Признайтесь, у кого также?☝️😄

Когда-то и я проживала похожую историю, вспоминаю как "страшный сон". Был и другой вариант: вкладываешься по максимуму с утра, а к 4-5 часам сил нет ни на что, а остаются рабочие, личные задачи.

Поэтому выстроила (и продолжаю улучшать) для себя систему, которая помогает мне делать больше, чем раньше, без дикой усталости к концу дня (в большинстве случаев).

Вот мои правила:

⚡️ Чередую Работу/Отдых в течении дня

Использую Помодоро Таймер уже более 1,5 года (год назад - тут - подробно рассказывала про нюансы и результат). Появилось больше концентрации на задаче, успеваю сделать больше в короткий промежуток времени, меньше устаю.

⚡️ Бронирую блоки времени ежедневно на важные задачи

Одна из важных задач - обучение, на нее выделяю минимум 1 час ежедневно в любом случае (в не зависимости от загруженности по другим задачам). Если не делать этого регулярно, а ждать, когда освободится время - ничего не получится, потому что суть - в регулярных действиях.

Исключение, когда можно не делать - только ситуация форс-мажора. Если такая ситуация происходит постоянно (как в некоторых компаниях) - это говорит о неправильном планировании.

⚡️ Меньше вкладок в браузере - больше свободного пространства в голове

Раньше был миллион открытых вкладок, мне казалось, что все они мне нужны. Но переключаться между ними - дополнительное усилие, внимание рассеивается. Теперь сохраняю все вкладки в Pocket (расширение для Chrome) простым кликом, оставляю только 5-10, с которыми непосредственно работаю в данный момент.

⚡️ Не держу в голове кучу информации, выгружаю все в систему заметок

Создала в Notion структуру лично под себя, куда выгружаю все мысли, планы и прочее на ежедневной основе несколько раз в день. Помогает освободить голову. Узнала недавно, что есть что-то подобное - система Second Brain, кто-то использует?

⚡️ Заставляю себя снижать градус перфекционизма

Есть понятие MVP - минимальный жизнеспособный продукт. Когда вы не "вылизываете" задачу по максимуму, но стремитесь выполнить ее достаточно хорошо, чтобы она удовлетворяла основным потребностям. Помогает избежать излишнего затягивания и сосредоточиться на достижении цели, оставляя пространство для улучшений в будущем. Подход применим не ко всем задачам, но ко многим.

Сразу вспомнила компанию, в которой перфекционизм превосходит все грани, им заражены все сотрудники (например, доходит до того, что несколько дней исправляют запятые в документе, который предназначен для личного использования).

⚡️ Совмещаю несколько дел одновременно

Например, занимаюсь спортом/готовлю/прогуливаюсь/другое + слушаю легкие обучающие материалы (не требующие сильной умственной нагрузки) + слушаю это на английском. Тем самым "убиваю 3 зайцев одним выстрелом".

❤️ Будет интересно почитать, какие приемы используете вы?


#аналитик_данных #дата_аналитик

15 бесплатных подкастов по аналитике и не только на английском

Подкасты позволяют прокачать восприятие английского на слух + узнать новое + их можно прослушивать в процессе других дел (приготовления пищи, еды, спорта и тп), как писала в этом посте. Вот несколько примеров подкастов, которые слушала/слушаю.

Подкасты про аналитику и data science:

⚡️ Secrets of Data Analytics Leaders: лидеры в области данных и аналитики (из списка Fortune 2000 по всему миру) делятся секретами своего успеха.

⚡️ The Harvard Data Science Review Podcast: новости, политика и бизнес через призму науки о данных. Каждый эпизод - «исследование», как данные используются, чтобы вводить в заблуждение, манипулировать и склонять нас к определенным решениям.

⚡️ Data Career podcast: про построение карьеры в области данных и личный бренд.

⚡️ DataFramed: лидеры в области данных и ИИ делятся знаниями, опытом, новыми технологиями и тенденциями.

⚡️ Women in Analytics after hours: для женщин, работающих в сфере данных и аналитики.

⚡️ O’Reilly Data Show Podcast: про Data science и ИИ.

Подкасты не про аналитику:

⚡️ Think fast, Talk smart: инструменты для более эффективного общения от преподавателя стратегических коммуникаций в Стэнфорде.

⚡️ Ask a Harvard Professor: ученые рассуждают на разные темы.

⚡️ Ted Talks Daily: известные люди рассуждают на разные темы.

Выше 👆🏻 - подкасты от уровня Upper Intermediate (но можно пробовать с уровнем ниже).

Ниже👇🏻 - подкасты от Intermediate (но можно пробовать с уровнем ниже). Отличие этих подкастов в том, что авторы говорят более простыми словами и медленнее, чем обычная речь.

❗️Подкасты для более низкого уровня английского:

⚡️ 6 minute English, 6 minute vocabulary, 6 Minute Grammar, Learning English for work (британский акцент): серия подкастов от BBC. В течении 6 минут рассуждают на различные темы, дают слова для понимания.

⚡️ Simple English News Daily (британский акцент): ежедневная краткая сводка новостей со всего мира за 7 минут.

⚡️ Thinking in English (британский акцент): автор рассуждает на различные темы - наука, философия, экономика, здоровье и другие, при этом часто приводит научные исследования. Перед обсуждением дает необходимые для понимания слова, также есть транскрипт.

Подкасты в Spotify, но вообще их можно найти на всех площадках.

Как слушать подкасты на английском (мои выводы):

1. Чем более интересна тема - тем более концентрируешься на прослушивании и больше понимаешь (в том числе потому что не отвлекаешься), по итогу - больше удовлетворенности от прослушивания.

2. Поначалу слушала, даже если было понятно 30%. Если слушать постоянно и много - то с каждым разом понимаешь все лучше и лучше.

3. Если с первого раза плохо понятно, можно прослушивать второй и третий - становится понятнее.

4. С короткими подкастами 6-15 минут легче сохранять мотивацию продолжать, особенно поначалу.

Делитесь, кто какие подкасты слушает🔥.


#аналитик_данных #дата_аналитик #английский

Бесплатный курс от IBM по подготовке к собеседованию на аналитика данных

Руководство по карьере аналитика данных и подготовка к собеседованию от IBM* - небольшой курс всего на 10 часов, который готовит начинающих аналитиков данных к выходу на рынок труда.

Курс дает базовую информацию, которая послужит отправной точкой для понимания процесса трудоустройства. Оценка курса на Coursera - 4,6/5.

*IBM - это одна из крупнейших IT компаний в мире

1 часть:
- как создать резюме и портфолио
- как эффективно представить себя
- как разобраться в видах аналитиков данных

2 часть:
- как провести исследование компаний, в которых вы хотите пройти собеседование
- как оценить объявление о вакансии
- как отрепетировать и подготовиться к интервью

3 часть:
- как проходит процесс интервью
- про coding challenge
- вопросы на собеседовании и как на них отвечать
- что после собеседования

Курс бесплатный, для автоматического перевода видео с английского на русский используйте Яндекс Браузер.

Другой пост про подготовку.


#аналитик_данных #дата_аналитик #собеседование

5 преимуществ начинающих/джунов

Многие переживают из-за своей неопытности и статуса "начинающего". Однако и в таком положении есть много своих преимуществ. Вот некоторые из них, как напоминание:

✨Эксперименты и нестандартное решение проблем

У начинающих специалистов свежий взгляд и готовность к экспериментам, так как они еще не приобрели жестких профессиональных привычек.

Это то, о чем писал Пол Грем: “Тонкое преимущество неопытности состоит в том, что ты видишь все свежим взглядом. Видишь недостатки в идеях, которые опытные люди научились игнорировать. Эти "недостатки" могут представлять собой потенциал для новых открытий.” [Кстати, на досуге рекомендую прочитать полную версию его статьи "How to Do Great Work".]

Не бойтесь предлагать новые идеи, даже если они кажутся необычными. Ваша способность видеть вещи по-новому может принести неожиданные и положительные изменения.

✨Больше практики

Junior аналитикам доступна возможность полностью погрузиться непосредственно в работу с данными, в то время как более опытные аналитики часто много времени уделяют управлению проектами, координации команды и другим административным задачам.

✨Обучение и развитие

На позиции junior вы постоянно учитесь. Компании часто предоставляют доступ к курсам и обучающим материалам, более опытные коллеги открыты к помощи и из позиции начинающего легче задавать вопросы. Это отличное время, чтобы прокачаться.

✨Гибкость в выборе специализации

На начальном этапе можно попробовать себя в различных направлениях аналитики данных, будь то бизнес-аналитика, маркетинговая, продуктовая или другая аналитика. Экспериментируйте с различными проектами и областями, чтобы найти то, что вам действительно нравится.

✨Энтузиазм и мотивация

Вы мотивированы показать себя и продвигаться по карьерной лестнице, что приводит к высокому уровню вовлеченности, готовности брать на себя дополнительные задачи, что, в свою очередь, способствует быстрому профессиональному росту.

Какие еще преимущества джунов можете назвать?


#аналитик_данных #дата_аналитик

Горящие стажировки Аналитик Данных в РФ. Часть 1.

Стажировка, на мой взгляд, один из самых удачных способов запрыгнуть в аналитику данных. Уже ни раз писала и даже снимала видео об этом.

👉 3 месяца стажировки в самом неприглядном месте лучше, чем то же время в поисках “идеальной” вакансии
👉 Стажировка в резюме выглядит привлекательнее учебных проектов
👉 После стажировки есть возможность трудоустройства в компанию

Сделала подборку актуальных стажировочных вакансий. Используйте шанс и отправляйте резюме.

⚡️Горящие стажировки, открытые прямо сейчас:

1. Стажер Аналитик данных в Авито
2. Стажер-аналитик, Направление Special Situations в Ozon Fintech
3. Стажер-Аналитик в Яндекс
4. Младший аналитик (стажер) в управление по развитию клиентского опыта в М.Видео
5. Стажер в отдел бизнес-аналитики в международную биофармацевтическую компанию
6. Стажер-финансовый аналитик в Росбанк
7. Стажировка для аналитиков данных в Контуре
8. Стажер-аналитик digital-рекламы в МТС
9. Стажер Аналитик в Тинькофф
10. Стажировка в Сигме на направлении Бизнес и системная аналитика
11. Стажировка на Аналитика в Ланит
12. Стажёр-разработчик баз данных
13. Стажировка в "КонсультантПлюс"

⚡️Стажировки с конкретными датами и отбором:

1. Летняя стажировка в направлении Анализ данных (продуктовый анализ, бизнес анализ) в “Цифре”. Прием заявок: до 16 июня.
2. IT Talent Program от Атон. Направления Data science/Аналитика данных, Бизнес-анализ, SQL-разработка. Прием заявок: с 1 апреля по 6 мая.
3. Стажировка в Kaspersky в направлении Анализ и обработка данных. Прием заявок: с 3 апреля.
4. Стажировка в Alfa Bank. Направления - аналитика данных, аналитика бизнес-процессов, продуктовая аналитика, рис-аналитика, финансовая аналитика, системная аналитика, CRM-аналитика. Прием заявок: откроется в апреле.
5. Стажировка Дата-аналитик в VK. Прием заявок: открыт.
6. Стажировка Продуктовый аналитик в VK. Прием заявок: открыт.

⚡️Бесплатные школы аналитики от крупных компаний, которые совмещают в себе преимущества стажировки:

1. Академия аналитиков Авито. Новый набор: весной 2024.
2. Школа Анализа Данных Яндекса. Новый набор: в апреле 2024.
3. Летняя школа аналитиков-разработчиков Young&&Yandex. Прием заявок: до 21 апреля 2024.
4. Школа 21 от Сбер. Направления - базы данных, машинное обучение и анализ данных (Python). Ближайшие отборочные интенсивы: Великий Новгород - 1 апреля, Магас - 15 апреля, Сургут - 17 июня, Ярославль - 18 марта, Якутск - 18 марта, Новосибирск - 3 июня.
5. Школа аналитики от ВТБ. Прием заявок: 27 мая – 8 июля 2024.
6. Школа Data Analyst от Сбербанка. Программа разработана для сотрудников Сбербанка, решивших освоить профессию с нуля. Итогом обучения может стать профессиональный рост в своей команде или переход на новую роль в Банке.
7. Академия больших данных от VK. Направления - Data Scientist, Machine Learning Engineer, Machine Learning Operation Engineer. Прием заявок: следите за новостями.
8. Алгоритмы и структуры данных от Тинькофф. Прием заявок: следите за новостями.

Было полезно? Ставьте🔥.


#аналитик_данных #дата_аналитик #стажировки

Где искать стажировки зарубежом? + горящие стажировки

Для начала нужно различать Ученичество/Apprenticeship и Стажировку/Internship. Обычно Apprenticeships более длительные, в них больший упор на практику, но также в них есть структурированная теория (подробнее про отличия тут).

Где именно искать?

1) На сайтах компаний, которые вам нравятся

🔻Data Analyst Apprentice в Walt Disney Company (открыта).
🔻Apprenticeship в IT от Google
🔻Data Analyst и Business Analyst Apprenticeship в Amazon

🔺Internships, связанные с аналитикой в TikTok
🔺Internships в IT от Google
🔺Internships в IT от KPMG

2) В общих агрегаторах по поиску работы

🔻Indeed
🔻Linkedin Jobs
🔻Simply Hired
🔻Glassdoor
🔻Job
🔻поисковик Google Jobs и других.

Пример:
🔺Apprenticeships в агрегаторе Indeed по запросу “Data Analyst Apprentice” (Apprentice - ученик) и Data analyst “Apprenticeship”
🔺Internships в агрегаторе Indeed по запросу “Data analyst intern” и “Data analyst internship”

3) В агрегаторах по поиску работы в IT

🔻Wellfound
🔻Crunchboard
🔻Out in tech
🔻Underdog и другие.

4) На сайтах по поиску стажировок

🔻Gradconnection
🔻Statistics Internships Abroad

Пример:
🔺Marketing Data Analyst Intern-Marketing Solutions-Business Development в Shopee (прием заявок до 12 апреля)
🔺Business & Data Analyst Internship в Loreal (прием заявок до 31 марта)

5) Виртуальные стажировки - стажировки, которые проходят полностью онлайн.

🔻В Data Glacier (с 30 марта по 24 июня)
🔻Data science job simulation от Boston Consulting Group
🔻Другие симуляторы в области данных
🔻Data Science & Business Analytics Graduate RotationalInternship Program
🔻Remote internship program в IT от Remote Group
🔻Data Analytics Free Internship Program

6) Переодически буду публиковать стажировки зарубежом в своем канале на английском, подписывайтесь.

В большинстве случаев для практики зарубежом (кроме виртуальных стажировок) нужно:

👉 разрешение на работу в конкретном месте, в каких-то случаях такое разрешение предоставляет работодатель
👉 хороший уровень письменного и разговорного английского

Нужен такой контент? Ставьте 🔥.


#аналитик_данных #дата_аналитик #стажировки

Сколько мне платит Youtube? Раскрываю подробности.

Поступил такой вопрос: стоит ли начинать свой канал и сколько платит Youtube. Я думаю, многим будет интересно узнать?

Осторожно, пост будет максимально разочаровывающим.

Я начала активно вести канал 2 декабря 2022 года:
- 34 видео опубликовала
- 6,600+ подписчиков
- 290,000 просмотров
Я считаю, что показатели очень хорошие для такой узкой ниши, как аналитика данных для начинающих на русском языке. Кроме того почти каждый день пишут комментарии о том, что я кому-то помогла - что приятно.

Однако, как вы можете увидеть на скрине выше👆🏻, Youtube мне практически ничего не платит.

С 4 июля 2023 года (дата, когда подключилась монетизация) по настоящее время расчетный доход всего $76,81 (то есть за 9 месяцев). Как вам цифры? 😄 И выплатят его только по достижении $100.

Почему так происходит?

1. За просмотры из России Youtube не платит. Не важно, где вы живете, если вы говорите в видео на русском, практически во всех случаях значительная часть просмотров будут из России. У меня 61% - Россия, 39% - остальные страны. Деньги от рекламы идут только от 39%.

2. Эти 39% - это "ближнее зарубежье", за просмотры из этих стран Youtube платит мало. За 1000 просмотров рекламы, например, зрителями из США вы получите $10,32, а за просмотр из Казахстана $0,83 (неофициальная статистика).

3. Просмотром считается, когда зритель досмотрел рекламу в видео до конца, а не просмотр ролика. То есть если на видео 10 000 просмотров, это не значит что 10000/1000*$0,83, потому что большинство пропускает рекламу.

Также есть нюансы, которые стоит учитывать перед тем, как создавать канал:

1. Владельцы каналов из России не могут создавать Google AdSense (через него проходит оплата), нет аккаунта - нет монетизации. Чтобы создать Google AdSense понадобится паспорт/ВНЖ/водительские права другой страны или серые схемы, которые я не рекомендую.

2. Монетизация от Youtube доступна только от 1000 подписчиков и 4000 часов просмотра. И именно эти начальные показатели были самые труднодостижимые. Первая 1000 подписчиков пришла только через 5 месяцев, 4000 просмотров - через 8 месяцев еженедельной, регулярной работы (выкладывала по 1 видео каждую неделю).

3. Риск блокировки Youtube в России на мой взгляд, довольно высок.

4. Времени на Youtube уходит достаточно. Я трачу обычно 1 день полностью на одно видео, бывает 1,5-2 дня (сценарий, мини-исследование, съемка, монтаж, сделать превью, описание и тп). При этом я делаю все очень быстро.

5. Есть другие способы монетизации.
- Донаты - но на них не стоит надеяться. Я активно не прошу, но есть ссылка на cloudtips в комментариях, за всю историю отправили 1600 руб.
- Продавать чужую рекламу - чтобы ее продавать, нужно канал развить до определенного уровня, а потом еще найти клиентов, что в условиях риска блокировки я вижу плохим способом.
- Продавать свои продукты

6. Не у всех получается с первого канала. У меня, например, всего было 5 каналов, но на данный момент этот самый успешный. Очень легко потерять мотивацию - представьте, вы снимаете на ютьюб на протяжении полугода, пробуете разное, а просмотров мало - от 0 до 100.

Ответить стоит ли начинать или нет, я не могу - каждый решает сам. Youtube - это не просто сел и записал видео, это отдельная работа в совокупности с удачей.

На текущий момент я бы начинала только в двух случаях:

1. Если вы создаете канал не ради дохода, вам просто интересно это делать (например, делиться информацией). Если не будет дохода или если Youtube заблочат и вы потеряете просмотры - вы уверены, что сильно не расстроитесь.

2. Вы создаете ютьюб ради дохода и настроены профессионально подходить к развитию Youtube как к бизнесу, уделяя много времени/сил/денег. В этом случае я бы делала каналы только на английском языке (исходя из всего озвученного выше).

Хотелось бы написать максимально мотивационный пост для вдохновления на Youtube, но пока так.

14 бесплатных проектов с подробным видео-решением: учимся на практике

Ниже - проекты по отдельным навыкам аналитика данных. В каждом из видео авторы показывают их решение от начала и до конца.

Такие видео-гайды:
- помогут самостоятельно практиковаться
- подойдут, если вы начинающий и нужен пример того, что делает аналитик данных на практике


1. Microsoft Excel:

- Полный проект в Excel
- Интерактивный дашборд в Excel


2. SQL:

- Создание БД, Анализ и получение данных с помощью SQL, Визуализация данных в Power BI
- От SQL к дашборду
- От базы данных SQL к интерактивному дашборду
- Анализ данных AirBnB с использованием SQL
- Анализ продаж с помощью Power BI и SQL


3. Python:

- Сегментация и кластеризация клиентов
- Исследовательский анализ данных с помощью Python
- Проект анализа экономических данных с помощью Python


4. Power BI:

- Дашборд в Power BI от начала и до конца


5. Tableau:

- Визуализация в Tableau


6. Web-scraping

- Парсинг веб-страниц Amazon с использованием Python


7. Проект из курса Google аналитики, о котором писала тут

- Полный проект анализа для получения сертификата от Google

*Все видео на английском языке. Если нужен русский перевод - используйте Яндекс Браузер, он отлично делает синхронный перевод любого видео.


#аналитик_данных #дата_аналитик #анализ_данных

Более 250 бесплатных курсов и ресурсов по аналитике

Всем привет!

Сегодня на VC я опубликовала обновленную подборку с бесплатными курсами и ресурсами для начинающих аналитиков данных.

В ней более 250 бесплатных курсов и материалов:

- базовые курсы и материалы по аналитике данных
- курсы и материалы по всем необходимым начинающему аналитику данных навыкам
- тренажеры навыков
- практические проекты
- построение карьеры в аналитике данных

Подборка тут 👉https://vc.ru/education/1110277-bolee-250-besplatnyh-kursov-i-resursov-po-analitike

Сохраняйте этот пост и пересылайте друзьям 🙌.


#аналитик_данных #дата_аналитик #бесплатные_курсы

Как начинающему подготовиться к собеседованию на аналитика данных?

Например, пройти mock interview или как минимум посмотреть его.

Что такое mock interview?

Это тренировочное собеседование, максимально напоминающее настоящее, на котором опытный аналитик данных проверяет у менее опытного знания и навыки.

Что дает mock interview?

- Обратную связь и оценку, что бывает сложно получить на реальном собеседовании
- Понимание и слабых сторон и над чем нужно работать
- БОльшую уверенность и готовность к реальному собеседованию

Пройти mock interview лучше с опытным человеком-наставником. Где найти наставника на русском, писала тут. Если хотите подготовиться к работе в зарубежной компании, то вот платформы: Preplaced, interviewing.io.

Но если такой возможности нет - в интернете много записей mock interview, которые дадут примерное понимание процесса и вопросов, помогут избежать ошибок.

Примеры на русском:

- Тестовое собеседование на позицию Junior Data Analyst
- Моковое собеседование Junior BI-аналитик | Даниил Джепаров, EPAM
- Аналитик данных | Собеседование
- Junior аналитик данных | Техническое собеседование

Примеры на английском:

- Mock Interview & Feedback: Data Analyst
- Analyze a User's Posts - Data Analyst SQL Mock Interview
- SQL Mock Interview (Data Analyst): Departments with the Highest Revenues

У Google есть Interview Warmup, где можно бесплатно попрактиковаться в ответах на вопросы (на английском).


#аналитик_данных #дата_аналитик #собеседование