Как начать карьеру в аналитике?

Если вы хотите сменить профессию и стать аналитиком, но не знаете, с чего начать, приходите на бесплатный вебинар «Как начинающему аналитику получить первый оффер». Вместе с экспертами обсудим, как выбрать направление, получить ключевые навыки и сделать первые шаги в профессии.

🔜 Бесплатно, 11 февраля в 19:00 мск

Вы узнаете:
⏺️ Какие виды аналитики бывают: чем отличаются направления и какие задачи ждут специалистов;
⏺️ Как новичку искать первую работу: где брать практический опыт и какие работы включать в портфолио;
⏺️ Насколько востребована профессия аналитика в 2025 году.

Спикеры:
⏺️ Нина Живодуева, автор курса по бизнес-анализу в Яндекс Практикуме, менеджер продукта FMCG «Мегамаркет»;
⏺️ Александр Толмачёв, директор по машинному обучению и анализу данных в Ozon Fintech.

🔜 Зарегистрироваться на вебинар. Подтвердим регистрацию в телеграме, напомним об эфире и пришлём на него ссылку.

Основы: интерфейс командной строки

Первые шаги всегда самые сложные. Если вы только начинаете программировать и хотите разобраться в базовых понятиях и инструментах, мы готовы помочь. А если уже освоились, но придерживаетесь принципа «повторение — мать учения», этот пост тоже для вас.

Женя Бартенев, автор и техлид курса «Python-разработчик», записал вебинар с разъяснением основ командной строки, а мы адаптировали его в текстовый формат. Всё подробно и с примерами.

Вы узнаете:
⏺️ что такое терминал, командная строка и оболочка;
⏺️ почему разработчики используют их вместо привычных графических интерфейсов;
⏺️ как эти инструменты упрощают работу и ускоряют выполнение задач;
⏺️ какие бывают оболочки (их много);
⏺️ что такое POSIX и зачем он нужен;
⏺️ какие возможности у POSIX-совместимых оболочек.

🔜 Смотреть видео на YouTube
🔜 Читать статью на Хабре

5 признаков, что профессия аналитика вам не подходит

Возможно, необязательно любить всё, что ты делаешь, но вот подумать о том, чего ты делать не любишь, точно стоит. Хотим поговорить с вами о специфике работы аналитика, чтобы вы точно приняли правильно решение.

1️⃣ Вас быстро утомляет работа, требующая внимательности к деталям

Аналитика — это не только прогнозы и модели, но и рутинные задачи: проверка логов, тестирование сценариев, выявление аномалий. Нужно уметь копаться в данных и искать причины отклонений.

Например, если система показывает, что пользователь проводит 13 часов на странице корзины, нельзя просто передать эту информацию заказчику. Важно докопаться до сути, понять, как считается время, и исправить ошибку.

2⃣ Вы не готовы много общаться

Аналитик не работает в изоляции. Чтобы решать задачи, приходится общаться с заказчиками и другими командами.

Например, запрос «найдите точки роста» слишком абстрактен. Аналитик должен помочь заказчику конкретизировать запрос: выяснить, какую проблему нужно решить, и предложить подходящие метрики и исследования.

3⃣ Вы планируете часто менять работу

Чем дольше аналитик работает в компании, тем ценнее он становится: лучше понимает продукт, быстрее находит решения. Но у этого есть и обратная сторона — со временем становится скучно.

Тем не менее, постоянная смена мест мешает накоплению экспертности. Если хочется разнообразия, можно менять команды внутри компании или брать разные задачи в рамках аналитики.

4⃣ Вы не хотите принимать решения

Аналитик не просто собирает данные, но и помогает принимать решения. Однако данные не всегда дают чёткий ответ, и иногда приходится полагаться на опыт и косвенные признаки. А ошибки неизбежны.

Например, отключённая по решению аналитика фича может оказаться важной для пользователей. Нужно уметь выдерживать ответственность и спокойно воспринимать собственные ошибки.

5⃣ Вам некомфортно быть плохим полицейским

Иногда аналитику приходится приносить плохие новости: новая фича не работает или маркетинговая стратегия провалилась. Сообщать такие вещи — не самая приятная часть работы, но важно сохранять объективность и не подгонять данные под желаемый результат.

Если вас ничего из этого не пугает — приходите на курс «Аналитик данных». Будет много практики, и уже через 7 месяцев вы освоите новую профессию и перезапустите карьеру. Начните учиться бесплатно, чтобы определиться, насколько вам подходит профессия.

Новый курс «Мидл разработчик С++» для специалистов с опытом

Запустили курс для тех, кто хочет повысить уровень владения языком и выйти на новый профессиональный уровень. Подойдёт джуниорам и мидл-разработчикам, которые пишут код на C++ от 1,5 года.

За 4,5 месяца вы научитесь:

⏺️ Применять лучшие практики и идиомы языка, а также яснее выражать намерения в коде;

⏺️ Использовать диапазоны, чтобы эффективно работать с коллекциями данных в С++;

⏺️ Разбираться в библиотечных и языковых возможностях последних стандартов: 20, 23 и 26;

⏺️ Пользоваться инструментами асинхронности: сопрограммами и структурированным параллелизмом;

⏺️ Работать с продвинутыми API многопоточности в С++;

⏺️ Применять jemalloc, чтобы находить утечки памяти, и санитайзеры, чтобы выявлять ошибки в коде.

Подробнее о программе обучения и требованиях — на странице курса. Старт обучения — 27 марта.

Автоматизация тестирования: 3 ошибки в начале обучения

Наставник курса «Автоматизатор тестирования на Java» Дима Синицын заметил, что студенты часто совершают одни и те же ошибки. Разберём их и расскажем, как избежать.

⚠️ Упущенные основы

На старте обучения студенты проходят спринты по основам Java, которые закладывают фундамент. Однако многие недооценивают их значимость и решают не углубляться в материал.

Это приводит к проблемам: студенты могут не до конца понимать, как пишется код, что такое методы, классы и переменные. Они пытаются искать готовые решения без понимания их работы, тратят больше времени на задания и теряют мотивацию.

Как избежать:

⏺️ Ведите конспекты.

⏺️ Разбирайте код до полного понимания.

⏺️ Практикуйтесь на сторонних платформах, например CodeWars.

⏺️ Активно задавайте вопросы наставникам.

⚠️ Не просто автоматизация, а автоматизация тестирования

Некоторые студенты упускают ключевой момент: цель — не просто написать код, а автоматизировать ручное прохождение тестовых сценариев. Если тестовых сценариев нет, работа идёт вслепую.

Перед написанием кода:

⏺️ Оцените проект как тестировщик: «Как я проверю эту систему? Какие будут тест-кейсы? Где я возьму данные?»

⏺️ Обязательно напишите тест-кейсы — это даст чёткое понимание задачи.

⏺️ Подумайте заранее, как выполнить каждый шаг в коде и что для этого нужно.

⚠️ ChatGPT, помоги

Многие студенты используют ChatGPT для работы или обучения — ничего плохого в этом нет. Но есть и тёмная сторона, а именно запросы на написание готовых решений для учебных проектов и задач.

Готовые решения мешают развивать навыки, учиться на своих ошибках, достаточно практиковаться. Нейросеть может выдавать сложные и неоптимальные решения, а иногда даже неправильные. Это тратит время и приводит к хаосу.

Не полагайтесь на ChatGPT и развивайте собственные навыки. Краткосрочная польза и результат от нейросети перекрывается долгосрочным отсутствием реальных знаний.