Как новичку в аналитике и data science сформировать портфолио во время обучения⁠⁠

У новичков в аналитике и data science есть проблема — в профессиях ценятся практические навыки и опыт, которых после обучения еще мало. Автор курсов по продуктовой и маркетинговой аналитике образовательной платформы Нетология Артем Чистяков рассказал, могут ли учебные проекты компенсировать нехватку опыта и как действовать, чтобы быстро найти работу.

Зачем нужны учебные проекты

Они позволяют прикоснуться к профессии. Для начинающих специалистов это первая возможность на практике применить знания, полученные во время лекций, а также увидеть, с чем именно им предстоит столкнуться. Без этого будет сложно прокачать навыки, поэтому все задания, которые дает преподаватель, обязательно нужно выполнять на 100%. Другое дело, что рекрутера и будущего работодателя вряд ли заинтересуют типовые задачи, которые вы решали на курсах. Чтобы составить классное портфолио, важно продемонстрировать определенные скиллы и желание развиваться за пределами программы.

Как стать хорошим специалистом с помощью учебных проектов

Прокачивайте жесткие навыки

Для аналитиков и дата-сайентистов это умение работать с данными. Допустим, у нас есть данные, которые собрала система web-аналитики в виде таблиц с действиями пользователей. Нужно выяснить, какую информацию мы хотим из них получить и зачем. Например, ответить на вопрос, сколько задач решают пользователи с помощью системы или как часто пользуются тем или иным инструментом. Аналитик и дата-сайентист должен понять, какие именно данные ему нужны, собрать их, построить между ними связь.

Также начинающие специалисты часто не понимают, откуда берутся данные, а ведь этот вопрос рекрутер может задать на собеседовании. Есть много методов сбора, но основных два:

• с помощью web/app-аналитических систем или аналогов;

• через собственное логирование уже внутри продукта, которое настраивают разработчики.

На этапе обучения вам будет достаточно изучить первый способ и попрактиковаться.

Выполняйте один проект несколько раз

На учебных курсах вы сможете увидеть дата-сеты — набор определенных данных в структурированном виде. Но их за вас уже собрал преподаватель и разложил по полочкам. Ваша задача — выполнить проект с первоначальными параметрами, которые вам предоставил автор курса, а потом повторить его уже самостоятельно.

В дополнение к учебной программе поищите дата-сеты в интернете. Их можно найти через Google Dataset Search, а еще по простому запросу datasets for analysis. Наведите в них порядок и структурируйте, визуализируйте результат. Такие площадки, как Kaggle, дают задачи с необработанной информацией — эта работа тоже будет вам в плюс.

Работайте с метриками

Еще один навык, который проседает у новичков — учитесь проводить поиск ключевых метрик. Это данные, которые показывают, как дела у бизнеса или продукта на данный момент. Для магазина это может быть количество продаж на этапе роста или средний чек во время стабильного развития. Также нужно уметь строить иерархию или дерево метрик — схему, которая показывает взаимосвязь между разными показателями.

Выберите любой продукт или продукты, которые знаете и понимаете. Определите для них ключевые метрики и постройте иерархию, а после найдите человека, который вас проконсультирует и даст обратную связь. У Нетологии для этого есть онлайн-комьюнити, где можно обратиться за помощью к преподавателям, выпускникам, экспертам и получить бесплатные советы.

Разрабатывайте индивидуальные проекты

Так сразу видно, что человек развивается как специалист, и у него есть идеи, которые он довел до конца: выдвинул гипотезу, провел исследование. В групповых работах сложно судить, как студент проявил себя, какой был его вклад. Поэтому в портфолио чаще всего указывают именно индивидуальные проекты. К примеру, на курсе Нетологии это разработка системы аналитики для планирования отпусков, анализ авиаперелетов, проверка гипотезы через A/B-тестирование.

Другое дело, если вы сами собрали команду из сокурсников, проявили лидерские качества, организовали ее работу. Про такой опыт обязательно стоит рассказать на собеседовании. Даже если в итоге проект оказался не совсем успешным, вы попытались, и это уже показатель вашей проактивности.

Но и в групповых проектах тоже принимайте участие

Они развивают один из важнейших гибких навыков — умение работать с людьми. Без него аналитикам и дата-сайентистам трудно в профессии. Если на ваших курсах есть такой формат, обязательно в него впишитесь. Это, к слову, касается не только учебных проектов. К примеру, у Нетологии есть групповые домашние задания, когда студенты объединяются и проверяют друг друга, готовятся к предзащите. Так материал лучше усвоится, к тому же можно пообщаться. Это позволяет прокачать презентационные навыки, умение отстаивать свою точку зрения, дискутировать, делать выводы. Все эти софт-скилы пригодятся специалистам в сфере аналитики и данных.

Выбирайте проекты, которые помогут развить фундаментальные навыки

Сейчас все активно изучают искусственный интеллект — нейросети, GPT. Но необязательно брать модную тему за основу своей проектной или дипломной работы. Начинающим специалистам важнее показать свои фундаментальные знания и навыки. И здесь плюсом будет, что человек взял какой-то базовый вопрос, поработал с ним. Базовые задачи могут быть такими:

• определить основные метрики для разных типов продуктов;

• рассчитать нужную метрику на имеющихся данных;

• визуализировать нужные метрики понятным образом;

• дать ответ на один из вопросов или помочь проверить гипотезу с помощью метрик.

Если вы можете построить иерархию метрик и описать продукт, эти навыки уже будут плюсом к вашей кандидатуре.

Качественный учебный проект — какой он

Дает практический опыт и развивает самостоятельность

К примеру, человек сам создал бота, запрограммировал его, чтобы он собирал и структурировал информацию, разработал из этого систему, прошел весь путь от идеи до реализации. Это показывает, что студент столкнулся с какой-то реальной ситуацией, уже немного понимает, как устроена работа, а еще готов проявлять инициативу.

Прокачивает нужные навыки

Для аналитиков и дата-сайентистов это поиск, сбор, обработка и визуализация неподготовленных / неструктурированных данных. А также описание продукта с точки зрения продакт-менеджмента: целевую аудиторию / конкурентов / стоимость производства. Да-да, продуктовый аналитик должен уметь думать как продакт!

Вам интересна его тема

Здорово, если вы уже знаете, в какой сфере хотите работать — тогда можно выбрать отраслевой проект, который заинтересует работодателя. Если пока не определились, берите тему, которая интересна вам самим. Так будет проще разобраться в вопросах и сохранить мотивацию.

Он релевантный и актуальный

Если проект нежизнеспособный и его невозможно применить на практике, у рекрутера возникнет вопрос, а почему вообще вы решили им заниматься. Допустим, были уверены, что проект окажется удачным. Но это опять же вопрос к тому, что вы не провели предварительную аналитику. Либо у вас должно быть убедительное обоснование, почему вам было интересно развивать эту идею.

Необязательно выводить проект на рынок. Конечно, классно, если получилось разработать и выпустить продукт. Но это требует инвестиций и времени, а аналитики и дата-сайентисты — это все же не предприниматели. Главная задача — показать, что у вас есть базовые навыки для работы в сфере и желание в ней развиваться.

Что делать, чтобы быстро найти работу после учебы

Делайте больше, чем от вас требует учебная программа

Тот же диплом вы пишете по конкретным параметрам, поэтому результат получится стандартизированным. Чтобы впечатлить рекрутера, покажите, что вы вышли за рамки учебной программы. Например, взяли один продукт для учебного проекта, провели исследования, а потом повторили их, но уже с другим продуктом и результатом. Даже если действия были идентичны, это уже показывает, что человек сделал больше, чем от него требовалось.

Проходите стажировки

Помните, что учебные проекты — это хорошо, но они не могут полностью заменить практический опыт. Поэтому старайтесь как можно раньше устроиться на стажировку. Это отличная возможность применить навыки, которые вы приобрели во время учебы, в реальной жизни. Сделали проект на курсах — попробуйте повторить исследование в компании, где стажируетесь, многие фирмы позволяют это. И тогда на выходе из вас получится специалист, которого рекрутеры будут рады принять на работу.

Дарим скидку на онлайн-курсы всем пикабушникам!🤘

Промокод NETOPIKABU уже работает на сайте Нетологии. Он даёт скидку 45% от первоначальной цены любого курса кроме направлений «Высшее образование» и «Корпоративное образование». 🔥Срок действия промокода до 31 декабря 2023 года.