Откуда брать время на саморазвитие. Почему иногда можно сокращать свой рабочий день

У меня выработался такой подход к работе: часть рабочего времени можно (нужно) выделять на саморазвитие. Мне кажется, что никто не может работать 8 часов с одной и той же производительностью, не отвлекаясь ни на что вокруг. Иногда нужно переключаться между видами деятельности, или хотя бы между задачами.

Я считаю, что каждому сотруднику важно уделять время в течение рабочего дня на саморазвитие: проходить курсы, корпоративные тренинги, брать консультации с экспертами, смотреть материалы с конференций и т.д. Если все приоритетные задачи сделаны, то часа 2 можно потратить на себя и свое развитие. В этом же также заинтересован и работодатель, чтобы сотрудники поднимали свой уровень квалификации.

Лично я сейчас уделяю время саморазвития на подготовку новых материалов к курсам: для своего курса по "Основам анализа данных", и для разработки курса по SQL для другой школы. Это также позволяет мне еще раз погрузиться в темы для структуризации материала и поднятия из памяти забытых вещей, которые могут быть полезны в работе.

Конечно это получается не всегда, при загрузке бывает приходится и больше часов посвятить работе, но это не есть хорошая практика. На одном зарубежном проекте нам говорили: "First priority is your personal issues, second - work issues, cause life is worth the most", компания была ярым противником овертаймов.

Ставьте реакции если согласны, что в рабочее часы также стоит уделять время саморазвитию

Новые уроки на курсе, или как я развиваю Data Study

У себя в instagram-блоге рассказал, что на следующий набор курса "Основы анализа данных" я сейчас добавляю новые уроки. Думаю здесь тоже нужно этим поделиться.

Всего будет добавлено 8 уроков
Кто не в курсе, сейчас 14 уроков, поэтому прирост материала очень большой

📍2 по SQL
📍1 по Python
📍2 по BI и визуализации данных
📍1 по выполнению проекта
📍1 на тему "где и как сейчас искать работу на рынке"
📍1 на тему документации требований на data-проектах

✏️ SQL
Я уже писал не раз, что SQL считаю первичным навыком для аналитиков, кто работает с данными, иначе будет сложно.

Новые уроки будут расширять уже текущие темы на курсе

1️⃣ Работа с оконными функциями
Ученикам по собранной обратной связи было мало практики работы именно с оконками, они просили еще. оп. материалы, но самостоятельно со всем сложно и долго разбираться + есть фреймы оконных функций, там с первого раза самостоятельно можно вообще мозг сломать, поэтому их будем разбирать подробнее.

2️⃣ Оптимизация запросов и сбор витрин данных
Сейчас уже есть много практики по написанию простых и средних по сложности запросов. Я хочу дать более продвинутый материал, нетривиальные кейсы моего текущего проекта, будет интересно и ученики набьют сразу руку для практики

✏️ Python
Будем разбирать практическую задачу по анализу активности и лояльности клиентов одной из компаний. Необходимо будет из данных о покупках клиентов понять
❓какие клиенты самые лояльные, какие факторы на это могут влиять
❓каких клиентов компаниях рискует потерять в ближайшее время
❓как повысить лояльность второй группы клиентов и привлечь их к покупкам

Это типовая задача, с которой работают аналитики данных, продуктовые аналитики, data scientistы

Почему решил добавить уроки по визуализации данных расскажу в следующий раз
Спойлер: рынок BI инструментов в России очень сильно изменился. Да и в мире эта тенденция набирает обороты.

У нас в группу уже оплатили предзапись 7 учеников, 11 еще в листе ожидания 🔥
Старт обучения уже запланирован на 16 мая
Успевайте забронировать место в группе по текущей цене 25000, дальше будет выше - 45000 😉

Сайт Data Study

Привет!
27 февраля год назад я создал этот канал, сейчас мы чуть чуть не дотягиваем до цифры 5000 😍
Честно, очень рад что таким образом могу делиться с вами интересными материалам и просто своими мыслями. Знаю, что многие в этом видят ценность и пишут об этом мне лично 😃😊

Буду дальше развивать этот канал. Если вы здесь читаете интересный материал, не забывайте делиться им в других чатах/каналах и просто со своими коллегами и знакомыми. Мне приятно, а вам полезно 👍

Делюсь файлом с полезными видами анализа в бизнесе и проектах. Подойдет аналитикам, менеджерам, продактам, предпринимателям, там 30+ разных методов описано

Она сказала "Да! за айтишником хоть на край света"

Вчера с девушкой уезжали на базу отдыха на relax-день. Гладили много кошек, ходили в гости к хаски, кормили кроликов) Расслаблялись в бане и на spa-процедурах. Вернулся домой уже с невестой 💍👰‍♀️, вот так вот бывает да 😁

Парни, если хотите услышать от своей девушки твердое "Да", задумайтесь над работой в IT.
Девушки, солидных женихов сейчас стоит искать в IT чатах и каналах, а не на дорогих курортах
😅

Про IT конечно шутка) На самом деле занимайтесь просто любимым делом и пробуйте новое, если действительно этого хотите 😉

Развитие BI-рынка в России

Уже год рынок в России трансформируется под текущие реалии. Зарубежные компании отказывают в оформлении новых или продлении действующих лицензий на их продукты. В итоге такие лидеры рынка как Power BI и Tableau становятся практически недоступны для использования.

Все компании так или иначе поднимают вопрос о поиске и внедрении альтернативных инструментов. Сейчас есть 2 пути:

1. Использовать open source (бесплатные инструменты с открытым исходным кодом)
2. Использовать платные BI от российских или китайских компаний

Давайте подумаем, если компания переходит на другой BI инструмент, значит сотрудник компании должен научиться использовать и поддерживать этот инструмент
📍разрабатывать отчеты и дашборды
📍уметь технически настраивать и поддерживать
📍уметь использовать в решении разных бизнес-задач

Общаясь с коллегами и в целом наблюдая за BI-сообществом , выявил 3 основных продукта, на которые строят многие проекты

1️⃣ Apache Superset
open source, можно вести свою разработку

2️⃣ Yandex Datalens
облачное решение от Яндекс

3️⃣ Fine BI
некий китайский аналог Tableau

У всех этих инструментов есть свои + и -

Мы на текущем проекте используем Apache Superset. Наткнулись при использовании на огромное количество нюансов, которые нужно учитывать. Поэтому хочу этими деталями поделиться на курсе и дать реальную практику ученикам.

Многие компании используют Superset как бесплатную основу, а дальше разрабатывают поверх него свой собственный BI инструмент. Например, так сделал Сбер со своей SDP BI
Еще Superset стали уже давненько использовать в Леруа Мерлен (ссылка на статью). Когда я там работал еще использовался Tableau.

Есть явный запрос компаний на переезд на новые BI инструменты.
➡️ Для этого нужны специалисты

Если хотите изучить BI инструменты и разобраться как с ними работать, предлагаю пойти на курс, будем разбирать с учениками Superset.

Сейчас идет набор в группу на курс "Основы анализа данных", старт обучения 16 мая
Актуальную информацию о курсе можно посмотреть на сайте datastudy.ru
10 апреля цена увеличится из-за расширения программы курса, успевайте по текущей цене)

Наткнулся на классное расширение в VS Code для использования ChatGPT прямо во время работы с кодом 👨‍💻
📍можно писать любые запросы по написанию кода
📍можно просить объяснить выделенный фрагмент кода
📍можно просить сделать code review

Думаю каждый сам сможет найти применение расширения
Для быстрой настройки можно посмотреть это видео

Привет!
От вас поступает много вопросов про курс и вам интересны советы по обучению.

Отвечаю лично всем кто пишет. Но возможно у вас есть вопросы, которые вы еще не задали или постеснялись задать.

Я подготовил материал, где собрал всю самую главную информацию про курс для вашего удобства ➡️ Раскрываю все составляющие обучения

📍Старт ближайшего обучения - 16 мая
📍Продолжительность - 3 месяца
📍Обучение проходит с нуля
📍Результат после курса: вы имеете знания и практические навыки junior-аналитика

Воспринимайте это обучение как 3 месяца стажировки с личным ментором, который вам помогает разобраться в каждой теме. Мы решаем задачи с реальных проектов и оформляем итоговый pet-проект по всем шагам проектной деятельности

Текущая стоимость: 25 000 рублей
↪️Стоимость с 10 апреля: 30 000 рублей
↪️Стоимость на момент начала курса: 45 000 рублей

😂😂😂 когда-то все были новичками и все чувствовали тоже самое

Мысли про удалёнку

Поделюсь опять мыслями про работу из дома. Минусов много...
1. Рабочее кресло всегда занято кошкой
Поэтому нас формат open space - каждый работает где свободно)

2. Вкусная пекарня в доме
Да и в целом близость к холодильнику всегда манит попить чаёк со вкусняшками 😬

Если серьезно, то я безумно рад что работаю на удалёнке

В Москве в среднем на дорогу дом-офис-дом уходит 2-2,5 часа ‼️
❌ еще время на сборы
❌ час-пик, пробки, суета
❌ погодные условия не всегда приятны

Если грубо посчитать:
20 рабочих дней * 3 часа в пути = 60 часов в месяц может просто уходить на дорогу ‼️

Если эти 60 часов тратить на полезные задачи и фриланс, то можно уже хороший доход получить. К примеру, на биржах фриланса точно есть довольно простые для новичков заказы. Стоимость либо договорная за всю работу, либо посчитаем по низкой ставке 1000 руб./час

60 тыс. ₽ - это потенциальный доход, который просто заложен в том времени, тратящимся на дорогу до офиса.
Ну или если не хотим работать, значит тратим время на свои увлечения.

Поэтому многие и пишут мне, что хотят сменить профессию ради такой свободы. Свободы распоряжаться временем самостоятельно, ведь это главный наш ресурс

Кстати, хочу напомнить, что сегодня последний день, когда можно купить курс по старой цене

Основы анализа данных - 25 000 рублей

✏️ Кто хочет, но есть сомнения подойдет ли вам курс по вашему конкретному запросу, пишите лично мне, разберем и обсудим.

Подробнее про курс здесь и на сайте datastudy.ru

Must have для документации работы

Год назад после блокировки Atlassian тулов стал искать альтернативу, что также удобно можно использовать для ведения своих личных заметок, документации собственных проектов и т.д.

Выбор пал на Notion - мощный инструмент в формате wiki-системы (создание разделов, страниц, заметок, чек-листов, канбан-досок и т.п.)
Туда еще по всем канонам современной моды добавили AI-движок (Notion AI), который за тебя может писать доку, исправлять уже написанный текст, менять формат с одного на другой. В общем, кажется что digital-командам это может помочь увеличить эффективность работы с документацией. Для индивидуального использования Notion бесплатен, что очень приятно) Для работы команд есть свой pricing.

У них на YouTube-канале есть куча полезных и коротких видео по функционалу, можно посмотреть кому интересно)

Всем привет!

Давно не выходил здесь на связь, очень много активностей происходит, было трудно найти время на написание контента. Буду потихоньку вливаться опять в ритм публикации постов.

Неделю назад проводил мок-интервью на позицию BI-аналитика в прямом эфире вместе с Solvery. На мой взгляд получилось интересно, для людей присматривающихся к области BI будет полезно посмотреть и зафиксировать себе ответы и вопросы с интервью.
Вообще всю прошлую неделю были эфиры по разным направлениям аналитики:
- BI
- Продуктовая
- Системная
- Big Data

Собеседования проводили разные эксперты для кандидатов уровня junior

Прикрепляю ссылки на записи эфиров ⬇️

📍Моковое собеседование Junior BI-аналитик | Даниил Джепаров, Senior BI Analyst, RNT Group

📍Моковое собеседование Junior Бизнес-аналитика | Ольга Мазур, Head of Business Analysis, Samokat.tech

📍Моковое собеседование на позицию Junior Системного аналитика | Наталья Золотова, Ведущий системный аналитик

📍Моковое собеседование на позицию Junior Data Analyst | Дмитрий Лапин, DA/DS Team Lead, JSA Group

Классная штука, которую можно применять, если нужен поток из множества шагов обработки данных

Привет!

Я знаю что много кто из вас проходил курсы в онлайн-школах. У меня для вас новость ⤵️

Выпускница вышки сейчас пишет диплом про образовательные онлайн-платформы. Диплом по направлению "реклама и связи с общественностью", поэтому для хорошего и качественного исследования нужны респонденты

Если
- вы старше 18 лет
- проходили курсы на любой из платформ: Skillbox, Skillfactory, Нетология, Geekbrains, Яндекс. Практикум

Пройдите опрос по ссылке
Я прошел, он у меня занял буквально 5 минут 😉

Сейчас пройдете опрос, а я потом попрошу выпускницу сделать краткие выводы по исследованию и поделюсь ими здесь. Интересно посмотреть, что в итоге получится)

Пройти опрос

Сравнение Data Scientist, Data Engineer, ML Engineer, Data Analyst

В целом по визуализации понятно, кто из специалистов в каком направлении больше работает. Правда на таких диаграммах сложно оценить какие более детальные навыки нужны и на каком уровне их нужно освоить, чтобы например из Data Analyst перейти в Data Scientist

На этой неделе защитил магистерский диплом 🎉🎉🎉
Теперь можно сказать, что 6 лет обучения и 2 ступени образования пройдены)

Бакалавриат - Инфокоммуникационные системы и сети
Магистратура - Бизнес-аналитика и системы больших данных
Все это в замечательном НИУ ВШЭ

По ощущениям учебы в магистратуре могу сказать что это довольно сложно совмещать полноценное обучение с работой, разработкой/ведением курсов. Магистратура была на международной программе, поэтому все обучение проходило на английском, это позволяло поддерживать язык в активном использовании. Учеба была вечерняя, т.е. с 18:00 до 21:00, вроде удобно совмещать с работой, но обычно сил на учебу уже и не оставалось.

В целом, по форме образования могу сказать, что курсы от академических преподавателей сильно далеко находятся от реальных знаний и практики на работе. Теории много, а что и как применить - не всегда становится понятно. Также было много курсов от преподавателей - приглашенных практиков, обычно это Senior/Lead/Head of department уровень специалисты, которые часто раскрывали прикладные вещи, которые можно применять у себя на работе. Формат курсов от практиков мне прям понравился.

Дальше выбор: почувствовать в этом году первый раз, что сентябрь - это всего лишь начало осени, а не начало учебного года 😂, либо идти в аспирантуру)

На этой неделе провели 3 технических интервью для кандидатов в компанию. Ещё раз убеждаюсь, что для аналитика, работающего с данными важны как hard навыки работы с данными, так и знания классического бизнес-анализа по работе со стейкхолдерами, требованиями и понимание всех фаз SDLC цикла.

Если готовитесь к собесам на позицию аналитика данных/BI, углубляйтесь как минимум в 2 направления:

1. Бизнес-анализ
- работа со стейкхолдерами
- проведение интервью, воркшопов, оценка требований
- формирование и декомпозиция требований

2. Работа с данными
- понимание ценности применения баз данных и хранилищ данных для бизнеса, где, когда и что лучше применять, зачем использовать
- Модели данных, нормализация, SCD
- SQL
- Python
- ETL инструментарий и в принципе понимание шагов обработки данных по слоям (от сырых данных к витринам)
- Метрики качества данных
- Написание интеграционной документации и описание потоков данных
- BI и визуализация данных

+ про мат часть, статистику, теор. вероятности и ML не забывать, если на проекты с ML именно есть желание попасть

Если я вам когда-нибудь скажу как же замечательно работать дома - не верьте!

Сбежал из дома в кофейню из-за ремонта соседей. Живем в новостройке вроде как бизнес-класса, но такое чувство, что про шумоизоляцию при строительстве новых домов вообще не задумываются вне зависимости от класса жилья. Ремонт делают соседи на этаже вообще в другом крыле за лифтом, это даже не соседняя квартира, но слышно как будто в соседней комнате перфоратор работает.

В итоге убежал в кофейню, где частенько в последнее время спасаюсь от ремонтных будней, но и здесь раз на раз не приходится) Сегодня сюда пришла девушка с 2-мя маленькими девочками возраста начальной школы, которые не ладят между собой. В итоге их крики, ссоры и разборки кто кого достал слушают все посетители кофейни. При этом девушка сама пытается работать в ноутбуке и не отвлекаться на детей, которые ее дергают вопросами типа "кто лучше умеет заворачивать язык в трубочку"

В такие моменты хочется реально поехать в офис с тихими коворкингами и изолированными переговорками для проведения встреч. Ну или уехать в загородный дом с камином работать, а вечером жарить шашлык и залипать на природу на берегу реки 😍