Как переучиться на аналитика и найти работу в России из Греции | Медиа Нетологии

Как переучиться на аналитика и найти работу в России из Греции | Медиа Нетологии Аналитика
Содержание
  1. Почему я выбрал онлайн-обучение
  2. Курс 7 введение в базы данных
  3. Системный аналитик: что делает, сколько получает и как им стать | медиа нетологии
  4. Курс 2 основы статистики
  5. Курс 4 введение в математический анализ
  6. Я успешно закончил курсы и что дальше: как найти работу аналитиком без опыта
  7. Курс 11 introduction to python for data science
  8. Курс 6 основы sql
  9. Что читать и где учиться?
  10. Курс 5 основы программирования на python
  11. Бонусы и kpi
  12. Вакансии и работа аналитиком без опыта в москве | поиск работы с городработ.ру
  13. Вакансии и работа аналитиком данных без опыта в москве | поиск работы с городработ.ру
  14. Задачи
  15. Заработная плата
  16. Зачем нужны платные курсы, если все есть онлайн и бесплатно?
  17. Инструменты
  18. Каждому аналитику – свой путь
  19. Как освоить новую профессию онлайн
  20. Как переучиться на аналитика и найти работу в россии из греции | медиа нетологии
  21. Как проходит онлайн-обучение дата-аналитике
  22. Как я нашел работу
  23. Как освоить новую профессию онлайн
  24. Кого читают аналитики
  25. Курс 1 data science professional certificate
  26. Курс 10 профессия — аналитик данных
  27. Курс 3 базовый курс по математике
  28. Курс 8 информационная бизнес-аналитика
  29. Курс 9 профессия data scientist: анализ данных
  30. Образование и бэкграунд
  31. Профессиональное развитие
  32. Работа
  33. Работа аналитиком без опыта, вакансии в россии на superjob
  34. Работа аналитиком от прямых работодателей, вакансии в ростове-на-дону на superjob
  35. Работа в москве | свежие вакансии аналитик удаленно, без опыта работы –
  36. Работа в москве | свежие вакансии экономиста аналитика, без опыта работы –
  37. Работа: аналитик без опыта москва – 4 246 вакансий от прямых работодателей | jobeka
  38. Респонденты
  39. Смена работы
  40. Формат работы
  41. Резюмируем: ключевые выводы

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 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.

Системный аналитик: что делает, сколько получает и как им стать | медиа нетологии

Граница между бизнес- и системным аналитиком сильно размыта: часто обязанности этих специалистов смешиваются. Но бизнес-аналитик больше сфокусирован на оптимизации бизнес-процессов, снижении издержек и увеличении прибыли за счёт автоматизации. Он разрабатывает решение и передаёт системному аналитику, который перекладывает это решение на техническую реализацию и помогает команде понять, что должно получиться в результате разработки.

Аналитик занимается Big Data: умеет обрабатывать сырые данные и строить гипотезы на этой основе. Аналитик данных работает с метриками, системный аналитик — с процессами. Для первого знание Python необходимо, для второго — будет плюсом.

Системный аналитик переводит собранные требования в задачи на разработку. Project-manager контролирует ход проекта, согласовывает сдвиги в плане, управляет ресурсами и рисками.

Product-manager отвечает за стратегию продукта — от выдвижения гипотезы до анализа результатов. Он знает, что нужно пользователю, а системный аналитик понимает, как это сделать.

Системный аналитик продумывает строение системы, а архитектор её создаёт. Системный архитектор проектирует архитектуру таким образом, чтобы разрабатываемая система не только удовлетворяла текущим требованиям бизнеса, но и могла гибко расширяться и модифицироваться при возникновении новых потребностей.

Технический писатель отвечает за документацию. В обязанности системного аналитика тоже входит подготовка документов, но круг его обязанностей намного шире.

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.

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.

Я успешно закончил курсы и что дальше: как найти работу аналитиком без опыта

Наконец, самый животрепещущий вопрос всех молодых специалистов и недавних выпускников ВУЗов или образовательных онлайн-программ от различных учебных центров: как найти работу без опыта? Действительно, многие учебные центры в описании своих курсов обещают трудоустроить слушателей еще во время учебы.

Однако, не следует возлагать слишком большие надежды на такие мероприятия: вам могут не подойти или не понравиться эти предложения. Поэтому, как обычно, спасение утопающих – дело рук самих утопающих, ищите работу самостоятельно: на сайтах с вакансиями, в TG-каналах, спрашивайте у знакомых.

На первый период подойдет даже практика и/или стажировка с минимальной оплатой. Однако, не стоит задерживаться на позиции стажера дольше пары месяцев, за которые вы поймете основы практической работы. Уважайте свой труд: он должен оплачиваться соразмерно той пользе, которую вы, как аналитик, приносите бизнесу.

Также имеет смысл поискать возможности приобретения практического опыта в качестве аналитика на текущем месте работы. Например, если вы давно трудитесь в качестве штатного сотрудника или руководителя и знаете особенности своей предметной области, можно предложить варианты оптимизации процессов или структур, чтобы комплексно или частично улучшить продукт или организацию деятельности.

Попробуйте лучше понять своих покупателей, точно сегментировав целевую аудиторию с помощью Google Analytics, составьте корпоративную карту создания потоков ценности для устранения неэффективных циклов в бизнес-процессах, поищите закономерности в накопившихся массивах данных или найдите другие полезные для бизнеса инсайты.

Этот способ приобретения практических навыков особенно актуален для так называемых «свитчеров» – состоявшихся специалистов, которые планируют перейти в аналитики, но не хотят уходить в новое место на минимальную зарплату junior’а со своего привычного уровня.

Для начинающих бизнес-аналитиков и руководителей Школа прикладного бизнес-анализа нашего лицензированного учебного центра обучения и повышения квалификации приготовила специальный курс «Основы бизнес-анализа для начинающих», на котором вы узнаете все, что нужно для успешного начала профессиональной деятельности.

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 $ (6152

Р

) — подписка на год.

Минусы: курсы короткие, есть даже всего по 10 часов. Поэтому сначала мне казалось, что они недостаточно информативные. Чтобы глубоко понять какую-то тему в комплексе, нужно пройти десяток курсов.

Дополнительный анализ:  Вакансия Аналитик (по планированию и ценообразованию) в Москве, работа в компании Газпром-Медиа (вакансия в архиве c 5 декабря 2019)

Полезность: 10 из 10.

По каждому из 10 курсов я получил сертификат

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

Что читать и где учиться?

После того, как вы определились с профилем, можно строить пошаговый план вхождения в профессию. Однако, чтобы выбрать подходящие курсы по аналитике данных, системному или бизнес-анализу, нужно сперва попробовать самостоятельно понять интересующую специализацию.

Для этого начните с материалов, которых полно в открытом доступе: бесплатные курсы, статьи и видео. В частности, у нас в блоге много обучающих статей по бизнес-анализу для новичков, а также открытые тесты по различным прикладным вопросам.

Из классиков советую книги «Реинжиниринг корпорации. Манифест революции в бизнесе» (Майкл Хаммер и Джеймс Чампи, 2007 г.), «Бережливое производство. Как избавиться от потерь и добиться процветания вашей компании» (Джонс Дэниел Т., Вумек Джеймс П., 2020 г.).

Также в обязательном must-read списке для начинающих системных и бизнес-аналитиков «Разработка требований к программному обеспечению» (Карл И. Вигерс, Джой Битти, 2021 г.) и более краткий вариант от российского автора «Требования для программного обеспечения: рекомендации по сбору и документированию» (Илья Корнипаев, 2021 г.).

По аналитике данных и матстатистике очень хвалят бесплатный вводный курс Анатолия Карпова на платформе Stepik. Также стоит попробовать бесплатный курс по основам Python и анализа данных от Яндекс.Практикум, чтобы понять, какие задачи решает аналитик данных.

Для начинающих веб-аналитиков рекомендую прежде всего освоить инструментарий Google Analytics, Google Search Console и Яндекс.Метрики. Для продуктовых аналитиков пригодится курс по BI-аналитике на платформе Coursera, а также книги «Разработка ценностных предложений.

Как создавать товары и услуги, которые захотят купить потребители» (Остервальдер Александр, Пинье Ив, 2020 г.), «Маршрут построен! Применение карт путешествия потребителя для повышения продаж и лояльности» (Балахнин Илья, 2021 г.) и «Как создать продукт, который купят. Метод Lean Customer Development» (Альварес Синди, 2021 г.).

Самостоятельно изучив основы, двигаться дальше можно с опытным наставником в рамках платных курсов. Платить стоит только за то обучение, которое будет по-настоящему полезным и оперативно окупится быстрым выходом на работу. Поэтому, выбирая курсы бизнес-анализа или, например, продуктовой аналитике, внимательно посмотрите программу: чему вас собираются учить и насколько это сегодня востребовано на рынке.

Для этого изучите требования к кандидатам на сайтах с вакансиями (HeadHunter, SuperJob, Мой Круг и т.д.). Также для этого подойдут популярные сегодня телеграмм-каналы. К примеру, в TG-чате «Работа ищет аналитиков» можно не только посмотреть требования к вакансиям от прямых работодателей и HR’ов, но и получить ответ на вопрос по системному и бизнес-анализу, продуктовой и веб-аналитике, а также аналитике данных.

Также рекомендую вступить в профессиональный чат аналитиков, где можно проконсультироваться с коллегами, обсудить рабочую задачу и даже просто поболтать. Такие сообщества по интересам отлично держат в контексте и помогают обмениваться опытом с коллегами из других городов и стран.

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.

Бонусы и kpi

58% аналитиков получают бонусы: 79% — за KPI, независимо от выполненных KPI — 8%. А вот 13% респондентов не знают, за что им платят премию. Размер бонусов в основном составляет 20% и менее от общего дохода. 

Из нестандартных бонусов можно выделить следующие: 

  • за представление компании на мероприятиях, конференциях, в публикациях;
  • за обучение внутренних заказчиков пользоваться аналитикой для своих нужд.

Вакансии и работа аналитиком без опыта в москве | поиск работы с городработ.ру

Как переучиться на аналитика и найти работу в России из Греции | Медиа Нетологии

§

Как переучиться на аналитика и найти работу в России из Греции | Медиа Нетологии

§

Как переучиться на аналитика и найти работу в России из Греции | Медиа Нетологии

Вакансии и работа аналитиком данных без опыта в москве | поиск работы с городработ.ру

Как переучиться на аналитика и найти работу в России из Греции | Медиа Нетологии

§

Как переучиться на аналитика и найти работу в России из Греции | Медиа Нетологии

§

Как переучиться на аналитика и найти работу в России из Греции | Медиа Нетологии

Задачи

Как переучиться на аналитика и найти работу в России из Греции | Медиа Нетологии

60% опрошенных сами формулируют задачи и детально их прорабатывают. Это случается тогда, когда заказчик не может понятно объяснить задачу или рассказать, какого результата необходимо добиться.  

Исследование также показало, что зачастую аналитики вынуждены погружаться в смежные области. Особенно, если компания небольшая и многое приходится делать самому. 

Заработная плата

Data Scientists — самые востребованные и поэтому самые дорогостоящие специалисты. 

Если говорить конкретно, то Data Scientists с опытом работы от 3 лет на руки получают от 310 тысяч рублей (совокупные данные специалистов и руководителей). Это на 70% больше оклада маркетингового аналитика (182 тысячи рублей) и на 13% — продуктового (274 тысячи рублей).

Цифры приведены по Москве, поскольку более 80% респондентов из столицы. На вопрос о повышении зарплаты за последний год 74% ответили положительно. Из них 33% сменили компанию, 30% хорошо поработали, 26% получили плановое повышение и столько же изменили зону ответственности. Среди других причин — смена должности/проекта/отдела, получение контр-оффера.

Зачем нужны платные курсы, если все есть онлайн и бесплатно?

Самостоятельное погружение в профессию аналитика для изучения основ не лучше и не хуже специализированных курсов, просто эти 2 способа обучения в корне отличаются друг от друга характером и режимом. Интерактивный курс, когда вы не просто читаете материал, выполняете задания и смотрите видео, а непосредственно взаимодействуете с преподавателем/инструктором/тренером вживую или онлайн, предполагает быстрое освоение темы за счет интенсивного погружения в нее и внешнего воздействия.

Четкий график занятий и заплаченные за курс деньги стимулируют слушателя дойти до конца, а не бросить обучение из-за напряженного графика повседневной жизни и/или сложностей в понимании материала. Самостоятельный режим обучения на открытых курсах дает больше свободы в организации учебы, но требует высокого уровня дисциплины и времени, что не всегда имеется в нужном количестве у взрослых и даже очень мотивированных людей.

Кроме того, возможность задать вопрос и быстро получить подробный ответ от опытного наставника порой помогает понять неочевидные тонкости изучаемой темы и усвоить материал лучше, чем сотни статей и видео-лекций. А практические примеры и кейсы, которыми преподаватель поделится с вами, сэкономят время и силы при решении подобных задач в реальной жизни.

Инструменты

Как переучиться на аналитика и найти работу в России из Греции | Медиа Нетологии

Самые популярные — Python, Tableau, Pandas, PostgreSQL, Google Analytics. Почти от любого аналитика требуют знание языков (SQL, Python или R), математики и статистики. 

Каждому аналитику – свой путь

О том, что аналитики бывают разные и каждый из них работает с определенным кругом задач и специальных инструментов, мы уже рассказывали здесь и здесь. Вкратце повторим: чтобы понять, каким аналитиком вы хотите стать, задайте себе вопрос, что именно вы хотите анализировать: данные, бизнес или программные продукты, работать с продуктовыми метриками, строить воронки продаж, искать закономерности в данных, улучшать производственные процессы или интерфейсы взаимодействия информационных систем.

Дополнительный анализ:  Кто такие аналитики
курсы для бизнес-аналитиков, обучение бизнес-аналитиков, обучение ИТ-аналитиков, обучение системных аналитиков, курсы по системному анализу, кто такой аналитик данных, чем продуктовый аналитик отличается от бизнес-аналитика
Какие бывают аналитики и чем они занимаются: как выбрать свой путь

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.

Как переучиться на аналитика и найти работу в россии из греции | медиа нетологии


Поиск работы пришёлся на первую волну коронавируса — было понятно, что он будет долгим и сложным. Я целенаправленно искала удалёнку и за три месяца откликнулась более чем на 100 вакансий. Отправляла резюме даже в компании, где не был заявлен удалённый формат, и просила рассмотреть такую возможность — в условиях пандемии почти все работают вне офиса.

Сегодня аналитика проникла практически во все сферы бизнеса, поэтому до отправки резюме я изучила рынок: что просят работодатели, какие задачи ставят и какую зарплату предлагают.

Например, в фармкомпаниях и игровой аналитике я заметила жёсткий критерий — наличие опыта в сфере.

Я считаю, что сейчас новичку проще всего найти работу в сфере продаж, ecommerce и веб-аналитики. Также есть много высокооплачиваемых вакансий в сфере производства. Интересную работу можно найти и в сфере контента — онлайн-кинотеатры, стриминговые сервисы и даже популярные ТВ-каналы ищут себе аналитиков.

Имея хороший опыт в банковской сфере, я охотно откликалась на вакансии финтеха. Однако работа с финансами всегда требует высокого уровня безопасности данных, поэтому компании почти не предполагают полностью удалённую работу. Вакансии в сфере криптовалют не рассматривала в принципе.

Практически каждый день я начинала с просмотра новых вакансий на сайтах по поиску работы. Часто искала по ключевым словам. Например, когда я уже изучила SQL и уверенно себя чувствовала с ним, искала все вакансии с требованием SQL. То же самое с другими навыками.

Я поняла, что начинающим специалистам совсем не стоит ориентироваться на описанные в вакансии опыт работы и вилку зарплаты.

Нередко мне попадались те, в которых требуется опыт более трёх лет, но задачи весьма посредственны. Или наоборот, были вакансии «без опыта», но сразу с большими требованиями к навыкам. Нужно вчитаться в каждую вакансию и понять, что из перечисленного ты умеешь, а чем готов быстро овладеть.

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 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.

Кого читают аналитики

Как переучиться на аналитика и найти работу в России из Греции | Медиа Нетологии

Авторы исследования сделали обширную подборку российских и зарубежных экспертов, чье мнение считается авторитетным, а опыт значимым. 

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.

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.

Дополнительный анализ:  Обзор экономики от Финам на сегодня | Рынок и аналитика | Финам.ру

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 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.

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

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

Образование и бэкграунд

Как переучиться на аналитика и найти работу в России из Греции | Медиа Нетологии

По «корочкам» обошлось без сюрпризов: МГУ, ВШЭ, МФТИ, СПбГУ и Бауманка в пятерке лидеров. Среди специализаций лидирует экономика, а уже потом математика, физика и информатика. 

Неожиданно: 6% опрошенных не имеет высшего образования, при этом многие из них руководители с аналитическим стажем более 3 лет. 

23% получили непрофильные специализации. Дипломированные геологи, журналисты, лингвисты, дипломаты, психологи своим примером доказывают, что профильное образование не является необходимым условием для успешной работы аналитиком.

Весомые 34% респондентов пришли в аналитику из других профессий. Например, есть истории успеха бывшего скрипача и пианистки. Если специалист проработал аналитиком 3-5 лет, то непрофильный бэкграунд перестает иметь важное значение.

Что интересно, многие работодатели ценят аналитиков, у которых был любой собственный бизнес. Такие сотрудники понимают принципы ведения бизнеса, а значит и практический смысл цифр.

Профессиональное развитие

Как переучиться на аналитика и найти работу в России из Греции | Медиа Нетологии

Почти 40% хотят стать экспертом в своей сфере, в то время как 5% — получить новую профессию. 

Самообразованием занимается больше четверти опрошенных. 23% консультируются с коллегами. Замыкают топ-3 обучающие программы и отраслевые мероприятия (по 22%). Также для повышения профессионального уровня аналитики соревнуются, преподают и выступают на конференциях, отвечают на вопросы на профильных площадках, создают новые продукты.

Работа

Взаимодействие с поставщиками и подразделениями (FMCG). Сбор, анализ, корректировка, расчет показателей, подготовка аналитических отчетов по различным данным и периодам, ведение…

Аналитические способности, умение работать с большими массивами данных. Ответственность, многозадачность. Знание 1C, Excel (Сводные таблицы, ВПР).

§

Участие в разработке, а также, непосредственная реализация стратегии продвижения франшизы. Организация работы внешних подрядчиков (таргетологи, контекстологи, дизайнеры, верстальщики), а также…

Обладаете несколькими из ключевых hard skills маркетинга (трафик, упаковка, аналитика, стратегия). Наличие хорошей базы проверенных подрядчиков (копирайтеры, дизайнеры, верстальщики) будет…

§

Игры. (RPG, гонки, бродилки, стрелялки, «Кто хочет стать миллионером», MINECRAFT). Красивые дизайн-проекты. (иллюстрации, обложки книг, открытки, наклейки, макеты сайтов…

Грамотная устная и письменная речь. Аккуратность, ответственность, исполнительность (но, инициатива в оптимизации процесса решения каких-то задач). Работа с большим…

§

Изучение целевой аудитории, понимание продукта, изучение запросов покупателей, организация мероприятий, направленных на формирование имиджа, лояльности и узнаваемости компании.

…письменную и устную речь. – обладаете такими личностными качествами, как коммуникабельность, креативность, самоорганизация и нацеленность на результат. -умеете пользоваться сквозной аналитикой.

Работа аналитиком без опыта, вакансии в россии на superjob

Как переучиться на аналитика и найти работу в России из Греции | Медиа Нетологии

§

Как переучиться на аналитика и найти работу в России из Греции | Медиа Нетологии

Работа аналитиком от прямых работодателей, вакансии в ростове-на-дону на superjob

Как переучиться на аналитика и найти работу в России из Греции | Медиа Нетологии

Работа в москве | свежие вакансии аналитик удаленно, без опыта работы –

Компания “МАЙНДСЭТ” Стажер – аналитик (анализ данных, data science, data engineer, ml engineer) Обязанности: Написание ноутбуков и пайплайнов, исследование библиотек Обработка данных в python, sql, excel, olap db, etc. Построение моделей …

Без опыта

§

§

Работа в москве | свежие вакансии экономиста аналитика, без опыта работы –

Перейти на страницу курса

§

Перейти на страницу курса

§

Работа: аналитик без опыта москва – 4 246 вакансий от прямых работодателей | jobeka

, вахта прямой работодатель, работа вахтой безопыта, работа вахтой безопыта, работа вахтой с проживанием, работа вакансии, работа вахтой вакансии, вакансии с проживанием, работа вахтовый методом, вахта

Респонденты

Как переучиться на аналитика и найти работу в России из Греции | Медиа Нетологии

В исследовании приняли участие Data Scientists, продуктовые и маркетинговые аналитики. 

Опросник заполнили 150 человек (20% от запрошенных). Возраст большинства из них 27-31 год — как мужчин, так и женщин. 30% аналитиков — женщины. Самому старшему участнику исследования 45 лет, а самому молодому — 22 года. 

Большая часть респондентов работает в аналитике от 3 лет (71%) в качестве специалистов (55%). 

Смена работы

Считаем, что один из ключевых выводов исследования, который не даст спокойно спать работодателям, —

практически каждый аналитик готов сменить работу

. В лагере лояльных сотрудников остались только 2% опрошенных.

Большинство аналитиков меняют работу один раз в 1,5-2 года. Частая смена работы связана с их высокой востребованностью на рынке. 

Основные мотивы для смены работы:

  • повышение зарплаты (23%); 
  • функциональность (23%);
  • переход на другую должность (15%).

66% открыты для обсуждения релокации. Чтобы снизить риск потери ключевых ИТ-специалистов, некоторые российские компании специально открывают офисы за рубежом и перевозят туда сотрудников. Другие делают ставку на удаленную работу.

Оказалось, чем меньше у специалиста опыта, тем выше зарплатные ожидания.

Например, у аналитика со стажем менее года разница между текущей и желаемой зарплатой составляет 69%. Правда, дальше идет снижение по мере того, как специалист набирается опыта и способен уже адекватно оценивать свою стоимость. 

В среднем аналитики в активном поиске хотят увеличить зарплату на 10-20% от текущего уровня. Но, если профессионала хантят, его ожидания могут быть выше чем у активно ищущих.

Формат работы


Большинство работает в офисе, и только 7% — удаленно. При этом,

эксперты New.HR отмечают рост тренда на дистанционную работу

. Например, это актуально для стартапов, чтобы снизить расходы на содержание офиса и нанимать людей из любой точки мира.

Совмещают найм и работу «на себя» — 8%, а 4% работают только «на себя». Специалисты выполняют разовые задачи: например, строят аналитическую инфраструктуру, настраивают дашборды, формируют системы метрик. В дальнейшем их поддержкой может заниматься менее дорогостоящий специалист.

Резюмируем: ключевые выводы

  • Многие специалисты пришли в аналитику из других областей, а профильное образование — не главное условие для успешной работы. 
  • Большинство аналитиков работает в офисе, но число удаленщиков растет. 
  • Аналитики востребованы на рынке, поэтому часто меняют работу, не задерживаясь на одном месте больше двух лет.
  • Специалисты часто самостоятельно формулируют и прорабатывают задачи.
Оцените статью
Аналитик-эксперт
Добавить комментарий

Adblock
detector