🐱 Как бы я вкатывался в продуктовую аналитику в 2025 году с нуля

Вот на чем я бы сосредоточился – hard-скиллы, проекты, нетворкинг.

Но перед тем, как перейти к сути:

0.1. Понять что это вообще такое и нравится ли. Мне кажется это важный пункт, который не стоит недооценивать. Посмотрите вебинары про продуктовую аналитику, почитайте о том, чем они занимаются и решите, надо ли оно вам. Если душа не лежит, а привлекают только деньги, то наверное дальше идти не стоит (как и в любой профессии).

0.2. Оцените свои возможности – математическую подготовку. Не надо быть гением математики, но какие-то основные вещи знать надо, ведь на этом будет основываться ваша работа, и банально на собеседованиях вас будут ждать задачи на теорвер/статистику, которые надо решить. Я за то, чтобы быть реалистом – возможно у вас все и правда получится, даже если текущий уровень не очень, просто стоит понимать, что времени и усилий потратить придется больше.

Теперь к сути:

1. SQL – один из основных инструментов аналитика. Стоит посвятить ему достаточно времени и больше практиковаться, чтобы базовые запросы с селектами, фильтрами, группировками, джойнами и применением вычислений не вызывало сложностей, ведь вы будете использовать это каждый день.

2. Теорвер и статистика. Это база для дальнейшего исследования данных (корректность применение статистик) и основа A/B-тестов, которые также являются большой долей работы.

3. Python – второй после SQL инструмент аналитика. Учите сам язык, и его библиотеки (то за что аналитики любят питон и то, что вы будете использовать) – pandas, numpy, matplotlib, scipy, seaborn, plotly.

4. Продукт. Не даром это слово участвует в названии профессии. Пожалуй, ваша главная задача аналитика – на основе данных помогать бизнесу развивать продукт. Для этого изучайте продуктовые метрики, как делают исследования (количественные и качественные), и то, как ищут точки роста продукта.

5. Эксперименты и A/B-тесты. Наиболее достоверный способ проверки продуктовых гипотез, вы будете много ими заниматься. Изучаем полный цикл – от дизайна до проведения и анализа. Хорошее понимание сути будет жирным плюсом на собеседовании и в работе.

6. BI и визуализация. Не фокусируйтесь на конкретном инструменте, выберете что-то одно и поймите принципы донесения информации в графиках и основные типы визуализаций.

7. Проекты. Наверное это достаточно очевидно, но тем не менее – можно пройти сколько угодно курсов и прочитать много книг, но только когда сделаешь что-то сам, только тогда поймешь это достаточно хорошо. Поэтому уделяйте проектам много времени, пусть это станет вашей основной практикой, а не только задания с курсов. Ищите открытые датасеты и анализируйте их, находите тестовые заданий с собеседований и решайте. Наполняйте свое портфолио – это то, что выделит вас при поиске работы и в целом позволит понять, что значит быть аналитиком. Также советую смотреть доклады аналитиков на YouTube, про то, какие проекты они делают и как – развивайте свою насмотренность.

8. Последний пункт, но не по важности и очередности. Начните сразу уделять время нетворкингу и развитию своего профиля LinkedIn. Чем раньше вы начнете это делать, тем лучше. Это действительно хороший способ выделиться среди еще 500 человек, которые будут претендовать на джуновскую позицию и в целом отличный способ найти работу (если вы дочитали до этого момента, то сил вам, немного веры в себя и все получится).

Ставьте реакции и пишите комментарии, и если отклик будет хорошим, то соберу полноценный роудмап, с бесплатными курсами, упражнениями и проектами, по которому вы сможете стать аналитиком с нуля или подтянуть текущие знания🔥