Всем привет! 😊
Сегодня я хотел бы поделиться с вами историей о том, как я стал аналитиком данных. Сейчас многие стремятся перейти в эту сферу, но во времена, когда я начинал, профессия была очень нишевой.
Я начал работать аналитиком еще в те времена, когда в моде были экономисты и менеджеры. 🫣
До анализа больших данных моим основным инструментом был Excel. В нем я собирал и обрабатывал данные из множества таблиц: вычищал строки от лишних запятых и пробелов, вычислял показатели и метрики. Затем строил сводные таблицы, диаграммы и отчеты, делал презентации. Часть задач выполнялась на VBA, в который я погрузился очень глубоко.
Собирая очередную таблицу с помощью Excel/VBA и видя их ограничения, я решил разобраться, есть ли более продвинутые инструменты для моих задач?! - и обратил внимание на Python и Pandas. Стало понятно, что аналитики больших данных делают на Python почти то же самое, только язык программирования другой и данных больше. К примеру, аналитик данных делает сводную таблицу, запрограммировав ее в Python, а я - в Excel. Или я строю дашборд на основе сводных таблиц, а они - в Tableau. 🙄
Очевидно, что подходы и принципы одни и те же. Только вот зарплаты в анализе данных зашкаливали🤑, в то время как зарплаты эксельщиков не росли, нормальных вакансий на VBA не существовало или платили копейки. 🫤
Осознание этого стало для меня исходной точкой в переходе в сферу анализа больших данных. 🚀
Вот такая история. 🤗
Оглядываясь назад, прихожу к выводу, что раньше учиться было сложнее. К сожалению, у меня не было старшего товарища, который бы расставил приоритеты, сказал что нужно учить, а на что не стоит тратить время, проверил решение задач и дал обратную связь. Если бы он был, мой путь был бы гораздо короче...🤔
БЕСПЛАТНО: Конспект по Python, задачи с собеседований и практика для аналитика данных по ссылке в моем канале в Max:
https://max.ru/join/rftyF4Gd93UgucMy41u95Od9sSnadSV-cxILj_2VHwQ