Пост знакомство + каталог основных постов

Я Тимур, 27 лет, из Москвы. Последние 4 года я работаю аналитиком данных и путешествую по миру, работал в нескольких стартапах и крупных компаниях РФ.

Индивидуально обучаю аналитике данных, помогаю людям войти в айти с нуля и через 3 месяца найти работу на 120К+ рублей на руки. Довел до результата 17 учеников.

В процессе обучения:

1️⃣ Даю доступ к составленному мной курсу по аналитике по основным навыкам: sql, python, статистика

2️⃣ После изучения основных навыков составляю резюме. На основе вашего опыта составляю резюме, адаптируя ваш опыт под аналитику данных

3️⃣ Проводим тестовые собесы для подготовки. Далее вы проходите собеседования, записываете их, я даю подробную обратную связь по каждому. Как правильно решить те или иные задачи. Как улучшить формулировки ваших ответов.

4️⃣ На связи с учеником в чате 24/7, неограниченные личные созвоны, поддержка на испытательном сроке до его прохождения

5️⃣ Будем фокусироваться только на самых важных вещах и за эти 3 месяца реально разовьем у вас базовые навыки для начала работы (и план дальнейшего развития)

Каталог основных постов блога:
Что такое аналитика данных (и почему это проще, чем кажется)

Пошаговый алгоритм чтобы с нуля обучиться и устроиться аналитиком в айти на 120К руб через 3 месяца

Как я устроился в айти аналитиком на 200 тысяч рублей в компанию мечты, без высшего образования и опыта работы

Обо мне: немного моей биографии, чтобы вы узнали меня как человека

Подробно про мой первый опыт работы. Авито, одна из лучших компаний в сфере аналитики данных

Частые вопросы:
Есть ли смысл обучаться аналитике, если нет опыта в программировании/математике?

Успешные кейсы учеников
Кейс-1. Ученик прошел Яндекс Практикум, 2 года не мог найти работу, с помощью моего курса нашел через 3 недели
Кейс-2. Устроиться на работу аналитиком данных в 18 лет без вышки и опыта и через год выйти на 220К
Кейс-3. Из военки в айти
Кейс-4. За год обучиться и устроиться после окончания вуза
Кейс-5. Первая ученица из твиттера, оффер 170К на удаленке
Кейс-6. Зумер устроился на работу и уволился через 2 недели, через полгода устроился на 160 на руки
Кейс-7. Ученик 40 лет влился в айти за полгода и устроился на 300К на руки
(остальные кейсы пропишу позже)
Кейс-8. Успешный кейс 21-летнего ученика с нулевым бекграундом (нет вышки, опыта в айти)
Кейс-9. 30 лет, из маркетинга в аналитику
Кейс-10. 25 лет, Москва, из логистики в аналитику
Кейс-11. Ученик с хорошим бекграундом в математике и айти

Про мой курс
Как я могу вам помочь? Подробно про мой курс обучения
Отзывы о курсе: @timur_reviews

Почему сотрудники намеренно поддерживают хаос и бардак в процессах

Вчера на созвоне с учениками обсуждали интересную ситуацию.

Представьте: вы устроились в новую компанию. Там куча разных баз данных, в них куча таблиц. Никто точно не знает, за что отвечают какие поля, нет никакой документации. Части данных попросту нет, где-то есть дубли.

Единственный способ разобраться в базе - спросить Петю. Петя отошлет к Васе а Вася к Саше - который изначально эту базу создавал. И может быть Саша вам скажет ответ (если не уволился полгода назад).

Возникает логичный вопрос: почему бы не привести базу в порядок? Разобраться где что лежит, создать понятную документацию. Что лежит в каждом поле таблицы, какие связи между разными таблицами, какие источники данных.

Но если подумать, вам это невыгодно. Если в компании полный хаос, вы в нем разобрались и стали единственным, кто понимает что происходит. Выгодно ли вам взять и понятным языком все это описать?

Для компании конечно да - при найме нового сотрудника или при запросах соседних отделов можно быстро скинуть им эту документацию, не тратить время на объяснения.

Но лично вам нет. Ведь вас становится легче уволить.

В итоге складывается ситуация, когда сотрудники намеренно поддерживают бардак и неэффективность.

Единственный способ этого избежать для компании - адекватное руководство, которое выстраивает все процессы сверху. Так у меня было в Авито. Но вообще это очень редкое явление.

Альтернативное мнение по вчерашнему посту от знакомого айтишника (head of engineering)

Отзыв ученика о курсе

Кейс, который многим будет интересен. Ученик на момент начала обучения не имел никакого опыта, не имел вышки. Прошел кучу собесов, вышло сложнее чем у остальных, в итоге устроился на 160К на руки в крупную компанию. Ранее про этого ученика писал тут
*авторские орфография и пунктуация сохранены

Отзыв

Бекграунд до курса:
Нет высшего образования , 21 год, работаю на заводе за 80 к, с программированием вообще не знаком, только в ексель простые функции знал, нет окружения которое бы подсказало, помогло , направило, математику только со школы и колледжа помню.

Попал на курс , начал изучать скл , пандас , питон, читать материалы курса, слушать собеседования других учеников, задавать вопросы и пазл начал складываться. Кто такой аналитик , чем занимается , в какой сфере какая специфика.

Собеседования :
Первые собеседования были стрессовые, потому что раньше собесы такого формата вообще не проходил , где нужно показывать свои навыки.
Для меня трудоустройство всегда было такое, что я приношу корочку колледжа и автоматом берут на работу , если место вакантное.
Было не легко, было много отказов , которые демотивировали, но благодаря обратной связи от Тимура и комментариев от других учеников, получалось калибровать навык прохождения собесов и с каждым разом они становились все лучше и лучше. Пока в один момент не наступил тот самый эффект оффера.
После одного оффера в Бристоль, мне посыпались офферы в Сбербанк и еще одну крупную компанию.
В последнюю в результате и устроился, потому что компания крутая + востребованный на рынке труда стек в котором я смогу вырасти + удаленка.
Весь путь от покупки до трудоустройства у меня занял 8 месяцев. Немного дольше чем у остальных, но я и с 0 бекграундом был до курса, что уж говорить.

Хочу отметить что проходить собесы это стресс, но ты понимаешь что он не напрасный, что ты с каждым собесом растешь , благодаря обратной связи и разбору каждого собеса. И ты не один против рынка найма, с тобой опытные ребята и Тимур, со своим большим опытом, которые всегда расскажут и помогут.
Отдельное спасибо , что Тимур часто писал в лс и узнавал как дела, все ли получается , не нужен ли созвон.

Комьюнити:
Десятки уже устроенных людей , которые могут тебе подсказать и помочь. Есть раздел в чате для тех кто уже устроился и там частенько списываемся и помогает друг другу.
И вообще очень круто иметь людей , которые в той же сфере. Посмотреть на их опыт , сколько получают , чем занимаются , как у них все устроено.

Как дела сейчас:
Сейчас я работаю удаленно, успешно прошел ИС, спрашивал обратную связь у тимлида - он доволен , заказчики довольны, коллеги довольны, все окей. Тех навыков, которые приобретаешь на курсе полностью достаточно для работы.
Тимур в свою очередь даже после трудоустройства пишет и спрашивает как дела , нужна ли помощь , все ли понятно, предлагает созвон.
И даже просто написать ему спросить совета , что дальше изучать, в какую сторону расти - он без проблем ответит и объяснит все подробно.

Заключение:
Хочу сказать спасибо за такой прекрасный, проработанный, качественный продукт, который окупится с одной зарплаты)
Спасибо Тимуру за поддержку.
Спасибо мне за правильный выбор и упорство.

Регулярные напоминания и поддержка на курсе

В моем курсе есть процедура - каждые 2 недели я прописываю всех учеников. Всем пишу, уточняю как дела, нет ли вопросов, не нужен ли личный созвон.

Многим ученикам это нравится - говорят, спасибо что мотивируешь, напоминаешь. Периодически выясняются проблемы, о которых ученик сам забыл/постеснялся написать - созваниваемся, разбираем их.

При этом есть возможность отметить, что вы проходите курс в пассивном режиме / временно на паузе по определенным причинам - и я напоминать вам не буду. В этом плане давления никакого нет. Можете проходить курс в своем темпе (в рамках общей максимальной длительности 1.5 года).

Процессы в аналитике данных

В разных компаниях работа аналитиков устроена по-разному. Где-то вы работаете и чувствуете, что делаете важное дело, ваша работа осмысленна и имеет результат. А где-то вся работа сводится к имитации деятельности / происходит полный хаос, непонятно вообще что и зачем делается.

Я на своем опыте и куче кейсов учеников знаю самые разные примеры. Разберем основные отличия "плохих" и "хороших" компаний в этом плане.

✅ Компаний с хорошими процессами вообще очень мало, яркий пример - Авито

Как там было устроено:

1. Коммуникация - под каждый проект свой конкретный чат в Slack. Вся коммуникация по проекту ведется в соответствующем чате. Многие вопросы можно загуглить и найти в истории, не спрашивая никого и не отвлекая.
2. Документация - Есть понятная документация по основным процессам. Каждое исследование оформляется в Confluence. Расписываются его цели, проделанные шаги, результат. Прикрепляется код sql и jupyter notebook с кодом python.
3. Влияние на бизнес - высокое. Понятно что зачем делается.

Четко определены основные метрики, например одна из них - % покрытия пользователей пунктами выдачи (для какого % пользователей пункт выдачи находится на расстоянии до 500м от дома). Например сейчас она 70%.

Есть цель ее увеличить. Исходя из этой цели думаем над гипотезами как это сделать. Под гипотезы 1, 2, 3 заводятся задачи на исследование. Провели исследования, проверили несколько гипотез, одна из них оправдалась - нашли способ поднять до 72%.
Дальше вносятся изменения в продукт - возможно с проведением АБ теста. Изменения внедряются. Заранее строим графики с нужными метриками, чтобы их отслеживать - правда все работает как ожидалось? или что-то не учли? Видим результат - метрика выросла.

❌Как устроено в компаниях с плохими процессами:

1. Коммуникация - ведется в основном в личках. Чтобы узнать ответ на вопрос по проекту - надо спросить Петю, он отправит к Васе, тот к Саше, а тот перешлет сообщение. Если Саша уволится, ответ узнать будет невозможно.
2. Документация - почти отсутствует. Исследования оформляются, но в самом общем виде. Код не прикрепляется.
3. Влияние на бизнес - довольно мало.
Делается так называемая "аналитика в стол". Аналитики делают вид что чето делают, проводят исследования, но они абсолютно ни к чему не ведут, не приводят к реальным действиям или решениям.

Как это выглядело бы на примере Авито? Допустим, там задались бы вопросом: какие категории товаров чаще всего заказывают доставкой? Хмм, поисследовали, получили цифры. Вот несколько красивых графиков, смотрите, мы проделали работу. С андроида чаще заказывают такие категории, а вот в айфоне немного отличается. Отлично, переходим к следующему исследованию... и непонятно, вы зачем вообще это исследовали? Это к каким-то действиям, решениям привело? Если требуются улучшения, кто-то возьмет это в работу, вообще узнает об этой проблеме специалист из соответствующего отдела? Нет. Даже не продуман такой процесс.

ссылка на канал. подписаться

Ученик 40 лет устроился на удаленку, живя в региональном городе.

Влился в айти с нуля и получил рекордный среди всех учеников оффер - с премиями под 300К (!) на руки.

в процессе собрал статистику:

Если тебе интересно.

У меня 361 отклик, 26 приглашений на первый разговор (23 состоялось), 20 приглашений на техсобес (16 состоялось), 6 приглашений на разговор с руководством после техосбеса (все состоялись), после этого финалка (дали положительную обратную связь) в 3 конторы (по 2 из них я отказал из-за формата работы), по остальным (еще 3, получается) либо отказали, либо просто не дали обратной связи еще (в том числе, есть те, где жду еще недолго, то есть это не только те, кто потерялись и отказали без обратной связи). 1 оффер

Резюме должно рассказывать историю

На своем курсе для каждого ученика я составляю резюме и помогаю продумать образ, который он будет транслировать на собесах. Важно, чтобы из резюме сразу читалась цельная история: кто этот человек, как он пришел в аналитику и как развивался.

Рекрутер, открывая отклик, не читает каждую строчку - он быстро ищет суть. Если резюме укладывается в понятный типаж, доверие появляется сразу. Если там просто набор несвязанных фактов - возникают подозрения.

В зависимости от возраста, жизненного опыта, бекграунда ученика я помогаю выбрать историю, в которую он органично сможет вписаться.

✅ Пример хорошей истории: парень математик, учился в крутом тех вузе, еще в универе начал программировать, писал свои пет проекты. Некоторое время работал на фрилансе разработчиком сайтов. 3 года назад увлекся аналитикой данных, прошел курсы, устроился на стажировку, на данный момент больше года работает в такой-то компании. -> Есть понятная история, человек вписывается в типаж "конвенционального айтишника".

❌Пример плохой истории: в резюме указано много мест работы в разных сферах. Есть работы длиной по 6 мес, есть долгие перерывы. Непонятно, почему человек был строителем, и вдруг стал аналитиком.
Сразу вызывает подозрения. Стоит ли его нанимать, если он часто меняет сферу деятельности, работодателей? Долго ли у нас задержится?
Насколько он впишется в нашу команду, где большинство как в первой истории: с тех. бэкграундом и понятным переходом в аналитику?

График 📊

Разберем одно из простых понятий аналитики данных. В работе вам часто нужно будет отслеживать разные показатели и строить для них графики.

Что такое график? Это картинка, которая помогает легче понять данные.

Например, у вас есть сайт, через который люди покупают товары. Вы хотите видеть, какая часть посетителей покупает товары после их просмотра.

Действия пользователя попадают в базу данных, далее пишется SQL запрос, выдающий таблицу данных, а на ее основе строится график конверсии. По оси x вы отображаете дату, по оси y - значение конверсии (например, оно на уровне 10%).

График автоматически обновляется каждый день. Далее аналитики за ним следят. Если в какой-то день видят падение конверсии - идут разбираться. Может быть такое, что сломалась оплата на сайте, и падение связано с этим - тогда надо срочно это чинить. А может, на сайте все нормально и это просто техническая ошибка в коде.

(прикладываю пример графика конверсии)

Еще один ученик устроился на 200К 🔥

Ловлю себя на том, что в публичном канале не всегда сразу пишу про успешные кейсы. Хотя людям это нравится и мотивирует.

Кейс ученика 19 лет

Этот кейс похож на мем, который недавно гулял по соцсетям - "зумер устроился на работу и уволился через 2 недели, чтобы насладиться летом".

Записался на курс в феврале 2024. 19 лет, 3 курс, учился в лицее с мат. уклоном, немного изучал python. Изучил sql, повторил python, начал искать работу. Через 3 месяца с начала обучения получил первый оффер на 80К. Решил его принять, вышел на работу, 2 недели проработал, неожиданно решил уволиться - говорит, поменялись планы, переезжаю в Москву, плюс "ну лето же, отдыхать нужно 😅".

В конце августа 2024 снова начал поиск, за 2 месяца нашел работу, устроился на 160К на руки (180 гросс). Прошел испытательный, работает там уже почти год.

Начало обучения: 2 февраля 2024г

Бекграунд до курса: учился в лицее с мат. уклоном, немного изучал python

Срок обучения до первого оффера: чуть меньше 3 мес

Собесов до оффера: 15 тех собесов

Сумма первого оффера: 80К на руки, через полгода устроился на 160К

Дальнейшее развитие событий: работает на этой позиции с октября 2024

Подробнее со скринами переписки и деталями - в статье.

https://teletype.in/@timuranalytics/kX2z5-rOg1a2

Отзыв ученика, который идет в конце статьи

#отзыв