Почему аналитикам сейчас нужно знать больше, чем SQL и A/B-тесты

Классическая история: вкатун выучил SQL, построил пару дашбордов в Jupyter, и пошёл по собесам.
На первом же интервью его спрашивают: "Расскажите про ваш опыт в Causal Inference. Как вы оцениваете каузальный эффект? Проводили гео-тесты? А как выстроите пайплайн для автоматического отчёта?"
Ноутбуки и дашборды уже никого не впечатляют. Рынок перенасыщен вкатунами, а базовые задачи аналитика закрывает LLM. Чтобы конкурировать, нужно знать больше.

Посмотрим на реальные вакансии:
DA-аналитик, Т-Банк: классический ML, Causal Inference, АБ-тесты.
Ad-hoc аналитик, X5: эконометрика, Causal Inference, АБ-тесты, ML, SQL.
Аналитик-разработчик, Яндекс: продвинутый SQL, большие проекты на Python, АБ-тесты.

И таких вакансий сотни. Заметьте, это не сеньорские позиции. Это обычный продакшн-аналитик джун, мидл-уровень. Аналитик, который умеет не просто строить графики, а оценивать причинно-следственные связи, понимает эконометрику и может написать код для пайплайна обходит десять "чистых" аналитиков на одном собеседовании.

По свежим обзорам рынка, вилка продуктового аналитика в России 250–450 тысяч. И попадают в неё именно те, кто дружит с ML и инженерией.

Поэтому мы тщательно проработали эти моменты в новом курсе Аналитика ПРО. Кому зайдет курс:
— Джунам и стажёрам, которые хотят перейти от дашбордов к полноценному продакшну и расширить выбор вакансий.
— Аналитикам, которых на работе просят "оценить эффект от фичи", а как это сделать правильно, никто не объяснил.
— Тем, кто метит в Middle и выше. Без Causal Inference, ML и продвинутых АБ-тестов грейд не поднимут, какие бы красивые отчёты вы ни делали.

За 6 недель разбираемся в теме так, чтобы на собесе вы отвечали уверенно:
— Продвинутые АБ-тесты: CUPED, стратификация, гео-тесты, матчинг, последовательное тестирование.
— Causal Inference (каузальный вывод): регрессионный анализ, эконометрические подходы - то, что сейчас спрашивают на каждом собеседовании.
— Классический ML для аналитиков: как внедрять модели в пайплайны и интерпретировать результаты.

На выходе вы не просто понимаете теорию, а готовы применять эти навыки в работе. И закрываете 80% требований из вакансий на рынке, которые раньше казались недосягаемыми.

➡️ Записаться