Статистика по ученикам моего курса аналитики данных: как результаты зависят от бекграунда?
Разделил учеников на 4 основные категории
1. Непрофильный студент / без релевантного опыта - самая сложная категория
(примеры)
- 21 год, Екатеринбург, работник завода, без высшего образования
- 19 лет, Москва, студент 2 курса гуманитарного вуза
- 30 лет, Москва, бортпроводник
2. Математическое / техническое образование
- 30 лет, Челябинск, выпускник технического вуза, без профильного опыта
- 25 лет, Белгород, опыт работы в сфере строительства
- 22 года, Москва, выпускник Бауманки (наноинженерия)
3. С опытом работы в офисе
- 30 лет, Москва, менеджер по работе с клиентами в рекламной компании
- 35 лет, Москва, бухгалтер, опыт работы в гос структурах
- 27 лет, Москва, маркетолог, 2 года в Адидас
- 40 лет, Екатеринбург, заместитель генерального директора в небольшой компании.
- 26 лет, Москва, сотрудник Альфа-банка, отдел выдачи карт (офис, но не IT-позиция)
4. С опытом в IT
- 25 лет, Санкт-Петербург, аналитик данных с опытом 2 года (хочет повысить зп)
- 27 лет, Омск, продакт-менеджер (желает сменить специальность)
- 22 года, Уфа, выпускник IT-вуза, год опыта преподавания программирования детям
Относил каждого ученика к одной из 4 категорий. 1 как самая сложная, 4 самая легкая. Какие результаты? Показываю на графиках.
Зарплаты: порядок оказался ожидаем. выше всего оказались у тех, у кого есть опыт в айти, во 2 очередь имеющие опыт офисной работы (в командно-проектном формате, как в айти). Ниже всего у первой категории.
Что удивительно, разница в зарплате у всех категорий небольшая - да, отслеживается очевидная и логичная динамика, но, когда я собирал данные, ожидал увидеть намного бОльший разброс.
Медианное время от начала обучения до оформления на работу: порядок ожидаем, но интересно что в категории "Офисный опыт" - дольше всего. Так вышло по моим данным, привожу как есть. Посмотрел эти кейсы, в чем там дело - 2 ученика брали большие паузы по личным причинам (срок у каждого вышел около 2 лет), еще 2 искали работу не спеша - хотели поменять специальность, но уже имели доход и делали этом в удобном темпе.
Подробнее про свой курс пишу в телеграм канале. Обучаю под ключ на аналитика данных (sql/python/bi), составляю резюме, проверяю собеседования, поддерживаю на испытательном сроке. https://t.co/KrOIqLEFco
Кто хотел на лекцию по аналитике, пишите в ЛС завтра около 15.00 по мск. ЛС открыт
Старт в 16.00
Будут действующие выпускники, которые уже получили результат
Вряд ли мы наняли 30-40 актеров
Будет возможность пообщаться с ними напрямую
@khartov_3d приходи на семинар бесплатно, вряд ли же мы 50 актеров наймем, чтобы тебя наебать)))
а ты может и не придешь
можешь пообщаться с ребятами, там многие уже работают
Если готов, пиши ЛС
Почему решили уйти с текущей работы?
Обязательный вопрос на каждом собеседовании
Чего нельзя делать: уходить в негатив - "там все плохо", "не ценили", "босс мудак". Очевидно, но многие все равно так делают
Но хороший ответ не просто убирает негатив. Он превращается в аргумент в пользу новой вакансии
Пример:
"Последние два года я в основном строил дашборды для отдела продаж, один из них стал основным инструментом на планерках. Сейчас у команды сменились приоритеты - основной фокус на проверке и доработке текущей отчетности. Это нужная работа, но я хочу дальше развиваться именно в BI и строить дашборды с нуля. А у вас это ключевая задача в вакансии"
Так вы показываете, что конфликта с прошлой компанией нет, и сразу объясняете, почему хотите именно сюда
@captain_himbo Можете, например, вместо этого сказать, что возникли обстоятельства непреодолимой силы - переехали из того города, а удаленки в той компании нет
Говорить что все было хреново - иногда прокатит, но конверсия в оффер в среднем будет ниже)
Ученик по аналитике данных устроился на 550К в месяц
Причем уже полностью без моей помощи.
Это был один из самых сильных учеников по бэкграунду, которые у меня вообще были. Он закончил топовый математический вуз в Москве и еще весной 2024 года после моего курса устроился аналитиком в крупный бигтех.
После этого он 2.5 года уже самостоятельно развивался внутри компании. Брал более сложные задачи, изучал новые технологии, постепенно начал больше работать с ML и в целом расширять свою экспертизу.
И сейчас перешел в другой крупный бигтех, получил оффер 550К в месяц на руки - на позицию аналитика ценообразования.
Люблю такие истории. В какой-то момент ты учил человека SQL, разбирал с ним собесы, помогал найти первую работу, а через несколько лет он уже развивается полностью самостоятельно и по карьерным результатам начинает обходить тебя самого.
Я сейчас сам получаю меньше него 🙂
Хотел дать мотивирующий пример, что и такие результаты возможны. И это один из главных плюсов перехода в аналитику, который я постоянно слышу от учеников уже после трудоустройства. Когда спрашиваю, чем новая работа сильнее всего отличается от старой, многие отвечают: появилась перспектива роста. До этого человек мог получать вполне неплохие 150-200К, но это уже был почти потолок в его нише. А в аналитике есть перспективы роста.
Камера на айфоне, конечно, ахуенная
Отдыхал на курорте и во время обеда захотел снять родителям какой крутой вид с веранды рестика
Снимать не умею, не старался и тд, айфон сам все сделал
@drunken_whal3r Это самый высокий класс, который доступен в яндекс такси (тут тоже работает)
Да, тачка максимально доступного уровня, водители в костюмах, двери открывают и тд