Recentemente, juntamente com Yuri Trostin, chefe de análise e ciência de dados da Worki, realizamos um webinar "Como mudar de profissão e tornar-se um analista descolado?" Assista à gravação deste intensivo online
Por que você precisa de análise?
O objetivo de qualquer empresa é obter lucro. Lucro é receita menos custos. Os lucros devem ser maximizados a longo prazo. Como a análise ajuda aqui?
Existem três áreas principais nas quais a análise agrega valor:
1. Formação de processos de negócios.
Para onde estão indo os negócios, na direção certa, e como estão se sentindo os principais clientes e segmentos de negócios? Com esses dados, o analista pode sugerir soluções para determinados problemas. Digamos que algo dê errado nos negócios e, em um mundo em rápida aceleração, o tempo é realmente o recurso mais valioso. Você precisa resolver problemas e trazer novas hipóteses para o mercado mais rapidamente do que os concorrentes, e é aqui que seu analista pode ajudá-lo.
2. Tomar decisões informadas com base nos dados.
Aqui não se trata apenas de alertar, mas também sobre a formação de decisões-chave. Fazer qualquer negócio é acompanhado de incertezas e você não pode obter todas as informações. Se as informações estivessem sempre completas, acessíveis e distribuídas igualmente entre os participantes do mercado, a análise como tal não seria necessária. Mas os negócios também não teriam super-lucros. Se você tiver os dados relevantes para tomar uma decisão e entender como extrair informações, então automaticamente conquistará aqueles que não possuem os dados e esse entendimento. Obviamente, nos negócios, você nem sempre pode tomar as decisões corretas, mas, por exemplo, usando uma abordagem orientada a dados, você pode minimizar o compartilhamento de más decisões. Obviamente, para isso, você precisa de especialistas que possam analisar esses dados para que sejam completos e consistentes, ou seja, consistentes.Então, a longo prazo, você pode se beneficiar disso.
3. Novas idéias para negócios, desenvolvimento e experimentação.
Na sua essência, trata-se principalmente de algum tipo de ideia e pode entrar no mercado ou não. Quanto mais idéias relevantes e mais experiências forem geradas, mais lucro você poderá obter no futuro. A beleza dos produtos de TI é que, examinando os padrões de comportamento dentro do serviço, você pode entender informações que pareceriam inicialmente não óbvias, mas que falam sobre como o usuário se sairá melhor por meio de análises e dados. Além disso, o acúmulo de dados sobre o que você visualizou para gerar conteúdo mais relevante para você está na mesma direção. Por exemplo, isso é feito pelo YouTube, Netflix, VKontakte e outras empresas nas quais o sistema de recomendação é amplamente desenvolvido.
A questão-chave para qualquer análise, durante e após:E daí?
O que tudo isso significa para os negócios? Você está de alguma forma melhorando sua compreensão do que está acontecendo nos negócios no momento? Você está gerando mais idéias e experimentos através da análise? Você está tomando decisões melhores e mais recentes?
Se pelo menos uma resposta para essas três perguntas for "sim", o analista não fará seu trabalho em vão. O Analytics não é apenas números e números, é uma ferramenta poderosa que permite administrar um negócio de qualidade. As empresas que entendem isso estão prontas para investir seriamente em análises, porque sabem que, apesar do custo do processo, muito mais pode ser obtido com isso.
O que é importante procurar ao procurar seu primeiro emprego?
Se você decidiu por si mesmo que analítica é o que precisa, ao procurar seu primeiro emprego, você precisa encontrar um lugar onde possa bombear melhor. Por bombeamento, queremos dizer não apenas habilidades fortes e o uso de ferramentas, mas também como abordar problemas, como e quais dados usar.
O que você deve procurar ao procurar seu primeiro emprego?
Os pontos irão em ordem decrescente de importância, do mais importante ao menos:
1. O mais importante é a equipe e o líder.
Essas são as pessoas com quem você estudará pelos próximos seis meses, um ano ou dois. Antes de embarcar, pergunte-se: você quer aprender com eles, eles inspiram você, são legais no que fazem?
Tente descobrir o máximo possível sobre eles: observe seus discursos na Internet, se eles têm blogs ou canais, talvez escrevam textos em comunidades especializadas. Se pelo menos uma pessoa da equipe faz isso, é um bom sinal.
Na entrevista, pergunte em detalhes o que se espera de junho, qual é o formato de interação na equipe da empresa. Lembre-se de que seu principal objetivo é subir de nível e sair de lá com uma bagagem cheia de conhecimento e experiência.
2. A própria empresa.
Não se trata de escritório e condições de trabalho - isso, obviamente, não é ruim, mas não é uma motivação a longo prazo. É sobre a mensagem que a própria empresa transmite.
O crescimento pessoal de alta qualidade só pode ser combinado com motivação. Se não houver motivação, você não pode esfriar. Se sua vibração ressoar com a vibração da empresa, somente então você poderá efetivamente aprimorar suas habilidades. É melhor encontrar imediatamente algum lugar ao seu gosto. Agora, a análise é necessária em qualquer lugar: comércio eletrônico, classificados, foodtech, gametech, RH, mídia, logística, etc. Na realidade, existem dados em todos os lugares e você precisa trabalhar com eles para gerenciar efetivamente seus negócios.
3. Uma pilha de tecnologias que a empresa usa.
Em junho, você pode não entendê-los, de modo geral, ninguém espera isso de você, mas se o pessoal usa o Excel e eles têm o mesmo banco de dados MySQL, então você deve ser cauteloso. Sim, o Excel é uma ferramenta super poderosa, mas se uma empresa possui uma ótima pilha de dados, isso significa que ela entende sua importância e está pronta para investir nela. E, muito provavelmente, a empresa possui uma ótima equipe, o que significa que você pode obter melhores resultados.
O que você pode sugerir ao procurar seu primeiro emprego como analista?
1. Conhecimento de SQL.
Se você não conseguir os dados desejados, não poderá fazer a análise. Você pode obter os dados usando SQL. Yuri Trostin teve muitos rejeitos devido ao fato de não conhecer SQL. Então, é claro, ele teve que aprender.
SQL é diferente:
- SQL, 80- . . SQL sql-ex.ru. SQL, .
- IT- SQL, ClickHouse. ClickHouse — , , .
O ClickHouse agora é usado em todos os lugares por todos, por exemplo, Grupo Mail.ru, Avito, Yandex. Sua sintaxe não difere muito da principal, embora, é claro, existam diferenças que a tornam mais funcional ao trabalhar com o ClickHouse. Suas tarefas são focadas especificamente na análise, em leads e não apenas na extração de dados.
2. Python.
Esse é um padrão do setor para análise de dados, ciência de dados e você também pode criar visualizações imediatamente. Conhecer o Python permite que você execute determinadas operações muito mais rapidamente se você o usar em conjunto com o SQL, ao contrário de quando você apenas possui o SQL. O conhecimento de Python será uma super vantagem para um potencial júnior.
Yuri Trostin observa que o Python era muito mais fácil para ele do que o SQL. Ele participou muito do kaggle.com, fez competições por lá. Existem também muitos scripts diferentes para análise, limpeza e visualização de dados no Python. O segundo ponto são os cursos. Por exemplo, o mesmo curso do ProductStar.
3. Sistemas de visualização de dados / sistemas de BI.
Sem visualização de dados, sua análise não faz sentido. Com a ajuda de um sistema de BI, você pode analisar dados, visualizá-los, coletar gráficos em um único painel, o que dará uma idéia melhor do que está acontecendo nos negócios, além de gerar insights a partir desses dados em tempo real. Produtos como Tableau, Power BI, QlikView, todos estão relacionados à funcionalidade de BI. Eles são semelhantes entre si; portanto, se você se familiarizar com qualquer um desses produtos, não será difícil mudar para outra coisa posteriormente.
4. Produtos específicos usados em análises.
Não é segredo que existem análises de marketing, análises de negócios e análises de produtos. Alguns locais têm análises estratégicas, análises de call center, linhas de suporte etc.
As ferramentas limitadas para análise de marketing são o Google Analytics e o Yandex.Metrica. Para análise de produtos - Amplitude, necessária para analisar o comportamento do usuário em aplicativos.
5. Econometria, teste A / B, ciência de dados.
No nível júnior, isso não é tão importante, mas, no futuro, você definitivamente precisará de conhecimento dessas ferramentas se quiser se destacar na análise.
Você não precisa pular para as ferramentas abaixo se não aprendeu as ferramentas acima primeiro. Se você ainda não conhece o SQL, não deve começar a aprender Python, etc.
O que mais pode ajudá-lo ao procurar seu primeiro emprego?
1. Solução de casos de negócios.
Ao resolver casos de negócios, você aprenderá a pensar e falar de maneira estruturada, rápida e clara. Você aprenderá a formular hipóteses, consultar dados relevantes, conduzir análises qualitativas e tirar conclusões corretas. Também ensinará você a transmitir claramente informações sobre o trabalho realizado para diferentes pessoas.
2. Uma compreensão de como a TI funciona.
Isso ocorre porque o analista geralmente está entre o negócio e a equipe técnica. Um analista precisa encontrar uma conexão com os negócios e a equipe técnica.
3. Namoro na indústria.
Isso é especialmente valioso para aqueles sem formação técnica. Através do namoro, você pode obter recomendações, isso, é claro, não é determinante, mas em algum momento pode ajudar.
Existem vários encontros offline e online onde você pode conhecer pessoas. Há também uma grande comunidade Slack, Open Data Science (ODS), com mais de 30 mil pessoas, entre as quais você também pode encontrar pessoas de seu interesse.
O que esperar da entrevista?
Esquema típico de entrevista:
1. Conhecimento;
2. A parte técnica.
Verificar as habilidades que você listou em seu currículo;
3. Trabalho de casa.
Você recebe um esquema de dados, de acordo com o qual, eventualmente, deve enviar não uma resposta específica na forma de números, mas SQL. Como alternativa, você receberá um conjunto de dados que precisará ser analisado usando Python ou outra linguagem de programação e, em seguida, enviará recomendações para essa análise;
4. Entrevista motivacional.
Descubra por que você precisa desse trabalho específico.
O que Jun deve fazer em seu primeiro emprego?
O principal no primeiro trabalho é o bombeamento máximo.
1. Comunique-se com a equipe, tanto quanto possível.
Sempre consulte seus colegas ao resolver qualquer problema, para absorver a experiência deles e fazer um trabalho melhor.
2. Tente entender exatamente como o negócio funciona.
Pergunte:
- Qual é a sua empresa vendendo?
- Qual é a economia de uma venda?
- Qual é o modelo de monetização?
- O que um usuário obtém quando usa o produto da sua empresa?
Isso o ajudará a formar uma imagem geral do seu negócio, além de ajudá-lo a analisar os dados e formular hipóteses.
3. Comunique-se não apenas com sua equipe.
Converse com todo tipo de pessoas: desenvolvimento, produto, marketing, vendas. Eles podem compartilhar informações interessantes sobre negócios e mercado com você.
4. Expanda suas áreas de especialização, não apenas análises.
5. Não se sente em um só lugar.
Quando você percebe que suas responsabilidades estão começando a se repetir, você não pode tirar desse lugar o quanto ocupou antes e depois pensar sobre isso; talvez seja necessário se abrir para as ofertas que lhe são apresentadas para poder continuar a crescer como analista.
O que procurar ao formar uma equipe?
1. Desejo e paixão para trabalhar com dados.
Se você gosta de procurar padrões nos dados, se entende que há um significado físico por trás dos dados, se pode influenciar algo com a ajuda dos dados, esse trabalho é definitivamente para você.
2. Dirija.
É sobre o desejo de mudar as coisas. Um ótimo analista deve ser proativo.
3. Diversas experiências.
Quando uma pessoa tem uma ampla gama de experiências, ela pode adicionar seu próprio ponto de vista não-padrão ao problema. É mais interessante trabalhar com essas pessoas.
4. Motivação.
É importante que a pessoa esteja claramente ciente de:
- O que ele deseja obter como resultado deste trabalho?
- Por que a pessoa decidiu trabalhar com dados?
5. Habilidades técnicas.
Em nenhum lugar sem eles.
Links úteis de Yuri Trostin:
Victor Cheng é um ícone de consultoria ... Ele tem livros e palestras legais no YouTube, além de gravações em áudio de entrevistas de casos. Você pode encontrá-los e ouvi-los.
Um livro muito comum no campo da consultoria, que é uma coleção de casos de negócios. Tente ler e resolver os casos deste livro você mesmo.
O livro é destinado a uma grande camada de especialistas, de Juns a profissionais. O livro desenvolve bem a idéia de por que a análise é necessária. Ela até cria uma estrutura para pensar em análise em uma empresa.
Canal favorito do Yuri no YouTube. Existem muitos cursos rápidos, incluindo cursos de Ciência da Computação. Com este curso, você poderá aprender o básico da Ciência da Computação e entender de onde ela se originou.
Um bom livro sobre como a Internet funciona. Simples o suficiente, eu recomendo a leitura.
Essa fonte permite que você analise de novo, a importância de métricas individuais. Este guia contém tutoriais sobre como você pode usar todo esse conhecimento no Amplitude.
O discurso de Yuri Trostin em Minsk, onde ele fala sobre como eles fazem a startup baseada em dados Worki.