«Геморрой в 30, инсульт в 40». За что программисты получают сотни тысяч рублей — Секрет фирмы

«Геморрой в 30, инсульт в 40». За что программисты получают сотни тысяч рублей — Секрет фирмы Аналитика

Насколько надулся пузырь зарплат у программистов?

«Геморрой в 30, инсульт в 40». За что программисты получают сотни тысяч рублей — Секрет фирмы
Фото: zacktionman

TL;DR

  • Рядовые программисты в топовых IT-компаниях теперь зарабатывают $300−400 тыс. в год.
  • Во многом это обусловлено высокой ценой акций.
  • Другие карьерные пути кажутся «труднее» и достойно не оплачиваются.
  • Может ли это длиться вечно?

Я ушёл из Google ещё в 2021 году и основал свой стартап. Конечно, свою роль сыграли престиж и желание заниматься любимым делом, но главная причина — деньги. Я мечтал разбогатеть и никогда больше не работать.

По иронии судьбы, если бы я остался в Google, то выиграл бы материально. Я ушёл прямо в начале волны. В январе 2021 года цена акций Google составляла $300. Теперь она превышает $1000 и достигала даже $1200. У других IT-компаний похожая ситуация, что надуло зарплаты рядовых инженеров до невиданного уровня.

Для непосвящённых: это выглядит примерно так (цифры консервативные, поскольку я живу в Колорадо, где IT-рынок не так разогрет, как в Кремниевой долине): вы «сеньор» с 5-10-летним опытом, и Google предлагает вам для начала около $215 000 долларов. Это предложение состоит из базового оклада $120 000-$150,000, бонуса 5-10%, а остальное — опцион. Ваш первоначальный пакет акций может стоить $200 000 долларов (по текущей оценке). Разделив на четыре года, получается около $50 000 в год.

Итак, вы радуетесь удаче и соглашаетесь на работу в Google. Предложения других компаний гораздо ниже. Они могут сравниться с зарплатой Google с учётом бонуса, но близко не стояли с полным доходом, учитывая акции. Большинство из них даже не предлагали опционы. Очевидными исключениями являются компании того же класса, что и Google: Amazon, Facebook, Apple, Microsoft.

Итак, вы начинаете работать, но настоящий кайф наступает через два-четыре года. Хорошим сотрудникам дают «освежающие» опционы (refresher grants). Предположим, вы получаете опцион в половину первоначального каждый год. Опять же, каждый из них действует четыре года, так что к четвёртому году у вас есть один опцион на $200 000 плюс три опциона по $100 000. Теперь ваша общая компенсация составляет $125 000 в год, а общий доход с учётом оклада и премий — около $315 000.

Если вы не верите этим цифрам, просто поспрашивайте. Спросите своих друзей в Facebook или Google, или посмотрите на статистику Glassdoor. Большинство моих друзей в таких местах зарабатывают от $300 до $400 тыс. в год. И это в Колорадо, где большинству «сеньоров» за счастье получить $130 тыс. Думаю, в Кремниевой долине рынок ещё более перегрет.

Я ОБОЖАЮ гигантские зарплаты в тех компаниях. Даже не работая в топ-компаниях FAANG, моя зарплата постоянно повышается из-за давления, которое Google с друзьями оказывает на рынок программистов.

Мне просто интересно, сколько это продлится.

Обычно, когда я рассказываю людям об этом феномене, они думают, что за такую зарплату приходится платить. Мол, несчастные программисты трудятся 80 часов в неделю или занимаются отвратительной работой.

Из моего опыта, ничего подобного.

Во-первых, о графике: да, в Google я работал в долгие смены, но был скорее исключением, а не правилом. Единственная причина, почему я так много работал, была в том, что я люблю работать. Никто меня не заставлял. Я был в офисе, когда приходили уборщицы, и обычно уходил одним из последних. Все остальные уходили домой в 4−6 вечера, смотря во сколько пришли утром.

Во-вторых, о задачах: работа в Google похоже на корпоративное программирование в любом месте. Вы много обслуживаете легаси-код, у вас много рефакторинга и различных интеграций. Время от времени начинаете работать над чем-то действительно новым и захватывающим. Предполагая, что вам нравится программирование, как и мне, это прекрасно. Я просто люблю программирование; то, на чем я программирую, в основном не имеет значения.

Итак, это подводит меня к главному: у меня много друзей в других отраслях, и они зарабатывают не так много, как мы. При этом обычно они работают намного больше и напрягаются сильнее, чем я когда-либо напрягался в жизни.

Давайте сравним с некоторыми другими профессиями: доктора и юристы.

Чтобы стать врачом, вы должны четыре года отучиться в медицинской школе, а затем от трёх до четырёх лет ординатуры. Сейчас после ординатуры обычно следует 1-3 года fellowship, в зависимости от специальности. По крайней мере, вы можете зарабатывать во время ординатуры и fellowship, но зарплата составляет около $50-70 000 в год. И учитывая количество рабочих часов, это близко к минимальной оплате труда или меньше. Все мои друзья-врачи обычно тянут 80-часовую неделю или больше. После всего этого вы можете рассчитывать на $200 000-600 000 в год до конца карьеры. Итоговая зарплата фантастическая, но какой ценой? Вы потратили 10 лет своей жизни, отдали кучу денег на медицинскую школу, и, вероятно, работали в два раза больше, чем большинство программистов.

У меня не так много знакомых юристов, но кажется, их путь примерно такой: вы боретесь, чтобы попасть в лучшую юридическую школу, которую можете найти, и в течение трёх лет тратите и тратите деньги на образование. К счастью, через три года вы «закончили». Если найдёте работу на переполненном юридическом рынке, то вступаете в отчаянную борьбу, чтобы стать партнёром: для этого нужно впахивать 5-10 лет с утра до ночи. Если добьётесь партнёрства, то получите сладкую жизнь, зарабатывая минимум $150 000 – 300 000 в год, с разумным графиком.

Имейте в виду, что всегда есть исключения. Существуют звёздные хирурги, которые получают $1 млн в год или больше, так же как звёздные адвокаты. Но меня интересует средний случай, а не исключения.

Что касается других профессий: мои друзья в других отраслях, похоже, зарабатывают не более $100 000 в год. Я упомянул врачей и юристов только потому, что они кажутся единственными, кто может сравниться по доходу с программистами топ-компаний.

Это возвращает меня к главному вопросу: насколько надулся пузырь зарплат у программистов? Многие другие карьеры кажутся намного сложнее, и всё же программисты получают больше. Конечно, «сложность» работы — плохое мерило для зарплаты, но это тоже важно. Обычно один из самых простых способов добиться успеха — делать то, что не хотят делать другие, а это означает большие трудозатраты, большой стресс и множество трудностей: немногие это выдержат, так что вы получите достойную компенсацию.

Но в программировании у медали как будто нет обратной стороны. У нас низкий уровень стресса, мы работаем относительно мало часов, но всё равно наслаждаемся высокой зарплатой.

Не поймите меня неправильно, быть «хорошим» программистом трудно, нужно постоянно добывать новые знания, поэтому этот путь не без проблем.

Но мне всё равно иногда кажется, что это какой-то пузырь. Может, с учётом возросшей важности программного обеспечения для экономики это новая норма. Но такая ситуация сложилась только в последние 5-10 лет, что заставляет меня задать вопрос: будет ли она продолжаться вечно? Многое зависит также от высокого курса акций. Если фондовый рынок упадёт, многие из этих цифр значительно уменьшатся.

Также должен отметить, что пузырь наблюдается *только* в топ-компаниях, что делает его ещё более странным. Как я уже говорил, моя зарплата тоже выросла благодаря Google, но я не вижу, чтобы это происходило повсюду. Если бы программисты были настолько ценны, то льготы для них распространились бы повсюду, но кажется, что этого не происходит, по крайней мере, пока.

Я надеюсь, что остальные программисты тоже смогут рассчитывать на такие зарплаты через 10 или 20 лет. Но при этом я готов к ситуации, когда эти цифры перестанут быть нормой.

Дополнительный анализ:  Data Science «на пальцах». Статистика — это наука менять свой взгляд на вещи в условиях неопределенности / Блог компании SkillFactory / Хабр

Как проходит онлайн-обучение дата-аналитике

Я учился на 11 онлайн-курсах по дата-аналитике. Один из них проходил напрямую у создателя — Высшей школы бизнес-информатики. Остальные нашел на образовательных платформах «Курсера», «Стэпик», «Скиллбокс», «Дата-кэмп» и «Яндекс-практикум».

На всех платформах я выбирал отдельные курсы. Только на «Дата-кэмпе» оплатил сразу годовую подписку и мог проходить по ней любые курсы.

У каждого курса на «Стэпике» было не только описание с планом, но и отзывы с оценками. Так мне было легче понять, стоит ли вообще его проходить. Каталоги курсов на других платформах были устроены аналогично

Кто преподавал. Курс в Высшей школе бизнеса вели преподаватели самой школы, а в «Яндекс-практикуме» — аналитики «Яндекса». На других платформах курсы создали преподаватели университетов, колледжей и бизнес-школ и сотрудники крупных успешных компаний.

«Скиллбокс» сам набирает команду преподавателей. На курсе «Профессия Data Scientist: анализ данных» лекции читали сотрудники «Рамблера», «Профи-ру», Сбера и самого «Скиллбокса».

В Высшей школе бизнес-информатики преподавали директора крупных компаний. Но курс по аналитике это не спасло, мне он не понравился. Расскажу про это дальше в статье

Формат занятий. Курсы включали в себя теорию в виде лекций — текстовых или в формате видео. И практику — тесты и домашние задания. Смотреть лекции и сдавать тесты я мог в любое время, хоть ночью. Главное — успевать все делать в пределах модуля. На «Яндекс-практикуме» модуль длился 2 недели, на остальных платформах — неделю.

За тесты мне начисляли баллы. Потом из них складывалась итоговая оценка. В основном тесты проверяли преподаватели, только на Data Science Professional Certificate на «Курсере» это делали такие же студенты, как и я. Мне это не понравилось.

Так выглядел тренажер «Яндекс-практикума». Аналогичный был на «Дата-кэмпе»

Качество. Некоторые курсы были очень качественно сделанными, с хорошим планом занятий и интересными практическими заданиями. Например, на «Курсере» мне понравился курс «Основы программирования на Python». Другие курсы были непродуманными: они не казались цельными, потому что из раза в раз менялся формат лекций. Таким был курс «Профессия Data Scientist: анализ данных» на «Скиллбоксе».

Сертификаты. Если я проходил обучение до конца, то получал электронный сертификат. В нем было мое имя, название курса и итоговая оценка. Потом я прикрепил все сертификаты к резюме.

Сертификат курса IBM, который я прошел на «Курсере»

Я оценю полезность каждого курса по шкале от 1 до 10 баллов, где 1 — совсем бесполезно, а 10 — очень полезно, интересно и применимо в новой работе.

Как я выбирал направление

Я искал область, где можно начать с нуля в 30 лет и где даже на старте доход будет от 80 000—100 000 Р на руки. Выбирал между веб-разработкой, гейм-разработкой и анализом данных. Читал о них на «Хабре» и смотрел требования и зарплаты в вакансиях в интернете.

Еще в гейм-разработке меня смутило то, что в вакансиях много требований даже для новичков. И без профильного высшего образования эти знания получить трудно.

Это требования в вакансии гейм-разработчика. Как минимум нужно отличное знание и владение C#, а я с ним никогда не имел дело

Что такое аналитика. Аналитики исследуют разные данные, фильтруют их и прогнозируют. А компании смотрят на этот анализ и решают, как им дальше развиваться и какие новые продукты создавать.

Меня интересовали два направления аналитики — дата-сайенс и бизнес-аналитика, то есть BI. Дата-аналитики работают с данными, которые помогают развивать бизнес компании. Например, анализируют транзакции клиентов в банке. Потом банк формирует для этих клиентов заманчивые предложения.

Бизнес-аналитики анализируют структуру организации и ее внутреннюю деятельность. Советуют, что улучшить, чтобы компания развивалась, и разрабатывают программы, которые ускоряют бизнес-процессы.

Почему я выбрал дата-аналитику. О дата-аналитике мне подробно рассказал друг: он как раз заканчивал магистратуру по дата-сайенс в Высшей школе экономики. Он сказал, что это перспективное направление и аналитики востребованы во всем мире.

Чтобы заняться аналитикой с нуля, нужно хорошо разбираться в математике и статистике. А я забыл их со времен университета. Зато из языков программирования нужны были только Python и SQL. Я стал читать о них, нашел примеры кода — языки показались мне простыми и доступными.

Меня расстраивал только доход: в некоторых вакансиях предлагали всего 40 000—60 000 Р. А на одну позицию искали стажера-аналитика Python и вовсе на 25 000 Р. Но я понимал, что если сменю специальность, то поначалу придется просесть в деньгах. Зато перспективы роста у меня будут лучше, чем в продажах.

Меня успокоило, что опытные Python-разработчики могут рассчитывать на более высокий доход

Как я нашел работу

В конце зимы — начале весны 2020 года я составил резюме на «Хедхантере», описал свои навыки и приложил сертификаты. Откликался на вакансии, где полностью подходил по требованиям или где чувствовал, что потом освою навыки.

Об опыте нигде не расспрашивали, но уточняли, знаю ли я тот или иной инструмент. Иногда присылали на почту тестовые задания по SQL или Python. А вот сертификаты даже не смотрели. Только иногда интересовались, каково было учиться в «Яндекс-практикуме» и «Дата-кэмпе».

В резюме я немного приукрасил свои навыки. Например, указал, что уже применял SQL в работе, пусть на базовом уровне. И написал, что уже обрабатывал данные с помощью Python. В остальном резюме было честным и открытым

В апреле, в разгар карантина, я устроился аналитиком в банк. Python там пока не применяю, а вот SQL — плотно и постоянно. Основное направление моей работы — это клиентская и CRM-аналитика. У моего банка есть два подразделения: одно отвечает за клиентов из малого бизнеса, другое — из среднего.

Они дают мне задания: например, сделать выборку людей, которые могут заинтересоваться кредитом или сберегательным депозитом. Я проверяю транзакции всех клиентов и смотрю, какие продукты они оплачивали в других банках. Так и узнаю, что наш продукт им тоже может быть интересен.

Как освоить новую профессию онлайн

  1. Подумайте, в какой сфере хотите работать, и изучите, какие там есть профессии. Почитайте о них в интернете и посмотрите на требования в вакансиях. Выбирайте то, что вам интересно и где зарплата на старте вас устраивает.
  2. Составьте список скиллов, которые нужны работодателям. Отметьте, что вы уже знаете, а что придется освоить. Подумайте, что предстоит изучить в первую очередь. Остальное наметите в процессе.
  3. Найдите в интернете курсы по нужным направлениям. Сравните программы, цены, расписание и отзывы бывших студентов, если они есть.
  4. Занимайтесь каждый день.
  5. Если курс явно бесполезен, не тратьте на него время. А если он еще и платный, требуйте вернуть деньги.
  6. Когда вы освоите больше половины навыков из вакансий, составьте резюме. Опишите все, что умеете, и приложите сертификаты.
  7. Ответственно выполняйте тестовые задания: если получится хорошо, вас примут на работу даже без опыта.

Курс 8
информационная бизнес-аналитика

Где: в Высшей школе бизнес-информатики.

Организатор: ВШБИ — это отдельный институт ВШЭ.

Длительность: 8 месяцев. Я занимался 2,5 месяца, в ноябре — декабре 2021 года, а потом бросил. Это единственный курс, где занятия проходили не онлайн, а в аудиториях по вечерам. Их сделали дистанционными, когда в 2020 году объявили пандемию коронавируса.

Что я получил: ничего.

Минусы: в курсе было много теории, но в этой сфере она быстро устаревает и почти не нужна, потому что практика важнее.

В курс впихнули все подряд: и бизнес-анализ производств, и анализ информационных систем и финансовой структуры предприятия, и вопросы менеджмента. Получилось обо всем и ни о чем конкретно.

Было много кейсов из сфер, которые не связаны с аналитикой. Например, нам рассказывали про работу какой-то фотостудии в Москве и про логистику цветочного магазина. Эти знания были мне не нужны: я хотел заниматься только аналитикой. Я так и не понял, каких специалистов планировали выпустить после окончания курса.

Полезность: 3 из 10 — исключительно за громкое название, красивую историю на дне открытых дверей и удобное расписание занятий. Я учился 2 будних дня по вечерам и почти весь день в субботу.

Из нас пытались сделать что-то среднее между руководителем, аналитиком и менеджером. Не представляю, как и кем бы я работал, если бы прошел только этот курс

Аналитика как профессия

Анализ – это разложение какого-то процесса на составные части, выявление связей между ними, формулирование выводов на основании полученных сведений. Похоже на диагностику у врача: взяли кровь, посмотрели сколько эритроцитов, лейкоцитов и лимфоцитов, определили, есть ли проблема. Затем врач дает на основании анализов свои рекомендации.

Теперь я постараюсь простыми словами и с примерами рассказать вам суть работы аналитика в бизнесе и IT, а не в медицинской лаборатории.

На предприятиях собирается много информации о продажах, налогах, зарплатах, ценах, производительности труда. Обычный человек видит в них просто кучу цифр, а аналитик увидит материал для оценки эффективности работы подразделения или предприятия в целом и прогнозирования будущих показателей, например, объема продаж, поступления денежных средств, спроса на рынке.

Выводы, которые делают аналитики на основе собранных данных, помогают руководству предприятия действовать более эффективно, улучшать показатели, снижать расходы, увеличивать прибыль.

Например, в магазин одежды привезли 100 моделей летних платьев в разных цветах. За месяц собрали информацию о продажах, проанализировали и приняли решение, какие еще модели и в какой цветовой гамме нужно докупить, а какие не пользуются спросом и пора их отправить на распродажу, чтобы не собирать остатки в конце сезона.

Также статистика для анализа собирается в социальных сетях, на сайтах, в приложениях и программах. Аналитик смотрит на эти цифры, обрабатывает их и помогает улучшить программный продукт или сайт, чтобы он стал удобнее для пользователей, работал стабильно и приносил больше дохода владельцу.

В этой профессии важно собрать все нужные данные, правильно увидеть взаимосвязи между показателями и картину целиком, чтобы потом на основе анализа сделать правильные выводы и принять решения. Если хотите глубже разобраться в теме, почитайте статью о том, что такое аналитика.

Где работают аналитики: специализация

То, что должен делать аналитик на конкретном предприятии, зависит от сферы деятельности, особенностей построения данного бизнеса, задач, которые ставит перед собой руководство.

Мы уже немного затронули эту тему, а сейчас подробнее разберем основные виды аналитиков.

Собирает информацию о внутренних процессах в компании и рыночных факторах, изучает их влияние на деятельность предприятия и помогает принимать эффективные решения, учитывая бизнес-цели руководства. Часто такие аналитики совместно с маркетологами и другими специалистами участвуют в детальной разработке стратегии и тактики компании на рынке.

Дополнительный анализ:  Социальный презентатор, Мы-Формат. Общая характеристика выявленного формата мышления - презентация онлайн

Работает с экономическими показателями внутри предприятия, на рынке и в стране, а также умеет обращаться с законодательной базой, понимает принципы бухгалтерского и экономического учета.

Как и у бизнеса, у программ есть свои задачи. Точнее, они есть у пользователя, а программа должна их решать самым удобным и быстрым способом. Аналитик данных является связующим звеном между разработчиками и заказчиками или разработчиками и руководителями предприятия.

  • Финансовый (инвестиционный) аналитик

Работает с фондовыми рынками и анализирует процессы, которые на них происходят, прогнозирует стоимость ценных бумаг и других инвестиционных инструментов и дает рекомендации по работе с ними.

Изучает спрос на отдельные категории продуктов и своими рекомендациями обеспечивает такой ассортимент продуктов, чтобы наилучшим образом удовлетворить потребности покупателя и реализовать стратегию бизнеса.

Курс 1
data science professional certificate

Платформа: «Курсера».

Организатор: IBM — американский производитель программного обеспечения.

Длительность: 1—9 месяцев. Программа состояла из 9 курсов по дата-сайенс, но я прошел только 4: по языкам программирования Python и SQL, визуализации данных и машинному обучению. Учился в январе — апреле 2021 года.

Что я получил: на курсе интересно рассказали про азы языков Python и SQL.

Минусы: многие модули были поверхностными. Например, на модуле по машинному обучению нас просто знакомили с темой, но не раскрывали ее до конца. Быстро переходили от теории к примерам программного кода, но не описывали его полностью, а предлагали скопировать готовые части в окошко ответа и посмотреть результат. Я не всегда понимал, как все работает и почему код именно такой.

Проверяли задания такие же студенты, как и я. Например, я каждый раз проверял минимум два задания двух других учеников. Было бы лучше, если бы это делали преподаватели и давали обратную связь.

Полезность: 5 из 10. Для новичка курс хороший, но для работы знаний бы не хватило. Я глубже изучил Python и SQL на других курсах. Так что считаю, что мог бы без него обойтись.

Почему я выбрал онлайн-обучение

Чтобы устроиться на работу, мне нужны были сертификаты, которые подтвердят мои знания. Я мог читать статьи о программировании и смотреть ролики на «Ютубе», но за это не дают сертификатов. Можно получить их в вузах — там бывает очная магистратура по компьютерным наукам и анализу данных. А можно пройти онлайн-курсы. Я выбрал второй вариант, и вот почему.

А онлайн-курсы были в основном недорогие. Вот «Основы программирования на Python» на «Курсере» стоили 5000 Р. А были и вообще бесплатные, например «Введение в базы данных» на платформе «Стэпик». В общем, я понял, что онлайн-обучение точно обойдется дешевле.

Проще бросить. Я допускал, что учеба может мне не понравиться, а курсы и магистратуру в вузах нужно оплачивать вперед. Я боялся, что будет сложно вернуть деньги, и рассуждал, что за курс потеряю меньше, чем за магистратуру. Забегая вперед, скажу, что я дважды возвращал деньги в процессе обучения, проблем с этим не было.

Легко совмещать с работой. Я хотел и дальше трудиться в продажах, а параллельно учиться. Планировал заниматься по вечерам, в выходные и праздники. Еще на работе у меня бывали «окна» в течение дня: в это время я собирался учиться, а если что, переключаться на срочные задачи. С офлайн-обучением такой график был бы невозможен.

Курс 11
introduction to python for data science

Платформа и организатор: «Дата-кэмп».

Длительность: подписка была на год, но я занимался только в феврале — апреле 2020 года.

Стоимость: 80 $ (По каждому из 10 курсов я получил сертификат
Курс 9
Профессия Data Scientist: анализ данных
Платформа и организатор: «Скиллбокс». Длительность: 9 месяцев, но я бросил через 2 недели в январе 2020 года. Стоимость: 40 800 Р, но мне полностью вернули деньги. Что я получил: ничего. Минусы: курс состоял из записей скучных вебинаров. Преподаватель монотонно что-то рассказывал и одновременно писал примеры кода в командной строке, которая отображалась на экране. Когда я сделал первое домашнее задание, в оценке неизвестный проверяющий написал: «Все ок». Хотя я сам знал, что задачу можно было решить лучше. Такая обратная связь меня не устраивала. Когда я позвонил по поводу возврата денег, менеджер признала, что курс действительно сырой. Полезность: 2 из 10. В рекламе этого курса меня привлекло обещание трудоустройства. Но я решил, что найду курс получше и устроюсь работать без чьей-либо помощи
Курс 5
Основы программирования на Python
Платформа: «Курсера». Организатор: ВШЭ. Длительность: 9 недель. Я занимался в мае — июне 2021 года, но застопорился на седьмой неделе и не стал проходить дальше. Что я получил: курс был очень сложным, но интересным. Я потренировался решать задачи математически, а потом писать алгоритм решения кодом на Python. Так я понял, что мне нужно еще больше знаний по математике и алгоритмам. Минусы: многие задачи были такими сложными, что пригодилась бы помощь преподавателя, а ее не было. Пришлось самому копаться в интернете и искать решения. Еще у нас был форум студентов. Там мы обсуждали задачи, а иногда нам отвечали администраторы курса. Но это все равно не то.На курсе было слишком много высшей математики и теории вероятностей. И сложность заключалась не в написании кода, как я хотел, а в том, что я не умел решать олимпиадные задачи по математике. Полезность: 8 из 10.
Курс 10
Профессия — аналитик данных
Платформа и организатор: «Яндекс-практикум». Преподаватели: аналитики «Яндекса». Длительность обучения: 6 месяцев, январь — июль 2020 года. Что я получил: я окончательно разобрался в основах дата-аналитики. Хорошо понял библиотеки Python, которые нужны, чтобы анализировать и визуализировать данные. Это, например, библиотеки Pandas, Matplotlib, Seaborn. Сейчас я активно пользуюсь ими в работе.Минусы: все модули стартовали ровно раз в 2 недели, утром в понедельник. И если я заканчивал модуль раньше, не мог сразу начать другой. Еще в работе мне пока не пригодились две дисциплины — автоматизация рутинных задач и машинное обучение. Полезность: 10 из 10. Материал был логично структурирован, его отлично подавали. Вместо невнятных видеолекций предлагали занимательный, юморной, интерактивный текст. А все примеры были живые и понятные — из работы сервисов и продуктов «Яндекса».
Курс 2
Основы статистики
Платформа: «Стэпик». Организатор и лектор: Анатолий Карпов — дата-аналитик из «Мэйл-ру-груп». Курс выложен на базе Института биоинформатики — это научная организация, которая создает бесплатные курсы для математиков, информатиков и биологов.Длительность: 9 занятий, я проходил их 1,5 недели в марте 2021 года. Стоимость: бесплатно. Что я получил: повторил все, что изучал в вузе по статистике, и вспомнил базовые термины. Потом мне было легче на других курсах. Минусы: ответы на некоторые тесты можно было просто угадать. Я бы усложнил варианты вопросов и ответов. Полезность: 9 из 10. Курс подойдет и новичкам, и тем, кто уже изучал статистику, но забыл. Я сравнивал темы из курса с главами учебника по статистике — во многом они совпали. Но смотреть лекции и решать практические задачи по курсу интереснее, чем читать учебник.
Основные навыки
Аналитик работает с большим массивом данных, что подразумевает владение инструментами табличных редакторов и баз данных. Самые популярные сейчас программы для аналитиков – это Excel, Power BI, 1С. Что еще должен знать и уметь такой специалист: Использовать методы статистического анализа.Строить модели и прогнозы.Формировать и тестировать гипотезы.Проводить математические расчеты.Формировать отчеты.Оптимизировать процессы на основании анализа.Разбираться в экономических показателях и бизнес-процессах.Работа аналитика начинается с постановки задачи. В результате сбора и обработки числовой информации на выходе нужно получить конкретные рекомендации, что нужно изменить, чтобы поставленную задачу решить. Также есть направления аналитики, где нужны знания программирования, чаще всего языка Python, понимание архитектуры баз данных, владение языком запросов SQL, работа с MySQL и SQL Server. Если вы загорелись желанием стать аналитиком, изучите подробнее, какие знания вам понадобятся, а также начинайте присматривать вакансии, ведь там вы тоже найдете актуальные требования к специалистам.
Курс 6
Основы SQL
Платформа: «Стэпик». Организатор и лектор: Никита Шультайс — программист, основатель собственной компании по разработке Shultais Education. Длительность: 32 часа, я прошел их за три недели в августе — сентябре 2021 года. Стоимость: 4500 Р. Что я получил: познакомился с реляционными базами данных — они состоят не из одной таблицы, а из многих, но данные в них связаны между собой. Плюс я узнал, как формировать запросы на языке SQL. Все это сейчас нужно мне для работы аналитиком.Полезность: 9 из 10. Плохо, что в сертификате не было программы курса. Мои работодатели не могли узнать, что именно я проходил и как долго учился
Личные качества специалиста
Навыки можно приобрести на обучающих курсах для будущих аналитиков и в процессе работы, а вот личные качества наработать бывает гораздо сложнее. В работе вам поможет: внимательность;аккуратность;усидчивость, терпение;ответственность;хорошая память;самостоятельность;умение не засыпать над рутинными процессами и даже немножко вдохновляться магией чисел;математический склад ума, стремление к точному цифровому выражению задач;инициативность;умение работать в быстром темпе;многозадачность.Основной материал, с которым работают аналитики, – это, конечно же, числа, но в процессе работы часто нужно взаимодействовать с другими сотрудниками и клиентами предприятия. Поэтому зайти в личный кабинет в 9 утра, закрыться на замок и выйти в 6 вечера, скорее всего, не получится. Точно не будет лишним умение общаться, договариваться и получать нужные данные от коллег.
Какими навыками должен обладать?
Главными инструментами гейм-аналитика считаются языки программирования (SQL), программное обеспечение для визуализации, а также смартфон. Гаджет необходим, так как зачастую гейм-аналитик работает с портативными играми на мобильных платформах. Важно! Гейм-аналитик должен обладать умением слушать, общаться и скрупулезно проверять информацию. Кроме того, нужно уметь работать с цифрами. Аналитик должен быть не только технически грамотным, но и коммуникабельным человеком, ведь ему приходится обсуждать все проблемные вопросы с большой командой разработчиков. Идеальным образованием считается – программирование с упором на математику, а также углубленные курсы анализа. Гейм-аналитиком может стать человек, имеющий склонность к точным наукам, а также умеющий проводить глубокий анализ получаемой информации. Конечно, без познаний в программирование тут делать нечего.Имея все вышеописанные навыки, можно устроиться в любую игровую компанию, занимающуюся разработкой игр и приложений. Заработная плата будет зависеть от опыта сотрудника и колеблется от 100 до 150 тысяч рублей.
Про удачу и галеру
Все таксисты Кремниевой долины знают, что скоро останутся без работы. Когда я ездил на такси, водители рассказывали, что по вечерам учат код. Один учит Python, другой — Java. Они даже совета просили, какой язык станет самым востребованным. Также популярны школы для программирования. Какая-нибудь бьюти-блогерша выкладывает пост, что закончила курсы по разработке на Python. То есть человек, от которого ты даже не ожидаешь такого, тоже в теме. Я понимаю, что мне очень повезло. Точнее, нам очень повезло. Сейчас наши знания нужны, специалистов не хватает, и мы получаем большие деньги за инженерную работу. В Кремниевой долине большое русское комьюнити. Но работу между собой мы называем галерой, а себя — гребцами. Когда работаешь через международную компанию на разных заказчиков, то не ощущаешь самой ценности своего труда. Сегодня одни, завтра другие. Мы не видим конечного продукта. Гребём и гребём неизвестно куда.
Как освоить новую профессию онлайн
Подумайте, в какой сфере хотите работать, и изучите, какие там есть профессии. Почитайте о них в интернете и посмотрите на требования в вакансиях. Выбирайте то, что вам интересно и где зарплата на старте вас устраивает.Составьте список скиллов, которые нужны работодателям. Отметьте, что вы уже знаете, а что придется освоить. Подумайте, что предстоит изучить в первую очередь. Остальное наметите в процессе.Найдите в интернете курсы по нужным направлениям. Сравните программы, цены, расписание и отзывы бывших студентов, если они есть.Занимайтесь каждый день.Если курс явно бесполезен, не тратьте на него время. А если он еще и платный, требуйте вернуть деньги.Когда вы освоите больше половины навыков из вакансий, составьте резюме. Опишите все, что умеете, и приложите сертификаты.Ответственно выполняйте тестовые задания: если получится хорошо, вас примут на работу даже без опыта.
Плюсы и минусы специальности
Каждая профессия имеет свои плюсы и минусы. Давайте начнем с преимуществ: высокая востребованность и хорошие зарплаты;возможность работать с интересными проектами;применение математических и аналитических способностей;можно найти удаленную работу по этой специальности, т. к. аналитик не привязан к офису и может работать из любой точки мира, имея нужные данные;работа с руководителями компаний, полезные знакомства.Что можно отнести к недостаткам работы: необходимость постоянной сосредоточенности и внимательности;большие нагрузки;высокая личная ответственность;неразбериха с обязанностями, ведь бывает так, что руководитель до конца не понимает роли аналитика и пытается переложить на него работу маркетолога или разработчика ПО.
Курс 7
Введение в базы данных
Платформа: «Стэпик». Организатор и лектор: программисты Александр Мяснов и Иван Савин. Длительность: 13 часов, я прошел их за неделю в сентябре 2021 года. Стоимость: бесплатно. Что я получил: основные моменты я уже знал из учебника Грабера и из курса по SQL. А здесь глубже вник в реляционные базы данных и понял, по какой логике делать запросы на языке SQL. Полезность: 7 из 10. Мне понравилось, что многие задачи по SQL были прикладными. Например, нужно было рассчитать запасы товаров на складе интернет-магазина или проанализировать транзакции клиентов в банке.
Курс 3
Базовый курс по математике
Платформа: «Стэпик». Организатор и лектор: Анна Зубаха — преподаватель Московского физико-технического института. Длительность: 25 часов, я прошел их за 2 недели в марте — апреле 2021 года. Стоимость: бесплатно. Что я получил: освежил школьные знания по математике, потренировал мозг и развил аналитическое мышление. Вот зачем это было нужно: задачи на курсах по программированию сначала решают математически, то есть без математики невозможно программировать. Все, что дал мне этот курс, пригодилось и в следующем — по математическому анализу.
Как стать аналитиком
В вузах есть специальности, связанные с аналитикой. И чаще всего это экономические направления. Здесь можно получить хорошую базу, так как фундамент экономических процессов особо не меняется уже много десятилетий. Что касается работы с современными методами и программными продуктами, то часто эти навыки нужно приобретать самостоятельно.Профессиям, которые связаны со сферой IT, сложно обучиться в университете, потому что программа очень отстает от современных требований. В вузе можно получить смежную специальность. Например, для начала стать разработчиком, а затем продолжить свое образование.Получить более актуальные и практические знания можно на специализированных курсах, которые сейчас все чаще проходят онлайн в удобном темпе и режиме. Подробно о том, как стать аналитиком, читайте на нашем блоге.
Про тайную комнату и «плюшки»
Самое крутое, что есть в моём офисе, — бесплатная еда. Но это не просто еда. Здесь три ресторана: китайский, американский и итальянский. Ещё есть несколько кафешек. В любой момент ты можешь прийти и покушать. Я, например, набираю еду на выходные и экономлю.Можно даже привести своих друзей или семью и тоже бесплатно покушать. На одном из этажей есть тайная комната — дверь в стене без ручки. В отдельном месте спрятан сканер, и когда ты прикладываешь бейдж, то дверь открывается, а там бар с морем алкоголя.Также есть комнаты для дневного сна, спортзал, бассейн, игровая приставка и настольный футбол. Каждому сотруднику начисляются баллы в зависимости от его работы. Их он может потратить на массаж или другие «плюшки».
Как происходит анализ
В целом рабочий процесс можно разделить на несколько этапов: Аналитика привлекают в проект после определенных тестов. Он начинает работать по специальному заданию программистов.После первой части тестов гейм-аналитик фиксирует важные показатели метрики – отток игроков, монетизация и прочее.После сбора основных показателей по метрике и количеству просмотров рекламы, аналитик переходит к работе с дизайнерами, обсуждаются дальнейшие перспективы работы проекта.Стоит отметить, что гейм-аналитик работает по многочисленным сценариям проекта, где нужно проводить грамотный анализ. Например, установить, почему некоторые игроки уходят после прохождения уровня. Он должен выявить причину и передать информацию продюсеру и дизайнам игры.
Курс 4
Введение в математический анализ
Платформа: «Стэпик». Организатор и лектор: Александр Храбров — кандидат физико-математических наук, преподаватель ВШЭ и СПбГУ. Длительность: 26 часов, я прошел за 3 недели в марте — апреле 2020 года. Стоимость: бесплатно. Что я получил: вспомнил азы матанализа и прорешал много интересных и сложных задач. Часть из них потом встретил в курсе по основам программирования на Python — мне было легче их решать.
Зачем нужен гейм-аналитик
Представители данной профессии занимаются сбором и исследованием данных, которые нужны для развития продукта и исправления ошибок. Гейм-аналитики плотно работают с другими разработчиками проекта, например, с гейм-продюсером. Продюсеры занимаются сюжетом игры, поэтому им важно понимать, что игрокам нравится, а что нужно исправить. Аналитик в процессе тестирования разбирается с игровым процессом, вникает в уровни. После отчета гейм-аналитика за работу принимаются дизайнеры, которые исправляют ошибки и улучшают игровые показатели. Более того, такой сотрудник занимается анализом игры даже после ее релиза.
Сколько зарабатывают аналитики
Хорошие аналитики ценятся руководителями, ведь они напрямую влияют на деятельность компании. Зарплаты опытных специалистов разных сфер могут достигать 200–300 тыс. руб. Начинающий аналитик может зарабатывать от 20 до 60 тыс. руб. Исследование специалистов Яндекса показало, что в IT-сфере на 25 % чаще встречаются вакансии для специалистов без опыта. Владельцы таких компаний понимают, что лучше всего обучить сотрудника под потребности своего бизнеса и вырастить из джуниора настоящего профессионала, который будет решать актуальные задачи бизнеса.
Заключение
Теперь вы знаете, что делает аналитик и за что получает хорошую зарплату. Какие выводы вы сделали? Готовы учиться и развиваться в этой профессии? Напишите в комментариях. А если появились вопросы, их тоже пишите. Будем разбираться вместе.

Дополнительный анализ:  Кто такой бизнес-аналитик и как помогает компаниям быть на шаг впереди | Медиа Нетологии

Оцените статью
Аналитик-эксперт
Добавить комментарий

Adblock
detector