Аналитика данных / Data Study

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

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