Партнеры Spark: Разбираем три конкретных примера и объясняем, как освоить одну из самых востребованных на рынке профессий

Данные сегодня называют новой нефтью, но это не совсем так: нефть, в отличие от данных, — это исчерпаемый ресурс. В остальном идея верна: аналитические компетенции и умение обработки данных становятся ключевым фактором успеха компаний и основой современной экономики. Повысить продажи В сфере интернет-торговли аналитики могут четко отслеживать путь клиента — так можно найти основные точки роста и поддержать их размещением рекламы или партнерской акцией. Также у аналитиков есть данные истории покупок разных клиентов: они выявляют группы товаров, которые обычно покупают вместе, чтобы система могла предложить клиенту то, что ему скорее всего нужно, но чего пока нет в корзине. Еще можно делить клиентов компании на группы, которые в рассылках по-разному реагируют на те или иные маркетинговые инструменты — разовые скидки, промокоды или более сложные промоакции. С помощью такого анализа данных компании предлагают клиенту то, что с большей вероятностью ему понравится. В итоге это ведет к росту продаж и выручки компании. Чтобы стать аналитиком данных, не надо технического образования или особого склада ума — нужен набор навыков, которые можно освоить с нуля, тренируясь на практических кейсах. Например, настраивать счетчики веб-аналитики, а потом на основе собранных данных строить гипотезы об увеличении выручки и проверять их на практике. Подходящий курс есть у SkillFactory , в честь Черной пятницы до 30 ноября на него действует скидка 55% по промокоду sparksf. Понять, кому можно дать кредит Одной из первых сфер применения анализа данных стал банковский скоринг — система оценки благонадежности клиентов. От того, вернет или нет заемщик кредит, напрямую зависит благосостояние банка и всех его сотрудников. Решение делегируют программе, которая соотносит информацию о клиенте с массивом накопленных данных. В результате решающими могут быть совершенно не те факторы, которые мы привыкли считать важными для одобрения кредита. Например, аналитики выявили , что качество заемщика коррелирует с количеством этажей в его доме и распространенностью его имени: у жителя многоэтажки с обычным именем больше шансов получить кредит. Это достаточно сложный пример работы с искусственным интеллектом, но аналитика в сфере финансов применяется и на других уровнях. Люди все чаще расплачиваются картами, а банки получают информацию о размере и структуре их трат. Если правильно обработать эти данные, аналитик может предсказывать траты клиентов и сделать им выгодные предложения. За счет этого банк может зарабатывать на услугах бизнесу, развивать партнерские отношения или строить собственную экосистему. На курсе «Профессия Data Analyst» вам сначала заложат базу: объяснят принципы математической статистики, научат выгружать информацию из баз данных и программировать на Python, на простых кейсах натренируют красиво визуализировать результаты. Дальше вы сможете выбрать между анализом в маркетинге и продуктовой аналитике. Потом можно углубленно заняться машинным обучением, чтобы учить программы самостоятельно искать закономерности и делать предсказания. Полное освоение профессии рассчитано на полтора года . Открыть новое кафе и оптимизировать меню Сегодня компании из самых разных сфер увеличивают бюджеты на анализ данных. Это касается и такого офлайн-бизнеса как кафе. Здесь аналитика помогает убрать из меню невыгодные позиции и сократить издержки из-за списания сырья, составить портрет целевой аудитории и перестроить под нее свое предложение. В сетевых компаниях на основе анализа данных принимаются решения об открытии новых заведений. Нельзя выбрать место наобум, необходимо четко понимать, что за люди живут и работают вокруг, какими маршрутами они ходят, какое у них семейное положение, сколько они зарабатывают и сколько тратят на свой досуг. Все эти данные сегодня доступны, но объединить их, обработать и сформулировать выводы может не каждый. Аналитические компетенции открывают большие карьерные возможности и позволяют развиваться как в маркетинге, так и в управлении продуктом в самых разных сферах экономики. Зарплата аналитика middle-уровня с опытом работы 1-2 года составляет около 130 тыс. рублей. На курсе «Профессия Data Analyst» при обучении по 5-7 часов в неделю вы соберете внушительное портфолио проектов и прокачаете навыки управления командой. В процессе обучения карьерные специалисты помогут вам правильно оформить резюме и начать проходить собеседования.

Источник: spark.ru