Как пробиться на собеседование?
Допустим, твоё идеальное резюме готово. Ты выходишь на агрегаторы вакансий и отправляешь отклики на релевантные вакансии. В начале карьерного пути этот этап может быть самым долгим и выматывающим – бесконечное количество откликов и такое же число отказов из-за отсутствия опыта…
Стоит помнить, что отклики на вакансии – это игра с низкой вероятностью и здесь действует закон больших чисел. Это значит, что чем больше попыток сделано, тем выше шанс, что хотя бы одна из них обернется успехом. Даже если вакансия не идеальна – опыт прохождения технических собеседований все равно будет большим плюсом.
Основной пул вакансий размещен на крупнейшем агрегаторе вакансий в РФ – HeadHunter. Но для поиска вакансий в IT есть тематические ресурсы, чат-боты и сервисы. К ним относятся getmatch, Хабр Карьера, GeekJob, телеграм-каналы Job for Analysts & Data Scientists и Работа ищет аналитиков // Вакансии с 🔌 . Советую в том числе заходить на сайты интересующих компаний и подаваться напрямую. Мой субъективный опыт свидетельствует о том, что большинство откликов рекрутеров приходит с HeadHunter, затем следует getmatch, отклики через сайты компаний и телеграм-каналы.
Лайфхак: есть вполне законный шорткат, который позволит перепрыгнуть этап с откликами. Попроси у знакомых айтишников контакты рекрутера или тимлида аналитики. Идеальный вариант – если тебя зареферят.
#hire_me #career_advice
И снова на диване.
Допустим, твоё идеальное резюме готово. Ты выходишь на агрегаторы вакансий и отправляешь отклики на релевантные вакансии. В начале карьерного пути этот этап может быть самым долгим и выматывающим – бесконечное количество откликов и такое же число отказов из-за отсутствия опыта…
Стоит помнить, что отклики на вакансии – это игра с низкой вероятностью и здесь действует закон больших чисел. Это значит, что чем больше попыток сделано, тем выше шанс, что хотя бы одна из них обернется успехом. Даже если вакансия не идеальна – опыт прохождения технических собеседований все равно будет большим плюсом.
Основной пул вакансий размещен на крупнейшем агрегаторе вакансий в РФ – HeadHunter. Но для поиска вакансий в IT есть тематические ресурсы, чат-боты и сервисы. К ним относятся getmatch, Хабр Карьера, GeekJob, телеграм-каналы Job for Analysts & Data Scientists и Работа ищет аналитиков // Вакансии с 🔌 . Советую в том числе заходить на сайты интересующих компаний и подаваться напрямую. Мой субъективный опыт свидетельствует о том, что большинство откликов рекрутеров приходит с HeadHunter, затем следует getmatch, отклики через сайты компаний и телеграм-каналы.
Лайфхак: есть вполне законный шорткат, который позволит перепрыгнуть этап с откликами. Попроси у знакомых айтишников контакты рекрутера или тимлида аналитики. Идеальный вариант – если тебя зареферят.
#hire_me #career_advice
🔥9
Продуктовый кейс
Сегодня поделюсь интересным кейсом с конференции по развитию продукта.
Допустим, наши ресурсы ограничены, мы не можем заливать продукт рекламой. Нам нужно распределить ограниченный маркетинговый бюджет так, чтобы получить наибольшую прибыль.
Представим, что у нас есть трэвел-продукт, который продаёт туры и экскурсии. Для упрощения скажем, что у продукта 3 клиента:
Клиент 1. Покупал у нас яхт-туры 4 раза за 2 года.
Клиент 2. Ничего не покупал, но пришёл по реферальной ссылке смотреть туры в Каподокию.
Клиент 3. Покупал 1 раз обзорную экскурсию, в приложении зарегистрирован 2 года.
Вопрос: На какого клиента нам стоит в первую очередь выделить рекламный бюджет?
Увы, это не Клиент 2 или 3. Клиент 1 уже наш лояльный клиент, он платежеспособен и регулярно с нами путешествует. И именно он лучше всего отреагирует на рекламу. А значит, принесёт нам бОльшую отдачу на вложенные в маркетинг деньги. Новички, наоборот, обычно хуже конвертируются в заказ. Если ресурсы бизнеса ограничены, большие инвестиции в новичков могут не оправдать себя.
Если перевести на язык метрик, то лучше вкладываться в клиентов с наибольшим LTV (или, как прокси-метрика, с наибольшим количеством заказов).
#кейс_на_диване #диваноломка
И снова на диване.
Сегодня поделюсь интересным кейсом с конференции по развитию продукта.
Допустим, наши ресурсы ограничены, мы не можем заливать продукт рекламой. Нам нужно распределить ограниченный маркетинговый бюджет так, чтобы получить наибольшую прибыль.
Представим, что у нас есть трэвел-продукт, который продаёт туры и экскурсии. Для упрощения скажем, что у продукта 3 клиента:
Клиент 1. Покупал у нас яхт-туры 4 раза за 2 года.
Клиент 2. Ничего не покупал, но пришёл по реферальной ссылке смотреть туры в Каподокию.
Клиент 3. Покупал 1 раз обзорную экскурсию, в приложении зарегистрирован 2 года.
Вопрос: На какого клиента нам стоит в первую очередь выделить рекламный бюджет?
Увы, это не Клиент 2 или 3. Клиент 1 уже наш лояльный клиент, он платежеспособен и регулярно с нами путешествует. И именно он лучше всего отреагирует на рекламу. А значит, принесёт нам бОльшую отдачу на вложенные в маркетинг деньги. Новички, наоборот, обычно хуже конвертируются в заказ. Если ресурсы бизнеса ограничены, большие инвестиции в новичков могут не оправдать себя.
Если перевести на язык метрик, то лучше вкладываться в клиентов с наибольшим LTV (или, как прокси-метрика, с наибольшим количеством заказов).
#кейс_на_диване #диваноломка
👌4✍3❤🔥1🤓1
Исландия: вводит 4-дневную рабочую неделю, так как это повышает продуктивность сотрудников.
Я:
#диванный_мем
Я:
#диванный_мем
🥴6😁4
Немного о проблемах в АВ-тестах, часть 1.
A/B-тесты - это излюбленная тема на всех продуктовых конференциях и митапах. Казалось.бы, что тут может быть сложного? Взял один вариант кнопки, показал половине пользователей, взял второй вариант - показал второй половине. Вторая группа тыкает чаще? Отлично, оставляем второй вариант.
Однако на каждом этапе теста нас поджидает минное поле из возможных ошибок. Особенно на этапе подготовки (или дизайна) А/В-теста. И каждая ошибка может обернуться неверным решением и, как следствие, потерями для бизнеса.
Вообще А/В-тесты придумали не в IT, а в медицине для тестирования лекарств. Пациентов случайным образом делили на две группы: группе А давали плацебо, а группе В - тестируемое лекарство. В продукте, например, на сайте, всё очень похоже. Мы делим пользователей на группы и показываем им разные варианты интерфейса. Но тут возникает вопрос, а зачем нам вообще А/В-тест? И как корректно разделить пользователей?
А/В-тест позволяет нивелировать влияние внешних факторов на результат. Допустим, если у конкурентов будет большая распродажа, то у нас метрики упадут сразу в двух группах. А вот если изменения внедрять не параллельно, а последовательно, то мы не будем понимать, это мы ухудшили интерфейс или на падение метрик повлияло что-то ещё?
Итак, нам нужно замерять изменения в двух группах одновременно. Но для этого на нашем сайте должно быть достаточно трафика. Чем меньше пользователей, тем выше вероятность, что наш результат случаен при прочих равных. Какой тест более надёжен: тот, где в группах 6 человек из 10 сделали целевое действие, или тот, где 600 человек из 1000?
Для расчёта адекватного размера выборки существуют формулы и готовые калькуляторы, как, например, калькулятор от Mindbox или evanmiller. Группы должны быть похожи или сопоставимы по количеству человек, характеристикам и поведению. В большинстве случаев лучшим выбором будет случайное разделение на группы.
(продолжение следует)
#АВ_на_диване
И снова на диване.
A/B-тесты - это излюбленная тема на всех продуктовых конференциях и митапах. Казалось.бы, что тут может быть сложного? Взял один вариант кнопки, показал половине пользователей, взял второй вариант - показал второй половине. Вторая группа тыкает чаще? Отлично, оставляем второй вариант.
Однако на каждом этапе теста нас поджидает минное поле из возможных ошибок. Особенно на этапе подготовки (или дизайна) А/В-теста. И каждая ошибка может обернуться неверным решением и, как следствие, потерями для бизнеса.
Вообще А/В-тесты придумали не в IT, а в медицине для тестирования лекарств. Пациентов случайным образом делили на две группы: группе А давали плацебо, а группе В - тестируемое лекарство. В продукте, например, на сайте, всё очень похоже. Мы делим пользователей на группы и показываем им разные варианты интерфейса. Но тут возникает вопрос, а зачем нам вообще А/В-тест? И как корректно разделить пользователей?
А/В-тест позволяет нивелировать влияние внешних факторов на результат. Допустим, если у конкурентов будет большая распродажа, то у нас метрики упадут сразу в двух группах. А вот если изменения внедрять не параллельно, а последовательно, то мы не будем понимать, это мы ухудшили интерфейс или на падение метрик повлияло что-то ещё?
Итак, нам нужно замерять изменения в двух группах одновременно. Но для этого на нашем сайте должно быть достаточно трафика. Чем меньше пользователей, тем выше вероятность, что наш результат случаен при прочих равных. Какой тест более надёжен: тот, где в группах 6 человек из 10 сделали целевое действие, или тот, где 600 человек из 1000?
Для расчёта адекватного размера выборки существуют формулы и готовые калькуляторы, как, например, калькулятор от Mindbox или evanmiller. Группы должны быть похожи или сопоставимы по количеству человек, характеристикам и поведению. В большинстве случаев лучшим выбором будет случайное разделение на группы.
(продолжение следует)
#АВ_на_диване
👀2💊2✍1
С полей Матемаркетинга
7-8 ноября приняла участие в крупнейшей оффлайн-конференции по аналитике Матемаркетинг. И первый, и второй день были очень насыщены мероприятиями, темп заряжает!
Но самое ценное на этой конфе - это нетворкинг. Здесь собираются крутые продуктовые аналитики, с которыми можно перетереть за АВ-тесты и метрики, обменяться опытом и контактами (и позвать к себе в команду).
У компаний-участников есть стенды, где сотрудники рассказывают о своём продукте и делятся опытом. А ещё готовят квизы, головоломки, игры и бизнес-кейсы для аналитиков. За прохождение выдают призы, обычно это мерч в виде полезных и не очень штук, таких как футболки, шапки, термосы, стикеры и блокноты.
Что касается докладов, то они обычно повествуют о продуктовых кейсах, А/В-тестах, метриках, немного об ML и софт-скиллах. Выписала интересные кейсы и идеи, буду делиться ими в ближайшее время. Встретимся на диване!
#снова_ивенты
И снова на диване.
7-8 ноября приняла участие в крупнейшей оффлайн-конференции по аналитике Матемаркетинг. И первый, и второй день были очень насыщены мероприятиями, темп заряжает!
Но самое ценное на этой конфе - это нетворкинг. Здесь собираются крутые продуктовые аналитики, с которыми можно перетереть за АВ-тесты и метрики, обменяться опытом и контактами (и позвать к себе в команду).
У компаний-участников есть стенды, где сотрудники рассказывают о своём продукте и делятся опытом. А ещё готовят квизы, головоломки, игры и бизнес-кейсы для аналитиков. За прохождение выдают призы, обычно это мерч в виде полезных и не очень штук, таких как футболки, шапки, термосы, стикеры и блокноты.
Что касается докладов, то они обычно повествуют о продуктовых кейсах, А/В-тестах, метриках, немного об ML и софт-скиллах. Выписала интересные кейсы и идеи, буду делиться ими в ближайшее время. Встретимся на диване!
#снова_ивенты
🎉5🔥2💯2👌1
Кейс на оптимальную частоту показа рекламы
Представь, что ты развиваешь продукт, который привлекает новых клиентов в онлайне. Каждому новому клиенту ты можешь показать рекламу только 2 раза. Какой оптимальный интервал для показа повторной рекламы тебе стоит выбрать?
#кейс_на_диване #диваноломка
И снова на диване.
Представь, что ты развиваешь продукт, который привлекает новых клиентов в онлайне. Каждому новому клиенту ты можешь показать рекламу только 2 раза. Какой оптимальный интервал для показа повторной рекламы тебе стоит выбрать?
#кейс_на_диване #диваноломка
Через какой промежуток времени лучше показывать повторную рекламу?
Anonymous Poll
20%
Через 2-3 минуты
80%
Через 2-3 часа
Разбираем кейс
Интервал между показами рекламы сильно влияет на клик пользователя. В то время как в большинстве случаев (70%) рекламу стараются показать повторно в течение нескольких минут, пока пользователь не ушёл, выигрывают те рекламодатели, которые показывают рекламу второй раз через 2-3 часа или позже. Именно последние получают наибольшую вероятность клика – в 5 раз выше, чем если показать рекламу повторно через 2-3 минуты. Это объясняется тем, что за 2-3 часа у потенциального клиента сменяется обстановка. Если человек был занят, то освободился или вернулся с работы домой. И ещё есть такая вещь, как интервальное повторение или кривая запоминания.
#кейс_на_диване
И снова на диване.
Интервал между показами рекламы сильно влияет на клик пользователя. В то время как в большинстве случаев (70%) рекламу стараются показать повторно в течение нескольких минут, пока пользователь не ушёл, выигрывают те рекламодатели, которые показывают рекламу второй раз через 2-3 часа или позже. Именно последние получают наибольшую вероятность клика – в 5 раз выше, чем если показать рекламу повторно через 2-3 минуты. Это объясняется тем, что за 2-3 часа у потенциального клиента сменяется обстановка. Если человек был занят, то освободился или вернулся с работы домой. И ещё есть такая вещь, как интервальное повторение или кривая запоминания.
#кейс_на_диване
🔥4✍2👏1
Отдохнуть или поработать ещё?
Прочитала на днях эссе Пола Грэма о впустую потраченном времени. Суть эссе состоит в том, что мы обычно ощущаем себя тревожно и некомфортно, если весь день смотрели сериал или как-то ещё развлекались. В нас встроены сигналы, которые заставляют почувствовать, что что-то не так, если мы не сделали ничего существенного за день.
Однако есть ситуации, в которых такие сигналы не срабатывают. Определенно у тебя в жизни были рабочие дни, когда ты с тем же успехом мог бы просидеть за сериалом целый день - это дни, в конце которых, если бы ты спросил себя, что сделал за этот день, ответ был бы ничего. Например, если ты имитировал бурную работу или занимался никому ненужной задачей, то тревожность или дискомфорт не включатся, хотя ты тоже теряешь время.
Вторая идея Грэма состоит в том, что лучше уж полноценно отдохнуть и перезагрузиться, чем заниматься имитацией работы. Отдохнувший ты будешь более продуктивен, у тебя прочистится голова и ты легко отличишь важное от неважного, нужное от ненужного. И начнёшь делать только нужное без чувства тревоги.
#мысли_на_диване
И снова на диване
Прочитала на днях эссе Пола Грэма о впустую потраченном времени. Суть эссе состоит в том, что мы обычно ощущаем себя тревожно и некомфортно, если весь день смотрели сериал или как-то ещё развлекались. В нас встроены сигналы, которые заставляют почувствовать, что что-то не так, если мы не сделали ничего существенного за день.
Однако есть ситуации, в которых такие сигналы не срабатывают. Определенно у тебя в жизни были рабочие дни, когда ты с тем же успехом мог бы просидеть за сериалом целый день - это дни, в конце которых, если бы ты спросил себя, что сделал за этот день, ответ был бы ничего. Например, если ты имитировал бурную работу или занимался никому ненужной задачей, то тревожность или дискомфорт не включатся, хотя ты тоже теряешь время.
The most dangerous way to lose time is not to spend it having fun, but to spend it doing fake work.
Вторая идея Грэма состоит в том, что лучше уж полноценно отдохнуть и перезагрузиться, чем заниматься имитацией работы. Отдохнувший ты будешь более продуктивен, у тебя прочистится голова и ты легко отличишь важное от неважного, нужное от ненужного. И начнёшь делать только нужное без чувства тревоги.
#мысли_на_диване
🏆11❤🔥1
Мэтч или не мэтч?
Если ты решил начать год с чистого листа или наконец вкатиться в аналитику, тебе понадобится регулярно ходить на собеседования. Про некоторые этапы отбора мы уже говорили: о том, как пробиться на собеседование здесь и здесь, как проходить технические интервью - здесь и здесь.
Сегодня поговорим о финальном этапе. Допустим, ты прошёл все этапы отбора и тебе выпал шанс подробно расспросить руководителя или команду о работе в компании. Не пренебрегай этим этапом, так как от качества твоих вопросов зависит твоя удовлетворённость новым рабочим местом. Кроме этого, вопросы свидетельствуют о твоей заинтересованности в вакансии. Наоборот, если вопросов нет, это говорит об отсутствии интереса.
Итак, главное правило: не стесняйся задавать вопросы и прояснять все неясные моменты на берегу.
Ниже прилагаю свой список вопросов, который не раз меня выручал.⤵️
1. Что будет входить в мои обязанности? Как выглядит типичная рабочая неделя?
2. Какие у меня будут цели на ближайшие полгода-год? А на испытательный срок?
3. Как оцениваются KPI? Есть ли в компании процесс ревью?
4. С кем я буду работать на ежедневной основе?
5. С какими сложностями придется столкнуться? Что нужно учесть при принятии решения о выходе на работу? (вопрос более мягкий, чем Какие есть проблемы в компании?)
6. Есть ли в компании корпоративная культура? Какие у нее особенности?
7. Почему у вас классно работать и стоит идти именно к вам?
8. Какие возможности роста на данной позиции?
9. Будет ли у меня удаленка, гибкое начало рабочего дня?
10. Выдадут ли мне технику для работы?
11. Как скоро я смогу уйти в отпуск после выхода на работу? У меня запланировано путешествие через 2 месяца на одну неделю, будет ли это возможно?
12. Будет ли у меня наставник на первое время? Как происходит погружение в рабочий процесс?
13. Есть ли в компании подробная документация по данным и процессам?
14. Какой бэкграунд у руководителя и коллег? Где учились и работали раньше, какими проектами занимались? (этот вопрос выявляет техническую экспертизу в компании)
15. Кто будет ставить мне задачи и отслеживать прогресс? Как устроено планирование отдела?
🤕 Если вдруг у тебя не было отдельного интервью с руководителем/командой или ты задал не все вопросы, не стесняйся попросить рекрутера о встрече или сразу задавай ему вопросы - рекрутер передаст вопросы команде и вернётся с ответом.
#hire_me #career_advice
И снова на диване.
Если ты решил начать год с чистого листа или наконец вкатиться в аналитику, тебе понадобится регулярно ходить на собеседования. Про некоторые этапы отбора мы уже говорили: о том, как пробиться на собеседование здесь и здесь, как проходить технические интервью - здесь и здесь.
Сегодня поговорим о финальном этапе. Допустим, ты прошёл все этапы отбора и тебе выпал шанс подробно расспросить руководителя или команду о работе в компании. Не пренебрегай этим этапом, так как от качества твоих вопросов зависит твоя удовлетворённость новым рабочим местом. Кроме этого, вопросы свидетельствуют о твоей заинтересованности в вакансии. Наоборот, если вопросов нет, это говорит об отсутствии интереса.
Итак, главное правило: не стесняйся задавать вопросы и прояснять все неясные моменты на берегу.
Ниже прилагаю свой список вопросов, который не раз меня выручал.
1. Что будет входить в мои обязанности? Как выглядит типичная рабочая неделя?
2. Какие у меня будут цели на ближайшие полгода-год? А на испытательный срок?
3. Как оцениваются KPI? Есть ли в компании процесс ревью?
4. С кем я буду работать на ежедневной основе?
5. С какими сложностями придется столкнуться? Что нужно учесть при принятии решения о выходе на работу? (вопрос более мягкий, чем Какие есть проблемы в компании?)
6. Есть ли в компании корпоративная культура? Какие у нее особенности?
7. Почему у вас классно работать и стоит идти именно к вам?
8. Какие возможности роста на данной позиции?
9. Будет ли у меня удаленка, гибкое начало рабочего дня?
10. Выдадут ли мне технику для работы?
11. Как скоро я смогу уйти в отпуск после выхода на работу? У меня запланировано путешествие через 2 месяца на одну неделю, будет ли это возможно?
12. Будет ли у меня наставник на первое время? Как происходит погружение в рабочий процесс?
13. Есть ли в компании подробная документация по данным и процессам?
14. Какой бэкграунд у руководителя и коллег? Где учились и работали раньше, какими проектами занимались? (этот вопрос выявляет техническую экспертизу в компании)
15. Кто будет ставить мне задачи и отслеживать прогресс? Как устроено планирование отдела?
#hire_me #career_advice
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥10✍3👍1
Почему я не могу вкатиться?
Регулярно слышу истории о том, что не удалось вкатиться в аналитику/IT. Причины называют разные: бешеный конкурс на вакансии, нехватку времени на совершенствование навыков и даже ошибку выжившего.
К счастью, рынок IT вакансий в РФ очень благосклонен к кандидатам, в отличие от рынков США и Европы. Поэтому, на мой взгляд, основные причины неудач сводятся всего к двум:
1. Тебе не нравится аналитика, а твоя мотивация заключается исключительно в финансах.
2. Нехватка софт-скиллов.
И если по первому пункту мало что можно сделать (зачем тогда тебе аналитика?), то со второй причиной можно и нужно работать. Софт-скиллы подразумевают твои навыки общения с рекрутером и командой, умение презентовать свои достижения и даже выбирать тайминг для конкретных действий.
- А можно поконкретнее? - скажешь ты.
Что ж, давай по пунктам:
1) Если ты будешь подключаться к созвонам с рекрутером в конце рабочего дня и уставший, то в среднем впечатление о тебе будет хуже. То же касается тех случаев, когда у тебя давно не было отпуска.
2) Золотое правило: если заболел или что-то случилось, напиши рекрутеру и попроси перенести собеседование. Общайся вежливо, как будто вы уже коллеги.
3) Заранее подготовь короткий рассказ-самопрезентацию. Скажи, какими задачами занимаешься, какие у тебя были достижения и что ждёшь от нового места работы.
4) Если опыта работы совсем нет, роль софт-скиллов вырастает ещё больше. Нужно будет показать, что ты готов развиваться дальше, как в ходе общения с рекрутером, так и на техническом собеседовании. Можешь даже спросить у интервьюера, что он посоветует для прокачки навыков. Или написать рекрутеру с просьбой об обратной связи. Лично мне нравятся кандидаты, которые запрашивают обратную связь, даже если их не позвали дальше. В таком случае я выделяю минут 5-10 своего времени, чтобы накидать рекомендации со ссылками на полезные курсы и материалы.
5) Придумай что-то, что будет выделять тебя среди других кандидатов. Например, накидай пару-тройку слайдов или целый дашборд для самопрезентации. Или в самом начале собеседования спроси у команды: "Как настроение?"
Бонус для тех, кто дочитал: Хорошо раскрепощают и прокачивают навыки софт-скиллов курсы актёрского мастерства. Гарантирую, что качество коммуникации после курсов даст скачок вверх.
#hire_me #career_advice
И снова на диване.
Регулярно слышу истории о том, что не удалось вкатиться в аналитику/IT. Причины называют разные: бешеный конкурс на вакансии, нехватку времени на совершенствование навыков и даже ошибку выжившего.
К счастью, рынок IT вакансий в РФ очень благосклонен к кандидатам, в отличие от рынков США и Европы. Поэтому, на мой взгляд, основные причины неудач сводятся всего к двум:
1. Тебе не нравится аналитика, а твоя мотивация заключается исключительно в финансах.
2. Нехватка софт-скиллов.
И если по первому пункту мало что можно сделать (зачем тогда тебе аналитика?), то со второй причиной можно и нужно работать. Софт-скиллы подразумевают твои навыки общения с рекрутером и командой, умение презентовать свои достижения и даже выбирать тайминг для конкретных действий.
- А можно поконкретнее? - скажешь ты.
Что ж, давай по пунктам:
1) Если ты будешь подключаться к созвонам с рекрутером в конце рабочего дня и уставший, то в среднем впечатление о тебе будет хуже. То же касается тех случаев, когда у тебя давно не было отпуска.
2) Золотое правило: если заболел или что-то случилось, напиши рекрутеру и попроси перенести собеседование. Общайся вежливо, как будто вы уже коллеги.
3) Заранее подготовь короткий рассказ-самопрезентацию. Скажи, какими задачами занимаешься, какие у тебя были достижения и что ждёшь от нового места работы.
4) Если опыта работы совсем нет, роль софт-скиллов вырастает ещё больше. Нужно будет показать, что ты готов развиваться дальше, как в ходе общения с рекрутером, так и на техническом собеседовании. Можешь даже спросить у интервьюера, что он посоветует для прокачки навыков. Или написать рекрутеру с просьбой об обратной связи. Лично мне нравятся кандидаты, которые запрашивают обратную связь, даже если их не позвали дальше. В таком случае я выделяю минут 5-10 своего времени, чтобы накидать рекомендации со ссылками на полезные курсы и материалы.
5) Придумай что-то, что будет выделять тебя среди других кандидатов. Например, накидай пару-тройку слайдов или целый дашборд для самопрезентации. Или в самом начале собеседования спроси у команды: "Как настроение?"
Бонус для тех, кто дочитал: Хорошо раскрепощают и прокачивают навыки софт-скиллов курсы актёрского мастерства. Гарантирую, что качество коммуникации после курсов даст скачок вверх.
#hire_me #career_advice
🔥16👏4❤2
Парадокс выбора
Представь, ты заходишь в магазин купить чай. А там целый сектор с чёрным, зеленым, травяным и фруктовым чаем. В пакетиках и пирамидках, крупнолистовой и мелколистовой... И вот ты залипаешь на миллионы видов чая, пытаясь понять, какой из них тебе нужен, попутно проклиная сложность выбора.
Этот феномен давно изучен и называется парадоксом выбора. И проявляется этот парадокс даже на небольшом количестве возможных вариантов выбора. Так, в одном из опытов сравнили количество покупок на торговой точке, когда у неё в продаже было всего 2 вида варенья и когда было 6 видов варенья. В первом случае продаж было существенно больше.
Точно так же, когда ты думаешь о своём карьерном пути, тебя парализует бесконечное число вариантов. Даже если ты решил, что свяжешь ближайшее будущее с аналитикой, тебе постоянно нужно делать выбор. Пройти ли этот курс по юнит-экономике? А нужно ли мне углубиться в дата-инжинирнг? А может сходить на этот митап и вон ту конференцию и вообще поступить на магистратуру по данным?
Как лебедь, рак и щука, которые тянут в разные стороны, так и человек, распыляющий свои усилия на множество курсов и обучающих гайдов, не даст сдвинуться повозке с места. Твои усилия только тогда двигают тебя вперёд, когда приложены в одном направлении. Когда у тебя есть глобальная цель и план развития, которым подчиняется всё остальное.
Допустим, ты решил строить карьеру в аналитике: изучил базовый питон и SQL, научился строить дашборды. Но вот подворачивается бесплатный курс по C++, а потом курс по дизайну сайтов. А тут ещё и друг зовёт на мероприятие по стартапам. И ты уже не занимаешься аналитикой, а отвлёкся на что-то другое.
💬 Поэтому каждый раз, когда появляется новая возможность, нужно остановиться и задать себе вопрос: А если бы этой возможности не было, стал бы я прикладывать усилия, чтобы эту возможность получить? В большинстве случаев ответом будет Нет. Но если ответ Да, то такая возможность - большая удача, хватай её за хвост!
P. S. Конечно, можно задавать себе вопрос: А приближает ли меня новая возможность к цели? Но в такой формулировке вопрос менее конкретен и неэффективен, на мой взгляд.
#career_advice #мысли_на_диване
И снова на диване.
Представь, ты заходишь в магазин купить чай. А там целый сектор с чёрным, зеленым, травяным и фруктовым чаем. В пакетиках и пирамидках, крупнолистовой и мелколистовой... И вот ты залипаешь на миллионы видов чая, пытаясь понять, какой из них тебе нужен, попутно проклиная сложность выбора.
Этот феномен давно изучен и называется парадоксом выбора. И проявляется этот парадокс даже на небольшом количестве возможных вариантов выбора. Так, в одном из опытов сравнили количество покупок на торговой точке, когда у неё в продаже было всего 2 вида варенья и когда было 6 видов варенья. В первом случае продаж было существенно больше.
Точно так же, когда ты думаешь о своём карьерном пути, тебя парализует бесконечное число вариантов. Даже если ты решил, что свяжешь ближайшее будущее с аналитикой, тебе постоянно нужно делать выбор. Пройти ли этот курс по юнит-экономике? А нужно ли мне углубиться в дата-инжинирнг? А может сходить на этот митап и вон ту конференцию и вообще поступить на магистратуру по данным?
Как лебедь, рак и щука, которые тянут в разные стороны, так и человек, распыляющий свои усилия на множество курсов и обучающих гайдов, не даст сдвинуться повозке с места. Твои усилия только тогда двигают тебя вперёд, когда приложены в одном направлении. Когда у тебя есть глобальная цель и план развития, которым подчиняется всё остальное.
Допустим, ты решил строить карьеру в аналитике: изучил базовый питон и SQL, научился строить дашборды. Но вот подворачивается бесплатный курс по C++, а потом курс по дизайну сайтов. А тут ещё и друг зовёт на мероприятие по стартапам. И ты уже не занимаешься аналитикой, а отвлёкся на что-то другое.
P. S. Конечно, можно задавать себе вопрос: А приближает ли меня новая возможность к цели? Но в такой формулировке вопрос менее конкретен и неэффективен, на мой взгляд.
#career_advice #мысли_на_диване
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥13✍6🤓1
Как давно ты в аналитике?
Anonymous Poll
15%
Меньше года
11%
1-2 года
21%
Больше 2-х лет
40%
Ещё не вкатился, но работаю над этим
13%
Не планирую в аналитику, но интересно почитать
❤2
Хочешь спать до 10 и ненавидишь утренние встречи?
Яндекс собрал статистику о встречах и созвонах в компаниях на основе событий календаря. Основные выводы:
1) Больше всего встреч проходит в IT-компаниях. Это немудрено - все детали и изменения в продукте нужно согласовывать. Поэтому не забываем качать софт-скиллы.
2) В IT-компаниях рабочий день (а с ним и созвоны) начинается позже, чем в других компаниях. Если ты хочешь регулярно высыпаться по утрам, то это приятный бонус к вкатыванию в IT.
3) Чаще всего встречи ставят на 30 минут, в трети случаев - на 1 час. Самое популярное время для встреч - перед обедом и сразу после обеда. Здесь хочется добавить, что, по многочисленным исследованиям, время в середине дня - самое непродуктивное. Поэтому не планируй важные задачи и написание кода на середину дня, лучше сходи на обед или на созвон.
#мысли_на_диване
И снова на диване.
Яндекс собрал статистику о встречах и созвонах в компаниях на основе событий календаря. Основные выводы:
1) Больше всего встреч проходит в IT-компаниях. Это немудрено - все детали и изменения в продукте нужно согласовывать. Поэтому не забываем качать софт-скиллы.
2) В IT-компаниях рабочий день (а с ним и созвоны) начинается позже, чем в других компаниях. Если ты хочешь регулярно высыпаться по утрам, то это приятный бонус к вкатыванию в IT.
3) Чаще всего встречи ставят на 30 минут, в трети случаев - на 1 час. Самое популярное время для встреч - перед обедом и сразу после обеда. Здесь хочется добавить, что, по многочисленным исследованиям, время в середине дня - самое непродуктивное. Поэтому не планируй важные задачи и написание кода на середину дня, лучше сходи на обед или на созвон.
#мысли_на_диване
🤝9🐳1
На собесе думай медленно, решай быстро
Одна из основных книг, которую, на мой взгляд, должен прочитать каждый аналитик - это книга Канемана "Думай медленно, решай быстро".
Канеман рассказывает о когнитивных искажениях - ошибках в нашем мышлении. Они связаны с особенностями нашего мышления.
Первый тип мышления - интуитивный, он делает выводы из информации, не задействуя префронтальную кору мозга, что часто приводит к ошибкам восприятия и искажения. Именно этот тип мышления преобладает у всех людей и экономит ресурсы мозга на обработку информации.
Второй тип мышления - рациональный, он задействует префронтальную кору, активизируя логику и минимизируя ошибки принятия решений "на автопилоте". Включается намного реже первого типа мышления.
Но у меня есть отличная новость: знание о когнитивных искажениях можно использовать на собеседованиях. На собесе кандидат сталкивается, в первую очередь, с ошибкой атрибуции (со стороны интервьюера) - она проявляется, в частности, склонностью приписывать свои неудачи обстоятельствам, а неудачи других людей - их личным качествам. Причём в экспериментах испытуемые делали эту ошибку, даже если их заранее предупредили о ней.
Когда кандидат приходит на собес взволнованным, приболевшим или невыспавшимся, ему нужно понимать, что его нерасторопность или суетливость припишут не обстоятельствам, а его личным качествам. Высок ли шанс получить работу при таком раскладе?
На собес нужно приходить здоровым и выспавшимся, а если что-то случилось, то лучше попросить рекрутера перенести встречу. А чтобы трезво мыслить на собеседовании и не переволноваться в важный момент, нужно тренировать навык прохождения собеседований. Сходи на 10-20 собеседований и волнение пройдёт. Лайфхак:Можно сходить на симуляции собеседований, если пока не удаётся пройти на техническую секцию.
А ещё есть эффект ореола. Первое и последнее впечатление о человеке запоминается лучше всего. Если ты придёшь на собес свежим, излучая позитив, будешь уверенно рассуждать о задачах, то собеседование пройдёт приятно и непринуждённо, а интервьюер будет думать, что ты тот самый аналитик и тебя надо брать в команду. Главное, не растеряй свой запал к концу собеседования)
#мысли_на_диване #career_advice
И снова на диване.
Одна из основных книг, которую, на мой взгляд, должен прочитать каждый аналитик - это книга Канемана "Думай медленно, решай быстро".
Канеман рассказывает о когнитивных искажениях - ошибках в нашем мышлении. Они связаны с особенностями нашего мышления.
Первый тип мышления - интуитивный, он делает выводы из информации, не задействуя префронтальную кору мозга, что часто приводит к ошибкам восприятия и искажения. Именно этот тип мышления преобладает у всех людей и экономит ресурсы мозга на обработку информации.
Второй тип мышления - рациональный, он задействует префронтальную кору, активизируя логику и минимизируя ошибки принятия решений "на автопилоте". Включается намного реже первого типа мышления.
Но у меня есть отличная новость: знание о когнитивных искажениях можно использовать на собеседованиях. На собесе кандидат сталкивается, в первую очередь, с ошибкой атрибуции (со стороны интервьюера) - она проявляется, в частности, склонностью приписывать свои неудачи обстоятельствам, а неудачи других людей - их личным качествам. Причём в экспериментах испытуемые делали эту ошибку, даже если их заранее предупредили о ней.
Когда кандидат приходит на собес взволнованным, приболевшим или невыспавшимся, ему нужно понимать, что его нерасторопность или суетливость припишут не обстоятельствам, а его личным качествам. Высок ли шанс получить работу при таком раскладе?
На собес нужно приходить здоровым и выспавшимся, а если что-то случилось, то лучше попросить рекрутера перенести встречу. А чтобы трезво мыслить на собеседовании и не переволноваться в важный момент, нужно тренировать навык прохождения собеседований. Сходи на 10-20 собеседований и волнение пройдёт. Лайфхак:
А ещё есть эффект ореола. Первое и последнее впечатление о человеке запоминается лучше всего. Если ты придёшь на собес свежим, излучая позитив, будешь уверенно рассуждать о задачах, то собеседование пройдёт приятно и непринуждённо, а интервьюер будет думать, что ты тот самый аналитик и тебя надо брать в команду. Главное, не растеряй свой запал к концу собеседования)
#мысли_на_диване #career_advice
❤8🔥5🤯2
Мы видим только то, что хотим видеть
Сегодня поговорим о самой страшной ошибке в работе аналитика - ошибке подтверждения. Эта ошибка делает труд аналитика бесполезным, если он не знает об этой ошибке и не избегает её в своей работе.
Ошибка подтверждения — это когнитивное искажение, при котором мы придаем значение лишь той информации, которая подкрепляет наши существующие убеждения, при этом игнорируя или обесценивая противоречащие им факты.
Это логично, так как наш мозг ежедневно обрабатывает огромные объемы информации. И чтобы упростить эту задачу, он использует различные "ярлыки" — когнитивные фильтры, через которые проходят все данные. Если у нас уже сформировано мнение по какому-либо вопросу, мозг автоматически выделяет подтверждающую информацию и приглушает противоречащую.
Рассмотрим 2 типичных случая:
1. Эксперимент 2, 4, 6
Классический психологический эксперимент Питера Вейсона прекрасно иллюстрирует ошибку подтверждения. Участникам показывают последовательность "2, 4, 6" и просят угадать правило, которому она подчиняется. Они могут предлагать другие тройки чисел, а экспериментатор будет говорить, соответствуют ли они правилу.
Большинство участников быстро выдвигают гипотезу "числа возрастают с шагом 2" и проверяют её последовательностями вроде "8, 10, 12" или "20, 22, 24". Получая положительный ответ, они уверяются в своей правоте.
Однако реальное правило гораздо проще: "любые возрастающие числа". Последовательности "1, 2, 3" или "5, 10, 15" тоже ему соответствуют. Люди редко проверяют такие варианты, потому что ищут только подтверждение своей первоначальной гипотезы.
2. Интерпретация корреляций
Аналитик обнаружил корреляцию между использованием определенной функции продукта и удержанием пользователей. Он делает вывод, что функция повышает лояльность и рекомендует расширить её. При этом он не рассматривает альтернативное объяснение: возможно, эту функцию используют только уже лояльные пользователи, и она является следствием, а не причиной удержания.
🚨 Ошибка подтверждения особенно опасна в аналитике, поскольку создает иллюзию объективности, основанной на числах и диаграммах. Осознание этой ловушки помогает аналитикам проверять противоположные гипотезы и сохранять здоровый скептицизм к собственным выводам.
#мысли_на_диване
И снова на диване.
Сегодня поговорим о самой страшной ошибке в работе аналитика - ошибке подтверждения. Эта ошибка делает труд аналитика бесполезным, если он не знает об этой ошибке и не избегает её в своей работе.
Ошибка подтверждения — это когнитивное искажение, при котором мы придаем значение лишь той информации, которая подкрепляет наши существующие убеждения, при этом игнорируя или обесценивая противоречащие им факты.
Это логично, так как наш мозг ежедневно обрабатывает огромные объемы информации. И чтобы упростить эту задачу, он использует различные "ярлыки" — когнитивные фильтры, через которые проходят все данные. Если у нас уже сформировано мнение по какому-либо вопросу, мозг автоматически выделяет подтверждающую информацию и приглушает противоречащую.
Рассмотрим 2 типичных случая:
1. Эксперимент 2, 4, 6
Классический психологический эксперимент Питера Вейсона прекрасно иллюстрирует ошибку подтверждения. Участникам показывают последовательность "2, 4, 6" и просят угадать правило, которому она подчиняется. Они могут предлагать другие тройки чисел, а экспериментатор будет говорить, соответствуют ли они правилу.
Большинство участников быстро выдвигают гипотезу "числа возрастают с шагом 2" и проверяют её последовательностями вроде "8, 10, 12" или "20, 22, 24". Получая положительный ответ, они уверяются в своей правоте.
Однако реальное правило гораздо проще: "любые возрастающие числа". Последовательности "1, 2, 3" или "5, 10, 15" тоже ему соответствуют. Люди редко проверяют такие варианты, потому что ищут только подтверждение своей первоначальной гипотезы.
2. Интерпретация корреляций
Аналитик обнаружил корреляцию между использованием определенной функции продукта и удержанием пользователей. Он делает вывод, что функция повышает лояльность и рекомендует расширить её. При этом он не рассматривает альтернативное объяснение: возможно, эту функцию используют только уже лояльные пользователи, и она является следствием, а не причиной удержания.
#мысли_на_диване
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥22✍5❤1