Чому один аналітик даних заробляє $900, а інший – $3500+? 

Я проаналізувала вакансії на DOU для Junior, Middle та Senior Data Analyst і з’ясувала, чого саме роботодавці очікують від фахівців на кожній із цих посад.

Спойлер: ви здивуєтеся, що НАСПРАВДІ впливає на рівень ЗП 👀

👉 Junior Data Analyst отримує близько $900 на місяць 

Чого від нього очікують? 

На початку кар’єри ви повинні вміти працювати з даними без постійних підказок: виявляти аномалії, об’єднувати інформацію з різних джерел, готувати звіти та пояснювати результати команді.

👉 Middle Data Analyst отримує близько $1750

На рівні Middle аналітик самостійно виконує завдання: з’ясовує, що потрібно бізнесу, та обирає підхід до аналізу.

У вакансіях на цьому рівні можна побачити такі вимоги, як перевірка якості аналітичних моделей, документації та (що найцікавіше) проєкти, за які потрібно відповідати від початку до кінця.

👉 Senior Data Analyst має ЗП близько $3550

Тут аналітик працює зі складнішими завданнями: перевіряє гіпотези, проводить A/B-тестування, прогнозує результати та допомагає ухвалювати рішення щодо продуктів і бізнесу.

У вимогах зустрічаються просунутий Python, SQL, BigQuery, Spark, ML (!) та прикладна статистика. До речі, у деяких вакансіях ще й робота з AI-асистентами. 

Якщо подивитися на ці вимоги, стає помітно: з кожним грейдом зростає не лише складність завдань, а й рівень відповідальності.

👉🏼 Junior працює з даними, знаходить помилки та готує звіти.
👉🏼 Middle самостійно розбирається в проблемі, перевіряє гіпотези й пропонує рішення.
👉🏼 Senior оцінює, як результати аналізу можуть вплинути на продукт і бізнес, та допомагає визначити, що робити далі.

Звісно, це досить спрощено 😅 Anyway можна побачити, чому з досвідом може зростати й зарплата: роботодавець очікує, що фахівець зможе самостійно розв'язувати складніші задачі та брати на себе більше відповідальності.

+, як і казала, грейд – не єдине, що впливає на зарплату. Значення має і ваш попередній досвід 👇🏼

Наприклад, якщо ви маєте бекграунд у маркетингу, фінансах, продажах – це може стати перевагою для ЗП в новій сфері (в нашому випадку – в аналітиці даних). 

Маю навіть наочний приклад від нашої студентки, яка з нуля отримала посаду Middle Data Analyst та збільшила ЗП. Можете почитати ОСЬ ТУТ

З чого краще почати при переході в аналітику?

Якщо ж ви тільки починаєте працювати в аналітиці зараз, я б радила почати з основ: SQL, статистики та роботи з даними. Потім переходьте до візуалізації, завдань і проєктів, на яких зможете відпрацювати набуті навички.

Як я завжди кажу, все вирішує практика. Тому і закладаю її в кожен свій навчальний продукт 🤌🏻

А що б ви додали від себе? Що вплинуло на вашу заробітну плату при переході в аналітику?

👇🏼