Data Analyst

Анализ данных для принятия бизнес-решений, построение отчётов и дашбордов

Data Engineering Junior Middle Senior Lead / Staff Principal
Полная матрица Карьерный трек PDF
48 навыков
5 уровней
131 обязательных
240 требований

Data Analyst — роль в семействе Data Engineering. Определено 48 навыков по 5 уровням (от Junior до Principal). 131 навыков являются обязательными. Ключевые домены: Основы программирования, Backend Development, Базы данных.

Технологический стек

Junior SQL, Excel/Google Sheets, Tableau/Superset/Metabase, Python basics (pandas), Git
Middle SQL advanced, Python (pandas, numpy, scipy), Tableau/Superset, A/B testing tools, Airflow basics, ClickHouse/BigQuery
Senior SQL expert, Python (statsmodels, scikit-learn basics), ClickHouse/BigQuery, dbt, Airflow, Statistical modeling
Lead / Staff Analytics platform, Metric frameworks (AARRR, North Star), Self-service BI strategy, Data governance
Principal Enterprise analytics strategy, Advanced analytics, ML for business, Data culture

Фокус по уровням

Junior

Написание SQL-запросов для отчётов. Построение дашбордов (Tableau/Superset). Сбор и очистка данных. Подготовка презентаций с выводами.

Middle

Проведение A/B-тестов. Когортный анализ. Построение метрик продукта. Автоматизация отчётов (Python/SQL). Работа с product-командой.

Senior

Проектирование системы метрик. Сложный статистический анализ. Прогнозирование. Менторинг. Презентация insights менеджменту.

Lead / Staff

Data-driven культура в компании. Стандарты метрик. Координация аналитиков. Стратегия self-service analytics.

Principal

Analytics strategy. Data democratization. Advanced analytics (ML for business). Влияние на бизнес-стратегию.

Матрица навыков

48 навыков × 5 уровней. Нажмите на ячейку для детализации.

A Awareness W Working V Advanced E Expert

Архитектура и проектирование

1 навыков
Навыки Jun Mid Sen Lead Princ
Основы System Design A W A E E

Базы данных

6 навыков

Безопасность

2 навыков

Контроль версий и коллаборация

2 навыков
Навыки Jun Mid Sen Lead Princ
Git Advanced A W A E E
Code Review A W A E E

Облако и инфраструктура

4 навыков
Навыки Jun Mid Sen Lead Princ
Docker A W A E E
Kubernetes Core A W A E E
AWS A W A E E
Основы сетей A W A E E

Тестирование и QA

2 навыков
Навыки Jun Mid Sen Lead Princ
Unit-тестирование A W A E E
Интеграционное тестирование A W A E E

AI-ассистированная разработка

3 навыков
Навыки Jun Mid Sen Lead Princ
GitHub Copilot A W A E E
ChatGPT / Claude A W A E E
Prompt Engineering для кода A W A E E

API и интеграции

3 навыков
Навыки Jun Mid Sen Lead Princ
REST API Design A W A E E
GraphQL Design A W A E E
Документирование API A W A E E

Backend Development

3 навыков
Навыки Jun Mid Sen Lead Princ
Python Web Frameworks A W A E E
Redis A W A E E
Elasticsearch / OpenSearch A W A E E

Data Engineering

10 навыков
Навыки Jun Mid Sen Lead Princ
dbt A W A E E
Pandas / Polars A W A E E
SQL-based ETL A W A E E
Data Warehouse Design A W A E E
Data Catalog A W A E E
Data Lineage A W A E E
Data Contracts A W A E E
Data Quality A W A E E
Apache Airflow A W A E E
BI-дашборды A W A E E

DevOps и CI/CD

1 навыков
Навыки Jun Mid Sen Lead Princ
GitHub Actions / GitLab CI A W A E E

Machine Learning и AI

2 навыков
Навыки Jun Mid Sen Lead Princ
Classical ML (scikit-learn) A W A E E
Трекинг экспериментов A W A E E

Observability и мониторинг

2 навыков
Навыки Jun Mid Sen Lead Princ
Структурированное логирование A W A E E
Prometheus и Grafana A W A E E

Часто задаваемые вопросы

Какие навыки нужны для роли Data Analyst?

Для роли Data Analyst требуется 48 навыков, из которых 131 являются обязательными. Навыки распределены по 5 уровням: от Junior до Principal. Смотреть полную матрицу.

Как вырасти до следующего уровня в роли Data Analyst?

Используйте Калькулятор грейда чтобы оценить текущий уровень и получить персональные рекомендации. Система покажет, какие навыки нужно развить для перехода на следующий уровень.

Какой технологический стек используется в роли Data Analyst?

Стек включает 5 технологий на разных уровнях. SQL, Excel/Google Sheets, Tableau/Superset/Metabase, Python basics (pandas), Git, SQL advanced, Python (pandas, numpy, scipy), Tableau/Superset, A/B testing tools, Airflow basics, ClickHouse/BigQuery, SQL expert, Python (statsmodels, scikit-learn basics), ClickHouse/BigQuery, dbt, Airflow, Statistical modeling...

Как сообщество определяет требования к роли Data Analyst?

Требования к роли формируются сообществом через систему предложений. Любой участник может предложить изменения, которые проходят голосование и ревью экспертов.

Сообщество

👁 Следить ✏️ Предложить изменение Войдите, чтобы предлагать изменения
📋 Предложения
Пока нет предложений для Data Analyst
Загрузка комментариев...