Стоит ли вообще идти в аналитику в 2026 году, если раньше ты в этом совсем не разбирался.

Если коротко и честно, то стать аналитиком в 2026 году можно, но это больше не "вход через открытую дверь", как было несколько лет назад.

Эпоха "пройду курс → получу оффер" закончилась.
И это не трагедия - это просто взросление рынка.

Рынок больше не испытывает дефицита новичков.
Зато он испытывает дефицит людей, которые:

• понимают, зачем считают цифры

• умеют думать, а не только писать запрос

• могут связать данные с реальным решением

Компаний не стало меньше.
Просто они перестали нанимать работников "впрок".

Главный миф, который мешает новичкам

Нужно выучить SQL / Python / BI - и меня возьмут

По факту - нет.
Инструменты аналитика - это минимальный входной билет, а не профессия.

Аналитика сейчас не просто про написание SELECT, построить дашборд, посчитать метрику.
Сейчас аналитику необходимо понять, какой вопрос вообще имеет смысл задавать.
Проверять или знать, что данные действительно отвечают на этот вопрос.
Полученный результат объяснять так, чтобы по нему могли действовать.

Для новичка необходимо знать следующее:
- базовая логика данных: строка, таблица, срез, период, агрегация
- почему данные могут быть неполными, кривыми и противоречивыми и что с этим делать
- воспринимать SQL как язык мышления, а не просто синтаксис, а понимать что делает JOIN с данными; почему GROUP BY может "сломать смысл", почему NUL - это не 0 и не "пусто"

Об этом и о многом другом я рассказываю в своем канале Аналитика FM.
Его я веду с нуля подписчиков. В этом канале я публикую информацию об инструментах аналитика (SQL, Python)
О мышлении аналитика, о метриках, об ошибках. Публикую чек-листы по стандартным видам работы аналитика.
Присоединяйся!

- необходимо понимать контекст бизнеса: откуда берутся деньги, что считается успехом, какие решения вообще принимаются.

Для новичка не надо целится сразу в "классического аналитика".

Реалистичными точками входа будут:

• аналитик внутри операционных команд

• продуктовые команды с простыми метриками

• поддержка, финансы, логистика, маркетинг

• смежные роли, где аналитика - часть работы, а не вся роль

Часто аналитиками становятся изнутри, а не "с улицы".

Что делать, если опыта нет вообще

Не пытаться выглядеть "готовым специалистом".
Это видно сразу и не работает.

Работает другое:

• разбор реальных кейсов

• умение объяснить ход мыслей

• честное "я не знаю, но вот как бы я проверил"

В 2026 ценится не уверенность, а адекватность мышления.

А стоит ли вообще сейчас идти в аналитику?

Самый важный вопрос.

Если мотивация:

• «хочу в IT»

• «хочу удалёнку»

• «говорят, там платят»

- скорее нет.

Если мотивация:

• нравится разбираться

• задавать вопросы

• сомневаться в очевидном

• искать смысл за цифрами

- да, время нормальное.

Аналитика никуда не исчезнет. Просто она больше не про "быстро войти", а про долго остаться.

Главное, что стоит понять новичку в 2026

Аналитик - это не профессия "на хайпе".
Это роль для тех, кто готов:

• не знать ответ сразу

• задавать неудобные вопросы

• сомневаться в цифрах

• и брать ответственность за выводы

Если хочешь, в Аналитика FM я как раз пишу про это:
не как "стать аналитиком", а как не потеряться в данных и ожиданиях,
и почему SQL - это не про код, а про мышление.
Сейчас как раз выходит серия постов про Revenue в разных бизнесах.
Присоединяйся!

Вообще рекрутинговые агентства часто примерно так и работают: за закрытие вакансии берут 1-2 оклада (платит их компания, а не сотрудник), а в случае, если не прошёл испытательный срок, то бесплатно находят замену.

Другие мои посты про необычных кандидатов и собеседования:

🔥 Что происходит, когда вводишь URL в браузере?

🔥 Кто кого вообще собеседует?

🔥 Проверка Службой безопасности

❤️ Телеграм-канал / 🤝 Канал в Сетке

Взято тут: Канал о карьере и работе

Современный рынок труда всё чаще сталкивается с практикой многоэтапного отбора, когда соискатель проходит 4-5 интервью, а процесс растягивается на месяц и более. Как бизнес-тренер, я наблюдаю обе стороны этого процесса и хочу поделиться ключевыми инсайтами.

Что компании хотят получить?

Работодатели внедряют длительный отбор, чтобы:

· Снизить риски плохого найма
· Увидеть кандидата в разных ситуациях
· Получить консенсус команды
· Оценить soft skills в динамике

Скрытые издержки процесса

Однако у каждого "лишнего" этапа есть цена:

1. Потеря мотивированных кандидатов — топ-специалисты не готовы ждать месяцы
2. Выгорание HR-команды — ресурсы тратятся на процесс, а не на анализ
3. Репутaционный ущерб — соискатели делятся негативным опытом
4. Упущенные возможности — пока вы выбираете, конкуренты уже нанимают

Золотая середина: рекомендации

1. Оптимизируйте этапы — 3 этапа достаточно для большинства позиций
2. Четко информируйте — кандидат должен знать план и сроки
3. Объединяйте интервьюеры — приглашайте нескольких специалистов на одну встречу
4. Устанавливайте дедлайны — весь процесс не должен превышать 2-3 недель
5. Цените время кандидата — предлагайте гибкий график собеседований

Вывод

Сложный отбор может быть оправдан для ключевых позиций, но для большинства ролей он становится фильтром против, а не за компанию. Помните: эффективный процесс найма — это баланс между тщательностью проверки и уважением к времени всех участников.

Компании, которые оптимизируют отбор без потери качества, выигрывают в "войне за таланты". Время — невосполнимый ресурс как для кандидата, так и для вашей организации.