Путь дата аналитика (Data Analyst Career Path)

Как и у продактов, у аналитиков есть свой путь. Он начинается желторотым джуном и заканчивается примерно никогда. Поскольку я видел огромное количество аналитиков, могу поделиться с вами настоящими градациями сениорности аналитиков. Тем, кто работает аналитиками, это поможет лучше понять куда развиваться. Продактам и руководителям поможет лучше оценить свою команду.

Джун (Junior Data Analyst)

Ключевой навык джуна — умение выгружать данные. Получает запрос вида «выгрузи мне клиентов, у которых было больше 3 покупок в разбивке по странам и платформам». Джун не задает вопросы, зачем это нужно и что действительно хочет узнать заказчик. Если какие-то данные сложно достать, не предлагает выгрузить данные по-другому, чтобы сэкономить время. Вопросом «как эти данные собираются и корректные ли они вообще» не задается.

Нет ничего плохого в том, чтобы быть джуном. Но и задерживаться на этом уровне долго не стоит, благо в нормальной продуктовой компании джун за полгода-год легко вырастает в мидла.

Мидл (Middle Data Analyst)

У мидлов проявляется способность к анализу данных. Они уже не просто кидают тебе эксельку со словами «я сделяль», а пишут какие-то выводы. Еще чуть более продвинутые пишут «учитывая эти данные, я бы сделал вот так». При этом некоторые мидлы выучивают вопрос «чтобы что?» и фразу «вы неправильно провели A/B тест». Иногда это лечится лещом, иногда нужны более радикальные средства.

Часто аналитики зависают на этом уровне, потому что для перехода в сениора недостаточно хорошо знать математику. Нужно уже уметь думать о бизнесе, взаимодействовать с разными командами и уметь общаться со взрослыми. Нытье «вы все делаете по фэн-шую» не способствует росту.

Сениор (Senior Data Analyst)

Эти ребята уже понимают как работает бизнес и откуда берутся деньги. Они не ноют о прооблемах, а решают их. Если руководитель говорит, что ничерта не понятно из данных что происходит, сениор садится и думает как заставить данные заговорить. На этом уровне аналитик уже понимает как презентовать данные высшему менеджменту без использования фраз «стандартное отклонение» и «регрессионный анализ». Он рассказывает что происходит с бизнесом и куда он двигается. Это уже уровень решаки.

Знание математики не является ключевым навыком для аналитика. Через пару лет данные будут извлекаться на человекопонятном языке. Умение интерпретировать данные и понимание как они могут помочь бизнесу всегда будет отличать профессиональных аналитиков от начинающих. Таков путь.

Источник: https://t.me/betternotworse/316