Чек-лист для аналитика как сейчас расти в профессии

Как планомерно расти

в профессии и ЗП во времена оптимизации рынка?

Чтобы оставаться на месте, нужно бежать, а чтобы продвигаться по карьерной лестнице, нужно бежать в два раза быстрее.

Я проанализировал открытые вакансии по указанным в них навыкам, требуемых от аналитика.

И вот что получается:

SQL - самый востребованный навык.

Также востребованы знания по Python, BI-инструментам, Excel и ETL

Первое, что нужно сделать, это проанализировать свой уровень базовых навыков. Они являются основой, без которой невозможно перейти на следующий грейд, не прокачав эти навыки. Изучить исследование здесь

Собрал и расписал для тебя самые востребованные навыки

По ним я собеседую middle и senior аналитиков для наших задач

SQL
Написание сложных запросов для задач бизнеса: оконные функции, агрегации, CTE, временные таблицы, оптимизация, пользовательские функции.
Разработка аналитических витрин
Чтение чужого кода и его рефакторинг
Инкрементальное обновление данных
Проверка качества данных
1
Python
- Знание pandas или polars
- Автоматизация отчетов, парсинг данных, работа с API
- Подключение к базам данных, чтение и запись данных
- Функциональное программирование
- Логирование и обработка ошибок
2
ETL (например Apache Airflow)
- Знать суть ETL потоков - извлекать, трансформировать, загружать
- Отличать батч от стриминг
- Настройка и поддержка пайплайнов, мониторинг задач, работа с DAG.
- Уметь работать с ETL инструментом: Apache Airflow, Argo Workflow, Dagster или другие
3
Сloud functions (в общем Cloud)
- Уметь настроить облачный сервис для быстрого результата и теста гипотез
- Разработка и деплой serverless-функций для обработки данных.
- Настройка ролей и доступов
- Автоматизация задач без инженеров
4
Git
- Работа с репозиториями, ветками, pull request
- pull, push, commit, clone
- Совместная разработка внутри репозитория
- Предотвращение конфликтов в коде
- Форматирование стайл-гайда
- Настройка простых CI/CD-автоматизаций
5
BI и визуализация
- Процесс построения отчета от и до
- Основы визуального восприятия информации
- Подбор оптимальных чартов под задачу и данные
- Верстка отчета
- Общение с заказчиком
- Обеспечение качества данных на отчете
6

Как быть ценным
для компании?

Автоматизируй рутину:

Узнавай потребность бизнеса и коллег что можно сделать автоматически, что сейчас занимает много времени. Пиши скрипты, настраивай пайплайны. Цель: сэкономить время, а тем самым и деньги компании
Учиcь работать в смежных областях:

Это даёт возможность закрывать задачи от начала и до конечного результата. Так будешь более эффективен, а также обезопасишь себя если даже нужно будет сменить проект или область работы.

К примеру, я могу закрывать задачи аналитика и инженера данных и максимально кайфую от этого
Будь инициативным и предлагай решать то что болит

Проявляй активность, будь заметен внутри команды и компании в целом. Будет круто, если получится взять на себя конкретную зону ответственности, в который ты станешь экспертом в компании и все будут приходить к тебе за консультацией или помощьюв том в чем ты шаришь
Следи за трендами:
Изучай всегда новые инструменты, которые широко используются на рынке. Сейчас время миграций с одного инструмента на другой по разным причинам: санкции, дорого, не устраивает функционал. И даже к такому раскладу ты будешь готов, если следишь за рынком и изучаешь новое.

Например, сейчас многие компании используют
- Greenplum / Clickhouse как базы данных
- Yandex Cloud как облачного провайдера
- Apache Airflow или ArgoWorkflow для ETL, а также dbt для трансформаций
- Spark или Python для написания скриптов
- Apache Superset или Yandex Datalens для визуализации
Если с чем-то не знаком, самое время изучить!

План действий на 3–6 месяцев

SQL

Прокачайcя до уровня сложных запросов, изучи оптимизацию. Научись строить витрины данных, которые покрывают многие задачи в аналитике

Рython:

Изучи функциональное программирование, pandas или polars, а также работать с библиотекой для баз данных sqlalchemy

Apache Airflow

Изучи концепцию DAGов, научись работать с ними на Python. Это самый широко используемый оркестратор работы с дата-пайплайнами

Cloud:

Познакомься с cloud подходом, изучи уровни SaaS, PaaS. Научись использовать serverless сервисы в облаке для своих задач

Git

Научись работать с репозиториями и ветками в Github или Gitlab

Soft skills

Учись доносить свои мысли и результаты работы на понятном языке даже не техническим специалистам. Также научись понимать технарей, например разработчиков или инженеров данных

Как достичь гарантированного результата?

Я собрал для тебя все материалы, структурировал и готов лично тебя обучить

Перейти к урокам