Чем занимаются аналитики и как им стать

Аналитика является популярным вариантом для начала карьера для тех, кто не нашел себя в разработке, кому ближе математика. С аналитике нередко начинают ребята, которым интересен дата сайнс и мл, ибо порог входа сюда намного ниже и все эти навыки в дальнейшем пригодятся в DS. Также по аналогичным причинам с аналитики начинают ребята, которым интересен менеджмент.

На рынке труда можно найти разные вакансии: аналитик данных, бизнесс аналитик, продуктовый аналитик, системный аналитик и так далее. Единого мнения, кто такой аналитик нету и у каждой компании свое представление. Но всех этих аналитиков объединяет то, что они что-то анализируют. Чем крупнее компания, тем больше она может себе позволить дифференцировать задачи и под каждый класс задач выделять отдельную вакансию. В задачи аналитика в гипотетической компании может входить:

— сбор и анализ данных
— написание sql запросов
— проведения АВ теста (статистический эксперимент)
— выбор метрик для продукта
— генерирование продуктовых гипотез
— построение графиков и дашбордов
И так далее. Все эти задачи нужны, чтобы что-то проанализировать.

Теперь же обсудим, как все это освоить! Для первого погружения:

SQL
Нужно ознакомиться с возможностями языка здесь. Для дальнейшего погружение разбираемся с этим тренажером: дальше 2го модуля можно не смотреть, также пропускаем про создания/удаление таблиц. Наконец единственное остается набивать руку в sql ex и читать документацию PostgreSQL. Сам синтаксис языка ботается за 2 дня.

Математика и статистика
В топовых компаниях точно спросят пару задач по математике: классическая и условная вероятность, логические задачи. По последнему советую разбирать комбинаторику, текстовые задачи в "Ленинградских математических кружках" и прорешивать problems.ru. По теор веру советую "Книжечку для экономистов", можно зайти там и дальше условной вероятности, ибо дальнейшие темы ключевые для освоения математической статистики. Материалы по ней смотрим здесь. Кстати, python прям отдельно можно и не учить. Достаточно посмотреть этот туториал, а с остальным освоитесь, как станете реализовывать статистику в python.

Продуктовое понимание
В этой секции будут спрашивать, а представляете ли вы вообще чем занимается аналитик, как живут продукты. Для введения можно посмотреть курс Тинькфф и углубиться, посмотрев ШМЯ. В последнем смотрим лишь нераскрытые темы, ибо смотреть полностью будет слишком.

Пет проекты
Дальше нужно понять, как все эти темы взаимодействуют друг с другом и отработать их на чем-то более практичном, чем задачи с leetcode. Не нужно изобретать велосипед или новый FaceBook. Просто октрываем GitHub и копипастим самые популярные проекты, может быть как-то их адаптируя. На нашем сайте в разделе "пет проекты" можно найти на мой взгляд самые удачные.

Освоив все вышеперечисленное, можно смело подаваться на стажировки и вакансии, которые мы публикуем в нашем взрослом телеграм канале "Поступашки — ШАД, Стажировки и Магистратура".

Подписаться: @postypashki_old