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.

• дашборды
• sql
• системы веб аналитики
• python
• метрики
• А/Б тестирование
• статистика

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.

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.

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.

Книга Ч. Уилан. "Голая статистика"

Также видела много рекомендаций на бесплатный курс по статистике на Stepik: 1 часть , 2 часть, 3 часть. Но курс будет полезен только если хотите сильно углубиться в статистику, новичку он может показаться скучным и отобьет все желание дальше развиваться в теме.

Также курс на Stepik: 1 часть, 2 часть.

Отдельно почитать про библиотеки для аналитиков - pandas, matplotlib, numpy.

Практика: установить окружение на компьютер, искать практические задачи и тренироваться на них.

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.

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

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.