На деле всё не так сложно. В этой статье разбем, в чем заключается эта профессия.

Вкратце - аналитик данных помогает бизнесу искать ответы на вопросы и находить проблемы.

Что вообще делает аналитик?

Любой бизнес, особенно завязанный на онлайн активности, генерирует кучу данных. Например:

• сколько людей зашло на сайт
• сколько купили товар
• сколько заказов было отменено
• в какой день больше всего покупали
• из каких городов приходят пользователи

Эта информация не лежит в Excel-файле на рабочем столе. Всё это хранится в специальных базах данных. Аналитик подключается к ним, задаёт вопрос (в виде SQL-запроса), и получает ответ. Потом делает вывод: что работает хорошо, а что плохо.

Пример:

Магазин видит, что за последнее время число продаж упало. На основе данных аналитик смотрит, как клиенты пользовались сайтом, проверяет разные гипотезы:

• Упало ли число просмотров товаров?
• А число добавлений в корзину?
• По каким категориям товаров больше всего просадка?
• Может быть, сломался фильтр или поиск на сайте?
• Или в каком-то регионе подорожала доставка?

Как это выглядит на практике?

• Аналитик пишет запрос в базу данных, чтобы посмотреть динамику продаж по дням и категориям.
• Видит, что сильнее всего упали заказы в разделе «Электроника».
• Делает второй запрос — сколько людей вообще просматривали товары в этом разделе?
• Выясняется, что просмотров столько же, сколько и раньше — значит, проблема не в трафике.
• Смотрит, добавляют ли товары в корзину — и замечает резкое падение именно на этапе добавления.
• Проверяет: возможно, на сайте сломалась кнопка или увеличилась цена доставки.
• Находит подтверждение: с прошлой недели к этой категории по ошибке применили платную доставку.
• Сообщает об этом команде — и помогает быстро вернуть продажи обратно.

Насколько сложно этому научиться?

Если регулярно заниматься по будням по 1-2 часа, изучить необходимую теорию для первой работы можно за 2-3 месяца. Еще около месяца в среднем уходит на собесы.

Высшая математика не нужна - хотя, конечно, если вы в целом дружите с математикой, вам будет проще.

В целом все что нужно:

• Желание копаться в данных, анализировать, искать закономерности
• Готовность к монотонной работе за компом - иногда нужно просто методично проверять цифры и таблицы
• Бизнес мышление - Зачем мы это считаем, как это поможет увеличить прибыль или связанные с ней метрики?

Основные направления

Когда вы освоитесь, можно выбрать направление:

• BI-аналитика — создание понятных графиков и таблиц, чтобы бизнесу было видно, что происходит
• Продуктовая аналитика — анализ работы конкретного продукта (например: Яндекс Доставка, Ozon Travel)
• Финансовая аналитика — помогает понять, куда уходят деньги, где прибыль, а где убытки
• Аналитика в логистике, маркетинге, продажах — везде, где есть данные, есть место аналитику

Сколько за это платят?

• Начинающий аналитик — от 100К-150К
• Через год–полтора — около 230-250К
• Потолок года через 3 - тысяч 300-350. Дальше уже рост не такой сильный.

Хочу попробовать. Что делать?

Основные навыки, необходимые для работы аналитиком - SQL и Python.

• SQL - это язык общения с базами данных. По нему у меня есть собственный курс на платформе Stepik. Можете начать его проходить и получить базовое представление https://stepik.org/a/178511
• Python - язык программирования, с помощью которого можно решать самые разные задачи. Например, загружать и обрабатывать Excel файлы, писать скрипты для автоматизации задач. По нему у меня тоже есть простой и понятный курс https://stepik.org/a/215762

Основная сложность после изучения базовых навыков - найти первую работу. Именно в этом я помогаю на своем индивидуальном курсе. Даю всю необходимую теорию, составляю резюме, детально разбираю собеседования, довожу до оффера и помогаю пройти испытательный срок.

Главное - не бойтесь начать. Это вполне реальный путь даже для тех, кто до этого не был в IT.

Telegram-канал: Аналитика от Тимура - https://t.me/+wOCTSBfbsooyZDBi
Там много постов, примеров и историй учеников.

За свое время работы аналитиком я встречался с разными ситуациями - у меня самого были и провалы, и успехи. Были проблемы с разными коммуникационными вопросами (то что называется софт скиллы). В результате сформировалось понимание как правильно действовать, строить коммуникацию на новом месте работы, чтобы влиться в команду и успешно пройти испытательный срок.

Итак, вы устроились на новое место работы аналитиком. Разберем в деталях что дальше происходит и как я советую действовать.

Получение доступов, первая неделя работы

На первой неделе вам выдают рабочую технику, доступы, знакомят с командой.

Нужно настроить рабочий VPN, получить доступ к базе данных, доступ в Jira (система планирования задач), Confluence (там документация и статьи), доступ в git (куда выкладываются разные версии кода).

У вас есть формальный руководитель (допустим, его зовут Алексей). Я советую как можно быстрее с ним наладить коммуникацию. Обсудить задачи на испытательный срок, предложить назначить регулярную встречу 1-1 хотя бы раз в 2 недели (если она еще не назначена), поддерживать контакт и регулярно запрашивать обратную связь.

Для спокойствия я советую вам все прямо проговаривать. Например, в начале работы стоит уточнить цели на испытательный срок.

Не факт, что они вообще есть. Часто их может не быть, либо в самом общем виде "погрузиться в проект, понять устройство базы данных". Но таким вопросом вы сможете себя обезопасить - если спросите руководителя, какие у вас цели, он назовет какие-то пункты, вы можете уточнить, есть ли критерии, по которым вы сможете понять что вы их выполнили? Тогда меньше шансов будет потом, что к вам придерутся и скажут, что вы что-то не сделали, хотя должны были.

Не факт, что задачи вам будет ставить именно формальный руководитель Алексей. Иногда может быть такое, что он просто контролирует проект и в детали не погружен, а задачи вам ставит по факту его подчиненный. Тогда вы уточняете у него эту информацию - например он говорит, твой заказчик Петр, все вопросы по задачам и обратной связи к нему. Тогда стоит считать, что ваш руководитель Петр, потому что именно на основе его оценки вашей работы будет приниматься решение по вам. И все описанное теперь применяется к нему.

Итак, у вас есть руководитель, вы уточнили у него задачи на испытательный срок, выписали их себе, по возможности уточнили более четкие критерии. Допустим, вы работаете в складской логистике, и вам говорят "надо разобраться в работе склада". Вы можете уточнить - что конкретно это значит? Например, он вам говорит - надо понимать как устроены тарифы хранения на складе, какие модели доставки есть и в чем их особенности (FBS, FBO, DBS), какие типы складов есть (дарксторы, еще какие-то) и тд. Тогда выписываете себе и потом проверяете, что вы узнали все эти пункты.

Погружение в работу

В начале работы вам обычно дают простые задачки, чтобы вы просто погрузились в процесс. Например - выгрузи статистику продаж по складам за последние 2 недели. Посмотри причины задержек товаров и составь разбиение по причинам. Добавь небольшую деталь в дешборд по складам.

Основная сложность на данном этапе в том чтобы понять где что лежит. В какой базе данные, корректные ли они, что надо учесть при подсчете. По внутренним вопросам связанным с процессами часто придется уточнять у команды (если этого нет в документации), по техническим вопросам надо разбираться самому и лишний раз руководителя и команду не напрягать.

Например, частая ошибка: вы пытаетесь подключиться к базе, не хватает драйвера, надо его скачать. Если вы не смогли разобраться, надо этот вопрос загуглить, спросить у gpt - ожидается что вы сделаете это сами.

А вот какой-то вопрос касательно работы складов в этой конкретной компании вы нигде не узнаете - и его придется спросить у коллег.

Работа по спринтам

Далее работа обычно проходит по недельным или 2-недельным спринтам, на каждый из которых вам ставят задачи.

Задачи вам ставит либо непосредственно ваш лид (Петр), либо коллеги из соседних отделов.

Типичная практика такая: вам ставят 2-3 задачи на спринт + в течение спринта могут прийти заказчики с небольшими доп задачами и попросить их тоже взять в спринт.

Алгоритм действий при получении задачи

Вам ставят любую задачу, не важно какую. Первое что надо сделать - уточнить срок задачи в явном виде. Это нужно для прозрачности коммуникации + чтобы вам также подстраховаться и вас не смогли потом обвинить, что вы что-то долго делаете.

Вы уточняете срок - допустим, он неделя. Ок, в течение недели сделаю.

Если срок слишком маленький - скажем, 2 дня, но у вас есть и другие задачи с тем же сроком - вам надо сразу это обговорить с заказчиком. Насколько важна эта задача, можно ли сделать позже? Нет, нельзя? Тогда мне надо обсудить с руководителем, какая задача в приоритете - ту которую он дал или новая от заказчика. Идете к руководителю, он принимает решение, сообщаете заказчику.

Всегда поддерживаете прозрачность в плане того, что с задачей заказчика, в какие сроки вы ее сделаете, если есть задержка по ней - сообщаете ее причину.

Например, может быть ситуация, что задача зависит не только от вас - вы свою часть уже сделали, передали разработчику и ждете результата от него. Тогда стоит это сообщить заказчику - чтобы потом не подумали, что задача долго тянется по вашей вине.

Или наоборот, вам перед тем как приступить к задаче, нужно чтобы разработчик сделал свою часть. Тогда изначально так и говорите - нужен результат от разработчика, после этого с моей стороны срок 2 дня.

Работа с непонятными задачами

Бывает что задача поставлена в размытом виде, непонятно что конкретно делать или каким образом. Например - сказали проанализировать причины роста опозданий на складе за последний месяц. А как это сделать, вы без понятия.

Что делать в такой ситуации? Во-первых, можно базово обсудить задачу с GPT или с ментором (на моем курсе ученики в такой ситуации всегда могут обсудить со мной). Конечно, без раскрытия GPT конфиденциальной информации.

Какие примерно подходы могут быть, о чем вообще речь.

После этого составить базовый план решения задачи, сообщить о нем руководителю.

Например в формате:

Петр, привет. По этой задаче планирую действовать следующим образом:

• посмотреть опоздания по складам в разбиении по регионам, в каких выросло больше
• посмотреть в разбиении по категориям товаров, ценовым сегментам
• посмотреть причины обращений в саппорт в то же время, был ли рост, если да то какие причины обращений

Пишете это лиду. Если с его стороны ок или нет комментариев - идете действовать по этому плану. Либо он вносит свои корректировки: ты выбрал неверный подход, по такой-то причине, или посмотри еще вот эту причину. Согласовываете с ним план действий и идете его выполнять.

Почему это важно? Без этого вас могут обвинить, что вы делали вообще не то. Например, вы не обсудили план решения, проходит неделя, причина опозданий не найдена. Лид спрашивает: чем ты вообще занимался неделю, почему нет результата. - я смотрел такие-то причины - так ты вообще не то смотрел, надо было другое.

А в моем сценарии, даже если результата нет - у вас есть результаты проверки обсужденных с ним гипотез. Смотри, мы обсудили такие-то гипотезы, которые надо проверить, вот я это сделал, результата нет, надо сформулировать следующие и уже идти их проверять. И до вас нельзя доебаться, что вы что-то сделали не так: вот же, мы согласовали план действий.

Прозрачность в ежедневной работе

Обычно в айти регулярно проходят дейлики. Раз в день идет созвон минут на 30, на котором члены команды обсуждают что сделали за прошлый день, какие проблемы.

Я раньше часто приходил на дейлик и говорил о себе в формате: "продолжаю работу над задачей по складам, еще в процессе".

Как я считаю лучше говорить? Более детально описывать, что вы сделали. Вероятно, за прошлый день было много мелких задачек, которые вы тоже сделали, но могли уже забыть. И будет лучше, если вы ответите в формате:

"Вчера работал над задачей по складам, изучил документацию в Confluence. Сформировал список из 3 вопросов по ней, сможете подсказать? Далее говорите сами вопросы (сами вопросы не тупые, а по делу). Также вчера сделал выгрузку данных для менеджера логистики, внес правку в дешборд по опозданиям, получил доступ к базе. Сегодня продолжу работу над задачей."

Так будет видно, что вы реально много что сделали, продвинулись по задаче, сформировали вопросы. Если вы двигаетесь в неверном направлении, делали что-то не то - вас смогут поправить и сказать как подкорректировать курс. Если так не скажут, то и вы себя обезопасите - до вас не смогут позже доебаться, что вы что-то не то делали. Вот же, я говорил про это прямо на дейликах, спрашивал в верном ли я направлении иду.

Если вы действуете как описано - вы сможете поддерживать прозрачную коммуникацию и до вас даже при желании будет очень сложно доебаться.

Если вы так не делаете - доебаться могут.

Типичный диалог:

• Что сделано за последние недели?
• Ну, я делаю такую-то задачу, изучил документацию..
• А почему эту задачу делаешь так долго, уже 2 недели?
• Ну, мне не сказали точный срок.. (вам надо было самому уточнить - прим.)
• А что конкретно по ней сделано?
• Ну, я сделал то и то..
• Так ты вообще не то делал все это время, надо было иначе.
• (и вам уже нечего возразить)

Если все корректно проговаривать - такое будет невозможно. Почему делаешь задачу так долго? Я при получении уточнил срок у заказчика, он неделя, в него укладываюсь. Почему делаешь не то? Ну как же не то, я писал про свой план действий в чат, на дейлике про него рассказывал, вы сказали что все ок (или ничего не сказали, как бы тоже дав понять что это ок).

Создание правильного впечатления

В первое время работы стоит создать о себе правильное впечатление. Вы опытный амбициозный специалист, вам интересен проект, эта работа, вы хотите активно ебашить и развиваться. Иногда стоит остаться в офисе и поработать уже после конца рабочего дня - показать что вам важно успеть закрыть задачу в срок.

На первом этапе вам важно разобраться в проекте, сработаться с руководителем, понять его характер, что для него важно. Где можно подзабить а где прям важно корректно сделать.

После испытательного уже сможете немного расслабиться, но пока не время для этого.

Глубокое изучение проекта

Испытательный срок - время чтобы детально погрузиться в ваш проект. Кроме технических навыков, вам нужно будет узнать детали конкретного проекта, например складской логистики. Разобраться в этой сфере - как все работает, какие нюансы, какие другие практики на рынке, какие проблемы. Стоит сделать это на этапе испытательного срока - там это нормально и ожидается. А если пройдет полгода, и выяснится что вы еще не узнали что-то важное для вашей сферы (например, чем отличается модель доставки DBS от FBS) - могут возникнуть вопросы.

Как не напрягать руководителя и команду

Вас нанимают чтобы облегчить работу. В идеале - чтобы вам можно было отдать задачу и забыть про нее. Быть уверенным, что вы сами погрузитесь в ее контекст, зададите дополнительные вопросы заказчику, составите план решения, проверите свое решение.

Не стоит закидывать коллег вопросами вроде:

• а как делать эту задачу?
• подскажите мне глупый вопрос, ответ на который можно узнать в гугле за 5 мин, но мне лень
• а что лежит в таблице такой-то? (если вы сами могли найти ответ в документации отдела в Confluence)

Стоит избегать любых ситуаций, которые напрягут руководителя и создадут ему проблемы.

Из недавних кейсов: ученику надо было отработать в субботу пропущенные дни. Офис был закрыт, он стал искать способы туда попасть, звонить в субботу утром руководителю и добиваться ответа. Так делать не надо.

Регулярная обратная связь

Важно регулярно узнавать у руководителя обратную связь. Или у формального руководителя, или у того, кто по факту вам ставит задачи. Даже если вам кажется, что все ок, или он вам так говорит - стоит попросить встречу 1-1 раз в 2 недели. На ней чаще всего выяснятся мелкие моменты, которые вам до этого не говорили, потому что они не настолько значимы чтобы отдельно обсуждать. Но если вы явно спросите обратку, вам это скажут, и вы сможете улучшить работу.

Если же вы регулярно спрашиваете обратку, и вам говорят что все ок - вы тоже себя подстрахуете. Вам потом не смогут сказать: что-то ты плохо работаешь последние 2 месяца, заказчики жалуются. Подожди, как жалуются, я же регулярно у тебя обратку спрашиваю, ты говорил что все отлично, проблем нет.

Вопросы

Стоит избегать любых глупых вопросов. В любой непонятной ситуации потратьте 10-15 минут, поищите в гугле, забейте в GPT контекст ситуации и ваш вопрос. Если ответ на поверхности, вам нужно найти его самим, а не напрягать коллег.

Для подстраховки можно использовать следующий принцип. Допустим, вы хотите что-то спросить, не знаете глупый вопрос или нет. Можно спросить GPT: смотри, вот такая ситуация, такая задача, лид написал следующее. На основе этого я делаю вывод, что мне надо уточнить у коллег, как работает модель доставки DBS, в открытом доступе этой инфы нет. Я верно оцениваю ситуацию или может что-то глупое сейчас спрошу и могу сам найти ответ?

Записался на курс в феврале 2024. 19 лет, 3 курс, учился в лицее с мат. уклоном, немного изучал python. Изучил sql, повторил python, начал искать работу. Через 3 месяца с начала обучения получил первый оффер на 80К. Решил его принять, вышел на работу, 2 недели проработал, неожиданно решил уволиться - говорит, поменялись планы, переезжаю в Москву, плюс "ну лето же, отдыхать нужно 😅".

В конце августа 2024 снова начал поиск, за 2 месяца нашел работу, устроился на 160К на руки (180 гросс). Прошел испытательный, работает там уже почти год.

Начало обучения: 2 февраля 2024г

Бекграунд до курса: учился в лицее с мат. уклоном, немного изучал python

Срок обучения до первого оффера: чуть меньше 3 мес

Собесов до оффера: 15 тех собесов

Сумма первого оффера: 80К на руки, через полгода устроился на 160К

Дальнейшее развитие событий: работает на этой позиции с октября 2024

Подробнее со скринами переписки и деталями - в статье.

Полная история

В феврале 2024 записался на курс. Все шло довольно стандартно - изучили SQL, python.

Май 2024

Начали проходить собесы, в мае уже получил первый оффер - пока всего на 80К.

Я советовал ему не принимать самый первый оффер, продолжить искать и найти сумму повыше.

С 90% вероятностью ваш первый оффер не будет максимальным. Вы только набрались опыта в собесах, допускаете ошибки в ответах - и конечно, если продолжить проходить собесы, еще опыта набрать, то можно получить сильно выше. Средний размер зп учеников на первом месте работы - 160К.

Но ученик решил уже устроиться, начать работать и получать опыт.

Проработал 2 недели, после чего неожиданно уволился по своей инициативе. Назвал причины этого решения - во-первых, решил переехать в Москву + цитата "ну лето же, отдыхать нужно".

После переезда летом взял паузу, не искал работу по личным причинам.

Август 2024

В конце августа продолжил откликаться.

В рамках уже оплаченного курса продолжил помогать искать вторую работу. Обновили и улучшили резюме, включили в него прошлый небольшой опыт. Далее разбирал записи собеседований, давал детальную обратку. Изначально в собесах чувствовался немного несерьезный подход к вопросу - про это писал пост на канал:

Октябрь 2024

Примерно через 2 месяца пришел оффер на 160К на руки на позицию дата инженера. (это позиция смежная с аналитиком данных, но больше работа не с графиками, а с базами данных. и кстати несколько других учеников с офферами в районе 180 устраивались тоже на дата инженеров).

В итоге решил принять оффер. В процессе оформления на работу возникли некоторые вопросы касательно его документов, наличия опыта в трудовой. Вместе обсудили стратегию действий, в итоге все завершилось успешно.

Далее поддерживал ученика на испытательном сроке, он его успешно прошел.

Август 2025

По состоянию на сейчас - август 2025 - ученик продолжает работать на той же позиции.

Недавно заметил, что он не написал отзыв, попросил его это сделать спустя год. Прикладываю его тут:

Помню, как спросил в ODS Slack (такой мессенджер тогда был): ребят, я тут джун, устроился в такие-то компании, как думаете куда лучше пойти? Меня захейтили. Решили, что я выебываюсь - для джуна считается счастье хотя бы в одну из них попасть.

Расскажу про лучшие собесы с которых был оффер и что сделало их успешными:

1 / BetBoom, сентябрь 2021, первый оффер на 120К До этого долго пытался устроиться на вакансии с зп 70-80К, получал отказы, делал тестовые и их даже не проверяли и тд.

Решил радикально изменить резюме, написал туда опыт работы, добавил достижения (участие в олимпиадах по математике), поработал над образом.

На следующий же день посыпалось много приглашений, звонят из букмекерской компании BetBoom и зовут в офис в Москве на собес сразу с руководителем и командой (вообще, 95% собесов проходят онлайн, это было исключение - просто как заметка).

Зовут сразу на собес с руководителем. Вау. Никаких тестовых заданий.

Прихожу в офис. Меня встречает молодой руководитель и пара красивых девушек - как я помню, тоже члены команды. Что-то говорю в духе “О, у вас тут такие красивые и позитивные люди работают” - реакция положительная.

На тот момент сильно волновался, такой очный собес был впервые.

Но все прошло гладко. Задали 5 задач по SQL, я их быстро решил. За счет того, что уже до этого много собесов прошел и на них опыта набрался. Потом пару задач по статистике, тоже для меня легких.

Спросили: как вообще относитесь к нашей сфере (букмекерские конторы)? Говорю: положительно. Знаете, столько глупых людей вокруг, которые даже базовую математику не знают, это так бесит. А тут хотя бы на этом заработать можно. Реакция положительная, посмеялись.

После собеса мне HR пишет, что я очень понравился команде и меня готовы брать. Только просят тестовое задание сделать одно. Я его сделал за пару дней, скинул им, говорят все отлично, берем вас. Оффер 100К, после испыталки 120.

2/ Стартап. Но в этот же день (помните, что я только выложил крутое резюме, реакций была куча) позвали на другой собес в один стартап. Сразу был собес с лидом, задал базовые вопросы по sql и python, все ответил.

Нашли с ним общность - оба учились в лучшей в Москве 57 школе. Если что-то такое происходит (оба учились в одной крутой школе / вузе), это сильный плюс. Типо ну все понятно, ты классный, берем тебя. Принял оффер на 120К на руки, вышел на работу.

Правда, потом оказалось, что задачи там были совсем не аналитические, скорее с фронтендом связанные. В итоге уволили через 2 недели, а почему меня вообще взяли и на собесе спрашивали совсем другое - так и не понял.

3/ Собес в X5, оффер 130К. Также базовые вопросы по sql и python, которые легко ответил из-за опыта, полученного с прошлых собесов.

Нашли общность с лидом - оба знали одного человека. Условно, одного блогера в инсте, которого лид знал потому что он друг его крутого коллеги. А я его же знал, но по другой теме. Случайно так вышло, что на это вышли в разговоре.

Такие совпадения выделяют вас из остальной массы кандидатов. Оффер на 130К, который я в итоге не принял, потому что были другие собесы где офферы выше обещали. И вакансия была не аналитик данных, а дата инженер.

4/ Собес в Озон, оффер 160К

Ничего впечатляющего не было, задали базовые вопросы. Сказали, что давно сотрудника ищут, хотят закрыть должность. Основной вопрос был - как быстро готовы выйти на работу? Сказал через 2 недели. Они такие ок, будем оформлять оффер.

Иногда такие легкие случаи бывают, когда почти ничего не спрашивают, вы по основным критериям прошли, а они давно искали и рады что наконец нашли. Оффер 160К. В итоге не принял, так как скоро получил оффер Авито выше, и вакансия была тоже дата инженер.

5/ Собес в Авито, оффер 180К.

На тот момент уже ждал оффер от Озон, поэтому даже не знал идти или нет. Решил сходить - лишним не будет.

На собесе сказал, что уже есть оффер от Озон и от Яндекса намечается. Поэтому был в сильной позиции. Сказали: окей, если так, давайте мы вам быстрее собесы проведем. Уже сегодня тех собес, а завтра с 3 лидами поговорите, решите какая команда вам подойдет.

На тот момент внутри играла большая уверенность, которую я получил после всех предыдущих офферов. Отвечал уверенно, и может они не стали задаваться целью досконально проверить мои знания - а скорее быстрее к себе взять, пока такой ценный сотрудник куда-то еще не ушел.

Прошел тех собес, пообщался с 3 лидами. С одним из них вышел хороший матч - он был из тех людей, у кого глаза горят от работы, я тоже показал подобный настрой (он и правда таким был). После собеса позвали в офис познакомиться, сделали оффер 180К на руки, я сразу его принял. Тогда я даже не представлял, что смогу столько получить.

6 / Собесы в Яндекс, оффер 180К На тот момент в Яндекс тоже проходил собесы. Там была долгая история, 4 этапа, между каждыми двумя большие перерывы. Начал еще 2 недели назад, в итоге оффер смогли дать только к тому моменту, когда я уже принял оффер Авито. Говорили, что готовы столько же дать. (т.е. 200 гросс, 180 на руки).

Но я уже в Авито принял, и команда там очень понравилась, пришлось отказаться. Ничего примечательного не было, просто уверенно все ответил, имея опыт прошлых собесов и решения задач на них.

Что сделало все эти собесы успешными?

Во-первых, сильный образ. Математик, выпускник 57 школы, олимпиадник. Развитое логическое мышление и опыт решения кучи разных задач на сообразительность. (если у вас такого сильного бекграунда как у меня нет, не волнуйтесь, вполне достаточно показать себя просто как типичного технаря/программиста)

Во-вторых, опыт полученный на прошлых техсобесах. К моменту этих я вышел на тот уровень, когда задачи по SQL решаю почти мгновенно. На все стандартные вопросы знаю ответы.

В третьих, уверенность давали ранее полученные офферы. На часть собесов я приходил уже имея другой оффер на руках. Это позволяло расслабиться психологически, отвечать увереннее, и в каких-то местах мне даже не задавали вопросы там, где в теории могли задать, и где я бы мог неидеально ответить.

Появилось ощущение что теперь уже не я без опыта пытаюсь устроиться хоть куда-то, а я востребованный специалист и многие хотят меня к себе заполучить.

Часто ученики проходят собесы и вообще никак не интересуются вакансией. Просто рассказывают про свой опыт, отвечают на технические вопросы. HR в конце спрашивает: есть ли какие-то вопросы по вакансии? - Да нет, вопросов нет. Буду ждать обратной связи.

Это сразу выдает в кандидате человека, которому лишь бы устроиться, а не того, кто осознанно выбирает и понимает, куда идет.

Понятно, почему так происходит. У учеников нет опыта. Они думают: я сейчас получаю 80К, вакансия с зп 200К, конечно, я хочу на нее устроиться. А что за компания, что конкретно делать на этой вакансии.. честно говоря, мне пофиг вообще. За 200К на что угодно готов. Да я и не знаю даже что спросить.

Но это не бьется с образом опытного специалиста.

Если представить идеального кандидата - это не тот, кто готов на любую работу за 200К. Это человек, который уже в теме, шарит в аналитике, востребован, и сам выбирает, где ему интересно работать. Он заранее читает вакансию, чтобы понять: а хочу ли я сюда? Что тут делают? Есть ли рост? На собесе задает осмысленные вопросы, узнает детали.

В этой статье разберем, почему важно изучать вакансию до собеса и как это правильно делать. Как подстроить свою подачу под конкретную компанию. Что спросить, чтобы оставить правильное впечатление. И сделаем это на конкретном примере - вакансии аналитика в GrowFood.

Ниже будет длинный текст вакансии, можете просмотреть, а ниже мой разбор.

Аналитик данных, GrowFood

Мы яркие и динамичные и много чего успели:

• Достигнуть годового оборота в 5 млрд рублей
• Стать ТОП-1 Брендом в сегменте доставки рационов
• Объединиться в группу компаний, запустив сервис ПриЁм и розничное направление
• Сформировать команду из более 2000 сотрудников, которые горят своим делом
• Не превратиться в корпорацию и сохранить культуру новаторства, открытости и быстрого тестирования новых идей

Для этого у нас есть:

• Собственное уникальное производство в Санкт-Петербурге и Москве, где трудятся над меню почти 300 поваров и бренд-шефов, технологов и инженеров
• Цифровая логистика с штатом внутренних курьеров
• Точная аналитика, которая позволяет анализировать счастье клиентов в разрезе поставщиков гречи
• Развитая продуктовая культура, которую мы применяем не только в управлении цифровыми продуктами, но и в тестировании вкусов наших блюд
• Креативная экспертиза и продакшн высокого уровня внутри компании.

Сейчас мы в поиске Аналитика, который присоединится к одной из продуктовых команд и будет:

• Участвовать в проектировании маркетинговых кампаний и а\б тестов, оценке эффективности по результатам запусков
• Работать c DATALAKE, DWH, языками обработки данных (SQL, Python, R), витринами данных (PowerBI)
• Создавать инструменты (отчеты, витрины, аналитические модели) для работы с данными для различных подразделений и продуктовых команд
• Формулировать и тестировать аналитические гипотезы в пользовательском пути и коммуникациях, продукте, маркетинге, ценообразовании, операционных процессах
• Вместе с продуктовой командой работать над улучшением бизнес-показателей (конверсии, CAC, NPS, LTV, рентабельность и тд)
• Проводить исследования пользователей для улучшения существующих продуктов и поиска новых возможностей (качественные, количественные, оценка потенциала новых продуктов и рынков)
• Вместе с командой разработки развивать datadriven подход внутри компании и создавать аналитические продукты для бизнеса

Что для нас важно:

• Опыт в аналитике от 2х лет
• Понимание основ мат-статистики и кластерного анализа
• Знание юнит-экономики (LTV, CPM, CAC, ROMI)
• Продвинутое владение Excel (сводные таблицы, сложные формулы, визуализация)
• Понимание бизнес-смысла данных - как считаются метрики воронки, что на них влияет
• Владение методологией проведения количественных исследований
• Навык проведения глубинных интервью и custdev
• SQL, Python, R на базовом уровне
• Навык построения отчетов PowerBI
• Высокие коммуникативные навыки - будет много кросс-командного взаимодействия
• Высокая энергичность и готовность драйвить проекты
• Страсть к нахождению того, чего не видят другие
• Умение разрабатывать и поддерживать маркетинговые BI-отчеты и дашборды

Что мы предлагаем:

• Сильнейшую команду единомышленников, нацеленную на общий результат и рост
• Проект с миссией — повысить качество жизни людей, изменив подход к питанию
• Огромные возможности для роста
• Возможность работать удаленно или из офиса
• Новый современный офис класса А+ в центре Петербурга (БЦ Сенатор) и в Москва-Сити (башня Меркурий)
• Бесплатное питание в офисе и на производстве от наших сервисов
• Развитую корпоративную культуру, совместные выезды, грандиозные тематические вечеринки, совместные спортивные мероприятия
• Обыденно, но факт — у нас белая заработная плата и официальное трудоустройство с первого рабочего дня

Подготовка к собесу

Я захожу на вакансию и читаю ее перед собесом.

Во-первых, чтобы базово понять о чем она. Будет плохо, если они спросят: вы же читали вакансию, помните что там было? А вы вообще без понятия, для вас это очередной собес из 3 за этот день. Не смотрели или не помните.

Во-вторых, чтобы понять, как я могу показать что мне реально интересна эта вакансия, не только по причине денег.

Выводы из текста вакансии

Что я тут вижу?

1. "Проект с миссией — повысить качество жизни людей, изменив подход к питанию". Они делают акцент на своей миссии - здоровое питание. Можно на собесе вкратце упомянуть, что для меня это важно, я сам слежу за питанием, заказываю здоровую еду из Вкусвилла и вообще поддерживаю эту тему, круто было бы поработать в таком общественно значимом проекте.
2. “более 2000 сотрудников, которые горят своим делом” - значит можно показать, что я тоже из тех, у кого “глаза горят”, кто увлечен своим делом, полон энтузиазма, хочет развивать продукт и добиваться результатов (конечно, в меру). И кстати, не во всех компаниях так. Где-то вы придете на собес, поймете что там спокойные ребята сидят, которые неторопливо работают, просто выполняют обязанности за зп. В таком случае не нужно слишком большой энтузиазм показывать, а скорее подстроиться под них.
3. “Развитую корпоративную культуру, совместные выезды, грандиозные тематические вечеринки, совместные спортивные мероприятия” - можно сказать что для вас это тоже важно. Не обязательно прямо даже. Но например, они вас спросят: если будет несколько офферов, на основе каких факторов будете принимать решение? И можно сказать, что корп. культура важна, в прошлой компании в походы вместе ходили, вообще вы социальный человек и поддерживаете всякий движ. И они подумают: о, так это про нас как раз, у нас так же. Оборотная сторона: если они прямо про это не пишут, может не нужно про это говорить. Может, у них ничего такого нет, и они наоборот подумают: да не, это не про нас, у нас ничего такого нет вообще, мы тихие интроверты в офисе сидим с 10 до 18 и особо даже не общаемся.
4. “Не превратиться в корпорацию и сохранить культуру новаторства, открытости и быстрого тестирования новых идей” - можно сказать, что вы тоже не любите бюрократию, вам нравится среда где можно быстро добиваться результатов, предлагать гипотезы и сразу реализовывать, не ждать долгих согласований. Опять же, если этого они не пишут, не нужно этого говорить, чтобы не выстрелить себе в ногу. Скажем, вы устраиваетесь в Сбер, и это скажете. Они наоборот решат: не, он нам конечно не подойдет, ему в стартап нужно. А у нас все из бюрократии только и состоит. 2 месяца после трудоустройства идут согласования доступов.
5. Там указано несколько вакансий, на которые они ищут. Допустим, вы общались с HR и узнали, что у вас будет собес на роль, где надо “Участвовать в проектировании маркетинговых кампаний”. Можно подумать о том, почему вам именно это интересно. Например, сказать на собесе: кстати да, мне это интересно, и уже был такой опыт - помогал другу закупать рекламу для его телеграм канала, тестировали разные источники, смотрели конверсии в каждом. Интересно было бы тут поработать, получить опыт в маркетинге, с точки зрения бизнеса оценить, какие тексты реклам работают лучше, на что люди лучше реагируют.
6. “Высокие коммуникативные навыки - будет много кросс-командного взаимодействия” - вероятно, будут вопросы от HR на эту тему. По этим вопросам для учеников есть отдельная база знаний в чате в разделе “Собесы. Общие вопросы”. Можно подготовить несколько кейсов на эту тему. Скажем, когда HR спросит - были ли недопонимания на работе где вы не поняли заказчика? Или если 2 заказчика пришли с задачами и вы обе не успеете сделать и что вы будете делать в этой ситуации. Подготовить ответы заранее.

Техническая подготовка

Смотрю на те термины, которые они используют.

• Работать c DATALAKE, DWH, языками обработки данных (SQL, Python, R), витринами данных (PowerBI)
• Вместе с продуктовой командой работать над улучшением бизнес-показателей (конверсии, CAC, NPS, LTV, рентабельность и тд)

Допустим, часть этих терминов я не знаю. Значит, нужно уточнить перед собесом. Вбиваю в GPT с промптом: объясни подробно простыми словами с примерами, что значит LTV. А, это метрика, которая показывает, сколько всего денег принесет клиент за все время. Окей, разобрались.

Также можно спросить: придумай 5 продуктовых кейсов, которые могут возникнуть на собесе, и возможные пути рассуждения о них.

Это отдельный формат вопросов в духе: у продакта возникла гипотеза провести такую-то акцию, как будете на данных ее оценивать? Тут нет единого правильного ответа, просто нужно показать ход ваших мыслей, как вы рассуждаете, на какие метрики будете смотреть.

Можно попросить GPT сгенерить такие гипотезы по конкретной вакансии и потренироваться.

Кроме этого, можно посмотреть на примеры задач, описанные в вакансии, и посмотреть что из вашего опыта можно подать как похожий опыт (или придумать таковой).

Собеседование

Итак, вы заранее посмотрели текст вакансии, подготовились, продумали как будете себя подавать.

Первый этап собеседования обычно с HR, созвон минут на 15. Ей можно изложить общие цели поиска, почему вас заинтересовала эта вакансия. Можно задать базовые вопросы про вакансию и ее детали - но на сложные вопросы по продукту она возможно не ответит, так как сама не знает. Но как минимум вы покажете, что интересуетесь этим.

Далее вам назначают тех собес на час уже с лидом направления или опытным специалистом. Ему уже можно задать более детальные вопросы по продукту - он уже глубоко погружен вопрос.

Как выглядит собес опытного специалиста в идеале: вы общаетесь с лидом, внятно рассказываете про свой опыт, с чем работали, с чем нет. Далее он вам рассказывает про вакансию. Вы уточняете ее детали, подробнее расспрашиваете, примеры задач, что предстоит делать. Во время его рассказа вставляете комментарии по делу (хотя это может быть сложно без опыта). В итоге вы с ним на одной волне, по вашим комментариям он понимает что вы шарите, что вам не пофиг куда идти, вы узнали глубже про вакансию, и после собеса (кроме правильных ответов на технические вопросы по sql и python) у него ощущение, что вы именно тот, кому это интересно, кто подойдет на именно эту вакансию.

Вы показываете избирательность. Если я уже специалист с опытом, прихожу на собес на новую вакансию, я буду исходить из вопроса: а точно ли мне подойдет эта вакансия? Будет ли мне это интересно? Надо все выяснить перед тем как устраиваться.

В идеале исходить из изобилия. Конечно, на практике не всегда так будет. Может быть так, что и у меня не будет работы в какой-то момент, я буду думать: блин, денег нет, 3 месяца без работы, вот бы хоть куда-то устроиться. Честно говоря уже пофиг куда. Платят норм и ладно. НО - показывать это не стоит. Лучше исходить из позиции, что у вас есть выбор, вы находитесь в позиции выбора. Даже если реально готовы на все что угодно - сделайте вид, что оцениваете варианты и выбираете.

Какие вопросы можно задать (+пример диалога)

Плохие вопросы

Примеры из практики:

• А где вы делаете задачи, в SQL или в python?
  Это вопрос глупый, так как по сути все равно где делать задачи. От вас требуется результат - проанализировать данные и принять решение. А как уж вы это сделаете, решать вам. Если сможете в java как-то сделать и вам так удобнее - пожалуйста.
• А сколько длится испытательный срок?
  Вопрос показывает вашу неопытность, так как испытательный всегда в РФ длится 3 месяца. Если у них вдруг что-то отличается, они вам сами отдельно сказали бы.
• А нет ли у вас контроля за рабочим временем?
  Вопрос будто намекает, что вы хотите мало работать. В большинстве компаний такого контроля нет. К тому же надо исходить из предпосылки, что вы очень трудолюбивый и ответственный сотрудник. У вас такого вопроса даже возникнуть не может. А какая разница? Я часто даже после окончания работы остаюсь и что-то делаю. Введут какой-то контроль или нет - вообще без разницы. Ну введут, увидят только что я больше остальных работаю.

Хорошие вопросы

Что бы я спросил на собесе про вакансию выше?

Допустим, вам перед собесом сказали, что конкретно этот собес будет на позицию, где надо “Участвовать в проектировании маркетинговых кампаний”, в соответствующий отдел.

Вы перед собесом забили в ИИ - найди в интернете, какие маркетинговые кампании могут быть в GrowFood, найди конкретику. Я забил в твиттерский Grok запрос:

[текст вакансии]
найди в интернете если есть какие конкретно маркетинговые кампании использует growfood, в деталях

Его ответ:

Итак, вы получили ответ, вникли в него и уже хотя бы немного в теме. Даже если до этого с маркетингом никогда не работали. Есть промокоды, скидки, инфлюенс маркетинг.

Далее уже на собесе с лидом можно спросить:

— А какие конкретно маркетинговые кампании сейчас планируется развивать, можешь рассказать? Слышал, что вы активно используете промокоды, скидки для новых клиентов?

— Да, у нас активно развивается тема с промокодами, вот новый формат акции хотим запустить и найти аналитика, который будет это все поддерживать данными, анализировать, строить дешборды.

— А как эта механика будет работать, можете рассказать? Мне интересно.

— Да вот, планируем ввести акцию, скидка 1000р на первый заказ и кешбек на заказы в первую неделю.

— Понятно, интересно. А другие источники трафика как работают, рекламу в инстаграме, рекламу через инфлюенсеров используете, это будет на позиции? Или может другие аналитики этим будут заниматься?

— Это тоже развивающееся направление, им занимается соседний отдел. С ними придется тоже взаимодействовать.

— А как вообще эту позицию могли бы описать, это просто поддержка текущих процессов, или может быть планируется резкий рост отдела, соответственно возможность вырасти по карьере вместе с отделом?

— Да, планируем расширение как раз. При активных действиях можно будет быстро вырасти.

— Понятно, интересно. Это как раз то чего я ищу.

Итого, в процессе диалога вы уже показали базовое понимание этой темы (заранее погрузившись в контекст), задали несколько вопросов по делу, поймали общую волну с тимлидом. Узнали новые вводные. На основе которых потом можно правдоподобно заявить (или создать общее впечатление), что вам именно эта вакансия интересна.

Вместо обычного диалога: всем привет, вот я пришел на собес. Чем надо заниматься на позиции, маркетингом? Ну я даже не знаю что это, но мне подходит, давайте задавайте вопросы по sql. Все ответил, вопросов нет, готов устраиваться. Сообщите как примете решение.

И они думают: ну, может он и норм ответил, но ничего вообще не спросил, это странно. Может ему пофиг куда идти и он только ради денег? Ну так мы его возьмем, а завтра оффер побольше сделают и он сразу уйдет. VS ситуация, где они понимают, что именно эта позиция и вакансия вам интересны

Кроме этого, зная на какую позицию собес, можно заранее подготовиться и к “продуктовому кейсу”. Это обычно что-то из практики работы. В данном случае может быть вопрос формата:

• У продакта возникла идея: ввести акцию, промокод на 1000р на первый заказ и далее по 500р кешбека в первую неделю. Как будете оценивать эту акцию, на какие метрики это может повлиять?

И вы уже готовы к этому вопросу, заранее в GPT похожие кейсы вбили, узнали вообще какие метрики в этой сфере есть, порассуждали с ним на эту тему.

Выводы

Сколько времени тратить на подготовку к собесам, обязательно ли так заморачиваться? Мне кажется, что всегда стоит потратить хотя бы мин 5 на подготовку. Узнать базовые вещи из описания вакансии, понять контекст, что они вероятно хотят услышать, и потом это говорить. Если в описании вакансии нет конкретики, что часто бывает - спросить у HR на первом 15-минутном созвоне.

Если это крупная айти компания вроде Озон, вы понимаете, что хотели бы именно туда попасть - можно потратить больше времени. Глубже погрузиться в контекст конкретного направления. Найти статьи на Хабре. Возможно, в компании проводили аналитические конференции, лид или его коллеги на них выступали (так было в случае моего лида в Авито, например). Тогда можно их посмотреть и про это тоже на собесе сказать: слышал про ваш отдел, выступление смотрел на конференции, очень круто. Хотел бы с вами работать.

Также важно подстраиваться под конкретную вакансию. Не надо говорить, что вам важны тимбилдинги, если в этой компании их нет (если вы хотите туда устроиться, а не реально отфильтровать компании по этому критерию). Не надо говорить, что вы не любите бюрократию, если устраиваетесь в Сбер. Если устраиваетесь в Авито, и по общению с лидом видно, что у него "горят глаза" от работы, он ждет того же от подчиненного - не надо приходить на собес и вашим видом показывать, что вас если честно все это уже заебало, никакого энтузиазма не вызывает.

Начало обучения: сентябрь 2022г.

Бекграунд до курса: 30 лет, сильные навыки по математике, после вуза 10 лет работал репетитором математики для школьников. До моего курса прошел курс Яндекса, доп. курсы по SQL и python, пробовал откликаться на вакансии, но мало звали на собесы / подзабил, в итоге 2 года прошло и все еще был без работы.

Срок обучения у меня до оффера: 3 недели (с учетом уже имеющегося опыта от пройденных курсов Яндекс и других)

Сумма оффера: 100К на руки, после испытательного 160К на руки с учетом премий. Небольшая +- гос компания.

Дальнейшее развитие событий: 1.5 года работы на этой позиции на зп 160К, потом полгода был без работы, отдыхал. Далее устроился в более интересную коммерческую компанию на 250К, прошел испытательный срок, работает там уже 5 месяцев (по состоянию на апрель 2025).

Подробная история

Изначально я услышал про аналитику данных еще году в 2019 от моего близкого друга, назовем его Алексеем.

Алексей увлекся аналитикой еще до меня в 2018 году, прошел курс Яндекса, агитировал меня тоже идти в эту сферу.

Помню, как мы с ним идем по Арбату, я его спрашиваю: слушай, а зачем вообще аналитики данных нужны? Ну, например, я хочу предсказать спрос на товары в Перекрестке. Так наверное уже для этого есть готовые ML модели, надо просто их запустить и все, в чем проблема?
Уже позже узнал, что в каждой компании свои нюансы, нужно адаптировать эти модели, делать рутинную работу по оценке их качества, строить графики, выгружать данные. На тот момент я еще не был погружен в эту сферу

В 2020 году я сам решил пойти в айти, чтобы получить стабильный источник дохода. Мотивировали примеры друзей, с которыми познакомился, которые зарабатывали в этой сфере 170, 200К. Для меня тогда это были большие деньги.

Осень 2022 года. Я уже обучился, набрался опыта собесов, устроился на несколько работ, работаю в Авито на 200К. А Алексей, хоть и начал изучать аналитику 2 года назад еще до меня, и сам купил те курсы, которые я потом у него взял и прошел бесплатно - до сих пор не мог найти работу.

Почему? Алексей уже хорошо во всем разбирался, многое знал, но попробовал проходить собеседования, несколько раз получил неудачный опыт, малое количество откликов, разочаровался и подзабил на это, продолжая работать на своей работе репетитора, на которой получал в среднем 60К.

Я заставил его сдвинуться с мертвой точки, составил для него небольшую программу для подготовки к собеседованиям, легенду об опыте работы в 1 год (реального опыта у него не было, только 3 месяца стажировки в Яндексе год назад, которую он не прошел), и всего через 3 недели он нашел работу на 100 тысяч, а уже в конце испытательного срока его повысили до 160 тысяч.

Примечание: зарплата 160 тысяч складывается из оклада и "регулярной премии". Оклад 120 тысяч и ежеквартально (раз в 3 месяца) премия размером в одну зарплату. В среднем - 160 тысяч на руки в месяц.

В этом посте расскажу как все происходило.

Быстрое дообучение

По сути, Алексей уже обладал всеми нужными знаниями. Прошел SQL, python. По SQL даже несколько каких-то курсов проходил. Главное чего ему не хватало: хорошее резюме и немного практики.

Для начала на основе своих реальных рабочих задач (я тогда работал в Авито) составил для него набор сложных задач по SQL, штук 8. И несколько задач вроде "загрузить таблицу в питоне, обработать, построить график, сделать по нему вывод".

В моем текущем курсе для учеников таких задач в разы больше. Регулярно проверяю собесы учеников, они мне скидывают реальные задачи с собесов по SQL, я беру и добавляю их полные аналоги в мой курс. Накопилось уже очень много.

После чего дал ему подробную обратку по каждой задаче. Разобрали все его ошибки, что стоит доучить.

Легенда

Далее начал составлять резюме. Написал ему легенду о том, что он работал год+ в одном небольшом стартапе, где я сам проработал недолго. Расписал какие были у него задачи, что он делал, как был организован рабочий процесс. С обновленным резюме он начал откликаться, сразу посыпалась куча приглашений.

Уже через 2 недели он нашел работу. Получил оффер 100К на руки и принял его.

А после успешного окончания испытательного срока, на котором я его тоже поддерживал, написал мне счастливую новость - его повысили до 160 тысяч, чего я сам не ожидал.

Продолжение

Приведу несколько интересных скринов переписки с Алексеем. Отзыв о моем курсе, впечатления от работы в айти, дальнейшее развитие карьеры.

Отзыв Алексея о работе со мной, 9 января 2023

Июль 2023:

После устройства на первую работу Алексей проработал на ней 1.5 года, получая 160К на руки. Работа была не очень напряжная - так как это была почти гос компания, процессы не особо эффективные. К концу работы он по его словам уже совсем обнаглел - работал по 2 часа в день, мог играть в шахматы на рабочем месте. Закончилось тем, что совсем забил на задачи, его решили уволить - чего он сам уже ожидал.

Некоторое время отдохнул без работы, осенью 2024 начал искать новую работу. Устроился в одно место на 250К, но оказалось что там искали не аналитика, а кого-то другого (задачи были довольно странные). В итоге оттуда ушел, нашел новую работу на 250К на руки уже в крупной коммерческой компании. Направление связано с доставкой товаров. Недавно прошел испытательный срок, продолжает там работать.

На мой взгляд, он уже вполне готов собеситься и идти дальше на 300К+ - но говорит, что сначала хочет разобраться в текущих задачах, вырасти на текущем месте.

Начало обучения: сентябрь 2022г.

Бекграунд до курса: 30 лет, сильные навыки по математике, после вуза 10 лет работал репетитором математики для школьников. До моего курса прошел курс Яндекса, доп. курсы по SQL и python, пробовал откликаться на вакансии, но мало звали на собесы / подзабил, в итоге 2 года прошло и все еще был без работы.

Срок обучения у меня до оффера: 3 недели (с учетом уже имеющегося опыта от пройденных курсов Яндекс и других)

Сумма оффера: 100К на руки, после испытательного 160К на руки с учетом премий. Небольшая +- гос компания.

Дальнейшее развитие событий: 1.5 года работы на этой позиции на зп 160К, потом полгода был без работы, отдыхал. Далее устроился в более интересную коммерческую компанию на 250К, прошел испытательный срок, работает там уже 5 месяцев (по состоянию на апрель 2025).

Подробная история

Изначально я услышал про аналитику данных еще году в 2019 от моего близкого друга, назовем его Алексеем.

Алексей увлекся аналитикой еще до меня в 2018 году, прошел курс Яндекса, агитировал меня тоже идти в эту сферу.

Помню, как мы с ним идем по Арбату, я его спрашиваю: слушай, а зачем вообще аналитики данных нужны? Ну, например, я хочу предсказать спрос на товары в Перекрестке. Так наверное уже для этого есть готовые ML модели, надо просто их запустить и все, в чем проблема?
Уже позже узнал, что в каждой компании свои нюансы, нужно адаптировать эти модели, делать рутинную работу по оценке их качества, строить графики, выгружать данные. На тот момент я еще не был погружен в эту сферу

В 2020 году я сам решил пойти в айти, чтобы получить стабильный источник дохода. Мотивировали примеры друзей, с которыми познакомился, которые зарабатывали в этой сфере 170, 200К. Для меня тогда это были большие деньги.

Осень 2022 года. Я уже обучился, набрался опыта собесов, устроился на несколько работ, работаю в Авито на 200К. А Алексей, хоть и начал изучать аналитику 2 года назад еще до меня, и сам купил те курсы, которые я потом у него взял и прошел бесплатно - до сих пор не мог найти работу.

Почему? Алексей уже хорошо во всем разбирался, многое знал, но попробовал проходить собеседования, несколько раз получил неудачный опыт, малое количество откликов, разочаровался и подзабил на это, продолжая работать на своей работе репетитора, на которой получал в среднем 60К.

Я заставил его сдвинуться с мертвой точки, составил для него программу подготовки к собеседованиям, помог адаптировать его предыдущий опыт и оформить его так, чтобы он выглядел цельно и логично в глазах работодателя.

Всего через 3 недели он нашел работу на 100 тысяч, а уже в конце испытательного срока его повысили до 160 тысяч.

Примечание: зарплата 160 тысяч складывается из оклада и "регулярной премии". Оклад 120 тысяч и ежеквартально (раз в 3 месяца) премия размером в одну зарплату. В среднем - 160 тысяч на руки в месяц.

В этом посте расскажу как все происходило.

Быстрое дообучение

По сути, Алексей уже обладал всеми нужными знаниями. Прошел SQL, python. По SQL даже несколько каких-то курсов проходил. Главное чего ему не хватало: хорошее резюме и немного практики.

Для начала на основе своих рабочих задач (я тогда работал в Авито) составил для него набор сложных задач по SQL, штук 8. И несколько задач вроде "загрузить таблицу в питоне, обработать, построить график, сделать по нему вывод".

В моем текущем курсе для учеников таких задач в разы больше. Регулярно проверяю собесы учеников, они мне скидывают реальные задачи с собесов по SQL, я беру и добавляю их полные аналоги в мой курс. Накопилось уже очень много.

После чего дал ему подробную обратку по каждой задаче. Разобрали все его ошибки, что стоит доучить.

Резюме

Далее начал составлять резюме. Адаптировал его прошлый опыт под аналитику данных, расписал какие задачи он делал, какие были результаты для бизнеса.

С обновленным резюме он начал откликаться, сразу посыпалась куча приглашений.

Уже через 2 недели он нашел работу. Получил оффер 100К на руки и принял его.

А после успешного окончания испытательного срока, на котором я его тоже поддерживал, написал мне счастливую новость - его повысили до 160 тысяч, чего я сам не ожидал.

Продолжение

Приведу несколько интересных скринов переписки с Алексеем. Отзыв о моем курсе, впечатления от работы в айти, дальнейшее развитие карьеры.

Отзыв Алексея о работе со мной, 9 января 2023

Июль 2023:

После устройства на первую работу Алексей проработал на ней 1.5 года, получая 160К на руки. Работа была не очень напряжная - так как это была почти гос компания, процессы не особо эффективные. К концу работы он по его словам уже совсем обнаглел - работал по 2 часа в день, мог играть в шахматы на рабочем месте. Закончилось тем, что совсем забил на задачи, его решили уволить - чего он сам уже ожидал.

Некоторое время отдохнул без работы, осенью 2024 начал искать новую работу. Устроился в одно место на 250К, но оказалось что там искали не аналитика, а кого-то другого (задачи были довольно странные). В итоге оттуда ушел, нашел новую работу на 250К на руки уже в крупной коммерческой компании. Направление связано с доставкой товаров. Недавно прошел испытательный срок, продолжает там работать.

На мой взгляд, он уже вполне готов собеситься и идти дальше на 300К+ - но говорит, что сначала хочет разобраться в текущих задачах, вырасти на текущем месте.

Аналитика от Тимура. Индивидуально обучаю на аналитика данных, выход на зп 160К на руки в среднем через 4 месяца https://t.me/+grL7l4mbWqRiNTAy

1. Невнимательность. Не проверять рабочий календарь, забыть про общий созвон. Опоздать на него. Проспать.

2. Забывать задачи руководителя. Иногда было такое, что руководитель поставил задачу. Надо скинуть какую-то таблицу. Или внести правку в график. Задача вообще быстрая. Но проходит 3 дня, она не сделана. Он вынужден напоминать. А это для него очень напряжно: у него таких подчиненных человек 7, и каждому он поручил по несколько вещей, и теперь получается, их все надо помнить и каждому напоминать. Нельзя просто положиться на то что я сказал - значит задача будет сделана.

3. Забывать обратную связь руководителя. Руководитель сказал, что график надо строить таким-то образом. Проходит 2 недели, я заново строю график, допускаю ту же ошибку. Он снова вынужден напоминать. На это тратится его драгоценное время.

4. Не проверять результат задачи. Часто бывало так, что есть задача, ее делать 3 часа. Я сделал и сразу скидываю результат. Хотя, я мог потратить еще минут 5 (относительно 3 часов немного), проверить все детали, и увидеть явную ошибку. Если я это не делаю, ошибку замечает руководитель, соответственно у него уже по умолчанию недоверие к результатам моей работы. Он понимает: я не могу просто положиться, что Тимур сделает все как надо, каждый результат обязательно надо проверять, свое время ьратить.

5. Неправильно расставлять приоритет задач. Бывает так, что есть задачи от руководителя, которым он уделяет большой приоритет. Например “я хочу, чтобы регулярно обновлялась такая-то таблица, мне это очень важно”. А я может быть не понимаю важности этого. Думаю, да какая разница, если она на день позже обновится, что критичного произойдет? Но ему это важно. Или просто ему так хочется, или что более вероятно, это действительно важно для бизнеса / это важный критерий, от которого зависит оценка уже его его руководителем. Поэтому такие задачи нужно сделать в первую очередь.

И не всегда об этом скажут прямо. Бывало такое, что я узнавал это уже постфактум. Когда ко мне приходили с вопросом, почему таблица на час позже обновилась, это же так важно. Но после пары таких ситуаций уже можно понять, какие задачи важны руководителю.

6. Задавать слишком много вопросов. Была одна ситуация на работе в Авито: я делал задачу по данным службы поддержки, этой темой (поддержка в Авито Доставке) занимался мой коллега. Я был в эти данные вообще не погружен, задавал ему вопросы. А потом узнал от руководителя, что тот на перф ревью ему настучал, что я типо слишком много времени его потратил, спрашивая про эту задачу.

Хотя можно было потратить больше своего времени мне, и изучить документацию / самому глубже попробовать разобраться в вопросах кода.

И тут нужно калибровать под человека. Я например полностью открыт к диалогу. Готов всем подробно объяснить и тд. Есть коллеги, с которыми можно установить хороший контакт и общаться открыто. Но не все люди такие.

7. Более продвинутая ошибка: ошибка в коммуникациях

Как и в любой работе, в аналитике важны коммуникации. Вам дали какую-то задачу, ожидают ее исполнения в какой-то срок. Важно поддерживать прозрачную коммуникацию в том плане, когда задача будет выполнена, какие сроки, если возникают задержки, то с чем они связаны.

Тут возможны разные ситуации. Например: мне дали задачу, я начал ее делать, в процессе появилась объективно более важная задача, я переключился на нее, в итоге проходит неделя - а тот заказчик не знает, что с его задачей? Про нее забыли вообще? Или она так долго занимает? Когда вообще ожидать результата?

Или другой пример. Мне дали задачу, но выполнение зависит не только от меня, но и от разработчика. Задача занимает дольше, чем планировалось изначально. Но из-за того что я не смог правильно скоммуницировать, что я свою часть сделал, жду результата от разработчика - создавалось впечатление что как будто я виноват в задержке.

Я тоже очень много слышал разного о ней, но до прошлого года так и не съездил - казалось что это как-то далеко и сложно.

На самом деле слетать туда очень легко - если покупать тур билет обойдется примерно в 50К в одну сторону, снять хороший номер в отеле можно всего за 20К в месяц. Еда дешевле чем в МСК.

Еще осенью начал планировать зимовку в Азии - Таиланд, Бали и тд.

С ними какая ситуация: многие из моих друзей уже давно там были, по несколько раз. А я ни разу. Поэтому давно думал об этом, откладывал, частично потому что казалось что это очень сложно (что оказалось не так). А мой друг там зимовал последние 7 лет. Поэтому полетели вместе с ним, и он мне все показывал.

Цены

Мы взяли тур туда-обратно за 100К руб. на двоих. То есть 50К с каждого. Также включен отель на 5 дней.

Нам обратный билет не был нужен, мы его не использовали. Но за эту вполне низкую цену прилетели на Пхукет, 5 дней пожили в этом отеле, за это время обошли соседние отели и нашли 2 одиночных номера по 20К в месяц (еще около 10К был залог).

На месте отель найти очень просто, заранее можно не бронировать: обходите все соседние гостиницы, спрашиваете где есть номера. Много где цена за неделю и за месяц может быть одинаковая, тк до месяца суточный тариф.

Если сравнивать с другими странами, где я арендовал недвижимость - в Таиланде и на Бали просто рай. Например, в Турции когда я жил, при аренде недвижки на долгий срок просили сразу внести за 3+ мес оплату, плюс комиссия и залог. Если снимать квартиру в РФ или Казахстане, надо долго искать, потом подписывать договор, платить залог, хозяин будет ожидать, что вы там долго будете жить. А тут очень просто - пришел, 20К заплатил, живешь. Захотел съехать - за 2 дня предупредил что не будешь продлевать и съезжаешь.

По цене еды дешевле, чем в МСК. Неплохой обед в ресторане обходился в 600-1000 руб.

Много дешевых экзотических фруктов, часть из которых до этого не пробовал.

Как проходили мои дни / как совмещал с удаленной работой

В Тае мы прожили 2 месяца. Изначально для перелета из Казахстана взял 1 день отпуска - так как полет был долгий с пересадкой.

Работал удаленно. Из-за сдвига часовых поясов работа у меня начиналась в 15 по МСК. Это давало большую свободу - можно с утра встать, сходить на пляж, потом на массаж (там куча салонов дешевого хорошего массажа. не только эротического), потом пообедать и приступать к работе. К 19 уже совсем темнело, а вот вся солнечная половина дня у меня была по сути свободна.

На выходных ездили с другом на экскурсии. Особенно запомнились: острова Пхи-Пхи, Симиланские острова, святилище слонов и тигров.

Сообщество

Большим плюсом для меня было развитое русскоязычное комьюнити. Вскоре после прилета друг пригласил меня в закрытый клуб предпринимателей / людей, работающих удаленно.

Члены этого клуба регулярно собирались по субботам в бане, парились, обсуждали бизнес / ездили на рыбалку / полетать на легкомоторных самолетах / и тд.

Вход в сообщество стоил 15К рублей - как своеобразный фильтр людей. Я с готовностью заплатил - ведь это и мне в плюс, что я попадаю в уже отобранное кем-то сообщество людей, каждый из которых тоже заплатил эту сумму, а значит вероятно успешен и понимает ценность, которую может дать нетворкинг.

Кроме этого встретил много необычных людей. В баре как-то познакомился с семейной парой - русскими ребятами, которые приехали на Пхукет, живут и ведут тут бизнес - магазин марихуаны и сдача апартаментов туристам)

Минусы

Какие можно выделить минусы Таиланда? Наверное, инфраструктура. Если там долго жить, и вы заболеете, я не уверен, что там много хороших больниц. Особенно на небольшом Пхукете (в Бангкоке наверное есть).

Слышал, что там ужасные тюрьмы. Если вдруг вы по какой-то причине там окажетесь.

Много грязи на улицах. Идете по Пхукету, и в некоторых местах может быть прям мусор навален.

На фото выше - улица, по которой я регулярно ходил, когда там жил. Помню, отправил ее маме. Она пишет: ого, где там такая красота? Для меня она тоже выглядела очень атмосферно)

Хотя если посмотреть с другой стороны - на этой улице стоял ужасный запах, а чуть дальше если пройти, вообще был мусор навален в кучу.

Подписывайтесь на мой блог "Аналитика от Тимура" https://t.me/timuranalytics
На нем рассказываю, как выйти на доход в аналитике 200К+, работать удаленно и путешествовать. Жить жизнью мечты)

Часть 2: Бали

Про Бали слышал уже давно, лет 5 назад были друзья, кто уже жил там. И у меня тоже были планы съездить, но все откладывал. А оказалось это вообще не так сложно и даже не дорого - основной расход на билеты. В низкий сезон комнату можно снять очень легко за 35К в месяц

Жилье

Полетел туда из Пхукета довольно спонтанно. Забронировал рандомный отель на Бали без предоплаты, купил билет, улетел. Самолет задержали, в итоге на Бали я приехал уже поздно ночью. Взял такси и поехал в своей отель.

Как оказалось - он был закрыт. И вот я стою там ночью с чемоданами, ничего уже не работает, отеля у меня нет. Обошел соседние отели с целью найти хоть что-то. Нашел отель примерно за 3К рублей в сутки. В итоге снимал его дня 4. За это время обошел соседние гестхаусы, поспрашивал цены, нашел одно место, где удалось снять комнату всего за 35К рублей в месяц.

Тогда и я, и мой друг снимали довольно дешево. Но вообще зависит от сезона. Сейчас перед НГ мой друг полетел на Бали - говорит, только за 70К на месяц смог снять комнату. Так что бывает по-разному.

Жили мы с другом в районе Чангу. Сам Бали состоит из города Денпасар, где живут местные, и из кучи небольших деревень, где сосредоточена вся туристическая активность, рестораны, клубы. Чангу один из самых популярных районов.

На фото - первый дорогой отель за 3К в день где я жил первое время. Постоянно жить там у меня не хватило бы денег. Но просто для понимания уровня. Вообще на Бали все сделано офигенно роскошно - отели, рестораны. На уровне Москвы.

Первый день у океана

Сразу же по прилету я первым делом пошел к океану. И там я увидел то, что я никогда в жизни не видел, это меня субъективно нереально впечатлило (вероятно не все ценят такие вещи так же как я, делюсь своими эмоциями).

Я увидел отлив. При том максимально сильный, такой какой я почему-то ни в один из последующих дней не видел.

То есть вода отступила, при том очень сильно, и обнажила кучу всего интересного что обычно лежит на дне. Кораллы, водоросли. Бродил там около 2 часов. Нашел раковину морского ежа, скалы с кучей крабов, других экзотических животных.

Мой быт на Бали

Я приехал в начале февраля 2024. Жил в том же режиме, что и в Таиланде - по будням работа, на выходных ездил на экскурсии.

Моя удаленная работа аналитиком начиналась в 10 МСК, то есть с 15 по местному времени (на Бали +5 часов). Поэтому утром было время позаниматься своими делами, сходить на пляж. Начал заниматься серфингом - оказывается, именно на Бали океан для этого подходит, потому что есть сильные волны. В отличие от Таиланда.

Питание на Бали максимально здоровое. Куча веганских/смузи кафе, морепродукты, фрукты.

У меня сложился режим, при котором я вставал в 9 утра без будильника, шел заниматься серфингом, потом немного отдыхал и шел работать.

Рестораны

Еда на Бали очень качественная, на московском уровне. Намного лучше чем в Таиланде, все заведения прям атмосферно оформлены.

Причина, как мне сказали - тут все заведения открыты европейцами. В отличие от Таиланда, где в основном рестораны принадлежат местным.

По ценам тоже примерно как в Москве. Хорошо поесть 1 раз в ресторане - около 1500р. Но можно и дешевле было найти.

Экскурсии

В свободное от работы время ездили с другом на экскурсии. Вкратце перечислю основные.

Парк обезьян в Убуде

Парк, где живет несколько племен обезьян. Их можно покормить, для этого надо взять в руку арахис и протянуть ее. Чтобы его достать, они залезают прямо на вас, можно сделать прикольные фотки. Обезьяны очень наглые - иногда залезают сразу по 2 обезьяны.

Водопад в Убуде

Острова Комодо

Вместе с другом съездили в 3-дневный тур на острова Комодо на небольшом корабле. Оказывается, они находятся тоже в индонезии и рядом с Бали - мы узнали об этом случайно. Это острова, где живут самые крупные ящеры в мире - комодские вараны.

Для тура взял отпуск на 1 день (пятницу), и вместе с выходными получил нужные 3 дня.

Вулкан Батур

Вместе с другом поднялись на вулкан Батур.

Убуд, рисовые плантации

Заключение

В целом концентрация достопримечательностей / разных экзотических мест на Бали очень высокая. Я прожил 3 месяца, и даже близко не посетил все что там было. Есть сам Бали, есть тур по островам Комодо рядом с ним, есть маленькие острова рядом с самим Бали. Сам Бали очень большой и там много чего еще можно посетить. Или пожить в разных районах - я пока пожил только в одном, в Чангу. Он считается более тусовочным. Убуд наоборот более спокойный, там в основном живут те кто занимается духовными практиками/медитациями.

Жить там не так дорого - комнату можно снять всего лишь за 35К в месяц. По тратам на еду у меня выходило около 3-4К в день, но можно и дешевле найти.

В следующем посте планирую рассказать как я делал визаран чтобы продлить пребывание на Бали. Взял отпуск на 2 недели и посетил Малайзию - Гонконг - Тайвань.

Прошлая статья серии - Часть 1: Таиланд