“Странное” собеседование в “Фоксфорд” (“Нетология Групп”).

Собеседовали руководитель отдела аналитики и главный аналитик.

Один (руководитель) говорил очень медленно, растекаясь по древу. Было ощущение, что к собеседованию он не готовился, а все вопросы придумывал из головы (причем очень мучительно). Другой постоянно строит гримасы.

2 странных фразы “добили” впечатление о компании:

“мы ищем людей умней себя” (при этом ищут на позицию middle. Резонный вопрос - у вас что грейд junior?).

“ты задавала много вопросов и это неприятно триггернуло” (цитата автора). На минуточку, задавать вопросы - это один из скиллов аналитика, аналитик обязан уточнить и прояснить задачу, перед тем, как ее решать.

А вопросы были простые:

- Какую модель атрибуции вы бы нам рекомендовали?
- Тинькофф предложил включить нас в кэшбэк. Как бы вы посчитали - сколько мы потратим и сколько получим, если согласимся?

#поиск_работы

Помидор реально помогает

Ранее пробовала и забросила сразу же - не понравился. Сейчас же - это открытие мая.

Начала пользоваться недели 2 назад, эффективность выросла значительно. Раньше я составляла длинные списки дел на день, но выполняла из них половину. Теперь же успеваю практически все. Это странно, но многие дела, для которых (как я думала) нужно часа 2-3, теперь делаются за 25 минут в рамках Помидора.

Метод “Помодоро” - это техника управления временем, когда устанавливаешь таймер на работу и отдых.

У меня, например, работа длится 25 минут, отдых 5 минут. После 4 циклов - длинный перерыв в 15 минут. При этом продолжительность работы и отдыха можно менять (по крайней мере в программке-расширении для хрома, которую я скачала).

Видимо, срабатывает психологический эффект - я понимаю, что в 25 минут нужно максимально вложиться, сосредоточиться, а потом меня ждет заслуженный отдых, который никто у меня не отнимет.

#перерыв

Написала статью для VC, как обучиться аналитике бесплатно

#бесплатные_курсы

Первое собеседование на маркетингового аналитика в VK MyGames (ссылка на вакансию).

HR задает базовые вопросы по статистике и python:

- Что такое мантисса и порядок в форматах с плавающей запятой?
- При сложении двух случайных величин с нормальным распределением, что можно сказать о распределении получившейся случайной величины?
- С какого ключевого слова начинается определение функции в Python?
- Что такое lambda функция?
- Что такое декоратор функции?

#поиск_работы

Кто я?

Меня зовут Маруся.

В прошлом я несколько лет занималась собственным проектом (=бизнесом). Это была доставка экзотических фруктов из Таиланда. В 2019 году я выгорела, устала и продала бизнес.

Пошла работать в рекламное агентство, где познакомилась с аналитикой. И теперь не только я прокачиваю аналитику, но и аналитика прокачивает меня. Сейчас работаю с такими клиентами: Магнит, Яндекс Лавка, 4 Лапы и др. Завела телеграм-канал, чтобы делиться интересным.

Но вы думаете при этом я отказалась от идеи бизнеса? Нет. Сейчас у меня в разработке небольшая идея. Я знаю, что вряд ли она принесет мне много денег, но реализовать я ее хочу. Возможно она перерастет в нечто большее в процессе, но если нет - то у меня в запасе много идей.

Пока я совмещаю удаленную работу аналитиком и работу над своей идеей по вечерам. Работа - это получение опыта и постоянного дохода, пока не найду ту идею, которая перекроет эти 2 пункта.

#обо_мне

Выводы, которые я делаю после прохождения собеседований:

- Чем больше собеседований прошла - тем более подготовленной и уверенной становлюсь к каждому последующему. Первые несколько собеседований я запорола, сейчас бы такого не было.

- Важную роль играют не только hard и soft скиллы, но и то, насколько я понравилась нанимающему (не HR, а уже непосредственно потенциальному коллеге). Это может сыграть как в положительную, так и отрицательную сторону. Я никогда не смогу соответствовать тому образу, который есть в голове у других людей. Поэтому беспроигрышный вариант - понимать этот факт и относиться легко к отказам.

- Собеседования мне полезны: я учусь себя продавать, узнаю, как строится работа в других компаниях, четче понимаю, какими задачами хочу заниматься, а какими точно не хочу и так далее

- Еще мне помогает "воронка трудоустройства", по аналогии с "воронкой продаж". О воронке подробнее писала в своем блоге тут

#поиск_работы

Яндекс запустил диагностику навыков для аналитиков (и разработчиков)

Можно проверить свой уровень (бесплатно).

Оценивать будут по той же методологии, какую используют при найме. Сначала вы решаете тест (на скрине как раз одна из тестовых задач), а затем 2 собеседования.

Кому интересно, подробнее тут
https://yandex.ru/jobs/skill-diagnostic/#signup

#поиск_работы

У меня 2 новости!

Первая - я выхожу на новую работу в IT компанию продуктовым аналитиком (поиск в общей сложности занял несколько недель).

Вторая - мне пришла в голову идея делиться с вами реальными кейсами по аналитике (из своей практики), так как вижу 2 проблемы:

- те, кто хочет стать аналитиком, не совсем понимают, чем реально занимается аналитик, какие задачи решает. И часто, чтобы понять это, нужно идти на какое-то обучение, покупать дорогостоящие курсы и тратить время

- те, кто уже работают аналитиком, иногда испытывают потребность “подсмотреть” - а как делает он/она?

Поэтому (надеюсь) у меня хватит времени и сил, чтобы реальные кейсы появились уже в ближайшее время (без раскрытия того, что под NDA конечно же).

Ну а если вам это интересно, ставьте 🔥

Вопрос с собеседования в VK

Мы запускаем новую фичу для "В контакте" - расшифровку аудио сообщений. Теперь в чатах Вконтакте можно будет переводить голосовые сообщения в текст. Распознаванием речи займется специальная нейросеть, созданная инженерами В контакте и прошедшая обучение.

Предполагается, что это удобно, так как у пользователя не всегда есть возможность прослушивать аудио.

А теперь вопрос, ниже👇🏻

#поиск_работы

5 бесплатных материалов по А/В-тестированию

А/В-тест — один из самых популярных методов повышения результативности продуктов. Каждый аналитик обязан разбираться в a/b тестировании.

Курс «A/B-тестирование

Вместе с Data Science спецами из Hippo Insurance и Dynamic Yield по шагам освоите методику A/B-тестов и анализа результатов. Международный опыт, 15 уроков.

А/B тестирование с помощью Python

Видео, в котором рассказывается, как сделать a/b тест с помощью Python.

A/B-тестирование: как сделать так, чтобы оно заработало

Какие подводные камни ожидают аналитиков при проведении экспериментов и как научиться их избегать.

A/B-тестирование: что это, зачем нужно и как проводить

10 стыдных вопросов про A/B тестирование с ответами.

A/B тесты и как мы их готовим

Доклад с совместного митапа Expfest x Яндекс.Практикум.

#бесплатные_курсы

Подборка вакансий на стажировку в аналитике

- в которых не требуется опыт работы
- доступных не только для студентов, но и для взрослых

Стажер Data Analyst в Сбер

Стажер-аналитик в Uchi.ru

Trainee / Стажер в отдел Аналитики в Mars

Стажер-продуктовый аналитик (FinAdvice) в МТС

Школа аналитики ВТБ

📈Что делает продуктовый аналитик? Неделя 1

Всю первую неделю и больше половины второй на новой работе занималась ревью счетчиков Яндекс Метрики.

Яндекс Метрика - это система веб-аналитики, которая собирает данные о посетителях сайта.

Если периодически не проверять системы веб-аналитики, то рано или поздно часть данных будет собираться некорректно.

Что я делала?

- проверяла каждую цель с помощью дебаггера
- удаляла ненужные цели
- делала недостающие
- исправляла неработающие
- писала ТЗ разработчику

Задача получилась объемной по времени из-за большого количества счетчиков, кроме того в каждом счетчике по 100 и более целей. И надо сказать, что она не совсем из серии продуктовой аналитики, больше относится к веб аналитике.

С сегодняшнего дня перехожу к более интересной и интеллектуальной задаче, о которой расскажу позже.

#показываю_работу

Как получить инсайты из данных?

Выявляйте выбросы и аномалии

Ищите данные, которые отклоняются от нормы. Это могут быть внезапные изменения в большую или меньшую сторону по сравнению с прошлым периодом или с целевым значением.

Определяйте причины и взаимосвязи

Ищите причины подъема или спада в ваших данных.

Преобразуйте, сегментируйте и группируйте данные

Когда вы изменяете представление своих данных, вы даете возможность себе находить новые идеи.

Подробнее об инсайтах читайте в статье в моем блоге

#визуализация

Как выучить SQL быстрее?

Если вы погуглите, как выучить SQL, то обнаружите, что большое внимание в изучении уделяется синтаксису. Именно на нем построены практически все обучающие курсы и информационные материалы.

Но синтаксис не является самоцелью, поэтому нет смысла знать SQL помимо того, для чего реально вы его используете.

Сам SQL - это просто набор инструкций, который вы отправляете в базу данных, чтобы обрабатывать данные и манипулировать ими. С помощью SQL вы можете делать действительно важные вещи в анализе данных.

Но строителю нет смысла изучать, как работает молоток, не узнав, когда и зачем он нужен. Также и синтаксис SQL бесполезен без понимания, где и зачем вы его будете использовать.

💡Совет - переключить свое внимание с фактических инструкций, которые вам нужно отправить в базу данных, на то, что делают эти инструкции и зачем они нужны в общем контексте.

Речь не идет об отказе от синтаксиса, он безусловно важен, речь о смещении фокуса.

Почему в таком случае учить быстрее?

- Вам не нужно знать весь синтаксис, чтобы преуспевать в своей работе в качестве аналитика. Вам нужно знать только то, что требуется для решения конкретной проблемы

- Когда у вас в голове будет концепция, контекст, понимание зачем, запоминать будет легче. Вы не просто будете заучивать абстрактные понятия, а понимать, зачем и где они используются и какие проблемы решают.

#sql

📈Что делает продуктовый аналитик? Неделя 2

На прошлой неделе делала несколько задач.

Задача #1. Проанализировать трафик и ключевые слова конкурентов.

Сделала первый шаг по этой задаче - выбрала подходящий сервис. Тут важно не просто взять первый попавшийся, а проанализировать плюсы и минусы нескольких и остановиться на идеальном для нашей задачи.

Я уже писала о Similar web. Но есть и другие альтернативы - Semrush, Serpstat, Mangools и т.п. Но, забегая вперед, все же Similar web и Semrush не имеют аналогов по количеству фич и тому, что любые данные можно посмотреть под разными углами. Все остальные уступают: какие-то собирают данные только по органическому трафику, какие-то только из Google и тп.

Задача #2. Построить воронки.

Воронка - это путь, который проходит клиент на сайте/в сервисе. Она помогает понять, на каком из этапов отваливаются посетители. После того, как с помощью воронок определяем “слабые” места на сайте, можно думать, как улучшиться в этих местах. Сервис большой, поэтому воронок будет много. Кроме того их нужно будет визуализировать в Redush.

Ни первая, ни вторая задача пока еще не завершены, они находятся в работе. Кроме того время заняло изучение базы данных, Redash, дополнительных материалов, также были встречи и параллельно 2 небольших задачи.

Поэтому более структурно и практично о них расскажу позже.

#показываю_работу

Работа с данными: ожидание VS реальность

Истина в вине?

Как связаны вино и анализ данных: реальный кейс

Речь идет о вине из провинции Бордо, где производители столкнулись с проблемами:

- цена и качество вина могут сильно меняться из года в год

- необходимо знать, сколько будет стоить вино через 10, 20, 30 лет, чтобы решить, хранить его или продать сейчас

- кто умеет лучше предсказывать будущую цену вина - тот может лучше заработать

Как можно узнать будущую цену вина?
Точно никак. Разве что только с помощью машины времени.

Как решали эту задачу ранее?

Приглашался очень высокооплачиваемый эксперт по вину, который пробовал вино, смотрел на свет и говорил: "Это вино через 20 лет будет очень дорогим" или "Это вино будет так себе, продайте его сейчас". И это работало годами.

Но в 1990 году профессор Орли Ашенфелтер написал: "Я могу предсказать будущую цену вина, не пробуя его и не смотря на него".

Но как это возможно?

Ашенфелтер использовал простую модель - линейную регрессию и с ее помощью научился прогнозировать будущую цену вина.

Линейная регрессия (Linear regression) — модель зависимости переменной x от одной или нескольких других переменных (факторов, регрессоров, независимых переменных) с линейной функцией зависимости.

В свою модель он взял зависимость цены от погоды (температура, количество дождей в год урожая), а также возраста вина.

Сейчас подобные модели делают повсеместно, но тогда это было огромным прорывом.

———————————————————————————-

Полностью статью ученого можно почитать по запросу: Predicting the Quality and Prices of Bordeaux Wine

А кейс подсмотрела у Игоря Клейнера (Ph.D.)

#кейсы