Uploads from Ганна Пилєва: про дані, технології і карʼєру в ІТ

Currently Playing: Шлях в аналіз даних після матфаку

*Безкоштовний міні-курс «Знайди свій шлях в ІТ з 0 до $2500/міс»* 👉 https://www.dataloves.academy/mini-courses/shlyah-v-it Анастасія — Data Analyst у гемблінг-компанії First з майже 3-річним досвідом і моя випускниця. Шлях з матфаку (КПІ, прикладна математика) до аналітики даних через Ощадбанк і гемблінг — як сумістити математику з програмуванням і навчити цифри говорити для бізнесу. LinkedIn Анастасії: https://www.linkedin.com/in/anastasiia-ravska-87564b192/ *Що дізнаєтесь у відео:* - Як матфак готує до аналітики і що насправді використовується з математики в роботі - Чому після диплому може бути прогалина в системності знань і як її закрити - Як знайти першу роботу без комерційного досвіду і яка стратегія пошуку найкраща - Чому аналітика творча, а не монотонна робота, і кому вона точно підійде - Як вчитися новим інструментам у процесі, а не «про запас» *ТАЙМКОДИ:* 0:00 - Вступ 0:42 - Знайомство з Анастасією: аналітик у гемблінг-компанії First 0:55 - Освіта: КПІ, прикладна математика і диплом дата-аналітика 1:47 - Досвід в Ощадбанку: внутрішній аудит і фінансові дані 2:09 - Чому обрала аналіз даних, а не розробку чи ML 3:08 - Що приваблює в аналітиці? 5:44 - Наскільки математика з університету знадобилась на практиці 6:21 - Медіана vs середнє, статистика та логічне мислення як головні інструменти 8:27 - A/B-тести і статистична значущість: де теорія ймовірностей зустрічає реальність 10:33 - Носимий трекер і machine learning у повсякденному житті 11:57 - Курс Python для аналізу даних: чому вирішила вчитися після університету 12:23 - Прогалини після матфаку: знання є, але системності бракує 19:08 - Перший офер: як жагою до навчання взяла роботу 20:23 - Стратегія для джунів 22:13 - Перехід у компанію First: LinkedIn, хантинг і запит на нові інструменти 25:10 - Перші місяці на новій роботі: синдром самозванця і реальний ріст 27:37 - Інструменти на щодень: SQL, Tableau, BigQuery 28:05 - Типовий день аналітика: маркетингова воронка, дашборди, ad hoc-задачі 30:17 - Аналітик у команді: структура відділу і участь у продуктових обговореннях 32:08 - Маркетингова воронка як перший великий продукт 33:40 - Що складніше: технічна реалізація чи бізнес-контекст? 35:48 - Щоденний моніторинг дашборду 37:26 - Чи обрали б аналітику знову, знаючи все? 39:43 - Кому підійде аналітика даних 41:00 - Як вчитись новим інструментам 44:28 - LinkedIn як кар'єрний інструмент 49:53 - Підсумки та реальний лайфхак *КУРСИ ТА НАВЧАННЯ* Курс "Аналітик даних в IT" 👉 https://www.dataloves.academy/courses/analitik-danih Курс "Machine Learning для людей" 👉 https://www.dataloves.academy/courses/machine-learning *Підпишіться на канал для інтерв'ю з випускниками та контенту про розвиток в IT* 💬 *Напишіть у коментарях: чи є у вас математичний бекграунд і чи допоміг він вам у роботі?*