Таблицы собесов: как и зачем я их веду

Аналитика хлебом не корми, дай создать какую-нибудь табличку!

Вот и я почти каждый раз, когда готовлюсь к поиску работы, создаю специальную таблицу в Google Sheet. Туда я вписываю всю информацию по вакансиям и дальнейшим коммуникациям по ним

Структура примерно следующая:
💚Компания
💚Вакансия (ссылка)
💚Описание вакансии (только основное)
💚Инициатор (кто кому написал первый)
💚История коммуникаций (кто и где написал, когда какие созвоны и собеседования были назначены)
💚Комментарий (что я думаю по вакансии, показалось ли мне что-то подозрительным, как оцениваю вероятность оффера и тд и тп)
💚Результат

Это очень удобно, потому что:
💜я не забываю о каких-то озвученных редфлагах вакансии
💜я никогда не забываю на чем мы остановились в обсуждении
💜не забываю никому ответить и главное где отвечать
💜мне так проще сравнивать компании при выборе оффера

Также, если у меня был длительный перерыв в собеседованиях, то создаю себе отдельный лист под парочку вакансий, на которых я хочу просто потренироваться

Туда я обязательно добавляю следующие столбцы:
🩷Почему НЕ хочу у них работать (очень важный столбец, чтобы после получения оффера я не дай бог не согласилась)
🩷Что может мне дать этот собес (например, потренить секцию по АБ тестам)
🩷Какую зарплату назвать (чтобы они отказались)

А вы ведете что-то подобное? Делитесь форматами, может подглядим друг у друга что-то полезное

#карьера_анна_в_данных

Поступил вопрос от подписчика:

нужно ли вообще учить SQL аналитику, если есть Python?

Мне вопрос абсолютно знаком, и я им тоже задавалась после курсов. Прикрепила скрин своего нытья из того времени в комментариях

Но вообще конечно SQL нужен аналитику!

И мне очень жаль, что до сих пор остались курсы, которые для своего удобства дают только csv в Pandas-е крутить (я думала такие остались в 2019-2020 годах)

Потому что в реальной работе:
➖данные компаний хранятся не в таких файликах
➖они хранятся в базах данных
➖все события (например, как пользователь открывает приложение, добавляет товар в корзину, оформляет заказ итд) летят туда

А чтобы тащить их оттуда и обрабатывать, тебе понадобится именно SQL

Мое сопротивление SQL прошло сразу же после первой рабочей задачи

Но знала кстати одного джуна, который настолько ему противился, что просто селектил все данные за нужный день через коннектор в Python, загонял в датафрейм и крутил уже его. Даже если ему надо было посчитать какие-то базовые вещи, типа DAU через COUNT DISTINCT по user_id 😲😳

А как у вас было с SQL? Любовь с первого взгляда или сплошной Python в сердечке?

#sql_анна_в_данных
#python_анна_в_данных

Стартап VS крупная компания: мой опыт

Я успела поработать в разных по размеру компаниях, и вот какие у меня сложились впечатления о различиях между ними

🏪 Процессы 🏪
В стартапе задачи просто летели в меня без какого-то нормального планирования и приоритезации. Из-за этого мне было сложно соблюдать пресловутый work-life balance, и я перерабатывала (никто мне за это не доплачивал, естественно). В крупных компаниях меньше хаоса и процессы выстроены намного лучше

✏️ Бюрократия ✏️
В стартапе я могла начать работать сразу, как получила ноут: на нем уже были все доступы. В крупной компании зачастую на каждый сервис нужно создавать заявки и получать свой доступ, это может занимать до нескольких дней или даже недель

♥️ Этика ♥️
В стартапе я сталкивалась с токсиками, и их поведение остальными воспринималась как нечто само собой разумеющееся (типа ну вот такой он человек, что ж поделать). В крупных компаниях этические нормы на более высоком уровне, токсичное поведение порицается и пресекается

💸 Соцпакет 💸
В крупных компаниях выделяют больше бюджета на соцпакет для сотрудников. Туда входит ДМС, в некоторых компаниях он включает в себя даже лазерную коррекцию зрения и роды. Бывают также 100% компенсации больничного (от 7 до 30 дней), пакеты релокации и прочие плюшки. В стартапе у меня не было даже простенького ДМС

📈 Масштабность продукта 📈
В крупной компании ты работаешь над большим продуктом и например, знаешь, что фичу из твоего АБ теста увидят несколько миллионов человек - это может быть приятное чувство масштабности. Пользователей продукта стартапа может быть настолько мало, что даже не получится провести АБ

🎮 Влияние на продукт 🎮
В стартапе проще повлиять на продукт, изменения внедряют быстрее. Я была всего еще джуном, а мои идеи уже увидели свет. В крупной компании даже крутые и подкрепленные цифрами предложения могут быть не услышаны и засунуты в бэклог навечно

Расскажите о вашем опыте, какой тип компаний предпочитаете для работы?

#карьера_анна_в_данных

5 интересных сайтов для аналитиков и не только ⌨️

Ловите небольшую подборку сайтов, которые могут повысить вашу насмотренность в визуализации данных и АБ-тестах, прокачать критическое мышление и умение находить интересные взаимосвязи

1️⃣FlowingData (flowingdata.com)⭐️
Это сайт, на котором регулярно выходят статьи с интересной статистикой и графиками

Например, вы знали, что существует Pizza Meter, также известная как Pentagon Pizza Orders Theory, - конспирологическая теория, согласно которой увеличение количества заказов пиццы, получаемых ресторанами рядом с Пентагоном, может предсказывать международные конфликты? Предполагается, что сотрудники работают сверхурочно, принимая важные решения, и соответственно заказывают больше пиццы для перекуса - неочевидный на первый взгляд индикатор

Теория недавно снова обсуждалась из-за всплесков заказов пиццы перед ударами в конфликте Израиль-Иран

🆒Spurious Correlations (tylervigen.com/spurious-correlations)💫
При этом вы наверняка знаете, что корреляция не означает причинно-следственную связь. А если не знаете, прочитайте вот эту прикольную книгу

На этом сайте собраны самые необычные корреляции. Например, между потреблением маргарина и разводом жителей штата Мэн корреляция - 99,3%

3️⃣Gapminder (gapminder.org)✨
Это сайт с вопросами по различным статистическим фактам, например, «какой процент населения Земли страдает от голода?» и тремя вариантами ответа

Особенность вопросов в том, что с большой вероятностью вы неправильно ответите на них из-за всевозможных когнитивных искажений

После ответа приводится реальная статистика и объясняется, почему большинство людей отвечают на вопрос неверно

4️⃣ (abtest.design) ⭐️
Небольшая коллекция результатов АБ-тестов популярных компаний, есть даже Duolingo и Uber

Эксперименты разделены на категории, изменение метрики удобно подсвечено и внутри есть ссылка на источник

Может быть полезно новичкам для насмотренности

5️⃣The pudding (pudding.cool) ✨
Тут собраны ну просто невероятно красивые статьи с графиками. Настоящее искусство визуализации данных! Люблю позалипать на такое

Если знаете еще интересные ресурсы, кидайте в комментарии

#статистика_анна_в_данных

Метрики: зло или добро? 📉

Мы, аналитики, постоянно копаемся в данных, считаем метрики, строим дашборды с огромным количеством показателей

Но, погружаясь в числа, важно не забывать, что за ними стоят живые люди, контекст и сложные процессы, которые не всегда укладываются в метрики

Вот например, компания Amazon измеряет буквально всё, не только скорость доставки, но даже количество воздуха в посылках 😰 При этом Джеф Безос понимает, что данные - это только часть истории. И когда цифры и реальные истории расходятся, в приоритет ставится именно опыт клиентов

На эту тему есть интересная книга Джерри Мюллера “Тирания показателей”. В ней много поучительных кейсов, когда увлечение метриками в бизнесе, образовании, здравоохранении, науке и даже в государственном управлении приводили к ухудшению результатов

📘 Основные идеи книги:

✨«Когда мера становится целью, она перестает быть хорошей мерой» - закон Гудхарта
✨часто измеряется то, что легко поддаётся учёту, а не то, что действительно важно
✨выбор того, что измеряется и как это измеряется, заведомо влияет на поведение людей и на результаты
✨навязывание метрик подрывает мотивацию сотрудников
✨люди учатся манипулировать метриками, фальсифицируя отчёты и подгоняя результаты

Недавно по теме также вышло видео с Александром Ложечкиным, который раньше работал в Майкрософт и отвечал там за метрику “удовлетворенность разработчиков” 😰

Вот некоторые тезисы из видео (нажмите, чтобы развернуть):

Опасность метрик не в том вреде, который они наносят, а в том, что это все при этом считается добром. Ал*коголь - зло, но мы знаем, что это зло. Ну или курение, или нар*отики. А вот метрики считаются почему-то добром

Метрики стало очень дешево делать и вместо того, чтобы иметь какое-то ограниченное количество метрик и действительно в них разбираться, мы увеличиваем число дашбордов

Скорость шара, падающего с Пизанской башни, измерить проще, чем удовлетворенность клиента. Тогда мы решаем, давайте мерить количество жалоб - это коллерирует с удовлетворенностью. И здесь уже происходит очень большая потеря информации. На этом этапе мы начнем думать не как повысить удовлетворенность клиента, а как уменьшить количество жалоб

Замечали ли, что в вашей компании излишне пытаются все измерить или удалось достичь баланса по количеству метрик?

И какую самую необычную метрику встречали?

#книги_анна_в_данных

Мой опыт выгорания: 1/2 часть

Я выгорала один раз в жизни 5 лет назад и это было ужасно. Искренне сочувствую всем, кто сейчас находится в такой ситуации или когда-то испытывал подобное

Почему я тогда выгорела:

💧Я была джуном с синдромом самозванца и пыталась это компенсировать переработками по ночам и в выходные. Помимо переработок я все время что-то учила / читала / смотрела полезное по аналитике, поэтому совсем не успевала отдохнуть

💧Некоторые коллеги были токсичны и очень грубы

💧Началась пандемия, было страшно и непонятно, к чему это приведет (дополнительный стресс)

💧Я впервые оказалась на полной удаленке, запертой в квартире из-за карантина - грань между работой и домом была стерта

💧Из-за кризиса, с которым столкнулась компания, многих уволили, а кто-то ушел сам. В какой-то момент я вообще осталась единственным аналитиком на кучу продуктов - даже мой лид ушел. Из-за этого у меня было много работы и 0 поддержки

⏯ При всем этом я правда очень старалась не унывать и подмечать в жизни и работе хорошее. И оно было! Но моя психика все равно не выдержала и послала меня нахер ↕️

Как я поняла, что выгорела:

🛑В вечер воскресенья тревожность подскакивала, и я саботировала отход ко сну, лишь бы завтра не наступало

🛑Каждое утро меня тошнило от осознания, что сейчас нужно будет открыть крышку ноутбука - я буквально боролась с собой

🛑Звук уведомления и значок нового сообщения вводил меня в панику

🛑Я вела календарь, в котором зачеркивала дни до того, как скажу всем, что увольняюсь - дату постоянно сдвигала, торговалась с собой

🛑Из-за такого количества стресса у меня было мало энергии и мне почти ничего не хотелось

А вы сталкивались с выгоранием? Из-за чего это произошло?

#карьера_анна_в_данных

Мой опыт выгорания: 2/2 часть

Продолжаю рассказывать, как я однажды выгорела. Первая часть лежит тут

Что я сделала, чтобы выйти из этого состояния:

⤴️Ходила к психологу - это было нужно, чтобы больше не откладывать увольнение, разрешить себе его и понять, что это не мое поражение. Увольняться было страшно! Я боялась, что это как-то испортит мое резюме, и будущий работодатель решит, что я плохой аналитик (напрасные страхи!)

⤴️Уволилась и дала себе 2 месяца отдохнуть - реально отдыхала, много лежала, гуляла на природе, отменила и вернула деньги за всякие купленные курсы и мастерклассы (которые накупила в порыве продуктивности)

Что я делаю, чтобы больше не оказываться в этом:

*️⃣Не перерабатываю! Изредка бывают ситуации, когда нужно поработать чуть больше, но я всегда компенсирую это в другой день на неделе, чтобы уравновесить. Это очень важно!

*️⃣Хожу в отпуска. Копить дни отпуска с одной стороны прикольно, я раньше так делала - при увольнении получаешь себе подушку из 0.5-1 оклада. Но сейчас я не только расходую все дни, так мне еще и мало. Я мечтаю, чтобы было не 4, а 6-8 оплачиваемых недель отпуска в году как минимум

*️⃣Проработала синдром самозванца. Он утих с опытом + помогли занятия с психологом (всем, у кого есть СС, рекомендую обратиться к ментору, либо психологу)

*️⃣Работаю только там, где мне нравится - где интересные задачи, приятно взаимодействовать с коллегами и хорошая зарплата

*️⃣Больше не боюсь уходить оттуда, где мне плохо, и не считаю, что это может испортить мое резюме. Через несколько лет после той ситуации я попала в одну компанию, где быстро поняла, что по итогу в ней просто выгорю. Я не стала ждать, когда это случится, и ушла, забив на маленький срок работы

*️⃣Веду насыщенную жизнь вне работы, полную впечатлений и общения с людьми. Это помогает мне перезагружаться

*️⃣Рефлексирую и отслеживаю свою удовлетворенность работой и жизнью. Если что-то не устраивает, думаю, как могу это исправить и действую

Поделитесь, какие меры профилактики выгорания соблюдаете? И как у вас получалось выходить из выгорания, если сталкивались с ним

#карьера_анна_в_данных

Послание любимым подписчикам 💌

Недавно моему каналу исполнилось 4 месяца 👀

И во-первых, хочу сказать вам спасибо за активность, ваши комментарии, реакции, личные сообщения! Когда знаешь, что кому-то будет полезно и интересно, сразу хочется писать и делиться

Во-вторых, хочу напомнить, что если у вас есть какие-то вопросы по входу в аналитику, вы можете написать мне в личные сообщения @annaindata или в директ канала (значок в левом нижнем углу)

Ну а в-третьих, я собрала для вас посты за последние 2 месяца, на случай, если вы что-то пропустили

ПОЛЕЗНОЕ
🔡Книга про АБ-тесты
🔡Как я делаю скучные или неприятные задачи
🔡Как знакомиться на конференциях
🔡Где хранить полезные ссылки и посты
🔡Таблицы собесов: что, как и зачем
🔡Может ли аналитик знать только Python, без SQL (вопрос от подписчика)
🔡Подборка интересных сайтов для аналитиков
🔡Нестандартный взгляд на метрики: книга и видео

ПОБОЛТАТЬ
🔡В айти НЕ высокие зарплаты
🔡Раньше зайти в айти было проще?
🔡Для чего я использую ChatGPT в работе и в жизни
🔡Стартап vs крупная компания: мой опыт
🔡Выгорание часть 1: Почему я выгорела и как я это поняла
🔡Выгорание часть 2: Как я вышла из выгорания и как не допускаю его вновь

В комментариях пишите, что нравится в канале и на какие еще темы хотите почитать посты

#дайджест_анна_в_данных

С днем рождения меня 🎉

Сегодня взяла выходной на работе, уже сходила на тренировку в спортзал, ну а оставшаяся часть дня пока для меня сюрприз 😲

Начала как полагается подводить итоги моего личного года:
🤩устроилась на классную работу
🤩создала канал и набрала 1к подписчиков
🤩посетила 3 новые для себя страны
🤩…
И на моменте с подсчетом количества новых посещенных городов мне уже стало лень!

В этом году не хочется загонять счастье в какие-то метрики, главное - общее ощущение, а оно чудесное 🩷

Если вы хотите порадовать меня в этот день, я буду очень рада бустам канала (https://t.iss.one/boost/anna_in_data)

Мой опыт работы в международной компании: ожидание vs реальность 🇬🇧

Вернее компании с русскими корнями, которая вышла на международный рынок

Помню, как принимала оффер и представляла, что буду болтать с иностранными коллегами, подтягивая свой английский до уровня носителя 🥰

Релокацию при этом не рассматривала вообще: никогда не хотела жить за границей

Но реальность оказалась… немного другой 😲 Все мои заказчики и вообще все в моей команде оказались русскоговорящими! Поэтому на встречах и в личных переписках мы общались только на русском

Где английский все-таки пригодился:
▫Документация: все исследования и вообще документация в Confluence писались на английском
▫Корпоративный мессенджер и почта: официальная коммуникация только на английском
▫Ретро: на этой встрече всего отдела аналитики приходилось переходить на английский ради пары иностранных коллег
▫Соседние команды: иногда общалась с иностранцами из других отделов

Трудности с английским, конечно, были:
▫Мозг кипел, когда нужно было сформулировать сложную мысль
▫Было тяжело пробежаться глазами по тексту и быстро выделить в нем ключевую мысль

Но в целом я справлялась и вообще рада, что знаю английский хотя бы на таком уровне

Правда когда я перешла в полностью российскую компанию, первое время я безумно радовалась, что можно просто писать на родном русском языке 😅

А как у вас с английским? Считаете ли, что в айти его знание обязательно?

#карьера_анна_в_данных

Полезное про АБ-тесты⤵️

1️⃣Недавно у меня в очередной раз задергался глаз, когда я увидела в одном обучающем материале распространенную ошибку про t-test: якобы его можно применять только на нормальных данных и поэтому к денежным метрикам он не применим (ЭТО НЕ ТАК)

Поэтому от души советую всем, кто еще не разобрался, посмотреть видео про мифы в применении t-test в АБ-тестировании от Александра Сахнова (он преподает на KC)

Миф про нормальность данных, кстати, развенчивается примерно на 20-й минуте

2️⃣Недавно проводился бесплатный интенсив по АБ-тестам от ШАД. Все материалы в записи доступны по ссылке. Понравилась программа, она затрагивает все основные темы, включая бутстрап, линеаризацию и CUPED

3️⃣Продолжаю рекомендовать вот эту книгу, она классная

〰️〰️〰️〰️〰️

Как оцениваете свои знания в АБ? Пойдете на интенсив?

#аб_тесты_анна_в_данных

Ой не знаю как вы, а я свою заставляю отрабатывать корм 😁

Скидывайте своих пушистиков в комментарии тоже 💗 И вообще, давайте поболтаем! Как прошла ваша рабочая неделя (пятница, ура), какие планы на выходные?

Запишу вам в комментах кружочек про книгу, которую недавно прочла

#поболтать_анна_в_данных