Всем привет, дорогие подписчики.
Сегодня поговорим о такой интересной теме, как собеседования.

Итак, что же представляет собой собеседование на аналитика?

1 этап. Созвон с HR - вы редко пропустите этот этап. Чаще всего это собеседование на ‘адекватность’: чем вы занимались, какие у вас мотивации в работе, пресловутое ‘кем вы видите себя через Х лет’. Ещё HR расскажет о позиции, компании, послушает остальные ваши вопросы и узнает о ваших зарплатных ожиданиях.

2 этап. Зачастую это техническое собеседование с вашим будущим менеджером и коллегами из команды, где вы будете либо :
- писать код на SQL/Python (в зависимости от того, что вы знаете и любите)
- отвечать на вопросы, как бы вы решали ту или иную задачку (например: ‘как вы считаете retention/LTV’, ‘как бы вы оценивали АВ-тест’, ‘какие методы АВ-тестирования вы знаете’ )
- иногда могут дать продуктовый кейс из серии:
‘Вот у нас такие-то вводные и при этом у нас падает конверсия, какие причины вы в этом видите?’
В такой ситуации от вас будут ждать генерации гипотез, больше с уклоном, как вы мыслите.

Конечно, также поспрашивают про опыт, почему вы решили менять работу, в каких инструментах работали.

Иногда вместо/после этого этапа могут прислать домашнее задание, где от вас так же будут ждать написание кода/гипотез.
Если здесь все успешно, то переходим на этап 3.

3 этап. Чаще всего это собеседование с продуктовым менеджером или CPO , иногда это может быть руководитель всей аналитики или операционный руководитель (типа CFO), если департамент аналитики находится в его управлении.
Там тоже будут вопросы про опыт, как бы вы что-то решили, иногда могут спросить, какие улучшения вы бы уже предложили нашей компании.

Готово, вы восхитительны, если прошли эти этапы!
Конечно, в частных случаях количество собеседований может увеличиться, если в компании большая ветвистая структура.

Ещё рекомендую обратить внимание, что иногда компания может запросить у вас референсы - отзывы ваших бывших коллег о работе. Внимание : иногда это может быть в открытую и у вас попросят контакты, а иногда это может быть сбор обратной связи от каких-то знакомых ваших будущих коллег.
Рынок IT достаточно тесный. Поэтому советую всегда уходить полюбовно 🤗

В следующих постах потренируемся на реальных задачах, которые когда-либо встречались мне и моим знакомым на собеседованиях.

#рынокIT #полезности #собеседования
#карьера

Продолжение моей истории.

А дальше в Авито начался небольшой передел: много людей стали уходить, ушла продакт, с которой я много работала, и мой руководитель, после чего и я потихоньку начала собираться, дописав свой магистерский диссер на релевантную тему по возможностям развития для маркетплейсов.

Через месяц у меня на руках было несколько офферов.

Но больше всех меня привлёк ЦИАН. Во-первых, классная продуктовая команда; во-вторых, импонировало участие в создании культуры продуктовой аналитики в компании; в-третьих, сложные и амбициозные задачи (все, как мы любим 🤡)

Так, в августе я пришла в ЦИАН и начала заниматься сначала вторичкой, а потом полностью переключилась на новостройки.
Вот уж где было раздолье по задачам! И финансовые модели, и прогнозирование выручки, и вал продуктовых задачек.

Отдельную строку в моей аналитической биографии заняло знакомство с Hive и попытка его покорить🤧

Но, в целом, задача была выполнена успешно.

Что же было дальше?

#проМаринку #карьера #истинаневпоследнейинстанции

Привет, ребята !

Как показал опрос, интереснее всего задача #3 с реального собеседования.

Что ж, погнали 🌚

У нас есть 2 таблицы :
1-я называется ‘employees’ и выглядит так:

Dep_name emp_id emp_name
Sales 123 Dou John
Sales 211 Jane Smith
HR 556 Billy Jane


2-я таблица называется ‘salaries’ и выглядит так:

salary emp_id emp_name
500 123 Dou John
600 211 Jane Smith
1000 556 Billy Jane

В компании 600 сотрудников, в каждой таблице содержится 600 уникальных строк.

Задача: нужно вывести каждый департамент, где средняя зарплата сотрудника ниже 500$.

Как всегда, пишите мне в лс @mmmikheeva

#карьера #собеседования #полезности #рынокIT #задачи

Всем привет!

Получила от вас 7 ответов в лс и 1 в комменты. В общем-то, как всегда все верно . Вы крутые 😎🌟

Давайте разбираться, какой же верный ответ на задачку выше.

Как бы я решила?

SELECT dep_name
, AVG(s.salary)AS avg_salaries
FROM employees e
JOIN salaries s ON e.emp_id = s.emp_id
GROUP BY dep_name
HAVING AVG(s.salary) < 500

Почему так?

1. Мы хотим увидеть департаменты, поэтому выбираем dep_name

2. Джойним табличку с зарплатами сотрудников по айди сотрудников и таким образом собираем все зарплаты. Здесь подойдёт, что называется, джоин обыкновенный.

3. Добавляем в select среднюю зарплату по каждому сотруднику в департаменте функцией avg()

4. Так как функция avg() у нас функция агрегирования, нам нужно сгруппировать по полю dep_name

5. Финальным шагом добавляем having с необходимым нам фильтром на среднюю зп ниже 500$. Having тут, так он работает с количественными фильтрами, а where бы не сработал, и нам нужно отфильтровать значения строго меньше 500, поэтому ‘<‘, а не ‘<=‘ .

Готово, вы восхитительны!

Если у вас все сошлось, то вы только что решили одну из трёх задач на собеседовании в одну всем известную социальную сеть 😎

#полезности #собеседования #рынокIT #карьера #задачи

Всем привет!

Сегодня разберём ещё один вопрос, который несколько раз поступал мне в личку.

А именно, о многообразии аналитиков 🤡

На рынке очень много разных аналитиков, давайте разбираться, чем каждый их ‘подвид’ занимается:

BI-аналитик:
- в основном, строит дашборды и отчеты, чтобы все стейкхолдеры могли отслеживать на них операционную эффективность
- чаще всего немножко умеет в дата-инжиниринг (дата-инженер на полшишечки)
- помогает оптимизировать процессы в компании (автоматизирует отчётность, рассылки, помогает в организации хранилища данных)
- делает разные выгрузки по запросу
- чаще всего работает кросскомандно-сразу с несколькими командами (но бывают исключения)



Бизнес-аналитик:
- занимается сбором, анализом требований и формированием детальных ТЗ (use cases, блок-схемы, модели данных)
- является эдаким посредником между разработчиками и бизнесом
- конечно же, анализирует проблемные области и формулирует предложения для улучшения
- управляет требованиями (обработка запросов на изменение, анализ и описание влияния на существующие требования)
- опять же, запросы и дашборды может делать по просьбе заказчиков



Системный аналитик:
- чаще всего бдит документацию всех данных, таблиц
- детально описывает структуру данных, бизнес-процессы, чтобы это было всем понятно
- является промежуточным звеном между разработкой, дата-инженерами и бизнес-команды: собирает запросы, комментарии и жалобы от бизнеса
- поддерживает документацию в актуальном состоянии, следит, чтобы все было четко



Продуктовый аналитик:
- проводит исследования типа ‘как повышение цен скажется на нашем общем перформансе’, ‘почему упала конверсия’, ‘почему этот продукт перестал перформить’
- дизайнит и считает результаты АВ-тестов
- делает дашборды по запросу
- основная его задача: находить точки роста в продукте и приносить их продакт-менеджеру в зубах, генерить какие-то инсайты
- обычно привязан к конкретному продукту/команде, сфокусирован только на них



Веб-аналитик:
- чаще всего чудесно умеет в GTM и прочие приблуды типа GA, ЯМ
- умеет в разметку и добавление новых блоков данных на сайте
- строит разные отчеты, преимущественно по аудиторным показателям
- обычно работает кросскомандно



Дата-аналитик:
- чаще всего, это бизнес или/и (🧐)
BI-аналитик, который ещё и в тесты умеет, и модельки, если что, построит
- обычно тоже привязан к конкретному продукту/команде
- тут зависит от компании, но чаще всего дата-аналитик совмещает в себе несколько функций (многорукий Шива)


Вот и все. Если остались вопросы, пишите 🤗

#истинаневпоследнейинстанции #рынокIT #полезности #карьера

Всем привет!

Вчера вела вебинар для одной компании по продуктовым метрикам.
Хотела бы поделиться несколькими основными тезисами, которые мы рассмотрели:

- Нет такого понятия, как мастхэв метрики. Волшебной таблетки не существует .

- Чтобы разобраться с тем, какие метрики следует выбрать, можно учитывать три фактора: бизнес-цели компании, этап ее развития и тип продукта

- В основном, выделяют 5 этапов в жизненном цикле компании. На 5-м этапе происходит смена парадигмы, где компании пора задуматься о новом продукте, так как она уже насытила рынок
(Подобнее о них- здесь: https://www.google.ru/amp/s/hbr.org/amp/1965/11/exploit-the-product-life-cycle)

- Метрика полярной звезды или в народе известная как NSM должна напрямую коррелировать с прибылью компании. Хороший способ проверить себя - во сколько раз увеличится прибыль компании, если NSM вырастет в Х раз?
(Про NSM было тут: https://t.me/productanalyticsfordummies/38)

- Не стоит упарываться и стараться растить все метрики. Мы не всевластны, на какие-то метрики мы не можем повлиять. Где-то можем лишь простимулировать.

Полезно? Стоит еще делиться такими тезисами?

#полезности #рынокIT #истинаневпоследнейинстанции #карьера

Резюме.

Итак, мы прошли все курсы и пошли подаваться на разные вакансии. Или еще не прошли, но хотим набраться опыта.

Что бы нам эдакого написать, чтобы потенциальный работодатель точно зацепился взглядом за наше резюме?

- Соблюдаем структуру.

Шапка: Кто вы, как с вами связаться (телефон/linkedin) - если профиля на linkedin у вас еще нет, то очень рекомендую.

Блок 2- топовые навыки - в чем вы хороши, в чем вы доказанный эксперт. Если пока ничего не можем там написать, то этот блок пропускаем.

Блок 3. Профессиональный опыт: пишем по убыванию - сначала текущее/последнее место и далее до прошлых мест работы/стажировок и т.д.

ВАЖНО: стоит написать, что за компания и ее сфера. Далее, пишем с глаголами, что мы конкретно СДЕЛАЛИ и ,если есть возможность, с конкретными показателями.
Пример: сделал когортный анализ всех клиентов (принесло +Х% прибыли в год, увеличило сегмент Х на Х %, ...)
Лучше написать 2 конкретных проекта, чем 10 действий без описания (делал дашборды, делал эдхоки).

Так пишем по каждому из мест работы.

Блок 4. Образование - пишем университет, специализацию;

если релевантно вакансии (требование к определенному факультету/специальности) - пишем и свой GPA (средний балл в дипломе).
В этот блок можно также добавить все релевантные вакансии пройденные курсы (по аналитике, например 😏).

Блок 5. Дополнительные навыки.
Если вы, например, выступали на конференциях, делали какие-то публичные проекты, не стесняйтесь тут все это расписать.

Написали, выдохнули.

- Не надо делать резюме больше, чем на 1 страницу.

Есть такая статистика, что классический HR тратит на ваше резюме от 6 (представляете?!) до 15 секунд. Он сканирует взглядом резюме, а посему выдержанная структура и краткость нам поможет. Поэтому, после того, как мы себя-красивых-любимых расписали, нещадно режем все нерелевантное, чтобы уместить все на одну страницу.

- Особенно круто, если под каждую конкретную вакансию мечты вы будете делать отдельное резюме.

Почему, а главное, зачем, спросите вы меня? А я скажу.

В каждой вакансии делается акцент на определенные навыки, поэтому имеет смысл подсвечивать в вашем резюме то, что действительно будет релевантно вакансии.

Вот вам пример.
Компания пишет:
" We expect:
- Working experience as analyst with big data;
- Previous experience in web or mobile analytics;
- Previous experience in a/b testing;
- Excellent analytical skills;
- Basics of Statistics (statistical tests);
- SQL skills;
- Web-analytic systems (like GA, Yandex.Metrika, AppMetrika, Flurry, Mixpanel etc.);"

В резюме мы отражаем это так:
{
ООО "Рога и копыта", Аналитик данных
- сделал 4 а/б теста, что позволило повысить конверсию на Х%
- делал исследование мобильного приложения по сегментам пользователя (улучшили средний чек каждого сегмента на Y% в среднем за год)
}

Что мы тут сделали?

Подсветили навыки А/В тестов (1); показали, что знаем статистику (2); скорее всего, делали эти А/В тесты с помощью скриптов на SQL (3); делали аналитику мобильных приложений (4); принесли результаты компании = классные аналитики (5).


Если хотите продолжения или у вас остались вопросы, то задавайте в комментариях и ставьте классы, конечно же :)

И чтобы было нескучно, вот вам пример, приложенный в медиафайле. В плане результатов можно было бы его наполнить, но структура - 👌🏻

#полезности #рынокIT #карьера #какворватьсяваналитику #истинаневпоследнейинстанции

Настало время рассказать о тэгах, которые будут полезны всем прибывшим в канал:

#позапросамстраждущих #прибаутки- ваши любимые мемы

#проМаринку - кое-что про вашу покорную слугу-админа

#какворватьсяваналитику - гайд про заход в аналитику для новичков

#полезности - всякое интересное-полезное для вас

#истинаневпоследнейинстанции - личное мнение вашей покорной слуги- админа

#собеседования #карьера - здесь тэги, говорящие сами за себя

#заморскийхантинг - собеседования за бугром

#рынокIT - полезное про рынок айтишников

#чтопочитать - книжки полезные

#пропродукт - интересное для продакт манагеров

#длятехктоворвалсяваналитику - для познавших горести и радости работы аналитиком

#астрологиобъявилинеделюметрик - серия постов о метриках для разных бизнес-моделей

#прожарка и #резюме разбор ваших резюме

Чат Продакт Аналитикс ❤️ (тыц на ссылку)

Дорогие товарисчи!

Как вы наверняка уже слышали, небезызвестное агентство NEWHR проводит исследование профессии продуктовых аналитиков.

Возможно, многие из вас видели предыдущее иcследование российского рынка аналитиков данных, которое они делали 2 года назад.

В этот раз опрос ориентирован на продуктовых аналитиков и руководителей аналитики.

Цель текущего исследования: понять, кем же является продуктовый аналитик в 2021 году.
• Что входит в зону ответственности, а что не входит (или все равно приходится этим заниматься)
• Кто становится продуктовым аналитиком (бэкграунд) и какие карьерные перспективы есть у этой профессии
• Как устроен найм и удержание продуктовых аналитиков
• Что влияет на уровень зарплат и есть ли паттерны, присущие наиболее зарабатывающим профессионалам

Если готовы принять участие, заполните заявку. Предварительная анкета нужна, чтобы быть уверенными, что опрос заполнит только целевая аудитория, а именно — продуктовые аналитики и руководители аналитики.

Короткий спойлер: всем прошедшим придут подробные результаты опроса :)

#длятехктоворвалсяваналитику #полезности #карьера #рынокIT

Всем привет, дорогие друзья!

Затронем очередную важную тему для вопрощающих, #какворватьсяваналитику.

Мне часто поступают вопросы из серии: мол, вас послушать, так работа аналитиком=сплошные радость, счастье и фейерверк! 🧐

В общем-то, я действительно считаю, что это лучшая работа в мире😎, но будем честны, минусы тоже присутствуют.

Итак, какие же минусы в работе аналитика?

1. Ожидание не всегда равно реальность.
Вас могут позвать делать крутые продуктовые решения и заниматься продуктовыми исследованиями, а по факту, в компании до этого этапа ,как до Луны, и вы, раздосадованный, садитесь делать отчеты в Excel.

2. Не всегда ваши исследования/расчеты будут реализованы, особенно, если в компании еще не так сильно развита data-driven культура. Поэтому стоит быть готовыми, что какая-то работа будет "в стол". Но, хорошие новости, вы в силах это поменять - почаще общаться с продуктовой командой и отстаивать свое мнение.

3. Будьте готовы, что далеко не все ваши коллеги и заказчики будут говорить на одном языке с вами - что-то нужно будет буквально разжевывать, какие-то ваши аргументы могут не учитываться. Решение здесь такое же - не бояться отстаивать свое мнение и, конечно же, запастись терпением при объяснении одного и того же в 1051-й раз.

4. Скорее всего, вы будете перерабатывать. Особенно на первых порах, когда вы только пришли в компанию, от вас будет много ожиданий, а вам же, в свою очередь, еще нужно разбираться, где и что лежит и хвататься за голову. Но дальше подобные ситуации также возможны, так как что-то нужно будет посчитать "прямщас", а лучше вчера.

Вот основные минусы, которые видятся мне. Ваши предложения жду в комментариях 😉

#рынокIT #полезности #карьера

Очередной насущный вопрос, наиболее часто получаемый админом в личку, - это ‘а каковы же все-таки ресурсы для подготовки к собесам?’

Извольте, дорогие подписчики, их есть у меня! А посему , устраиваем марафон подготовки к собеседованиям, где каждый день буду публиковать всякое-разное #позапросамстраждущих.

Начнем.

1. Перво-наперво рекомендую начать со списка компаний, в которые хочется пойти, засим отправиться на www.glassdoor.com, содержащий в себе разбивку по компаниям и вопросам, которые задавались на интервью. Так-то всяко попроще будет.

2. В списке скиллов по-прежнему лидируют SQL, Python, A/B- тесты и визуализация. В случае с продуктовой аналитикой также фигурируют продуктовые метрики.

Что ж, давайте по порядку. Сегодня пройдемся по SQL, ресурсы по которому упоминались неоднократно :
и лемуры,
и детективные истории ,
и всякоразные подборки,
и списки курсов

Из новенького предлагаю обратить внимание на :

https://sqlbolt.com/lesson/select_queries_introduction - простенько, но опять же для практики сгодится

https://www.stratascratch.com/ - набор задачек из FAANG. Ответы в премиум - версии, но для тренировки , опять же, почему бы и нет (к слову, там не только лишь SQL)

https://www.hackerrank.com/ - с разными уровнями задач и сертификацией бонусом
https://www.programiz.com/sql еще один ресурс с достаточно детальной проработкой наиболее часто употребляемых команд.

http://www.sql-tutorial.ru/en/content.html - детально про операторы, на русском также имеется

https://sqlpd.com/ - еще что-то новенькое, можно бесплатно поиграться

http://www.sqlquiz.com/ простенький квиз

На этом откланиваюсь, завтра продолжим подборку по Python 🙏🏻
#какворватьсяваналитику #полезности #карьера

Эфир проведен, спасибо всем, кто присоединился 🫶🏻

Запись будет здесь же, так что не пропадет наш скорбный труд полезный диалог с Оксаной :)
Если у вас остались вопросы- задавайте под постом, отвечу 🫠

Также в планах имеется затронуть в следующих постах вопросы, которые задавались в форме, но на них не успели ответить.

Если вы поддерживаете такую затею, ставьте 🐳

Расскажите, как вам эфир?

#карьера #заморскийхантинг #какворватьсяваналитику

Осторожно, горячо! Самый актуальный вопрос в канале и личных сообщениях вашей покорной слуги.

Как начать работать после пройденного курса, если требуется соответствующее образование и/или опыт работы?

Давайте разбираться в доступных опциях. Но прежде 2 важных пункта:

Важно 1: если в сопроводительном письме (а оно вам нужно обязательно!) пишете название компании, потрудитесь отредактировать его для отправки в другую ! Не то казуса не избежать (и да, я видела такие письма 🙃)

Важно 2: акцентируйте внимание на том, чего вы там из курса извлекли, а не указывайте просто для галочки. А главное, отразите в резюме те навыки, в которых вы уверены, потому что вас будут спрашивать про них.

Теперь про варианты.

Вариант 1.
Сделать портфолио с примерами, как вы делаете ту или иную аналитику - по пройденному курсу или по датасету из Kaggle или на какую-либо другую актуальную тему.
Приправить сие сопроводительным письмом, где вы подробно опишете, почему хотите работать в той или иной компании и по возможности в портфолио предоставьте ту аналитику, которая может быть интересна компании либо в рамках отрасли, либо в рамках задач, описанных в вакансии.
Готово, можно смело подаваться.


Вариант 2. На текущем месте работы сходить к аналитикам, спросить, чем они занимаются и можете ли вы помочь, ведь вам очень интересно и вы уже в процессе изучения😮‍💨, а засим все тщательно у них разузнать.
Предложить помочь, сказав, что интересно в этом разобраться. Сказать руководителю, что вам интересно такое направление. Ждать ответа от руководителя и/или аналитиков и при положительном раскладе получить опыт. На самом деле, это самый рабочий вариант! Львиная доля людей использует именно этот вариант для более ‘гладкого’ перехода, потому что в вашей текущей компании доверия к вам больше . Это важный пункт, поэтому не списывайте его со счетов.

Здесь могли быть ваши комментарии, что вариант 2 невозможен, так как у вас такой опции нет, поэтому …

Вариант 3. На вашем текущем месте аналитиков нет, поэтому можно попробовать себя во фрилансе для каких-нибудь стартапов. Написать в соцсетях, что вы хотите стать аналитиком, для этого хотите что-то поанализировать и кому-то помочь. Просите друзей и бывших коллег рассказать о вас или попросите их поделиться вашим постом.

Спойлер: на первых порах это может быть бесплатно или за очень грустные суммы, но опыт вы таким макаром наберете, который сможете впоследствии продемонстрировать в портфолио и резюме. Поэтому это вариант не для всех.

Вариант 4.
Для искушенных и готовых к самопожертвованию опыту за печеньки есть опция искать стажировки и начинать с малого- да, их очень немного и подходят они опять же не всем. Опять-таки из потока страждущих вас выделит грамотное резюме и сопроводительное письмо. Чем больше вариантов найдете - тем лучше. Равно как и чем больше писем напишете!

Вариант 5. Наличие пет-проекта тоже может помочь, но помните, что не все ваши предпринимательские затеи будут одинаково полезны релевантны. В большей степени пет-проект подойдет, если вы подаетесь на позиции продакт-менеджера. Однако, сей вариант вреда точно не принесет, если вы считали метрики в своем продукте/блоге и иже с ними или ваш пет-проект подходит компании по индустрии/стеку/типу предполагаемой работы.

В комментариях приглашаю написать всех аналитиков, как вы попали на текущую должность :) и всегда рада вашим вопросам. Ну а огоньки позволяют мне понять, что тема актуальная 🔥🔥🔥

На следующей неделе вернемся к полезным ресурсам и мемам🌝

#какворватьсяваналитику #карьера
#истинаневпоследнейинстанции

Привет, мои дорогие подписчики 🙌🏻

Кто о чем , а мы с вами всегда интересуемся, что же происходит на рынке продуктовых и дата-аналитиков, не правда ли?
В частности, всегда интересно узнать, что сейчас происходит в профессии, как поменялись зарплаты, что происходит с промоушнами и какие факторы на это повлияли.
Уже небезызвестное для вас по нашему интервью с Оксаной агентство NEWHR очень любит аналитиков и регулярно проводит полезные исследования (самое свежее тут).

И этот год, разумеется, не стал исключением!

Посему предлагаю вашему вниманию анкету на 20-25 минут: ответьте на вопросы про вас, а засим по итогам исследования вы сможете узнать, как обстоят дела у других.

В чем преимущества:
- ваш честный рассказ позволит составить целостную картину и коллегам по цеху, и работодателям✍️
- опрос подходит для любых подвидов аналитиков и для любого грейда ☝🏻
- вы получите рекомендации по ресурсам, которые регулярно читают и смотрят аналитики 👀

Одним словом, настоятельно рекомендую как тем, кто активно ищет работу или подумывает о смене, так и тем, кто нанимает сам.

Бонусом для всех заполнивших опрос будет скидка на карьерные консультации и курсы Hello New Job 😎

А я немногим позже отвечу на один животрепещущий вопрос от подписчика ❤️‍🩹

#карьера