Нам часто задают вопрос: «А что нужно знать, чтобы быстро устроиться аналитиком в крутую компанию на хорошую зарплату?»
Мы подготовили для вас список навыков, которые вам точно нужно освоить для комфортного трудоустройства.
Знания:
➖ Продуктовые метрики (MAU/WAU/DAU, retention, LTV, Lifetime, CAC, CPL, CR и т. д.);
➖ Математическая статистика, теория вероятностей;
➖ А/B тестирование и проверка гипотез.
Навыки:
➖ SQL на продвинутом уровне;
➖ Базовый синтаксис Python на высоком уровне;
➖ Библиотеки Python для анализа данных (Numpy, Pandas);
➖ Библиотеки Python для визуализации данных (Matplotlib, Seaborn, Plotly).
Инструменты:
➖ BI-системы (Power BI, Metabase/Redash/Superset);
➖ Git / GitHub.
Что ещё нужно уметь?
➖ Приносить пользу для бизнеса. Нужно не просто уметь писать SQL-запросы, а подобрать нужный вид анализа под задачу, провести аналитику с помощью SQL и сгенерировать выводы.
➖ Собрать портфолио. Когда ты только в начале пути, правильно оформленное резюме/портфолио — ключ к успеху.
➖ Уметь проходить собеседования. Тестовые задания и технические собеседования — всегда большой стресс. Нужно иметь высокий уровень подготовки и натренированность, чтобы достойно проходить все этапы найма.
В целом, это основной арсенал, который понадобится вам при поиске работы в сфере анализа данных. Выглядит массивно, согласитесь?
Если вы только присматриваетесь к сфере аналитики, то приглашаем вас на наш интенсив 9-11 декабря — вы примерите на себя рабочие задачи аналитика, поймёте, насколько комфортно чувствуете себя с инструментами и цифрами, и наконец-то снимете страх перед кодом и «сложной аналитикой».
✅ Зарегистрироваться на интенсив
📊 Simulative