровне. Хотя дата-сайентисты занимаются более сложным моделированием, продуктовый аналитик тоже может использовать элементы машинного обучения. Например, сегментировать пользователей с помощью кластеризации, строить простые модели прогнозирования пользовательского поведения. Для этого нужны навыки работы с библиотеками анализа данных (Pandas, NumPy) и базовое понимание алгоритмов.

3.2. Soft skills (личные качества)

Помимо техники, для успеха в профессии очень важны личные качества и надпрофессиональные навыки. Продуктовый аналитик часто находится в центре командной работы и принимает участие в обсуждении бизнес-решений.

Вот какие soft skills пригодятся:

1. Аналитический склад ума. Умение логически мыслить, находить закономерности в хаосе данных, делать обоснованные выводы. Внимательность к деталям, скрупулёзность при проверке гипотез – необходимые черты.

2. Любознательность и проактивность. Хороший аналитик всегда пытается «докопаться до сути», его драйвит интерес к причинам и следствиям. Инициативность в поиске новых гипотез, желание разобраться, почему пользователи ведут себя тем или иным образом.

3. Усидчивость и терпение. Значительная часть работы – это переработка больших массивов данных, написание запросов, отладка кода. Нужно быть готовым к рутинным задачам, много времени проводить за компьютером, при необходимости несколько раз переделывать расчёты с нуля.

4. Коммуникабельность. Продуктовый аналитик регулярно общается с другими отделами – презентует свои выводы, убеждает руководство внедрить изменения, уточняет постановку задач у продакт-менеджеров. Важно уметь понятно донести сложные вещи, быть открытым к диалогу, прислушиваться к коллегам.

5. Стрессоустойчивость и ответственность. Решения, которые предлагает аналитик, влияют на бизнес, поэтому ответственность высокая. Нужно быть готовым к критике, к тому, что не все гипотезы подтвердятся, а также к сжатым дедлайнам. Умение работать в условиях давления и адаптироваться к изменениям – большой плюс.

6. Желание учиться. Сфера анализа данных развивается очень быстро. Появляются новые инструменты, обновляются версии языков, выходят исследования по аналитике продуктов. Хороший специалист постоянно повышает квалификацию: читает профильные блоги, проходит дополнительные курсы, обменивается опытом с сообществом.

Часть 4. С какими инструментами работает продуктовый аналитик?

Для сбора, обработки и анализа данных продуктовые аналитики используют целый стек инструментов.

Можно выделить несколько категорий программ и сервисов, владение которыми потребуется в работе:

1. Системы веб-аналитики: сервисы вроде Google Analytics и Яндекс.Метрики для отслеживания поведения пользователей на сайте. Они показывают источники трафика, число посетителей, просмотры страниц, конверсию по целям и другие метрики веб-продукта.

2. Трекеры событий и тег-менеджеры: инструменты сбора данных о действиях пользователей. Например, Google Tag Manager или Segment позволяют настраивать отслеживание событий (клики, отправка форм, покупки) без правок кода. Они помогают гибко собирать нужные данные для аналитики.

3. Платформы мобильной аналитики: если продукт – это мобильное приложение, используются специализированные SDK и сервисы. Популярны AppMetrica (от Яндекса), Adjust, Amplitude, Firebase Analytics и др. С их помощью анализируют поведение пользователей в приложении: установки, DAU/MAU, сессии, Retention, воронки внутри приложения, эффективность рекламных кампаний по привлечению пользователей.

4. Инструменты продуктовой аналитики: отдельный класс сервисов для глубокой аналитики пользовательского поведения. К примеру, Mixpanel или Amplitude (также применимая для веб) дают возможность строить сложные сегменты пользователей, отслеживать их путь по продукту, считать когортные показатели и многое другое.

5. BI-платформы для визуализации: программы для построения отчётов и дашбордов – прежде всего Tableau и Microsoft Power BI. Они нужны, чтобы изобразить данные в наглядном виде: графики, диаграммы, метрики на одном экране. Продуктовый аналитик настраивает такие дашборды для команды и руководства, чтобы все могли в реальном времени видеть ключевые показатели.

6. Табличные редакторы: электронные таблицы (Excel, Google Sheets) – базовый инструмент любого аналитика. Даже при наличии продвинутых систем, много задач решается в таблицах: быстро просмотреть набор данных, сделать сводную таблицу, вычислить что-то «на лету». Excel также часто используется для подготовки исходных данных перед загрузкой в другие системы.

Конечно, это далеко не полный список. В зависимости от специфики компании, продуктовые аналитики могут пользоваться и другими инструментами: языками программирования (как мы упоминали, Python/R), системами контроля версий (Git), средствами для презентаций (PowerPoint) и многим другим. Однако вышеперечисленные – это своего рода «джентльменский набор» аналитика продукта, с которым стоит быть знакомым.

Часть 5. Востребованность продуктовых аналитиков: где могут работать?

Продуктовый аналитик – перспективная и востребованная профессия. Поначалу эту роль ввели технологические компании и стартапы, которые активно развивали цифровые продукты. Сейчас же специалисты по продуктовой аналитике нужны практически во всех сферах, где есть онлайн-продукты: в IT-компаниях, финтехе, ритейле, образовании, медиа, телекоме, логистике и т.д. Как отмечают эксперты, product-аналитики востребованы в сферах IT, e-commerce, EdTech – их охотно нанимают банки, маркетплейсы, онлайн-кинотеатры, сервисы онлайн-образования.²

На российском рынке спрос на продуктовых аналитиков пока ниже, чем на разработчиков или классических data-аналитиков, но он быстро растёт. Многие компании только сейчас начинают выстраивать продуктовую аналитику, поэтому нуждаются в специалистах даже начального уровня. Удивительное преимущество данной профессии в том, что некоторые фирмы готовы брать начинающих без большого опыта – «выращивать» аналитиков под свои задачи.³

Чаще всего вакансии продуктового аналитика появляются в крупных городах и IT-кластерах. Например, на HeadHunter в начале 2025 года можно найти около 250 вакансий на должность product analyst. Больше всего предложений – в Москве и Санкт-Петербурге, но также активно ищут аналитиков продукта в миллионниках (Екатеринбург, Новосибирск, Казань и др.). Работодатели обычно рассчитывают на соискателей с опытом 1–2 года, однако и выпускники профильных курсов имеют шансы, если покажут хорошие навыки на собеседовании.

Отдельно стоит отметить, что продуктовый аналитик может работать полностью удалённо. Поскольку всё, что ему нужно – это компьютер и доступ к данным, многие компании позволяют аналитикам работать из любого города и даже страны. Таким образом, ты можешь устроиться в московскую компанию, живя в регионе – зарплата при этом будет на уровне столичной, что по местным меркам весьма привлекательно. Этот момент существенно расширяет возможности трудоустройства: география не ограничивает, главное – навыки и знание инструментария.

Часть 6. Уровень зарплат и перспективы карьерного роста

Для начинающих специалистов аналитика – это шанс быстро выйти на достойный доход. Уже на старте (после прохождения обучения) продуктовые аналитики могут рассчитывать примерно на 80–100 тысяч рублей в месяц в крупных городах. В среднем же по России зарплаты опытных product-аналитиков находятся на уровне 150–200 тысяч рублей. При этом диапазон очень широкий и зависит от квалификации и компании. По данным DreamJob, средняя зарплата продуктового аналитика в 2025 году около 170 тыс. ₽ в месяц, причем наиболее частотный диапазон – от 120 тыс. до 220 тыс. ₽.⁴

Минимальные предложения (для джуниоров в регионах) могут начинаться с ~70–80 тыс. ₽, а самые высокие доходы у senior-аналитиков в топовых IT-компаниях достигают 400–450 тыс. ₽ в месяц. Другой источник, сервис Zarplan, оценивает средний уровень еще выше – примерно в 190 тыс. ₽, а для senior-специалистов – до 330 тыс. ₽ ежемесячно.¹ Как видишь, квалифицированные аналитики продуктов относятся к высокооплачиваемым профессиям на рынке.

Конечно, многое зависит от региона: в Москве и Петербурге зарплатные вилки выше (медиана может превышать 180–200 тыс.), тогда как в небольших городах – скромнее. Также влияет отрасль: в чисто IT-бизнесе и финтехе бюджеты на аналитиков больше, чем, скажем, в сфере образования. Но в целом тенденция очевидна – зарплаты растут, ведь спрос на умелых product-аналитиков превышает предложение.

6.1. Карьерная лестница: Junior, Middle, Senior

Стоит поговорить о карьерных перспективах. Как и в других IT-профессиях, в продуктовой аналитике принято разделять уровни специалиста на Junior – Middle – Senior – Lead (ведущий аналитик). Переход с каждой ступени на следующую сопровождается ростом зарплаты и ответственности. Рассмотрим, чем отличаются роли:

Junior-продуктовый аналитик

Начинающий аналитик (junior) выполняет относительно простые задачи под руководством более опытных коллег. Как правило, джуниор занимается подготовкой данных и базовой аналитикой: пишет несложные SQL-запросы для выгрузки данных, проводит первичную обработку в таблицах (сортировка, фильтрация), составляет простые отчёты. Его работа тщательно проверяется наставником или лидером команды. Цель junior-аналитика – набраться опыта, освоить инструменты в боевых задачах и вырасти до самостоятельного специалиста.

Middle-продуктовый аналитик

Аналитик среднего уровня (middle) уже уверенно владеет основными инструментами. Он может самостоятельно вести аналитику продукта: формулировать гипотезы, добывать данные для их проверки, писать скрипты на Python для более сложных вычислений, проводить A/B-тесты от начала до конца. Middle-аналитик обычно готовит дашборды для команды, следит за корректностью метрик, участвует в обсуждении продуктовых решений. От него ожидается инициатива – он не просто выполняет задания, но и сам предлагает, что проанализировать и какие идеи проверить.

Senior-продуктовый аналитик

Синьор (senior) – это уже эксперт в аналитике продуктов. Помимо всех перечисленных навыков, он зачастую берет на себя функции управления и наставничества. Senior-аналитик руководит небольшой командой (джуниорами и мидлами), распределяет задачи, контролирует качество аналитики. Также он активно взаимодействует с соседними отделами – например, с коммерческой дирекцией, отделом развития или командой продакт-менеджеров.

От senior-аналитика ждут стратегического видения: он помогает определять направления развития продукта на основании данных, может влиять на продуктовую стратегию компании в целом. Следующая ступень – Lead или руководитель направления аналитики – подразумевает не только экспертизу, но и управленческие навыки: бюджетирование, найм новых аналитиков, определение KPI подразделения и т.п.

6.2. Другие перспективы роста

Карьерный путь продуктового аналитика не ограничивается движением вглубь профессии.

Есть несколько сценариев развития, которые открываются перед специалистом с опытом:

1. Вертикальный рост в аналитике. Это то, о чем мы рассказали выше: от младшего аналитика до лидера аналитического отдела или директора по продуктовой аналитике. С повышением должности растут и заработки, и масштаб влияния на бизнес.

2. Переход в смежные роли. Обладая глубоким знанием продукта и данных, аналитик со временем может перейти на позицию продуктового менеджера (Product Owner) – фактически стать владельцем продукта. Многие навыки у них схожи: понимание пользователей, умение работать с метриками, постановка гипотез.

Также продуктовые аналитики нередко уходят в сферу Data Science или Machine Learning, поскольку уже имеют сильную базу в анализе данных. При желании можно развиваться в направлении Big Data, машинного обучения – это потребует дополнительных навыков программирования, но и возможности открываются шире.

3. Консалтинг и собственный бизнес. Набравшись опыта, некоторые специалисты выбирают путь самостоятельности. Можно стать независимым консультантом по продуктовой аналитике и работать сразу с несколькими компаниями (удалённо, проектно). А кто-то запускает свою инициативу – например, аналитическое агентство или SaaS-сервис по продуктовой аналитике. Правда, такие варианты обычно подразумевают уже уровень Senior/Lead и предпринимательские склонности.

Какой бы путь ты ни выбрал, помни, что продуктовая аналитика – динамичная сфера. Постоянное обучение и адаптация к новым трендам здесь не просто опция, а необходимость. Зато и перспективы отлично мотивируют: при должном упорстве перед тобой открываются очень широкие карьерные горизонты.

Часть 7. Как стать продуктовым аналитиком: выбор курса обучения

Если тебя привлекает эта профессия, возникает вопрос: как ей овладеть? Путь в продуктовые аналитики может начинаться по-разному. Кто-то целенаправленно получает образование, а кто-то приходит из смежных областей (например, из интернет-маркетинга или разработки). Рассмотрим основные варианты обучения и дадим рекомендации по выбору оптимального курса.

7.1. Высшее образование или самообучение

Поскольку специальность новая, в вузах пока нет программы «Продуктовая аналитика» напрямую. Однако можно получить фундаментальные знания на близких направлениях: прикладная математика, бизнес-информатика, экономическая статистика, компьютерные науки и т.п. Университет даёт базу (математика, статистика, программирование), но практических навыков работы с продуктами в рамках вуза обычно мало. Выпустившись, всё равно придётся осваивать прикладные вещи: SQL, конкретные системы аналитики, актуальные методики A/B-тестов.

Другой путь – самостоятельное обучение. Сегодня доступно множество книг, онлайн-статей, открытых курсов по аналитике. Теоретически, при достаточной дисциплине, можно пройти путь аналитика самоучкой: изучать материалы, смотреть бесплатные уроки, практиковаться на реальных данных (например, участвовать в Kaggle-соревнованиях или анализировать открытые данные). Плюс самостоятельного пути – экономия денег; минус – отсутствие структурированности и поддержки. Велика вероятность упустить что-то важное или «застрять» без наставника.

Наиболее сбалансированный вариант для новичка – онлайн-курсы от специализированных школ. Они сочетают пользу самообразования (гибкость, практику) с преимуществами офлайн-обучения (программа выстроена методически, есть преподаватели и единомышленники). Ниже мы подробнее рассмотрим, как выбрать онлайн-курс продуктового аналитика.

7.2. Онлайн-курсы по продуктовой аналитике

Онлайн-школы предлагают десятки курсов и программ обучения product-аналитиков – от коротких интенсивов до комплексных профессий с гарантированным трудоустройством. При выборе курса стоит учитывать твой уровень подготовки. Если ты новичок, лучше взять «профессию под ключ» – длинную программу с нуля, где последовательно обучат всем навыкам (SQL, Python, метрики, A/B-тесты и пр.). Если у тебя уже есть база в аналитике или смежный опыт, можно выбрать более узкий курс для прокачки конкретного навыка (например, курс по A/B-тестированию или по продуктовым метрикам).

Обращай внимание на несколько факторов при выборе курса:

1. Программа и содержание. Изучи, какие темы входят: должен быть блок по основам анализа данных, отдельные модули по продуктовой аналитике (метрики, юнит-экономика), практика с SQL и, желательно, с языком программирования (Python). Хорошо, если курс включает реальные кейсы и проектную работу.

2. Формат обучения. Узнай, есть ли живые вебинары или всё в записи, какая периодичность занятий, сколько времени потребуется в неделю. Важна обратная связь – будут ли проверять домашние задания, помогать ли наставник в случае затруднений.

3. Длительность и интенсивность. Профессии в сфере аналитики обычно длятся от нескольких месяцев до года. Не стоит пытаться пройти путь за 2 недели – это нереально. С другой стороны, курсы растянутые на 1,5–2 года могут терять динамику. Оптимально, когда программа занимает ~6–12 месяцев при умеренной нагрузке.

4. Диплом или сертификат. По завершении обучения школа выдаст документ. В коммерческих онлайн-школах это обычно сертификат установленного образца. Но главное – портфолио проектов и полученные навыки. Некоторые курсы помогают с подготовкой резюме и профиля в LinkedIn/Хабр Карьере, это тоже плюс.

5. Отзывы и рейтинг школы. Перед покупкой курса изучи отзывы выпускников (на том же «Учись онлайн.ру» в каталоге к каждому курсу есть рейтинг и мнения реальных учеников). Это поможет понять, оправдывает ли программа ожидания, насколько хорошо поддерживают студентов.

6. Трудоустройство. Если для тебя критично найти работу после обучения, ищи программы с содействием в трудоустройстве. Многие крупные школы помогают составить резюме, проводят карьерные консультации, а иногда даже направляют на стажировки или гарантируют трудоустройство (при выполнении условий по успеваемости).

Ниже приведём несколько примеров популярных курсов и программ по продуктовой аналитике, которые представлены в каталоге Учись Онлайн Ру:

«Профессия Продуктовый аналитик» от Skillbox

Масштабная программа обучения с нуля. Длительность около 6–12 месяцев. Курс охватывает все аспекты: от основ анализа данных до продвинутых техник продуктовой аналитики. Skillbox позиционирует себя как онлайн-университет, даёт много практики на реальных кейсах и пожизненный доступ к материалам. Выпускники получают диплом о профессиональной переподготовке. По данным Skillbox, выпускник курса умеет управлять данными для развития цифровых продуктов и владеет современными инструментами аналитики.⁵

«Специализация: Продуктовая аналитика» от SkillFactory

Программа для тех, кто уже знаком с основами анализа данных и хочет прокачаться именно в product-аналитике. Длительность около 4 месяцев, формат – видеолекции и практические задания каждую неделю. SkillFactory – известная школа в сфере Data Science, делает упор на практику: студентов ждут упражнения по SQL и Python, работа с реальными датасетами, проекты для портфолио. Этот курс включает модули по продуктовому мышлению, клиентской аналитике, A/B-тестированию и data-driven культуре. По окончании выдаётся сертификат, а карьерный центр SkillFactory помогает с поиском работы.

«Аналитик данных (с уклоном в продуктовую аналитику)» от GeekBrains

Годовая программа GeekBrains по подготовке аналитиков данных, в рамках которой изучаются и продуктовые метрики. GeekBrains – образовательный проект Mail.ru Group (сейчас VK), известный акцентом на практику и сотрудничеством с работодателями.

Курс длится ~12 месяцев: включает основы программирования, базы данных, статистику, затем блок Product Analytics (метрики, когортный анализ, CJM) и финальный проект. Выпускники получают диплом установленного образца, а лучшие – возможность стажировки в компаниях-партнёрах. Преподаватели – действующие аналитики крупных компаний, которые делятся реальным опытом.

Отдельные курсы: ProductStar, OTUS и др.

Помимо больших «профессий», на рынке есть узконаправленные курсы, которые помогут подтянуть конкретные навыки. Например, школа ProductStar предлагает короткие программы: «Навык A/B-тестирования» (2 месяца), «Аналитика с 0: быстрый старт» (для новичков, 2 месяца), курс по Unit-экономике и др.

Эти курсы хороши, если тебе нужно прокачать отдельные компетенции или ты ограничен по времени. Школа OTUS ориентируется на продвинутых IT-специалистов и тоже имеет курс «Продуктовая аналитика» – он подойдет тем, у кого уже есть базовые знания и кто хочет углубиться в тему (например, изучить продвинутую SQL-оптимизацию, сложные кейсы аналитики).

Все перечисленные школы и программы можно найти в каталоге «Учись Онлайн Ру». Удобно, что на одной площадке собраны курсы от разных провайдеров – ты можешь сравнить цены, планы занятий, прочитать отзывы учеников и выбрать оптимальный вариант под свои цели. Помни: важно найти курс, который подойдет именно тебе по уровню и формату. Тогда обучение будет в радость, и вскоре ты сделаешь уверенный шаг к профессии продуктового аналитика!

Часть 8. Плюсы и минусы профессии продуктового аналитика

Любая профессия имеет свои светлые стороны и трудности. Подведём краткие итоги – чем привлекательна работа продуктовым аналитиком и с какими сложностями можно столкнуться.

8.1. Достоинства

1. Современная востребованная профессия. Product-аналитики сейчас нужны во многих отраслях, особенно в IT и финансах, спрос на рынке высокий. Специальность новая и перспективная, ты всегда найдёшь работу при должных навыках.

2. Высокий доход. Заработок продуктового аналитика заметно выше среднего по экономике. Даже начинающим в крупных городах платят от 80–100 тыс. ₽, а с ростом опыта доходы быстро увеличиваются. У senior-аналитиков зарплата может соперничать с зарплатой руководителей.

3. Гибкие форматы работы. Можно трудоустроиться в офис крупной компании или работать удалённо на компанию из другого города и даже страны. Многие аналитики ценят возможность гибкого графика и удалёнки – эта профессия хорошо к этому располагает.

4. Влияние на продукт и бизнес. Роль аналитика – одна из ключевых в продуктовой команде. От твоих выводов зависит, куда пойдёт развитие продукта, какие функции появятся. Можно напрямую влиять на стратегически важные решения компании, что очень мотивирует.

5. Карьерный рост и развитие. У тебя есть несколько вариантов развития карьеры: расти в аналитическом направлении до руководителя или директора, перейти со временем в продакт-менеджеры, или углубиться в Data Science. Профессия даёт отличный старт для разных треков в будущем.

8.2. Недостатки

1. Высокий порог входа. Стать продуктовым аналитиком с нуля нелегко – понадобится освоить обширную теоретическую базу и практические инструменты. Без обучения здесь не обойтись: нужно либо окончить профильный вуз, либо пройти серьёзные онлайн-курсы. Придётся вложить время и силы прежде, чем получить первую работу.

2. Интенсивная нагрузка. Работа связана с постоянным сидением за компьютером, мозговой активностью, иногда монотонной вознёй с данными. Возможны переработки, особенно перед дедлайнами выпуска продукта или подведением квартальных итогов. Эмоциональное выгорание – не редкость, если не следить за балансом.

3. Необходимость разноплановых знаний. Аналитик продукта находится на стыке нескольких областей – ему нужно разбираться и в бизнесе (маркетинге, управлении продуктом), и в ИТ (базы данных, немного кодинга), и в математике со статистикой. Это накладывает высокие требования: придётся быть «универсальным солдатом», постоянно пополняя знания.

4. Большая ответственность. От аналитики ожидают конкретной пользы – улучшения метрик, роста прибыли. Руководство может возлагать большие надежды, иногда даже завышенные. Давление результатов – это то, с чем приходится жить: если, например, эксперимент провалился, нужно объяснять причины и предлагать новый план.

5. Постоянное обучение. Технологии и методы анализа не стоят на месте. Продуктовому аналитику необходимо всё время учиться: новые инструменты веб-аналитики, обновления в SQL, свежие исследования по UX-метрикам... Без саморазвития легко отстать, поэтому фактически учёба не заканчивается никогда.

Несмотря на перечисленные сложности, многие, кто выбрал карьеру в аналитике, не жалеют об этом. Профессия даёт возможность интеллектуальной самореализации, хорошо оплачивается и позволяет участвовать в создании продуктов, которыми пользуются тысячи людей. Если тебя не пугают трудности, продуктовая аналитика может стать отличным выбором!

Краткое резюме по разделам

1. Кто такой продуктовый аналитик: специалист по анализу данных о продукте, который следит за метриками и помогает бизнесу улучшать продукт на основе цифр.¹ Он выясняет, что происходит с продуктом и почему, чтобы принимать верные решения.

2. Обязанности аналитика продукта: собирать данные (веб-статистика, базы), изучать поведение пользователей, считать ключевые метрики, выдвигать и проверять гипотезы через A/B-тесты, готовить отчёты и рекомендации, работать с командой над развитием продукта.

3. Необходимые навыки: аналитический склад ума, знание математики и статистики, уверенное владение SQL и желательно Python/R, умение работать с инструментами визуализации (BI-системы, Excel), понимание продуктовых метрик. Важно также быть усидчивым, любознательным, коммуникабельным и постоянно учиться.

4. Основные инструменты: системы веб-аналитики (Google Analytics, Яндекс.Метрика), трекеры событий (Google Tag Manager), сервисы мобильной аналитики (AppMetrica, Adjust), платформы продуктовой аналитики (Mixpanel), BI-инструменты для дашбордов (Tableau, Power BI) и привычные Excel/Google Sheets для табличных данных.

5. Где работает продуктовый аналитик: профессия востребована прежде всего в IT-сфере, финансовом секторе, e-commerce, EdTech и других цифровых отраслях.² Product-аналитиков нанимают технологические компании, банки, онлайн-сервисы, маркетплейсы и т.д. Многие вакансии сосредоточены в крупных городах, но можно работать удалённо на любую компанию.

6. Зарплаты и рост: средний уровень зарплат продуктового аналитика в России ~150–200 тыс. ₽/мес, в Москве выше. Новичкам предлагают около 80–100 тыс. ₽, опытные senior-аналитики получают 300+ тыс. ₽.¹ Карьера начинается с позиции Junior, далее Middle и Senior, возможно продвижение до лидера команды. Также аналитик может со временем перейти в продакт-менеджеры или смежные сферы (Big Data, Data Science).

7. Обучение и курсы: чтобы стать продуктовым аналитиком, можно получить образование в вузе по близкой специальности или пройти онлайн-обучение. Оптимально окончить структурированный курс от ведущих онлайн-школ – там ты освоишь SQL, аналитику и инструменты на практике. В каталоге «Учись Онлайн Ру» собраны программы от Skillbox, SkillFactory, GeekBrains, ProductStar, OTUS и других школ – сравни их и выбери курс, подходящий по уровню подготовки и формату обучения.

8. Плюсы и минусы профессии: product-аналитик – высокооплачиваемая и интересная работа с возможностью влиять на развитие продукта и расти карьерно. Плюсы – востребованность, гибкий формат, развитие навыков, перспективы. Минусы – сложный вход (нужно много учиться), высокая нагрузка, ответственность за результаты и необходимость постоянно держать руку на пульсе новой информации. Но для увлечённого данными человека эти сложности окупаются успехами и профессиональным ростом.^{1 2}

Часть 7. Перечень наших постов на тему аналитики

Источники:

1. Продуктовый аналитик: чем он занимается, сколько зарабатывает и как им стать. Skillbox.
2. Чем занимается продуктовый аналитик. Яндекс.Практикума.
3. Профессия продуктового аналитика: востребованность, перспективы и зарплата. KM.RU.
4. Сколько зарабатывает продуктовый аналитик в 2025? Dream Job.
5. Курсы по продуктовой аналитике. Tutortop.

*Страница может содержать рекламу. Информация о рекламодателях по ссылкам на странице.*