Ох, ну вот скажите, когда слышите ‘аналитик данных’, что первое в голову приходит? Наверное, что-то такое… эээ… очень умное, да? Человек в очках, окруженный мониторами, где мелькают графики, таблицы, и он такой, с умным видом кивает. Ну, отчасти, конечно, так. Но, честно говоря, это лишь верхушка айсберга, вот прям совсем-совсем. Я вот, например, когда только начинал, думал, что это про чистую математику и статистику, а оказалось – про людей. Да-да, именно так.
Помню, как-то работали над одним проектом для сети кофеен, ну, допустим, ‘КофеТут’. Казалось бы, что там анализировать? А вот нет! Мы же хотели понять, почему в одной точке, скажем, на улице Пушкина, 5, продажи по вечерам проседают, а на Лермонтова, 12, наоборот, взлетают. И вот тут начинается самое интересное. Мы там столько всего накопали: от погоды до расписания автобусов рядом. И, знаете, это не просто циферки сводить, это прямо детектив! Ты сидишь, смотришь на эти данные, и вдруг – бац! – инсайт! Оказывается, на Пушкина рядом кинотеатр закрылся, и поток людей вечером просто иссяк. Вот это да, да?
Ммм, да, тут такое дело… Плюсов, конечно, вагон. Во-первых, это всегда что-то новенькое, постоянно учишься. Ну, вот, буквально вчера разбирался с новой библиотекой в Python, ‘Polars’ называется, а до этого неделю назад с Power BI боролся. Во-вторых, ощущение, что ты реально влияешь на что-то. Вот, помог бизнесу принять правильное решение – и это, эх, приятно. Зарплата, ну, что уж тут скрывать, тоже приятная штука, особенно если ты уже не совсем джун, а такой, крепкий мидл или сеньор. А минусы? Ну, бывает, конечно, рутина. Очистка данных – это, прямо скажем, не самое веселое занятие. Часами сидишь, правишь эти ошибки, и думаешь: ‘Ну когда же это закончится-то?’
Но есть, конечно, и другая сторона медали, такая… ну, как бы, моральная. Ведь мы же работаем с данными о людях. Их привычки, их покупки, их предпочтения. Помню, как-то обсуждали возможность персонализированной рекламы, ну, знаете, когда тебе показывают именно то, что ты вроде бы ищешь. И тут встает вопрос: а где та грань, когда это полезно, а когда уже становится, ну, чересчур? Когда ты, как аналитик, можешь сказать: ‘Ребят, стоп, это уже вторжение в личное пространство’? Это не всегда легко, порой прямо вот сидишь и думаешь: а правильно ли мы поступаем, используя вот эти данные вот так?
Обществу, кстати, аналитики данных тоже очень нужны. Представьте, как можно оптимизировать городскую инфраструктуру, трафик, даже распределение медицинских ресурсов, используя грамотный анализ. Это же не просто прибыль для компаний, это, по сути, улучшение качества жизни. Но тут же и ответственность. Если данные собраны с ошибками или, не дай бог, использованы не по назначению, последствия могут быть, ну, довольно неприятными. А порой даже опасными.
Так что, если вы думаете пойти в анализ данных, готовьтесь не только к цифрам и коду, но и к постоянному саморазвитию, к детективным расследованиям и, что очень важно, к этическим дилеммам. Это не просто работа, это, как бы вам сказать… миссия, что ли. И, между прочим, очень увлекательная!