Переход из офисной работы в аналитику

Сегодня на общем созвоне один из устроившихся учеников рассказывал про собеседование на позицию аналитика с зарплатой 300-350К.

В какой-то момент я его спросил:

- Слушай, а поделись пожалуйста впечатлениями. Ты полгода назад устроился на 200К, как вообще ощущается работа в аналитике по сравнению с прошлой работе в логистике в офисе в Москве? Чувствуешь что стало интереснее, ощущается что зп больше стала, впечатлен этим или так, ну устроился и устроился?

Со слов ученика:

На прошлом месте рабочий день часто занимал 9-10 часов, была культура переработок, при этом без дополнительной оплаты. Приходил домой выжатый как лимон. А на текущем месте работает на чилле часов 4-5. При этом бывают недели, когда 2 дня поработал, 3 ничего не делаю.

По зп радует что есть возможность роста. На прошлом месте он получал 140К, это была максимальная зарплата - он точно знает, что больше по рынку никто не получал. А в аналитике уже устроился на 200К и сейчас рассматривает вакансии на 300-350 (хотя и чувствует синдром самозванца).

Сама работа во многом была рутинной. В аналитике работает по времени меньше, но работа стала более умственной, приходится представлять в голове решения многих задач, сразу же их реализовывать.

Помог найти работу чемпиону Европы по Что Где Когда🚀

Интересный новый кейс. В декабре 2025 обратился ученик: 36 лет, с 2+ годами опыта работы аналитиком в крупной телеком компании. Чемпион ЧГК, с отличной памятью.

Но говорит: не могу найти работу, проблема в языке Python, я его плохо знаю. Прошел уже 13 собесов, везде отказы. Хочу быстрее найти работу, чтобы поддерживать семью - жену и ребенка.

Как часто бывает в таких ситуациях - я предположил, что дело не только в Python. И позже гипотеза скорее подтвердилась. Иногда ученики видят проблему в одном месте, а я исходя из своего опыта даю другую оценку.
В марте начали проходить собесы. Сразу всплыли реальные проблемы на собесах:

❌ Ученик сильно занижал себя. Буквально говорил прямым текстом HR: я 6 месяцев ищу работу, прошел 13 собеседований и везде отказ. Готовился к SQL последнее время по 5-6 часов, но все равно в нем не уверен - и тд.

Конечно, такое говорить не стоит. HR ведь думает: так, все 13 прошлых компаний ему отказали. Может, там серьезные пробелы в знаниях или около того. И он сам говорит что не знает SQL (*стараясь быть честным и транслируя все свои сомнения из-за незнания каких-то мелких деталей). Так зачем нам тратить ресурсы на тех собес. Сошиал пруф играет большую роль.

❌ (более мелкая проблема) Не было понимания общего бизнес контекста. Ответы звучали как "я делал такие-то отдельные задачи", а не "я отвечал за такое-то крупное направление бизнеса, поддерживал со стороны аналитики, все что сюда входит: исследования, выгрузки, дешборды и тд".

Я проверяю каждое собеседование ученика. После разбора быстро выявили проблемы, собесы пошли лучше, в конце марта ученик получил оффер аналитиком на 220К на руки.

Сегодня написал о успешном завершении испытательного срока 🔥

Кейс ученика. Из офисной работы в документообороте банка в аналитику данных

Поделюсь еще одним кейсом ученика. 24 года, Москва, записался на курс в марте 2024.

В связи с личными обстоятельствами вскоре сделал паузу и пропал на год. Вернулся уже осенью 2025, повторил теорию, начали составлять резюме.

До этого ученик работал в офисе крупного банка в документообороте.

Обычно таких ребят с опытом офисной работы (особенно в крупных компаниях) устраивать сильно легче. У них уже есть понимание, как выглядит работа в большой команде, проектный подход, корпоративные процессы.

Я расспросил ученика, какие задачи он делал на прошлом месте. Он разбирал входящие документы, заносил данные в систему, проверял их на ошибки, следил за объемами, сроками обработки и разными показателями. Постоянно работал в Excel - сводил таблицы, считал динамику, сколько чего пришло, где были задержки, готовил отчеты для руководства.

По сути, это уже было близко к аналитике данных, просто называлось по-другому. Я помог сформулировать те же задачи на языке аналитики, отразил его опыт в резюме.

Ученик начал поиск в октябре, в ноябре уже нашел работу.

Прошел 7-10 техсобесов, в одной компании дали положительную обратку, сделал тестовое задание, получил оффер в бигтех на 160К на руки. Успешно прошел испытательный срок.

Ранее ученик из кейса выше высказывал сомнения, что его уровня математики не хватит и упрется в потолок

В июле 2024 он писал на мой вопрос о прогрессе:

так как математика мне особо не нравится и я не силен в этом, то дальше развиваться в анализе данных будет трудновато

Но вот теперь он устроился, успешно работает полгода. Решил узнать, что он думает теперь? Получается ли работать, сталкивается ли со сложностями? Вот его ответ:

Сейчас уже поработав и освоившись понял, что математика вообще не нужна, даже sql с питоном особо не нужно хорошо знать, достаточно просто понимать синтаксис и нейронка все напишет сама, да и в целом как будто никто ничего не знает особо, просто у них есть насмотренность за счет опыта и они знают где и как искать инфу, так что самое сложное это вкатиться, переборов синдром самозванца, из-за которого я чуть не отказался от айти в целом

"Самое сложное это вкатиться, переборов синдром самозванца, из-за которого я чуть не отказался от айти в целом"

Один из учеников искал работу аналитиком вне РФ. Недавно нашел, оформился. Переживаю как у него сейчас все идет, успешно ли адаптировался. Получаю такое сообщение. Приятно

Кейс. Ученик пытался войти в аналитику с 2021 года. За два месяца получил оффер на 170К в бигтех

Ученик пришел ко мне в сентябре прошлого года. Ему 30 лет, живёт в региональном городе.

С 2021 года он прошёл несколько курсов по аналитике. Знания появились, но до оффера дело так и не доходило. При этом он работал на позиции, которая называлась аналитической, хотя реальные задачи в основном ограничивались Excel.

На вводном созвоне стало понятно, что еще один большой курс ему не нужен: базовых знаний уже достаточно. Основная проблема была в другом - в подготовке к собеседованиям и презентации своего опыта.

Мы повторили SQL, Python и основные темы, переработали резюме и разобрали, как рассказывать о текущей работе с позиции аналитика.

В ноябре он получил оффер в бигтех-компанию на 170К на руки. Для этого потребовалось около 5 собеседований.

Быстрому результату помогли два фактора: у ученика уже была база, а на рынок мы вышли осенью, в активный сезон найма.

В отзыве он хорошо сформулировал одну из главных особенностей нынешнего рынка:

"Уже недостаточно просто обладать знаниями - нужен еще навык успешно проходить собеседования".

обсудить обучение или задать вопрос -> t.me/timuret

Какие инструменты нужны аналитику данных и как они связаны друг с другом

Все начинается с потребности бизнеса. Руководитель спрашивает: Почему у нас упали продажи?

Можно ли уже начинать писать код? Пока нет - непонятно, что именно он называет падением: выручку, количество заказов, средний чек, прибыль? Отсюда первый навык - умение разговаривать. Задавать уточняющие вопросы, понимать контекст бизнеса, переводить размытый запрос в конкретную задачу.

Дальше нужно понять, как ответить на вопрос. Для этого пригодится язык SQL - с его помощью аналитик обращается к базе данных, куда сохраняются все события с сайта, и выгружает нужные данные о продажах.

А если данных много или их надо сложно обработать - объединить из разных источников, посчитать то, что в SQL неудобно? Тогда подключается более универсальный язык программирования Python.

Данные выгрузили - но как их вообще осмыслить? Первым делом их полезно увидеть: построить графики, посмотреть на картину глазами. Часто именно на визуализации становятся видны закономерности.

Но всякое ли колебание на графике что-то значит? Не всегда - продажи могли просесть случайно. Чтобы понять, реальный это эффект или просто шум, аналитик использует статистику. А если нужно проверить не то, что уже было, а сработает ли изменение, которое мы хотим внести, - ставится эксперимент, A/B тест.

И последнее: можно ли просто отправить заказчику большую таблицу и на этом закончить? Чаще всего нет. Нужно донести суть простыми словами, объяснить что получилось, предложить следующие шаги. Тут тоже важны софт скиллы.

Отсюда складывается общая картина.

Но если вы начинающий, можете не пугаться: на стартовых позициях сложные навыки вроде продвинутой статистики часто не нужны. Достаточно умения пользоваться SQL (выгружать из базы) и строить графики для отображения того, что происходит.

Кейс ученика - студент 22 лет с опытом преподавания айти

Ученик из Уфы, пришел на курс в ноябре 2025 года по сарафанке от друга.

На старте работал предподавателем программирования для детей, получал около 70К.

Таким ученикам помочь легче всего, это "легкая" категория. У них уже есть нужный опыт, склад ума для работы в айти, они схватывают на лету - достаточно помочь в нескольких ключевых моментах.

На первом же созвоне наметили основные шаги, я посоветовал уже в ближайшее время выходить на рынок, как раз был активный осенний сезон найма.

Почти сразу ученик получил оффер в крупную телеком компанию на 170К. (даже не пришлось разбирать собеседования, как обычно)

Успешно прошел испытательный срок, сам со всем справился, говорил что помощь не нужна. Недавно поделился, что задач по работе не так много и думает о том чтобы поискать вторую работу.

Напомню: если вы хотите попробовать себя в аналитике данных, можете начать с прохождения моего курса по SQL

https://stepik.org/a/178511

SQL - один из основных навыков в аналитике данных (наряду с Python). Это язык программирования для общения с базой данных, на котором к ней пишутся запросы.

Курс я создал примерно 2 года назад, с тех пор обучаю на нем всех своих учеников, регулярно вношу в него доработки, добавляю аналоги задач с реальных собеседований.

Отзывы о нем хорошие - ученики делятся обраткой, что все просто и понятно. Не гружу вас лишней теорией, только самые практичные навыки, реально нужные в работе.

На нем вы сможете понять, подойдет вам впринципе эта сфера или нет. Были ученики, которые застревали уже на первых модулях и понимали, что это точно не для них.

Цена курса небольшая - 1900р. А первую половину курса вообще можно пройти бесплатно.

Кейс ученика: 38 лет, из геймдизайна в аналитику данных

"Забавно, что когда-то я сам читал отзывы о курсе Тимура и тогда не знал верить им или нет. А теперь сижу и пишу свой))"

Ученик 38 лет, из Питера. До аналитики работал менеджером по продажам, потом выучился на 3D-художника для геймдева. В 2022 этот рынок схлопнулся, решил идти в аналитику.

До моего курса уже проходил Яндекс Практикум, поучаствовал в хакатоне, нашел работу на стартовой аналитической позиции и немного там проработал. Но там использовал в основном Excel, а хотелось устроиться на полноценную аналитическую позицию.

Составил план обучения - повторить SQL и Python по моим курсам, расписать подробно текущий опыт, чтобы я составил резюме, провести тестовые собесы и выходить на рынок.

Записался на курс в январе 2025, в марте начал откликаться, в апреле уже получил 2 оффера, выбрал один из них.

По итогу принял оффер на 120К на руки - я советовал ученику поискать дальше и выбить условия побольше, но он решил его принять и начать работать.

Начало обучения: январь 2026
Срок обучения до первого оффера: 3.5 месяца
Техсобесов до оффера: около 5
Дальнейшее развитие событий: прошел испытательный срок, продолжает работать в компании

Кейс ученицы: получила оффер на 160К и отказалась от него, подняв зп на текущем месте до той же суммы

Ученица 24 лет, из Москвы, математическое образование.

Пришла на курс в январе 2025 с запросом: работает на позиции UX исследователя в крупной телеком компании, по работе получила доступ к базе данных и делала ряд задач связанных с этим, хочется перейти на полноценную аналитическую позицию.

План был стандартный: повторить SQL и Python по моим курсам, посмотреть лекции по BI и софт-скиллам, составить резюме и выходить на рынок в марте (как начнется найм).

Прошла несколько собесов, довольно быстро получила оффер от Wildberries на 160К на руки.

Но говорит, ребята на собесе не очень понравились. В итоге решила остаться на текущем месте, пришла к руководителю с этим оффером, там подняли зарплату и заменили задачи на полноценные аналитические. По сути нашла работу аналитиком, которую хотела, внутри компании, где уже работала

❗️Запускаем интенсив по аналитике данных c 1 сентября по новой продвинутой программе

Длительность интенсива - 3 месяца

Прикладываю программу курса

Индивидуальное сопровождение каждого студента (как это всегда и было), но в плюс к этому - семинары дважды в неделю, обязательные домашние задания, каждое из которых я проверю лично, активная работа в группе - подберем вам напарника.

Стоимость курса не меняется - интенсив это бесплатное дополнение

Актуальная стоимость всего курса - 110 тыс.р., можно в рассрочку по 10 тыс.р. в месяц сроком на 11 месяцев

После интенсива обучение не заканчивается. Далее мы составляем вам резюме, проводим тестовые HR и технические собеседования. Разбираем каждое пройденное вами собеседование. Поддерживаем на испытательном сроке

Окончание курса - это успешное завершение испытательного срока

Начать практику на наших тренажерах по SQL и Python вы можете уже сейчас, чтобы потом было проще

Готов ответить на ваши вопросы - пишите в лс или можем назначить встречу https://t.me/timuret

"Привет, Тимур. Запиши, на интенсив, пожалуйста, похоже это то, что мне было нужно"

"Я без пинка не могу сам что-то делать, вечно ленюсь"

"Когда нет дедлайнов, нет стимулов что то делать"

Многие потенциальные ученики с энтузиазмом восприняли идею интенсива 🔥

Написали несколько ребят, которые уже давно собирались приступить к учебе. И примерно с одной мыслью: "вот сейчас наконец появилась мотивация начать".

Отдельно показательный случай: одна из твиттерских учениц, проходит курс уже некоторое время. Хорошо зарабатывает, работает маркетологом, обучалась в своем ритме - основное время съедает работа. А вчера пишет: "вау, классная тема, слушай, я присоединяюсь". Материал у нее был все это время. Изменилось только одно - появилась конкретная дата.

Новый отзыв твиттерской ученицы. 6 лет работала химиком (!), влилась в аналитику данных