Почему аналитика самое простое направление для старта в IT?

Начнём с основных запросов скиллов под стажёрские позиции. Один из основных, который встречается везде - SQL, фактически это не язык программирования, здесь вам не нужно задумываться, то как ваша программа будет исполняться, какое время она затратит или же различные нюансы с компиляцией и т.п. Здесь вам потребуется лишь "объяснить" вашу задачу с помощью ключевых слов языка (такой тип языков называется декларативный), а что под капотом этого языка вас не будет интересовать. Второй скилл, который с вас спросят почти на каждом отборе - python, здесь тоже не будет требуется слишком глубокое понимание языка программирования как на бэкенд позици, но в некоторые компании могут давать алгособесы на позиции аналитика. Теорвер и матстат потребность в этом скиле для отбора в различные компании может варироваться от должности (если ты BI аналитик, тогда значительно слабее будет спрос на эти харды, в случае продуктового - посрпшивают базовые определения и задачки) и непосредственно самой компании (в т-банке в основном акцент идет на кейсы, в яндексе - зависит от собеседующего, но в среднем это основное на что смотрят при отборе на стажки по аналитике). Все эти скилы кстати проходим на курсах по аналитике и алгоритмам

Сама работа в некоторых задачах творческая, соответственно много чилловых созвонов и задач "проведи кагортный анализ/eda/стат тесты, которые фактически можно сделать тем же днем, но многие растягивают на недели и никаких последствий из-за этого не вылезает", а та монотонная часть с SQL фактически завязана на следующем алгоритме "напиши 80 строк кода и жди отдыхай полдня пока оно выполнится" и нет в основном большого количества горящих сроков. Также не придется изучать большое количество внутренних сервисов и вникать в большие объемы, зачастую недокументированного" кода.

Бэкенд
В бигтехе огромная нагрузка на бэкенд позициях, компании постоянно нужно большое количество новых сервисов и стажёров зачастую нанимают на позиции под определенные задачи, а не с целью вырастить штатного сотрудника. В последнее время в яндекс во многом даже внегласно стал требовать опыт работы при отборе на позиции Go-разработчиков. А также в сравнении с аналитикой, тут куда более сложный и объемный язык, который придется учить, а также одним языком здесь часто не ограничиваются.

Менеджмент
Работа тут конечно ещё более чиловая, но попасть тут нереально, все первичные отборы - это скрининг резюме, что плохо, потому что нет никогда чётких критериев того какие скилы требуются на эту специальность. Скрининг - это чистый рандом, а сами собеседования скорее проверяют не вашу экспертность, а показывают субъективную точку зрения на счет вашей кандидатуры у интервьювера.

ML
На самом деле процесс работы довольно интересен, но тут и отбор и сама стажировка будут посложнее, но главное чтобы вас не ставили в команды, где по большому счёту ничего не делают кроме подбора параметров. Тут нагрузка выше чем у Аналитиков и в Менеджменте, но ниже, чем в Бэке

Подписаться: @ProdAnalysis