Как обучиться аналитике бесплатно
Подборка от автора Telegram-канала Аналитика и Growth mind-set.
Рекомендации, описанные в этой статье, в большей степени относятся к маркетинговым, веб и продуктовым аналитикам.
Все материалы, на которые ссылаюсь, бесплатны.
Навыки аналитика, которые сейчас востребованы на рынке
- дашборды
- sql
- системы веб аналитики
- python
- метрики
- А/Б тестирование
- статистика
Системы веб аналитики
Google имеет обучающий центр Skillshop, где можно обучиться старой версии Universal analytics (ее перестанут поддерживать в июне 2023 года) и новой версии Google Аналитика 4. Есть тестовый аккаунт для той и другой. Как получить тестовый аккаунт.
Google Tag manager - менеджер тегов.
Яндекс Метрика - “Школа Метрики”. И также тестовый аккаунт (чтобы в него войти, нужно зарегистрироваться в Метрике).
Практика:
- сделать быстрый лендинг на Тильде или любом другом конструкторе и на нем настроить все 3 инструмента
- попрактиковаться анализу на отчетах в тестовых аккаунтах
Для закрепления и подтверждения знаний пройти сертификацию Яндекс Метрики и Google analytics.
Дашборды
Наиболее популярные инструменты для построения дашбордов - это Power BI, Tableau, Google Data Studio.
У Power BI есть целый раздел с разнообразным обучением и примерами. Если кажется сложным, то можно начать с изучения статей в интернете, где за несколько шагов рассказывают, как сделать дашборд. Так вы не сделаете сложный дашборд, но зато разберетесь в базовых понятиях.
Есть хороший чат power BI, где можно задать вопрос по инструменты.
Практика: построить дашборд самостоятельно на любом наборе данных.
По другим сервисам следуйте аналогичным путем - ищите их официальные мануалы, а также в дополнение к ним статьи в интернете с объяснением, примерами.
SQL
Однозначно рекомендую тренажер на Stepik. Там минимум теории, максимум практики.
На собеседованиях часто спрашивают, "какой у вас уровень владения sql?". Чтобы узнать свой уровень, пройдите тесты на hackerrank, там их: Basic, Intermediate, Advanced.
Практика: и тренажер на Stepik, и задачи на hackerrank - это все уже практика. Но чтобы усилиться, нужно искать в интернете примеры задач по маркетинговой, продуктовой аналитике и решать их.
Статистика
Книга Ч. Уилан. "Голая статистика"
Python
Отдельно почитать про библиотеки для аналитиков - pandas, matplotlib, numpy.
Практика: установить окружение на компьютер, искать практические задачи и тренироваться на них.
Метрики
Веб/Маркетинговому/продуктовому аналитику важно разбираться в метриках.
Здесь ничего конкретного у меня нет, так как читала много всего и ничего не "запало" в душу. Если у вас есть какие-то предложения, пишите в комментариях.
А/Б тестирование
Изучить инструмент для тестирования Google optimize
Практика:
- lite-вариант: продумать тест от начала до конца и самостоятельно настроить
- hard-вариант: все предыдущее + пустить реальный трафик, а по завершении эксперимента сделать выводы
Как устроиться на работу без опыта работы
На мой взгляд, устроиться на работу будет сложно, но всегда можно:
- найти стажировочные вакансии. У меня был именно этот путь, я начала в аналитике с 3 месячной бесплатной стажировки (хотя это запрещено по законодательству, но тогда мне это было нужно), а затем меня сразу взяли в штат по итогам работы. Стажировок немного, но они точно есть, периодически попадаются мне, когда просматриваю вакансии.
- придумать свой проект (pet project) и на нем практиковаться. Или проще - не целый проект, а небольшие задачи. Например, попробовать создать свою базу данных на сервере, посоставлять запросы к этой базе данных. Или например, как будто к вам звонит ваша любимая компания и просит сделать вас дашборд.
- есть различные конкурсы аналитиков, где можно получить представление о тех задачах, которые решаются на практике. Например, Карьерный цех.
- устроиться на работу в какую-нибудь никому неизвестную маленькую компанию, где вас возьмут при вашем огромном желании и уже имеющихся самостоятельных наработках, получить там опыт и двигаться дальше.
Если у вас есть какие-то другие полезные материалы, кидайте их в ссылках.
В следующий раз сделаю подборку по блогам.
Классный список, все забрали никто не сказал спасибо)
Спасибо большое, очень ценная инфа!!!!
Спасибо🔥
Спасибо.
спасибо!