Как найти работу аналитиком без опыта

Как сменить профессию и стать крутым аналитиком?

Зачем нужна аналитика? На что обратить внимание при поиске первой работы и как подготовиться к собеседованию? Сменить профессию бывает непросто, но в нашей статье мы постарались развеять все ваши сомнения и ответить на самые интересующие вопросы!

Недавно мы вместе с Юрием Тростиным, Head of Analytics and Data Science в Worki, проводили вебинар «Как сменить профессию и стать крутым аналитиком?». Смотрите запись этого онлайн-интенсива

Зачем нужна аналитика?

Цель любого бизнеса — это извлечение прибыли. Прибыль — это выручка минус издержки. Прибыль должна быть максимизирована в долгосрочной перспективе. Как же здесь помогает аналитика?

Есть три больших направления, в которых аналитика добавляет ценности:

1. Формирование бизнес-процессов.

Куда бизнес движется, в правильном ли направлении, как чувствуют себя ключевые сегменты клиентов и бизнеса? Обладая этими данными, аналитик может подсказать решение тех или иных проблем. Допустим, в бизнесе что-то идёт не так, и, в условиях быстро ускоряющегося мира, время — это реально самый ценный ресурс. Необходимо решать проблемы и выводить на рынок новые гипотезы быстрее конкурентов, и здесь-то вам поможет аналитика.

2. Принятие взвешенных решений на основе данных.

Здесь уже не только про алертинг, но и про формирование ключевых решений. Ведение любого бизнеса сопровождается неопределенностью и всю полноту информации получить никак нельзя. Если бы информация была всегда полной, доступной и равномерно распределенной между участниками рынка, то аналитика как таковая была бы не нужна. Но и сверхприбыли у бизнеса тоже бы не было. Если у вас есть релевантные данные для принятия решения и понимание, как из них извлечь информацию, то автоматически вы выигрываете у тех, у кого данных и этого понимания нет. Конечно, в бизнесе нельзя всегда принимать правильные решения, но, например, с помощью data-driven подхода можно минимизировать долю неверных решений. Разумеется, для этого вам нужны спецы, которые могут для вас эти данные проанализировать, чтобы они были полные и консистентные, то есть согласованные. Тогда в долгосрочной перспективе из этого можно извлекать пользу.

3. Новые идеи для бизнеса, для развития и экспериментов.

В своей основе это прежде всего какая-то идея, и она может либо зайти на рынок, либо нет. Чем больше релевантных идей и чем больше экспериментов генерируется, тем больше прибыли вы можете в перспективе получить. Прелесть IT-продуктов в том, что исследуя паттерны поведения внутри сервиса, можно понимать инсайты, которые казалось бы изначально неочевидные, но которые говорят о том, как пользователю будет лучше за счет аналитики и данных. Кроме того, в этом же направлении лежат и накопление данных о том, что вы просматривали, чтобы сгенерировать для вас более релевантный контент. Например, это делает YouTube, Netflix, ВКонтакте и др. компании, где очень широко развита рекомендательная система.

Ключевой вопрос для любого анализа, во время и после него: so what?

Что от этого всего бизнесу? Вы каким-то образом улучшаете понимание того, что происходит в бизнесе на данный момент? Вы генерируете больше идей и экспериментов за счет анализа? Вы принимаете более правильные и свежие решения?

Если хотя бы один ответ на три этих вопроса «да», то значит аналитик не зря делает свою работу. Аналитика — это не просто цифры и числа, это мощный инструмент, который позволяет вести качественный бизнес. Компании, понимающие это, готовы серьёзно вкладываться в аналитику, ибо знают, что несмотря на затратность процесса, от этого можно получить гораздо больше.

На что важно обратить внимание при поиске первой работы?

Если вы для себя решили, что аналитика — это то, что вам нужно, то при поиске первой работы вам необходимо найти место, где вы сможете лучше всего прокачаться. Под прокачкой имеются ввиду не только хард скиллы и использование инструментов, но и то, как подходить к проблемам, как и какие данные использовать.

На что стоит обратить внимание при поиске первой работы?

Пункты пойдут по убыванию важности, от наиболее важным к наименее:

1. Самое главное — это команда и руководитель.

Это те люди, у которых вы будете ближайшие полгода, год или два учиться. Перед тем, как зайти на борт, спросите себя: хотите ли вы у них черпать знания, вдохновляют ли они вас, круты ли они в том, чем занимаются?

Постарайтесь про них выяснить как можно больше: посмотрите в интернете их выступления, ведут ли они какие-то блоги или каналы, может быть, они пишут тексты в профильных сообществах. Если хотя бы один человек в команде что-то из этого делает, то это хороший знак.

На интервью подробно расспросите, что ожидается от джуна, какой в компании формат взаимодействия в коллективе. Помните, что ваша основная цель — это прокачаться и уйти оттуда с полным знаний и опыта багажом.

2. Сама компания.

Это не про офис и условия труда — это, конечно, неплохо, но это не долгосрочная мотивация. Это про посыл, которая сама компания транслирует.

Качественный личностный рост может быть только вместе с мотивацией. Если мотивации нет, то нельзя классно прокачаться. Если ваш вайб резонирует с вайбом компании, то только тогда вы сможете эффективно усовершенствовать свои навыки. Лучше сразу найти себе какое-то место по душе. Аналитика сейчас нужна везде: в e-commerce, classified, foodtech, gametech, HR, медиа, логистика и т.д. Реально везде есть данные и с ними нужно работать, чтобы эффективно управлять бизнесом.

3. Стэк технологий, которые компания использует.

Как джун вы можете в них не разбираться, от вас это по большому счету никто и не ждёт, но если ребята пользуются Excel и у них база одна MySQL, то вам стоит насторожиться. Да, Excel — это супер мощный инструмент, но если у компании классный cтэк по работе с данными, то это значит, что она понимает их важность и готова в них вкладываться. И, скорее всего, у бизнеса есть классная команда, а это значит, что вы можете круче прокачаться.

Что вы можете предложить при поиске первой работы аналитиком?

1. Знание SQL.

Если вы не сможете достать нужные данные, то вы не сможете сделать анализ. Достать данные вы можете с помощью SQL. У Юрия Тростина была куча реджектов из-за того, что он не знал SQL. Потом, конечно, ему пришлось его выучить.

SQL бывает разный:

• Стандартный SQL, который сформировался в 80-е годы. Именно его надо учить изначально. Стандартный SQL Юрий учил с помощью сайта sql-ex.ru. Это сборник задач по SQL, где есть различные виды баз данных и там можно попробовать поотвечать на аналитические вопросы.
• В российской IT-индустрии популярен другой диалект SQL, с которым работает ClickHouse. ClickHouse — это колоночная аналитическая СУБД с открытым кодом, позволяющая выполнять аналитические запросы в режиме реального времени на структурированных больших данных, разрабатываемая компанией Яндекс.

ClickHouse сейчас используют повсеместно все, например, Mail.ru Group, Авито, Яндекс. Его синтаксис не сильно отличается от основного, хотя, конечно же, есть различия, которые делают его более функциональным в работе с ClickHouse. Его задачи заточены именно на анализ, на лиды, а не только на извлечение данных.

2. Python.

Это стандарт индустрии для анализа данных, data science, в нем также можно сразу создавать визуализации. Владение Python позволяет вам проводить определенные операции гораздо быстрее, если вы используете его в связке с SQL, в отличие от того момента, когда у вас есть просто SQL. Знание Python будет супер плюсом для потенциального джуна.

Юрий Тростин отмечает, что Python давался ему куда проще, чем SQL. Он очень много зависал на kaggle.com, делал там competitions. Также там есть очень много различных скриптов по анализу, чистке, визуализации данных в Python. Второй момент — это курсы. Например, тот же курс от ProductStar.

3. Системы визуализации данных / BI-системы.

Без визуализации данных ваш анализ не имеет никакого смысла. С помощью BI-системы вы сможете проанализировать данные, визуализировать их, собрать графики в единый дашборд, который будет давать больше представления о том, что происходит в бизнесе, а также из этих данных можно на лету генерить инсайты. Такие продукты, как Tableau, Power BI, QlikView, это все относится к BI-функционалу. Они похожи между собой, поэтому если ознакомиться с каким-то одним из этих продуктов, то вам не будет составлять труда пересесть на что-то другое впоследствии.

4. Специфические продукты, используемые в аналитике.

Не секрет, что есть маркетинговая аналитика, бизнес-аналитика, продуктовая аналитика. В некоторых местах есть стратегическая аналитика, есть аналитика колл-центров, линий поддержки и т.д.

Узкие инструменты для маркетинговой аналитики — это Google Analytics и Яндекс.Метрика. Для продуктовой аналитики — Amplitude, который нужен для анализа пользовательского поведения в приложениях.

5. Эконометрика, A/B-тестирование, Data science.

На джуниорском уровне это не так важно, но в дальнейшем знание таких инструментов вам точно понадобится, если вы хотите преуспеть в аналитике.

Не нужно переходить к инструментам ниже по списку, если вы сначала не выучили инструменты выше. Если вы еще не знаете SQL, то не стоит начинать учить Python и т.п.

Что еще может помочь при поиске первой работы?

1. Решение бизнес-кейсов.

При решении бизнес-кейсов вы научитесь думать и говорить структурировано, быстро и четко. Вы научитесь выдвигать гипотезы, запрашивать релевантные данные, проводить качественный анализ и делать корректные выводы. Также это научит вас понятно доносить информацию о проделанной работе до разных людей.

2. Представление о том, как работает IT.

Это нужно потому, что обычно аналитик находится между бизнесом и технической командой. Аналитику нужно уметь находить коннект как с бизнесом, так и с технической командой.

3. Знакомства в индустрии.

Это ценно в особенности для тех, кто не имеет технического образования. Через знакомства можно получить рекомендации, это, конечно, не определяющее, но в какой-то момент может помочь.

Есть разные оффлайн и онлайн митапы, где вы можете знакомиться с людьми. Есть также большое Slack-сообщество Open Data Science (ODS), где больше 30 тысяч человек, среди которых вы также можете найти себе людей по интересам.

Чего ждать на интервью?

Типичная схема собеседования:

1. Знакомство;

2. Техническая часть.

Проверка навыков, которые вы указали в резюме;

3. Домашнее задание.

Вам либо предоставляется схема данных, по которой вы должны в итоге прислать не конкретный ответ в виде цифр, а SQL. В другом варианте вам дадут data set, который нужно будет проанализировать с помощью Python или другого языка программирования и далее прислать рекомендации по этому анализу;

4. Мотивационное интервью.

Выясняют, зачем вам нужна именно эта работа.

Что делать джуну на первой работе?

Главное в первой работе — это максимальная прокачка.

1. Как можно больше общайтесь с командой.

При решении каких-либо задач всегда советуйтесь со своими коллегами, таким образом вы будете впитывать их опыт и делать более качественную работу.

2. Постарайтесь понять, как именно работает бизнес.

Задавайтесь вопросами:

• Что продает ваша компания?
• Какова экономика одной продажи?
• Какова модель монетизации?
• Что получает пользователь, когда пользуется продуктом вашей компании?

Это поможет сформировать вам цельную картину бизнеса, которая в то же время поможет вам при анализе данных и выдвижении гипотез.

3. Общайтесь не только со своей командой.

Общайтесь с самыми разными людьми внутри: разработка, продукт, маркетинг, продажи. Они могут поделиться с вами крутыми инсайтами о бизнесе и рынке.

4. Расширяйте сферы компетенции, не только по части аналитики.

5. Не засиживайтесь на одном месте.

Когда вы поняли, что ваши обязанности начинают повторяться, вы не можете уже взять от этого места столько же, сколько брали до этого, то задумайтесь, возможно, нужно открыться предложениям, которые поступают к вам, чтобы вы могли дальше расти как аналитик.

На что стоит смотреть при формировании команды?

1. Желание и страсть работать с данными.

Если вы любите искать паттерны в данных, если вы понимаете, что за данными стоит физический смысл, если вы можете с помощью данных на что-то влиять, то эта работа точно для вас.

2. Драйв.

Это про желание менять вещи. Классный аналитик должен быть проактивным.

3. Разнообразный опыт.

Когда у человека есть разносторонний опыт, он может добавить свою нестандартную точку зрения на проблему. С такими людьми интереснее работать.

4. Мотивация.

Важно, чтобы человек четко осознавал:

• Что он хочет получить в результате этой работы?
• Почему человек решил работать с данными?

5. Технические скиллы.

Никуда без них.

Полезные ссылки от Юрия Тростина:

• Victor Cheng

Виктор Ченг — это икона в сфере консалтинга… У него есть классные книги и лекции на ютуб, а также аудиозаписи кейс-интервью. Вы можете их найти и послушать.

• Case in Point, Marc Cosentino

Очень распространённая книжка в сфере консалтинга, которая представляет собой сборник бизнес-кейсов. Попробуйте прочитать и самостоятельно порешать кейсы из этой книжки.

• Creating data-driven organization, Carl Anderson

Книга рассчитана на большой пласт специалистов, от джунов до профи. Книга хорошо развивает мысль, зачем вообще нужна аналитика. Создает даже некий фреймворк о том, как можно думать про аналитику в компании.

• Youtube: CrashCourse / Computer Science

Любимый канал Юрия на ютуб. Там есть много быстрых курсов, в том числе и про Computer Science. С помощью этого курса вы сможете изучить основы Computer Science и понять откуда она зародилась.

• Introduction to Networking, Charles Severance

Хорошая книга о том, как работают сети Интернет. Достаточно простая, рекомендую к прочтению.

• Product Analytics Playbook, Amplitude

Этот источник позволяет по-новому взглянуть на аналитику, на важность отдельных метрик. В этом гайде есть туториалы, как можно все эти знания использовать в Amplitude.

• Как мы делаем data-driven стартап. Worki

Выступление Юрия Тростина в Минске, где он рассказывает, как они делают data-driven стартап Worki.

Также аналитиком можно стать на нашем годовом курсе «Профессия: Аналитик (с 0 до PRO)» Узнать подробности!

Как стать аналитиком данных с нуля и найти работу в этой сфере?

Все больше компаний начинают искать специалистов по анализу данных. Появляется много вакансий в этой сфере, в том числе удаленных. Например, в Яндексе. Это перспективное направление, которое хорошо оплачивается. В статье вы узнаете, как стать аналитиком данных с нуля. Пройти весь путь от обучения, в том числе самостоятельно, до трудоустройства.

В статье есть ссылки на бесплатные уроки и платные курсы, сайты с вакансиями и другие полезные ресурсы. Поэтому рекомендуем прочитать ее до конца.

Содержание статьи:

• Кому подойдет профессия?
• Какую специализацию выбрать?
• Где учиться? Обзор курсов с дипломом
• Как освоить профессию самостоятельно?
• Что нужно знать и уметь?
• Сколько можно заработать?
• Как устроиться на работу без опыта?

• Где искать вакансии начинающим?

Кому подойдет профессия?

Людям, которым нравится работа с данными: цифрами, статистикой. Хочется заниматься интерпретация данных: собрать их и сделать важные для бизнеса выводы, подготовить рекомендации.

В этой сфере нужны следующие качества:

• Хорошо развитое логическое мышление.
• Умение видеть задачу целиком, не зацикливаясь на деталях.
• Готовность к монотонной работе.
• Внимательность.
• Желание учиться и узнавать новое.

• Умение работать в команде.

В эту область приходят люди с разным образованием и опытом. Часто это вторая карьера: человек состоялся в одной специальности и хочет освоить новое направление. Либо перейти в смежную сферу.

Стать аналитиком с нуля можно самостоятельно или пойти учиться на курсах. Профильное (математическое) образование не обязательно, но совсем без подготовки не обойтись. Про то, на кого надо обучаться, расскажем ниже.

Чем занимаются аналитики? Выбор специализации

В таблице ниже собрана информация о разных направлениях в специальности. Основная задача одна – анализ и систематизация данных. Однако задачи могут отличаться.

Название специализации (по ссылкам можно перейти на более подробные статьи)	Чем занимается	Где может работать, в каких сферах востребован
Бизнес-аналитик	Формирует рекомендации для руководителей компаний по различным вопросам.	Банковский и финансовый сектор, продажи.
Финансовый аналитик	Изучает прибыли и затраты, проводит сравнение с конкурентами, ищет идеи для инвестирования.	Банки, брокерские и страховые компании, инвестиционные корпорации.
Системный аналитик	Работает в IT, может обладать навыками программирования. Помогает определить требования к ПО.	IT- компании, сфера компьютерной безопасности.
Веб-аналитик	Анализирует показатели сайта: посещаемость, конверсии и другие метрики. Работает над их улучшениями.	Онлайн-торговля, интернет-агентства.
Аналитик 1С	Работает в тандеме с разработчиками ПО и предлагает стратегии автоматизации бизнес-процессов. Консультирует сотрудников по работе в 1С.	Торговые и производственные предприятия, компании- франчайзи 1С.
Аналитик маркетплейсов	Поиск способов увеличения продаж на торговых площадках Озон, WB и других.	Вакансии предлагают Вайлдбериз, Озон и другие крупные маркетплейсы.
SMM-аналитик	Разрабатывает стратегию продвижения бизнеса в социальных сетях, анализирует клиентскую базу.	Востребованы в сферах, активно использующих SMM: торговля: ресторанный бизнес, индустрия красоты, моды.
Продуктовый аналитик	Исследует рынок, изучает потребности клиентов, анализирует спрос на продукт.	IT-фирмы, производственные компании.
Bl-аналитик	Оформляет отчетность компании. Систематизирует информацию в виде дашбордов и понятных таблиц. Помогает автоматизировать процесс составления отчетов.	Страховые компании, банки, торговля, интернет-магазины и другие компании.
UX-аналитик	Готовит рекомендации по интерфейсу и дизайну сайта.	Реклама, маркетинг, IT, торговля.
Игровой аналитик	Изучает поведение игроков, рассчитывает ожидаемую прибыльность проектов, предлагает варианты улучшения игры.	Разработчики игр.

Бизнесмены и топ-менеджеры все чаще стремятся принимать решения на основе цифр. Эксперт помогает собрать статистику и систематизировать ее, сделать выводы. Извлечь из цифр практическую пользу. Специалисты востребованы в разных сферах: IT, маркетинге, продажах, банковской отрасли, экономике.

Где учиться профессии? Обзор курсов

В таблице собраны популярные программы в онлайн-университетах. Они позволяют освоить профессию с нуля на уровне, достаточном для трудоустройства. Вы получаете системную подготовку, включая практику, и документы, подтверждающие уровень знаний.

Если вас интересуют уроки для самостоятельного обучения, пролистайте таблицу вниз – они будут под ней.

Название и ссылка на программу	Описание
Курс «Аналитик данных» в Sky.pro	Поможет освоить профессию с нуля, опыт в IT не нужен. Обучение состоит из лекций, мастер-классов, домашних заданий с проверкой. Вы научитесь: делать анализ в Excel, применять SQL, использовать Python для анализа, работать с Power BI, ориентироваться в метриках (показателях), тестировать гипотезы, проводить A/B тесты. Спикеры курса – преподаватели-практики и эксперты, сотрудники крупных компаний. Практика проходит на реальных задачах. Курс поможет стать аналитиком данных с нуля. По окончании обучения студенты будут иметь 5 проектов в портфолио, диплом установленного образца и знания, достаточные для работы.
Курс профессия Бизнес-аналитик в Skillbox	Это направление особенно востребовано во время нестабильности. Специалисты помогают компаниям повышать продажи, сокращать издержки. На курсе научат: Рассчитывать бизнес-модель. Анализировать экономику проекта. Оптимизировать процессы. Программировать на Python. Решать задачи с помощью IT. Работать с заказчиками. Работать с Excel, Google Таблицами. Не требует начальных знаний и поможет стать бизнес-аналитиком с нуля. Лекции идут в записи, поэтому обучение в Skillbox рассчитано на людей, готовых учиться самостоятельно.
Курс Профессия BI-аналитик в Skillbox	Это новая и востребованная специальность. Задача – собирать, анализировать цифры и представлять их в виде таблиц и дашбордов. Курс поможет стать аналитиком BI с нуля, без опыта в этой сфере.
Курс Основы аналитики и аналитического мышления в Нетологии	Это первый шаг к профессии: курс поможет развить качества, необходимые для работы. Специальные знания для старта не нужны. Формат обучения – видеолекции, вебинары, домашние задания, квизы. Здесь преподают: Основы статистики. Работа с Google.Таблицами. Python как инструмент анализа. SQL. Основы машинного обучения. Вы сможете понять, насколько эта сфера вам интересна. Получите начальные навыки и базовые знания, которые в дальнейшем помогут вам стать аналитиком данных с нуля.

Как освоить профессию самостоятельно? Бесплатные уроки

Вам потребуется изучить:

• Excel – для анализа и обработки числовой информации. В Клубе фрилансеров Вконтакте собрано много бесплатных видео по работе с этой программой. Пользуйтесь поиском по видео, чтобы найти нужные лекции. Excel (либо Google Таблицы) – база, с которой стоить начать, чтобы стать дата аналитиком с нуля.
• SQL – для работы с базами данных. Документация по Microsoft SQL есть в открытом доступе на официальном сайте. Бесплатные курсы по работе с SQL выложены на YouTube.
• Язык программирования Python. Он популярный и несложный. Изучить его можно по бесплатным самоучителям.

• Основы статистики. Есть в открытом доступе, например, здесь: лекции и семинары по курсу Математическая статистика от МФТИ.

Плюсом будет умение пользоваться следующими программами:

• Power BI и Tableau – для представления цифр в виде графиков и таблиц. Уроки для знакомства Power BI выложены на сайте Microsoft.

• MS Power Point – чтобы готовить презентации для клиентов. Обучающие материалы по Power Point есть в Клубе фрилансеров.

Полный перечень необходимых для работы навыков зависит от специализации. Например, чтобы стать бизнес-аналитиком, нужно хорошо разбираться в экономике, финансах.

Для самостоятельного обучения будут полезны следующие ресурсы:

• @internetanalytics – канал Алексея Никушина, основателя конференции МатеМаркетинг.
• @yandexmetrika – официальный чат пользователей сервиса Яндекс.Метрика.
• @appmetrica_chat – официальный чат пользователей AppMetrica, сервиса Яндекса.
• @excel_everyday – канал о работе в Excel.
• @google_spreadsheets_chat – чат по Google Таблицам и скриптам.
• @itanalyst_ru_chat – чат по 1С.
• Stepik.org/course/63054/info — тренажер по SQL.

• Analyst.by/library — библиотека сообщества бизнес- и системного анализа.

Читайте книги, например:

• Для бизнес-анализа. «Руководство к Своду знаний по бизнес-анализу BABOK (аббревиатура от A Guide to the Business Analysis Body of Knowledge)». Это полноценный учебник. Книга дорогая, но ее рекомендуют представители отрасли и преподаватели вузов. Это всемирно признанный стандарт бизнес-анализа. Она поможет продвинуться тем, кто хочет самостоятельно стать бизнес-аналитиком с нуля.
• Для работы с big data (большим массивом данных – востребовано в таких компаниях, как Яндекс). «BIG DATA. Вся технология в одной книге» (Вайгенд Андреас).

• Для работы в IT. «Путь aналитика. Практическое руководство IT-специалиста» (Иванова Вера, Перерва Андрей).

Что еще надо знать и уметь?

Математику, программирование и понимание бизнес-процессов. Чтобы стать аналитиком данных, нужно разбираться в этих сферах. В некоторых специализациях дополнительно понадобятся профильные знания.

• Математика. Нужно иметь знания в областях статистики, математического анализа и линейной алгебры и уметь их применять.
• Программирование. Нужно уметь программировать на Python и использовать SQL.
• Понимание бизнес-процессов, знание основных метрики.

• Редакторы таблиц. В профессии необходимо умение сортировать информацию, составлять диаграммы и графики. Если вы хотите самостоятельно стать аналитиком данных с нуля, начать стоит с изучения Excel и Google Таблиц.

Также могут потребоваться дополнительные знания и навыки. Например, для работы в иностранной компании может понадобиться иностранный язык, обычно – английский. По этой ссылке вы найдете много бесплатных самоучителей, словарей и другой полезной информации.

Сколько можно зарабатывать?

Разброс зарплат в сфере Data Analyst большой. Самые высокие доходы – в Москве и Санкт-Петербурге. Ниже перечислены средние зарплаты в разных городах:

• Москва — от 90 000 руб.
• Санкт-Петербург — от 80 000 до 100 000 руб.
• Казань — от 80 000 руб.
• Владивосток — от 75 000 руб.

• Самара — от 60 000 руб.

В среднем самые высокие доходы – в направлении финансового анализа. Зарплаты зависят от стажа и обязанностей:

• Стажеры и младшие специалисты — от 80 000 руб.
• Сотрудники среднего уровня — от 100 000 руб.

• Senior-специалисты и руководители отделов — от 170 000 руб.

В качестве дополнительного стимула работодатели могут предлагать программы добровольного медицинского страхования, посещение фитнес клуба и курсы иностранных языков.

Как устроиться на работу без опыта?

Чтобы получить предложение от работодателя, стоит тщательно прорабатывать каждый отклик на вакансию:

• Составить привлекательное резюме. Разборы резюме есть в телеграм-канале @products_jobs, там можно найти много полезных советов по его составлению. Также почитайте, как составить резюме, чтобы выделиться, как написать сопроводительное письмо. Опишите в резюме те навыки и задачи, которые близки к новой работе, и уберите непрофильные. Это поможет устроиться на работу аналитиком даже без опыта.
• Подписаться на каналы с вакансиями в социальных сетях, на лидеров отрасли. Оставлять содержательные комментарии под постами.
• Зарегистрироваться на профессиональных форумах и периодически читать, а также комментировать статьи и сообщения.
• Рассмотреть стажировку. Ее предлагают в том числе такие компании, как JetBrains, Авито, Яндекс.
• Добавить в резюме не только описание образования и опыта, но и личные качества, такие как аналитический склад ума, бизнес-мышление, внимание к деталям.

• Готовиться к каждому собеседованию: изучать информацию о работодателе, узнавать, кто будет проводить интервью.

Где искать работу новичкам?

Сайты, где можно найти вакансию аналитика данных, в том числе без опыта работы:

• HH.ru – популярный сайт для поиска работы. Здесь можно найти не только вакансии, но и варианты стажировки.
• Kwork – здесь можно разместить информацию о своих услугах и получать заказы.
• Career.habr.com – раздел с вакансиями на сайте для IT-специалистов.
• @kadrof_work – здесь размещаются предложения удаленной работы и заказы для фрилансеров.
• @analysts_hunter – профильные вакансии в Телеграм.
• @datasciencejobs – предложения о работе в области искусственного интеллекта, сбора, обработки и дата-анализа.
• @foranalysts – предложения для Digital analysts и Data scientists.
• @products_jobs – вакансии и разбор резюме.

• @hireproproduct – продуктовые вакансии.

Кто такие аналитики и что они должны уметь

Все аналитики работают с данными, но у каждого есть специализация. Data Engineer, ML Engineer, ML Researcher, Data Implementator, Data Visualisator, Product Analyst, Marketing Analyst, Customer Experience Analyst, Chief Data Officer — направлений в аналитике очень много.

Конечно, универсальные аналитики тоже встречаются — это data-аналитики. Data-аналитик умеет всё. И если компания молодая или только начинает заниматься аналитикой, она будет нанимать именно data-аналитиков — ребят, которые знают, что такое данные, как с ними работать, как загружать откуда угодно, как их трансформировать.

Например, три года назад в Skyeng не было градации, все были data-аналитиками. И такой же путь проходят многие организации.

Но в крупных компаниях обычно работают три вида узкоспециализированных аналитиков.

BI-аналитик. Это человек, который анализирует уже имеющуюся бизнес-модель. Смотрит, не сломалось ли в ней что-то, правильно ли работают все элементы, выполняет ли каждый филиал свои задачи. Словом, на этой позиции нужно анализировать готовое и рисовать очень много дашбордов.

Продуктовый аналитик. Тот, кто помогает компании и продукту поменяться. Когда мы запускаем продукт, мы должны давать потребителю то, что решит его проблему. Аналитику тут нужно находить пользовательские данные, работать с логами, с большим количеством экспериментов. И в продуктовом анализе вообще никак без статистики.

Маркетинговый аналитик. Он работает с веб-аналитикой или аналитикой приложений в зависимости от типа бизнеса, прогнозирует эффективность маркетинговых кампаний, планирует целевые показатели и KPI.

Маркетинговый аналитик разбирает воронку продаж, чтобы понять, как работают каналы и атрибуция. Он определяет, какими каналами лучше пользоваться. Например, решает, что надо сначала прогревать пользователей через YouTube, а потом показывать таргетированную рекламу в Фейсбуке. Или наоборот.

Три необходимых скилла аналитика

Работу аналитиков можно разделить на три части.

Первая касается данных и надёжности. Всегда нужно обогащать данные! Если вы анализируете кандидатов, то с помощью api можно посмотреть во ВКонтакте, какую музыку они любят. Пригодиться может что угодно. Если вы работаете с данными, и думаете, что нашли всё, просто знайте — нет, не всё.

Данных всегда больше, чем кажется. Дополнительные данные могут быть где-то рядом. Поэтому на курсах Skypro мы всегда учим искать больше и находить то, что нужно для решения задачи, а не работать с тем, что есть.

Вторая часть — метрики. Хорошие метрики — это чувствительные метрики. Если в продукте что-то поменяется, аналитик сразу должен увидеть это по изменениям показателей. Метрика должна быть чувствительной, а в идеальном варианте метрики должны ещё и выстраиваться в иерархию или слои пирамиды метрик.

Третья часть — это репортинг, то есть доставка метрик до конечного потребителя. Должна быть явная, понятная система алертов, система дашбордов. Чтобы любой человек мог зайти и понять, что с его продуктом происходит, чтобы данные приходили вовремя (не часто, а именно вовремя), чтобы они всегда были актуальными и легко-интерпретируемыми.

Самые важные инструменты аналитика

Достичь всего этого можно с помощью инструментов, которыми должен владеть каждый аналитик.

Ключевые инструменты: языки программирования, умение работать с базами данных, математической статистикой и средствами визуализации.

Среди языков программирования самые популярные Python и SQL. SQL — это не совсем язык программирования, это язык структурированных запросов. Но знать его просто необходимо, так как в 80% случаев информация, с которой приходится работать аналитикам, находится в базах данных. Достать её оттуда можно как с помощью SQL.

Python же — более универсальное средство, которое позволяет вам оперировать данными и делать с ними вообще всё, что угодно. Знание Python не является обязательным для того, чтобы начать работать аналитиком, но оно очень сильно повышает ваши возможности в анализе данных, поэтому я убежден, что знать этот язык просто необходимо, чтобы конкурировать на рынке труда.

Самое популярное средство визуализации — Tableau. Но он очень дорогой и позволить его себе могут только крупные столичные или международные компании.

Доступный аналог табло — Power BI. Это бесплатный продукт Microsoft, похожий на Excel. Его мы тоже изучаем на наших курсах. Существуют и другие системы визуализации. Мы в Skyeng используем не одну, а сразу несколько. Чем больше инструментов у аналитика, тем лучше.

Кроме того, аналитику потребуются математические и статистические инструменты. Очень многое из статистики придумали психологи: если нужно доказать какой-то психологический эффект, требуется собрать выборку, провести тест и математически доказать эффект.

При работе с людьми измерения проводить сложно, приходится прибегать к методам математического моделирования и статистике. Так что аналитикам, как и психологам, нужно хорошо разбираться в том, как понять, можно ли считать наблюдаемый эффект случайным, или всё же можно говорить о какой-то закономерности.

Какого аналитика ищут работодатели

Владеть инструментами — это не просто написать их названия в резюме. Главное в аналитике — уметь их применять. Если вы просто знаете, что есть такая штука как Python или SQL и понимаете, как оно работает, то это ещё не всё. Аналитиком вас делает умение превращать данные в действия и отвечать на вопросы. Я часто провожу собеседования и могу сказать, что это самая большая беда — начинающие аналитики не могут ответить на вопросы бизнеса.

Даже аналитик без опыта должен обладать широким кругозором и знать, как можно использовать все теоретические инструменты в работе.

Если он понимает, как работают данные — он знает, что можно сделать и как, а чего делать не стоит.

Поэтому аналитик должен понимать суть, а не просто заучивать методы. Аналитики пишут много кода, и если вы понимаете, как он работает, вы легко можете найти в нём ошибку, оптимизировать его, понять, что здесь делал другой человек. Работа аналитиком — это про 8 часов поиска ошибки в скрипте. Вы не сможете сделать это без полного понимания того, что видите. Готовность добраться до смысла важна для любого аналитика.

Как аналитику найти работу: советы от Михаила Морозова

• Подпишитесь на каналы с вакансиями в Facebook, Telegram, любых соцсетях. Я рекомендую каналы: Карьерный Цех, Работа ищет аналитиков и Интернет-аналитика.

• Подпишитесь на всех хедов аналитики и дружите в соцсетях с опытными аналитиками. Постучитесь ко мне. Также советую подписаться на Анну Ахременко из Яндекс.Практикума, Алексея Никушина, создателя конференции Матемаркетинг и на Шагане Мирзоян из СберМаркет.

• Комментируйте посты лидеров о работе, а не пишите им в личку.

• Читайте статьи и книги, которые обсуждают в комьюнити каналов Data Science Chat, Чат Tableau, Product Analytics.

• Пишите в резюме не только про инструменты, которыми вы владеете, но и про важные для аналитиков soft-skills: умение декомпозировать задачи, оценивать их сложность, бизнес-мышление, внимание к деталям.

• Подготовьтесь к собеседованию. Узнайте, кто вас будет собеседовать, напишите скрипты, которые соберут информацию об этом человеке или компании, покажите их прямо на собеседовании.

• Идите стажёром в крупные организации. Например, к нам в Skyeng, Яндекс, Epam, JetBrains, Авито. Компании, которые берут стажёров, серьёзно вкладываются в развитие сотрудников. Вы многому научитесь на практике и заведёте полезные контакты.

Мнение редакции может не совпадать с мнением автора. Ваши статьи присылайте нам на 42@cossa.ru. А наши требования к ним — вот тут.

Иллюстрация: Катя Павловская для Skillbox Media

Рассказывает просто о сложных вещах из мира бизнеса и управления. До редактуры — пять лет в банке и три — в оценке имущества. Разбирается в Excel, финансах и корпоративной жизни.

Бизнес‑аналитик — проводник изменений внутри компании. Он помогает понять, что нужно изменить в процессах или в системе управления, чтобы увеличить эффективность бизнеса.

В последние годы профессия бизнес-аналитика становится всё более популярной, спрос на таких специалистов растёт. В то же время многим не до конца понятно, чем бизнес-аналитик занимается и кто может им стать.

В новом выпуске подкаста «Оффер на почте» (вот ссылки на него на «Яндекс.Музыке», Spotify и в Apple Podcasts) от Skillbox обсудили профессию бизнес-аналитика. В дискуссии участвовали Юлия Щигарева — руководитель управления привлечения персонала в РКК «Энергия», Антон Антипин — спикер курса Skillbox «Профессия Бизнес-аналитик», бизнес-аналитик с 20-летним опытом работы и генеральный директор консалтинговой компании Business Set,.

В подкасте говорили о том, как устроена работа бизнес-аналитика, о спросе на этих специалистов и о том, как войти в профессию с нуля. Мы послушали подкаст и пересказали для вас ответы экспертов.

• Нужны ли бизнес-аналитики в 2022 году
• Чем занимаются бизнес-аналитики и в каких сферах бизнеса они наиболее востребованны
• Как стать бизнес-аналитиком и обязательно ли для этого учиться в вузе
• Какие качества нужны бизнес-аналитику
• Какие у компаний главные требования к бизнес-аналитикам
• Как устроиться на работу, если нет опыта
• Может ли бизнес-аналитик работать удалённо
• Что самое сложное в работе бизнес-аналитика
• Как бизнес-аналитик может развиваться в компании
• Нужны ли бизнес-аналитику международные сертификаты при устройстве на работу
• Что можно посоветовать человеку, который хочет попробовать себя в бизнес-аналитике
• Как узнать больше о бизнес-аналитике

---

В 2022 году бизнес-аналитики остаются очень востребованными. В период экономических и политических изменений компании вынуждены оперативно подстраиваться. Они стараются менять свои бизнес-процессы так, чтобы бизнес продолжал приносить те же результаты или становился эффективнее.

Бизнес-аналитики нужны как раз для того, чтобы оптимизировать бизнес-процессы компаний. Например, убрать лишнюю бюрократизацию, если она есть, или дополнить цепочку процесса необходимыми деталями, чтобы он не был разорванным.

По словам Юлии Щигаревой, по состоянию на осень 2022 года HR компаний наблюдают дефицит бизнес-аналитиков на рынке — на большое количество открытых вакансий приходится не так много резюме.

Любой бизнес включает пять элементов: цели, бизнес-процессы, ресурсы, персонал и парк информационных систем. Бизнес-аналитик может работать с любым из них:

• помогать формулировать стратегические цели компании;
• проектировать бизнес-процессы и описывать последовательность работы специалистов на местах — что нужно делать для достижения целей;
• анализировать, как бизнес расходует ресурсы, искать пути оптимизации;
• анализировать информационные системы компании, выяснять, что нужно для развития этих систем, и ставить разработчикам соответствующие задачи.

Больше всего бизнес-аналитики нужны в IT-сфере, сфере финансовых технологий и в крупных индустриальных компаниях, где важны оптимально выстроенные бизнес-процессы.

Также бизнес-аналитики востребованы в отраслях, где регулярно воспроизводятся одни и те же действия. Например, в ретейле, общественном питании, сфере услуг — там, где каждый день нужно одинаково хорошо обслуживать клиентов.

Программы, на которых целенаправленно учат бизнес-анализу, стали появляться не так давно. Поэтому чаще всего в бизнес-аналитику переходят специалисты из смежных сфер. Например, менеджеры по качеству, проджект-менеджеры, экономисты, системные аналитики.

Большая часть работы бизнес-аналитика строится на том, что ему нужно глубоко погрузиться в бизнес-процессы компании, разобраться в них, проанализировать, найти пробелы и доработать. По словам Антона Антипина, для этого не обязательно профильное высшее образование в бизнес-анализе. Важнее набор компетенций и характеристик человека — например, системное и логическое мышление.

Также для работы бизнес-аналитиком требуется владеть специальными инструментами — их можно изучить на курсах.

Антон Антипин добавляет: важно понимать, что идеальный специалист тот, кому нравится, что он делает. У такого специалиста может не быть диплома, сертификата, ему может не хватать каких-то знаний. Однако если у него есть склонность решать аналитические задачи и ему это нравится, такой профессионал будет предпочтительнее для работодателя и успешнее в своей деятельности, чем человек с дипломом, но без желания.

У хорошего бизнес-аналитика должно быть четыре базовых качества:

1) креативность — он должен уметь разрабатывать планы организационных изменений, которые будут приносить пользу компании;

2) лидерство — уметь повести за собой людей, чтобы эти изменения реализовались в работе;

3) коммуникабельность — уметь общаться с владельцами бизнес-процессов и исполнителями, защищать разработанные решения перед руководством;

4) исполнительность — уметь работать с разными методами и инструментами бизнес-анализа.

Получается, что к технической стороне процесса относится только последнее качество — исполнительность. Остальные три связаны с общением с людьми.

Чаще всего требуются кандидаты с высшим образованием, но не обязательно профильным. Как мы говорили выше, это могут быть люди с математической, экономической, IT-специальностью.

Желателен, но не обязателен опыт работы, связанной с анализом или описанием бизнес-процессов, от трёх лет. Требование опыта работы именно в сфере бизнес-аналитики сейчас встречается редко.

Набор методологических знаний и навыков зависит от сферы, для которой ищут бизнес-аналитика. Например, для работы со стратегией компании бизнес-аналитик должен владеть методологическими инструментами визуализации целей. Для работы с бизнес-процессами бизнес-аналитик должен уметь работать с типовыми нотациями.

Идеальный кандидат должен уметь пользоваться инструментами для бизнес-анализа — например, Microsoft Visio, Business Studio или другими. Но на практике работать с ними можно научиться уже в процессе.

Можно выбрать один из двух путей.

Человек работает по смежной специальности и задумывается о том, чтобы поменять направление. В этом случае он может прийти к своему руководителю и рассказать, что хочет попробовать себя в бизнес-аналитике. Часто под свои новые цели компании формируют подразделения бизнес-анализа как раз из внутренних специалистов, которые раньше работали, например, в службе качества или в отделе управления проектами.

Человек хочет кардинально изменить направление своей деятельности. В этом случае при устройстве на работу без опыта часто выручает портфолио специалиста. Чтобы сформировать своё первое портфолио, не обязательно работать в компании — подойдут выполненные учебные проекты, собранные в одном месте. Например, на курсе «Профессия Бизнес-аналитик» в Skillbox домашние задания спроектированы таким образом, чтобы потенциальный работодатель мог оценить профессионализм начинающего специалиста. Глядя на них, работодатель может понять, что человек разбирается в бизнес-анализе, и предложить ему работу, даже если у того нет опыта.

Бизнес-аналитики могут работать удалённо — так же как и большинство представителей современных специальностей. Более того, они могут работать удалённо даже на больших предприятиях со сложными процессами и регламентами.

Удалённая работа — тоже влияние времени и внешних факторов. Работодателям приходится быть гибкими, чтобы привлекать лучшие кадры. Если до пандемии руководители были уверены, что должны видеть своих сотрудников каждый день, то после пандемии в офисы вернулись немногие. Компаниям удалось настроить процессы так, что в режиме удалёнки качество работы не изменилось.

По словам Антона Антипина, бизнес-аналитик перестаёт быть бизнес-аналитиком, когда теряет любознательность. А любознательность он теряет, когда начинает «закапываться» в рутинной работе.

Поэтому самое сложное — не допустить, чтобы работа стала для бизнес-аналитика обыденностью.

Когда человек каждый день выполняет одну и ту же работу, он начинает чувствовать, что в этом наборе действий достиг максимального профессионализма. Тогда он теряет желание развиваться дальше — всего, чего ему хотелось достичь, он уже достиг. В теории Ицхака Адизеса таких специалистов называют «мёртвыми пнями».

Если бизнес-аналитик останавливает своё профессиональное развитие, он перестаёт быть проводником изменений и для компании.

Как мы говорили в начале, у бизнес-аналитика в компании может быть несколько точек приложения навыков. Например, он может проектировать бизнес-процессы, участвовать в разработке стратегии, работать с эффективностью использования ресурсов.

Руководители должны отслеживать развитие специалиста в одной из этих сфер и своевременно «перекидывать» его в другие до того, как наступит выгорание.

Допустим, специалист работает с данными — занимается описательной статистикой и анализирует продажи. Когда он достигает хороших результатов в этой области, ему предлагают применить полученный опыт в управлении бизнес-процессами. Таким образом, перемещая бизнес-аналитика с одной задачи на другую, можно поддерживать его любознательность и желание развиваться дальше.

Вертикальный рост в карьере бизнес-аналитика тоже возможен. Если специалист склонен к управлению людьми, может самостоятельно вести проекты, он способен дорасти, например, до руководителя отдела организационного развития.

В большинстве случаев наличие или отсутствие международного сертификата при устройстве на работу ни на что не влияет. Да, западные сертификаты опираются на серьёзные своды знаний, которые считаются основой бизнес-аналитики, но они непонятны российскому рынку труда.

Международный сертификат может принести пользу в случае, если человек хочет себя выгодно «продать». Но при этом ему, скорее всего, придётся объяснять работодателю, что это за сертификация и какие дополнительные навыки и знания она ему дала.

Более востребованны сейчас сертификаты о владении какой-либо программой для бизнес-анализа или сертификаты профильных курсов по бизнес-анализу. Например, сертификат аттестованного специалиста Business Studio для работодателя будет более важен, чем международный сертификат бизнес-аналитика.

В любом случае при приёме на работу бизнес-аналитика оценивают не по количеству дипломов и сертификатов, а по умению решать задачи.

В первую очередь нужно прислушаться к себе. Оценить свои сильные и слабые стороны. На основании этого принимать решение, стоит пробовать себя в бизнес-аналитике или нет. Например, если нравится погружаться в детали, моделировать, как будут развиваться события, анализировать результаты — идти в бизнес-анализ однозначно стоит.

Главный совет начинающим бизнес-аналитикам — не бояться практики и пробовать себя в разных направлениях бизнес-анализа. Только так можно понять, к чему лежит душа и где хочется развиваться глубже.

На старте можно выбрать один из элементов бизнес-анализа, о которых мы говорили выше, — например, проектирование бизнес-процессов компании, — и поработать в этой области три-пять месяцев. За это время можно понять, нравится это направление бизнес-анализа или нет. Если не нравится — переходить в другое и пробовать дальше. Главное — не стоять на месте.

• В полной версии выпуска подкаста «Оффер на почте» — ещё больше информации о профессии бизнес-аналитика. В конце выпуска своим опытом вхождения в бизнес-анализ делится выпускник курса Skillbox. Вот ссылки на подкаст на «Яндекс.Музыке», Spotify и Apple Podcasts.
• В своём интервью Антон Антипин рассказал, как проходит типичный рабочий день бизнес-аналитика, какие в профессии есть перспективы и сколько можно зарабатывать на разных этапах карьеры.
• В этой статье Skillbox Media рассказали главное о бизнес-аналитике: как она работает, какие методы в ней используют и что должен уметь хороший бизнес-аналитик.
• Здесь редакция «Код» Skillbox Media перечисляет, что должны уметь бизнес-аналитики, чтобы получить первую работу.
• Для тех, кто хочет стать бизнес-аналитиком, в Skillbox есть курс «Профессия Бизнес-аналитик». Студентов учат анализировать бизнес, оптимизировать бизнес-процессы, решать задачи бизнеса с помощью IT-разработки, программировать на Python, а также работать с заказчиками.

Листая дальше, вы перейдете на страницу курса

Научитесь: Профессия Бизнес-аналитик
Узнать больше

Продолжая отвечать на вопрос «Как стать аналитиком?», сегодня мы рассмотрим, что за книги читать, куда пойти учиться, какие курсы выбрать, чем полезно самостоятельное обучение и где найти работу без опыта: практические советы будущим и начинающим бизнес-аналитикам, системным и продуктовым, а также веб- и аналитикам данных.

Каждому аналитику – свой путь

О том, что аналитики бывают разные и каждый из них работает с определенным кругом задач и специальных инструментов, мы уже рассказывали здесь и здесь. Вкратце повторим: чтобы понять, каким аналитиком вы хотите стать, задайте себе вопрос, что именно вы хотите анализировать: данные, бизнес или программные продукты, работать с продуктовыми метриками, строить воронки продаж, искать закономерности в данных, улучшать производственные процессы или интерфейсы взаимодействия информационных систем. Сопоставив свои склонности с анализируемым предметом и используемым для этого инструментарием с помощью этой простой схемы, вы поймете, что хотите стать, например, бизнес-аналитиком или желаете развиваться в области аналитики данных.

Что читать и где учиться?

После того, как вы определились с профилем, можно строить пошаговый план вхождения в профессию. Однако, чтобы выбрать подходящие курсы по аналитике данных, системному или бизнес-анализу, нужно сперва попробовать самостоятельно понять интересующую специализацию. Для этого начните с материалов, которых полно в открытом доступе: бесплатные курсы, статьи и видео. В частности, у нас в блоге много обучающих статей по бизнес-анализу для новичков, а также открытые тесты по различным прикладным вопросам. Из классиков советую книги «Реинжиниринг корпорации. Манифест революции в бизнесе» (Майкл Хаммер и Джеймс Чампи, 2007 г.), «Бережливое производство. Как избавиться от потерь и добиться процветания вашей компании» (Джонс Дэниел Т., Вумек Джеймс П., 2020 г.). Также в обязательном must-read списке для начинающих системных и бизнес-аналитиков «Разработка требований к программному обеспечению» (Карл И. Вигерс, Джой Битти, 2016 г.) и более краткий вариант от российского автора «Требования для программного обеспечения: рекомендации по сбору и документированию» (Илья Корнипаев, 2014 г.). А вот профессиональное руководство по бизнес-анализу BABOK®Guide не очень подойдет новичкам, т.к. рассчитано на читателей с опытом практической работы.

По аналитике данных и матстатистике очень хвалят бесплатный вводный курс Анатолия Карпова на платформе Stepik. Также стоит попробовать бесплатный курс по основам Python и анализа данных от Яндекс.Практикум, чтобы понять, какие задачи решает аналитик данных.

Для начинающих веб-аналитиков рекомендую прежде всего освоить инструментарий Google Analytics, Google Search Console и Яндекс.Метрики. Для продуктовых аналитиков пригодится курс по BI-аналитике на платформе Coursera, а также книги «Разработка ценностных предложений. Как создавать товары и услуги, которые захотят купить потребители» (Остервальдер Александр, Пинье Ив, 2020 г.), «Маршрут построен! Применение карт путешествия потребителя для повышения продаж и лояльности» (Балахнин Илья, 2019 г.) и «Как создать продукт, который купят. Метод Lean Customer Development» (Альварес Синди, 2019 г.).

Самостоятельно изучив основы, двигаться дальше можно с опытным наставником в рамках платных курсов. Платить стоит только за то обучение, которое будет по-настоящему полезным и оперативно окупится быстрым выходом на работу. Поэтому, выбирая курсы бизнес-анализа или, например, продуктовой аналитике, внимательно посмотрите программу: чему вас собираются учить и насколько это сегодня востребовано на рынке. Для этого изучите требования к кандидатам на сайтах с вакансиями (HeadHunter, SuperJob, Мой Круг и т.д.). Также для этого подойдут популярные сегодня телеграмм-каналы. К примеру, в TG-чате «Работа ищет аналитиков» можно не только посмотреть требования к вакансиям от прямых работодателей и HR’ов, но и получить ответ на вопрос по системному и бизнес-анализу, продуктовой и веб-аналитике, а также аналитике данных.

Также рекомендую вступить в профессиональный чат аналитиков, где можно проконсультироваться с коллегами, обсудить рабочую задачу и даже просто поболтать. Такие сообщества по интересам отлично держат в контексте и помогают обмениваться опытом с коллегами из других городов и стран.

Зачем нужны платные курсы, если все есть онлайн и бесплатно?

О том, как выбрать курс онлайн-обучения, я написала отдельную статью. Чтобы не повторять ее здесь, подчеркну, что самостоятельное погружение в профессию аналитика для изучения основ не лучше и не хуже специализированных курсов, просто эти 2 способа обучения в корне отличаются друг от друга характером и режимом. Интерактивный курс, когда вы не просто читаете материал, выполняете задания и смотрите видео, а непосредственно взаимодействуете с преподавателем/инструктором/тренером вживую или онлайн, предполагает быстрое освоение темы за счет интенсивного погружения в нее и внешнего воздействия. Четкий график занятий и заплаченные за курс деньги стимулируют слушателя дойти до конца, а не бросить обучение из-за напряженного графика повседневной жизни и/или сложностей в понимании материала.

Самостоятельный режим обучения на открытых курсах дает больше свободы в организации учебы, но требует высокого уровня дисциплины и времени, что не всегда имеется в нужном количестве у взрослых и даже очень мотивированных людей. Кроме того, возможность задать вопрос и быстро получить подробный ответ от опытного наставника порой помогает понять неочевидные тонкости изучаемой темы и усвоить материал лучше, чем сотни статей и видео-лекций. А практические примеры и кейсы, которыми преподаватель поделится с вами, сэкономят время и силы при решении подобных задач в реальной жизни.

Я успешно закончил курсы и что дальше: как найти работу аналитиком без опыта

Наконец, самый животрепещущий вопрос всех молодых специалистов и недавних выпускников ВУЗов или образовательных онлайн-программ от различных учебных центров: как найти работу без опыта? Действительно, многие учебные центры в описании своих курсов обещают трудоустроить слушателей еще во время учебы. Они включают в обучение некоторые тестовые задания и типовые кейсы от работодателей, могут организовать собеседование, «ярмарку вакансий» или встречу с кандидатами по типу «быстрых свиданий» (speed-dating).

Однако, не следует возлагать слишком большие надежды на такие мероприятия: вам могут не подойти или не понравиться эти предложения. Поэтому, как обычно, спасение утопающих – дело рук самих утопающих, ищите работу самостоятельно: на сайтах с вакансиями, в TG-каналах, спрашивайте у знакомых. На первый период подойдет даже практика и/или стажировка с минимальной оплатой. Однако, не стоит задерживаться на позиции стажера дольше пары месяцев, за которые вы поймете основы практической работы. Уважайте свой труд: он должен оплачиваться соразмерно той пользе, которую вы, как аналитик, приносите бизнесу.

Также имеет смысл поискать возможности приобретения практического опыта в качестве аналитика на текущем месте работы. Например, если вы давно трудитесь в качестве штатного сотрудника или руководителя и знаете особенности своей предметной области, можно предложить варианты оптимизации процессов или структур, чтобы комплексно или частично улучшить продукт или организацию деятельности. Попробуйте лучше понять своих покупателей, точно сегментировав целевую аудиторию с помощью Google Analytics, составьте корпоративную карту создания потоков ценности для устранения неэффективных циклов в бизнес-процессах, поищите закономерности в накопившихся массивах данных или найдите другие полезные для бизнеса инсайты. Этот способ приобретения практических навыков особенно актуален для так называемых «свитчеров» – состоявшихся специалистов, которые планируют перейти в аналитики, но не хотят уходить в новое место на минимальную зарплату junior’а со своего привычного уровня.

Для начинающих бизнес-аналитиков и руководителей Школа прикладного бизнес-анализа нашего лицензированного учебного центра обучения и повышения квалификации приготовила есть специальный курс «Основы бизнес-анализа для начинающих», на котором вы узнаете все, что нужно для успешного начала профессиональной деятельности.