1. Мне слишком много лет.
Этот страх возникает и в 25 лет, и в 50. Но в аналитике данных возраст не будет помехой. Скорее, он может сыграть вам на руку. Аналитики востребованы во многих сферах — финтех, IT, ритейл, здравоохранение, киберспорт и т.д. И если вы будете использовать аналитические навыки в той сфере, где у вас уже есть опыт, то разберетесь в запросах бизнеса намного быстрее и лучше, чем вчерашний студент.
2. Я не математик и не программист.
Это и не требуется. Для старта достаточно научиться работать в гугл-таблицах и с базами данных. Этих навыков хватит, чтобы стать junior-аналитиком. Более продвинутые инструменты можно изучить в процессе. Главное — развить аналитическое мышление: быть внимательным к мелочам, ставить правильные вопросы, проверять и перепроверять любые данные.
3. Я боюсь потерять в зарплате, если начну новую карьеру.
Начинающий аналитик может зарабатывать от 70 000 ₽, а через 1–2 года — уже от 130 000 ₽. Другой путь — использовать аналитические навыки на текущем месте работы и за счет этого получить прибавку к зарплате. Со временем можно перейти в аналитический отдел и расти в этом направлении. Есть и еще один вариант: выйти на новую работу в той же сфере, совмещая предыдущий опыт и новые знания в аналитике. Это позволит не только не потерять в доходе, но и повысить его.
4. Конкуренция слишком высока, я не смогу пробиться.
Рынок аналитики данных растет с каждым годом, бизнесу требуется все больше хорошо обученных специалистов. В 2020 году на одну вакансию аналитика в среднем претендовало всего 4 человека. Для сравнения: в популярной сфере массмедиа на одну вакансию претендует сразу 9–10 специалистов. Новичку в аналитике несложно найти работу. Компании охотно нанимают начинающих специалистов и помогают им в профессиональном росте, поскольку сами в этом заинтересованы.
5. Меня не возьмут без опыта.
Очень рациональный довод. Старая шутка «Нам нужен молодой специалист с опытом работы от 10 лет» не такая смешная, когда речь идет о вашей карьере. Самый простой выход — получить опыт прямо во время обучения. Например, на курсе «Аналитик данных» в SkillFactory вы будете учиться на реальных задачах, добавите в портфолио 14 выполненных проектов. При этом вы можете прийти на курс со своими кейсами с текущего места работы и решить их под руководством опытного наставника.