Исследование рынка аналитиков: где учатся, какими инструментами пользуются и сколько зарабатывают

Партнеры Нетологии — компания «Нормальные исследования ^[1]» совместно с рекрутинговым агентством New.HR ^[2] и сервисом анонимного поиска работы GeekJob.ru ^[3] — провели глубокое исследование ^[4] рынка аналитиков. Среди охваченных тем — можно ли быть успешным аналитиком без профильного образования, сколько зарабатывают и какие задачи решают аналитики. Делимся самым интересным. 

Респонденты

В исследовании приняли участие Data Scientists, продуктовые и маркетинговые аналитики. 

Опросник заполнили 150 человек (20% от запрошенных). Возраст большинства из них 27-31 год — как мужчин, так и женщин. 30% аналитиков — женщины. Самому старшему участнику исследования 45 лет, а самому молодому — 22 года. 

Большая часть респондентов работает в аналитике от 3 лет (71%) в качестве специалистов (55%). 

Образование и бэкграунд 

По «корочкам» обошлось без сюрпризов: МГУ, ВШЭ, МФТИ, СПбГУ и Бауманка в пятерке лидеров. Среди специализаций лидирует экономика, а уже потом математика, физика и информатика. 

Неожиданно: 6% опрошенных не имеет высшего образования, при этом многие из них руководители с аналитическим стажем более 3 лет. 

23% получили непрофильные специализации. Дипломированные геологи, журналисты, лингвисты, дипломаты, психологи своим примером доказывают, что профильное образование не является необходимым условием для успешной работы аналитиком.

Весомые 34% респондентов пришли в аналитику из других профессий. Например, есть истории успеха бывшего скрипача и пианистки. Если специалист проработал аналитиком 3-5 лет, то непрофильный бэкграунд перестает иметь важное значение.

Что интересно, многие работодатели ценят аналитиков, у которых был любой собственный бизнес. Такие сотрудники понимают принципы ведения бизнеса, а значит и практический смысл цифр.

Задачи

60% опрошенных сами формулируют задачи и детально их прорабатывают. Это случается тогда, когда заказчик не может понятно объяснить задачу или рассказать, какого результата необходимо добиться.  

Исследование также показало, что зачастую аналитики вынуждены погружаться в смежные области. Особенно, если компания небольшая и многое приходится делать самому. 

Формат работы

Большинство работает в офисе, и только 7% — удаленно. При этом, эксперты New.HR отмечают рост тренда на дистанционную работу. Например, это актуально для стартапов, чтобы снизить расходы на содержание офиса и нанимать людей из любой точки мира.

Совмещают найм и работу «на себя» — 8%, а 4% работают только «на себя». Специалисты выполняют разовые задачи: например, строят аналитическую инфраструктуру, настраивают дашборды, формируют системы метрик. В дальнейшем их поддержкой может заниматься менее дорогостоящий специалист.  

Инструменты

Самые популярные — Python, Tableau, Pandas, PostgreSQL, Google Analytics. Почти от любого аналитика требуют знание языков (SQL, Python или R), математики и статистики. 

Заработная плата

Data Scientists — самые востребованные и поэтому самые дорогостоящие специалисты. 
Если говорить конкретно, то Data Scientists с опытом работы от 3 лет на руки получают от 310 тысяч рублей (совокупные данные специалистов и руководителей). Это на 70% больше оклада маркетингового аналитика (182 тысячи рублей) и на 13% — продуктового (274 тысячи рублей).

Цифры приведены по Москве, поскольку более 80% респондентов из столицы. 
На вопрос о повышении зарплаты за последний год 74% ответили положительно. Из них 33% сменили компанию, 30% хорошо поработали, 26% получили плановое повышение и столько же изменили зону ответственности. Среди других причин — смена должности/проекта/отдела, получение контр-оффера.

Бонусы и KPI

58% аналитиков получают бонусы: 79% — за KPI, независимо от выполненных KPI — 8%. А вот 13% респондентов не знают, за что им платят премию. Размер бонусов в основном составляет 20% и менее от общего дохода. 

Из нестандартных бонусов можно выделить следующие: 

• за представление компании на мероприятиях, конференциях, в публикациях;
• за обучение внутренних заказчиков пользоваться аналитикой для своих нужд.

Смена работы

Считаем, что один из ключевых выводов исследования, который не даст спокойно спать работодателям, — практически каждый аналитик готов сменить работу. В лагере лояльных сотрудников остались только 2% опрошенных.

Большинство аналитиков меняют работу один раз в 1,5-2 года. Частая смена работы связана с их высокой востребованностью на рынке. 

Основные мотивы для смены работы:

• повышение зарплаты (23%); 
• функциональность (23%);
• переход на другую должность (15%).

  
66% открыты для обсуждения релокации. Чтобы снизить риск потери ключевых ИТ-специалистов, некоторые российские компании специально открывают офисы за рубежом и перевозят туда сотрудников. Другие делают ставку на удаленную работу.

Оказалось, чем меньше у специалиста опыта, тем выше зарплатные ожидания.

Например, у аналитика со стажем менее года разница между текущей и желаемой зарплатой составляет 69%. Правда, дальше идет снижение по мере того, как специалист набирается опыта и способен уже адекватно оценивать свою стоимость. 

В среднем аналитики в активном поиске хотят увеличить зарплату на 10-20% от текущего уровня. Но, если профессионала хантят, его ожидания могут быть выше чем у активно ищущих.

Профессиональное развитие

Почти 40% хотят стать экспертом в своей сфере, в то время как 5% — получить новую профессию. 

Самообразованием занимается больше четверти опрошенных. 23% консультируются с коллегами. Замыкают топ-3 обучающие программы и отраслевые мероприятия (по 22%). Также для повышения профессионального уровня аналитики соревнуются, преподают и выступают на конференциях, отвечают на вопросы на профильных площадках, создают новые продукты.

Кого читают аналитики

Авторы исследования сделали обширную подборку российских и зарубежных экспертов, чье мнение считается авторитетным, а опыт значимым. 

Резюмируем: ключевые выводы

• Многие специалисты пришли в аналитику из других областей, а профильное образование — не главное условие для успешной работы. 
• Большинство аналитиков работает в офисе, но число удаленщиков растет. 
• Аналитики востребованы на рынке, поэтому часто меняют работу, не задерживаясь на одном месте больше двух лет.
• Специалисты часто самостоятельно формулируют и прорабатывают задачи.

От редакции

• Курс для начинающих «Старт в аналитике ^[5]». 
• Профессия «Data Scientist ^[6]». 
• Курс «Big Data с нуля ^[7]». 
• Курс «Маркетолог-аналитик ^[8]». 

Автор: blognetology

Источник ^[9]