Каждый удалёнщик утром рабочего дня 😉

Как получить практический опыт решения аналитических задач

Многие из вас явно задумываются как в процессе обучения и освоения нового материала получить релевантный практический опыт.

Одним из наилучших решений является работа над собственным проектом. Это позволяет:
📍закрепить теоретические знания на практике
📍научиться применять инструменты аналитика в работе с данными
📍оформить решение в виде полезного исследования над данными
📍составить портфолио для поиска работы

Курс "Основы анализа данных" включает в себя выполнение итогового проекта на протяжении всего времени обучения. Итоговый проект включает в себя следующие шаги работы:

1️⃣ Поиск и получение из источников данных
Данные могут быть быть получены в виде готовой базы, получены с открытых источников с помощью API или парсинга

2️⃣Постановка задачи
Описываются гипотезы, вопросы к данным, а также метрики для расчета.

3️⃣Первичная обработка данных
Проводится исследовательский анализ данных (EDA) с помощью Python, также данные приводятся к очищенному и структурированному виду

4️⃣Загрузка данных в базу данных
На основе пройденных тем студенты знают, с помощью каких инструментов и каким способом грузить данные в базу данных

5️⃣Подготовка документации
Описываем основные документы: словарь данных, модель данных, source to target документ

6️⃣ Исследование данных с помощью SQL
Загруженные в базу данные исследуются с помощью SQL, проверяются гипотезы, считаются метрики

7️⃣Визуализация результатов анализа
Визуализация данных и посчитанных метрик в BI инструменте в виде дашборда

8️⃣Итоговая презентация
Презентация результатов анализа группе студентов, обсуждение результатов

✅Результат работы: комплексный практический проект для вашего портфолио со всем исходным кодом оформленный в Github

Создай свой проект по исследованию данных на курсе Data Study - "Основы анализа данных"

Все больше людей, интересующихся курсом, переживают, что не смогут подключаться на онлайн уроки.

Причин основных несколько:
📍загруженная основная работа / сменный график
📍семья и дети
📍разные часовые пояса с Москвой
📍длительные отъезды в командировки/отпуска на время обучения

Поэтому я решил ввести все же новый тариф обучения

✅ Тариф онлайн-обучения
Для тех кто готов обучаться самостоятельно и хочет получить доступ к материалам курса. Обучение полностью в своем темпе когда вам угодно, даже через год, а цену можно зафиксировать текущую 😉

✅ Тариф наставничество (полная поддержка)
Для студентов, кто хочет заниматься в группе и получать обратную связь от меня, а также работать над итоговым проектом.
Это стандартный для моего курса формат обучения с онлайн-созвонами, общением и обратной связью, стартуем 12 сентября. Онлайн-занятия также можно смотреть в записи в удобное время, если не получается подключиться онлайн

На сайте расписана разница между тарифами подробно с ценой

Курс "Основы анализа данных"

Итоги поиска работы

Кто следит за каналом помнят, что в начале августа я решил выйти на рынок в поиске работы. Сейчас хочу подвести некий итог поисков и рассказать про сам процесс.

1. Актуализация резюме
Не стоит забывать обновлять резюме перед публикацией и добавлять туда новые навыки (если они есть). Я вот например из актуального добавил описание задач по работе с MDM, что пригодилось сразу на собесе. Обновил на Habr Career и на HeadHunter

2. Этап скрининга
бОльшая часть предложений приходило именно со стороны рекрутеров, писали в мессенджеры или звонили по телефону. Здесь такое правило выявил - обговаривать сразу основные моменты о позиции и условия работы (кому какие важны): возможность удаленки, аккредитация компании, зарплатная вилка, технологический стек. Даже если рекрутером сам не задает эти вопросы при первом созвоне их задавал я, что позволяет сразу отсеить те вакансии, которые по критериям не подходят и не тратить время на дальнейшие этапы.
Если брать по цифрам, то было 50+ приглашений, много инетересных по задачам предложений отпали из-за условий обязательного гибрида офис/удаленка.

3. Технические интервью
Проходил 7 различных интервью, в большинстве это были кейс-интервью. Т.е. общались больше про мой опыт, задачи, применяемые инструменты, интервьюеры накидывали вопросы в формате "представь ты столкнулся с такой ситуацией ... что бы ты делал? как будешь действовать?". Встречался также life coding.
По результатам собесов могу сказать и подтвердить еще раз для себя, что SQL - навык №1 по требованиям работодателя для специалистов по работе с данными.

4. Оффер
Помимо тех. интервью были еще дополнительные встречи с лидами/руководителями направлений в разных компаниях. В итоге от 3-х компаний получил итоговый оффер.
С выбором уже определился)
В середине сентября расскажу вам куда попал и в чем будет заключаться моя новая роль 😉

Начал проходить курс по dbt на их же сайте, знакомлюсь с dbt Cloud.

🔎 dbt - инструмент, применяемый для трансформации данных в ETL/ELT процессах.

Есть 2 версии:
1. dbt Cloud с пользовательским интерфейсом и довольно простым принципом работы по построению потоков трансформации над данными.
2. dbt Core - устанавливается как Python модуль, после инициализации вам грубо говоря доступен скелет проекта, куда можно прописывать правила трансформации данных с помощью sql-запросов и yml файлов конфигурации

На проектах не сталкивался с этим инструментом, но самому очень хочется освоить и применять в консалтинге/фрилансе 👨‍💻

Хочешь начать изучать hard/soft навыки аналитика данных?

Мне важно чтобы ученики после курса чувствовали себя уверенно на собесах/работе и умели пользоваться прикладными инструментами. Поэтому после теоретических занятий есть обязательная практика для закрепления знаний.

Судя по обратной связи это схема обучения отлично работает 👍

12 сентября стартует обучение, в группе осталось 5 мест (4 места) для набора

Подробнее по курс "Основы анализа данных"

Обратная связь от коллег, просто делюсь для воспоминаний)

Сегодня отработал последний день в RNT (ex EPAM)

Эмоции смешанные. С одной стороны рад новому шагу, на следующей неделе выхожу на новое место, где ждут интересные задачи 🔝
С другой стороны немного грустно, был окружен очень сильными коллегами-профессионалами в своей сфере.

Получил сегодня в рабочий чатик очень теплую и приятную обратную связь от коллег 😍🔥
Приятно осознавать, что ты ценен на проекте и приносишь своей работой видимую пользу. Это также можно осознать, когда тебя пытаются удержать и предлагают жирный 💰контр-оффер.
Это нормальная практика в компаниях, соглашаться на такой оффер или нет решаете вы :)

Понимаю, что мне важно осознавать, что я делаю действительно ценные вещи, а не трачу время впустую.

1️⃣ Работаю на проектах и делаю аналитическую работу
2️⃣ Обучаю людей и даю им то, зачем они ко мне приходят на обучение
3️⃣ Пишу статьи/посты, чтобы делиться своими мыслями и знаниями

И еще одна мысль:
Ценность не бывает бесплатной. Бесплатные вещи или знания люди ценят меньше, чем те, за которые приходится платить. Увы, даже по себе это замечаю, что бесплатные ресурсы постоянно откладываются на "потом", а за платный ресурс хочется держаться и выбить из него всю полезность за заплаченные деньги

Наверно поэтому в IT хорошо платят и много требуют) 😁

Собрал простую и наглядную информацию по профилю учеников, приходящих на курсы Data Study

Визуализация помогает очень быстро ответить на вопросы:
1️⃣ В каком возрасте приходят люди учиться. Мое мнение, что учиться новому нужно всегда, вне зависимости от возраста, иначе можно отстать от рынка
2️⃣ Какое образование имеют ученики за плечами. И это совсем не показатель, что если ты гуманитарий/технарь по образованию, то нельзя заниматься другим направлением дальше в жизни
3️⃣ С каким запросом приходят ученики на курс. Это лично мне помогает понять группу и давать нужный материал на уроках. А также потом отслеживать, удалось ли дойти до целей, которые ставили перед собой ученики в запросе.

Классный подкаст про Big Data с участием академического руководителя моей программы магистратуры "Бизнес-аналитика и системы больших данных"
Интересно послушать будет студентам и новичкам в этой теме 😉

Очередная статья про зарплаты в IT

Общий вывод, который делают авторы: зарплаты растут, спрос есть на кандидатов разного уровня

Читать статью

Проектирование БД и почему важен SQL для системного аналитика: гайд по улучшению качества требований

Автор рассказывает
1. Как в разработке систем возникают ситуации "костыли" или "переделываем", и почему обычно это связано с непродуманной структурой БД.
2. Как проектирование БД на ранних стадиях работы с проектом влияет на качество требований.
3. Дам пошаговый план проектирования БД.
4. SQL-запросы: почему нужно уметь читать.

Читать статью

Data Vault

Data Vault - один из подходом моделирования хранилища данных. Методология не новая, появилась еще в 2000 году, позже появилась версия 2.0

Структура DV состоит из следующих компонентов:

1. Хаб (Hub) — единичная бизнес-сущность
2. Связь (Link) — связь между сущностями (Хабами)
3. Сателлит (Satellite) — описательные атрибуты сущностей (хабов) и связей

Полезные ресурсы про Data Vault:

📍Введение в Data Vault
📍Обзор Data Vault от Yandex Cloud
📍When should I use Data Vault

2 недели прошло с момента выхода на новое место работы

Мне нравится спектр задачи, которыми занимаюсь и предстоит заниматься. Каждый день пишу запросы на SQL, делаю витрины и проверяю качество данных. Кстати, сейчас нет огромного кол-ва daily встреч (лишь бы не сглазить 😁). Это конечно объясняется другой спецификой работы, коммуникации и размером команды.
Работаю также на удаленке 👨‍💻, но есть всегда возможность поехать в офис, почти все коллеги частенько туда ходят)
Кстати было приятно, когда в первый день после сообщения о моем присоединении к компании, начали писать коллеги и говорить что читают мой канал, привет вам 🤚

Накидайте реакций, если вам интересно узнать больше про мои текущие задачи, проект и компанию