Хорошая новость: определенно да
Плохая новость: найти ее может быть не так просто
Аналитикам сложнее с подработкой, чем, например, дизайнерам или разработчикам. Те спокойно делают свою часть (макет или код) и отдают результат заказчику
А аналитику для работы нужны данные. В компании всё просто: сотрудник подписывает всякие соглашения (NDA) и работает на корпоративном ноутбуке во избежании кражи данных и их незаконного использования
Передать доступы фрилансеру - сильно сложнее
💱 МОЙ ОПЫТ 💱
Мне как-то доводилось помочь небольшому приложению с аналитикой. Нанимать сотрудника на полную ставку им было бы дорого, поэтому они решили воспользоваться помощью стороннего специалиста
А нашли меня по знакомству - меня порекомендовала моя коллега, с которой создатель приложения работал ранее
Конечно, после работы в крупных компаниях с налаженной поставкой данных было непривычно столкнуться с тем, как все было устроено в таком, своего рода, стартапе
Никакой БД, к которой можно писать SQL-запросы - была только интеграция с AppMetrica с базовыми данными. Я почитала документацию и решила, что буду доставать их по API: спасибо моему давнему “другу” - библиотеке requests в python
В процессе работы выяснилось, что многое было не размечено (что это такое и почему важно - рассказывала в этом посте) или размечено не совсем корректно. Поэтому помимо всяческих расчетов и графиков, я успела сделать ТЗ для разработчика
Опыт однозначно интересный, но после основной работы переключаться на какую-то другую было очень ресурсозатратно
Всем, кто собирается вписываться в такую движуху, рекомендую:
🔘грамотно рассчитать свои силы (точно ли вам оно надо)
🔘сразу обговорить, сколько часов в неделю вы готовы уделять этому проекту
🔘обговорить стоимость вашей работы (в час или за выполненную работу) и как будет производиться оплата
А какой у вас опыт подработок и как вообще к ним относитесь? Если знаете ресурсы по их поиску, делитесь в комментариях, может быть кому-то будет полезно
#карьера_анна_в_данных