Менторство по аналитике данных — до оффера и дальше

• Введение в SQLtheory
• Стайлгайд SQLtheory
• Знакомство с ClickHousetheory
• Практика ClickHousepractice
• Задачи с реальных собеседованийinterview
• Оптимизация запросов и особенности баз данныхtheory
• Мок-интервью по SQLinterview

• Python базаtheory
• Python — практика задачpractice
• Pandas — теорияtheory
• Pandas — задачи с собеседованийinterview
• EDA: эффективность рекламных кампанийpractice
• Алгоритмы (для бигтеха)theory
• Python в прикладных задачах аналитикиpractice
• Работа с Airflowpractice
• Прикладной ML для продуктовой аналитикиtheory
• Мок-интервью по Pythoninterview

• Теория вероятностейtheory
• Тервер — задачи с собеседованийinterview
• База по статистикеtheory
• Прикладная статистика для A/Btheory
• Теория по статистике для продвинутого A/B-тестирования и методов «A/B без A/B»theory
• Мок-интервью по теории вероятностей и статистикеinterview

• Введение в A/Btheory
• Курс по A/B-тестированиюpractice
• Продвинутое A/B-тестированиеtheory
• Разбор пайплайна по A/B на примере рабочих кейсов из WB / Магнитаpractice
• Самостоятельное проведение настоящего A/B-теста в ценообразовании такси (Uber)practice
• Мок-интервью по A/B-тестамinterview

• Методики ускорения A/B-тестов: CUPED, CUPACtheory
• Causal inferencetheory
• Propensity score matchingpractice
• Региональные A/B-тестыtheory
• Switchback-экспериментыtheory
• Мок-интервью по продвинутым методикам A/Binterview

• Продуктовое мышлениеtheory
• Иерархия метрик продуктаtheory
• Unit-экономикаtheory
• Развитие продукта на основе данныхtheory
• Продуктовый цикл разработки в командеtheory
• Аналитические инструментыpractice
• Продуктовые кейсы с собеседованийinterview
• Полезные материалыinfo
• Мок-интервью по продуктовому пониманиюinterview

• Составление резюме и легендыpractice
• Мок-интервью по легенде №1: технические аспекты рассказаinterview
• Мок-интервью по легенде №2: софт-скиллыinterview
• Просмотр собеседований сеньоров и моих собеседований — для насмотренностиinfo
• Прохождение собеседованийinterview
• Трудоустройствоpractice
• Гайд по прохождению испытательного срокаinfo
• Прохождение испытательного срокаpractice
• Дальнейшее развитие в карьереinfo

Нет. Опыт — это плюс, но устраиваются и люди с полного нуля. Я сам нашёл первую работу в 18 лет — без высшего образования, олимпиад и хакатонов. Решают нужные знания и навыки, а их мы и прокачиваем.

Мой путь до первого оффера занял 9 месяцев, потому что я шёл вслепую. С чётким роадмапом это получается в разы быстрее.

Важнее технических навыков — умение учиться. Быстрее всего, как правило, идут те, кто привык учиться постоянно: например, медики. Возраст не помеха — у меня учились и в 40 лет, и студентки медицинского вуза в 22 года.

Если будет сложно, разберёмся, где ваши сильные и слабые стороны: пробелы закрываем, а где-то компенсируем другими навыками.

Скорее наоборот. Если вы работали в IT (QA, разработка, бизнес-анализ), у вас уже есть сильный навык — понимание IT-процессов.

Аналитика есть практически везде, поэтому адаптировать прошлый опыт несложно. Если вы уже работали с аналитиками, смотрели дашборды или понимаете, чем они заняты, вам будет заметно легче.

Не скажу, что моё направление лучше всех — важно выбирать то, что нравится. Если вам интересно программировать и при этом понимать, как устроены вещи вокруг (например, почему абонемент в зал на год стоит 20 000 ₽, а на месяц — 6 000 ₽), скорее всего, вам подойдёт аналитика.

Аналитики тоже работают с ML, и в обучении это есть, но на прикладном уровне: мы не разрабатываем модели, а исследуем продукт, проводим A/B-тесты, чтобы доказать бизнес-эффект новой модели, и находим сложные взаимосвязи в данных.

Про ИИ: будущее предсказать не берусь, но тренд такой — ИИ забирает рутину вроде базовых запросов и скриптов, и работа становится интереснее. Полностью заменить продуктового аналитика сейчас нельзя: мешают сложность продуктов, объём контекста, инфраструктура и требования безопасности к данным. Как и любого хорошего специалиста.

Ко всем направлениям, где анализируют данные: продуктовая аналитика, аналитика данных, BI, маркетинговая и финансовая аналитика.

Хороший продуктовый аналитик приносит бизнесу пользу в любом домене.

Есть быстрый путь — точечная подготовка к собеседованиям, если сильно ограничены время или деньги. Такие ученики выходили на работу за 1–2 месяца, но потом на работе много стресса и нового, и это тяжело.

Комфортный путь состоит из двух этапов. Первый — роадмап: все модули и проекты, сейчас это около 170–180 часов. После него вы приходите на работу подготовленным — на испытательном сроке ко мне почти не обращаются с вопросами, ребята работают самостоятельно.

Второй — собеседования. Первые офферы обычно появляются примерно через 2 недели на рынке, а само трудоустройство — через 1–1,5 месяца: я советую не хватать первое предложение, а выбирать оффер под себя — по условиям, команде и задачам.

Всех учеников я веду лично: хочу быть наставником и подстраивать программу под каждого из большого набора авторских и сторонних материалов.

При этом есть команда — мои коллеги из Яндекса, Т-Банка и VK. Они проводят моки по A/B-тестам, продуктовому мышлению и другим темам.

Плюс групповые активности в сообществе: созвоны, доклады и воркшопы, разборы рабочих задач и собеседований, общение с единомышленниками, которые проходят тот же путь.

Иногда это правда: мой собственный путь до первой работы занял 9 месяцев. Когда вкатываешься сам, легко тратить время на неоптимальные шаги.

Пример: многие уверены, что нужно глубоко учить высшую математику и теорию вероятностей. А на собеседованиях по терверу спрашивают пару типовых задач — кубики, монетки и подобное. Таких «шишек» я набил много и убрал их из программы.

Поэтому у кого-то уходит год, а у моих учеников в среднем 3,5–4 месяца.

Нет. В начале я провожу скрининг по всем темам, важным для трудоустройства, и учитываю ваши обстоятельства и личные особенности.

Поэтому роадмап у каждого свой — это не шаблон.

И то и другое: есть авторские материалы и проекты, которые я придумал на основе своих рабочих задач, и ссылки на сторонние курсы. Сейчас идёт большая работа над тем, чтобы авторских материалов стало максимум.

Несколько проектов, приближенных к реальной работе:

Исследование — учимся проводить хорошее исследование в компании, где культура аналитики только зарождается.

A/B-тест целиком — от поиска бизнес-процесса до защиты выводов перед бизнесом.

Финальный проект — симуляция работы в крупной компании уровня маркетплейса или ритейла: доступы, DAG'и для дашбордов, визуализации, поиск информации, взаимодействие с коллегами и продуктом.

Обучение устроено как работа: дейлики, своя инфраструктура для запросов, продуктовые инструменты из реальных компаний и задачи на доске — так вы с первого дня привыкаете работать прозрачно.

Да. Но поиск работы за рубежом обычно занимает чуть больше времени: там другие способы попасть на собеседование.

Технически там часто проще — меньше алгоритмов и кода, — зато больше внимания к soft skills и культурным интервью. Поэтому и подготовка другая.

Нет. Для меня менторство — это не только помощь с трудоустройством и испытательным сроком, а сообщество. Со многими учениками мы на связи, и я помогаю искать новую работу или расти в грейде — без предоплат и постоплат.

Мне важно, чтобы ребята не держались за работу любой ценой, не терпели плохие условия или токсичного руководителя, а спокойно выходили на рынок за лучшим местом.

Доступ к сообществу остаётся бессрочно. А ваши новые собеседования помогают всем нам лучше понимать рынок.

Есть два варианта: собрать легенду самостоятельно, разобравшись в процессах компании, или доверить подготовку мне полностью. Дальше — серия моков по легенде.

Технический мок по легенде провожу я сам и никому не делегирую. Второй мок, на 1,5–2 часа, проводит мой напарник из Яндекса с 5+ годами опыта: говорим про софт-скиллы, причины ухода, что вы ищете и как грамотно себя подать.

Да, в ней уже больше тысячи оцифрованных собеседований в разные компании. Перед каждым собесом вы получаете подсказки: что спрашивали, как вёл себя интервьюер и какие были подводные камни.

Так вы не просто знаете вопросы, а понимаете подход и критерии, по которым вас будут оценивать.

Да. Сообщество знает, сколько готовы платить на конкретных вакансиях: ученики делятся информацией после собеседований, а нейросеть размечает собесы. Перед переговорами вы видите, какой оффер получил человек с похожим бэкграундом.

Поэтому торг мы начинаем с оптимальной вилки и дальше пробуем поднять сумму — там, где есть хороший мэтч или компания торопится.

Важно: торг — это всегда риск. Иногда компания отказывает или даже отзывает оффер, и мы это учитываем.

На испытательном сроке есть моя поддержка и сообщество выпускников — можно пообщаться с ребятами из похожих доменов и даже той же компании.

Но я даю удочку, а не рыбу: разбираю подход к решению, чтобы в следующий раз вы справились сами. Обычно после пары таких разборов вопросы по похожим задачам больше не возникают.

За последние 3,5 месяца мне лишь однажды понадобилось созвониться с учеником по рабочей задаче — в основном ребята работают самостоятельно.

Да, доступ сохраняется. В сообществе проходят созвоны, доклады и воркшопы, кто-то вместе занимается спортом или обсуждает переход в новую область.

Активностей много — и можно придумать свою.

Да, работаем официально по договору — это гарантирует прозрачность условий и защищает обе стороны. Условия — в документе оферта.

Процент считается от суммы на руки после налогов, без премий — только окладная часть.

Платить нужно только после того, как вы начали получать зарплату на новом месте. Постоплата делится на несколько платежей — пропорционально испытательному сроку или на 4 месяца, если тариф «200% от оффера».

Продолжаем работать до победного — без блокировок и ограничений по времени. Остановиться можно, только если вы сами решите, что аналитика не ваше.

Никаких штрафов и санкций. Предоплата остаётся у меня, и мы расходимся. Доступ к сообществу сохраняется — на случай, если решите вернуться.

Ставим график постоплаты на паузу, находим новую работу и пересчитываем остаток по новому офферу — с учётом того, что вы уже заплатили. Так вы не переплатите за оффер, которого лишились. Считаю это честным подходом.