Мы не плачем, просто жиза в глаз попала.

🔜 @leftjoin_career

Как распознать плохие данные и не стать героем мемов про отчеты?

В мире аналитики плохие данные — это не только головная боль, но и риск попасть в вечность с гифками и мемами. Давайте разберемся, как избежать этих неприятных ситуаций.

🔵 Проверьте источники данных

Если вы собираете данные с разных систем и источников, важно удостовериться, что они все совпадают. Несогласованность между данными из разных мест — первый признак того, что что-то пошло не так. Неверные данные с одного источника могут испортить весь отчет. Не дайте им шанс!

🔵 Логика — ваш лучший друг

Прежде чем удариться в анализ, спросите себя: «Есть ли логика в этих цифрах?» Если вы видите, что продажи за прошлый месяц увеличились в 5 раз без видимых причин, это повод насторожиться. Плохие данные часто имеют чудеса чисел, которые можно легко заметить, если быть внимательным.

🔵 Слушайте свой опыт, а не только цифры

Иногда отчеты говорят одно, но интуиция подсказывает другое. Например, если данные показывают, что один и тот же продукт продали в два раза больше, чем другие — это не обязательно успех. Это может быть следствием ошибки в расчетах или неверной категории. Проверяйте все, что кажется странным!

🔵 Автоматические проверки — это не конец игры

Не стоит полностью полагаться на авто-проверки в системах. Да, они спасают, но в случае с неочевидными ошибками они могут не сработать. Проверьте данные вручную, если есть сомнения. А если это не поможет — попросите коллег взглянуть на отчет свежим взглядом.

🔵 Альтернативные методы проверки

Для особо сложных данных попробуйте использовать другие подходы для их проверки. Например, для прогнозов можно использовать разные модели и сверить их результаты. Когда все сходится — можно быть уверенным в точности.

Так что будьте внимательны, и ваши отчеты не станут темой для обсуждения на корпоративах.

Какие еще методы проверки данных используете вы? Поделитесь в комментариях!

🔜 @leftjoin_career

#into_data

HR на связи: как не сойти с ума после отпуска
Возвращение из отпуска — тот еще челлендж. Вчера вы гуляли по пляжу и принимали солнечные ванны, а сегодня — уже перед монитором с дедлайном на горизонте. Как избежать экзистенциального кризиса после заслуженного отдыха?

Old but gold советы от нашей редакции

🔵Не бросайтесь в омут с головой.
Ваш почтовый ящик — это не тот зверь, который требует немедленного укрощения. Разделите рабочие задачи на категории: «срочно», «можно завтра» и «зачем я вообще это делал до отпуска?».

🔵Вспомните, что вы человек.
После отпуска легко начать винить себя за «непродуктивность». Не забывайте: первые несколько дней на адаптацию — это нормально. Не планируйте на первый рабочий день слишком много.

🔵Устройте себе мини-отпуск.
Пусть воспоминания о море живут чуть дольше! Запланируйте приятные мелочи на вечер: прогулку, кино или вкусный ужин. Это помогает сохранить отпускной вайб в рабочей рутине.

🔵Делегируйте и общайтесь.
Не пытайтесь решить все проблемы самостоятельно. Узнайте у коллег, что изменилось за время вашего отсутствия, — это поможет быстрее войти в курс дела.

🔵Ставьте новые цели.
После отпуска голова — свежая, время использовать это. Подумайте, что бы вы хотели изменить в своей работе или добавить в свои задачи.

А как вы возвращаетесь к работе после отпуска? Делитесь своими секретами в комментариях!

🔜 @leftjoin_career

#HR_на_связи

Внимание-внимание, объявляем общий сбор

Не хочется сотрясать пустоту и делать контент ради контента. Чтобы лучше понимать вас и усилить наши материалы в следующем году, нам важно знать, кто читает наши публикации.

Давайте немного понетворкаем в комментариях?

Расскажите
🔵 На какой позиции и в какой компании работаете
🔵 Что вам интересно: что хотите видеть в этом канале
🔵 Чем вы можете быть полезным, какие у вас карьерные планы (вдруг вы найдете такого же заряженного buddy и запилите стартап, который покорит Кремниевую Долину?)

🔜 @leftjoin_career

Зачем аналитикам прокачивать Soft Skills?

Давайте честно: умение работать с данными — это только половина успеха аналитика. Вторая половина — это способность донести результаты так, чтобы их поняли, а главное — захотели использовать.

Почему это важно?

Аналитик без софт скиллов — это как сервер без подключения к интернету. Даже самые крутые инсайты ничего не стоят, если их не получается презентовать бизнесу.

К примеру, ваш дашборд показывает, что с текущими затратами на маркетинг компания уходит в минус. Но если вы это объясните в духе «всё пропало, всем пока», вас вряд ли захотят слушать. А вот рассказ с цифрами, графиками и ясным предложением «вот, куда лучше вложить бюджет» — уже другой разговор.

Что важно прокачать?

🔵 Умение объяснять сложное простым языком
Забудьте про профессиональный жаргон, говорите так, чтобы вас понимали даже те, кто не знает разницы между SQL и Python.

🔵 Навыки убеждения
Если вы хотите, чтобы ваши рекомендации приняли, нужно не просто рассказать, но и показать ценность.

🔵 Работа в команде
Взаимодействие с маркетологами, проджектами и IT-специалистами — это неотъемлемая часть работы. Учитесь понимать их задачи и говорить на одном языке.

🔵 Эмоциональный интеллект
Понимание эмоций других людей помогает наладить контакт с заказчиками, а также найти общий язык в команде. Заметили, что кто-то не доволен результатами анализа? Спросите, что можно доработать.

🔵 Управление временем
В аналитике дедлайны частенько «горят». Умение расставить приоритеты, организовать свои задачи и при этом сохранить хладнокровие — это ценность, которая выделяет профи.

🔵 Навыки презентации и сторителлинг
Сухой отчёт без деталей и примеров — это билет в никуда. Учитесь не только создавать графики, но и подбирать те, что отражают суть проблемы или решения.

🔵 Критическое мышление
Не бойтесь задавать вопросы и проверять данные на ошибки или несоответствия. Это не только улучшит результаты вашей работы, но и продемонстрирует ответственность.


Как это влияет на карьеру?
Аналитики, которые могут эффективно общаться и управлять собой, становятся ключевыми игроками. Их зовут на важные совещания, им доверяют больше задач, они быстрее продвигаются по карьерной лестнице.

Не забывайте: данные сами по себе не принимают решений, это делают люди. А ваши софт скиллы помогают им это сделать правильно.

Какие ещё навыки вы считаете ключевыми для аналитиков? Пишите в комментариях, обсудим!

🔜 @leftjoin_career

#into_data

Вакансия Администратора баз данных (DBA) в команду Lamoda Tech
Lamoda Group — это крупнейшая в России и СНГ онлайн-платформа по продаже fashion & lifestyle товаров.

Что нужно делать?
🔵Развитие направления Баз Данных в рамках всей компании

🔵Построение, эксплуатация и сопровождение инфраструктуры баз данных

🔵Построение отказоустойчивых кластеров БД и распределение нагрузки

🔵Поддержка масштабирования приложений, консультация разработчиков, сопровождение миграций

🔵Контроль производительности, анализ нагрузки и оптимизация запросов

🔵Построение мониторинга как самих БД, так и запросов в ним

🔵Определение общих правил построения и взаимодействия с БД

🔵Написание инфраструктурного кода для автоматического разворачивания БД

Условия
🔵 Гибрид
🔵 Офис в Москве и коворкинг в СПб
🔵 Внутренние и внешние митапы
🔵 Помощь в развитии личного бренда
🔵 Шопинг на Lamoda со скидками до 40%

🔜 Откликнуться

Реклама. ООО «Ламода Тех». ИНН: 7734461512

HR на связи: как оценить свои навыки в аналитике перед собеседованием?

Перед собеседованием на аналитика важно провести честный аудит своих навыков. Это поможет избежать ситуации, когда вы плывёте на простых вопросах или не можете объяснить свои сильные стороны. Вот чек-лист, который поможет подготовиться:

Технические навыки
🔵 SQL:
— Умеете ли вы писать сложные запросы?
— Знаете ли вы разницу между JOIN'ами?
— Работали ли с подзапросами и оконными функциями?
🔵 Excel:
— Владеете ли вы продвинутыми формулами (VLOOKUP, INDEX+MATCH, сводные таблицы)?
— Знаете ли, как работать с массивами и макросами?
🔵 Инструменты визуализации данных:
— Есть ли у вас опыт работы с Power BI, Tableau или аналогами?
— Умеете ли строить отчёты, которые сразу понятно читать?
🔵 Python или R:
— Понимаете ли, как работать с библиотеками для анализа данных (pandas, numpy, matplotlib)?
— Писали ли вы скрипты для автоматизации задач?

Аналитические навыки
🔵 Работа с бизнес-задачами:
— Можете ли вы объяснить, как ваш анализ решал конкретную проблему?
— Умеете ли формулировать гипотезы?
🔵 Работа с данными:
—Знаете ли вы, как находить ошибки в данных?
— Умеете ли выявлять закономерности и связи?

Soft skills
🔵Коммуникация:
— Умеете ли вы презентовать свои выводы доступно?
— Можете ли объяснить результаты анализа людям, которые ничего не понимают в данных?
🔵Эмоциональная готовность:
— Спокойно ли реагируете на стрессовые ситуации или критику?
— Готовы ли признавать свои ошибки, если что-то пойдёт не так?

Как подготовиться?
1. Решайте тестовые задания: в этом вам может помочь наша рубрика #разбор_тестовых.

2. Подготовьте портфолио: соберите пет-проекты или кейсы из прошлой работы, чтобы показать, как вы подходите к решению задач.

3. Ответьте на вопросы себе: «Как я в прошлом решал задачи из вакансии? Какие инструменты использовал? Что могу сделать лучше?»

Помните, что на собеседовании важна не только ваша квалификация, но и то, как вы её подаёте. Уверенность + чёткая структура ответа — уже половина успеха.

Готовы к интервью? Или что-то из списка вызывает сомнения? Делитесь в комментариях!

🔜 @leftjoin_career

#HR_на_связи