Привет всем! Я Павел Беляев, ментор курса «Fullstack-аналитик» и автор канала Тимлидское об аналитике 👋🏻
Итак, мы осознали, что глобальная задача фуллстека — проводить данные по всему конвейеру:
Сбор — Обработка — Визуализация — Анализ
Каков минимальный набор навыков для такой работы? Давайте разберёмся.
1️⃣ Бизнес-анализ: перевод с «менеджерского» на технический язык данных (и обратно)
Заказчик не говорит: «Построй мне витрину данных». Он говорит: «У нас падают продажи, почему?».
📌 Что нужно уметь: разбираться в основных бизнес-процессах, понимать воронки, юнит-экономику и ловко применять метрики (LTV, CAC, Retention, ROI и т. д.).
Курс по фуллстеку начинается с модуля «Продуктовые метрики и методы аналитики», который раскрывает суть бизнес-анализа: что анализировать, зачем и как.
2️⃣ Data Analytics: подготовка данных
Данные собраны, и теперь их нужно обработать, создать витрины данных — готовые для анализа таблицы. Это значит очистить сырые данные, объединить, отфильтровать, рассчитать нужные метрики.
📌 Что нужно уметь: SQL. Не просто SELECT/FROM, а уверенное владение JOIN, группировками, подзапросами и оконными функциями. SQL — это главный инструмент для создания качественных витрин данных.
Базовый и продвинутый SQL вместе с огромным количеством близких к реальности задач-примеров даётся в программе курса. Упор на практику особенно важен для постижения этого ремесла.
3️⃣ Data Engineering: добыча сырья
Необходимо программирование, чтобы забирать данные из источников, будь то база данных или внешний сервис. Также хорошо бы знать, что такое автоматизация, владеть инструментами, обеспечивающими её.
📌 Что нужно уметь: базовый Python (библиотеки requests и pandas). Умение подключаться к БД и обращаться к API. Знакомство с Apache Airflow (писать даги и таски, скрипты ставить на расписание).
Блок по дата-инженерии в составе курса проясняет всё, что необходимо для сбора данных.
4️⃣ BI и визуализация: упаковка результата
Никто не любит смотреть в бесконечные таблицы. Бизнесу нужны графики, по которым за 5 секунд становится понятна ситуация.
📌 Что нужно уметь: владеть современной BI-системой (Superset, PowerBI, Metabase и/или DataLens). Понимать принципы визуализации и назначение видов диаграмм (точечные, круговые, гистограммы и т. д.) и уметь собирать удобные интерактивные дашборды.
В модуле по BI даётся не только рассмотрение популярных систем, но и система советов о том, как сделать дашборд визуально приятным и легко читаемым.
5️⃣ И главный мета-навык: системное мышление. Умение видеть связь между тем, как криво заполнена CRM, и тем, как это исказит финальный график на дашборде. Полноценная способность, даже чутьё — приходит только с опытом, но системное обучение нужным инструментам и умениям — необходимая база для его развития.
✅ Записывайтесь на курс «Fullstack-аналитик»: simulative.ru/fullstack-analyst
📈 Симулейтив | 📱 ВК | 📱 YouTube | 📱 Канал о DS