Пошаговый алгоритм чтобы устроиться аналитиком данных на зп 120К+ через 3 месяца
В этом посте расскажу про ту работу, которой я обучаю, а также дам пошаговую инструкцию с краткой сутью моего метода, пользуясь которой вы сможете устроиться и самостоятельно.
6 простых шагов, включающие в себя такие пункты как изучение sql, python, составление резюме, отклики. А также в чем плюсы индивидуального курса перед самостоятельным обучением.
Часть 1 из 2. О какой работе идёт речь
Речь пойдёт о направлении в айти, которое называется аналитика. Аналитики бывают разные. Мы будем говорить про аналитика данных / BI аналитика / продуктового аналитика.
Начинающий аналитик занимается тем, что перекладывает данные из одного места в другое, переводит их из одного вида в другой, или считает какие-то простые показатели. Более конкретно это выглядит так.
Практически любой бизнес или гос учреждение собирает данные - о клиентах, о продажах, о подведомственных организациях, о чём угодно. Данные лежат в базах. Ходить в базу и там на них смотреть, во-первых, неудобно, во-вторых, требует определённого набора навыков. Поэтому практически в любой организации нужен специальный человек, который умеет
✅ немного преобразовать их (например, склеить две таблицы в одну, или посчитать суммарный оборот за год с каждым поставщиком, или посчитать количество закрытых сделок у каждого менеджера в предыдущем месяце)
✅ наглядно представить данные в виде графиков и диаграмм
✅ или положить в обычный Excel-файл, который может открыть и прочитать другой сотрудник компании.
Кроме того, иногда то же самое нужно сделать с данными не из базы, а из файлов вроде всё тех же экселевских таблиц или .json.
Это список – описание базовых обязанностей начинающего аналитика. Обратите внимание, что среди них НЕТ, например, таких пунктов:
❌ самому создавать базы и складывать туда данные (для этого есть другие специальные люди)
❌ вычислять какие-то вероятности или считать что-то математически сложное (это просто не нужно большинству организаций)
❌ писать большие и сложные программы (это другое направление в айти – разработка ПО)
❌ разрабатывать "искусственный интеллект"
Часть 2 из 2. Алгоритм
Четыре пункта, названные выше - это простые операции по переводу данных из одного источника в другой и из одного вида в другой. Людям, которые умеют это делать, платят уже от 120К на руки. Даже если у вас нет знаний и опыта в айти, получить такую работу можно примерно через 3-4 месяца, если действовать по алгоритму:
1. Выучите основы SQL: SELECT-запросы, GROUP BY, JOIN, оконные функции. SQL – это язык запросов к тем самым базам данных, из которых вы будете их доставать. По сути, функции те же самые что в excel, ничего сложного нет.
Мой курс по SQL: https://stepik.org/a/178511
*рекомендую тут именно мои курсы по SQL и Python, так как в остальных объективно слишком много воды и лишнего. поэтому пришлось создать свои курсы, у меня все простыми словами и по делу
2. Выучите основы языка программирования Python: стандартная библиотека + библиотеки pandas, matplotlib. Python – это инструмент, с помощью которого вы будете перегонять данные из одного вида в другой.
Мой курс по Python: https://stepik.org/a/215762
3. Выучите основы работы с одной из программ для визуализации данных, например Yandex DataLens. Такие программы называются BI-инструментами (BI - Business intelligence).
BI-инструменты нужны, чтобы визуализировать данные и на графике видеть ответы на интересующие вопросы. Ваши коллеги будут смотреть на такие графики и принимать решения.
Понимание до начала работы нужно самое базовое, на практике все интуитивно понятно.
Для понимания хватит следующих материалов:
Лекция на YouTube по YandexDatalens https://www.youtube.com/watch?v=ZoGCmhzxtrk
Лекция по принципам построения дешбордов https://www.youtube.com/watch?v=xSp5ykKcQho (ее ведет Роман Бунин, известный эксперт в BI системах. он у нас в Авито проводил для сотрудников закрытый курс по Tableau)
4. Создайте на Хедхантере хорошее резюме с релевантным опытом.
Очень важно, чтобы ваше резюме выглядело не как у новичка "без опыта", а как у человека, который уже что-то делал в сфере данных.
Даже если ваша предыдущая работа напрямую не связана с аналитикой, её можно описать так, чтобы подчеркнуть нужные навыки и достижения. Например, обработку клиентских обращений в службе поддержки можно подать как анализ статистики обращений и построение метрик. Надо показать работодателю, что вы уже сталкивались с задачами, аналогичными тем, что ждут вас на новой позиции.
Важно в резюме показать ваш жизненный путь, как вы развивались, как пришли к аналитику данных, почему хотите этим заниматься.
5. Начните рассылать резюме и проходить собеседования. Практикуйтесь на них.
Делайте много откликов, 50+ каждый день. Откликайтесь на все подряд, предварительно вакансии никак не фильтруйте (кроме слова "аналитик" в описании). Потом идите на те собесы, где в описании вакансии есть слова SQL/Python.
При хорошо составленном резюме у вас должно быть достаточно приглашений для 1-2 техсобесов в неделю.
После каждого собеседования записывайте вопросы, на которые не смогли ответить, прорабатывайте их. Не тратьте время на тестовые задания, кроме простых.
6. Когда выйдете на работу, максимально хорошо покажите себя на испытательном сроке чтобы его пройти. Возьмите за правило сначала гуглить, и только потом спрашивать у коллег. Кроме Гугла вопрос можно задать ментору или Chat GPT, он умеет точно отвечать на большинство вопросов и очень подробно объяснять.
В чем плюсы индивидуального курса?
Основу метода я изложил, ее вы можете реализовать и самостоятельно. В чем ценность курса?
1️⃣ Индивидуальное ведение. Вы будете изучать курс с возможностью в любой момент задать вопрос, назначить созвон и обсудить сложную тему. Я сам составлю вам резюме, буду давать подробную обратную связь по каждому собеседованию, оказывать поддержку на испытательном сроке.
2️⃣ Полное детальное руководство. Общую суть я изложил. Но в описанных процессах много нюансов, ответы на которые я не могу расписать в одной статье. А что если я еще учусь в вузе, как про это сказать на собеседовании. Я рассказал про опыт работы, а мне задали еще такой-то вопрос, как на него ответить? В курсе есть подробная база знаний с ответами на все такие вопросы. И постоянно расширяется.
3️⃣ Сообщество. У нас активный чат уже из 100+ учеников, многие уже устроились и работают, другие активно проходят собесы, получают офферы.
Вы увидите что точно такие же люди как вы сами недавно ничего не знали, и вот уже прошли собес, получили оффер через 2-3 месяца обучения.
Часто ребята находят себе напарника, разбиваются на пары и вместе решают задачи, проходят собесы, поддерживают друг друга.
Также мы регулярно проводим субботние общие созвоны (в дополнение к индивидуальным), на них можно со всеми познакомиться, обменяться опытом.
Канал "Аналитика от Тимура" в телеграм - https://t.me/+wOCTSBfbsooyZDBi