Задался для себя таким вопросом 👇

❓Что лучше делать: усиливать и развивать и так сильную свою сторону или подтягивать отстающие навыки? Что даст больший эффект и рост в ближайшее время и что даст эффект на дальней дистанции?

Например, аналитик достаточно хорошо умеет писать SQL запросы, отлично преобразует данные и в формате таблицы может найти в них инсайты. Но к примеру он очень поверхностно знаком с BI и визуализацией и его отчеты могут больше запутать, чем подсветить выводы из данных.

Что ему делать
1️⃣ усиливать сильное - погружаться и специализироваться на подготовке данных с помощью SQL, углубляться в оптимизацию запросов, делать еще более сложные вещи запросами.
2️⃣ подтягивать слабое - изучать визуализацию, презентацию данных и сторителлинг
Что из этого даст ему больше выхлопа для роста в профессии? Какой подход выбрать для быстрого роста сейчас, а какой будет работать на долгий срок?

Что думаете? Пишите в комментариях 🧐

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.