Как стать аналитиком данных - стратегии, обучение, этапы отбора
#аналитика #аналитик #анализданных #деньизжизни #рабочийдень #python #pandas #визуализация #снуля #карьеравit #накрутка Ссылки: - Бесплатная подборка материалов для аналитиков данных: https://t.me/AnalystKlondikeOfficialBot - Найти ментора: пиши о себе в https://t.me/AnalystKlondikeAdmin - Практический курс SQL для аналитиков данных: https://clck.ru/3NjCwX О профессии аналитика данных, как стать аналитиком, полезные материалы, курсы в нашем телеграмм-канале: https://t.me/+CbqLeDIGvB1kYTBi Как стать аналитиком данных? Мы расскажем о том, как стать аналитиком данных. Мы дадим полное описание процесса найма и его подводных камней, начиная со скрининга резюме, заканчивая прохождением технических и кейс-интервью. Обсудим упаковку и накрутку опыта. Затем приведем обзор плюсов и минусов различных вариантов обучения, в том числе обучение у ментора, на курсах или самостоятельный путь. В последней части видео мы дадим ссылки на полезные и бесплатные материалы для собеседований на аналитика данных. Как получить работу аналитика данных с высокой зарплатой? Начнем с обзора процесса найма аналитиков данных и его подводных камней. Мы подробно опишем все этапы, что вас ждет, а также расскажем как избежать ошибок. Как устроена профессия аналитика? Данные мобильных приложений и сайтов хранятся в промышленных базах данных в сыром виде. Написанием кода для загрузки и преобразования сырых данных занимаются дата-инженеры. Они же формируют архитектуру аналитического слоя. Данные из аналитического слоя используются прикладными аналитиками данных для исследований, дашбордов и АБ-тестов. Продуктовые аналитики берут готовые данные, но не формируют их, а проводят исследования и АБ-тесты. BI-аналитик делает дашборды на готовых данных, аналитик-разработчик и аналитик данных делает широкий круг задач по работе с данными. Широта задач может быть доведена до крайности у full-stack аналитиков. Этапы отбора Перейдем к этапам получения работы аналитиком данных. Начинается все со скрининга резюме. Далее идет интервью с HR-специалистом, затем одно или несколько технических интервью с лайв-кодингом. Лайв-кодинг (live coding) - это когда вы на интервью получаете задачу по программированию и должны ее решить здесь и сейчас под наблюдением интервьера. При успешном прохождении технического интервью вас ждет кейс-интервью, встреча с командой и заветный оффер. Но подготовиться можно и нужно, необходим ментор (наставник), который сопроводит вас на всех этапах получения работы. Вы не обязаны противостоять машине в одиночку. Нельзя разочаровываться и отступать от цели получить работу в ИТ. Вам нужен наставник, который расскажет что изучать, на чем сосредоточить внимание, поможет с составлением резюме и поддержит на всех этапах получения работы. Вы сможете подготовиться не только к собеседованию, но и к работе. Скриниг резюме Вы создаете резюме и откликаетесь на вакансию. Опытных аналитиков рекрутеры ищут сами. HR-специалисты тратят очень мало времени на просмотр вашего резюме. Поэтому оно должно быть правильно оформлено и составлено без ошибок. Попросите ментора помочь с составлением резюме, ведь резюме - это ваше лицо. Интервью с HR Вам будут задавать вопросы по резюме, о проектах которые делали. Поэтому ваша история должна быть отточена и логически непротиворечива. На интервью с HR также могут спрашивать технические вопросы по программированию и анализу данных. Техническое интервью Вы подключаетесь и получаете задачу. Ее нужно будет решить прямо на собеседовании. Обычно дают алгоритмические задачи по Python или SQL. Подуктовое кейс интервью Вам дадут проблему в продукте и попросят ее решить. Стоит ли нам это делать, какой будет эффект на пользователей? - это и есть пример продуктовой задачи, которые решают аналитики на работе. Встреча с командой Вы встретитесь в онлайн-формате со своими будущими коллегами. Они зададут вопросы о вашем опыте, вы зададите свои вопросы. Что изучать? Разберемся, что должен знать аналитик данных, чтобы не только пройти собеседования, но и успешно работать. Есть три основных раздела: Python, SQL, Pandas. Было бы неплохо также иметь кругозор в ИТ, потому что зачастую задают вопросы именно на кругозор. Как вкатиться в ИТ и анализ данных, как обойти фильтры HR по опыту работы? Необходимо обучиться о ментора и попросить его упаковать опыт. Как обучиться? Мы расскажем возможные варианты, дадим плюсы и минусы. Есть три варианта: самостоятельное обучение, курсы и обучение под руководством ментора. О менторах или наставниках Ментор - это самый эффективный способ найти работу в анализе данных с нуля. Вы станете успешно отвечать на вопросы и проходить собеседования. Курсы не особо помогают, разве что когда нужно изучить что-то конкретное. Самостоятельное обучение малорезультативно. Как чего начать обучение? Можно начать с SQL. В описании вы найдете курс SQL, который я разработал специально для аналитиков данных.
#аналитика #аналитик #анализданных #деньизжизни #рабочийдень #python #pandas #визуализация #снуля #карьеравit #накрутка Ссылки: - Бесплатная подборка материалов для аналитиков данных: https://t.me/AnalystKlondikeOfficialBot - Найти ментора: пиши о себе в https://t.me/AnalystKlondikeAdmin - Практический курс SQL для аналитиков данных: https://clck.ru/3NjCwX О профессии аналитика данных, как стать аналитиком, полезные материалы, курсы в нашем телеграмм-канале: https://t.me/+CbqLeDIGvB1kYTBi Как стать аналитиком данных? Мы расскажем о том, как стать аналитиком данных. Мы дадим полное описание процесса найма и его подводных камней, начиная со скрининга резюме, заканчивая прохождением технических и кейс-интервью. Обсудим упаковку и накрутку опыта. Затем приведем обзор плюсов и минусов различных вариантов обучения, в том числе обучение у ментора, на курсах или самостоятельный путь. В последней части видео мы дадим ссылки на полезные и бесплатные материалы для собеседований на аналитика данных. Как получить работу аналитика данных с высокой зарплатой? Начнем с обзора процесса найма аналитиков данных и его подводных камней. Мы подробно опишем все этапы, что вас ждет, а также расскажем как избежать ошибок. Как устроена профессия аналитика? Данные мобильных приложений и сайтов хранятся в промышленных базах данных в сыром виде. Написанием кода для загрузки и преобразования сырых данных занимаются дата-инженеры. Они же формируют архитектуру аналитического слоя. Данные из аналитического слоя используются прикладными аналитиками данных для исследований, дашбордов и АБ-тестов. Продуктовые аналитики берут готовые данные, но не формируют их, а проводят исследования и АБ-тесты. BI-аналитик делает дашборды на готовых данных, аналитик-разработчик и аналитик данных делает широкий круг задач по работе с данными. Широта задач может быть доведена до крайности у full-stack аналитиков. Этапы отбора Перейдем к этапам получения работы аналитиком данных. Начинается все со скрининга резюме. Далее идет интервью с HR-специалистом, затем одно или несколько технических интервью с лайв-кодингом. Лайв-кодинг (live coding) - это когда вы на интервью получаете задачу по программированию и должны ее решить здесь и сейчас под наблюдением интервьера. При успешном прохождении технического интервью вас ждет кейс-интервью, встреча с командой и заветный оффер. Но подготовиться можно и нужно, необходим ментор (наставник), который сопроводит вас на всех этапах получения работы. Вы не обязаны противостоять машине в одиночку. Нельзя разочаровываться и отступать от цели получить работу в ИТ. Вам нужен наставник, который расскажет что изучать, на чем сосредоточить внимание, поможет с составлением резюме и поддержит на всех этапах получения работы. Вы сможете подготовиться не только к собеседованию, но и к работе. Скриниг резюме Вы создаете резюме и откликаетесь на вакансию. Опытных аналитиков рекрутеры ищут сами. HR-специалисты тратят очень мало времени на просмотр вашего резюме. Поэтому оно должно быть правильно оформлено и составлено без ошибок. Попросите ментора помочь с составлением резюме, ведь резюме - это ваше лицо. Интервью с HR Вам будут задавать вопросы по резюме, о проектах которые делали. Поэтому ваша история должна быть отточена и логически непротиворечива. На интервью с HR также могут спрашивать технические вопросы по программированию и анализу данных. Техническое интервью Вы подключаетесь и получаете задачу. Ее нужно будет решить прямо на собеседовании. Обычно дают алгоритмические задачи по Python или SQL. Подуктовое кейс интервью Вам дадут проблему в продукте и попросят ее решить. Стоит ли нам это делать, какой будет эффект на пользователей? - это и есть пример продуктовой задачи, которые решают аналитики на работе. Встреча с командой Вы встретитесь в онлайн-формате со своими будущими коллегами. Они зададут вопросы о вашем опыте, вы зададите свои вопросы. Что изучать? Разберемся, что должен знать аналитик данных, чтобы не только пройти собеседования, но и успешно работать. Есть три основных раздела: Python, SQL, Pandas. Было бы неплохо также иметь кругозор в ИТ, потому что зачастую задают вопросы именно на кругозор. Как вкатиться в ИТ и анализ данных, как обойти фильтры HR по опыту работы? Необходимо обучиться о ментора и попросить его упаковать опыт. Как обучиться? Мы расскажем возможные варианты, дадим плюсы и минусы. Есть три варианта: самостоятельное обучение, курсы и обучение под руководством ментора. О менторах или наставниках Ментор - это самый эффективный способ найти работу в анализе данных с нуля. Вы станете успешно отвечать на вопросы и проходить собеседования. Курсы не особо помогают, разве что когда нужно изучить что-то конкретное. Самостоятельное обучение малорезультативно. Как чего начать обучение? Можно начать с SQL. В описании вы найдете курс SQL, который я разработал специально для аналитиков данных.