Можно ли стать аналитиком без технического образования?

В IT-сфере немало примеров успешных специалистов, которые добились результата без классического технического диплома. Например, Эван Шпигель — сооснователь Snapchat. Учился в Стэнфорде на дизайнера продуктов, а не на инженера, но активно изучал технологии для создания приложения.

Подобные истории вдохновляют. Но возможно ли попасть в сферу аналитики без технического образования? Поговорили об этом с Анастасией Зеленовой, Team Lead команды аналитики в одном из крупных российских банков. А еще собрали истории тех, кто сам прошёл этот путь и устроился аналитиком без диплома инженера или программиста.

Фото из личного архива Анастасии

С чего начать будущему аналитику

Прежде всего, важно разобраться, что такое аналитика и какие бывают направления: продуктовая, маркетинговая, BI. Узнайте, чем занимаются специалисты в этих ролях — почитайте статьи, посмотрите интервью, примеры задач. Это поможет выбрать направление и не распыляться.

Следующий шаг — попробовать базовые инструменты:

• Откройте Excel или Google Таблицы, проанализируйте небольшую таблицу.
• Поймите, нравится ли вам сам процесс работы с данными.
• Пройдите бесплатный курс по SQL или Python, напишите первые простые запросы и скрипты.

Чтобы научиться уверенно писать SQL-запросы, попробуйте бесплатный симулятор, где всё устроено как в реальной работе. Вы окажетесь в роли аналитика сервиса доставки — будете проверять гипотезы, считать метрики и искать в цифрах полезные инсайты.

Очень полезно пообщаться с практикующими специалистами: узнать об их задачах, пути, сложностях. Это дает реалистичное представление о профессии.

Кирилл вполне мог устроиться на госслужбу, но сначала выбрал трейдинг, а позже кардинально сменил направление — ушел в продуктовую аналитику. Почему он выбрал обучение в karpov. courses, оправдались ли ожидания и как в итоге Кирилл устроился в IT-компанию? Смотрите в видеоотзыве.

Что говорят те, кто уже прошёл этот путь

Одна из выпускниц курса  «Аналитик данных» раньше работала в сфере госуправления и получила оффер в крупный банк на позицию аналитика после нескольких месяцев обучения. Она признаётся: первый опыт оказался неудачным — пришлось искать новое место. Но благодаря учебному проекту и поддержке сообщества она нашла более подходящую позицию с понятными задачами и удалённым форматом.

Другой пример — женщина, проработавшая почти 10 лет в государственной организации. В 36 лет она сомневалась, что сможет сменить сферу, но всего через полтора месяца активных откликов после окончания курса получила оффер — с зарплатой в два раза выше и приятной рабочей атмосферой. Сейчас она говорит, что наконец чувствует удовлетворение от своей работы.

Бывший инженер-сметчик начала карьеру аналитика. Сейчас она, в основном, работает только в Excel, и называет это своим входом в профессию. Ещё один выпускник karpov.courses, ранее работавший в экстренной службе МЧС, проходил курс параллельно с основной работой и рассылал по 10–15 откликов в день. Через месяц получил оффер на позицию, связанную с анализом поисковой выдачи — это стало началом новой карьеры.

Какие навыки важны на старте

На первом этапе особенно важны не только технические умения, но и то, как вы мыслите и подходите к работе с данными.

Чтобы успешно стартовать в аналитике, важно развивать не только технические навыки, но и качества, которые помогут вам задавать правильные вопросы, находить точные ответы и не теряться в данных. Ниже — ключевые софт- и хард-скиллы, на которые стоит опираться в начале пути.

Софт-скиллы

• Любознательность

Аналитик постоянно сталкивается с вопросами:

– Почему у нас упали продажи?

– Почему пользователи перестали возвращаться?

Важно не просто найти объяснение, а понять, насколько оно обосновано. Любопытство помогает не останавливаться на первом ответе, а копать глубже и находить настоящие причины.

• Внимание к деталям

Вы считаете метрику, делаете вывод, бизнес принимает решение — а потом выясняется, что была ошибка в формуле. Одно неточное число может повлиять на всё. Поэтому привычка перепроверять себя, замечать мелочи и мыслить критично — не занудство, а профессиональный стандарт.

Хард-скиллы

• Базовая математика и статистика

Для старта не нужно знать продвинутую математику. Достаточно понимать:

– что такое среднее, медиана, мода;

– как устроено распределение данных;

– как формулируются и проверяются гипотезы;

– что значит статистическая значимость.

Эти знания помогут строить выводы на прочной основе, а не на интуиции.

Из инструментов на старте хватит уверенного владения Excel или Google Таблицами — чтобы делать расчеты, строить графики и сводные таблицы. А ещё — SQL, без него никуда: это основной способ доставать нужные данные из базы.

Один из выпускников, получивший оффер всего через 10 дней после начала активных поисков работы, подчёркивает: без хорошего резюме вы не дойдете до собеседований. Его стратегия — составить резюме, тестироваться, получать обратную связь, дорабатывать и двигаться дальше.

Аналогично, бывшая сотрудница отдела продаж говорит, что сначала не могла пройти финальные этапы, но после правок в резюме начала получать приглашения. Сейчас работает удалённо, применяет Python в реальных задачах и отмечает, что этот язык значительно упростил бы ее предыдущую работу с таблицами.

Математика и программирование: насколько они обязательны?

Нужны основы статистики и теории вероятностей, чтобы интерпретировать данные и проверять гипотезы. Глубокие знания, как на мехмате, не требуются — достаточно освоить курсы по линейной алгебре, матанализу, статистике на прикладном уровне.

Что касается программирования, то:

• SQL — почти обязательный навык. Это язык запросов, и без него не обойтись.
• Python (или R) — очень желателен. Особенно с библиотеками Pandas, NumPy, Matplotlib/Seaborn, Scikit-learn. Это откроет путь к более интересным задачам, автоматизации, построению моделей. Можно начать и без него, но для развития он становится практически необходим.

Один из студентов, ранее преподаватель истории, признаётся, что всегда тянулся к точным наукам. В какой-то момент это стало интереснее, и он начал изучать аналитику. Сейчас успешно работает в новой сфере и шутит, что теперь от него не отстают HR-ы.

Какие инструменты проще освоить вначале

Лучше всего начинать с инструментов, которые дают быстрый и понятный результат. Это помогает не перегореть на старте и сразу почувствовать, что вы двигаетесь вперёд.

В первую очередь — электронные таблицы: Excel или Google Sheets. Они знакомы почти каждому, даже если раньше вы использовали их только для списка покупок или ведения семейного бюджета. В аналитике они становятся настоящей песочницей: можно загружать данные, фильтровать их, строить графики, делать простые расчёты. Например, посчитать средний чек по заказам или посмотреть, в какие дни недели больше всего покупок. Это быстро, наглядно и помогает понять базовые принципы анализа.

Пример экрана Google Sheets

Следующий шаг — SQL. Это язык, на котором аналитики «разговаривают» с базой данных. Его синтаксис логичен. Даже с минимальными знаниями можно уже извлекать полезную информацию, например, список самых активных пользователей или количество заказов за неделю. А главное, вы сразу видите результат своего запроса, и это мотивирует.

Эти два инструмента отлично дополняют друг друга: с помощью языка структурированных запросов вы достаете данные, а в таблицах — анализируете и визуализируете. Освоив эти инструменты, вы уже сможете решать реальные аналитические задачи.

Чек-лист, как не потеряться в огромном количестве информации

• Составьте план: выберите ключевые навыки (например, SQL, Excel, основы статистики) и фокусируйтесь на них.
• Структурируйте обучение: лучше пройти один-два хороших курса, чем смотреть хаотичные видео.
• Практикуйтесь: делайте проекты, пробуйте анализировать открытые данные, например, на Kaggle.
• Идите по шагам: не начинайте с машинного обучения, пока не освоили базу.
• Найдите сообщество или ментора — это поможет не сбиться с пути и не потерять мотивацию.

Итог

Техническое образование — не обязательное условие для того, чтобы стать аналитиком. Важнее — настойчивость, желание учиться, готовность практиковаться и задавать вопросы. Всё остальное можно освоить с нуля.

Вывод, к которому пришли почти все герои из отзывов: найти первую работу реально, даже если вам 30+, вы работали на госслужбе или не знаете Python на старте. Главное — хороший курс, регулярная практика, помощь наставников и упорство.

Если вы настроены всерьез сменить профессию и хотите прокачать все нужные навыки последовательно и с практикой, присмотритесь к курсу «Аналитик данных». Это обучение, где теорию сразу закрепляете на реальных задачах — без воды и абстрактных знаний.

За 5 месяцев вы научитесь:

• использовать Python для анализа данных;
• писать продвинутые SQL-запросы;
• разрабатывать понятные дашборды и отчёты;
• проводить исследования, проверять гипотезы и разбирать А/В-тесты;
• применять методы статистики и теории вероятностей;
• уверенно работать с продуктовыми метриками.

В процессе обучения — работа над масштабными проектами, похожими на те, с которыми сталкиваются аналитики в IT-компаниях. По окончании у вас будет 10+ кейсов в портфолио, которые можно показывать на собеседованиях.