Время, когда аналитика ограничивалась сводными таблицами, ушло. Сегодня успех аналитика зависит от умений работать с машинным обучением, инфраструктурой данных и умело переводить цифры в бизнес-решения. Главное — сочетать техническую грамотность с навыками влияния на процессы.

С чего начать Укрепите базу: владение SQL, Python и статистикой остается обязательным. Параллельно разберитесь в основах машинного обучения — не для замены инженеров, а чтобы понимать возможности и ограничения моделей. Технические навыки Изучите инструменты работы с данными: ETL, облачные хранилища, платформы для экспериментов.

Знание визуализации и A/B‑тестирования поможет быстрее доносить идеи до бизнеса. Мягкие навыки Умение рассказывать историю за данными и переводить инсайты в решения ценится не меньше кода. Навыки фасилитации, переговоров и управления ожиданиями открывают путь к ролям аналитика-переводчика или продуктового аналитика.

Карьера и рост Рассматривайте несколько траекторий: углубление в ML, переход в инженерные роли, продвижение в менеджмент или фокус на доменной экспертизе. Создавайте портфолио реальных кейсов, участвуйте в кросс‑функциональных проектах и ищите наставников. Обучение и этика В эпоху ИИ важно учиться постоянно: онлайн‑курсы, конференции, чтение профильной литературы. Не забывайте про вопросы этики и прозрачности моделей — это фактор доверия к вашей работе.

Итог Комбинация технической гибкости, умения убеждать и постоянного обучения — ключ к устойчивой и интересной карьере аналитика в мире ИИ. Начните с небольших проектов, систематизируйте знания и постепенно стройте роль, где вас будут ценить за вклад в бизнес, а не только за умение готовить отчёты.