От джуна к мидлу: как уверенно строить карьеру аналитика данных

Чтобы успешно развиваться в профессии, важно понимать, какие знания нужны на каждом этапе. В статье разбираем карьеру в аналитике по шагам и рассказываем, как освоить недостающие навыки.

Что достаточно знать для старта в аналитике

Итак, представим, что завтра у вас первый рабочий день. Вам нужно будет собрать данные о продажах и понять, почему упали конверсии на сайте. Чтобы справиться с такой задачей, вы должны уметь:

1. Писать SQL-запросы для извлечения данных из баз — чтобы достать нужные показатели, выяснить, какие товары пользователи чаще всего откладывают в корзину.
2. Работать с Python для обработки данных и базовой визуализации — сможете быстро привести данные о заказах к единому виду, объединить таблицы и построить график динамики продаж за месяц.
3. Строить интерактивные дашборды и графики — так сможете в понятной форме доносить до продуктовой команды тренды, например, падение конверсии по конкретным категориям товаров.
4. Понимать статистические и вероятностные методы, применять их к простым задачам — чтобы проверить, действительно ли снизилась конверсия или это случайное колебание.
5. Анализировать результаты A/B-тестов и делать выводы для продукта — оцените, какая из двух версий лендинга приносит больше покупок.

Подробнее о работе аналитиков мы рассказывали на вебинаре с Анатолием Карповым. Обязательно посмотрите, если хотите лучше разобраться в профессии. 

Получить все навыки для старта карьеры можно на курсе «Аналитик данных». Студенты за 5,5 месяцев осваивают ключевые инструменты: от Python и SQL до визуализации и A/B-тестов.

Каждый модуль построен так, чтобы вы сразу применяли знания на реальных задачах: чистили данные, строили дашборды, анализировали результаты экспериментов.

SQL

Работа аналитика почти всегда начинается с баз данных. Там хранятся заказы, действия пользователей, переходы по рекламе — все, что нужно для анализа. Только не в готовом виде, а в десятках и сотнях таблиц. Чтобы достать из них только нужные данные, аналитики используют SQL.

Допустим, вам нужно узнать, сколько пользователей, кликнувших по новой рекламе, оформили заказ. Вы пишете SQL-запрос: соединяете таблицу с кликами и таблицу с заказами по ID пользователя. В результате — чистая цифра: сколько заказов принесла именно эта кампания.

На курсе «Аналитик данных» вы научитесь:

• писать простые и сложные SQL-запросы;
• соединять таблицы и работать с подзапросами;
• фильтровать и агрегировать данные — например, средний чек или количество заказов по дням;
• оптимизировать запросы, чтобы быстро работать даже с большими таблицами.

Закрепить навыки позволит практика в PostgreSQL и через интерфейс Redash, кейсы с реальными данными.

Python

Данные нужно не просто достать, но и подготовить их к работе: убрать лишние строки, дубликаты, пропуски. Если делать все вручную, на это уйдут часы. Проще автоматизировать обработку данных с помощью Python.

Например, вы получили таблицу с заказами, где некоторые записи дублируются, а даты оформлены в разных форматах. С Python эта проблема решается решается несколькими строками кода: убираете дубликаты, приводите даты к единому виду и строите график заказов по дням. И все, у вас чистые данные!

Подробнее о языке и его возможностях — в видео.

На курсе «Аналитик данных» вы научитесь:

• использовать библиотеку Pandas для обработки и анализа данных;
• строить графики и визуализации на Matplotlib и Seaborn;
• писать простые скрипты для автоматизации рутинных задач;
• работать с реальными датасетами и решать задачи в Jupyter Notebook.

Закрепить навыки позволяет практика: студенты регулярно обрабатывают «грязные» данные, на реальных кейсах объединяют таблицы, находят инсайты и визуализируют результаты.

Теория вероятностей и статистика

Чтобы цифры приносили пользу, нужно уметь делать из них выводы. Тут и пригодится математика.

Например, если у сайта упала конверсия, статистика позволит понять, это единичный всплеск или устойчивое снижение. Нужно посчитать средние значения, проверить гипотезы, построить доверительные интервалы — и тогда вы будете точно знать, стоит ли предпринимать действия.

На курсе «Аналитик данных» вы изучите:

1. Сложение и произведение вероятностей, формулу Бернулли, условную вероятность — чтобы оценивать шансы событий и понимать, как часто они могут происходить.
2. Основы статистики, проверку гипотез, p-value, уровень значимости — чтобы выявлять, действительно ли изменения существуют в реальности.
3. Сравнение средних значений (t-тест), корреляционный регрессионный анализ — чтобы определять, как различные факторы влияют на метрики продукта.
4. Бутстрап — чтобы проверять такие гипотезы, с которыми не работают классические методы статистики.

Эти знания позволят вам делать точные выводы о пользователях и продажах.

Продуктовая аналитика

Представьте: вы обнаружили, что пользователи реже открывают приложение. Продуктовая аналитика позволит понять, с чем это связано: с изменениями в интерфейсе, маркетинговой кампанией или сезонными колебаниями. И проверить гипотезы путем экспериментов.

Своим опытом в А/В-тестах поделился наш эксперт Валерий Бабушкин. Честно ответил на вопросы начинающих специалистов.

На курсе «Аналитик данных» вы освоите:

1. Основы продуктовой работы и метрики — научитесь понимать, какие показатели действительно важны для роста продукта.
2. Проверку гипотез — сможете оценивать идеи и решать, какие изменения тестировать в первую очередь, чтобы экономить время команды.
3. A/B-тесты — узнаете, как проверить, улучшает ли новая функция показатели продукта, прежде чем запускать ее на всех пользователей.
4. Методы сегментации клиентов — научитесь выделять группы пользователей с разными потребностями, чтобы делать персонализированные предложения и улучшать retention.
5. Презентацию решений команде — сможете объяснять коллегам, что именно работает и почему.

Закрепить навыки помогут сложные кейсы и итоговое задание, максимально приближенное к реальным задачам аналитика.

Визуализация

По хорошему графику любой коллега, будь то маркетолог или продакт-менеджер, сразу поймет результаты анализа данных.

Допустим, вы исследуете продажи компании. На дашборде можно показать, какие категории товаров продаются лучше, какие регионы отстают, а какие рекламные кампании приносят больше клиентов.

На курсе «Аналитик данных» вы научитесь:

1. Выбирать типы дашбордов и графики, чтобы визуализация решала конкретную задачу.
2. Работать в BI-системе Datalens, создавать интерактивные отчеты для команды.
3. Собирать требования, понимать, что важно заказчику, и делать дашборд удобным.
4. Добавлять расчетные поля и интерактивность: фильтры, метки, динамические показатели.
5. Владеть основами дизайна и верстки, чтобы дашборд был понятным и аккуратным.

Практика на курсе «Аналитик данных»

В конце обучения вас ждет финальный проект — попробуете себя в роли настоящего аналитика, выполняющего тестовое задание для трудоустройства в компанию.

1. Получите доступ к удаленному серверу и базам данных.
2. Сами выберите кейс и решите реальные задачи: напишете код, поработаете с БД, автоматизируете рутинные процессы, будете искать инсайты и анализировать результаты A/B-тестов.
3. Как в крупной компании, пройдете code-ревью и получите обратную связь, которая поможет улучшить решения

В итоге усилите резюме полноценным проектом — он покажет работодателю, что вы умеете решать аналитические задачи.

Что нужно знать, чтобы дорасти до уровня middle

Представьте, что бывший коллега порекомендовал вас на позицию middle-аналитика в компанию мечты. А вы рискнули и согласились — предстоит работа в сильной команде с перспективой усиленного роста.

Компания запускает новую рекламную акцию. Вам нужно понять, насколько она влияет на продажи и retention разных сегментов пользователей и какие действия принесут максимальный результат. Чтобы справиться с этой задачей, вы должны уметь:

1. Объединять и чистить большие наборы данных — таблицы заказов, кликов по рекламе, активности в приложении. Везде объемы и источники разные, и стандартной сводной таблицей здесь не обойтись.
2. Выбирать правильные метрики и прокси-показатели — ведь иногда прямых покупок в период акции нет, тогда приходится искать косвенные индикаторы и проверять их корреляцию с бизнес-результатом.
3. Проектировать эксперименты — нужно будет рассчитать размер выборки, определить группы теста и контроля, учесть специфику сегментов и метрик.
4. Проверять гипотезы базовыми и продвинутыми методами: t-тест, бутстрап, стратификация, CUPED, Diff-in-Diff — выводы должны быть надежными даже на сложных данных.
5. Переводить данные на язык бизнеса — нужно дать рекомендации для команды: какие сегменты в приоритете, какие акции масштабировать, что стоит изменить.

Этому можно научиться на курсе «Hard Аналитика данных». Вы узнаете, как смотреть на аналитику системно, строить понятную BI-отчетность, эффективно работать с командой DWH и большими данными, проводить сложные эксперименты.

Сможете расширить зону ответственности, брать более сложные проекты, вырасти в грейде и зарплате за 6 месяцев обучения. Подробнее о программе рассказал Нерсес Багиян, хэдлайнер курса.

Продуктовый подход к созданию отчетов

Разработка дашбордов — один из самых частых запросов к аналитику. Но иногда выходит так, что создание отчета не решает реальную проблему бизнеса и команда тратит время на невостребованные дашборды.

Middle-аналитик предотвращает такие ситуации с помощью продуктового подхода:

1. Сначала оценивает задачу.
2. Предлагает альтернативные быстрые решения, например, разовые выгрузки.
3. При необходимости создания дашборда выбирает тип отчета и метрики, которые наглядно отражают процесс и дают ценную информацию заказчику.

В итоге формируется система дашбордов, которая максимально покрывает потребности бизнеса и облегчает принятие решений.

На курсе «Hard Аналитика данных» вы научитесь:

1. Понимать задачи BI-системы и управлять ими — от проектирования до оценки эффективности.
2. Строить карту дашбордов для отдела или небольшой компании. Разбирать, кто и какие данные использует, какие процессы и продукты важны — и подбирать для заказчиков подходящие типы отчетов.
3. Создавать дашборд внутри BI-системы, выявляя реальные потребности заказчика. Формализовать требования с помощью Dashboard Canvas и применять подходящие шаблоны визуализации.

Глубже разобраться в теме поможет практика на двух мини-проектах. Вы соберете Dashboard Map и создадите дашборд под конкретную бизнес-задачу. Получите подробное ревью по работе от экспертов.

Работа с большими данными

В крупных компаниях аналитик взаимодействует с командой DWH. Чтобы коммуникация была эффективной, важно понимать, какие бывают хранилища и как с ними работают.

Если же компания небольшая и отдела DWH нет, обработка больших данных может стать задачей аналитика. Чтобы справиться с ней, понадобится знание Spark, S3 и Clickhouse. О полезных функциях последнего инструмента у нас есть отдельный видеоурок.

На курсе «Hard Аналитика данных» вы научитесь:

1. Понимать архитектуру хранилищ данных, разбираться в слоях данных и подходах к построению DWH.
2. Использовать инструменты для работы с большими данными, выбирать Spark или Clickhouse для конкретных задач обработки и оптимизации.
3. Грамотно коммуницировать с командой DWH: формулировать задачи, согласовывать ожидаемые результаты и понимать, как ваши запросы будут реализованы на уровне хранилища.

Применить знания в деле сможете на финальном проекте. Подготовите данные в s3 с помощью Spark, создадите нужные таблицы и материализованные представления в Clickhouse и с помощью запросов к ним ответите на вопросы бизнеса.

Продвинутые эксперименты

Middle-аналитик сталкивается с задачами, где простого A/B-теста недостаточно. Например, нужно оценить, как новая функция в приложении влияет на покупательскую активность разных сегментов пользователей и одновременно на retention. В таких случаях важно спроектировать сложный эксперимент:

• рассчитать размер выборки;
• корректно разделить группы теста и контроля;
• выбрать метрики с учетом корреляций и сезонности;
• провести анализ с помощью стратификации, CUPED или Diff-in-Diff;
• перевести результаты в рекомендации — какие сегменты пользователей нужно стимулировать, какие изменения масштабировать.

На курсе «Hard Аналитика данных» вы научитесь:

1. Определять слабые места текущих экспериментов и предлагать улучшения.
2. Проектировать и проверять сложные дизайны экспериментов: гипотезы, выборки, метрики, устранение ошибок.
3. Применять продвинутые методы анализа результатов: бутстрап, стратификация, CUPED, Diff-in-Diff.
4. Переводить цифры в конкретные решения для бизнеса.

Закрепить знания сможете на мини-проектах с реальными данными, где нужно оценить эффект изменений и подготовить рекомендации для команды.

Машинное обучение

Иногда сводки и графики могут не давать ответов на вопросы бизнеса. Как предсказать, кто уйдет из сервиса? Какие сегменты пользователей принесут наибольший доход? Где спрятаны аномалии в транзакциях? В таких случаях на помощь приходит машинное обучение.

На курсе «Hard Аналитика данных» вы научитесь:

1. Декомпозировать аналитические задачи под машинное обучение и адаптировать их под бизнес-требования.
2. Обрабатывать и валидировать данные для разных моделей, выбирая оптимальный способ подготовки для каждой задачи.
3. Строить и обучать модели: линейные, метрические, ансамбли, эконометрические, а также решать задачи классификации, прогнозирования и кластеризации.
4. Оценивать и сравнивать модели по метрикам качества, интерпретировать результаты и формулировать прогнозы, понятные бизнес-команде.

Выполните 7 мини-проектов и пройдете полный цикл работы с ML: от постановки задачи до применения модели для конкретного бизнес-кейса.

Резюме: как выбрать курс по аналитике

Ориентируйтесь на ваш уровень подготовки и цели обучения.