OnlyAnalyst by Алексей Гаврилов

🌐 Привет, друзья! Сегодня хочу поделиться с вами о том, почему networking - это крайне важно, а также площадкой для него.

🕸️ Networking - это процесс установления и поддержания связей с другими людьми или организациями, с целью обмена информацией, опытом, ресурсами и поддержки.

🤝 Расширение круга общения: Networking помогает нам знакомиться с разнообразными людьми из разных областей, культур и профессий. Это создает уникальные возможности для обмена идеями, опытом и знаниями.

💼 Продвижение карьеры: Умение налаживать полезные связи может привести к новым работным возможностям, повышению и успеху в профессиональной сфере.

💡 Обмен информацией: Networking позволяет нам быть в курсе последних тенденций и новостей в различных областях. Своевременный обмен информацией помогает принимать более обоснованные решения и быть впереди конкурентов.

🧊 Но это только вершина айсберга! Хотелось бы рассказать еще о множестве плюсов, которые networking приносит в нашу жизнь. Поэтому приглашаю всех в наш чат, где мы сможем общаться на разные темы, делиться знаниями и помогать друг другу!

👋🏻 Буду рад, если в чате напишите пару слов о себе.

😀 Подписаться

💬 Чат

#networking

⚽️ Вышло новое видео о мотивации!

💎 Обсуждаем понятие мотивации, виды и способы развития. Также делимся своим опытом выбора профессии в IT. Поднимаем темы полезных привычек, подготовки к собеседованию и поддержания мотивации на работе. Кроме того, рассматривается влияние страхов на мотивацию, а также и роль гормонов. Общая тема — взаимосвязь между мотивацией, ценностями и успехом в IT.

🥋 Абсолютно новый формат: это не просто разговор, а полноценный сеанс у психотерапевта, который поможет Вам разобраться в своих ценностях и на их базе простроить устойчивую модель мотивации.

✒️ Жду Ваших вопросов в комментариях! Ссылки будут там же, пока не могу их прикреплять к видео (ждем 1000 подписчиков на Youtube)

🔗 Видео

😀 Подписаться

#интервью #работа

🚵‍♀️ Мотивация - это не дар, а навык.

🗣 Продолжим тему из поста про качества, которые выгодно подсветить в резюме. Неоднократно в тексте и видео мы говорили о важности мотивации и ее роли в образовании и работе.

😔 Единственная проблема в том, что ее довольно сложно транслировать в резюме, чтобы работодатель смог уловить нужную мысль, без использования прямого упоминания «я мотивирован», поэтому приходится ее преподносить через реальные примеры, далее рассмотрим некоторые из них.

🪅 Поиск новых решений: Опишите ситуации, когда ваше стремление найти новые решения и подходы помогло вам решить сложные задачи.
📃 Пример в резюме: "Проводил исследование и разработал систему управления проектами, что привело к повышению эффективности на 20% и снижению времени на доставку на 15%."

🧑‍🎓 Стремление к саморазвитию: Расскажите о том, как вы продолжаете учиться и развиваться в своей области, чтобы оставаться компетентным и достигать новых высот.
📃 Пример в резюме: "Регулярно участвую в профессиональных курсах и семинарах, чтобы быть в курсе последних тенденций в области анализа данных."

🏟 Командный дух: Подчеркните свою способность работать в команде и вдохновлять других, что может быть очень ценным для работодателя.
📃 Пример в резюме: "Разработал и руководил проектом в команде из 5 человек, достигнув поставленных целей в срок и поддерживая позитивную атмосферу в коллективе."

💎 Постоянное совершенствование: Подчеркните свое стремление к личному росту и желание становиться лучше в своей профессиональной деятельности.
📃Пример в резюме: "Активно работаю над развитием навыков в области управления проектами, что помогло мне получить сертификат X."

✒️ А если Вы чувствуете, что Вам не хватает мотивации, то завтра выйдет видео с психотерапевтом о том как развить в себе этот навык и использовать его не только в работе и учебе, но и в жизни. Сразу предупрежу, что формат будет очень экспериментальным, так что не пропустите!

😀 Подписаться

#работа #резюме #поискработы

💸 Сколько зарабатывает аналитик в 2023?

😀 Ребята из Хабр.Карьера подготовили очень подробный отчет по зарплатам IT-специалистов.

👩‍💻 Первый график. Согласно исследованию медианная зарплата  IT-специалистов сейчас — 165 000 ₽. Аналитика занимает почетное третье место среди всех IT профессий. Уступая только разработке и менеджменту 40 000 ₽.

💰 Второй график. На графике три отметки: первая — 10 перцентиль, в середине медиана, последняя — 90 перцентиль. Среди дата-профессий или аналитиков медианная зарплата больше всех у системных аналитиков, но 90 перцетиль у инженеров данных. Судя по графику лучше вообще не называться аналитиком данных, так как делаешь тоже самое, что и продуктовый, но получаешь меньше.

🤑 Третий график. Судя по данным дата саентисты канули в лету. Инженеры данных немного сдвинулись с лидирующих позиций, а продуктовые аналитики набирают год к году.

🌇 Четвертый график. Раскрывает страшную тайну, что в Москве самые высокие зарплаты. Так что лучше работу найти в столице, а жить где-нибудь на море.

🏁 По моим ощущениям исследование очень точно описывает ситуацию на рынке, где 10 перцентиль - это джуны, медиана - это мидлы, а 90 перцентиль - это сеньоры или плохо продавшие себя лиды.

✒️ Согласны с результатами исследования?

😀 Подписаться

#аналитика

📝 Все хорошие онбординги похожи друг на друга, каждый плохой онбординг плох по-своему.

👨‍👩‍👦 К сожалению, нельзя гарантировать, что во всех компаниях программа адаптации новых сотрудников будет безупречной, но Вы можете быть уверены в себе и своими действиями превозмочь даже самые неудачные примеры.

🎬 Структурировал свои знания и опыт всевозможных онбордингов, а также истории коллег по цеху и немного литературных примеров. В итоге получилось несколько категорий «советов», которые помогут вам сориентироваться в любой ситуации и успешно начать свою новую карьеру:

💃 Будьте активны: проявляйте инициативу, чтобы процесс обучения и адаптации шел быстрее. Не ждите, пока кто-то назначит задачи. Ищите информацию, ресурсы и инструменты, которые помогут вам лучше понять свою роль и обязанности. Навык автономности пригодиться Вам и в дальнейшей работе.

👩‍❤️‍👨 Выстраивайте отношения: Общайтесь и устанавливайте связи с коллегами в вашей команде. Ищите наставников или более опытных аналитиков данных, которые могут предложить менторство и поддержку. Налаживание отношений также может помочь вам получить доступ к ценной информации, находящейся далеко за пределами Confluence.

⚒️ Изучите инструменты и системы: Ознакомьтесь с инструментами и системами анализа данных, используемыми в вашей организации. Потратьте время на то, чтобы понять, как собираются, хранятся и анализируются данные. Это позволит вам работать более результативно.

🙋‍♀️ Задавайте вопросы: Не стесняйтесь задавать вопросы, когда вы в чем-то не уверены. Обратитесь за разъяснениями к своим коллегам или начальству. Лучше спросить, чем делать предположения и потенциально допускать ошибки. Не бойтесь показаться слишком навязчивым, это лучше, чем быть безразличным.

📜 Документируйте свою работу: в начале работы очень важно перекладывать на бумагу Ваши действия. Это поможет организовать процессы и понять структуру, а также может быть ценно при коммуникации с другими людьми или обмене информацией с заинтересованными сторонами.

🗽 Помните, что каждая организация индивидуальна, поэтому адаптируйте эти советы к вашей конкретной ситуации. Приложив время и усилия, вы сможете преодолеть препятствия и преуспеть в своей новой роли аналитика данных.

✒️ Возможно многие из этих пунктов относятся к категории «проще сказать, чем сделать» и их все выполнить скорее всего не получится, но некая комбинация из них точно поможет Вам сориентироваться даже в самой неприглядной ситуации.

💁‍♂️ Текст оказался слишком большим, поэтому разделил его на две части, вторую выложу в ближайшее время.

#истории #работа

🌾 На бесплодной ниве рынка труда junior специалистов в 2023 найти что-то стоящее довольно сложно, но вот месяцы поиска увенчались успехом и на руках долгожданный оффер в компанию мечты.

😴 Вроде бы можно успокоиться, но не тут-то было! Работа - это очень многовекторный процесс, сложности которого не заканчиваются после получения оффера, а, к сожалению, только начинаются.

👩‍💻 После истории про бедную девушку Джейн многие, наверно, подумали, что это просто страшилка, которую рассказывают «джунам» перед сном, но она не так далека от реальности, как это может показаться. Почитав комментарии, понял, что смог затронуть некоторые жизненные ситуации.

👩‍🔬 Попробуем описать свойства онбординга и пройдемся по процессу:

🧑‍💻 Первый день скорее всего пройдет довольно однообразно: получение техники и подписание всевозможных документов, количеству которых вы точно удивитесь. Лучше сразу пройдите все обучающие курсы по ТБ, ПБ, корпоративным ценностям и прочем радостям победившего капитализма, иначе потом времени на это не останется и будете регулярно получать письма с напоминаниями, оно Вам надо?

😻 В идеале за первую неделю Вас познакомят с командой, обсудят цели на испытательный срок и начнут погружать в процессы. У Вас будет добрый самаритян-гид, который пройдет с Вами по всем тонкостям нелегкого дела, анализа данных, объяснит рабочие моменты, но скорее всего к этому времени у Вас еще не будет всех необходимых доступов для самостоятельного погружения.

👹 Бывают случаи, когда Вас сразу бросают в воду в надежде, что Вы сами справитесь, и тут уже ровно два исхода: всплывете или нет. Если вспылили, то Вы молодец, победили отсутствие системы и можете смело причислить себя в ряды стойких оловянных солдатиков, а компания также продолжит действовать и с другими вновь прибывшими, а если нет, то не расстраиваетесь: это не ваша вина. Знаю истории, когда и специалистов уровня lead сразу отправляли в разведку боем, но они не возвращались и были «позорно» уволены из-за невыполненых целей.

🤐 Получение доступов ко всевозможным порталам компании, СУБД, BI-инструментам и прочему имеет временную сложность O(n^2), где n - размер компании. Поэтому наберитесь терпения и начните получать удовольствие от смузи по утрам и общению с новыми братьями по оружию.

⌛️ Продолжительность онбординга - тема довольно спорная, я сталкивался с кардинально разными вариантами: от нескольких дней до нескольких месяцев! Для меня оптимальным решением является двухнедельный период с последовательным увеличением нагрузки.

🕵️‍♀️ Целью на испытательный срок, скорее всего, окажется просто факт того, что Вы вписались в команду и регулярно выполняете ряд спущенных на Вас задач. Рубикон в 3 месяца довольно часто вызывал у меня небольшое волнение, но если Вы чувствуете, что справляетесь и каждый день Вам не намекают, что можно было бы сделать лучше/быстрее, то все идет хорошо и разницу между испытательным сроком и дальнейшей работой Вы не заметите.

✒️ Приглашаю Вас в комментарии написать о своих личных историях хороших или плохих онбордингов.

#истории #работа

😀 Всем привет!

🎭 Если театр начинается с вешалки, то работа - с онбординга.

🛳️ Онбординг - это процесс внедрения и адаптации нового сотрудника в организацию, включающий знакомство с корпоративной культурой, целями компании, обучение необходимым навыкам и интеграцию в команду.

💭 Сегодня будет довольно экспериментальный для меня формат текста: что-то среднее между сценарием и рассказом.

🎬 Небольшая преамбула к серьезному разбору, чтобы Вы немного прониклись настроением.

Душное офисное помещение, наполненное кабинетами и гудящими компьютерами. Сотрудники сидят по своим углам, отстраненно вбивая цифры в таблицы.

Лучик света в лице нового сотрудника Джейн, словно солнечный зайчик она скачет к кабинету кадров, место нахождения которого подсказал ей угрюмый охранник, куривший у входа.

Джейн заходит и встает перед столом, за которым Энди, неряшливый представитель кадровой службы, безразлично перелистывает стопку бумаг.

🧟 Энди
(бормочет)
Добро пожаловать в компанию. Вот ваш пакет для онбординга. Прочитайте его потом.

Энди небрежно толкает пакет в сторону Джейн, которая выглядит озадаченной.

👩‍💻 ДЖЕЙН
(запинаясь)
Э-э, спасибо. Есть ли кто-то, кто может показать мне офис или представить моей команде?

🧟 Энди
(безразлично)
Да, конечно, это Вы. Сами разберетесь. Не беспокойте меня.

Джейн, потерянная, медленно выходит из кабинета кадровой службы.

🏰 ОТДЕЛ АНАЛИТИКИ ДАННЫХ

Джейн неуверенно входит в отдел аналитики данных, где ее встречают сбитые с толку взгляды новых коллег. Она подходит к самому ближнему сотруднику.

👩‍💻 ДЖЕЙН
(неуклюже)
Привет, я Джейн, новый аналитик данных. Знаешь, с чего мне начать?

👩‍🎤 МАЙК
(вздыхает)
Мне никто не сказал, что ты начинаешь сегодня. Слушай, у меня сейчас много работы. Просто прочитай вики-страницу компании, там найдешь что-нибудь.

Джейн пытается скрыть свое разочарование и подходит к единственно у свободному столу.

🗄 СТОЛ ДЖЕЙН

Джейн сидит одна за своим столом, уставившись в экран компьютера. Она нажимает на вики-страницу компании, чтобы обнаружить пучину плохо организованной информации.

📺 ДЖЕЙН СМОТРИТ НА ЭКРАН КОМПЬЮТЕРА

На экране появляются параграфы и ссылки, полные технических терминов, ошеломляя Джейн. Она пытается разобраться во всем этом, но быстро осознает, что в этом хаосе она не справится одна.

🏢 ОФИС ИТ-КОМПАНИИ

Проходят недели, и Джейн борется с хаотичным процессом онбординга. Она оставлена сама с собой, затоптанная бессмысленными задачами. Отсутствие руководства и поддержки начинает отражаться на ее состоянии.

🏰 ОТДЕЛ АНАЛИТИКИ ДАННЫХ

Джейн отчаянно пытается уложиться в сроки, но ее раздражение достигает предела. Она оглядывается по офису, чувствуя себя изолированной среди коллег, которые больше заняты обедам, чем ее проблемами.

🗄 СТОЛ ДЖЕЙН

Джейн внезапно встает, сбивая свой стул в ярости. Она направляется к выходу, но ее поведение лишь на мгновение отрывает коллег от экранов.

🅿️ ПАРКОВКА ИТ-КОМПАНИИ

Джейн выбегает из здания, эмоции переполняют ее. Она садится в свою машину и захлопывает дверь.

🚘 МАШИНА ДЖЕЙН

Джейн сидит в машине, слезы стекают по ее лицу. Она глубоко дышит, пытаясь собраться с мыслями, но уже слишком поздно.

Джейн поворачивает ключ в зажигании, заводя машину.

Лицо Джейн, полное отчаяния, отражается в зеркале заднего вида, когда она уезжает в неизвестность.

📑 Надеюсь, что такой формат Вам понравится и вы поделитесь своим впечатление в комментариях.

#истории #работа

📊 Всем привет! Сегодня разберем важную тему для решения рабочих задач: создание колонок по условию в Pandas

💂‍♀️ В основном создание колонок по условию требуется для изменения гранулярности данных, например, вместо того, чтобы отдельно рассматривать пользователей по конкретному возрасту, удобнее сформировать из них смысловые группу: молодые (18-30), средние (31-59) и пожилые(60+).

🏕️ Метод 1: iterrows() построчно обрабатывает в Data Frame записи и применяет условную логику для создания нового столбца:

for index, row in df.iterrows():
if condition:
df.at[index, 'new_column'] = value
else:
df.at[index, 'new_column'] = other_value

👩‍🎤 Метод 2: apply() в pandas позволяет нам применить функцию по осям (строки, колонки) к Data Frame:

def conditional_logic(row):
if condition:
return value
else:
return other_value

df['new_column'] = df.apply(conditional_logic, axis=1)

🕵️‍♀️ Метод 3: np.where() обеспечивает векторизованный подход к созданию условного столбца. Мы можем указать условие и присвоить значения на его основе:

df['new_column']=np.where(condition, value, other_value)

👍 Метод 4: np.select() позволяет нам создать новый столбец на основе нескольких условий:

conditions = [condition1, condition2, condition3]
choices = [value1, value2, value3]
df['new_column'] = np.select(conditions, choices, default=other_value)

🏎️ Давно мы не устраивали забеги на скорость, поэтому создадим DataFrame от 100 до 10 000 записей с возрастами от 18 до 80.

🏁 Результаты впечатляющие: iterrows очевидно занимает последнее место, самый популярный метод apply быстрее примерно в 7 раз при 10 000 строк. В упорной борьбе побеждает np.where, который в 263 раза быстрее, чем iterrows, в 35 раз быстрее apply и всего лишь в 1.3, чем np.select.

🔬 В который раз убеждаемся, что numpy - лидирующая библиотека, когда необходимо добиться максимальной скорости.

✒️ Какие еще применения условного создания колонок Вы знаете? Какой метод используете?

😀 Подписаться

#pandas #numpy #python

👩‍💻 Сегодня хочу поделиться еще одной интересной аналитикой, а именно статистикой youtube канала, который является неотъемлемой частью продукта и развивается синхронно с нашей группой. Последний раз был отчет 20 апреля, а с тех пор многое изменилось.

📺 Основные метрики канала: 3300 зрителей (даже дали мини ачивку), 435 часов просмотров, 135 подписчиков и уже выпущено 8 роликов.

🌓 Основным драйвером роста является наша проба пера с Дианой, head of HR DataGo, в котором мы отвечали на Ваши вопросы касательно трудоустройства аналитиком данных.

🔝 За это время видео набрало 1800 зрителей, 270 часов просмотров, 97 лайк, 1 дизлайк (хэйтеры) и до сих пор держит хороший уровень CTR на уровне 4%, пока у остальных видео CTR примерно 3%.

🔬 Интересно, что 50% просмотров идет с главной YouTube/подписок/трендов, 16% из предложенных видео, а через поиск всего 3%.

🧑‍🔬 Формулу успеха для видео на youtube я пока не разгадал: видео может начать набирать просмотры как на следующий день, так и через несколько недель, а похожая семантика названий видео и заставок не гарантирует воспроизведение результата.

➕ Основное преимущество youtube заключается в том, что продвижение контента берет на себя непосредственно платформа и остается только регулярно создавать видео, по которым предоставляется всеобъемлющая аналитика.

✒️ На какую тему видео Вы хотели бы еще посмотреть? Кто знает «фишки» продвижения на Youtube, то жду ваши советы в комментариях.

😀 Подписаться

#аналитика #видео

👩‍💻 Завершился 3 месяц жизни канала, а значит снова делюсь с Вами аналитикой нашего с Вами продукта.

🔮 Предыдущие посты можно посмотреть по ссылкам: апрель, май.

🌦️ Основные метрики:

🌱 +118 подписчиков, +22% (+108 в мае)
🫵 546 просмотров в среднем на публикацию (512 в мае)
🙋🏻‍♂️ 85% подписчиков читаю посты канала (99% в мае)
🎪 10.5 % вовлеченность подписчиков (10% в мае)

🔝 Рейтинг постов:

🔥 Пост с видео «Прожарка» стал лидером по всем основным параметрам: 1007 просмотров, 20 пересылок, 34 реакции.

🥈 Уступил только «холиварному» посту про сложное положение junior специалистов по количеству комментариев: 20 против 22.

🔬 Абсолютные значения основных метрик растут, но в процентах набор подписчиков немного замедлился (с 25 до 22 процентов). Посты немного отстали по максимуму пересылок и просмотров, но и не было всеми любимых подборок и больше в фокусе были новые видео и около художественные посты.

🏴‍☠️ На Хабре статья про сравнение пивоварения и анализа данных набрала 8100 + просмотров, 37 лайков и 1 дизлайк, что для первой статьи на Хабре довольно приемлемый результат.

🎬 Общий вывод: канал двигается в нужном направлении, формат и стилистика вырабатываются. Добавляются новые пути привлечения: Хабр и YouTube (про него подробно расскажу в следующем посте: там много интересного)

✒️ Интересны ли Вам такие обзоры? Какие выводы сделали бы Вы на основе данных?

😀 Подписаться

#аналитика