На этой неделе провели 3 технических интервью для кандидатов в компанию. Ещё раз убеждаюсь, что для аналитика, работающего с данными важны как hard навыки работы с данными, так и знания классического бизнес-анализа по работе со стейкхолдерами, требованиями и понимание всех фаз SDLC цикла.

Если готовитесь к собесам на позицию аналитика данных/BI, углубляйтесь как минимум в 2 направления:

1. Бизнес-анализ
- работа со стейкхолдерами
- проведение интервью, воркшопов, оценка требований
- формирование и декомпозиция требований

2. Работа с данными
- понимание ценности применения баз данных и хранилищ данных для бизнеса, где, когда и что лучше применять, зачем использовать
- Модели данных, нормализация, SCD
- SQL
- Python
- ETL инструментарий и в принципе понимание шагов обработки данных по слоям (от сырых данных к витринам)
- Метрики качества данных
- Написание интеграционной документации и описание потоков данных
- BI и визуализация данных

+ про мат часть, статистику, теор. вероятности и ML не забывать, если на проекты с ML именно есть желание попасть