Женя Козлов описал опыт Яндекса по формализации грейдов для аналитиков. Написано очень чётко, можно использовать как шпаргалку для команд или личного развития.
Понравилось чёткое разделение каждого грейда в разрезе подхода к задачам (мелко разжованные а в конце просто глобальное направление).
В самом начале всё равно нужны математическая база, критическое мышление и какой-то прикладной опыт программирования.
Ниже надёргал абзацев из каждого раздела, рекомендую почитать целиком:
----
Аналитик данных – это человек, который помогает команде:
• Принимать решения более объективно, основываясь на фактах и данных (в противовес мнению, интуиции и опыту). • Искать точки роста продукта и бизнеса.Продукт аналитика — это ответы на заданные и незаданные вопросы, создание мыслительных моделей и фреймворков, и выведенные из них рекомендации, которые приводят к росту показателей бизнеса.
1. Аналитик-стажер (trainee data analyst)
Аналитик-стажер работает на уровне четко сформулированных и хорошо формализованных задач. Задачи стажеру ставит исключительно старший товарищ-аналитик (наставник или руководитель). Он же проверяет результаты выполнения этих задач перед тем, как отдать эти данные куда-либо еще.
2. Младший аналитик (junior data analyst)
Младшему аналитику не хватает опыта в реальном продукте и бизнесе, поэтому он склонен решать задачи так, как они поступают:
– Нужно выгрузить эксельку с вот такими колонками? – держите.
– Нужно сделать дешборд? – нарисуйте на листочке, как он должен выглядеть.
и т. д.
Как правило при постановке задачи на младшего аналитика обсуждается детальный алгоритм с описанием данных, которые нужно использовать, способом трансформации этих данных (фильтрации, группировки, join’ы) и буквальным описанием, как должен выглядеть результат (если это график, то какие должны быть оси, нормировки, подписи, способ визуализации).
3. Аналитик 1 (Middle data analyst 1 step)
Это первый уровень самостоятельного аналитика. Почти все его задачи возникают в прямом взаимодействии с командой или бизнес-заказчиком.
Аналитик 1 всё чаще и чаще докапывается до сути идей и вопросов, с которыми к нему пришли. Думает про задачи в терминах решений, которые будут приняты, а не в терминах работы с данными.
4. Аналитик 2 (Middle data analyst – 2 step)
Аналитик 2 — автономный аналитический юнит. Наносит пользу бизнесу. Это более опытная версия предыдущего грейда, но есть и отличия, которые являются качественными, существенными: это понимание контекста и выросший уровень рефлексии.
Аналитик 2 должен уметь за рутинными операционными задачами видеть какие-то системные направления развития доверенной ему части бизнеса и понимать, как задачи связаны с целями, куда и зачем глобально движется продукт/компания.
Аналитик 2 решает задачи в бизнесовой постановке и результат его работы сформулирован обычно в таком же виде. Если это аналитический отчет — в нём есть рекомендация, как поступать и на что обратить внимание (точки роста и потенциальные проблемы). Если это дешборд или график — они помогают принимать решения.
5. Старший аналитик (Senior data analyst)
Супер-герой – таких очень мало. Даже в режиме рутинной работы приносит колоссальную пользу бизнесу, выраженную во влиянии на ключевые показатели продукта или вверенного ему бизнес-процесса. По сравнению с предыдущим уровнем растет глубина и сложность решаемых задач, автономность и проактивность. К сожалению, не каждый аналитик 2 способен дорасти до этого уровня.
6. Ведущий аналитик (Lead data analyst)
Аналитик-легенда. Таких единицы. Ведущий аналитик – это супер-эксперт в своей предметной наукоемкой области (как пример, алгоритмы диспетчеризации или поведенческая экономика).
https://gopractice.ru/data_analysts_levels/
