Из предпринимателя в Аналитика данных

Всем привет! Я - практикующий исследователь данных, и на этом канале делюсь тем, что реально работает в IT. Никакой сухой теории, только личный опыт, рабочие инструменты и грабли, на которые я уже наступил за вас. Рад, что вы здесь!🧸 Про то, что мне пришлось искать новую работу в конце февраля, я упоминал тут. Сейчас уже конец марта, а значит, уже почти месяц, как я тружусь на новом месте. Коротко, что было: проект закончился, у бывшей компании дела пошли не очень, и команду сократили почти на 80%, оставив только поддержку. Ну и, собственно, меня попросили уйти, дав заслуженный небольшой "парашют", чтобы при приземлении не сдох, а чисто чтобы немного уменьшить боль😄. Собеседовался я пару недель, может больше, но дольше всего приходилось ждать офферов и удивляться ситуациям на рынке. На самом деле так было и год, и два года назад, но так сильно работодатели не жестили с условиями. Если раньше в 80% случаев предлагали официальное трудоустройство и белую зп, то сейчас таких предложений

Всем привет! Я - практикующий исследователь данных, и на этом канале делюсь тем, что реально работает в IT. Никакой сухой теории, только личный опыт, рабочие инструменты и грабли, на которые я уже наступил за вас. Рад, что вы здесь!🧸 За почти 4 года работы в аналитике я наблюдал как меняется рынок. Новые требования, новые зарплаты, новые тренды. Вот что реально происходит на рынке аналитики данных в 2026 году. Данные по зп и требования брал c hh.ru, тренды и зп также брал тут, тут, тут, тут и тут. Реальные цифры по рынку в 2026 году. Москва: 80,000 - 150,000 руб/месяц Регионы: 50,000 - 100,000 руб/месяц Удаленно: 70,000 - 130,000 руб/месяц Факторы влияющие на зарплату: Москва: 150,000 - 250,000 руб/месяц Регионы: 100,000 - 180,000 руб/месяц Удаленно: 130,000 - 220,000 руб/месяц Факторы влияющие на зарплату: Москва: 250,000 - 400,000+ руб/месяц Регионы: 180,000 - 300,000 руб/месяц Удаленно: 220,000 - 350,000+ руб/месяц Факторы влияющие на зарплату: Опыт работы: Навыки и технологии: О

Всем привет! Я - практикующий исследователь данных, и на этом канале делюсь тем, что реально работает в IT. Никакой сухой теории, только личный опыт, рабочие инструменты и грабли, на которые я уже наступил за вас. Рад, что вы здесь!🧸 Многие думают что для аналитики нужно знать весь Python (тут конечно вопрос открытый, я работал и с дата аналитиками и продуктовыми, были те которые много лет в аналитике и не знают Python, компенсируя хорошим знанием DAX, Power Query и прочего, всё зависит от требований определенных позиций, так что это не панацея). Это не так. За почти 4 года работы я понял, что достаточно знать базовые вещи и несколько библиотек. Остальное учится по мере необходимости. **да, уже были комментарии зачем мне Python и так далее, я спорить не собираюсь, я просто 50% времени работаю именно с его инструментами, и это выбор каждого, но последние 10 собеседований не обходятся без требованием об уверенном знании Python и определенных библиотек. Вот минимум Python, который реаль

Всем привет! Я - практикующий исследователь данных, и на этом канале делюсь тем, что реально работает в IT. Никакой сухой теории, только личный опыт, рабочие инструменты и грабли, на которые я уже наступил за вас. Рад, что вы здесь!🧸 За несколько лет работы аналитиком я использовал десятки формул Excel. Большинство оказались бесполезны, несколько реально нужны. Вот формулы которые использую почти каждый день и которые решают 90% задач аналитика (если это конечно касается Excel и мне не проще сделать по-быстрому с Pandas). В основном формулы я использую в Excel и Гугл таблицах, но бывает и на своем ноуте в Libre Office, там бывает формулы отличаются, если не подходят формулы от Excel, то лучше погуглить и не отчаиваться.😄 Еще важный момент, я описываю функции на английском, так как я всегда ставлю формулы в настройках на английском, мне так легче из-за схожести функций в Python. Но думаю не мне одному проще, хотя помню когда учился в универе преимущественно формулы ставил русские, то

Всем привет! Я - практикующий исследователь данных, и на этом канале делюсь тем, что реально работает в IT. Никакой сухой теории, только личный опыт, рабочие инструменты и грабли, на которые я уже наступил за вас. Рад, что вы здесь!🧸 Одна из истин, которая пришла со временем - выбор инструмента и типа графика влияет на понимание данных. За почти 4 года работы попробовал разные инструменты и понял что нужно знать на разных уровнях. Вот что нужно знать о визуализации данных на разных уровнях. Разбил по инструментам и добавил примеры из работы. В последнее время прохожу много собеседований, и к сожалению большинство компаний всё еще работают на Power BI и Tableau, но мне по честному более по душе Superset и Data Lens, но возможно я прохожу собесы не в тех компаниях... 🙃 Excel это то с чего начинают большинство аналитиков. Простой, знакомый, доступный. Быстрый анализ: Простые отчеты: Работа с небольшими данными: **Кстати, вчера проходил собеседование 😂 До сих пор вспоминаю и улыбаюсь.

Всем привет! Я - практикующий исследователь данных, и на этом канале делюсь тем, что реально работает в IT. Никакой сухой теории, только личный опыт, рабочие инструменты и грабли, на которые я уже наступил за вас. Рад, что вы здесь!🧸 Когда я только начинал в аналитике, думал что SQL это просто SELECT и WHERE. Потом на первой работе понял, что этого недостаточно. За почти 4 года работы собрал список того, что реально нужно знать (во всяком случае я сталкивался и работал с этим вещами не раз). Многие вещи я учил по мере необходимости, когда сталкивался с конкретными задачами. Вот полный чек-лист навыков SQL для аналитика данных в 2026 году. Разбил по уровням сложности и добавил примеры из реальной работы. Это минимум который нужен для работы аналитиком. Без этого не обойтись. На изучение базового уровня у меня ушло около месяца ежедневной практики (это навскидку, так как всё таки SQL я изучал в рамках разработки на Python, но от этого суть не меняется). SELECT, FROM, WHERE - основа осн

Всем привет! Я - практикующий исследователь данных, и на этом канале делюсь тем, что реально работает в IT. Никакой сухой теории, только личный опыт, рабочие инструменты и грабли, на которые я уже наступил за вас. Рад, что вы здесь!🧸 Когда я начинал изучать аналитику, читал все подряд. Многие книги были бесполезны, несколько реально помогли. За годы обучения прочитал десятки книг и понял какие стоит читать после основ. Вот подборка книг, которые реально помогают в работе. Эти книги подходят тем кто только начинает. Базовые концепции, практические примеры. Автор: Создатель Pandas Что внутри: Подробное объяснение Pandas Практические примеры Справочник по библиотеке От основ к продвинутому Почему рекомендую: Автор создал Pandas, знает библиотеку лучше всех. Объясняет не только как, но и почему. Практические примеры из реальной работы. Что полезно: Полное понимание Pandas Лучшие практики Решение типичных задач Оптимизация производительности Мой опыт: Читал параллельно с изучением Pandas.

Всем привет! Я - практикующий исследователь данных, и на этом канале делюсь тем, что реально работает в IT. Никакой сухой теории, только личный опыт, рабочие инструменты и грабли, на которые я уже наступил за вас. Рад, что вы здесь!🧸 Сначала я написал статью, а потом добавил в заголовок год. Пока печатал, осознал: с каждым годом требования на одни и те же вакансии растут, вопросы усложняются, а задачи становятся всё заковыристее. В IT прохождение собеседований я, как и многие, считаю важным навыком, который нужно постоянно тренировать. Даже если ты сейчас работаешь в «компании мечты» - это лишний повод убедиться в своем выборе или, наоборот, вовремя посмотреть по сторонам. Навыки навыками, но меня подтолкнула и текущая ситуация на работе. Последние 7 месяцев я руководил проектом по разработке и внедрению DWH (корпоративного хранилища данных). Мы собрали весь исторический массив и разрозненные данные в единое аналитическое хранилище на базе ClickHouse. В рамках проекта также настроили

Всем привет! Я - практикующий исследователь данных, и на этом канале делюсь тем, что реально работает в IT. Никакой сухой теории, только личный опыт, рабочие инструменты и грабли, на которые я уже наступил за вас. Рад, что вы здесь!🧸 Как-то писал уже (тут ссылка) про то, чем пользуюсь для задач и прочего. Кстати я этот пост уже начал писать два месяца назад и вот только сегодня решил всё таки его дописать и переписать. Изначально хотел описать бота который заменил мне уже привычный календарь от apple с напоминаниями, приоритетами и прочим. Но что ж мелочиться, давайте я расскажу про мой топ ботов которые я сделал для работы (конечно несколько узконаправленных с метриками ботов я тут описывать не буду, так как "как не крути" там информация и архитектура конфиденциальная. 🕵🏽‍♂️ **кстати, пишите в комментариях вопросы или пожелания, все мои боты со временем модернизируются и я их не бросаю🧸, если кому нужны репозитории то могу поделиться, как "разпривачу репозитории". О как Бот-плани