По собственному опыту прекрасно знаю, что если нет опыта работы, то единственный путь - впечатлять хардами + участиями в релевантных хакатонах/кейс-чемпионатах

Решила собрать список бесплатных курсов по основным навыкам, которые спрашивают на собеседованиях на аналитика. Может, пригодится начинающим специалистам.

1) SQL - база для продуктового аналитика и аналитика данных, спрашивают в 100% бигтех компаний. Курс “Симулятор SQL” от karpov.courses - подробные конспекты, структурированная информация, хорошие задачи. 1 модуль курса посвящен основам SQL, 2 модуль - продуктовым задачам.

*к слову в Т-банке пишут sql-запросы на PostgreSQL, учитывайте это при подготовке к их собеседованиям

2) Курс “Основы статистики” - теорию вероятности и мат. статистику именно в задачах спрашивают только на стажеров/джунов, но общее понимание статистики необходимо для продуктового аналитика (для правильного подбора метрик, определения распределений, проведения тестов)

3) Python - база, так же как и SQL (но по моему опыту, лайвкодинг на Python на собеседованиях бывает не часто, основной упор на SQL, тем не менее, знать его надо).

4) Кейсы и A/B тесты - случайно наткнулась на сайт продуктового аналитика Авито, очень понравился структурированный и понятный roadmap. Главное преимущество сайта - статьи с кейсами, статьи про метрики и AI-интервьюер с продуктовыми кейсами.

Дополнительно: First Step in NLP 2.0 - курс с введением в классический ML, далее уходящий в обработку естественного языка. Тут скорее мой личный интерес к этой теме - пока я касалась только DL и LLM: разрабатывала RAG-систему для аналитики отчетов (на Github есть репозиторий, если вдруг будет интересно что и как - велком в ЛС), сейчас в процессе проект по NLP. Хотя ML в продуктовой аналитике тоже, безусловно, есть, и на собеседованиях на смежные специальности (ML-инженер, AI-продакт-менеджер)

ML - курсы платные (!), но на сайте написано, что могут выдать студентам бесплатный доступ к специализации. Сама пока не проходила, все руки не дойдут, но коллеги хвалят.