ПЕРВЫЙ JOB OFFER
Весь процесс рекрутинга состоял из 2-х этапов: тестирование и интервью. Тестирование было общее для всех кандидатов-стажёров. На интервью с менеджером обсуждали знания в области e-commerce. Далее было еще одно интервью с лидерами продуктовых команд.
Интервью шли на такой позитивной и легкой ноте, что казалось, как-будто я общаюсь со своими знакомыми. Было много кейсов, задач и вопросов на логику. Обязательно напишу пост с подобными задачами для вас)
Наконец я получил свой долгожданный оффер, на который я без раздумий согласился.
Я попал в команду, которая состояла всего из 2-х человек … Вторым человеком был я)
Мы занимались сопровождением и развитием систем Jira и Confluence. Подробно расскажу о них в отдельном посте, ведь с ними работает каждый аналитик. Коротко, Jira – таск-трекер с инструментами agile. Confluence – система для создания, редактирования и хранения документации.
Каждый день я получал новые знания в аналитике, где проходил весь путь цикла разработки много раз: от встречи с бизнес-заказчиками до внедрения решения на «prod»
Через полгода меня подключили к проекту Success Factors, в котором я познакомился с задачами data-аналитика и data-инженера. Это помогло прокачать свои компетенции в SQL, Python, ETL/ELT и Tableau
Весь процесс рекрутинга состоял из 2-х этапов: тестирование и интервью. Тестирование было общее для всех кандидатов-стажёров. На интервью с менеджером обсуждали знания в области e-commerce. Далее было еще одно интервью с лидерами продуктовых команд.
Интервью шли на такой позитивной и легкой ноте, что казалось, как-будто я общаюсь со своими знакомыми. Было много кейсов, задач и вопросов на логику. Обязательно напишу пост с подобными задачами для вас)
Наконец я получил свой долгожданный оффер, на который я без раздумий согласился.
Я попал в команду, которая состояла всего из 2-х человек … Вторым человеком был я)
Мы занимались сопровождением и развитием систем Jira и Confluence. Подробно расскажу о них в отдельном посте, ведь с ними работает каждый аналитик. Коротко, Jira – таск-трекер с инструментами agile. Confluence – система для создания, редактирования и хранения документации.
Каждый день я получал новые знания в аналитике, где проходил весь путь цикла разработки много раз: от встречи с бизнес-заказчиками до внедрения решения на «prod»
Через полгода меня подключили к проекту Success Factors, в котором я познакомился с задачами data-аналитика и data-инженера. Это помогло прокачать свои компетенции в SQL, Python, ETL/ELT и Tableau
👍6❤1
ЗАЧЕМ НУЖНА АНАЛИТИКА
Аналитика – это очень широкое понятие, которое может включать в себя задачи из очень разных отраслей. Если зайти на сайты вакансий, то можно увидеть очень много профессий для аналитиков:
- Системный аналитик
- Аналитик данных
- Бизнес-аналитик
- Финансовый аналитик
- Web-аналитик
- Продуктовый аналитик
- BI-аналитик
На самом деле, между ними есть общие взаимосвязи, понятия и навыки, которые необходимы в аналитике. Давайте попробуем ответить для себя на 2 важных вопроса: Что такое аналитика? Зачем она нужна?
1. Что такое аналитика?
Аналитика – это умение обрабатывать исходные данные, строить между ними взаимосвязи и искать решения для развития бизнеса. Другими словами, это
слушать и слышать проблемы и боли клиентов или бизнеса
выявлять причину этой боли
разрабатывать решение и внедрять его в бизнесе для получения профита.
2. Зачем нужна аналитика?
Частично, мы уже ответили на этот вопрос. Цель аналитики – давать решения бизнесу, которые приносят дополнительный профит и ценность.
Бизнес-ценность может выражаться разными способами:
- статистический отчет на основе обработанных данных с инсайтами для улучшения
- разработанные KPI по улучшению бизнес-показателей
- оптимизированный бизнес-процесс, который требует меньше ресурсов и приносит больше пользы
- разработка и автоматизация бизнес-систем для операционной деятельности
- разработка нового продукта и анализ пути клиента
В каждом описанном результате важна работа аналитика.
Советую почитать, чем отличаются друг от друга специализации аналитиков здесь https://vc.ru/hr/308283-professiya-analitik-13-specializaciy-chem-oni-zanimayutsya
Аналитика – это очень широкое понятие, которое может включать в себя задачи из очень разных отраслей. Если зайти на сайты вакансий, то можно увидеть очень много профессий для аналитиков:
- Системный аналитик
- Аналитик данных
- Бизнес-аналитик
- Финансовый аналитик
- Web-аналитик
- Продуктовый аналитик
- BI-аналитик
На самом деле, между ними есть общие взаимосвязи, понятия и навыки, которые необходимы в аналитике. Давайте попробуем ответить для себя на 2 важных вопроса: Что такое аналитика? Зачем она нужна?
1. Что такое аналитика?
Аналитика – это умение обрабатывать исходные данные, строить между ними взаимосвязи и искать решения для развития бизнеса. Другими словами, это
слушать и слышать проблемы и боли клиентов или бизнеса
выявлять причину этой боли
разрабатывать решение и внедрять его в бизнесе для получения профита.
2. Зачем нужна аналитика?
Частично, мы уже ответили на этот вопрос. Цель аналитики – давать решения бизнесу, которые приносят дополнительный профит и ценность.
Бизнес-ценность может выражаться разными способами:
- статистический отчет на основе обработанных данных с инсайтами для улучшения
- разработанные KPI по улучшению бизнес-показателей
- оптимизированный бизнес-процесс, который требует меньше ресурсов и приносит больше пользы
- разработка и автоматизация бизнес-систем для операционной деятельности
- разработка нового продукта и анализ пути клиента
В каждом описанном результате важна работа аналитика.
Советую почитать, чем отличаются друг от друга специализации аналитиков здесь https://vc.ru/hr/308283-professiya-analitik-13-specializaciy-chem-oni-zanimayutsya
vc.ru
Профессия аналитик: 13 специализаций. Чем они занимаются? — Карьера на vc.ru
Аналитики собирают данные об эффективности бизнеса, составляет статистические отчеты, определяют области, требующие улучшения, и создают рекомендуемый план оптимизации процессов.
👍5
КНИГИ ПО АНАЛИТИКЕ
Для любой профессии важны базовые навыки, которые обычно мы ищем в книгах. Топ 3 книги, которые помогут вам войти в аналитику:
1. Аналитическая культура. От сбора данных до бизнес-результата / Карл Андерсон
Эта книга посвящена управлении бизнесом на основе данных. Автор показывает все аспекты работы и построения аналитической культуры, главным компонентом которой являются данные. Книга очень полезна к прочтению чтобы ответить себе на главные вопросы: Что такое данные? Как данные могут повлиять на развитие компании? Как работать с данными, чтобы иметь возможность превратить данные в знания.
2. System analysis and design / Alan Dennis
Книга поможет разобраться во всех стадиях жизненного цикла разработки ПО. В книге сделан упор на бизнес-анализ и построение диаграмм бизнес-процессов, а также автор описывает как правильно писать бизнес и системные требования вместе и описывать test-cases и use-cases.
3. Спроси маму / Роб Фицпатрик
На самом деле эта книга не совсем про аналитику, и тем более не про аналитику данных – книга про коммуникацию и про то, как правильно задавать вопросы, чтобы получить развернутые ответы. Книга будет полезна как аналитикам, так и менеджерам проектов и людям, в часть работы которых входит коммуникация с заказчиком.
Для любой профессии важны базовые навыки, которые обычно мы ищем в книгах. Топ 3 книги, которые помогут вам войти в аналитику:
1. Аналитическая культура. От сбора данных до бизнес-результата / Карл Андерсон
Эта книга посвящена управлении бизнесом на основе данных. Автор показывает все аспекты работы и построения аналитической культуры, главным компонентом которой являются данные. Книга очень полезна к прочтению чтобы ответить себе на главные вопросы: Что такое данные? Как данные могут повлиять на развитие компании? Как работать с данными, чтобы иметь возможность превратить данные в знания.
2. System analysis and design / Alan Dennis
Книга поможет разобраться во всех стадиях жизненного цикла разработки ПО. В книге сделан упор на бизнес-анализ и построение диаграмм бизнес-процессов, а также автор описывает как правильно писать бизнес и системные требования вместе и описывать test-cases и use-cases.
3. Спроси маму / Роб Фицпатрик
На самом деле эта книга не совсем про аналитику, и тем более не про аналитику данных – книга про коммуникацию и про то, как правильно задавать вопросы, чтобы получить развернутые ответы. Книга будет полезна как аналитикам, так и менеджерам проектов и людям, в часть работы которых входит коммуникация с заказчиком.
👍7❤1
ЗАЧЕМ Я ПОШЁЛ В IT
Иногда я задаю себе вопрос «Что меня привлекает в моей работе?»
Я выделил для себя плюсы и минусы работы аналитика. В моём случае плюсы явно перевесили в свою сторону и именно они являются мотивирующими факторами для меня.
1. Востребовательность на рынке труда
Сейчас во всем мире очень высокий спрос на труд IT специалистов, в частности аналитиков. Каждый бизнес имеет своё IT подразделение, которое играет очень большую роль в развитии бизнеса. К тому же, профессия аналитика уже который год входит в различные топы профессий будущего и самых востребованных профессий с высоким спросом на специалистов.
2. Время Цифровой трансформации
Этот пункт коррелирует с первым. Компании трансформируют свою деятельность, опираясь на технологии в IT. Это значит, что у аналитиков есть очень много интересных и амбициозных задач в работе.
3. Высокая оплата труда
Ни для кого не секрет, что IT-шники могут зарабатывать хорошие деньги на своей работе. Высокий заработок даёт возможность путешествовать, проходить платные обучения и просто баловать себя приятными вещами. Вся мировая система построена на деньгах и чтобы что-то получить (товар или услугу), нужно заплатить.
4. Широкие возможности онлайн-обучения
Все знания, которые нужны аналитику, можно получить онлайн. Для этого есть множество обучающих ресурсов, только бери и учись. Далеко не каждой профессии можно обучиться онлайн, особенно если нужно применять физический труд или дополнительные инструменты в работе.
5. Возможность работать дистанционно
Сейчас почти все IT-специалисты в той или иной мере работают удаленно. Не нужно ездить в офис, вставать рано, тратить свое время на дорогу. Достаточно встать, умыться, сделать себе вкусный кофе и включить компьютер для работы. Это позволяет распоряжаться своим временем более гибко и работать там, где тебе комфортно.
Иногда я задаю себе вопрос «Что меня привлекает в моей работе?»
Я выделил для себя плюсы и минусы работы аналитика. В моём случае плюсы явно перевесили в свою сторону и именно они являются мотивирующими факторами для меня.
1. Востребовательность на рынке труда
Сейчас во всем мире очень высокий спрос на труд IT специалистов, в частности аналитиков. Каждый бизнес имеет своё IT подразделение, которое играет очень большую роль в развитии бизнеса. К тому же, профессия аналитика уже который год входит в различные топы профессий будущего и самых востребованных профессий с высоким спросом на специалистов.
2. Время Цифровой трансформации
Этот пункт коррелирует с первым. Компании трансформируют свою деятельность, опираясь на технологии в IT. Это значит, что у аналитиков есть очень много интересных и амбициозных задач в работе.
3. Высокая оплата труда
Ни для кого не секрет, что IT-шники могут зарабатывать хорошие деньги на своей работе. Высокий заработок даёт возможность путешествовать, проходить платные обучения и просто баловать себя приятными вещами. Вся мировая система построена на деньгах и чтобы что-то получить (товар или услугу), нужно заплатить.
4. Широкие возможности онлайн-обучения
Все знания, которые нужны аналитику, можно получить онлайн. Для этого есть множество обучающих ресурсов, только бери и учись. Далеко не каждой профессии можно обучиться онлайн, особенно если нужно применять физический труд или дополнительные инструменты в работе.
5. Возможность работать дистанционно
Сейчас почти все IT-специалисты в той или иной мере работают удаленно. Не нужно ездить в офис, вставать рано, тратить свое время на дорогу. Достаточно встать, умыться, сделать себе вкусный кофе и включить компьютер для работы. Это позволяет распоряжаться своим временем более гибко и работать там, где тебе комфортно.
👍5🔥2❤1
НАВЫКИ АНАЛИТИКА ДАННЫХ
Каждый специалист должен в той или иной мере обладать hard (жесткие) и soft (мягкие) навыками.
Hard skills (жесткие навыки) - профессиональные навыки или технические компетенции, связанные со знанием инструментов, программ или методологий, которые человек умеет применять в работе. Для аналитика данных к hard skills относится:
- Знание SQL и СУБД (Система управления базами данных)
- Умение программировать (Python или R)
- Построение модели данных
- Построение Data flow (описывает откуда, куда и через какие инструменты идут данные)
- Архитектура хранилища данных (DWH) или озера данных (DL)
- Построение витрин данных (Data Marts)
- Работа в инструментах BI
В зависимости от уровня аналитика, список hard навыков должен расти. К нему могут добавляться знания конкретных инструментов или системных решений, с которыми работает аналитик. Также, hard skills могут сильно отличатся от проекта или места работы (к примеру, один аналитик данных может более детально погружаться в процесс создания архитектуры хранилища данных, другой аналитик будет работать с визуализацией данных, витринами и инструментами BI)
Чем лучше и обширней у тебя прокачены hard skills, тем более профессионально и эффективно ты можешь подбирать инструменты для задач и выполнять их более качественно.
Soft skills (мягкие навыки) - социальные навыки, к которым относиться умение эффективно коммуницировать с людьми, строить диалог, активно слушать, отстаивать свою точку зрения. Помимо этого, к soft навыкам относится самоорганизованность, умение распределения задач, time-менеджмент, умение работать в команде, решать конфликтные ситуации и адаптироваться под новые реалии.
Soft skills позволяют аналитику вести коммуникацию с заказчиком, командой разработки, стейкхолдерами и пользователями. Кроме того, мягкие навыки помогают демонстрировать себя на интервью как настоящего профессионала, проходить экзамены на повышение квалификации - это путь наверх по карьерной лестнице.
Soft навыки изначально у всех зависят от нашего характера, воспитания и окружения. Однако, каждый навык можно проработать в свою пользу и усилить для достижения целей.
Дальше я буду делиться своим опытом как я прорабатывал hard и soft скилы, дам полезные источники информации и помогу тебе прокачаться в аналитике данных
Каждый специалист должен в той или иной мере обладать hard (жесткие) и soft (мягкие) навыками.
Hard skills (жесткие навыки) - профессиональные навыки или технические компетенции, связанные со знанием инструментов, программ или методологий, которые человек умеет применять в работе. Для аналитика данных к hard skills относится:
- Знание SQL и СУБД (Система управления базами данных)
- Умение программировать (Python или R)
- Построение модели данных
- Построение Data flow (описывает откуда, куда и через какие инструменты идут данные)
- Архитектура хранилища данных (DWH) или озера данных (DL)
- Построение витрин данных (Data Marts)
- Работа в инструментах BI
В зависимости от уровня аналитика, список hard навыков должен расти. К нему могут добавляться знания конкретных инструментов или системных решений, с которыми работает аналитик. Также, hard skills могут сильно отличатся от проекта или места работы (к примеру, один аналитик данных может более детально погружаться в процесс создания архитектуры хранилища данных, другой аналитик будет работать с визуализацией данных, витринами и инструментами BI)
Чем лучше и обширней у тебя прокачены hard skills, тем более профессионально и эффективно ты можешь подбирать инструменты для задач и выполнять их более качественно.
Soft skills (мягкие навыки) - социальные навыки, к которым относиться умение эффективно коммуницировать с людьми, строить диалог, активно слушать, отстаивать свою точку зрения. Помимо этого, к soft навыкам относится самоорганизованность, умение распределения задач, time-менеджмент, умение работать в команде, решать конфликтные ситуации и адаптироваться под новые реалии.
Soft skills позволяют аналитику вести коммуникацию с заказчиком, командой разработки, стейкхолдерами и пользователями. Кроме того, мягкие навыки помогают демонстрировать себя на интервью как настоящего профессионала, проходить экзамены на повышение квалификации - это путь наверх по карьерной лестнице.
Soft навыки изначально у всех зависят от нашего характера, воспитания и окружения. Однако, каждый навык можно проработать в свою пользу и усилить для достижения целей.
Дальше я буду делиться своим опытом как я прорабатывал hard и soft скилы, дам полезные источники информации и помогу тебе прокачаться в аналитике данных
👍6