Если посмотреть на рынок вакансий по направлению дата-аналитики и на специализации вузов по техническим направлениям, становится очевидно, что выпускникам нужна поддержка компаний. После выпуска из технических вузов недавних студентов отделяет целая пропасть от трудоустройства.
В компании «Риалвеб» проанализировали ситуацию на рынке вакансий и решили создать свою летнюю школу аналитики, где в формате стажировки ребята выполняют реальные кейсы и получают возможность трудоустроиться по окончании. О том, как проходит стажировка, рассказала Яна Саулова, руководитель отдела аналитики «Риалвеб».
Как отбираются кандидаты
Чтобы попасть на стажировку, надо пройти тестовое задание и выполнить девять предложенных задач. Например, в одной из них мы просили кандидата описать, как он проведёт кластеризацию, с помощью каких инструментов и методов. В другой мы предоставили кандидатам выгрузку с данными RFM-анализа и попросили выбрать наиболее перспективный сегмент — хотели посмотреть, как потенциальные стажёры справятся с аргументацией выбора.
Кроме того, были задания, где кандидаты должны были приложить свои наработки в части написания кода. Ребята делились своими мыслями: как правильно, по их мнению, генерировать идеи, и должен ли вообще аналитик быть проактивным, или же лучше работать с задачами, которые дают проджект-менеджеры.
Для успешного прохождения отбора надо показать высокий уровень владения техническими навыками. Мы в агентстве также проверяли, насколько у кандидатов развито аналитическое мышление. В результате только 15 из 77 кандидатов были зачислены в школу.
Из чего состоит стажировка
Отобранных кандидатов распределяют на две группы, которые пройдут оплачиваемую и неоплачиваемую стажировку соответственно. Потом мы проводим два вводных общих собрания, где рассказываем, как рекомендуем работать с данными, как и где искать инсайты, про клиентские задачи, устройство агентского бизнеса. Мы делимся опытом развития аналитиков в рамках одной специализации, на примерах объясняем, какую роль играют веб-аналитики при решении задач наших клиентов.
В этом году для двух потоков мы подготовили 75 заданий. Каждый мог взять в работу неограниченное количество разных задач по сложности и по направлениям:
- юзабилити-блок,
- отработка SQL-запросов,
- работа с API систем,
- проведение различных анализов данных (анализ ЦА, RFM-анализ, ABC XYZ анализ, анализ поведенческих паттернов),
- парсинг данных,
- ML (кластеризация и сегментация).
Нагрузку ребята регулируют сами и сообщают руководителям о выполнении задач через трекинг времени на рабочих столах. У каждого стажёра по конкретным блокам есть наставники, которые проверяют задания, дают обратную связь и рекомендации по улучшению результата.
Во время стажировки ребята учатся самостоятельно выгружать и агрегировать данные, генерировать гипотезы для дальнейших исследований. Они прокачивают навыки работы с базами данных и с API рекламных кабинетов, аналитических систем. Студенты прорабатывают умение искать инсайты, формировать гипотезы от поставленных задач и визуализировать полученные результаты.
Какими качествами должен обладать успешный стажёр
Мы в первую очередь обращали внимание на проактивность, инициативность, включенность и заинтересованность в решении задач, а также сроки и качество выполненных работ. Интерес специалиста к своей работе заметен сразу. Поэтому оффер получили те ребята, кто был проактивен, заинтересован, умел грамотно на практике применить уже имеющиеся знания и стремился к получению новых знаний, навыков для последующей отработки на задачах стажировки.
Результаты школы
По итогам стажировки ребята:
- получают расширенное представление о веб-аналитике, на конкретных примерах изучив, как компании работают с данными;
- приобретают опыт работы с реальными клиентскими задачами;
- имеют представление о внутрикорпоративной среде агентства;
- получают обратную связь и рекомендации опытных специалистов;
- подкрепляют свои знания сертификатом школы «Риалвеб», который в последующем может быть полезен при трудоустройстве в другие компании.
По итогам стажировки три человека получили предложение о работе в аналитическом отделе агентства: мы сделали два оффера на должность младшего веб-аналитика и один оффер на позицию веб-аналитика.
Советы для студентов, которые хотят стать аналитиками
- Развивайте в себе проактивность — не бойтесь генерировать идеи, предлагать что-то протестировать, изменить или улучшить.
- Аргументация своей позиции через призму числовых значений — очень важное качество аналитика. Уметь распознать за цифрами смысл и, наоборот, показать клиенту смысл на цифрах — это то, к чему должен стремиться аналитик, работающий с большими массивами данных.
- При работе с данными большую часть времени уделяйте поиску инсайтов. Воспитывайте в себе навык смотреть на одни и те же данные под разным углом.
- Перед тем, как приступить к объёмной задаче, всегда составляйте себе план. Он поможет структурировать работу с данными, разбить её на этапы, прописать предполагаемый результат на каждом из них.
- Составляйте план персонального развития на каждые 6 месяцев — это круто стимулирует к получению новых знаний, что служит неплохим личным мотиватором.
Фото на обложке: Unsplash
Нашли опечатку? Выделите текст и нажмите Ctrl + Enter