На волне
Совместный труд программиста и аналитика данных: разобрали подвал и покрасили пол
Совместный труд программиста и аналитика данных: разобрали подвал и покрасили пол
Аналитик 1С и руководитель проектов в одном лице. Моя работа сделать так, чтобы бизнес работал без перебоев.
Я аналитик данных, помогаю сотрудникам компании(ий) понять их данные, обрабатываю данные, создаю отчеты и дашборды. Люблю свою работу.
Милые девченки - женского счастья вам, здравия, благости и успехов. Парни, не теряйтесь )))
Наткнулся на рекламу it-курсов. Оставил контакты, со мной созвонились, определили какая специальность мне ближе. Стоимость обучения довольно крупная, но могут раскидать на 3 года. Предложили либо тестировщик, либо аналитик. По it никогда не работал. Годков мне уже между 30 и 40. Но они красиво стелят. Мол они меня трудоустроят, если нет, то вернут деньги. Оплату на старте работы по специальности начиная от средней по области, потом без потолка.
Если стоимость обучения раскидать на три года, все равно трудно-живём в притык сейчас...
Смотрел отзывы в инете. Есть как и очень положительные, так и очень отрицательные
Прошу совета.
Ps. Название школы начинается на s, заканчивается на o. Состоит из двух слов
В команду мобильного приложения ВкусВилл ищут продуктового аналитика, который будет анализировать данные, выдвигать гипотезы и искать точки роста вместе с командой.
Взаимодействовать с продуктовой командой, исследователями, дизайнерами и разработчиками.
Работать с большими объемами данных и пользовательскими логами.
Совершенствовать систему метрик, строить дашборды и воронки.
Проводить А/Б-тесты и подводить их итоги.
Выполнять ad-hoc запросы на выгрузку данных.
Готовить требования для пользовательского логирования и разработки BI-инструментов.
Уровень middle+ / senior.
Опыт работы продуктовым аналитиком / аналитиком-исследователем.
Опыт работы с Power BI, SSRS, СlickHouse / MS. SQL / PostgreSQL.
Писать чистый читаемый код на Python, уверенное знание SQL.
Опыт в ритейле / e-commerce, знание Spark и GraphQL будут преимуществом.
Зарплата: от 200 000 рублей.
Удобный формат работы — возможна полная удаленка (разница с Москвой не больше 2 часов).
Официальное оформление по ТК РФ.
Участие в корпоративных программах.
Весной встретила поток ласточек с курсов "разработчик 1-с". Совсем уж нулевых мы пока не смотрим, поэтому ко мне попадают люди, имеющие хоть какой-то опыт работы от 3х лет. Работы, имеется ввиду, любой. Наша вакансия в своем составе слова "разработчик" не имеет, но содержит 1С.
Портрет моего соискателя получается таким: офисный сотрудник, в той или иной степени столкнувшийся с 1С. Имеет достаточное количество свободного времени и денег, чтобы пройти обучение и написать дипломную работу.
Почему выбор пал на разработку 1С?
-Он на русском, можно не учить английский.
-Видели программу в офисе.
-Надоела старая работа/боюсь ответственности/хочу уметь новое.
Почему аналитик/консультант/тестировщик 1С:
-Разработка это сложно и долго.
-Видела аналитика в офисе.
-Рассказала нашему программисту какой отчет я хочу и он сделал.
-Учила коллегу вводить документы.
На собеседовании я пытаюсь понять, умеет ли пришедший специалист мыслить логически исходя из своей предыдущей работы. То есть, выполняя обязанности на предыдущем месте он должен заметить или в процессе разговора сделать вывод о взаимосвязи своих действий и их конечной цели. Возможно, пользе.
Курсы разработчика, по моему мнению, тоже работа. Спрашиваю, что вынесли, какая была дипломная работа, что разрабатывали и, самое главное, нафига.
Потому что, наверное повторюсь, у меня от клиента часто приходит запрос доработать флажок в документе. Флажок - это фигня и быстро, говорит МарьИвановна, которой мы "оригинал получен" доработали. Хотя флажок "списать НДС старше 3х лет на расходы" это ни разу не фигня, это закрытие регистра, это проводка, это алгоритм проведения с учетом квартала, это место выбора аналитики и счета списания, это техническое сообщение о необходимости проставить данный флажок - то есть сопоставление даты отчетной и даты входящего документа, выявление разницы в 3 года до начала текущего квартала, предложение включения флага списания.
Вообще и оригинал получен тоже не совсем пшик. МарьИвановна забыла, что у нее акты приходят за прошлый год к концу текущего, что мы специально пишем для данного флажка разрешение лезть в закрытый период и у ее акта сверки или реестра нет проводок. Мы это все помним сами и согласовываем с ее руководством.
И вот, значит, приходит человечек, который на дипломной работе писал систему учета чего-то для зоопарка или цирка. Скотиков по кличкам ввел, справочник для вахтера, попкорницу и билеты в кассе с разбивкой по льготному тарифу. А для чего программа, какая от нее польза, где есть аналоги в текущих разработках? Как объекты системы связаны между собой? Чем один от другого отличается? Это им уже сложно, некоторые не готовы даже подумать и сделать вывод из полученной информации.
Ну и вот очень даже зря. Потому что работа консультанта - это работа с людьми. Очень полезно иметь хорошо подвешенный язык, уверенно говорить и быстро соображать. И самое главное, офигеть какая глупость, если не хуже, говорить аналитику "разработка это тяжело, я поэтому к вам хочу". Надо ж хоть капельку соображать.
В современном мире, который зависит от технологий, данные играют огромную роль. Количество данных, собираемых ежедневно, растет экспоненциально. Использование этих данных для принятия решений становится все более важным во всех индустриях, начиная от здравоохранения и заканчивая финансовой сферой.
Аналитики больших данных играют ключевую роль в обработке и анализе этих данных. Они используют различные инструменты, чтобы извлечь ценную информацию из больших объемов данных. Эта информация может помочь компаниям принимать эффективные решения, повысить эффективность бизнес-процессов и оптимизировать расходы.
Востребованность аналитиков больших данных растет со скоростью, с которой растет объем данных. Согласно исследованию, количество рабочих мест в области аналитики больших данных увеличилось на 56% с 2015 года. Этот рост прогнозируется и в будущем, так как все больше компаний осознают важность использования данных для улучшения своих бизнес-процессов.
Большие компании, такие как Amazon, Google и Facebook, уже активно используют аналитику больших данных для улучшения своих бизнес-процессов. Однако, не только крупные компании нуждаются в аналитиках больших данных. Малые и средние компании также используют эту технологию, чтобы улучшить свои бизнес-процессы.
Кроме того, аналитики больших данных могут работать в различных отраслях, включая медицину, финансы, розничную торговлю, государственный сектор и другие. Это означает, что спрос на аналитиков больших данных будет расти во многих секторах экономики, что открывает дополнительные возможности для тех, кто хочет заниматься этой областью.
Несмотря на то, что аналитика больших данных - это относительно новая область, она уже успела показать свой потенциал. Аналитики больших данных могут помочь компаниям сократить издержки, увеличить продажи и оптимизировать бизнес-процессы. Они могут также помочь улучшить качество жизни людей, работая в области здравоохранения, образования и других социальных сферах.
Для того, чтобы стать аналитиком больших данных, необходимо иметь знания в области статистики, математики и программирования. Кроме того, важно иметь опыт работы с различными инструментами для работы с данными, такими как SQL, Python, R и другие.
В заключении можно сказать, что востребованность аналитиков больших данных будет только расти в будущем. Данные становятся все более важными в бизнесе, и аналитика больших данных - это один из ключевых инструментов для работы с ними. Это отличная возможность для тех, кто хочет заниматься этой областью и получить высокооплачиваемую работу в перспективной индустрии.