👨‍💻 Какой ноутбук выбрать аналитику данных?


Этот вопрос часто задают в комментариях. Давайте разбираться👇🏻.


⚡️ Можно ли работать на простом ноутбуке?

Не всегда и не у всех есть возможность купить мощный ноутбук. Но и не всегда это действительно нужно.

Во многих компаниях аналитики работают с небольшими объёмами данных и выполняют простые операции, и базовых конфигураций достаточно.

Даже если у вас дешёвый ноутбук и нужны большие вычислительные мощности, можно решить эту проблему, например, с помощью удаленного рабочего стола (попросите компанию его сделать). Это позволит использовать вычислительные ресурсы удаленного устройства, оставаясь при этом на вашем.


⚡️ Можно ли работать на планшете?

Даже мощные планшеты, такие как Apple iPad Pro, не подходят для аналитики данных. Они не обладают достаточной мощностью и совместимостью с нужным ПО (Python, Power BI, Tableau и Excel).


⚡️ На что обратить внимание при выборе ноутбука?

👉 Мощность процессора. Такой как Intel Core i7 или i9, либо AMD Ryzen 7 или 9, обеспечит быструю обработку данных и выполнение сложных вычислений.

👉 Объем оперативной памяти. Минимум 16 ГБ оперативной памяти для работы с большими наборами данных и многозадачности. Для более тяжелых задач рекомендуется 32 ГБ и более.

👉 Дисплей. Высокое разрешение (Full HD или выше) и хорошая цветопередача. Для комфортной работы лучше диагональ экрана от 15 до 17 дюймов.

👉 Поддержка нужной операционной системы (Windows, macOS, Linux). Например, инструмент визуализации Power BI не имеет полной версии, работающей на macOS (хотя эту эту проблему можно решить с помощью виртуальной машины).

Если говорить о конкретном бренде, то один из самых популярных среди аналитиков данных — Apple MacBook Pro (M2).



Какой ноутбук используете вы? И какие факторы еще стоит учесть при выборе ноутбука? Конечно, самый лучший вариант - когда ноутбук предоставляет работодатель.

🔥11 горящих стажировок и junior вакансий аналитиком


Продолжаю тему стажировок и junior вакансий в помощь начинающим аналитикам данных.

Ловите подборку стажировок, которые открылись в последние несколько дней и актуальны прямо сейчас. Используйте шанс и отправляйте резюме.


👇🏻👇🏻👇🏻


1. Сравни (маркетплейс финансовых и страховых услуг): Data/Product Analyst (Стажер/Trainee)

2. IT-академия Lad (образование): Стажер Аналитик данных и Data Scientist

3. Docrobot (IT-компания): Стажер в отдел аналитики данных (офис)

4. WebIT (digital-агентство): Младший веб-аналитик (стажёр)

5. Третье Мнение (IT-компания): Data analyst (стажер)

6. eLama (IT-компания): Data Analyst/Аналитик данных (Junior)

7. Frank RG (банковская аналитика): Младший аналитик

8. Group4Media (медиа холдинг): Junior Web Analyst / Младший веб-аналитик

9. Альянс-Кредит (банки): Junior Python аналитик

10. Цифра (IT-компания): Аналитик Power BI (junior/middle)

11. Evercode Lab (IT-компания): Junior Аналитик данных / Data Analyst


Другие посты про стажировки:

- Где искать стажировки аналитиком данных в России? (Ч1 и Ч2)
- Где искать стажировки аналитиком данных зарубежом?


Если такой контент полезен, ставьте 🔥.

Подпишись: Аналитика и growth mind-set

🚀 Ловите мой чек-лист для изучения и погружение в английский язык


Суть в том, чтобы как можно чаще использовать английский в течение дня, добавляя новые действия постепенно, чтобы не перегружаться сразу.


🔥 Каждый понедельник:

12.00 [1 час] - Разговорные уроки на Italki с носителем языка. С Italki прошла 170+ занятий $11 занятие.

18.00 [1 час] - Занимаюсь спортом + слушаю подкасты или ютьюб на английском. Free.

21.00 [30 мин - 1 час] - Учу и повторяю слова с Langeek. $10/год. Есть слова для всех уровней и случаев. Помогает расширять словарный запас и знать слова, которые не касаются моих интересов, но часто встречаются в повседневной жизни.

22.00 [30 мин] - Читаю книгу на английском в приложении Play Books от Google. $ - в зависимости от книги. Чтение - самая трудная часть. Бизнес и профессиональная литература даются легче, а художественная - пока еще пытка.

23.00 [40 мин - 1 час] - Смотрю фильм/сериал на английском на 📱. $5/мес. Раньше с субтитрами, теперь без.

В течении дня:

- Общаюсь с ChatGPT и Google на английском (чередую с русским)
- Делаю ресерч, обучаюсь на английском
- Общаюсь на английском с иностранцами, в основном короткие диалоги


🔥 Каждый вторник:

21.00 [30 мин] - Учу и повторяю слова с Langeek.

21.30 [30 мин] - Разговариваю с ИИ в приложение Praktika. $8/мес. В приложении можно голосом общаться с ИИ аватаром на выбранную тему. То же можно делать с ChatGPT, но Praktika нравится больше из-за точных настроек.

22.00 [30 мин] - Читаю книгу на английском в приложении Play Books от Google.

23.00 [40 мин - 1 час] - Смотрю фильм/сериал на английском на 📱.

В течении дня:

Тоже самое, что в понедельник.


🔥 Каждые среда и пятница:

Повторяются по программе понедельника.


🔥 Каждый четверг:

Повторяется по программе вторника.


🔥 Каждые выходные:

Делаю по желанию что-либо из списка, но в основном смотрю фильмы на английском.


Периодически проверяю уровень английского с помощью бесплатного пробного теста Duolingo (длится 1 час). Тест пока лучший из бесплатных, что я видела, потому что проверяет все навыки, включая speaking.


В чем моя конечная цель?

Использовать как русский, так и английский на одинаково высоком уровне.

- Более свободно общаться на любые темы
- Лучше понимать разные акценты, каких в английском множество.
- Без напряжения использовать любые материалы на английском
- Думать на английском


🗿 Сейчас есть те, кто считает, что учить языки уже не нужно, так как есть ИИ. Что вы думаете об этом?

Так как я общаюсь с людьми из разных культур (Индия, США, Италия, Франция, Таиланд), решила расширить понимание в этой теме и начала читать книгу "The Culture Map": про то, как культурные различия влияют на деловое общение.

Читая, поняла: так вот же важные штуки, которые стоит учитывать и при поиске работы!

Бывало так: задачи отличные, зарплата хорошая, но что-то не то. Это "что-то" — внутренняя культура компании, которую часто видно по мелочам на собеседованиях. Например, как общаются сотрудники между собой, как менеджер отвечает на ваши вопросы, насколько четко организован процесс собеседования и другое.


Из книги беру на заметку 3 важных параметра, для оценки культуры компании:

1. Что с лидерством в компании?

- Это компания с равноправной структурой, где ценят мнения всех членов команды, и обсуждения проходят открыто.
- Или с жесткой иерархией, где решения принимаются сверху вниз, вплоть до подхода "Я начальник, ты - дурак".

Мне лично по духу первый вариант, где босс лишь один из всех (”just one of the guys”), а вам?

2. Что с обратной связью?

- Обратная связь дается прямо, честно и регулярно. В компании понимают, что ошибки помогают расти.
- Или с обратной связью проблемы: ее либо нет, либо она звучит как критика: "как ты мог так ошибиться?"

Первый вариант - самый эффективный, помогает быстро решать проблемы и улучшать результаты.

3. Как строится доверие?

- Доверие строится на профессионализме и деловых отношениях.
- Или на личных связях и дружбе.

Второй подход часто приводит к неэффективности и продвижению "своих", даже если они некомпетентны.


😐 Читая книгу, вспомнила тот дискомфорт, который возникает всякий раз, когда оказываешься в строгой иерархии или среде, где сколько не трудись, все равно все решат личные связи.

🔥13 горящих стажировок и junior вакансий аналитиком


Продолжаю тему стажировок и junior вакансий в помощь начинающим аналитикам данных.

Ловите подборку вакансий, которые открылись в последние несколько дней и актуальны прямо сейчас. Используйте шанс и отправляйте резюме.


👇🏻👇🏻👇🏻


Junior вакансии:

1. Windy (погодные приложения): Product&marketing analyst Junior, удаленно, 750 - 1500 $

2. Сервис Руки (маркетинговая e2e площадка): Junior data analyst/data scientist, частичная занятость.

3. Valiotti Analytics (консалтинг): Junior Data Analyst, удаленно.

4. Сбер (цифровая платформа): Младший аналитик, от 130 000 р.

5. Билайн (телекоммуникации): Младший Data analyst/Аналитик Данных, удаленно

6. Экомобайл (агрегатор услуг мобильной связи): Младший аналитик данных / Data analyst (Junior)

7. Сакура (доставка суши и ролов): Аналитик данных Junior, 70 000 - 100 000 р.

8. Суши Wok (международная сеть take-away): Аналитик данных Junior, 70 000 - 100 000 р.

9. Gridnine Systems (проектная разработка): Аналитик данных (junior)

10. EGAR (разработка ПО, IT услуги): Оператор базы данных/Аналитик данных Junior, удаленная


Стажировки:

11. Ozon (маркетплейс): Стажер Data Analyst, Аналитика поиска

12. Bogoda Digital Pro (IT продукт для Коста-Рики) Аналитик данных Стажёр (Intern), удаленно, неполный день, не оплачивается

13. Intelinvest (сервис для отслеживания инвестиций в ценные бумаги): Аналитик данных (Инвестиции) Стажёр (Intern), удаленно, от 50 000 р.


Другие посты про стажировки:

- Где искать стажировки аналитиком данных в России? (Ч1 и Ч2)
- Где искать стажировки аналитиком данных зарубежом?


Если такой контент полезен, ставьте 🔥.

👨‍💻 Рабочий день в Accenture аналитиком данных: бесплатный симулятор

С этим бесплатным симулятором от Accenture вы можете попробовать себя в роли аналитика данных и параллельно прокачать навыки английского.

Компания специализируется на IT и консалтинге, общий капитал - 26.46 миллиардов долларов и 733,000 наемных сотрудников.

В чем суть?

Вашей команде поручен новый проект для клиента под названием Social Buzz и вы в нем выступаете в роли аналитика данных.

Симулятор состоит из 4 задач и рассчитан на 2–3 часа работы, в ходе которых вы выполните реальные задачи от Accenture и узнаете:

🔻 Обязанности аналитика данных в Accenture и структуру команды
🔻 Как очищать, моделировать и анализировать данные, чтобы получить ценную информацию для клиента
🔻 Как связать бизнес и данные и как передать актуальные и интересные идеи в презентации
🔻 Как подготовиться и представить идеи клиенту в презентации

Регистрируетесь 👉 Получаете видеоинструкции от реальных сотрудников 👉 Выполняете задание 👉 Сравниваете свою работу с образцом работы компании 👉 Загружаете свое резюме 👉 Получаете сертификат и возможность связаться с рекрутерами.

Симулятор тут.

Другие интересные симуляторы:

- Power BI от PwC
- Визуализация данных от Tata
- Artificial Intelligence от Cognizant’s
- Анализ запасов в lululemon
- Excel для бизнеса от Goldman Sachs,
- Все дата-симуляторы
- Все симуляторы (не только дата)

Все симуляторы бесплатны и предоставляют возможность получить сертификат также бесплатно.

🤖10 ИИ инструментов для аналитиков данных


Эти платформы используют ИИ и:

- могут поддерживать запросы на естественном языке
- автоматизируют анализ данных: от импорта и очистки до выявления закономерностей, аномалий и построения ML-моделей
- позволяют аналитику быть более продуктивным и решать сложные задачи


⚡️ Облачная среда с ИИ функциями:

1. DataCamp Datalab - платформа для изучения и работы с данными без необходимости установки ПО. Автоматизирует рутинные задачи и прототипирование моделей ML.

⚡️ ИИ помощник в обучении и анализе:

2. ChatGPT Data Analyst - вариант ChatGPT, оптимизированный для задач аналитики данных.

⚡️ Платформы визуализации с ИИ:

Инструменты для создания информативных дашбордов и анализа.

3. Tableau

4. Microsoft Power BI

5. Polymer

6. IBM Cognos Analytics

⚡️ Простое создание ML моделей:

Платформы, упрощающие процесс разработки и развертывания моделей машинного обучения.

7. Google Cloud AutoML

8. DataRobot

⚡️ Комплексная аналитическая open source платформа:

Предлагает полный спектр аналитических инструментов от предобработки до анализа данных.

9. KNIME

⚡️ Управление данными:

Для эффективного управления данными, поддерживает интеграцию, очистку и синхронизацию данных.

10. Talend

Не все так гладко, минусы работы аналитиком данных точно есть и я расскажу о них в новом видео (выйдет скоро). Плюсы конечно тоже затрону.


⚡️А пока хочу спросить:

- насколько вам интересно создание и ведение своего телеграм-канала📱и/или ютьюб-канала📱?
- Какие вопросы по этой теме беспокоят?
- Или может быть, уже начали, но столкнулись с проблемами, которые не можете решить?


Думаю написать про это отдельный пост или даже снять видео.

Если тема интересна - ставьте 🔥.
Если есть конкретные вопросы - пишите в комментариях👇🏻.

Если лайков и комментариев будет много, то подготовлю отдельное видео на эту тему или пост.

🔥Новое видео на канале!
Жду вашего мнения под видео😐.


https://youtu.be/LovOqCnLhQo?si=6LBsUJXND6kTYUTh

❤ 2 бесплатных проекта для практики навыков анализа данных и Python

Ниже - бесплатные практические проекты от Coursera без пробных периодов и привязки карты.

Время на выполнение каждого - примерно 8 часов.


1. Веб-скрапинг и анализ вакансий data analyst с помощью Python

В этом проекте вы поможете кадровому агентству найти для клиентов подходящие вакансии, чтобы у них было преимущество перед другими соискателями. Вам нужно будет извлечь данные о вакансиях с нескольких сайтов, визуализировать и проанализировать их.

👨‍💻 Проект

2. Анализ данных об использовании социальных сетей с помощью Python

В этом проекте вы будете работать аналитиком данных в маркетинговой фирме, специализирующейся на продвижении брендов в социальных сетях. Ваша задача - использовать Python для извлечения, очистки и анализа твитов в определенных категориях (здоровье, семья, еда и т. д.) и создания визуализаций.

👨‍💻Проект

👨‍💻 Работа с пляжа и горящие вакансии аналитиком в Таиланде


Открываю серию постов: где и как работать аналитику данных зарубежом.

И первая страна в списке - это Таиланд, где я живу на данный момент. Таиланд активно нанимает иностранцев на работу и предлагает рабочие визы.


Несколько фактов:

🔵 В Таиланде находятся штаб-квартиры многих международных компаний
🔵 Таиланд привлекает IT экспатов, создавая многонациональную и инновационную среду
🔵 Цифровые кочевники любят Таиланд за быстрый интернет и низкую стоимость жизни
🔵 Во многих IT компаниях рабочий язык - английский, что удобно для экспатов

А еще Таиланд - максимально дружелюбная страна.


Ключевые работодатели в Таиланде, которые нанимают иностранцев:

〰Agoda: Популярная онлайн-компания по бронированию отелей и авиабилетов с конкурентоспособными ценами. Более 4000 сотрудников по всему миру. Why do we work at Agoda?

〰Grab: Ведущее приложение для заказа такси в Юго-Восточной Азии, расширившееся до доставки еды, продуктов и безналичных платежей. 6000+ сотрудников.

〰FoodPanda: Технологическая компания с сильным присутствием в Таиланде, более 9000 сотрудников из 50+ стран. Доставка еды с аутентичными рецептами со всего мира.

〰Lazada: Крупнейшая e-commerce платформа в Юго-Восточной Азии, предоставляющая широкий ассортимент товаров и услуг.


Горящие вакансии:

🔹 Горящие вакансии аналитиком (дата, маркетинговым, финансовым и др) в Agoda
🔹 Business Intelligence-Data Analysis в Lazada
🔹 [Cooperative Internship 2024] Machine Learning Intern, Data Team в Agoda
🔹 ManEx Data Visualization - Homecare SEA Intern в Unilever
🔹 Sales Operations Analyst в Grab


📍Но этим список компаний и вакансий не ограничен, искать работу можно на сайтах компаний, специальных сайтах по поиску работы: LinkedIn Job, JobsDB (по ссылкам вакансии в аналитике) и других.


P.S. На фото - работаю с ноутбуком на пляже, делаю это сейчас примерно раз в неделю. Заметила, что возле моря у меня очень высокая концентрация и рабочие часы летят незаметно. Навес закрывает от солнца, а возле лежаков есть розетки и работает wi-fi, хотя я использую мобильный интернет, потому что тут он отличный.

📈 Самые популярные посты в этом телеграм-канале

Публикую и закрепляю посты, которые получили больше всего лайков и репостов.


Учимся:

👉 Более 250 бесплатных курсов и ресурсов по аналитике (в том числе курсы, которые я изучала)
👉 2 бесплатных базовых курса от Google по аналитике данных для начинающих и продвинутых
👉 Как быстро начать программировать на Python аналитику данных?
👉 Roadmap самостоятельно изучения Python для аналитика данных
👉 Почему аналитику данных нужно разобраться, что такое Github?


Получаем практику:

👉16 пошаговых проектов анализа данных с подробным SQL кодом
👉20 пошаговых проектов анализа данных с подробным Python кодом
👉Бесплатные симуляторы рабочего дня аналитика
👉Рабочий день в Accenture аналитиком данных: бесплатный симулятор
👉14 бесплатных проектов с подробным видео-решением: учимся на практике
👉5 бесплатных сервисов для практики SQL и Python
👉5 подробных примеров проектов для начинающих аналитиков данных
👉2 бесплатных проекта для практики навыков анализа данных и Python
👉Как приобрести навык быстрее? Используй челленджи


Готовимся к собеседованию:

👉Как начинающему подготовиться к собеседованию на аналитика данных?
👉Бесплатный курс от IBM по подготовке к собеседованию на аналитика данных
👉Готовимся к собеседованию и улучшаем навыки со Stratascratch и Hakerrank
👉Где найти ментора/наставника?
👉Как на собеседованиях вычисляют аналитиков-сеньоров и как вы близко к тому, чтобы перепрыгнуть на следующий грейд
👉Примеры реальных проектов для усиления портфолио
👉Портфолио аналитика данных: где делать и что включать?
👉3 примера портфолио аналитиков на фрилансе


Стажируемся и работаем:

👉 Где искать стажировки аналитиком данных в России?
👉 Где искать стажировки зарубежом?
👉 Как получить первый опыт работы: IT - волонтерство
👉 Где работать аналитику данных в Таиланде
👉 Как аналитику данных получить заказы на фрилансе: получила 16 заказов за 7 дней
👉 Аналитик данных - фрилансер и предприниматель
👉 Идеи бизнеса, связанные с аналитикой


Проверяем знания:

📈 Где можно проверить свои знания и получить сертификаты


Машинное обучение и ИИ:
👉 3 бесплатных курса для новичков, чтобы наконец понять, что такое ИИ и чем оно помогает и грозит
👉 С сертификатом и без: бесплатные курсы по машинному обучению
👉 10 ИИ инструментов для аналитиков данных


Английский язык:

👉 Мой чек-лист для изучения и погружение в английский язык
👉15 бесплатных подкастов по аналитике и не только на английском
👉От 0 до Upper Intermediate за 1,5 года (рассказываю свой опыт)
👉Как прокачивать английский бесплатно? 2 неочевидных и бесплатных способа
👉9 бесплатных курсов бизнес английского


Ответы на вопросы:

👉Не знаю, с чего начать изучение аналитики
👉Можно ли в 40 лет сменить профессию/возьмут ли меня на работу?
👉Проблема начинающих: как разобраться во всем разнообразии аналитиков данных?
👉Как практиковать навыки а/б тестирования, если вы не проводите а/б тесты
👉Какой ноутбук выбрать аналитику данных?
👉Что такое ИПР и зачем я его делаю?


Бесплатный и легальный доступ к курсам с Coursera:

📈 Как учиться бесплатно на Coursera без привязки карты и пробных периодов?

Сегодня хочу поговорить о важном софт-скилле, который помогает расти как личностно, так и профессионально – это умение принимать и давать обратную связь.


Неумение давать и принимать обратную связь формирует среду, в которой люди боятся проявляться. И что страшное – начинают считать такую среду нормой.

Результат влияния такой среды:

🔵 Вы боитесь проявлять себя на работе, сделать презентацию, подойти к руководителю с повышением.
🔵 Вы боитесь наконец завести свой Telegram-канал, написать статью, снять видео на YouTube.

Умение давать и принимать обратную связь необходимо для создания здоровой психологической атмосферы. Сколько раз видела, что даже самый застенчивый человек в здоровой среде раскрывается.


В одной из компаний нам даже проводили специальный тренинг, чтобы правильно давать и принимать фидбек.

Конструктивная обратная связь:

🟢 Направлена на улучшение и развитие
🟢 Помогает человеку понять, что можно сделать лучше и как этого достичь

Токсичная обратная связь:

🟢 Часто направлена на унижение или наказание, а не на улучшение
🟢 Не предлагает конкретных путей для роста и улучшения

Также у конструктивной обратной связи есть конкретная цель: например, побудить другого человека доработать проект, изменить подход к решению задачи. Если дающий обратную связь руководствуется эмоциями, а не чёткой и понятной целью, то другая сторона получает просто вброс информации, с которым непонятно, что делать дальше.


Полезные бесплатные ресурсы на тему обратной связи:

- Краткая статья "Как давать и принимать обратную связь"
- Курс "Вдохновляющая обратная" связь на Stepik
- Giving Feedback от Arizona State University
- Giving Helpful Feedback от University of Colorado Boulder

Чтобы слушать курсы с Coursera бесплатно, без привязки карт и пробных периодов, смотрите это видео.

🤩🤩🤩 IBM анонсировала бесплатные курсы в области анализа данных и кибербезопасности


IBM - одна из ведущих компаний в области информационных технологий.

IBM SkillsBuild - их образовательная программа с 1000 курсов на 20 языках, направленная на расширение доступа к технологическому образованию.

Навыки кибербезопасности и анализа данных необходимы для инноваций в области искусственного интеллекта (ИИ), позволяют профессионалам извлекать ценную информацию, защищать данные и принимать обоснованные решения в современном мире, - пишет IBM.

Несколько фактов:

👉Все курсы полностью бесплатны
👉Рассчитаны на новичков в теме, дают базу
👉В конце можно получить сертификат
👉Завершить их можно в пределах 10 часов


👉 Курс по данным: знакомит с основными навыками для успешной работы в области данных
👉 Искусственный интеллект: основы AI и машинного обучения.
👉 Кибербезопасность: анализ и защита от киберугроз.
👉 Проектный менеджмент в IT: управление проектами и командной работой.
👉 Веб-разработка: создание и поддержка веб-сайтов.
👉 Наука о данных: основы работы с большими данными и инструментами для анализа данных.
👉 Информационные технологии: поддержка и обслуживание IT-систем


Если такой контент полезен, ставьте 🔥.

🤩🤩🤩Google открыл набор на стажировку аналитиком данных


Data Analytics Apprenticeship стартует в январе 2025 года и длится 18 месяцев.

Сроки подачи заявки: с 5 по 15 августа 2024 года.

👉Программа совмещает одновременно обучение от Google и практику на рабочем месте
👉Приобретаете навыки и практический опыт, необходимый аналитику данных
👉Получаете сертификат по завершению

Стажировка оплачиваемая, примерно $41,000 до $54,500, точная цифра определяется в процессе найма.


Требования:

👉У вас НЕ должно быть степени бакалавра, магистра или PhD в области аналитики данных
👉Опыт аналитиком данных МЕНЕЕ 1 года
👉Подать заявку могут жители любых стран. Однако для участия в программе необходимо, чтобы вы находились в Соединенных Штатах на протяжении всего периода обучения. В общих правилах apprenticeship также указано, что должно быть разрешение на работу в США, но при этом можно получить бонус на переезд от Google.


Для подачи нужно:

1. Резюме
2. Эссе (ответы на 2 вопроса: почему вы хотите участвовать в программе и пример случая, когда вы проявили инициативу, чтобы получить новые навыки и знания)


Стажировка тут: Data Analytics Apprenticeship, January 2025 Start


Другие ближайшие стажировки от Google:

👉Information Technology Apprenticeship, January 2025 Start
👉IDigital Marketing Apprenticeship, January 2025 Start
👉IProject Management Apprenticeship, January 2025 Start
👉IUser Experience Design Apprenticeship, January 2025 Start


Материалы про подготовку к работе в Google:

1. Как проходит процесс найма в Google
2. Резюме - советы от Google
3. Курсы Google по аналитике данных для начинающих и продвинутых
4. Interview Warmup - бесплатный сервис от Google для подготовки к интервью
5. Интервью в Google - советы от Google
6. Где искать стажировки зарубежом?


Если интересно узнать о других стажировках в разных странах мира, жмите 🔥.

💻 Как найти работу, если не получается?


Особенно актуально для начинающих.

Поиск работы можно сравнить с воронкой👆🏻, потому что процесс включает несколько этапов, которые постепенно сужаются от количества вакансий на рынке - до количества ваших офферов.


Вы можете всегда управлять воронкой на каждом этапе: замечаете проблемы - корректируйте свои действия.

1. Мало вакансий - расширьте круг поиска:

👉 Ищите не только на привычных сайтах, но и на других, в телеграм каналах, социальных сетях, напрямую на сайтах компаний, используйте нетворкинг.
👉 Даже если кажется, что ваши навыки не вполне соответствуют описанным в вакансии, все равно пробуйте, это иногда срабатывает.
👉 Пересмотрите свои исходные запросы. Возможно стоит снизить планку на первое время (например, запросы по месту работы или уровню зарплаты).

2. Подаете резюме на большое количество вакансий, но получаете мало приглашений на интервью с HR - ищите причину в резюме:

👉 Улучшите резюме, чтобы соответствовать требованиям конкретной вакансии.
👉 Если не получается самостоятельно, проработайте резюме с опытным наставником.

3. После интервью с HR не приглашают на второе интервью - анализируйте интервью:

👉 Пересмотрите то, как вы отвечаете на вопросы HR.
👉 Перед интервью прочитайте про компанию (как компания зарабатывает деньги, кто ее клиенты и конкуренты), это поможет.
👉 Попрактикуйтесь самостоятельно или попросите наставника провести мок интервью.

4. Вы не прошли техническое интервью - анализируйте интервью:

👉 Определите, какие темы или задачи вызвали наибольшие трудности.
👉 Если возможно, узнайте у работодателя, какие конкретные моменты вам не удалось продемонстрировать на интервью.
👉 Пройдите дополнительные курсы или тренинги, сделайте практические проекты, которые помогут восполнить пробелы в знаниях.
👉 Подготовьте ответы на типичные вопросы.
👉 Порешайте тестовые задачи на бесплатных платформах.
👉 Проведите несколько мок-интервью с наставником.


При поиске работы важно постоянно анализировать и улучшать свои стратегии на каждом этапе. Также полезно будет отслеживать коэффициент конверсии по каждому этапу.


Как это помогает?

👉Вы управляете процессом. Видите конкретные цифры и можете влиять на них (например, улучшив резюме или изменив стратегию поиска).
👉Детализация процесса помогает эффективнее определять проблемные точки.
👉Легче отслеживать прогресс на каждом шаге, что позволяет сохранять мотивацию.
👉Помогает осознать, что отказы - это нормальная часть процесса и вы можете на них влиять.