С чего начать: минимальный набор навыков и инструментов для старта в аналитике 

Если вы решили войти в профессию аналитика данных, первым шагом является понимание набора базовых навыков и инструментов, которые помогут быстро стать полезным специалистом. Не стоит пытаться охватить всё сразу - сосредоточьтесь на самом необходимом, чтобы выйти на уровень джуниора и постепенно развиваться дальше. 

Основные навыки 

SQL - ключевой инструмент для работы с данными. Он позволяет извлекать нужную информацию из баз данных, фильтровать, группировать и агрегировать её. Без базового понимания SQL никуда — начните с простых запросов SELECT, WHERE и GROUP BY.  На моей странице, есть большая серия постов про SQL, можете ознакомиться.

Python - не строго обязательный навык на старте, но очень желательный. Он облегчает автоматизацию, обработку сложных данных и построение моделей. Даже базовые знания, такие как:  работа со списками, словарями, простые функции и библиотеки pandas и numpy значительно ускорят вашу работу. 

Excel - классический и доступный инструмент, часто используется при первом знакомстве с данными. Владение сводными таблицами, формулами и фильтрами поможет быстро делать отчёты и проверять гипотезы. 

Понимание метрик - даже если на старте вы не будете их применять прямо, важно знать, какие бизнес-метрики существуют: конверсия, LTV, CAC, retention и другие. Это позволит лучше понимать задачи и коммуникацию с бизнесом. 

Итог 

Не пытайтесь сразу стать экспертом во всём, начните с основ: научитесь извлекать данные с помощью SQL, развивайте базовые навыки Python и Excel, и понимайте, зачем нужны метрики. Такой фундамент позволит вам быстро адаптироваться и расти в профессии. 

Запомните, даже самый спокойный медведь умеет рычать, когда надо. Берегите голову, берегите данные — и пусть в вашем дне будет немного тишины, ясности и добрых переменных.