Минимальный набор навыков для джуна дата-аналитика

Когда человек только заходит в аналитику, часто кажется, что нужно выучить сразу всё: SQL, Python, Power BI, Tableau, матстат, машинное обучение, A/B-тесты, Git, Airflow и ещё немного нейросетей сверху. В итоге вместо понятного пути получается тревожный список из ста пунктов.

На самом деле минимальный набор джуна дата-аналитика гораздо проще. На старте от вас не ждут уровня сеньора, который чинит витрины, переписывает ETL и объясняет бизнесу, почему метрика три года считалась неправильно. От джуна ждут базу: уметь достать данные, проверить их, посчитать простые показатели и внятно объяснить результат.

Первый обязательный навык - SQL. Это основной язык общения с базами данных. Нужно уверенно понимать SELECT, WHERE, GROUP BY, ORDER BY, JOIN, COUNT, SUM, AVG, уметь фильтровать, группировать и соединять таблицы. Если совсем просто: SQL нужен, чтобы не ждать выгрузку, а самому достать нужные данные.

Второй навык - Excel или Google Таблицы. Да, даже сейчас. В таблицах проверяют выгрузки, делают быстрые расчёты, собирают промежуточные отчёты и сверяют цифры. Джуну важно знать сводные таблицы, фильтры, базовые формулы, ВПР или XLOOKUP, СУММЕСЛИ, СЧЁТЕСЛИ и условное форматирование.

Третий навык - понимание метрик. Аналитик должен не просто считать числа, а понимать, что именно он считает. Конверсия, средний чек, выручка, retention, churn, DAU, MAU, LTV, CAC - это не модные сокращения, а бизнес-сущности. Ошибка в числителе или знаменателе легко превращает метрику в красивую, но бесполезную цифру.

Четвёртый навык - умение проверять данные и показывать результат. Хороший график начинается не с выбора цвета, а с вопроса: «А можно ли доверять этим данным?» Нужно искать пропуски, дубли, странные значения, неверные типы данных, текстовый Null вместо настоящего NULL, даты в разных форматах. А уже потом строить таблицы, графики и отчёты.

Пятый навык - базовая статистика. Не нужно сразу лезть в тяжёлые формулы. Но важно понимать среднее, медиану, моду, разброс, стандартное отклонение, выборку, репрезентативность, корреляцию и отличие корреляции от причинности. Это спасает от наивных выводов вроде «после запуска баннера продажи выросли, значит баннер точно сработал».

Шестой навык - коммуникация. Джун-аналитик должен уметь задавать вопросы. Что мы хотим узнать? Кто будет пользоваться результатом? Какое решение нужно принять? Где лежат данные? Почему метрика считается именно так? В аналитике не бывает глупых вопросов, потому что простой вопрос часто вскрывает главную проблему.

И только после всего этого я бы поставил Python. Не потому что он не нужен, а потому что для джуна он не всегда обязателен. Во многих компаниях Python в работе аналитика просто отсутствует. В большинстве случаев на старте хватает связки SQL + Excel: достал данные, проверил, посчитал, собрал таблицу, сделал вывод. Python становится полезен, когда данных больше, задачи повторяются, а Excel начинает скрипеть.

Если коротко, минимальный набор джуна дата-аналитика: SQL, таблицы, базовые метрики, проверка данных, простая визуализация, основы статистики, коммуникация и Python как хороший, но не всегда обязательный усилитель.

Главное - не пытаться выучить всё сразу. Лучше уверенно закрыть базу, чем поверхностно пробежать десять модных технологий.

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.

Минимальный набор навыков для джуна дата-аналитика | Сетка — социальная сеть от hh.ru Минимальный набор навыков для джуна дата-аналитика | Сетка — социальная сеть от hh.ru