Как я стала аналитиком данных и попала в EdTech

В рубрике «Карьеры» читатели Тинькофф Журнала рассказывают, какие события и решения повлияли на их профессиональный путь.

Героиня этого выпуска в самом начале карьеры заинтересовалась анализом данных и после вуза устроилась в исследовательское агентство. Но со временем поняла, что профессионально расти там сложно, поэтому перешла в EdTech-компанию. А теперь сомневается в этом решении.

Училась на экономиста. Окончила факультет экономики НИ ВШЭ в Москве. Этот вуз выбрала из-за высокого рейтинга, а специализацию — потому что искала универсальное направление, в котором бы сочетались математика, английский и знания о людях.

У меня был классный вуз. Языки, хороший уровень математики, умение разбираться в сложном с нуля — все пригодилось с первого дня работы. Самыми полезными предметами были статистика, эконометрика и английский. Все остальные предметы, особенно экономические, в работе не очень пригодились.

Устроилась ассистентом в исследовательское агентство. Это был 2015 год, мне было 22. Работу искала недолго — в июне окончила бакалавриат, отдохнула месяц, в сентябре вышла на работу на полный день. Хотела попробовать себя в исследованиях.

Устроиться было несложно: успешно справилась с тестовым заданием — сделать презентацию для клиента. Мы часто практиковали это в вузе. Я стала ассистентом менеджера синдикативных проектов. Синдикативные исследования — это анализ рынка по инициативе агентства. Эти данные потом могут купить разные компании.

График был стандартный: работа в офисе, пятидневка, с 09:00 до 18:00. Зарплата — 50 000 ₽ до вычета налогов.

50 000 ₽

была зарплата ассистента в исследовательском агентстве

Было немного обидно сравнивать себя с бывшими однокурсниками: многие из них сразу после выпуска получали 200 000—300 000 ₽ как начинающие аналитики в инвестбанках. Аналитик данных много работает со статистикой, программированием на SQL и Python, хранилищами данных. Цель может быть разная — создание отчетности, эконометрических моделей, витрин данных внутри одной компании, прогнозирование и так далее. Инвестиционный аналитик исследует финансовые рынки и объекты инвестиций, представляя данные инвесторам. Мне этот путь был жутко не интересен, так как финансы — не моя тема.

Очень благодарна своей первой руководительнице: она могла часами рассказывать, как делать презентации и вести коммуникацию с клиентами, какие навыки нужно прокачивать, давала полезные советы и корректировала мою работу.

Перешла в аналитику данных. Я мечтала поработать в отделе аналитики и рассказала о своем желании начальнице. У нас были очень хорошие отношения, и она видела, что удерживать меня бессмысленно, так как у меня уже появилась более заманчивая цель. Как ассистент я в основном делала презентации и очень скромный анализ данных в «Экселе», а мне хотелось использовать более сложные методы, языки программирования, серьезную статистику и модели для анализа.

70 000 ₽

получала как аналитик данных

Начальница познакомила меня с коллегами из департамента аналитики и порекомендовала им. Через несколько месяцев, когда появилась вакансия, меня туда позвали. Так из менеджера проектов я стала аналитиком данных. Зарплата увеличилась до 70 000 ₽.

Нужно было анализировать данные количественных опросов. Собственно, сбор полевых данных — одна из главных фишек многих исследовательских агентств. Базовые знания статистики, R и Python у меня были из университета, для начинающего аналитика их хватало. Дальше развивалась непосредственно на рабочем месте.

Самым сложным был объем кодинга, в который нужно было влиться сразу, но за пару месяцев я освоила все, что было нужно. В агентстве было принято писать подробные документации по каждому исследованию, и можно было расспросить коллегу о том, что он написал.

Стала старшим аналитиком. За три года внутри агентства я сменила три позиции, на каждой проработала около года. Постепенно мне доверяли все более сложные задачи. В какой-то момент возникла необходимость передать мне управление командой, так как предыдущий руководитель группы уволился. Комбо «опыт плюс люди в подчинении» автоматически привело к повышению, просить о нем не пришлось.

Старший аналитик уже полностью самостоятелен: сам берет задачу, оценивает ее адекватность и актуальность; выполняет ее от и до, то есть сам выбирает инструменты и методы исследования, делает выводы, общается с клиентом. Плюс у него добавляется обязанность обучать новых сотрудников.

На должности старшего аналитика оклад вырос до 100 000 ₽. Это была моя первая руководящая должность. В команде было от четырех до шести человек.

100 000 ₽

был оклад старшего аналитика

Устроилась исследователем рынков в EdTech-компанию. Постепенно я поняла, что в агентстве сложно расти и развиваться. Новые направления запускались редко, многие сотрудники работали на одной должности по 10—15 лет. Корпоративная политика была направлена на стабильность, а не на продвижение по карьерной лестнице.

Поэтому в 2019 году я перешла в EdTech-компанию на позицию исследователя рынков. Получала те же деньги, что и раньше, — 100 000 ₽. Вакансию нашла самым стандартным способом — на «Хедхантере».

100 000 ₽

была зарплата исследователя рынков в EdTech

Компания занималась обучением английскому языку онлайн, потом постепенно добавилось изучение школьной программы для детей и профессиональное образование для взрослых: кодинг, маркетинг и прочее. Постоянно запускались новые сервисы для новых аудиторий и локаций. В основном я анализировала выход на новые рынки — США, Великобритании, Китая, Испании. Исследования включали вычисление емкости рынка, описание основных конкурентов, анализ специфики рынка и его пользователей, локальных продуктов и их цен. На основе этого принималось решение о целесообразности выхода на рынок и о том, какой продукт будем развивать в новом регионе.

От предыдущей эта работа отличалась тем, что агентство занимается консалтингом, всем продаются примерно одни и те же исследования, а в EdTech происходит разработка новых аналитических услуг — вещь очень редкая. Также в EdTech, как и в любой другой продуктовой компании, на тебе как на аналитике лежит ответственность за все этапы исследования, а в агентстве — только за какой-то один. Это, с одной стороны, интереснее, а с другой — с командой можно сделать больше, чем в одиночку.

Стала аналитиком данных в продукте. Мне захотелось попробовать себя в этой роли, и я попросила эйчара компании иметь меня в виду, если будет подходящая вакансия. Так через год и несколько месяцев работы в EdTech-компании я стала аналитиком данных в продукте, зарплата выросла до 120 000 ₽.

120 000 ₽

получала как аналитик данных в EdTech

Училась сама и у коллег. Чтобы стать аналитиком данных в продукте, мне не хватало некоторых хард-скиллов. Во-первых, знания языка программирования SQL, который используется для всех базовых манипуляций с данными: чтобы посчитать метрики, объединить разные источники данных, подготовить данные для дальнейших этапов анализа. Во-вторых, более углубленного знания Python, с помощью которого считают статистику и анализируют A/B-тесты. В-третьих, знания Airflow — инструмента, который по расписанию запускает обновление и сборку данных.

Платных курсов не покупала. «Степик», «Курсера», ods.ai, решение задач по теории вероятностей — все это не для меня. Когда прохожу курсы на этих платформах, то забываю их содержание через три дня. Самостоятельный поиск решения в Гугле и советы коллег оказались эффективнее. У нас была потрясающая команда, очень сильные, классные и отзывчивые люди.

Мне нравилось сразу применять знания на практике, то есть в работе: дают задачу — по ходу выясняю, как и с помощью чего ее можно выполнить. Или, например, увидела хороший дашборд — интерактивную аналитическую панель, сложный SQL-запрос — код для работы с табличными базами данных — и иду разбираться, как они сделаны.

Полезные для меня открытые ресурсы — это Stack Overflow, DBA Stack Exchange, Data Science Stack Exchange. Еще читаю профессиональные издания, такие как Medium.

Перешла на позицию аналитика данных в маркетинге. Еще год спустя в компании открылась вакансия аналитика данных в маркетинге, и я воспользовалась возможностью. Основная цель этой профессии в маркетинге — оценка эффективности маркетинговых каналов и построение маркетинговой отчетности.

Маркетинговая отчетность показывает менеджерам, насколько хорошо проходят рекламные кампании. Если я вижу, что по какому-то каналу сильное падение оплат, я сообщаю менеджеру, чтобы он обратил на это внимание. Также сама выявляю причины просадки и обсуждаю результаты исследования с менеджером. Он уже принимает меры: может увеличить бюджет на маркетинг, поменять контрагентов по рекламе или ничего не делать, если, например, падение связано с сезонностью продаж.

Стала старшим аналитиком данных. Я постепенно выполняла все более и более сложные задачи и получила в управление людей. После того как мой начальник уволился, я заняла его место.

Как старший аналитик данных я получаю 150 000 ₽. Раз в квартал есть премия в размере 50% оклада при выполнении KPI. В KPI может входить, например, задача сделать сегментацию для контент-маркетинга и презентовать результаты команде.

150 000 ₽

зарплата старшего аналитика в EdTech

Оба раза, когда я становилась старшим аналитиком, я не делала чего-то специально, чтобы получить повышение. С одной стороны, я больше люблю работать руками в одиночестве, c другой — жизнь меня как будто сама подталкивала к руководству. Мне говорили, что у меня это неплохо получается: могу поддерживать командный дух, ответственна и внимательна к людям.

Взяла подработку в своей же компании. Внутри компании дали клич, кто из аналитиков данных хочет попробовать себя в кураторстве в новом продукте. И я откликнулась. Продукт — обучение диджитал-профессиям, в том числе профессии аналитика данных. Я проверяю домашние работы студентов и отвечаю на их вопросы по курсу. Доплата за подработку — 30 000 ₽. Таким образом, за два с половиной года в EdTech доход вырос до 180 000 ₽ в месяц.

180 000 ₽

доход вместе с подработкой

Когда я только начинала, курсов для новичков не было, а когда появились, мне они были уже не нужны. Подобные курсы хороши тем, что вы получаете доступ в комьюнити таких же начинающих в новой профессии. Но вообще меня пугает популярность курсов по переходу в аналитику данных. Люди видят две вещи: относительно высокие зарплаты и возможность научиться профессии за полгода. И это подкупает, но мало кто понимает, что это за специальность.

Аналитик как инженер. Неясно, чем конкретно он занимается: проектирует Telsa или разрабатывает рецептуру йогурта. Есть общие технологии и инструменты: SQL, Python, BI. В остальном аналитик данных делает все что угодно. Например, наша команда рассматривается как аналитический сервис и отвечает на вопросы пользователей маркетинговых отчетов. Другие команды занимаются продуктовой аналитикой, прогнозированием и много чем еще. Все это очень разные задачи, но все специалисты называются аналитиками данных, что не дает понимания о реальной функциональности человека.

Выгорела. Переход из исследовательского агентства в EdTech для меня в итоге не очень оправдался. Я ожидала большего в плане интересных задач и профессионального развития. Рассчитывала, что будет больше исследовательской работы, а по факту 80% моих задач сейчас чисто технические: поддержка существующей отчетности, восстановление сломанных отчетов и потерянных данных.

Мне интереснее заниматься исследованиями. Я люблю копаться в методах, изучать новые статистические инструменты. Для меня исследование — это продукт, а такой подход больше свойственен агентствам.

Стратегия на следующие 3—5 лет — работать в исследовательской компании. Сейчас прощупываю рынок. Это должно быть исследовательское агентство, вероятно, международное и не в России. Хочется быть востребованной в любой стране мира.

Следующим летом планирую пройти курс по мультиметодическим исследованиям — Mixed Methods Research. Это курс продвинутого уровня. Я еще не проводила исследований на смешанных источниках данных, когда, например, часть данных берется с десктоп-версии сайта, а часть — из мобильного приложения.

Возможно, получу PhD Survey Methodology в Великобритании. Во-первых, мне очень интересны количественные методы исследований — это обучение позволит углубить мои знания. Во-вторых, степень PhD поможет устроиться в крупную международную компанию.

Хочу работать до старости. Работа для меня — способ самовыражения и творчество.

Раньше никогда не копила и не инвестировала. Но ситуация этого года показала, что подушка просто необходима, поэтому буду постепенно над этим работать. Кроме денег, думаю, что надо больше вкладываться в себя.