Чем занимаются и сколько зарабатывают аналитики в IT

По запросу «Аналитик» на Хабр Карьере ^[1] — более 400 вакансий, и среди них можно найти человека, который пишет SQL-запросы к базам данных, специалиста, который переводит бизнес-требования в техническое задание, и того, кто строит дашборды для финансового директора. Но это разные профессии с разными навыками и зарплатами.

В первом полугодии 2026 года аналитические специальности вошли в топ-5 по зарплатам в IT, следует из данных свежего исследования Хабр Карьеры ^[2]. Медиана варьируется от 160 до 240 тысяч рублей в месяц в зависимости от специализации.

В статье разберём главные профессии в аналитике и расскажем, чем занимаются специалисты, что нужно знать для каждой роли, сколько платят и где учиться.

Бизнес-аналитик (Business Analyst, BA)

Бизнес-аналитик — переводчик между бизнесом и технологиями. Когда компания хочет автоматизировать процесс или внедрить новую систему, бизнес-аналитик выясняет, что именно нужно и почему. А потом описывает это, чтобы разработчики реализовали.

Что делает бизнес-аналитик:

• Проводит интервью с заказчиками, выясняет потребности ^[3] и ожидания.

• Описывает бизнес-процессы — как есть (AS IS) и как должно быть (TO BE).

• Пишет требования: user stories, use cases, функциональные и нефункциональные.

• Согласовывает требования с разработчиками, проверяет реализуемость.

• Управляет изменениями требований на протяжении проекта.

• Участвует в приёмочном тестировании и проверяет соответствие реализованного требованиям.

Навыки и зарплата

Нужно понимать, как устроены бизнес-процессы, нотации BPMN и UML, писать BRD и user story, Jira и Confluence. Будет плюсом базовый SQL, знание ERP/CRM, методологий Agile и Waterfall. 

Медианная зарплата бизнес-аналитика —176 тысяч рублей, следует из данных зарплатного калькулятора Хабр Карьеры. Джуны могут рассчитывать на 100 тысяч рублей на старте, мидлы — на 177 тысяч. Зарплата сеньора — около 280 тысяч в месяц, а лида — 321 тысяча. Причём потолок в профессии — почти полмиллиона рублей.

Где учиться

Полноценные курсы по бизнес-аналитике представлены в SF Education ^[4]. Если сомневаетесь, на платформе также есть бесплатные двухдневные программы, после которых можно оплатить системное обучение ^[5].

Если важен официальный документ о повышении квалификации, присмотритесь к НАДПО ^[6] — тут научат анализировать бизнес-процессы и финансовые показатели, выявлять риски и точки роста, а ещё формировать отчёты и рекомендации для руководства.

Системный аналитик (System Analyst, SA)

Системный аналитик работает ближе к техническому устройству системы. SA проектирует взаимодействие компонентов: как API отвечает на запросы, какие данные передаются между сервисами, как выглядит схема базы данных и как интегрируются внешние системы.

Чем занимается системный аналитик:

• Разрабатывает технические требования на основе бизнес-требований.

• Проектирует API: описывает контракты, форматы данных, сценарии ошибок.

• Создаёт схемы взаимодействия: sequence diagrams, component diagrams.

• Описывает структуры данных и логику ^[7] обработки.

• Проверяет корректность реализации на этапе разработки.

Навыки и зарплата

Нужно знать UML, REST API, понимать микросервисов, SQL, работать со Swagger/OpenAPI. Отлично, если системный аналитик знает конкретный стек платформы и имеет опыт ^[8] с базами данных. А главный софт-скилл — это системное мышление ^[9] и понимание, как изменение одной части влияет на всё остальное.

Медианная зарплата системного аналитика — 222 тысяч рублей. Начинающий специалист может получать 109 тысяч рублей, мидл — 200 тысяч. Зарплата сеньора — примерно 303 тысячи, а лида —362 тысячи. Максимум в профессии превышает полмиллиона рублей.

Где учиться

Karpov.Courses ^[10] — за 3 месяца на курсе с нуля расскажут про основы системной аналитики, помогут с пополнением портфолио и с поиском работы.

Если хотите попасть на стажировку в крупную IT-компанию, присмотритесь к Aston ^[11]. После завершения курса здесь будет возможность стать стажёром, а затем выйти на работу.

Аналитик данных (Data Analyst, DA)

Аналитик данных работает с числами: собирает, очищает, анализирует данные и помогает команде принимать решения. 

Обычно продакт спрашивает, почему, например, в прошлом месяце упала конверсия. И аналитик пишет SQL-запросы, выгружает данные, строит гипотезы, проверяет их. Потом отвечает, что конверсия упала из-за роста отказов на шаге оплаты у Android-пользователей, вероятно, из-за обновления приложения.

Что делает аналитик данных:

• Пишет SQL-запросы к базам данных для выгрузки и агрегации данных.

• Чистит данные — дубли, пропуски, аномалии.

• Строит дашборды в BI-инструментах: Tableau, Power BI, DataLens, Superset.

• Проводит A/B-тестирование.

• Пишет регулярные отчёты по ключевым метрикам бизнеса.

Навыки и зарплата

Нужно разбираться в SQL, BI-инструментах и базах данных. Отлично, если аналитик знает язык Python, может проводить A/B-тесты и понимает продуктовые метрики.

Медианная зарплата на рынке — 170 тысяч рублей. Джун может получать 111 тысяч, мидл — 186 тысяч. Зарплата сеньора — 302 тысячи, а лида — 401 тысяча. Потолок, по данным Хабр Карьеры, — более 730 тысяч рублей в месяц.

Где учиться

Aston ^[12] — обучение бесплатное, но нужны базовые знания в IT. Бонусом после успешного прохождения курса можно попасть на стажировку в компанию Aston.

У SF Education ^[13] есть несколько программ по аналитике данных с акцентом на финансы. Например, тут научат анализировать финансовую информацию, создавать финансовые модели и проводить финансовый анализ.

Продуктовый аналитик (Product Analyst)

Продуктовый аналитик — специализация DA с фокусом на продуктовые метрики. Он работает в связке с продакт-менеджером и помогает понять, как пользователи взаимодействуют с продуктом, что работает, а что нет, и как измерить эффект от изменений. Кроме того, продуктовый аналитик участвует в принятии продуктовых решений. 

Задачи продуктового аналитика:

• Проектировать системы метрик для нового продукта или фичи.

• Проводить и интерпретировать A/B-эксперименты.

• Анализировать воронки и пользовательские пути.

• Проводить когортный анализ и сегментацию аудитории.

• Работать с системами трекинга событий: например, Amplitude, Mixpanel.

Навыки и зарплата

Обязательно нужно знать SQL, Python, статистику на уровне A/B-тестов и системы аналитики событий. Также пригодится опыт с Amplitude/Mixpanel, понимание UX, продуктовое мышление и умение задавать правильные вопросы.

Медианная зарплата — одна из самых высоких среди аналитиков в IT, примерно 238 тысяч рублей. На старте карьеры можно зарабатывать 142 тысячи, а спустя пару лет — уже 235 тысяч.

Зарплата сеньора — 374 тысячи, а лида — 461 тысяча, с возможным ростом до 600+ тысяч рублей.

Где учиться

Для тех, кто хочет получить профильную вышку, есть магистерская программа от Karpov.Courses ^[14] совместно с ВШЭ. После обучения вы сможете решать аналитические задачи, строить BI-системы, разбираться в инфраструктуре для работы с данными и создавать ML-модели. 

Для развития софт-скиллов подойдут программы от ИПК ^[15], МГУТУ ^[16] и РУНО ^[17] — тут есть программы для прокачки тайм-менеджмента, эмоционального и интеллекта ^[18] и критического мышления.

Как выбрать специализацию

Алексей Гаврилов

Руководитель группы аналитиков-разработчиков в Службе оффлайн-метрик Поиска и автор канала Only Analyst ^[19]

В аналитике есть главный водораздел: бизнес- и системные аналитики работают с процессами, требованиями и людьми, а аналитики данных и продуктовые погружены в цифры, метрики и статистику. Поэтому первый вопрос: что вам ближе — договариваться, описывать и проектировать или считать, проверять гипотезы и искать закономерности в данных. 

Хорошая новость в том, что выбор не приговор. Базовые навыки вроде SQL, работы с требованиями и умения задавать вопросы пересекаются, и переход между соседними data-ролями через год-два считается нормальной практикой. Так что не стоит месяцами выбирать идеальное направление. Быстрее попробовать задачи каждого на небольшом проекте и понять, от чего вас не тошнит через две недели. В начале карьеры я бы не советовал об этом задумываться и просто идти в аналитику, а там видно будет. 

Подробный разбор 10+ направлений аналитики: https://youtu.be/sTQCies7Spg ^[20]

Как найти первую работу аналитиком

В первую очередь, определитесь со специализацией до началов поиск аработы. Размытое резюме аналитика будет теряться среди сотен и тысяч аналогичных, поэтому лучше конкретную пропишите роль, на которую претендуете. Например, «бизнес-аналитик с опытом описания требований» или «аналитик данных с SQL и Power BI». 

Затем — соберите портфолио под специализацию. Для бизнес-аналитика будут релевантны примеры user stories и BRD и описание бизнес-процессов, для системного аналитика — схемы взаимодействия компонентов, описание API, диаграммы последовательности. Если хотите найти работу аналитиком данных, приложите SQL-запросы на реальных датасетах, дашборды в BI-инструменте и анализ с выводами. Для продуктового аналитика подойдут разбор метрик продукта, дизайн A/B-теста и аналитический кейс.

Алексей Гаврилов

Руководитель группы аналитиков-разработчиков в Службе оффлайн-метрик Поиска и автор канала Only Analyst ^[19]

Строчку «нет опыта» в резюме лучше всего закрывает реальный проект. Не учебный Титаник из очередного курса, а живой продукт, который можно открыть и обсудить на собеседовании. У настоящего проекта три признака: живые данные из открытых источников или собранные своим парсером, реальная боль ^[21], которую он решает, и открытость, то есть код на GitHub и работающее демо. 

С современными ИИ-агентами такой проект собирается за пару дней бесплатно и разом прокачивает и портфолио, и понимание того, как устроена разработка. Я по себе знаю, что это работает: именно проекты в своё время довели меня до тимлида в Яндексе.

Новички почти всегда идут в лобовую атаку на вакансии и забывают ^[22] два самых коротких пути: нетворкинг и переход внутри своей компании. Например, я регулярно рекомендую своих учеников своей сетке из знакомых HR-специалистов, или можно начать активно общаться в специализированных чатах аналитиков: https://t.me/@onlyanalystchat ^[23].

Если вы уже работаете в поддержке, тестировании, бухгалтерии или операциях, переход в аналитику «изнутри» часто быстрее, чем поиск с нуля: вы знаете домен, а компания уже доверяет вам.

Проект, который заменит опыт работы (с ИИ, бесплатно): https://youtu.be/6jUl_eep6xg ^[24]