📊 Как стать аналитиком и получить оффер мечты? Разбор от директора ИТ-компании 🇷🇺

Начинающим аналитикам сейчас как никогда важно понимать не просто что учить, но и зачем. Как руководитель ИТ-компании, скажу прямо: на собеседованиях мы ищем не волшебников с 100 сертификатами, а людей, которые понимают базу и умеют её применять. Делюсь системным взглядом на навыки, с примерами из практики. 🔍 SQL - язык данных номер 1 Без него никуда. Любая система хранения (от старенького Oracle до модных облаков) требует знаний SQL. Умение быстро написать join или подзапрос залог продуктивности. У нас в компании SQL это первый фильтр на собеседовании. Используем: DBeaver, PSQL, Azure Data Studio. 📊 Excel хоть и старый, но живой Хотя хочется всё делать в коде, иногда Excel быстрее и понятнее. ВПР, ЕСЛИ, сводные таблицы - это ваша боевая база. Используем: Excel, Google Sheets. 🐍 Python или R - аналитика без границ Работа с pandas, matplotlib, seaborn, numpy - это основа. Даже простая визуализация csv-файла может показать логику, которую SQL не даст. Используем: Google Colab, Jupyter Notebook, VS Code. 📈 Статистика, чтобы не строить выводы “на глаз” Как сказал Деминг: “Без данных вы всего лишь человек с мнением”. Понимание A/B тестов, нормального распределения, доверительных интервалов фундамент для принятия решений. Используем: те же Python/R. 📦 Продуктовые метрики это ваша аналитическая интуиция MAU, DAU, Retention, ARPU, LTV - это язык продукта. Если вы не знаете, как посчитать и интерпретировать метрику, вы не аналитик, а наблюдатель. У нас в команде каждый junior обязан защищать гипотезу метриками. 💼 Мой совет как работодателя: Не распыляйтесь. Качайте навыки последовательно. Сделайте учебный проект (анализ заказов, поведение клиентов, воронку продаж) — и вы уже на шаг впереди 90% соискателей. 📌 Сохраняйте пост — он может стать первым шагом к вашему офферу. НЕтипичный сисадмин | #технологии #мысли #скилы #опыт