Привет! Меня зовут Ярослав Хромов, я сооснователь careerspace — сервиса карьерных консультаций в чате онлайн. Ранее я работал в роли Senior Product Analyst в Wakie (YC-alumni), Fura (оценка >$100M) и Turbo (куплен Газпром нефтью). Начинал карьеру в GfK (топ-3 market research). Учился в МГУ на технической специальности.

Я не сразу был аналитиком, я на него переучился. Делал это еще тогда, когда курсов особо не было. Сделал это без проблем и верю, что каждый может так же. Единственное, чего мне не хватало — структура, которой можно следовать. И с этим же соглашаются все мои успешные друзья из IT, которые также переучились.

Сейчас я вижу, что онлайн-школы обманывают людей. Они мало того, что учат людей профессиям, по которым те никогда не найдут работу, так и берут за это сотни тысяч рублей. Это вообще нормально?

И ладно, если бы они давали норм контент, но они даже не учат базовым вещам с точки зрения понимания среды, куда ты приходишь работать. В итоге получаем сотни тысяч студентов, которые не могут найти работу, но зато теперь еще и платят кабальные кредиты.

У меня от этого так жестко горит. Поэтому я хочу сделать нормальный гайдбук, доступный каждому. И главная его цель — не научить пользоваться конкретным инструментом, а показать контекст решаемых задач и то, как можно подходить к их решению и подбирать оптимальное самому. А это именно то, чего онлайн-школы не дают вовсе.

Профессии «аналитик данных» не существует.

Знаешь, почему онлайн-школы говорят обратное? Потому что очень просто запихать кучу бесплатного материала в платный курс, обучить тебя техническим навыкам и сказать: ну всё, давай, иди анализируй!

А что анализировать, какой результат нужен бизнес-заказчику по итогу — вообще насрать. Главное, бабосика уже отсыпал, теперь можешь идти.

Убедиться в том, что профессии «аналитик данных» не существует, можно зайдя на hh.ru и вбив в поиске «аналитик данных».

Ага, вот и куча вакансии! Яр, ты что, меня тоже обмануть пытаешься? Сам же гонишь на онлайн-образование.

«Брат…», — скажу я, — «изучи описание внимательнее». Удивишься, что все вакансии поделятся на три направления:
1. Продуктовые аналитики
2. Исследователи
3. Решатели узких задач конкретной компании

Исследователь — ищет информацию по запросу от других отделов. Быстро разбирается в новой теме, находит достоверную информацию, предоставляет её их заказчику в требуемом виде.

Решатель узких задач — человек, на которого скидывают много неструктурированных задач, решение которых предполагает максимум ручного труда и минимум автоматизации или использования узкоспециализированных программ.

Такие роли часто прячут под названием «Аналитик данных». Но нужно уметь их распознавать и не откликаться на них. Потому что есть риск попасть на позицию, на которой ты не будешь развиваться. Найти работу после опыта в таком месте будет ещё сложнее, чем после переобучения.

Именно поэтому курс будет по единственной православной аналитике — продуктовой :)

Привет! Надеюсь не очень поздно. Только закончил звонок с Фаганом — моим другом и, по совместительству, Head of Analytics в Fura (международный стартап в сфере логистики с оценкой >$100M).

Рассказал что готовлю в курсе и попросил сделать ревью технических блоков (не буду рассказывать в курсе детали по условному Python, но дам ссылки, где научиться самому бесплатно).

Фаган согласился и обещал докинуть ещё своих полезных материалов, которые скопились за годы работы. Бай зе вей, Фаган начал карьеру как DS, так что у кого как ни у него попросить сделать ревью по хардам.

Так что курс движется полным ходом 🚀

Чего НЕ будет в первом нормальном курсе по аналитике.

За эту неделю 7 раз переписал структуру курса. Сейчас её финализировал. Мда, если бы она у меня был 5 лет назад, жизнь моя была бы сильно проще.

Результатом структуры стало не только то, что в него войдет, но и что в него НЕ войдет. Вот, чего НЕ будет в первом нормальном курсе по аналитике (моём, да):

- Симулятора работы аналитика. Считаю, что надо сталкиваться с реальностью, а не манипулировать конём в вакууме.

- Детальных блоков про hard skills (Python, R, SQL). Расскажу какие навыки нужны, где они применяются и как конкретно, что нужно знать и как этому научиться, дам все ссылки и последовательность изучения. Но не буду сам объяснять темы из серии «Типы данных в Python».

- Детально про эксперименты. Расскажу для чего делаются эксперименты, на каком этапе и как их оценивать. Но забуриваться глубоко не буду. Во-первых, супер сложных тесты делают seniorы, а курс не для них. Во-вторых простые тесты часто автоматизированы. В-третьих, есть продукты, которым смысла делать тесты вообще нет.

Если ты с этим в комфорте, записывайся в лист ожидания :) Там уже 19 человек, что очень даже неплохо для канала на 250 🚀