Какие компетенции необходимо развивать начинающим аналитикам, чтобы строить успешную карьеру и получать привлекательные предложения от работодателей.
Перед тем как погрузиться в материал, рекомендую подписаться на мой Telegram-канал, где я регулярно делюсь опытом становления в профессии, практическими советами по поиску работы и полезными материалами из реальных проектов.
В этой статье мы подробно разберем, какие именно навыки критически важны для аналитика на старте карьеры и в каких рабочих ситуациях они применяются.
Базовый набор компетенций для позиций стажера и Junior
Чтобы успешно претендовать на начальные позиции в аналитике, необходимо уверенное владение несколькими ключевыми областями:
- SQL: Это фундаментальный и самый востребованный навык. Он требуется практически в каждом вакансии и ежедневно используется для извлечения и первичной обработки данных из баз.
- Excel / Google Таблицы: Несмотря на развитие более сложных инструментов, Excel остается незаменимым в повседневной работе. Необходимо уверенно владеть базовыми функциями (такими как VLOOKUP/XLOOKUP, различные функции с условиями IF, конкатенация), так как часто решить задачу в табличном редакторе оказывается быстрее, чем писать код на SQL или Python.
Обратите внимание: Кальянный кейтеринг Короля Смо. Небольшой гайд по стартапу.
- Python или R: На начальном уровне от вас могут ожидать умения работать с CSV-файлами, использовать базовые структуры данных (например, DataFrame в pandas) и строить простые визуализации с помощью библиотек вроде Matplotlib или Seaborn.
- Основы статистики: Понимание базовых концепций — типов распределений, ключевых метрик (среднее, медиана, дисперсия) и простых статистических тестов — станет серьезным преимуществом. Это показывает готовность к решению более сложных аналитических задач.
- Продуктовые метрики: Одна из главных задач аналитика — оценивать эффективность продукта или бизнес-процессов. Для этого нужно понимать, какие метрики использовать. На старте важно разобраться в показателях, связанных с выручкой и вовлеченностью пользователей, такими как MAU (месячные активные пользователи), DAU (дневные активные пользователи), Retention Rate (удержание), средний чек и LTV (пожизненная ценность клиента).
Инструменты и программы для развития навыков
Для отработки каждого из перечисленных навыков существует множество программ. Я приведу те, которыми пользуюсь сам и которые хорошо зарекомендовали себя:
- SQL: Для написания и выполнения запросов отлично подходят DBeaver (универсальный клиент), PSQL (командная строка PostgreSQL) или Azure Data Studio (для работы с облачными базами данных Microsoft).
- Excel/Таблицы: Достаточно стандартного Microsoft Excel или бесплатных Google Таблиц.
- Python/R: Для обучения и работы удобно использовать Jupyter Notebook (локально или в облаке), среду разработки Visual Studio Code или облачный сервис Google Colab, который не требует установки ПО.
- Статистика: Статистические расчеты и тесты удобно проводить с помощью тех же Python (библиотеки SciPy, statsmodels) или R, используя перечисленные выше среды разработки.
Советую сохранить этот список инструментов, чтобы всегда иметь его под рукой.
Если вы находитесь в начале пути в data analytics, в моем блоге вы найдете много полезной информации:
- Разбор типичных ошибок новичков и способы их избежать;
- Практические рекомендации по составлению резюме и прохождению собеседований;
- Обзор карьерных перспектив и уровней дохода в профессии.
Подписывайтесь на канал, чтобы не пропускать новые материалы! 👇🏻
Больше интересных статей здесь: Успех.
Источник статьи: Старт в аналитике.