
Olá, Habr! Em 28 de setembro, a Skillfactory está lançando um novo fluxo de curso de Analista de Dados , então decidimos fazer uma ampla visão geral do mercado de trabalho que as empresas estão oferecendo hoje.
A profissão de analista de dados pode realmente chegar a "300k / nanosec"? Quais habilidades os empregadores exigem dos analistas e o que você precisa saber em geral para se tornar um especialista procurado e bem pago? Quais oportunidades de crescimento o mercado oferece hoje?
Analisamos 450 vagas para o cargo de analista de dados na Rússia e no exterior e coletamos os resultados neste artigo.
Quem é um analista de dados e o que ele precisa saber
Antes de analisar as vagas, vejamos o que o Analista de Dados faz em uma empresa. Na área de TI, existem três áreas de especialização no trabalho com dados: Analista de Dados, Engenheiro de Dados e Cientista de Dados.
O analista de dados coleta informações, processa e as interpreta em "linguagem humana". Na verdade, ele traduz estatísticas e big data em conclusões compreensíveis e visuais que podem ser usadas para desenvolver um projeto específico ou negócio em geral.
O resultado do trabalho do analista de dados é a base para a tomada de quaisquer decisões de negócios.
Engenheiro de dadostrabalha não mais com os dados em si, mas com sua infraestrutura: bancos de dados, sistemas de armazenamento e processamento. O engenheiro de dados determina como analisar os dados para que sejam úteis ao projeto. Para resumir, o Data Engineer está configurando um pipeline de processamento de dados.
O Data Scientist lida com o trabalho de informação estratégica. É ele quem cria sistemas de previsão, modelagem e análise dinâmica, implementa algoritmos de automação e aprendizagem.
A principal dificuldade é que as fronteiras entre essas três especialidades são bastante confusas. A maioria das empresas não vê a diferença, portanto, muitas vezes há requisitos nos cargos de Analista de Dados que são mais adequados para Engenheiros de Dados ou Cientistas de Dados.
Isso se deve principalmente às especificidades do mercado. Se as empresas de TI sabem que Analista de Dados, Engenheiro de Dados e Cientista de Dados são, idealmente, três especialistas diferentes ou até mesmo três departamentos diferentes, então, em empresas de produtos e setores, eles geralmente nem pensam nisso.
O que os empregadores querem de um analista de dados
Analisamos mais de 450 vagas para uma posição de analista de dados aberta em agosto-setembro de 2020. Em muitos casos, os requisitos para especialistas são muito diferentes. Como escrevemos acima, os limites entre Analista de Dados, Engenheiro de Dados e Cientista de Dados foram apagados, então muitas vezes acontece que o título de uma vaga é escrito “Analista de Dados”, mas na verdade a vaga corresponde totalmente a “Engenheiro de Dados”. Mas pudemos destacar o conjunto de hard e soft skills que os empregadores indicam na maioria das vagas para o cargo de analista de dados.
Habilidades difíceis
Python com bibliotecas de análise de dados Pandas e NumPy . Este é um must-have, seu conhecimento pelo menos em um nível básico é exigido por 83% das empresas do setor. Apenas 17% dos empregadores precisam de conhecimento de R, JavaScript e outras linguagens de programação.
Curiosamente, em 2013, de acordo com uma pesquisa com analistas e cientistas de dados, a linguagem R era muito mais popular na análise de dados - era usada por 61% dos especialistas.
SQL - quase todos os trabalhos exigem conhecimento de SQL e habilidades de banco de dados relacional. Na maioria das vezes, eles exigem a capacidade de escrever consultas e otimizá-las.
Habilidades de trabalhar com sistemas de gerenciamento de banco de dados NoSQL como MongoDB, CouchDB ou Apache Cassandra raramente são exigidas pelos empregadores - cerca de 9% das vagas.
Power BI, Qlik, Tableau . A maioria das empresas não exige conhecimento de nenhum programa específico de visualização de dados. Eles geralmente indicam um de três para escolher, ou escrevem "sistemas de visualização de dados" sem especificar um específico. Em geral, os especialistas podem escolher o que é mais conveniente para eles usarem. A maioria absoluta dos empregadores não possui uma posição baseada em princípios.
Experiência com Agile, Scrum, Kanban... Em quase metade das vagas, os empregadores indicam que uma vantagem adicional será a possibilidade de trabalhar com metodologias ágeis de criação de produtos.
Ou seja, é importante não apenas o que o analista de dados faz em sua especialidade, mas também como o faz.
Mas a experiência com o Agile não é um requisito fundamental (embora seja indicada nas vagas). Sim, o candidato a emprego terá de demorar para se acostumar a trabalhar nesse formato, mas, segundo as empresas, isso não é crítico.
Excel e Planilhas Google . Curiosamente, mas um terço das vagas exigem conhecimento de planilhas. Isso é necessário principalmente para empresas de produto e consultoria que têm pouca sobreposição com o desenvolvimento digital ou projetos relativamente pequenos em que todo o departamento de análise consiste em várias pessoas.
Na verdade, equipes pequenas geralmente não precisam usar recursos SQL poderosos se o Excel regular for suficiente para processar os dados. Mas em tais situações, o "analista de dados" geralmente lida com tudo de uma vez: coleta e análise de dados, infraestrutura e automação.
Muitas empresas destacam um alto nível de formação matemática . Mas aqui você precisa entender que o Data Analyst, ao contrário do Data Scientist, usa ferramentas matemáticas bastante limitadas, então você não precisa ser um gênio da matemática. A maioria das tarefas de um analista de dados se encaixa na estrutura de conhecimento básico de estatística, teoria da probabilidade, cálculo e álgebra linear.
Um ensino superior em matemática é útil, mas com a devida diligência, você pode aprender todas as funções necessárias sozinho. Mas para o Data Scientist, um profundo conhecimento da matemática já é considerado crítico. Se você planeja crescer de analista de dados para cientista de dados, a matemática precisará ser aprimorada.
Para habilidades básicas, isso é tudo. As demais encontram-se em menos de 10% das vagas, portanto podem ser atribuídas às características individuais do trabalho nas empresas individuais.
Habilidades interpessoais
Em geral, são praticamente iguais para todas as especialidades que trabalham com dados:
- Pensamento crítico
- Mente analítica
- Capacidade de declarar e transmitir informações corretamente
- Responsabilidade e atenção aos detalhes
- Pensamento de negócios
- Disponibilidade para tomar decisões e assumir a responsabilidade pelo resultado
- Multitarefa
- Senso de humor
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Apenas a língua inglesa se destaca das habilidades sociais . Muitas empresas marcam o conhecimento da língua inglesa como uma vantagem, mas há uma série de vagas que visam trabalhar em equipes internacionais e com projetos de língua inglesa. Para isso, fluência em inglês é imprescindível.
O inglês obrigatório costuma ter um efeito positivo sobre os salários. As vagas em projetos internacionais garantem uma compensação monetária 1,3 a 2 vezes mais do que nos de língua russa.
Salário e outros benefícios para analistas de dados
Agora vamos para a parte divertida - o salário. Analisamos as vagas abertas nos sites HH.ru e Habr Career .
Os analistas de dados são procurados em qualquer grande e média empresa, especialmente nos projetos que se relacionam com digital e TI. Bancos Fintech, agências digitais, empresas de alimentos que estabelecem um sistema de vendas online, projetos de consultoria. Entre as vagas estão representantes de negócios em quase todas as esferas: da medicina à indústria pesada.
A maioria das vagas para analistas de dados em 12/09/2020 estão abertas em Moscou (241) e São Petersburgo (74). Para efeito de comparação, no resto da Rússia, existem apenas 99 vagas para esta posição.
Curiosamente, apenas 20% das empresas indicam o nível salarial no próprio anúncio. Os 80% restantes preferem discutir recompensas monetárias em uma conversa pessoal com o candidato.
A distribuição dos salários é bastante grande. Depende não só da experiência do candidato, mas também da geografia. Por exemplo, um analista trainee em Perm recebe 25.000 rublos, enquanto o analista de dados no escritório de Moscou de uma empresa internacional ganha 200.000 rublos.
Em Moscou, o salário médio de um analista de dados é de 134.000 rublos. Um bom especialista com pelo menos 2 anos de experiência pode contar com ela.
Em São Petersburgo, a situação é semelhante à de Moscou, mas os salários são um pouco menores. O analista de dados médio pode contar com 101.000 rublos por mês. Quanto ao resto, as condições são quase idênticas às de Moscou.
Os estagiários e especialistas juniores recebem a partir de 60.000 rublos. São poucas as vagas com oferta abaixo deste valor (8%), mas a maioria oferece trabalho a tempo parcial ou semanal limitado.

Chefes de departamentos de análise e especialistas seniores podem contar com um salário de 170.000 rublos ou mais. Existem até vagas que oferecem mais de 250.000 rublos por mês. Sim, eles exigem mais de 5 anos de experiência em análise e um grande conjunto de competências, mas existem essas vagas. Portanto, está bem claro onde você pode crescer.
A possibilidade de treinamento corporativo, seguro saúde e até mesmo programas corporativos de aposentadoria são frequentemente citados como benefícios e motivadores adicionais. Algumas empresas oferecem a mudança para a Europa ou os EUA após um certo número de anos com a empresa. Amados por muitos "biscoitos e café" também são encontrados, mas muito raramente. A maioria dos empregadores conta com motivadores realmente úteis.
Em outras cidades da Rússia, a situação é pior. Eles apagam parcialmente a própria essência do trabalho do analista de dados, ele se torna mais como um enikeys. Em pequenas empresas para várias dezenas de pessoas, o analista geralmente é um e processa completamente todas as informações de negócios.
O salário de um especialista também não é excelente. Em média, um analista fora de Moscou e São Petersburgo recebe 54.000 rublos. Na metade dos casos, geralmente não há "pãezinhos" adicionais, mas, por outro lado, eles estão limitados a be̶s̶p̶l̶a̶t̶n̶y̶m̶ ̶k̶i̶p̶ya̶t̶o̶ch̶k̶o̶m̶ ̶n̶a̶ ̶k̶o̶f̶e̶p̶o̶y̶n̶te̶e̶ “esportistas e café.
O salário máximo de um analista de dados que um especialista nas regiões pode esperar é de 100.000 rublos. Mas para conseguir mais, você não precisa se mudar para Moscou. Você pode encontrar facilmente vagas remotas - trabalhar formalmente na capital, mas morar na sua cidade natal. Muitas empresas vão ao encontro do candidato no qual estão interessadas.
Também realizamos uma análise comparativa das vagas da Ucrânia e da Bielo-Rússia.
O salário médio de um analista de dados na Ucrânia é de cerca de UAH 20.000 (RUB 53.000). Na capital, há vagas com remuneração 2-2,5 vezes maior, mas são oferecidas principalmente por empresas internacionais com filiais em Kiev.
A situação é absolutamente a mesma na Bielorrússia. O salário médio de um analista de dados é de 2.800 rublos bielorrussos (81.000 rublos), mas a faixa de salários é muito grande. Em Gomel, por exemplo, um analista com um ano de experiência ganha em média 1100 rublos bielorrussos (31.000 rublos russos), enquanto em Minsk um especialista pode ganhar até 10.000 (287.000 rublos russos).
Onde chegar à profissão e onde desenvolver a análise de dados
Acredita-se que só é possível entrar na casta dos analistas com conhecimentos excepcionais de matemática. Mas este não é o caso.
Analytics geralmente são ocupados por desenvolvedores Júnior e intermediário de Python Se, além disso, você tiver conhecimento básico de SQL - geralmente excelente. Nesse caso, será muito mais fácil lidar com todas as características da obra.
Você também pode iniciar sua carreira diretamente com um analista. Escolha entre dezenas de cursos disponíveis - e pronto. Não é necessário saber matemática superior. Para os níveis Júnior e Médio de Analista de Dados, você só precisa ter conhecimento das ferramentas para trabalhar com dados. E na maioria dos casos, o conhecimento escolar de matemática é suficiente.
Também há muitas oportunidades de crescimento para o analista de dados. Os três mais óbvios são Data Mining Specialist, Data Engineer, Data Scientist. O primeiro trabalha diretamente com a localização de dados para análise, o último desenvolve infraestruturas de dados e o terceiro lida com previsão e estratégia.
Outra opção possível é a análise de BI. A visualização de dados analíticos é uma habilidade separada, e muitas grandes empresas valorizam funcionários que podem não apenas analisar informações, mas também se comunicar de forma inteligível com a gerência.
Especialmente para este material, pedimos a Alexander Tsarev, fundador da SmartDataLab, líder do curso educacional BI SkillFactory, e Sergey Zemskov, chefe da direção do Power BI / DWH SmartDataLab, professor do Bootcamp SkillFactory para comentar sobre as habilidades necessárias para o crescimento em análise de BI.
A visão geral lista as competências essenciais, mas se você quiser continuar a crescer como Analista de Dados, precisará se manter atualizado com o ETL e aprender:
- O chamado triângulo dourado da Microsoft: SSRS, SSIS, SSAS;
- Compreender outros ETLs industriais, como KNIME;
- Literatura de arquitetura de dados, como o livro Kimball Methodology de Bill Inmon;
- Você também precisa entender pelo menos uma primeira aproximação o que são Informatica, GreenPlum, Pentaho, como eles diferem entre si e como funcionam.
- , SAP Web Analytics BI SAP, Power BI (, - BI/DWH “BI HeadHunter”, ).
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Além disso, um analista de dados pode se tornar um analista de produto, analista de marketing ou analista de negócios. Ou seja, assumir a responsabilidade pelo desenvolvimento de determinado produto ou projeto, ou participar da tomada de decisões estratégicas de negócios, respaldando sua opinião em dados analíticos.
Além disso, os analistas de dados podem ir completamente para o desenvolvimento em Python, mas essa opção é escolhida por um número relativamente pequeno de especialistas.
Analista de dados é uma profissão promissora e muito procurada. E para se tornar um Analista de Dados, você não precisa ser Perelman e ser capaz de resolver o teorema de Poincaré - conhecimento escolar de matemática e perseverança em dominar as ferramentas do analista são suficientes.
Recentemente, lançamos o primeiro Bootcamp on-line da Rússia para análise de dados, que inclui 5 semanas de estudo, 5 projetos em carteira, um estágio remunerado para o melhor graduado. Este é um formato superintensivo para os mais motivados: você precisa estudar em tempo integral.
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