Добавить в корзинуПозвонить
Найти в Дзене

ИИ забирает рутинные задачи аналитиков (и работу

) Требования к аналитикам сильно растут. То что казалось раньше нормой для middle сейчас становится требованием для junior. Недавно общался со знакомым, он работает Data архитектором: проектирует платформы данных и DWH в разных компаниях, в его командах работают аналитики и инженеры данных, которых он собесит. Он очень хорошо знает рынок и также сказал, что сейчас компании ценят сильных универсалов, способных заменить целую команду «простых аналитиков», которые знают только пару инструментов и не способных погрузиться в технику глубоко. Поменялись требования к специалистам. Теперь ценятся те, кто: 📍видит весь процесс работы с данными от начала до конца 📍умеет не просто анализировать, а выстраивать инженерные процессы и self-service аналитику 📍использует ИИ как мощного ассистента чтобы ускорять свою работу 📍берёт комплексную задачу и доводит её до финального результата Именно такие кандидаты получают привлекательные офферы выше рынка. Почему? Да потому что они одни закрывают сра

ИИ забирает рутинные задачи аналитиков (и работу)

Требования к аналитикам сильно растут. То что казалось раньше нормой для middle сейчас становится требованием для junior.

Недавно общался со знакомым, он работает Data архитектором: проектирует платформы данных и DWH в разных компаниях, в его командах работают аналитики и инженеры данных, которых он собесит. Он очень хорошо знает рынок и также сказал, что сейчас компании ценят сильных универсалов, способных заменить целую команду «простых аналитиков», которые знают только пару инструментов и не способных погрузиться в технику глубоко.

Поменялись требования к специалистам.

Теперь ценятся те, кто:

📍видит весь процесс работы с данными от начала до конца

📍умеет не просто анализировать, а выстраивать инженерные процессы и self-service аналитику

📍использует ИИ как мощного ассистента чтобы ускорять свою работу

📍берёт комплексную задачу и доводит её до финального результата

Именно такие кандидаты получают привлекательные офферы выше рынка. Почему? Да потому что они одни закрывают сразу 2 роли: аналитика и инженера

Требования в таких вакансиях выглядят так:

🔶 получать и преобразовать сырые данных из разных источников (базы данных, API, вебхуки)

🔶 навык трансформация данных, оценка качества на SQL или Python

🔶 опыт реализации инкрементальной загрузки данных

🔶 опыт проектирования и реализации витрин данных (data mart)

🔶 опыт описания моделей данных и формирования документации, общение с заказчиками

🔶 опыт реализации ETL/ELT процессов, оркестрации. Владение Apache Airflow или аналогами

🔶 навык расчета бизнес-метрик, подготовка данных для анализа

🔶 анализ данных и разработка аналитических отчетов, дашбордов

Все это мы изучаем в практическом формате на моем курсе «Продвинутый SQL и автоматизация витрин данных»

После курса будут не просто знания, а закрепленные на практике навыки реализации реальных задач от начала до конечного результата

Именно для этого есть

🧑‍💻 подготовленная инфраструктура с PostgreSQL, Airflow, GitHub, Cloud Functions

1️⃣0️⃣ практических задач на разработку и автоматизацию обновления витрин данных

🤝 помощь и обратная связь от меня на протяжении обучения

Помимо этого:

➕сертификат об обучении (образовательная лицензия)

➕ возможность оформить налоговый вычет 13%

➕доступ в закрытое сообщество учеников с дальнейшим развитием и нетворком

❗️Старт уже завтра (8 июня)

Запись в группу на сайте