Привет! Меня зовут Ярослав Хромов, я сооснователь careerspace — сервиса карьерных консультаций в чате онлайн. Ранее я работал в роли Senior Product Analyst в Wakie (YC-alumni), Fura (оценка >$100M) и Turbo (куплен Газпром нефтью). Начинал карьеру в GfK (топ-3 market research). Учился в МГУ на технической специальности.

Я не сразу был аналитиком, я на него переучился. Делал это еще тогда, когда курсов особо не было. Сделал это без проблем и верю, что каждый может так же. Единственное, чего мне не хватало — структура, которой можно следовать. И с этим же соглашаются все мои успешные друзья из IT, которые также переучились.

Сейчас я вижу, что онлайн-школы обманывают людей. Они мало того, что учат людей профессиям, по которым те никогда не найдут работу, так и берут за это сотни тысяч рублей. Это вообще нормально?

И ладно, если бы они давали норм контент, но они даже не учат базовым вещам с точки зрения понимания среды, куда ты приходишь работать. В итоге получаем сотни тысяч студентов, которые не могут найти работу, но зато теперь еще и платят кабальные кредиты.

У меня от этого так жестко горит. Поэтому я хочу сделать нормальный гайдбук, доступный каждому. И главная его цель — не научить пользоваться конкретным инструментом, а показать контекст решаемых задач и то, как можно подходить к их решению и подбирать оптимальное самому. А это именно то, чего онлайн-школы не дают вовсе.

Профессии «аналитик данных» не существует.

Знаешь, почему онлайн-школы говорят обратное? Потому что очень просто запихать кучу бесплатного материала в платный курс, обучить тебя техническим навыкам и сказать: ну всё, давай, иди анализируй!

А что анализировать, какой результат нужен бизнес-заказчику по итогу — вообще насрать. Главное, бабосика уже отсыпал, теперь можешь идти.

Убедиться в том, что профессии «аналитик данных» не существует, можно зайдя на hh.ru и вбив в поиске «аналитик данных».

Ага, вот и куча вакансии! Яр, ты что, меня тоже обмануть пытаешься? Сам же гонишь на онлайн-образование.

«Брат…», — скажу я, — «изучи описание внимательнее». Удивишься, что все вакансии поделятся на три направления:
1. Продуктовые аналитики
2. Исследователи
3. Решатели узких задач конкретной компании

Исследователь — ищет информацию по запросу от других отделов. Быстро разбирается в новой теме, находит достоверную информацию, предоставляет её их заказчику в требуемом виде.

Решатель узких задач — человек, на которого скидывают много неструктурированных задач, решение которых предполагает максимум ручного труда и минимум автоматизации или использования узкоспециализированных программ.

Такие роли часто прячут под названием «Аналитик данных». Но нужно уметь их распознавать и не откликаться на них. Потому что есть риск попасть на позицию, на которой ты не будешь развиваться. Найти работу после опыта в таком месте будет ещё сложнее, чем после переобучения.

Именно поэтому курс будет по единственной православной аналитике — продуктовой :)

Привет! Надеюсь не очень поздно. Только закончил звонок с Фаганом — моим другом и, по совместительству, Head of Analytics в Fura (международный стартап в сфере логистики с оценкой >$100M).

Рассказал что готовлю в курсе и попросил сделать ревью технических блоков (не буду рассказывать в курсе детали по условному Python, но дам ссылки, где научиться самому бесплатно).

Фаган согласился и обещал докинуть ещё своих полезных материалов, которые скопились за годы работы. Бай зе вей, Фаган начал карьеру как DS, так что у кого как ни у него попросить сделать ревью по хардам.

Так что курс движется полным ходом 🚀

Чего НЕ будет в первом нормальном курсе по аналитике.

За эту неделю 7 раз переписал структуру курса. Сейчас её финализировал. Мда, если бы она у меня был 5 лет назад, жизнь моя была бы сильно проще.

Результатом структуры стало не только то, что в него войдет, но и что в него НЕ войдет. Вот, чего НЕ будет в первом нормальном курсе по аналитике (моём, да):

- Симулятора работы аналитика. Считаю, что надо сталкиваться с реальностью, а не манипулировать конём в вакууме.

- Детальных блоков про hard skills (Python, R, SQL). Расскажу какие навыки нужны, где они применяются и как конкретно, что нужно знать и как этому научиться, дам все ссылки и последовательность изучения. Но не буду сам объяснять темы из серии «Типы данных в Python».

- Детально про эксперименты. Расскажу для чего делаются эксперименты, на каком этапе и как их оценивать. Но забуриваться глубоко не буду. Во-первых, супер сложных тесты делают seniorы, а курс не для них. Во-вторых простые тесты часто автоматизированы. В-третьих, есть продукты, которым смысла делать тесты вообще нет.

Если ты с этим в комфорте, записывайся в лист ожидания :) Там уже 19 человек, что очень даже неплохо для канала на 250 🚀

Вспомнил, что забыл главное! Не будет ебучего ДИПЛОМА О ПЕРЕКВАЛИФИКАЦИИ. Знаешь почему? Потому что он нахуй никому не нужен.

Если придешь к работодателю и скажешь “возьми меня, я закончил курсы SkillHuil, теперь я Джуниор DS-PMM-Manager”, он тебя развернет ещё на пороге.

Искренне верю в умение учиться самому, желание развиваться, реальные проекты, и что адекватные люди на рынке всегда смогут найти работу или, что даже лучше, сделать что-то своё. Если я смогу с этим помочь, будет топ.

Но за дипломами всеми этими ебаными, пожалуйста, не ко мне, а к онлайн-образованию. Так же как и за грантированным трудоустройством.

Всё, сорри за пожар. Отличных выходных, друг 🌞

Самое простое в работе продуктового аналитика.

Каждый день, начиная с 1 марта, я работаю над курсом по 10 часов. В субботу отдыхал, но с воскресенья снова в бою. Уже сделал где-то половину первой версии.

Осознал, что чем более хардовая глава (то есть больше про технические навыки), тем в более позднее время я её пишу, потому что думать особенно не надо.

Например, я уже сделал гайд по Python. Писал его часов в 11 вечера и сделал за час. При этом вчера часов пять описывал относительно небольшой раздел про то, как устроен мир и что нужно о нем понимать. Не настаиваю на истине, но это то, как я хотел бы сам себе объяснить мир семь лет назад.

И тут вспомнил свою работу аналитиком в найме. У меня реально самый чилл был, когда я писал SQL-запросы. Я просто ставил стрим, наливал кофе и сидел 4-6 часов и писал какой-то ебический запрос строк на 300. Или готовил данные для анализа (занимает 80% времени работы). Короче, делал все технические штуки.

Делал я так не спустя N лет работы в профессии, а через 3-4 месяца после старта. Потому что реально те хард скиллы, которые нужны, ну очень простые. Вопрос именно в том, как их применять, и как то, что ты делаешь, влияет на бизнес и мир. Именно про это гайдбук.

Расскажи в комментариях, какая у тебя самая числовая часть в работе? Интересно :)

Привет! Только закончил звонок с Лешей — моим хорошим знакомым и Chief Analytics Officer в Joom (один из крупнейших ecommerce в Европе). Лёша отвечает за аналитику всей группы компаний, очень серьезный дядя одним словом.

Рассказал что готовлю в курсе и попросил дать обратную связь. Лёша подтвердил мою картину мира в том, что понимание бизнеса супер важно и оно часто отсутсвует даже у ребят с опытом. Но также отметил, что совсем джунам такая история может быть не сильно нужна, особенно если они подаются на стажировки в Tier-1 в IT.

От Лёши услышал удивительное сравнение. Говорит, с такой же проблемой как и я сейчас кажется столкнулся Олег Якубенков, когда делал gopractice (очень его уважаю). Делал курс для аналитиков, а получился для продактов. Но для меня это стало интересным моментом, чтобы ещё раз подумать над ЦА.

Лёша согласился посмотреть что получится в итоге и докинуть материалов, которые тоже считает полезными. Думаю, они отлично дополнят курс.

Так что продолжаю общаться с крутыми людьми, чтобы сделать курс максимально полезным 🚀

Привет! Вчера закончил огромную главу, посвященную монетизации в продукте. Рассказал в ней все основы, которые знаю. Осталось много более детальных вещей, потому что все покрыть за раз невозможно. Уже придумал, как построю работу с обновлениями, это будет пушка 🔫.

Но важен здесь не факт написания конкретно данной главы. Важно, что это переход за экватор подготовки первой версии. Значит, приближаюсь к релизу. А это хорошая новость для тебя!

Сегодня с кайфом добиваю более минорные вещи, спасибо праздникам, никто не отвлекает.

Кстати, если ты совсем мне не друг, а подруга, то поздравляю с 8 марта! 💐 Желаю как минимум сегодня не работать и чисто кайфануть.