Как выглядит мой рабочий день (удалёнщика аналитика-инженера)

🕘 9:00 - просыпаюсь, умываюсь, завтракаю. никакой йоги, бассейна, утреннего зала, покупки раф-кофе 😁 или других полезностей нет)
раньше мог не завтракать и сесть через 10-15 минут после подъема сразу за ноутбук, но сейчас приучил себя полноценно завтракать.

🕙 10:00 - открываю ноут, начинаю читать чаты и составлять план работы на день

До 18 или 19:00 идет рабочий день
🔹2-3 часа в день в среднем уходит на созвоны
🔹5-6 часов на задачи и остальную коммуникацию в чатах

Перерыв на обед обычно плавающий, зависит от расписания созвонов и моего чувства голода)
Могу 3-4 раза за день пить чай/кофе и полноценно покушать 🍴

Сделал диаграмму, которая показывает какой % от всего рабочего времени в среднем в день я трачу на тот или иной тип задач и соответствующие инструменты 📊

бОльшая часть задач включает в себя написание SQL-запросов для создания витрин данных, adhoc-задач или запросов для автоматизации выгрузок. Также достаточно много времени уходит на коммуникацию, уточнение задач, приоритеты и разные тим-лид активности по планированию работы команды.

Здесь следует уточнить, что разделение рабочего времени на задачи и активности может сильно отличаться от
- роли аналитика (продуктовый, data, BI, аналитик-инженер...)
- типа и формата команды (у нас core команда клиентской аналитики, не привязанная к конкретному продукту)
- грейда аналитика (чем выше грейд, тем больше задач нужно делегировать и включаться в задачи команды)
- текущего планирования и приоритетов задач в рамках года/квартала/спринта

Я дал лично свою картину, часто на консультациях спрашивают чем именно я занимаюсь и как распределяется между этим рабочее время, вот расписал 😉

Чем я могу быть тебе полезен

Получил такой ценный совет 👇

На мой взгляд, на канале мало рекламы/информации о существующих продуктах. В том числе, ты не рассказываешь о своих сильных сторонах и экспертизе.
То есть, учебных материалов и курсов полно. Но может ты гуру а/б тестов? Если я хотел прокачать именно эту область, то пошел к тебе на курс.
Спасибо за канал и твой труд!

В связи с этим делюсь тем, в чем я могу быть полезен тебе и как со мной можно сотрудничать 👨‍💻

1️⃣Фундаментальные навыки аналитика и инженера данных

🔵 SQL
- от простых до комплексных SELECT запросов (джойны, агрегации, фильтры, логические функции само собой)
- оконные функции и работа с фреймами
- оптимизация запросов
- построение и автоматизация витрин данных

🔵 Python
- функциональное программирование
- написание ETL-пайплайнов
- библиотеки анализа данных

🔵 BI инструменты
- Сбор требований для BI проектов и разработки отчетов
- Работа в Datalens и Superset

🔵 Работа DWH, баз данных и ETL инструментов
- виды баз данных, когда и для каких задач применять
- различия OLAP и OLTP систем
- виды DWH и слои хранения данных

Все это я использую в своей повседневной работе уже много лет, обучил больше 100 человек, разработал несколько курсов. Обучаюсь постоянно сам и могу простыми и понятными словами объяснить тебе. Максимально только нужная информация и практика на примере решения аналитических задач.

Если хочешь учиться в группе с единомышленниками, приходи на курс "Основы анализа данных", группа с поддержкой и обратной связью начинает свое обучение в сентябре 🧑‍🎓
❗️❗️❗️ До этого обязательно пройди бесплатную часть курса

2️⃣Карьерная консультация

🔹со стороны оценить твои сильные и не очень стороны в формате интервью/собеседования
🔹разработать твой индивидуальный план развития для роста по грейду или перехода в другую роль (что и как учить, где взять материалы, как их закрепить)
🔹разобрать твое резюме и помочь переписать его для поиска работы

3️⃣Индивидуальное наставничество

🔹оцениваем твои навыки
🔹составляем план обучения под твои цели
🔹занимаемся на индивидуальных созвонах
🔹выполняешь ДЗ и практику, разбираем результат

Подводя итог, ты можешь выбрать
🔜 групповое обучение на моем курсе
🔜личные консультации и наставничество по твоему запросу

Вопросы всегда можешь написать в личку, открыт к общению

Где можно подсмотреть за зарплатами аналитиков 👀

Собрал для вас ресурсы, где можно посмотреть вилки ЗП по вакансиям или даже анонимные истории от аналитиков в компаниях, ведь часто интересно узнать сколько можешь зарабатывать ты или сколько зарабатывают другие на подобных позициях)

Зарплатник аналитика
Канал, в котором Тагир собирает истории аналитиков анонимно и рассказывает о них в канале.

Проект Reveal the Data и Left Join
Рома Бунин с Колей Валиотти сделали проект на данных вакансий с HH.ru по зарплатам аналитиков, вилки берутся из самих вакансий, если указано.

Исследование от NEWHR
Есть масштабное исследование рынка аналитиков, в том числе и по зарплатам, ее изменению и какие компетенции влияют на ее рост

Исследование навыков аналитика и ЗП
Мой проект, который собирал на данных вакансий с HH.ru. Основная цель была показать самые часто упоминаемые навыки в вакансиях аналитиков, но также есть информация про средние зарплаты по на основе указанных вилок.

Ребят, приглашаю вас всех на свой вебинар!

Собрал для вас очень много полезной инфы как сейчас освоить профессию и стать тем самым айтишником, работающим 1 минуту в день с пляжа, попивая джууус 🥤(шутка).

Если серьезно, то поговорим:
🔹 чем занимаются аналитики
🔹 какие задачи они решают на работе
🔹 какой набор навыков и инструментов нужен для работы
🔹 почему нас не знаменит ИИ, а будет нашим ассистентом в работе
🔹как устроена работа в команде
🔹 какие ошибки допускают новички и как их избежать
🔹 как оформить сильное резюме и эффективно искать работу

После вебинара участникам пришлю презентацию со всей этой информацией в письменном виде.

🗓 Когда: 2 сентября в 19:00 по МСК

И самым заинтересованным в своём развитии дам хороший бонус на обучение 😉

❗️Записи не будет

Вступить в группу (там будут все материалы после вебинара и живое общение)

Где и как хранятся данные для анализа?

99% данных в компаниях хранятся в базах данных. Чтобы уметь с ними работать, нужно понимать
🔹что вообще такое база данных (БД)
🔹как организовано хранение данных
🔹как аналитик может обращаться к данным из БД

К нашему счастью, самый удобный и поэтому распространенный вид хранения данных - это таблица . Каждая строка - отдельная запись данных, а столбец - количественный или качественный признак для описания.

В БД ни одна, а много таблиц, а аналитику для его задач нужно уметь считывать данные из них.

Чтобы технически понимать устройство хранения данных нужно разобраться с моделью данных.

Кто еще не знает, есть открытый курс по базам данных из 3 уроков (видео + конспекты)
🔜 пройдите его здесь

В конце вас ждет практическое задание - создать модель данных магазина велосипедов.

На вебинаре обсудим еще правильное решение ДЗ, также поделюсь тонкостями про модели данных и почему это база для аналитика

Мой опыт и наблюдения роста ЗП 💲

6 лет назад я пришел на стажировку на довольно скромную сумму (23к в месяц)
Сейчас реальные цифры для разных стажировок находятся в вилке 50-120к (да, инфляция, но все же до сих пор это хорошие деньги).

Так сложилось, что на каждой предыдущей работе я проводил по 2 года - считаю это хороший срок. С одной стороны, ты не засиживаешься и не врастаешь корнями в компанию (часть команды, часть корабля), но и не считаешься попрыгунчиком - те кто меняют работу слишком часто.

В Сравни кстати в сентябре будет 2 года 🎉, но уходить не собираюсь) Читающие коллеги, можете на карандаш меня не брать 😅

Дак вот, какие наблюдения хочу сделать по ЗП:

1️⃣В каждой крупной компании пересмотр проходит в момент ревью
Каждые полгода или год, в этот период ты действительно успеваешь показать результат, укрепиться в навыках и вкатиться во все процессы компании. Но стоит учесть время с момента твоего трудоустройства до первого ревью.
Пришел незадолго до ревью 🔜 рискуешь остаться без пересмотра до следующего ревью, если нет прямых договоренностей в момент найма об обратном.

2️⃣В начале карьеры рост ЗП более быстрый
Если ты джун/мидл, показываешь сильные результаты и не боишься говорить о своем желании расти в заработке - у работодателей есть возможность сделать хороший up 📈 30-40-50%
Чем выше становится твой грейд и ЗП, тем сложнее ее поднимать и процентный рост будет сильно ниже чем мог быть раньше. Для синьеров например это может быть 10-15-20% в год.

Почему: начинаешь упираться в верхнюю вилку, которую перепрыгнуть внутри компании уже не получится без серьезного изменения твоей должности или уровня ответственности.

3️⃣Компании часто готовы платить выше сотрудникам с рынка
Наверно слышали такие истории, когда из компании уходит сотрудник с ЗП X, а на его место могут через неделю вывести сотрудника с ЗП 1.5X
Почему: это происходит когда компания понимает, что выгодней быстро взять сильного и дорогого сотрудника с рынка сейчас, чем пытаться долго искать под такую же ЗП как была раньше.
Как это происходит:
🔹 берут сотрудника на вырост (платят ему больше сейчас, но также сразу или постепенно дают ему больше обязанностей чем прошлому сотруднику)
🔹 выравнивают ЗП по рынку, если например прошлый сотрудник особо не просил повышения или он их не заслуживал своей работой
🔹видят в вас потенциал и сильную экспертизу, поэтому не хотят упустить вас и идут на ваши условия, лишь бы вы вышли работать к ним

Всем желаю достичь своего желаемого уровня достатка! 👏

Напоминаю про вебинар 😎

Собрал весь свой опыт в презентацию и единый рассказ с важной информацией про профессию аналитика

🔹чем занимаемся на работе
🔹какие задачи решаем
🔹какие навыки необходимы
🔹что в первую очередь учить
🔹как грамотно оформить резюме
🔹как подготовить себя к поиску работы
🔹как избежать ошибок в начале пути
🔹как быстро освоить фундамент и не растягивать врем обучения

Задавайте все интересующие вас вопросы в группе или на вебинаре

Присоединяйся, там будут все материалы и обсуждения + бонус на обучение 🎁

Завтра в 19:00

❗️Записи не будет