Зарплата аналитика данных в России и мире – медиана 160,000 руб.
Если коротко — сколько получают аналитики данных в России? Junior на старте берут 90–150 тыс. ₽, Middle — 150–250 тыс. ₽, Senior — 250–400 тыс. ₽ в месяц на руки. В США диапазон шире: от 80 до 180 тыс. $ в год до налогов. Европа ближе к 55–80 тыс. € в Германии, 45–70 тыс. £ в Великобритании. Дальше разберём каждый грейд подробно: что влияет на вилку, какие навыки подтягивают доход, как растёт карьера и где искать максимум.
Стать дата-аналитиком вполне реально
Обновлено: Февраль 2025. Данные агрегированы из hh.ru, Хабр Карьера, Glassdoor, Levels.fyi, внутренний датасет вакансий (скрейп/ETL).
Содержание
- 1 Короткий ответ: средняя зарплата и вилка по ключевым рынкам (Россия, США, Европа)
- 2 Как читать таблицу: gross vs net, месяц vs год
- 3 Кто такой аналитик: обзор профессии и ключевые задачи
- 4 Какие бывают аналитики: бизнес, данные, системы и финансы
- 5 Средняя зарплата аналитика: сколько зарабатывает специалист
- 6 Зарплата аналитика по уровням: Junior, Middle, Senior
- 7 Сравнение зарплат: аналитик данных vs бизнес-аналитик vs системный аналитик
- 8 Востребованность аналитиков: анализ рынка труда и количество вакансий
- 9 Зарплата аналитика данных в России по регионам
- 10 Сравнение зарплат аналитиков данных в мире
- 11 Что влияет на зарплату аналитика: 5 ключевых факторов
- 12 Ключевые компетенции и профессиональные качества аналитика
- 13 Карьерный путь и перспективы роста зарплаты аналитика
- 14 Как увеличить свой доход: практические советы
- 15 Как стать аналитиком: форматы и особенности обучения
- 16 Зарплатные вилки по отраслям: IT, банки, ритейл, e-commerce, медтех
- 17 Инструменты и стек, повышающие вилку
- 18 Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Короткий ответ: средняя зарплата и вилка по ключевым рынкам (Россия, США, Европа)
Россия (мес., net ориентир):
- Junior — 90–150 тыс. ₽
- Middle — 150–250 тыс. ₽
- Senior — 250–400 тыс. ₽
Москва и СПб добавляют 10–30% сверху; регионы дают минус 10–25%.
США (год, gross):
- Junior — 80–110 тыс. $
- Middle — 110–140 тыс. $
- Senior — 140–180 тыс. $
Европа (год, gross):
- Германия — €55–80 тыс.
- Великобритания — £45–70 тыс.
- Нидерланды — €55–75 тыс.
| Рынок | Junior | Middle | Senior | Валюта | Тип суммы (мес./год, net/gross) |
|---|---|---|---|---|---|
| Россия | 90 000–150 000 | 150 000–250 000 | 250 000–400 000 | ₽ | мес., net |
| США | 80 000–110 000 | 110 000–140 000 | 140 000–180 000 | $ | год, gross |
| Германия | 45 000–55 000 | 60 000–75 000 | 75 000–95 000 | € | год, gross |
| Великобритания | 30 000–40 000 | 45 000–60 000 | 60 000–85 000 | £ | год, gross |
| Нидерланды | 40 000–50 000 | 55 000–70 000 | 70 000–90 000 | € | год, gross |
Источники: hh.ru, Хабр Карьера, Glassdoor, Levels.fyi, Numbeo PPP — покупательная способность.
Как читать таблицу: gross vs net, месяц vs год
Чтобы корректно сравнивать зарплаты между странами, важно понимать базовые различия.
Gross (валовая зарплата) — это сумма до вычета налогов и обязательных взносов. Именно её чаще всего указывают в западных вакансиях.
Net (чистая зарплата) — деньги «на руки» после всех удержаний. В России чаще оперируют именно этой цифрой.
Пример пересчёта (упрощённый):
- США: $120 000/год gross → ~$7 500/мес. net после налогов ~25% (федеральный + штат + FICA) = ~$90 000/год net.
- Россия: 200 000 ₽/мес. net ≈ 235 000 ₽/мес. gross (НДФЛ 13–15%).
Почему это важно? $120k gross в Сан-Франциско — это не то же самое, что $120k в Остине. Аренда в SF съедает ~40% net, в Остине — ~25%. Для честного сравнения используйте PPP (Purchasing Power Parity) — индекс покупательной способности от Numbeo.
Когда сравниваете зарплаты между странами, не забывайте про покупательную способность. $100 тыс. в Сан-Франциско — это не то же самое, что $100 тыс. в Техасе или 150 тыс. ₽ в Москве против регионов. Считайте реальные деньги, которые остаются после аренды, еды и налогов.
Кто такой аналитик: обзор профессии и ключевые задачи
Аналитик — это специалист, превращающий данные в бизнес-решения. Собирает сырьё из баз, чистит, строит отчёты, визуализирует паттерны и формулирует гипотезы. Работает в любой отрасли, но суть одна: критическое мышление, внимание к деталям, умение объяснить сложное простым языком.
Для работы нужны SQL, основы статистики, BI-инструменты — и понимание, как цифра влияет на продукт и стратегию компании.
За последние 8 лет мы прогнали больше 40 подходов к аналитике — от ручных таблиц до полностью автоматизированных пайплайнов. Главный вывод: аналитик не просто собирает данные, он формирует картину рынка и проверяет гипотезы, которые приносят рост. Без этого любой бизнес летит вслепую.
Какие бывают аналитики: бизнес, данные, системы и финансы
Аналитик данных (Data Analyst)
Фокус — таблицы, SQL, BI, статистика. Строит дашборды, разбирает метрики, готовит рекомендации. Для этой роли важны навыки обработки данных, A/B-тесты, визуализация. Такой специалист — мост между продуктом и данными, закрывает текучку бизнеса день в день.
Бизнес-аналитик (Business Analyst)
Выявляет требования, описывает процессы, помогает трансформировать их в IT-решения. Акцент — на коммуникацию со стейкхолдерами, постановку задач, приоритизацию. Компетенции: BPMN, пользовательские сценарии, согласование изменений.
Системный аналитик (System Analyst)
Глубже погружается в архитектуру и интеграции. Переводит требования в системные спеки, диаграммы, API. Специальность требует понимания ограничений платформ, взаимодействия сервисов, тестового покрытия и строгого документирования.
Финансовый аналитик (Financial Analyst)
Строит модели, оценивает риски, прогнозирует денежные потоки. Компетенции — Excel/Sheets продвинутый, финансовая математика, DCF. Специальность связана с планированием, бюджетированием, инвестрешениями.
Продуктовый аналитик (Product Analyst)
Интересует поведение пользователей, конверсия, retention, unit-экономика. Нужны навыки в продуктовом экспериментировании, событийной аналитике, когортном анализе. Специальность сочетает глубину данных и понимание продуктовой стратегии.
| Роль | Основной фокус | Ключевые инструменты | Базовые метрики | Где востребован |
|---|---|---|---|---|
| Data Analyst | SQL, BI, статистика, дашборды | Python, Tableau/Power BI, SQL, pandas | Тренды, конверсии, визуал | IT, финтех, e-commerce |
| Business Analyst | Требования, процессы, коммуникация | BPMN, Visio, описание сценариев | Эффективность, ROI | Бизнес, госсектор, некоммерция |
| System Analyst | Архитектура, API, интеграции | UML, техспеки, тесты | Качество систем, процессы | IT, корп. системы |
| Financial Analyst | Финмодели, риски, прогнозы | Excel, DCF, балансы | Портфели, тренды, финздоровье | Банки, инвест., страхование |
| Product Analyst | UX, конверсия, retention, юнит-эконом | Аналитика событий, когортанализ, A/B | Ценность продукта, фичи, юзеры | SaaS, tech, e-commerce |
Средняя зарплата аналитика: сколько зарабатывает специалист
Средняя зарплата аналитика в России колеблется по грейду и региону, но вилка даёт ориентир: Junior, Middle и Senior в компании любого масштаба. В сегменте данных доход растёт с опытом и стеком — SQL, Python, BI поднимают уровень зарплат. Продуктовые и финтех-компании платят выше среднего.
Важно: «средняя» скрывает разброс — вилка внутри одного грейда может отличаться на 30–50% в зависимости от задач, отрасли, формата (офис/удалёнка).
Зарплата аналитика по уровням: Junior, Middle, Senior
Зарплата по уровням варьируется, но ориентиры помогают начинающим и опытным специалистам оценить ожидания. Аналитик уровня Junior получает меньше из-за наставничества и ограниченного стека, тогда как средний уровень зарплат растёт за счёт самостоятельности и ответственности.
На зарплату влияют сектор, город, знание инструментов и результаты собеседований.
| Уровень | Опыт | Зарплатная вилка (₽, мес., net ориентир) |
|---|---|---|
| Junior | 0–1,5 года | ≈ 90 000–150 000 |
| Middle | 1,5–4 года | ≈ 150 000–250 000 |
| Senior | 4+ года | ≈ 250 000–400 000 |
Сравнение зарплат: аналитик данных vs бизнес-аналитик vs системный аналитик
Сравнение зарплат показывает, что зарплата аналитика данных часто сопоставима с бизнес-аналитиком, а системные аналитики в ряде компаний получают выше из-за сложности интеграций. Продуктовый и финансовый аналитики могут иметь премиальную часть, привязанную к результатам.
По рынку средние зарплаты распределяются в пределах ±15–25% между специализациями, максимумы — в IT и финтехе.
Востребованность аналитиков: анализ рынка труда и количество вакансий
Востребованность аналитиков на рынке труда высока: вакансии публикуются в IT, банках, e-commerce, логистике, медиа. Количество открытых вакансий растёт в компаниях, масштабирующих продукт и цифровую трансформацию.
Для работы в аналитике работодатели ценят умение быстро адаптироваться, строить отчёты и объяснять выводы бизнесу. По динамике за последний год число публикаций выросло, что подтверждает дефицит на рынке труда и потенциал роста доходов.
По данным UTEX и hh.ru за 2024 год, количество вакансий аналитиков в России выросло с 8 992 до 15 864 — рост на 76%. Максимальный спрос зафиксирован в инвестициях, банках, маркетплейсах, госсекторе и розничном ритейле. В 2025 году средняя зарплата аналитика составила около 210 110 рублей в месяц, рост на 6% за год, с наибольшим спросом на Middle-специалистов и предпочтением удалённой работы.
Зарплата аналитика данных в России по регионам
- Москва и Санкт-Петербург: +10–30% к среднему; топ-компании дают верхние вилки.
- Города-миллионники (Казань, Новосибирск, Екатеринбург): среднее −10–15% к Москве, высокий спрос на продуктовую аналитику.
- Регионы и удалёнка: удалённый формат выравнивает вилки, но зависит от работодателя и английского.
По данным за 2025 год:
- Москва: средняя 127 000 ₽, диапазон 80 000–180 000 ₽, максимум до 350 000 ₽ для опытных специалистов.
- Санкт-Петербург: средняя 143 000 ₽, диапазон 70 000–160 000 ₽.
- Казань: средняя 150 000 ₽.
- Новосибирск/Екатеринбург: региональные мидлы 90 000–250 000 ₽.
| Регион | Junior | Middle | Senior |
|---|---|---|---|
| Москва | 100 000–160 000 ₽ | 170 000–280 000 ₽ | 280 000–420 000 ₽ |
| СПб | 90 000–150 000 ₽ | 160 000–260 000 ₽ | 260 000–400 000 ₽ |
| Казань | 80 000–140 000 ₽ | 140 000–230 000 ₽ | 230 000–360 000 ₽ |
| Новосибирск | 75 000–130 000 ₽ | 130 000–220 000 ₽ | 220 000–350 000 ₽ |
| Екатеринбург | 75 000–130 000 ₽ | 130 000–220 000 ₽ | 220 000–350 000 ₽ |
Сравнение зарплат аналитиков данных в мире
США
Кремниевая долина и крупные штаты (CA, NY, WA): Senior 140–180 тыс. $ базово, бонусы/RSU добавляют 10–30%.
По данным Glassdoor и U.S. Bureau of Labor Statistics, средняя зарплата data analyst в США — $86 531, медиана — $83 640. Сан-Франциско — $113 641, Нью-Йорк — $92 362–$127 905.
Европа (Германия, Великобритания, Нидерланды)
- Германия: €55–80 тыс., знание немецкого повышает вилку.
- UK: £45–70 тыс., с концентрацией в Лондоне (55% вакансий), медианная зарплата data scientist в Лондоне $75 516, с дополнительной компенсацией до $92 052.
- Нидерланды: €55–75 тыс.
СНГ (Казахстан, Беларусь)
- Казахстан: Mid 700–1 100 тыс. ₸/мес. (gross).
- Беларусь: 2 000–3 500 $/мес. в компаниях с экспортом.
Сводная таблица: Россия vs Мир
| Страна | Junior | Middle | Senior | Валюта | Период | Тип суммы |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Россия | 90 000–150 000 | 150 000–250 000 | 250 000–400 000 | ₽ | мес. | net |
| США | 80 000–110 000 | 110 000–140 000 | 140 000–180 000 | $ | год | gross |
| Германия | 45 000–55 000 | 60 000–75 000 | 75 000–95 000 | € | год | gross |
| Великобритания | 30 000–40 000 | 45 000–60 000 | 60 000–85 000 | £ | год | gross |
| Нидерланды | 40 000–50 000 | 55 000–70 000 | 70 000–90 000 | € | год | gross |
| Казахстан | — | 700 000–1 100 000 | — | ₸ | мес. | gross |
| Беларусь | — | 2 000–3 500 | — | $ | мес. | gross |
Примечание: для корректного сравнения учитывайте Purchasing Power Parity (PPP) — покупательная способность по данным Numbeo. Gross/net различия и налоги влияют на реальный доход.
Когда сравниваете зарплаты между странами, не забывайте про покупательную способность. $100 тыс. в Сан-Франциско — это не то же самое, что $100 тыс. в Техасе или 150 тыс. ₽ в Москве против регионов. Считайте реальные деньги, которые остаются после аренды, еды и налогов.
Что влияет на зарплату аналитика: 5 ключевых факторов
1. Уровень опыта (грейд)
Ответственность, автономность, менторинг, влияние на продукт — ключевые драйверы роста. Переход с Senior на Lead даёт рост до 136% по данным российского рынка. В США опыт 0–1 год — $63 574, 1–4 года — $68 978, 8+ лет — $138 031.
2. Специализация
Data/Product ≈ сильная корреляция с метриками продукта; System — премия за интеграции; Finance — премия за риск-модели.
По России (ноябрь 2025):
- Product Analyst — 268 426 ₽
- System Analyst — 229 918 ₽
- Financial Analyst — 212 575 ₽
- Business Analyst — 181 984 ₽
3. География
Москва/СПб — верхние вилки; удалёнка зависит от рынка нанимающей компании и английского. В США Сан-Франциско даёт +36,5% к среднему национальному, Нью-Йорк и Сиэтл +20–30%.
4. Ключевые навыки и технологии
SQL, аналитический Python, BI (Tableau/Power BI/Looker), статистика, эксперименты. Сертификация в Tableau или Power BI даёт +16,6% к зарплате, аналитика и data science сертификаты — +17,9%.
5. Отрасль компании
Финтех/IT/e-commerce платят выше за влияние на выручку, ритейл/логистика — средний уровень, гос/аутсорс — ниже. Финансовые аналитики в США стартуют с $53 500, достигая $115 000, технологический сектор даёт медиану $117 250.
| Фактор | Оценочный uplift к вилке |
|---|---|
| Опыт (Junior → Senior) | +100–150% |
| SQL + Python + BI | +15–20% относительно Excel-only |
| Сертификация (BI/Cloud) | +16–18% |
| Финтех/IT vs ритейл | +20–40% |
| Москва vs регионы | +10–30% |
| Удалённая работа + английский | +10–25% при зарубежном работодателе |
Ключевые компетенции и профессиональные качества аналитика
Компетенции аналитиков делятся на технические и гибкие — именно этот баланс профессиональных качеств важен для работы.
Hard Skills:
- SQL (joins, window functions), моделирование данных, ETL/ELT
- Python (pandas, numpy), статистика, A/B-тесты, causal inference базово
- BI: Tableau/Power BI/Looker, построение дашбордов с объяснением метрик
- Аналитика продуктов: события, когортный анализ, юнит-экономика
Soft Skills:
- Коммуникация со стейкхолдерами, фасилитация требований
- Структурное мышление, формулировка гипотез, приоритизация
- Презентация выводов, сторителлинг на данных, визуальная грамотность
- Самоорганизация, ответственность, обучение на фидбэке
Эти навыки ускоряют рост вилки и повышают влияние на бизнес.
Карьерный путь и перспективы роста зарплаты аналитика
Как новичку вырасти в доходе?
Фокус на SQL+BI, первые дашборды, учебные проекты, ревью наставника, участие в A/B. Обычно переход Junior → Middle занимает 1–2 года опыта в data analysis and reporting.
Куда расти Senior-специалисту?
Треки: Lead/Manager, Product Analytics, Data Science/ML, Analytics Engineering. Рост в окладе и бонусах за влияние.
По данным 2025 года:
- Analytics Manager — $131 202/год (США), 330 000+ ₽/мес. (РФ Lead)
- Director of Analytics — $184 828/год (США)
- Data Scientist — $119 510 медиана (США), $112 590 по Bureau of Labor Statistics
- Data Engineer — $233 999 средняя (США)
Как увеличить свой доход: практические советы
Какие навыки изучать в первую очередь для повышения зарплаты?
SQL до уверенного уровня (оконные функции, CTE, оптимизация запросов), BI с best practices, продуктовые метрики, Python для аналитики.
По исследованиям, владение продвинутым SQL + Python + BI даёт $15 000–$20 000 прироста на верхних позициях. Сертификация в Tableau или Power BI увеличивает зарплату на 16,6%, data science сертификаты — на 17,9%.
Важность портфолио и участия в проектах (Kaggle, Pet-projects)
2–3 кейса с данными, воспроизводимость, выводы и влияние на метрики. Kaggle объединяет более 26 миллионов специалистов, предоставляя доступ к реальным задачам и публичным датасетам. Участие в соревнованиях позволяет получить опыт решения бизнес-задач, демонстрировать навыки через публичные ноутбуки, что служит доказательством компетенций в портфолио.
Публикация качественных проектов увеличивает видимость для рекрутеров.
Как успешно пройти собеседование и договориться о зарплате
STAR-ответы (Situation-Task-Action-Result), разбор кейсов, конкретные метрики влияния, бенчмарки вилок, аргументы по стеку.
Используйте структуру STAR для демонстрации ценности. Один аналитик данных увеличил зарплату на 110% за 11 месяцев, применяя STAR-метод для коммуникации достижений. При переговорах фокусируйтесь на действиях (60% времени ответа), затем результаты с количественными показателями.
Исследуйте рыночные ставки через статистику труда и объявления о вакансиях.
68% remote-специалистов успешно договорились о повышении зарплаты, используя географическую гибкость как аргумент. Если работодатель не может увеличить зарплату, обсуждайте карьерный рост, профессиональное развитие или бонусы.
Как стать аналитиком: форматы и особенности обучения
Обучение онлайн позволяет гибко войти в профессию: за курсы можно платить помесячно, формат обучения включает видео, практику и менторские сессии. Особенности обучения — проектная работа, разбор кейсов и обратная связь. За курс продолжительность обычно 3–6 месяцев; важно иметь доступ к записям курса для повторения.
На онлайн-курсах для начинающих осваивают SQL, BI и основы статистики. Программы «аналитик данных расширенный» добавляют Python, продуктовые метрики и A/B-тесты.
Типичное содержание курсов:
- Основы анализа данных, типы и структуры данных
- SQL, Python (pandas, numpy), R
- BI-инструменты (Tableau, Power BI, Looker)
- Статистика, машинное обучение, A/B-тесты
- Работа с AI для повышения производительности
Форматы:
- Интерактивные платформы (Dataquest, DataCamp, Coursera)
- Видеолекции с упражнениями
- Практические проекты и капстоун-проекты
Продолжительность: от 1–4 недель для отдельных курсов до 3–6 месяцев для специализаций. Google Data Analytics Certificate включает 8 курсов с практическими заданиями.
Если хотите системно освоить профессию с нуля и сразу закрыть все ключевые навыки — от SQL и Python до продуктовых метрик и A/B-тестов, — обратите внимание на курсы Data аналитика от SkyPro. Программа построена на реальных кейсах, с практикой на проектах и поддержкой менторов. За 6–9 месяцев можно перейти от нуля к уверенному Junior-уровню, собрать портфолио и получить помощь в трудоустройстве.
| Формат | Длительность | Контент (SQL / BI / Python) | Практика | Поддержка трудоустройства | Доступ к записям |
|---|---|---|---|---|---|
| Интерактивные платформы (Dataquest, DataCamp) | 3–12 мес. | ✅ Все ключевые навыки | ✅ Встроенные проекты | ⚠️ Ограниченная | ✅ Бессрочный |
| Университетские курсы (Coursera, edX) | 3–6 мес. | ✅ Теория + практика | ✅ Капстоун-проекты | ⚠️ Опционально | ✅ Платный доступ |
| Профессиональные школы (SkyPro, Skillbox, Нетология) | 6–9 мес. | ✅ Комплексная программа | ✅ Реальные кейсы + менторы | ✅ Активная помощь | ✅ Включён |
| Бесплатные ресурсы (Khan Academy, YouTube) | Гибкий | ⚠️ Фрагментарный | ⚠️ Самостоятельная | ❌ Отсутствует | ✅ Бесплатный |
Выбирайте формат обучения с практикой, рецензией проектов и карьерной поддержкой — это ускоряет первый оффер и влияет на стартовую вилку.
Зарплатные вилки по отраслям: IT, банки, ритейл, e-commerce, медтех
- IT/финтех: верхние вилки за скорость обратной связи и влияние на выручку. Mid-level в технологиях — $110 000–$120 000+, senior — $130 000–$140 000+.
- E-commerce/маркетплейсы: сильная продуктовая аналитика, бонусы за рост.
- Банки: стабильные грейды и соцпакет; верхние вилки у risk/anti-fraud. Финансовые аналитики в США стартуют с $53 500, достигая $92 750–$115 000 для senior.
- Ритейл/логистика: средние уровни, большой объём данных.
- Медтех/EdTech: средние вилки, быстрый рост при масштабировании.
По России (2025):
- IT/финтех и e-commerce: senior 250 000–370 000 ₽/мес.
- Банки и ритейл: средняя 115 000–160 000 ₽/мес.
Высокие зарплаты в IT/финтех объясняются конкуренцией за специалистов, работой с большими данными и сложными BI-системами, а также быстрым ростом цифровых продуктов.
| Отрасль | Junior | Middle | Senior |
|---|---|---|---|
| IT/Финтех | 110 000–170 000 ₽ | 180 000–280 000 ₽ | 280 000–420 000 ₽ |
| E-commerce | 100 000–160 000 ₽ | 170 000–260 000 ₽ | 260 000–380 000 ₽ |
| Банки | 90 000–150 000 ₽ | 150 000–240 000 ₽ | 240 000–360 000 ₽ |
| Ритейл/Логистика | 80 000–130 000 ₽ | 130 000–210 000 ₽ | 210 000–320 000 ₽ |
| Медтех/EdTech | 85 000–140 000 ₽ | 140 000–220 000 ₽ | 220 000–340 000 ₽ |
Инструменты и стек, повышающие вилку
- SQL: оконные функции, CTE, оптимизация запросов — базовый навык, без которого дальше не идут.
- Python для аналитики: pandas, seaborn/plotly, статистика — добавляет $15 000–$20 000 на верхних позициях относительно Excel-only.
- BI: Tableau/Power BI/Looker, управление слоями данных — сертификация даёт +16,6% к зарплате.
- Эксперименты: дизайн и анализ A/B, чувствительность, MDE — критично для product analytics.
- Аналитическая инженерия: dbt, моделирование, версионирование.
dbt (data build tool) — это SQL-инструмент для трансформации данных в аналитически готовые модели внутри хранилища. Он внедряет инженерные практики в аналитику (модульность кода, автоматическое тестирование уникальности ключей, документирование моделей, отслеживание lineage) и повышает востребованность Analytics Engineer за счёт автоматизации, тестирования и коллаборации.
dbt интегрируется с облачными хранилищами (Snowflake, BigQuery) и CI/CD системами (GitHub Actions, Airflow), что позволяет создавать масштабируемые, поддерживаемые пайплайны данных. Специалисты с опытом dbt получают более высокие зарплаты.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Сколько получает Junior аналитик данных без опыта?
В России Junior аналитики данных на начало 2025 года получают от 45 000 до 105 000 рублей в месяц на руки, средняя около 80 000–83 000 рублей. В Москве средняя — 94 000 ₽, Санкт-Петербурге — 60 000 ₽. В США entry-level — $55 000–$75 000/год, средняя $65 900.
Какая зарплата у аналитика в Москве?
Средняя зарплата аналитика данных в Москве составляет около 127 000 рублей, с диапазоном от 80 000 до 180 000 рублей, максимальные значения доходят до 350 000 рублей для опытных специалистов.
Чем отличается зарплата бизнес-аналитика от аналитика данных?
По России (ноябрь 2025):
- Data Analyst — 222 424 ₽
- Business Analyst — 181 984 ₽
Разница в специализации и компетенциях: Data Analyst фокусируется на SQL, BI, статистике и дашбордах; Business Analyst — на выявлении требований, описании процессов и коммуникации со стейкхолдерами. В США бизнес-аналитик в среднем зарабатывает $91 491, data analyst — $86 531.
Какие навыки нужно изучить для максимальной зарплаты?
SQL (оконные функции, CTE, оптимизация), Python (pandas, numpy), BI (Tableau/Power BI), статистика, A/B-тесты, dbt. Сертификация в BI/Cloud даёт +16–18% к зарплате. Машинное обучение и продвинутая статистика открывают путь к Data Science и Analytics Engineering с зарплатами $112 590–$233 999 в США.
Можно ли работать удалённо на зарубежные компании?
Да. 68% remote-специалистов успешно договорились о повышении зарплаты, используя географическую гибкость. Некоторые организации применяют location-based adjustments (например, 85–90% от зарплаты Сан-Франциско для Остина), но многие компании платят market rate независимо от локации. Знание английского и опыт в финтехе повышают шансы и зарплату при работе на международные компании.
Как быстро вырасти из Junior в Middle?
Переход Junior → Middle занимает 1–2 года опыта в data analysis and reporting. Фокус на SQL+BI, первые дашборды, учебные проекты, ревью наставника, участие в A/B. Портфолио с 2–3 кейсами и STAR-методом на собеседованиях ускоряет рост.
