#How_to_заботать

How to заботать собеседование на jun product-аналитика?

Уже не для кого не секрет, что из-за весны 2020 (пандемия) и 24-го февраля отечественные компании остро ощущают нехватку кадров. Джунов набирают тупо с улицы, а на Teamlead позицию ставят без внятного опыта работы. Такая "коррекция кадров" привела к тому, что стажер в другом финтехе спокойно залетает на Middle😳😳 В общем лучшего времени, чтобы начать карьеру может и не быть, а наименее требовательная по background область: конечно же product-аналитика. Отличный вариант для тех, у кого не срослись отношения с "программированием", но способны сложить 2 + 2. И недурное начало пути, если интересно попробовать себя в будущем как Data Scientist или Quantitative researcher🤓🤓. Могу заверить, что если ваша мама не употребляла алкоголь во время беременности, то у вас все получится, а подборка следующих материалов вам в этом поможет😎😎
Все книжки в комментариях, там же делимся любимыми материалами.

SQL
В принципе только это и стоит спрашивать джунов, ибо, похоже, ничем более они и не занимаются..
1. Интерактивный tutorial.
Кратенько ознакомитесь с возможностями sql и поймете о чем это вообще
2. Тренажер на stepik.
Хорошее продолжение, но дальше второго модуля точно не стоит смотреть. Также можете пропустить создания, удаление таблиц и прочее-прочее, спрашивать такое не будут, а при нужде загляните в документацию.
3. SQL ex
Куча упражнений с теорией, есть даже оконки
4. Документация PostgreSQL
Скорее всего, он и будет
5. Статьи про оконные функции
Джунов особо не спрашивают, скорее тема middle+, да и те на деле ими разве что строки нумеруют.
Статья_1 и Статья_2

Математическая Статистика
1. Курсы Карпова на stepik
Все на пальцах, но другого с вас на собесе и не спросят
Часть1, Часть2, Часть3
2. StatQuest
Дополнение к Карпову
3. "Практическая статистика для специалистов Data Science" Питер и Эндрю Брюс.
Недурно раскрыты важнейшие статистические понятия на куче примеров
4. "Теория вероятностей и математическая статистика" Л. Н. Фадеева, А. В. Лебедев.
Стандартный курс математической статистики для экономистов дополнит представления, полученные выше, в терминах теории вероятностей.
5. AB-тесты
Главное, что спросят на собесе. Смотрите How to заботать AB тесты

Cтатистика на python
1. Tutorial по python
Знакомит со всеми основными возможностями языка, нужными в работе. Если видите в первый раз, то там же можно и порешать задачки.
2. Numpy, Pandas, Matplotlib
1) Cтавим Jupyter Notebook
Вообще дедовский метод: освоить это все в процессе курса по статистическому практикум, скачать какой Data set с Kaggle и дрочить его, читая документацию. Но если очень охото можете посмотреть tutorialы для дебилов
1) Если знаем english, то смотрим freecodecamp:
https://www.youtube.com/watch?v=QUT1VHiLmmI&t=162.. – Numpy
https://www.youtube.com/watch?v=3Xc3CA655Y4&t=16s.. –Matplotlib
https://www.youtube.com/watch?v=vmEHCJofslg&t=151.. – Pandas
В целом канал очень крутой, куча всего классного по проге и мл.
2) Курс Хирьянова по анализу данных в МГУ (лекции 7,8,9,10, ноутбуки с кодом прилагаются на сосайте).
3. Курс по статистическому практикуму (notebook zip в комментах)
Много всего интересного: от библиотек до регрессий. Самое важно для собеса: научиться проверять гипотезы на независимых и парных выборках.

Продуктовое понимание
Здесь спрашивают представляете ли вы вообще, чем придется заниматься и как используется все вышеперечисленное.
1. Курс Тинькофф по аналитике
Темы разобраны поверхностно, но кратенько обобщит и структурирует все изученное на продуктовых примерах (notebook zip в комментах)
2. Наш файлик с основными метриками
3. ШМЯ
Здесь смотрим не раскрытые темы, смотреть полностью будет too mach