Старт в аналитике

Какие навыки следует развивать аналитикам, выбирая эту карьеру, чтобы получать суперпредложения.

Прежде чем читать эту статью, советую вам подписаться на мой блог в TG👉subscribe. Я рассказываю о пути становления аналитиком, делюсь советами по поиску работы и практическими рабочими материалами.

Какие основные навыки аналитики должны развивать при построении этой карьеры и в каких областях эти навыки будут использоваться.

Чтобы стать аналитиком на позиции стажер или Junior необходимо подтянуть следующие области:

• SQL: Самый базовый из базовых! Самый необходимый при подборе персонала и наиболее часто используемый на рабочем месте.
• Excel: Как бы нам ни хотелось от него отказаться, он просто не работает. Поэтому базовые функции (VLOOKUP, функции с "IF", операторы конкатенации и т д.) необходимы.

  Обратите внимание: Кальянный кейтеринг Короля Смо. Небольшой гайд по стартапу..

  Новости СМИ2
  Кроме того, иногда быстрее что-то сделать в Excel, чем в SQL или Python.
• Python/R: должности начального уровня могут потребовать работы с CSV-файлами, фреймами данных и использования сторонних библиотек для базовой визуализации данных.
• Статистика: Это большой плюс для начинающего аналитика. Знание типов распределений, базовых статистических тестов и умение применять эти знания на практике показывает, что новичок готов к более серьезным задачам.
• Метрики продукта: Это один из ключевых навыков, так как основная задача аналитика — оценивать события (через эти метрики). В первую очередь подойдут те метрики, которые можно использовать для оценки выручки и спроса на продукт (MAU, DAU, RTO, средняя и удельная оценка и т д.)

Программы для работы

Для каждого навыка я перечислю несколько полезных программ, но не забывайте, их много. Я сосредоточусь на тех, которыми пользуюсь сам:

• SQL: Для SQL используйте Dbeaver, PSQL, Azure Data Studio
• Excel: Здесь все просто, с помощью Excel или Google Таблиц
• Python/R: Мы можем использовать облачные блокноты Jupiter, Visual Studio Code, Google Collab.
• Статистика: Python/R используется для выполнения статистических тестов, что подразумевает те же процедуры, что и в этих языках программирования.

Обязательно сохраните эту коллекцию, чтобы не потерять ее.

Если вы только начинаете свой путь в сфере анализа данных, вам обязательно стоит подписаться на мой блог, где вы узнаете о:

- О типичных ошибках в профессии и как их избежать;

- Рекомендации по трудоустройству;

- Как стать аналитиком и сколько денег можно заработать;

Подпишитесь и прочитайте контент по ссылке 👇🏻