В каких компаниях нужны аналитики данных?

Недавно брал консультацию у своего бывшего коллеги/бадди и текущего лида отдела аналитики в Авито. Задал ему и этот вопрос в том числе, он помог точно сформулировать ответ.

В каждом бизнесе есть цель заработать деньги. На пути к ним есть определенные действия, которые пользователь должен совершить, возможные проблемы, сценарии поведения. Часть действий происходит в оффлайне, часть в онлайне. И чем больше тех, что происходят в онлайне (которые мы можем отследить), чем больше в целом клиентов и данных - тем больше нужна аналитика.

Примеры:

1. У нас небольшая сеть фитнес клубов - действий в онлайне не так много. Просмотры рекламы, клики по ссылке, покупки абонементов. Можно вести простую отчетность в Excel либо с помощью разработчика наладить сбор и выгрузку данных, построить базовую отчетность (набор графиков) в BI системе, далее ее поддерживать. Для этого хватит всего 1-2 аналитиков.

На такой позиции впринципе нет каких-то регулярных исследований/проверок гипотез/улучшений метрик. Тем более АБ тестов. Разве что редкие исследования формата: хотим провести акцию, надо посмотреть, в какой месяц выше спрос на абонементы/ как меняется спрос в зависимости от цены.

2. У нас сеть фитнес клубов в разных городах с приложением для геймификации процесса, разными видами подписок и оплаты - событий в онлайне сильно больше. Есть смысл нанять целый аналитический отдел, который будет изучать вопросы вроде: как повысить retention пользователей в приложении? какие виды тренировок люди в основном выбирают? как ведут себя в приложении, какими функциями пользуются?

3. У нас крупный маркетплейс вроде Озон. Тут действий в онлайне очень много - выбор товара, добавление в корзину, оплата, получение уведомления о доставке, отзывы, клики по баннерам с акциями.
В таких компаниях обычно хорошо развита аналитическая инфраструктура, много отделов аналитики. Одни занимаются ценообразованием, другие опытом продавца, опытом покупателя, доставкой, рекламой - направлений очень много.

Grok отправил меня в Раджа Ампат, и это было охрененно

Наконец собрался рассказать о самом необычном путешествии за последнее время.

Этой зимой тусил в Азии, работал на удаленке, в марте решил взять отпуск. Все банальные места вроде Турции, Пхукета, Бали я уже посетил и хотелось чего-то нового и не заезженного. Где нет толп туристов, где не побывали еще все друзья, сделав фотки в одних и тех же местах.

Решил выбрать направление с помощью ИИ. Ему можно закинуть длинный текст о моих прошлых поездках, и он придумает наиболее вероятное продолжение текста в этом же стиле. То есть куда мне поехать дальше.

Скинул длинный текст - первым пунктом Grok предложил Раджа Ампат, архипелаг в Индонезии. Никогда не слышал о нем, но фото в Google убедили сразу:

https://teletype.in/@timuranalytics/QfsmK2ID213

Мои успешные собесы на аналитика данных и что сделало их успешными

В 2021 году я обучился с нуля на аналитика данных и прошел кучу собесов. В процессе выработал свой метод, который позволил мне почти без опыта работы получить офферы от компаний: Озон, X5, Яндекс, Авито.

Помню, как спросил в ODS Slack (такое айти сообщество тогда было): ребят, я тут джун, устроился в такие-то компании, как думаете куда лучше пойти? Меня захейтили. Решили, что я выебываюсь - для джуна считается счастье хотя бы в одну из них попасть.

Расскажу про лучшие собесы с которых был оффер и что сделало их успешными:

https://teletype.in/@timuranalytics/PB0rQ6CJIbh

В чем я хорошо разбираюсь:

- Аналитика данных на уровне сеньора: Python, SQL, статистика, продуктовое, бизнес мышление

- Прохождение собеседований: все этапы, типовые кейсы, стратегии, текущая ситуация на рынке. Личный опыт + сотни прослушанных собесов учеников в самые разные компании

- Софт скиллы: как подать себя на собеседовании, как выстраивать коммуникацию на работе, договариваться с заказчиком, решать конфликты

- Понимание рынка аналитики в РФ: как устроены процессы найма и работы в разных компаниях, какие бывают форматы оформления, с какими сложностями сталкиваются кандидаты, как находить оптимальные решения в нестандартных ситуациях.

В чем я НЕ разбираюсь:

- Поиск работы вне СНГ - в Европе, США, Израиле и т.д. Ученики оттуда есть, но пока никто не дошел до собеседований, наработанного опыта нет.

- Разработка (backend / frontend), тестирование, мобильная разработка - не работал в этих сферах, не обучал, не смогу сравнить по зп, срокам входа (легче чем в аналитике или сложнее).

Зачем аналитику софт скиллы

Работа аналитика - это не только код и графики. Это еще и взаимодействие с людьми.

Вот где это проявляется:

1. Коммуникации с заказчиком

В работу аналитика входит в том числе общение с заказчиком, обсуждение. Часто задачи приходят в размытом виде - непонятно, что именно нужно, какой контекст. Надо обсудить и уточнить важные детали.

Например: поставили задачу выгрузить средние цены по продажам одежды за прошлые полгода. Вы смотрите на данные: в одежду входят разные подкатегории, в том числе обувь. Её средняя цена от остальной одежды сильно отличается. Вы уточняете у заказчика - для какой цели нужны данные?

Допустим, запустить акцию. Уточняете подробнее контекст акции, условия, исходя из этого предлагаете решение: обувь не учитывать, а по остальной одежде отдельно выгрузить цены по разным категориям (шубы, платья и т.д.). Заказчик соглашается: правда, так будет лучше - можно точнее определить размер скидки.

Бывает, что заказчик просит выгрузить определенные данные, а таких данных впринципе нет. Либо эту задачу вообще не нужно делать по определенным причинам. Либо надо сделать другим образом, предлагаете варианты.

2. Презентация результатов

Важно уметь простыми словами объяснить коллегам, что вы сделали и зачем. В чем польза для бизнеса.

Уметь адаптироваться к собеседникам. Если общаетесь с коллегой, нормально использовать узкие технические термины. А на презентации для главы отдела надо их убрать и озвучить общие выводы (конверсия выросла на 2%). Если он спрашивает, почему не обновился график - не погружать его в детали, на какой строчке кода что сломалось, а ответить "технические проблемы, скоро исправим".

3. Управление ожиданиями

Если вам поставили задачу, коллеги должны быть в курсе, в каком она статусе, какие сроки. Важно правильно это доносить. При получении задачи уточнить ее сроки, если они меняются - уведомить и сообщить причину. Если задача затягивается не по вашей вине - например, вы свою часть сделали и теперь ждете результата от разработчика - тоже уметь это донести. Чтобы не было эффекта "2 недели назад поставил Тимуру задачу, и хз что с ней, от него ничего не слышно".

Ученик по аналитике данных похвастался на общем созвоне: сейчас работает на 2 работах и получает в сумме 270К на руки.

Полгода назад впервые открыл SQL и Python - до этого был опыт в другой сфере и сильные софт скиллы, но технически стартовал с нуля.

Оба руководителя реально рады ему, дают обратку в духе: наконец-то пришел кто-то толковый, работа начала делаться.

Периодически созваниваемся и вместе разбираем его задачи - я довольно быстро понимаю что нужно сделать и даю ключевые советы.

В моем развитии огромную роль сыграла 57-я школа. Именно там я по-настоящему развился в математике.

Поделюсь деталями - думаю, это будет интересно тем, кто не сталкивался с таким уровнем образования.

Есть особый тип элитных матшкол. Их по пальцам пересчитать на всю страну, и 57-я - топовая среди них, во многом эталонная.

В отличие от обычных школ, где 80% девятиклассников не смогут сложить ½ + ⅓, в 57-й почти все ученики знают школьную программу целиком. А главное, уже с 8-9 класса начинают погружаться в более серьёзные темы:
- способы решения олимпиадных задач (доказательство от противного, инварианты),
- дополнительные интересные темы: математическая индукция, теория множеств, теория игр и т.д.

Те самые задачки, которые сейчас дают на собесах в IT как “задачи на подумать”, мы пачками решали в 9 классе. Нас на них системно тренировали.

Математика как абстрактная, строгая логика - именно это направление особенно развило мой мозг.

Например, ещё в 9 классе я научился доказывать, что в квадрате и отрезке одинаковое число точек - несмотря на то, что один имеет площадь, а другой нет. Интуитивно это кажется странным, но в рамках теории множеств оба множества имеют равную мощность континуум, и это можно доказать.

В 10 классе мы изучили аксиомы математики, и я научился доказывать, что 1>0. Как, разве это не очевидно? Можете подумать вы. Нет. В математике есть строгие аксиомы, из которых доказывается все остальное. Например, аксиомы порядка, которые задают отношение больше/меньше, но в них не сказано напрямую что больше 1 или 0. Но это можно вывести из других аксиом с помощью логических преобразований.

В 11 классе мы уже изучили темы, которые обычно на 1 курсе учат. К первому экзамену на матфаке ВШЭ я вообще не готовился - просто пришел и ответил по памяти.

В целом, я получил образование, которое доступно очень немногим.
Оно дало мне не просто знания, а мышление - строгую логику, умение оперировать абстракциями, видеть суть задач и нестандартно подходить к решению.

Как позиционировать себя на собеседовании?

В отрывке видео это хорошо разобрано. Нужно стараться соответствовать типажу так называемого "конвенционального айтишника". Давать на вопросы социально одобряемые ответы.

Транслировать образ: вы типичный айтишник, в профессии не из-за денег а по призванию, вам нравится кодить, учить новые технологии, вы этим в свободное время постоянно занимаетесь. Вы ответственный сотрудник и на вас можно положиться. Если что-то сломалось в субботу, то вы конечно же прерветесь и пойдете чинить, даже мысли не будет как-то выебываться по этому поводу.

Вы увлеченный сотрудник, вам нравится кодить. Поэтому у вас впринципе не может возникнуть вопроса например: нет ли в компании контроля за экранным временем? Какая вам разница, вы ведь и так иногда кодите допоздна потому что хотите закрыть важную задачу. У вас точно проблем с этим не будет.

На курсе детально рассказываю как продумать свой образ исходя из ваших вводных + даю обратку в деталях по всем собеседованиям

Аудио отзыв ученика

В ноябре на курс записался ученик. Изначально относился более скептически чем остальные: детально расспрашивал, попросил поучаствовать в групповом созвоне, спросил мнение друзей айтишников. В итоге записался, активно обучался, в мае получил оффер и вышел на работу. Зп с премиями в год ~180К в месяц примерно на руки.

Попросил его записать отзыв и рассказать: какие твои впечатления от курса? Отличалось от ожиданий в чем-то или нет? Какие были плюсы, минусы, что важное стоит сообщить другим потенциальным ученикам?

Он записал голосовое на 7 минут. Прогнал его через нейронку, изменил голос (слова остались те же).

Ученик из этого отзыва поделился подробным голосовым отзывом - не только о курсе, но и о всем своем пути за последние 1.5 года. Как обучился, нашел первую работу, был уволен, устроился заново, работал там, получал поддержку от участников сообщества:

А сколько у тебя учеников?) Твой чел из отзыва сказал что в чате их около ста, а на диаграмме у тебя 45% это 14 человек вроде написано

Задали вопрос в лс.

Пояснение: в статистике учитываю (как и писал) тех, кто изучил проявлял достаточную активность и ставил цель найти работу - изучил теорию и хотя бы попробовал проходить собесы.

Всего учеников около 100 (кто начал проходить курс 5+ мес назад), среди них подходящих под этот критерий - около 30 человек, по ним статистика.

Как выглядят остальные кейсы? Есть самые разные
- Начал проходить курс, проходил 1 месяц, потом понял что сфера не подходит, перестал проходить
- Бросила девушка, личные проблемы, сделал паузу по курсу
- Начал проходить курс, изначально не имея планов в ближайшее время устраиваться (по причине - учеба в вузе/личные обстоятельства)
- Изучил теорию, составили резюме, но дальше не проявлял никакой активности - не скидывал записи собесов, не сообщал об отсутствии откликов для доработки резюме
- Повысили на работе, отложил планы поиска работы на неизвестное время

Их учитывать в статистике не вижу смысла

Сколько сейчас активных учеников? Около 15. Это в среднем число посетителей еженедельных созвонов. Примерно такому же числу учеников нужна активная поддержка (составление резюме, регулярная проверка собесов, обратка по задачам на ис). Остальные проходят sql/python - им тоже периодически нужна помощь, но реже.

Кейс ученика: Из военки в айти

Довольно нестандартный кейс. На момент начала у ученика - работа в военке/гос органах (детали сам не знаю, секретность).

Из прошлого опыта - только информатика в школе + основы python немного изучал.

В августе 2024 оплатил курс, в сентябре прошел SQL, в октябре начал проходить собесы. На четвертом техническом собесе уже дали оффер.

После получения оффера был вопрос с увольнением с прошлого места работы - там все оказалось не так просто, пытались уговорить остаться + надо было компенсацию выплатить им "за неотработанные месяцы". Но в итоге все решилось, на это ушел еще месяц. В декабре устроился, в марте прошел испытательный срок, продолжает работать.

Из плюсов, что точно сыграло роль - сильные софт скиллы. Красиво говорит, имеет хорошие навыки самопрезентации. Его собесы потом приводил в пример другим ученикам.

Начало обучения: 1 сентября 2024г

Бекграунд до курса: 29 лет, опыта в айти не было. сильные софт скиллы

Срок обучения у меня до оффера: 2 месяца

Сумма оффера: 150К на руки (+ премии, с ними еще побольше)

Дальнейшее развитие событий: работает на этой позиции уже больше полугода

Кейс ученика: за год обучиться и устроиться после окончания вуза

24 года, инженер проектировщик. Начал учиться еще в июле 2023г, был одним из самых первых учеников. Сразу обозначил цель - в ближайшее время работу искать не планирует, хочет закончить вуз и искать через год.

За год спокойно обучился, составили резюме и начали откликаться в июне 2024 сразу после окончания последнего курса. За месяц набрался опыта в собесах, в июле получил оффер 180К на руки, устроился туда, прошел испытательный.

Примерно через полгода попал под сокращения на работе - призывали увольняться. В чате обсуждали эту ситуацию, помогли советами. Удалось выбить 3 оклада при увольнении + сразу найти новую работу на 250К, куда ученик устроился, также прошел испытательный и сейчас продолжает работать.

Начало обучения: 4 июля 2023г

Бекграунд до курса: 24 года, тех вуз, работа проектировщиком

Срок обучения у меня до оффера: неприменимо. работу начал искать с задержкой*

Собесов до оффера: 10-12

Сумма первого оффера: 180К на руки

Дальнейшее развитие событий: полгода на зп 180К на руки, потом переход в другую компанию на 250К