Как устроиться аналитиком данных без опыта и технического образования

Работа, особенно если это новая работа, может открыть заново человека, главное чтобы у него было желание.

Меня зовут Светлана, я мама в декрете, успешный маркетолог в прошлом, закончила учебу на курсе — «Аналитик данных» и сейчас продолжаю учиться уже в магистратуре по направлению «Наука о данных». Я нашла работу аналитиком данных, будучи в декрете, после курсов, без опыта и без математического высшего образования, живя не в Москве

По факту поиск работы после курсов мало отличается от поиска работы после вуза. Знания вроде есть, но они не проверены в боевых условиях, глаза горят, но кто на них купится — непонятно. Как истинный маркетолог любое новое действие я перевожу в простые и понятные объекты. Попробуем представить себе трудоустройство как процесс поиска идеальной компании из всего пула компаний, представленных на рынке, и получение предложения о работе.

Если посмотреть на тот же процесс глазами HR, то будет то же самое — процесс поиска идеального кандидата из всех и предложение ему работы. Везде воронки, которые с каждым этапом отсеивают нерелевантные предложения и оставляют самый сок. В маркетинге — это воронка клиентов, тут — воронка трудоустройства.

Рассмотрим воронку трудоустройства со стороны компании. Слева у нас те кто перешел на следующий этап воронки, справа — те, которым отказали. Все цифры условны. На интересные позиции эйчар обычно получает много резюме. Наша задача — создать такое резюме которое заметят, отложат, отправят тестовое и впоследствии донесут до стола руководителя. Про резюме мы поговорим еще ниже, но только успех на каждом этапе приведет вас к получению предложения о работе. Понятно, что не всегда соискатель проходит все этапы воронки трудоустройства, иногда на связь сразу выходит руководитель, если заметил в резюме специалиста, которого ищет.

Хабр. Это крупное русскоязычное комьюнити. В огромной базе «Хабр.Карьеры» есть актуальные вакансии по всем ведущим сферам ИТ-индустрии и всё больше работодателей перебираются на эту площадку. Плюсы площадки для соискателя — это возможность создать свое резюме, которое легко связать со своим профилем на Хабре. Можно видеть рейтинги компании до трудоустройства. Сервис позволяет узнать текущую зарплату по любой специальности ИТ-отрасли

Каналы в Телеграме с работой в Data Science / Machine Learning / Аналитика / Продукт. Здесь можно найти вакансии, которых нет на больших ресурсах, а сами менеджеры каналов находят их в «Фейсбуке» и других соцсетях:

• Data Science Jobs;
• Job in IT&Digital;
• Job for Python;
• Job for Junior;
• Job for Products and Projects;
• Job for Gamedev;
• Products Jobs;
• Работа ищет аналитиков.

Сталкивалась с этим на Хедхантере — название вакансии не соответствует задачам. В этом примере искали маркетолога-аналитика, а по факту это описание ближе к product manager. Не знаю, как на других ресурсах с этим. Тут поможет поиск не по названию а по ключевым словам — анализ, SQL, Python, нейросети и т.д.

Есть в маркетинговой среде книга «Точки контакта». Она описывает процесс контактов клиента с компанией. Цель книги — объяснить, что чем больше клиент будет в восторге от этих контактов, тем больше у вас шансов ему продать. Резюме — это то, что продает. Эдакое коммерческое предложение с описанием выгод для покупателя (HR). Это то, что продает вас на начальных этапах воронки трудоустройства, поэтому оно должно быть великолепным, чтобы купили сразу и даже не сомневались в своем выборе.

Представим, что вы уже руководитель отдела Data Science, ищите человека. И вот на столе лежит резюме, вы бы себя взяли на работу? Вот так вот, только честно. За что этот руководитель будет вам платить? За то что закончили курсы — гм, нет мимо. Или за коммуникабельность и обучаемость — нет, за это тоже не платят. Платят за пользу компании, желательно выраженную в деньгах.

Указывайте итоги работы или учебы и достижения. Старайтесь использовать формулировки «делал, сделал, реализовал, улучшил — что-то конкретное и с конкретным результатом», а не «делаю уже три года одно и то же». Если есть возможность прописать цифры / + 30% к достижениям в World of Tanks за 1 месяц:) / обязательно пишите. Если вы проходите курсы параллельно работая, подумайте как можете применить новые знания на старом месте- во первых это реальный опыт а не учебный кейсы. Во вторых — этот опыт потом можно указать в резюме. В третьих — быть может и работу менять не придется — а новая должность и новый оклад ждет вас в старых стенах.

Я была со стороны HR и искала сотрудников, поэтому знаю что в интерфейсе Хедхантера возможно не заметить сопроводительное письмо, которое вы долго и старательно писали. Просто потому что интерфейс личного кабинета рекрутера такой. Но писать надо. Часто в вакансиях внизу можно увидеть: «Если вы дочитали до конца — отправьте нам сопроводительное с таким текстом». Эйчары не резиновые, а ответов может приходить очень много, большинство из которых не пройдут и первоначальных отбор. Наша задача отбор пройти — поэтому пишем.

Мне кажется сейчас не то время, когда можно относиться к работе только как к способу заработка денег. По большому счету устроиться на работу — это как начать новые отношения. Присматриваясь к описанию вакансии, отсылая сопроводительное мы посылаем друг другу слабые сигналы о том, что вот он тот единственный вариант который нужен. Веерная рассылка убивает всю возможность оставить о себе неизгладимое впечатление. А точно составленное сопроводительное письмо, которое расскажет о вас, и о том как приглянулась эта компания приведет к долгим и счастливым отношениям.

Я писала в сопроводительном о том, чем я могу помочь компании — даже если должность предполагает немного другой функционал. Такой формат сработает потому, что будет заметно что вам интересна компания, интересна вакансия, вы готовы тратить время чтобы изучить возможного работодателя. Одно из моих писем было размером А4. Потом уже, после переговоров, я узнала, что оно зацепило будущего руководителя. Ответьте своим сопроводительным на немой вопрос рекрутера — “почему я должен пригласить именно тебя?”

Я кайфую от тестовых заданий — это такая серединка между курсами с подготовленными датасетами и реальной работой. Я использовала тестовые задания чтобы дополнительно прокачать те навыки которые на работе я не использовала или на курсах давали не развернуто. Например мы очень поверхностно прошли SQL, а он требуется в работе аналитика часто. Так же Excel, если основные знания уже есть — например ВПР, сводные таблицы и сложные, составные функции — проходить собеседование и работать в дальнейшем намного легче. Тестовые это отличная практика в условиях приближенных к реальным. Ограниченное время, неясные формулировки и, возможно, задачи с которыми раньше не сталкивался.

Примеры тестовых заданий, в которых можно прокачать определенные навыки:

• качаем SQL;
• аналитика в Excel;
• тестовое Авито;
• кластеризация текстов;
• тестовое на английском + первый датасет + второй датасет;
• тестовые задания Яндекса.

Часто в компаниях от аналитика требуется уметь не только анализировать данные, но и представлять их в удобном виде для руководства и коллег.

В этом поможет задания на визуализацию в Bi системах на марафонах: Для Bi системы Яндекса — Datalens

Марафон заданий для популярного Tableau

Вот мы прошли множество этапов и оказались лицом к лицу перед ясными очами руководства. Дальше только трудоустройство и поэтому этот этап надо пройти блестяще. Как нам показать себя и выделиться среди остальных претендентов? Ваша цель — максимально расписать выгоду для компании, которое принесет ваше сотрудничество.

Посмотрим на собеседование глазами руководителя — будь это руководитель группы аналитиков, продакт менеджер или генеральный директор. Цель найма одна — получить от нового сотрудника выгоды (прибыли) больше, чем этот сотрудник будет стоить для компании. Именно сейчас появляется шанс, которым обязательно надо воспользоваться и показать, что компания получит если возьмет именно вас на работу.

Изучите компанию вдоль и поперек — их продукты, сайты. Попробуйте купить что то или заказать звонок. Найдите прямых или косвенных конкурентов и посмотрите их преимущества и недостатки. Найдите точки, где ваша работа, как аналитика, может быть полезна уже сейчас. Именно такой взгляд и эти идеи можно и нужно рассказывать на собеседовании. Именно эти идеи могут помочь вам попасть в компанию, а компании впоследствии использовать их для развития. Зачетно, если это будет сделано в Bi системе — закроем сразу вопрос знаний и умений в визуализации и анализа данных из открытых источников.

Если у вас есть опыт в веб-аналитике, но нет в продуктовой аналитике, говорите, что готовы показать свое мастерство работы в Яндекс.Метрике или Google Аналитике. Настроим аналитику там, а значит можем сэкономить компании деньги и быстрее впишемся в коллектив.

Возьмите и оцифруйте свой предыдущий опыт работы, даже если он не релевантен. Краткая презентация о себе с цифрами, успехами, заслугами и даже поражениями. Качаем PowerPoint, и показываем навыки презентации. Снижайте опасение компании из-за возможно неправильного найма.

Разговоры о зарплате. Для меня честно говоря это самый трудный момент, оценить себя в деньгах, надеюсь что для вас вопрос будет легким. Посмотрим на зарплату глазами человека, который платит деньги — если трудоустройство прошло успешно, тогда прибыль компании будет больше затрат на сотрудника. Зарплата может быть сколько угодно большой, если она меньше той прибыли, которую генерирует сотрудник, то есть вы.

Как только я вышла на тропу войны (тропу поиска работы) я столкнулась с трудностями. Те руководители, для которых найм аналитика в компанию проходит впервые, стали спрашивать меня, как я могу использовать свои навыки с курсов в работе. Как бы да, они понимают что анализ им нужен и аналитик теперь это модно но… Как ему понять, что анализ данных и дальнейшие действия смогут увеличить прибыль компании… Тавтология. В этот момент становиться понятно что многим не понятно как с помощью анализа делать реальные деньги.

Мы не берем в расчет большие компании со штатом аналитиков больше сотни. Но есть множество тех, кто только начинает свой путь в Data Driven и стремиться выстроить продажи, закупки с учетом аналитики. Поиграем! Наша задача научиться показывать выгоду от аналитики любому человеку, даже тому, кто достаточно далек от этой сферы. Вы пришли к бабушке, дедушке, маме, подруге и ваша задача — придумайте 2-3 проекта в аналитике данных, который бы заинтересовал и был полезен в их деятельности.

Например, я начну: моя мама — учитель в школе. Можно спарсить олимпиадные задания по разным регионам последних лет и выдавать списки таких заданий для подготовки ее учеников. Ученики побеждают — учитель получает премию. А если бы это была частная школа — тогда я бы предложила построить модель, которая на основании оценок в школе могла предсказать какую сферу выберет потом школьник, где он будет сильнее и успешнее. Повышаем привлекательность школы в глазах будущих учеников.

Подруга работает в производстве и распространении медицинских вебинаров. Можно предложить ей кластеризовать базу клиентов и делать рассылки за счет этого более “умными”.С акциями которые сработают для конкретного кластера.А можно за счет анализа статей на медицинских порталах — предсказывать тренды и темы для будущих семинаров. Ее компания растет и опережает конкурентов. Кажется, что это просто игра, но на самом деле возможность находить применение своим знаниям и умениям пригодиться не только на этапе собеседования но и в работе, когда вы будете генерировать гипотезы для роста и развития компании.

1. Сделать идеальное резюме.
2. Подписаться на каналы в Телеграме, Фейсбуке.
3. Уменьшить конкуренцию — искать вакансии по описанию, ключевым словам.
4. Решить пять тестовых заданий.
5. Принять участие в двух хакатонах.
6. Применить новые навыки на старой работе или учебе.
7. Рассказать «бабушке» об аналитике.
8. Дойти до переговоров в двух компаниях.
9. Получить оффер.