День из жизни аналитика данных в 2025 г.
#аналитика #аналитик #анализданных #деньизжизни #рабочийдень #python #pandas #визуализация #снуля #карьеравit Рассказываю о дне из жизни аналитика данных как есть на самом деле. Аналитик данных, продуктовый аналитик, аналитик-разработчик, аналитик больших данных - профессию называют по-разному. Что делает аналитик данных на работе? Аналитик данных обрабатывает данные на Python, SQL, Pandas, Matplotlib, строит дашборды в Metabase и Tableau, вычисляет метрики и проводит AB-тесты. Если хотите стать аналитиком, ссылки на курсы для аналитика данных будут в описании к видео. БЕСПЛАТНЫЕ курсы python и pandas: - Курс Python для начинающих: https://t.me/analyst_klondike/30 - Курс Pandas для начинающих: https://t.me/analyst_klondike/54 - Для Excel-гуру: Pandas vs. Excel - обзор и сравнение типовых операций: https://t.me/analyst_klondike/58 - Мини-курс "погружение в профессию аналитика данных": https://clck.ru/3FqC2d О профессии аналитика данных, лайф-хаки о том как стать аналитиком, полезные материалы, курсы в нашем телеграмм-канале: https://t.me/+3ZgB23dJE-piNzRi Я работаю старшими аналитиком больших данных. На самом деле, профессию называют по-разному, но смысл один и тот же: big-data аналитик, аналитик данных, аналитик продукта и аналитик-разработчик. Главное, что мы решаем задачи бизнеса на основе анализа данных. Я работал аналитиком больших данных не всегда, в прошлой жизни я как и все ездил в офис, на электричке, потом в метро и любую погоду. Став аналитиком я забыл этот кошмар, и теперь работаю полностью удаленно. Раньше можно было работать из любой точки мира, сейчас из любой точки России, но и на этом спасибо. На работе нам выдают MacBook, это стандарт индустрии. Обычно мой день начинается с просмотра почты. Я работаю в крупной технологической компании, о которой вы наверняка слышали. Ее основной продукт - мобильное приложение с миллионами пользователей. Задача аналитиков - улучшать работу этого приложения на основе данных. В нашем отделе дата аналитиков несколько команд, которые помогают сделать наши мобильные приложения еще лучше. В одной из таких команд работаю я. У нас есть руководитель команды или тимлид и два старших аналитика, один из них я. Также есть аналитики помладше, с меньшим опытом работы. Аналитикам ставят задачи сотрудники отделов, отвечающих за бизнес: работу с курьерами, доставкой, логистику, оптимизацию маршрутов доставки и т.п. Этих людей мы называем бизнес-заказчиками, потому что они от бизнеса и они заказывают у нас аналитику, т.е. ставят нам задачи. Аналитики работают спринтами, обычно спринт - это неделя. Чем будет заниматься аналитик во время спринта, решается на встрече по планированию, которая у нас проходит каждый вторник. На нее приходят аналитики и менеджеры, которым нужно сделать ту или иную задачу. По идее за спринт мы должны сделать все поставленные задачи и показать результаты заказчикам. Но так бывает далеко не всегда. Я начинаю рабочий день с просмотра почты, но почта - не единственный инструмент коммуникации. Часто мы используем телеграмм, потому что он есть в телефоне, через него удобно передавать файлы. Так как наша команда работает удаленно, то все встречи у нас проходят в форме видео-конференций. Если встреча не нужна, то ее можно пропустить. Смотрю в 12 у меня встреча, которая называется «синк аналитиков». Синк от слова синхронизировать, любят в нашей профессии иностранные слова. Эта встреча проходит каждый день, мы ходим на нее, чтобы рассказать, что мы делали вчера, чем собираемся заняться сегодня и что будем делать завтра. Если нечего рассказывать, можно просто не брать слово, сказав, что новостей нет. Обычно, если мне нужно позаниматься своими делами, я откладываю рабочий макбук и открываю свой личный компьютер. Коли до синка аналитиков есть 2 часа, то можно поучиться. Стоп, поучиться, не туда нажал. Сегодня я разберусь с объектно-ориентированным программированием на Python, потому что его нужно понимать аналитику. Делаю дашборд Пришло время сделать задачу по клиентскому дашборду. Дашборд, который мне нужно сделать построен в системе Metabase, мы ее называем метабаза. Как видите, дашборд - это просто набор интерактивных графиков, которые меняются, когда пользователь меняет фильтры. Внутри графики сделаны на языке SQL. Делаю задачу на SQL+Python+Pandas Я открываю Jupyter Notebook, чтобы проанализировать данные по заказам с помощью Python, Pandas. Визуализацию я делаю в Matplotlib. В итоге, я потратил минут 40 на коммуникацию с коллегами, т.е. почта, мессенджеры, онлайн-встречи. Пара часов на ушла на обучение или на занятие своими делами, час на обеденный перерыв, остальное плюс-минус на фактическую работу. Если вы хотите знать больше о профессии, то я написал исчерпывающий обзор профессии аналитика больших данных. Ссылку на него вы найдете в описании к этому видео.
#аналитика #аналитик #анализданных #деньизжизни #рабочийдень #python #pandas #визуализация #снуля #карьеравit Рассказываю о дне из жизни аналитика данных как есть на самом деле. Аналитик данных, продуктовый аналитик, аналитик-разработчик, аналитик больших данных - профессию называют по-разному. Что делает аналитик данных на работе? Аналитик данных обрабатывает данные на Python, SQL, Pandas, Matplotlib, строит дашборды в Metabase и Tableau, вычисляет метрики и проводит AB-тесты. Если хотите стать аналитиком, ссылки на курсы для аналитика данных будут в описании к видео. БЕСПЛАТНЫЕ курсы python и pandas: - Курс Python для начинающих: https://t.me/analyst_klondike/30 - Курс Pandas для начинающих: https://t.me/analyst_klondike/54 - Для Excel-гуру: Pandas vs. Excel - обзор и сравнение типовых операций: https://t.me/analyst_klondike/58 - Мини-курс "погружение в профессию аналитика данных": https://clck.ru/3FqC2d О профессии аналитика данных, лайф-хаки о том как стать аналитиком, полезные материалы, курсы в нашем телеграмм-канале: https://t.me/+3ZgB23dJE-piNzRi Я работаю старшими аналитиком больших данных. На самом деле, профессию называют по-разному, но смысл один и тот же: big-data аналитик, аналитик данных, аналитик продукта и аналитик-разработчик. Главное, что мы решаем задачи бизнеса на основе анализа данных. Я работал аналитиком больших данных не всегда, в прошлой жизни я как и все ездил в офис, на электричке, потом в метро и любую погоду. Став аналитиком я забыл этот кошмар, и теперь работаю полностью удаленно. Раньше можно было работать из любой точки мира, сейчас из любой точки России, но и на этом спасибо. На работе нам выдают MacBook, это стандарт индустрии. Обычно мой день начинается с просмотра почты. Я работаю в крупной технологической компании, о которой вы наверняка слышали. Ее основной продукт - мобильное приложение с миллионами пользователей. Задача аналитиков - улучшать работу этого приложения на основе данных. В нашем отделе дата аналитиков несколько команд, которые помогают сделать наши мобильные приложения еще лучше. В одной из таких команд работаю я. У нас есть руководитель команды или тимлид и два старших аналитика, один из них я. Также есть аналитики помладше, с меньшим опытом работы. Аналитикам ставят задачи сотрудники отделов, отвечающих за бизнес: работу с курьерами, доставкой, логистику, оптимизацию маршрутов доставки и т.п. Этих людей мы называем бизнес-заказчиками, потому что они от бизнеса и они заказывают у нас аналитику, т.е. ставят нам задачи. Аналитики работают спринтами, обычно спринт - это неделя. Чем будет заниматься аналитик во время спринта, решается на встрече по планированию, которая у нас проходит каждый вторник. На нее приходят аналитики и менеджеры, которым нужно сделать ту или иную задачу. По идее за спринт мы должны сделать все поставленные задачи и показать результаты заказчикам. Но так бывает далеко не всегда. Я начинаю рабочий день с просмотра почты, но почта - не единственный инструмент коммуникации. Часто мы используем телеграмм, потому что он есть в телефоне, через него удобно передавать файлы. Так как наша команда работает удаленно, то все встречи у нас проходят в форме видео-конференций. Если встреча не нужна, то ее можно пропустить. Смотрю в 12 у меня встреча, которая называется «синк аналитиков». Синк от слова синхронизировать, любят в нашей профессии иностранные слова. Эта встреча проходит каждый день, мы ходим на нее, чтобы рассказать, что мы делали вчера, чем собираемся заняться сегодня и что будем делать завтра. Если нечего рассказывать, можно просто не брать слово, сказав, что новостей нет. Обычно, если мне нужно позаниматься своими делами, я откладываю рабочий макбук и открываю свой личный компьютер. Коли до синка аналитиков есть 2 часа, то можно поучиться. Стоп, поучиться, не туда нажал. Сегодня я разберусь с объектно-ориентированным программированием на Python, потому что его нужно понимать аналитику. Делаю дашборд Пришло время сделать задачу по клиентскому дашборду. Дашборд, который мне нужно сделать построен в системе Metabase, мы ее называем метабаза. Как видите, дашборд - это просто набор интерактивных графиков, которые меняются, когда пользователь меняет фильтры. Внутри графики сделаны на языке SQL. Делаю задачу на SQL+Python+Pandas Я открываю Jupyter Notebook, чтобы проанализировать данные по заказам с помощью Python, Pandas. Визуализацию я делаю в Matplotlib. В итоге, я потратил минут 40 на коммуникацию с коллегами, т.е. почта, мессенджеры, онлайн-встречи. Пара часов на ушла на обучение или на занятие своими делами, час на обеденный перерыв, остальное плюс-минус на фактическую работу. Если вы хотите знать больше о профессии, то я написал исчерпывающий обзор профессии аналитика больших данных. Ссылку на него вы найдете в описании к этому видео.