group-telegram.com/tagir_analyzes/53
Last Update:
Как стать аналитиком? Часть 4.
В прошлых постах мы уже изучили, почему люди переходят в аналитику, какие типы аналитиков есть на рынке и какими будут ваши первые шаги. Сегодня мы рассмотрим ресурсы для изучения технологий, которые понадобятся в работе
Если после вчерашнего поста вы осознали, каких навыков вам не хватает, то сегодня вы узнаете, где и как их можно подтянуть. Завтра я выложу подборку полноценных курсов и школ, которые всесторонне развивают аналитиков
Вчера мы поняли, что основные инструменты для аналитика - Excel, SQL, навыки визуализации, математическая база, Python и А/Б тестирование, но я забыл добавить в список Excel — уметь работать в нём нужно быстро и хорошо
Я расположил все в таком порядке не просто так. Скорее всего, имея хорошие знания в А/Б тестах и Python вам все же не получится быстро устроиться на позицию, хотя с минимальным набором в виде Excel, SQL и визуализацией уже можно выйти стажером/джуном и делать простые задачки, параллельно изучая Python и все остальное
Если хотите глубоко разбираться в данных и уметь делать выводы на основании статистики, то нужно знать матстат и теорию вероятности. Есть позиции, на которых это почти не используется, но для дальнейшего роста без этих навыков не обойтись
Как и чему будем учиться?
Excel
Нужно уметь обрабатывать данные руками, строить базовые графики и сводные таблицы. Курсов много, а ботается это за один день. Можно посмотреть этот курс
Данные, базы и SQL
Для погружения в работу с данными пройдем этот курс, для знакомства с базами данных — этот, а для изучения SQL — этот. В качестве интерактивного тренажера я рекомендую курс от ДВФУ, а для закрепления — старый добрый SQL-ex. Ещё тренажеры: симулятор от Карпова, SQL academy, LeetCode и HackerRank
Математическая база
Теорию вероятностей будем проходить на этом курсе, при необходимости обращаясь к этому плейлисту. Статистику будем учить у Карпова на курсе, разбитом на три части: один, два, три
Визуализация данных
Все системы для построения дэшбордов примерно одинаковы, поэтому овладев одной, можно легко перейти на другую. У Power BI есть свои бесплатные курсы, которые можно найти тут. Ставим бесплатную версию, проходим курс и параллельно практикуемся
Python
В качестве роадмэпа будем использовать этот курс. Можно ещё посмотреть курс от ВК. По ходу обучения придется много гуглить и читать, в том числе и англоязычные ресурсы. А ещё Яндекс выпустил интерактивный хэндбук
A/Б тестирование
Можно пройти бесплатный курс от Google или курс от Патрика. Кратко почитать про тестирование можно здесь и здесь, а не совсем кратко — здесь
Я описал, как прокачать основные навыки, необходимые для работы. Помимо хардов, аналитику нужно развивать софты — много читать, прокачивать продуктовое мышление, решать кейсы, нэтворкать. Обо всем этом я буду писать дальше
Набираем 85 китов 🐳 и я публикую подборку курсов и школ, куда можно пойти для всестороннего обучения. В подборке будут и бесплатные школы от Х5
#hard_skills