Математика для анализа данных:
- теория вероятностей. Наш мир состоит из случайных процессов и событий, поэтому аналитику важно хорошо владеть теорвером. У меня был неплохой курс в университете, но еще до его начала я немного изучал материалы на курсэре от Вышки. Курсэры у нас, увы, больше нет, но тем не менее на степике есть неплохой по отзывам курс. Можно также посмотреть лекции из крутых универов по теорверу на ютубе. Способов изучать теорвер много, но главное пройти следующие темы: комбинаторика, дискретная вероятность, условные вероятности, формула полной вероятности, теорема Байеса, понятие случайной величины, мат.ожидание и дисперсия, основные распределения случайных величин, ЗБЧ, ЦПТ, точечное и интервальное оценивание, доверительные интервалы.

- математическая статистика. Она сильно связана с теорвером и благодаря ней можно научиться делать достаточно точные выводы о данных по их выборке. Тут я очень рекомендую пройти курс на Степике, который ведёт Анатолий Карпов (очень известный аналитик и основатель курсов, рекомендую его вебинары также глянуть на ютубе)

- продуктовое мышление. Тут важно научиться правильно думать о продукте: измерять метрики и придумывать новые, понимать, что такое AB-тесты и правильно их проводить. Для этого нужно регулярно читать в интернете статьи и новости о различных продуктах и приложениях известных компаний, а также смотреть, как они решают те или иные проблемы. Также можно глянуть курс Тинькофф по продуктовой аналитике и файл с метриками (взял из канала поступашек). Также про метрики можно почитать вот тут в моём канале (в планах имеются новые посты по продуктовой аналитике)

Этого должно быть вполне достаточно, чтобы начать проходить собеседования по чистой продуктовой аналитике. Как мне кажется, весь этот список можно при должном усилии пройти за месяца 3-4 активного изучения, что позволит тебе уже в ближайшее время начать искать работу аналитиком 🤑

Также в этом посте я не упоминал машинное обучение. Его тоже будет полезно изучить, но в целом знать его продуктовому аналитику необязательно (но ML точно будет плюсом). Об ML скоро начнётся отдельная серия постов, где я напишу аналогичный список ресурсов для его изучения.

Я действительно долго трудился над этим текстом, поэтому не забывай ставить реакцию и делись постом с друзьями 🥰

Что изучить летом, чтобы спокойно залететь на первый курс IT-направления?

Недавно я осознал, что возможность учиться - это настоящая привелегия (с появлением работы/семьи/других обязанностей времени и сил на обучение почти не остаётся), так что если у тебя есть время и желание немного облегчить себе судьбу на первом курсе, то можно обратить внимание на эти курсы. Я постарался подобрать их так, чтобы они подошли почти для всех айтишных образовательных программ. Итак, вот они слева-направо:

1. Курс “Введение в программирование на C++” - многие абитуриенты знакомы только с питоном, однако на первом курсе у тебя с огромной вероятностью будет изучаться один из языков семейства Си (С, C++, C#). Этот курс нельзя назвать глубоким, но при этом он очень помогает переориентировать твоё мышление на более строгий и типизированный язык: ты лучше поймешь, как устроены функции и методы, а также научишься работать с типами данных (что особенно важно, если ты знаешь только питон). К тому же в твоём инструментарии появляется очень быстрый и крутой язык, идеи и парадигмы которого тебе ещё не раз будут встречаться почти во всех других языках программирования.
Бонус ко всему вышеперечисленному: именно этот язык чаще всего используется для полноценного изучения алгоритмов и структур данных, которые сейчас требуют в большие IT-компании (Google, Яндекс, VK и тд.) 👨‍💻

2. Курс по линейной алгебре - тут можно ознакомиться с базовыми понятиями линейной алгебры, которая гарантированно у тебя будет на первом курсе. Необязательно проходить весь курс в полном объёме, тут скорее можно просто понять основные определения, чтобы твой мозг не взрывался на лекциях ближайшей осенью 🤯

3. Математический анализ - тут можно просто почитать (ну и в идеале порешать примеры) про пределы, так как именно с них начинается обучение в среднестатистическом университетском курсе по матану. Пределов нет в ЕГЭ и базовой школьной программе, благодаря чему именно с ними возникают сложности у первокурсников. ♾️

Бонусом по желанию:
4. Курс по SQL - при помощи языка запросов SQL можно получать данные в нужном виде из базы данных. Как показывает практика, этот язык рано или поздно придётся изучать в универе как аналитикам, так и разработчикам (при этом он действительно пригодится). Язык совсем несложный и осилить его сможет даже школьник, так почему бы не заняться этим уже сейчас? 🤔

5. Курс по алгоритмам и структурам данных от Яндекса - “если не знаешь, что ботать, то ботай алгосы”. Это можно назвать основами школьного олимпиадного программирования, которое любят спрашивать на собеседованиях в тех же самых IT-компаниях. Такие задачи очень круто развивают логику и эффективное мышление при решений часто встречающихся задач в программировании. Такие задачи учатся решать даже школьники, а значит и ты с ними справишься 👌

А какие курсы первакам можешь посоветовать ты? Буду рад почитать в комментариях)

Делись постом с друзьями и сохраняй к себе, чтобы не потерять ❤️

Самое полное видео про стажировку аналитиком в Яндексе 🔝

На последнем эфире с Денисом из EDAcademy очень подробно обсудили следующие вопросы:

- что общего между разработкой и Data Science, а также чем они отличаются 🤖
- кто такой аналитик и какие задачи он решает 📊
- как проходит отбор аналитиков на стажировку в 😀
- как подготовиться к аналитическим и алгоритмическим секциям 📚
- о стажировке в крутых компаниях с точки зрения обычного и неопытного первокурсника 👶
- зачем нужны алгоритмы 🦾

Кажется, что сейчас это самое подробное и актуальное видео про стажировку аналитиком в Яндексе на данный момент, поэтому теперь часто буду отсылать людей именно на него)

Смотри тут и не забывай делиться с друзьями: https://youtu.be/NffhRNaKiw8 ❤️

1 сентября. 1 курс. Что делать?

Сегодня я впервые за долгое время пришел в университет. Вижу первачков и первокурсниц 😍, которые делают свои первые фотки в атриуме Вышки. Смотрю на это и ловлю яркие флешбеки с первого курса. Там было круто и сложно, но об этом теперь вспоминаю с теплотой)

Я искренне завидую всем первокурсникам, перед которыми сейчас открывается новый мир. А чтобы войти в этот мир с наибольшей пользой, предложу два совета:

- пообщайся и познакомься с наибольшим количеством однокурсников в ближайшее время, а потом уже выберешь, с кем дружить. Как показывает мой опыт, самые сильные и крепкие знакомства зародились в первые 3-4 месяца на первом курсе. Найти новых друзей можно и потом, но сейчас вас всех очень сильно объединяет атмосфера неопределенности, а также есть много поводов для обсуждения. Кстати, еще можно активничать в чатиках курса, ведь таких людей очень быстро и легко запоминает весь поток.

- пробуй и ошибайся. Сейчас тебе очень важно понять, что именно тебе нравится. А для того, чтобы это понять, нужно это попробовать. Так, на первом курсе я играл в футбол в университетской команде, состоял в студенческой организации факультета, волонтёрил, преподавал, ходил на посвят и другие внеучебные мероприятия, записывался на факультативы. Что-то мне очень сильно понравилось и тем самым направило меня, а что-то оказалось не по душе и я на это забил. Зато теперь я отлично понимаю, чего именно хочу и куда нужно двигаться.

А теперь скидывай фотку из своего универа/школы в комменты: давай посмотрим, сколько студентов мы соберём 🤩

Кратко об отборе на стажировку в Яндекс по аналитике

Недавно с Сашей Никитиным записали относительно короткий и при этом супер полезный видос про то, как проходит отбор на стажировку по аналитике в Яндекс. К тому же у Саши на канале есть видео про весьма необычный опыт отбора и стажировки в Тинькофф 👨‍💻

https://youtu.be/o-5CE8TdozE?si=sokrAzPeRmB73TBm

Делись постом с друзьями, ставь лайк и подписывайся на Сашу! ❤️

Я ухожу…

Неделю назад моя полугодовая стажировка закончилась, а вместе с ней - и часть моей истории с Поиском🔍
Там было нереально круто и интересно, но не было штатных позиций, на которые я бы мог выйти после стажировки (зацените футболку)

Однако теперь моя история продолжается в аналитике Лавки💙 (зацените толстовку)
Продукты Поиска и Лавки очень сильно отличаются, и к этому я пока ещё привыкаю. Но опыт всё равно очень прикольный))

Fun fact: узнал, что в соседних командах Лавки работают авторы каналов “Start Career in DS” и “ML for Value”. Так, один из них записывал видео с Валерой Бабушкиным, а второй, например, на неделе выступал на конференции по ML. Вот у кого мне стоит поучиться развивать канал 🤩

Теперь планирую записать видос по новому офису в Сити: он достаточно сильно отличается от главного офиса Яндекса. Накинь 🔥, если ждёшь)

Новый подкаст про образование и аналитику 📊

https://youtu.be/s3Dwz3qdX3c?si=suAZ4M2MZywn0gng

Поговорили с Мишей, аналитиком Тинькофф, на следующие темы:
- важно ли образование в IT?
- чем отличается бизнес-аналитик от продуктового
- как работают аналитики в Тинькофф и Яндексе
- как начать свой путь в аналитике

Мой давний друг Миша Солодовников запустил серию качественных подкастов с крутыми спикерами (не хвалюсь, я там вообще самый зелёный) про образование, анализ данных и предпринимательство 🔥

Чуть подробнее про Мишу:
- работал со мной в онлайн-школе куратором по информатике 🧑‍🎓
- поступил из региона на лучшее IT направление в России 💻
- со второго курса работает бизнес-аналитиком в Тинькофф банке 💰

Давай поддержим Мишу и подпишемся на его канал ❤️

Кто такой менеджер проектов и в чём он похож на аналитика?

Раньше я совсем не знал, кто такой менеджер проектов и чем он занимается, однако недавно я познакомился с Артёмом - менеджером проектов в Яндекс.Драйве 🚙 (сервис аренды авто), из беседы с которым узнал много нового про его деятельность и отметил несколько аналитических навыков, которые могут помочь менеджеру в решении задач

И вот уже завтра в 20:00 по Москве мы с Артёмом в прямом эфире на его канале обсудим следующие темы:

- кто такой менеджер проектов, какие менеджеры бывают и кому подходит это направление 👨‍💻
- как Артём проходил отбор и что ему помогло уже на 3-м курсе попасть на позицию менеджера в 😀
- какие аналитические навыки могут помочь менеджеру 📊
- как Артём собрал крупное сообщество людей, интересующихся менеджментом в IT 👩‍🎓

К слову, в чате его сообщества зачастую появляются вакансии и другие интересные предложения от айтишников, а также туда всегда можно скинуть свой запрос (если он по теме, разумеется)

Возможно именно ты захочешь стать менеджером, поэтому обязательно приходи на эфир 🔥

А/В тесты на пальцах - введение

Давно не было постов, напрямую связанных с аналитикой, поэтому сейчас начну рассказ про одну из самых непростых и глобальных задач в аналитике - А/В тестирование

Представь, что ты аналитик и у тебя есть:
- мобильное приложение (т.е. продукт), которое ты исследуешь 📱
- нереально крутая гипотеза, как этот продукт-приложение можно улучшить 🔥

Давай на примере: у тебя есть онлайн-магазин, и тебе пришла гениальная идея как-то круто поменять дизайн страницы с продажей товара, так как это сильно бустанёт твои продажи -> приведёт к увеличению прибыли 🤑
Так, мы бы могли просто разработать новый дизайн и показывать его абсолютно всем пользователям. Но есть проблема: наши субъективное мнение не всегда совпадает с истинной реальностью, а значит может получиться так, что пользователям на самом деле вообще не нравится наш новый дизайн, и это приведёт к уменьшению продаж 😭 (кратко: тебе нравится, а пользователям это нахрен не нужно)
Когда бизнес большой, такие ошибки могут стоить очень дорого. Отсюда и появляется главный вопрос: а как нам понять, что наше изменение действительно скажется положительно? Или более глобально: действительно ли наша гипотеза работает?

- Так давайте спросим пользователей! Они же знают, понравится им или нет...
Но в этом решении тоже есть большие проблемы:
1) Не всем пользователям понравятся лишние опросы (кратко: пользователям нахрен не нужны твои опросы, они хотят кайфовать от приложения)
2) Пользователи знают, что их спрашивают, и от этого могут солгать.
3) Пользователи сами не знают, чего хотят. А если и знают, то могут сильно ошибаться (например, в детстве ты хотел стать космонавтом, но что-то поменялось и теперь ты не видишь себя в скафандре, но ведь в детстве ты не врал и действительно того хотел)

Теперь можешь подумать над тем, как бы ты решал эту задачу - так ты сильно прокачаешь себя в решении подобных бизнес-кейсов, а также лучше подготовишь себя к правильному ответу ☺️

- Так где же правильный ответ?
- Через 5-7 дней я допишу пост про то, как действительно решаются такие задачи с помощью так называемых "A/B тестов"

А сейчас можешь почитать в канале Сергея Романова (product-lead в Тинькофф) пост про то, как решаются такие задачи с точки зрения менеджмента. В том же канале можно узнать, как можно развивать лидерские качества, а также почитать про развитие продукта на реальных кейсах. И вот тогда ты будешь полностью готов узнать красивое аналитическое решение этой задачки 🔝

Отправляй пост друзьям и заходи в комменты: там я привёл пару примеров, как правильные A/B тесты помогают существенно улучшить продукт 📈