Data New Gold @data_new_gold Canal sur Telegram

Data New Gold

Data New Gold
Вещает
🤓 Выпускник МФТИ
🔝 Team Lead Product Analyst Tinkoff, ex-InDrive, Ozon и Рук аналитики Фоксфорд и Нетология - @Analyst_Vladimir

Канал про карьеру и обучение Аналитике данных и Продуктовой аналитике
ЧАТ для общения - https://t.me/DataNewGoldchat
3,624 abonnés
224 photos
11 vidéos
Dernière mise à jour 11.03.2025 00:42

Понимание важности аналитики данных в современном мире

Аналитика данных, порой именуемая ‘новым золотом’, становится важнейшим инструментом в современном бизнесе и карьере. В условиях стремительного роста объемов данных, создаваемых в различных отраслях, способность извлекать полезную информацию из этих массивов становится ключевым фактором успеха для компаний и специалистов. Эта сфера охватывает множество аспектов, от базовой обработки данных до глубокого анализа и предсказательной аналитики, что открывает новые горизонты для бизнеса и профессионального развития. Корпорации, используя современные технологии и методы анализа, к примеру, могут оптимизировать свои процессы, предугадывать потребности клиентов и создавать продукты, которые отвечают запросам рынка. Важно отметить, что аналитика данных не только применяется в коммерческой сфере. Частные лица и специалисты также могут извлечь из нее выгоду, улучшая свои выделенные навыки и увеличивая свои возможности для карьерного роста.

Что такое аналитика данных и почему её называют 'новым золотом'?

Аналитика данных представляет собой процесс сбора, обработки и анализа данных для получения информации, способной повлиять на бизнес-решения. Ее называют 'новым золотом' потому что в эпоху цифровизации данные стали важнейшим ресурсом, который, как и золото, может быть преобразован в ценность для бизнеса.

Используя аналитические инструменты, компании могут снижать затраты, улучшать эффективность, предсказывать рыночные тренды и адаптироваться к изменяющимся условиям. Поэтому аналитика данных не только помогает оптимизировать операции, но и формирует стратегическое видение, что делает ее неотъемлемой частью успешного бизнеса.

Какие навыки необходимы для карьеры в аналитике данных?

Для успешной карьеры в аналитике данных важно обладать знанием статистики, математического анализа и программирования. Знание языков программирования, таких как Python или R, а также понимание работы с базами данных (SQL) будет большим плюсом.

Кроме технических навыков, аналитики должны уметь интерпретировать данные и представлять результаты в понятном виде. Коммуникативные навыки также важны, так как необходимо работать с различными командами и доносить информацию до заинтересованных сторон.

Как аналитика данных влияет на бизнес-процессы?

Аналитика данных позволяет операционным менеджерам принимать обоснованные решения на основе фактов и статистики, а не интуиции. Это приводит к повышению эффективности бизнес-процессов, уменьшению затрат и улучшению качества обслуживания клиентов.

Например, компании могут использовать данные для управления запасами, оптимизации логистики и выявления потребностей клиентов, что позволяет им выделяться среди конкурентов и повышать свою рыночную долю.

Как можно развивать навыки в области аналитики данных?

Существует множество онлайн-курсов и программ, которые предлагают обучение в области аналитики данных. Платформы, такие как Coursera и Udemy, предлагают курсы от ведущих университетов и специалистов в этой области.

Кроме того, участие в различных вебинарах, конференциях и профессиональных сообществах, таких как канал 'Data New Gold', может помочь в обмене опытом и расширении профессиональной сети.

Какие карьерные возможности предоставляет аналитика данных?

Специалисты в области аналитики данных могут занимать различные роли, начиная от бизнес-аналитиков и заканчивая дата-сайентистами или менеджерами по продуктам. Каждая из этих позиций требует различных навыков и знаний, предоставляя уникальные возможности для карьерного роста.

Более того, аналитика данных находит применение во множестве отраслей, включая финансы, маркетинг, здравоохранение и IT, что делает карьеру в этой области особенно привлекательной и многообещающей.

Canal Data New Gold sur Telegram

Добро пожаловать в канал Data New Gold! Этот канал вещает информацию от выпускника Московского физико-технического института, Product Analyst в таких компаниях как Tinkoff, InDrive, YClients, Ozon, а также Руководителя аналитики в Фоксфорд и Нетологии - @Analyst_Vladimir. Здесь вы найдете множество полезной информации о карьере и обучении в области аналитики данных и продуктовой аналитики. У вас есть возможность присоединиться к общению в чате по ссылке: https://t.me/DataNewGoldcha. Присоединяйтесь к нашему каналу, чтобы узнавать о последних трендах и новостях в мире аналитики данных и продуктовой аналитики. Получайте ценные советы и рекомендации от профессионалов в этой области и развивайтесь вместе с Data New Gold!

Dernières publications de Data New Gold

Post image

В продолжение темы ИПР (план развития)

В посте выше мы затронули:
1️⃣ ИПР = бизнес задачи + собственные планы по развитию + матрица компетенций (для примера матрица Авито + могу поделиться эксель файлом матрицы для удобства в комментарии - дайте знать)
2️⃣ Зачем использовать ИПР
3️⃣ Как использовать ИПР продуктовым аналитикам

Ловите шаблон ИПР, который я заполнял в inDrive. Используйте с умом, чтобы достичь правых "вершин" (на картинке выше) 📈
Ключевое в шаблоне:
1. План действий
2. Метод развития
3. Сроки
4. Мера успеха
5. Обзор прогресса

Кому нужна помощь с постановкой планов и самое главное движением к "вершинам" по ИПРу - можно написать + под этим постом или ко мне в личку @Analyst_Vladimir и мы обсудим с вами менторские сессии (мне так понравилось вести их и ставить вместе цели, что я решил предложить свою помощь и вам)

10 Mar, 15:59
344
Post image

Очень классные слова были написаны в этом канале пару недель назад. Хочется их же переадресовать замечательным, крутым женщинам в аналитике. Поздравляю! И горжусь вами ❤️

08 Mar, 18:17
614
Post image

Дорогие девушки-подписчицы моего канала, с 8 марта!
Пусть весна приносит много радости, приятных сюрпризов и вдохновения. Будьте счастливыми, любимыми и улыбайтесь чаще! Вы у нас замечательные 💐

P.S. Видео сгенерировано Sora (пытался 3 раза, но ничего лучше не получилось. Но весной веет точно 🌞)

08 Mar, 17:53
605
Post image

🚀 Мой опыт упрощения, ускорения работы продуктовых аналитиков с экспериментами. И опыт Авито Тех с новой платформой Trisigma ⚙️

Сначала о моем личном «приключении» с Авито 💚 Примерно год назад у меня было мок-собеседование на позицию продуктового аналитика. Причем проходил я его в прямом эфире на канале Авито Тех 📺 где можно было посмотреть, как задаются вопросы, и самому поучаствовать, отвечая на них вместе со мной. Это был увлекательный и полезный опыт, ведь именно на собеседованиях по продуктовой аналитике обычно обсуждают метрики, подходы к проведению экспериментов, АБ тесты и многое другое. И вопросы были с упором на опыт работы с экспериментами в Авито, что откликалось с моим опытом.
Ссылку на трансляцию оставляю здесь.

Работая в Индрайве и сейчас в Т-Банке 🏦 без АБ-платформы, у меня уходило много времени на дизайн и подведение результатов теста. Но как же я был рад, когда в Индрайве мы начали использовать АБ платформу для сбора метрик. И в Т-Банке мы сейчас тоже занимаемся интеграцией с АБ платформой, чтобы сократить себе время на эксперименты!
А сегодня утром наткнулся на статью на Хабре о Трисигме. Из статьи виден большой пласт проделанной работы: команда может запускать сотни тестов одновременно, анализировать результаты в удобных отчетах и делать выводы о том, как новые фичи влияют на выручку, количество пользователей и прочие важные метрики.

Особенно здорово, что Trisigma помогает автоматизировать рутину аналитиков, экономя до 90% нашего времени🕒Больше не нужно вручную выстраивать сложные расчеты и логику. Можно запускать гораздо больше экспериментов, а вероятность ошибок снижается, все настроено централизованно и проверено боевым опытом Авито. По оценкам управляющего партнера Авито Ивана Гуза, такой подход дает дополнительный прирост ключевых показателей Авито, таких как выручка или количество покупателей, в коридоре от 10 до 20% в год 📈

Выглядит полезной находкой для продуктовых аналитиков — платформа, которая автоматизирует эксперименты и упрощает принятие решений. Надеюсь, этот рассказ будет полезен тем, кто интересуется аналитикой и хочет прокачивать эксперименты в своих проектах! 💪

06 Mar, 15:03
767