Сотрудники Kolesa Group делятся своими историями.
Джамиля Алимова работала налоговым консультантом в Big 4. Олег Рофман 20 лет трудился в сфере науки — изучал мир металлов при увеличении в 1,5 млн раз. Однако теперь они оба — data-аналитики Kolesa Group. Мы попросили их рассказать о выборе профессии, как они решились на резкую смену деятельности, а также об их текущей работе.
Джамиля Алимова и Олег Рофман — выпускники второго потока оплачиваемой стажировки Kolesa Academy по data-аналитике. В данный момент идет набор желающих на Kolesa Academy для начинающих data-аналитиков. Подать заявку можно до 20 февраля 2024 по
ссылке.
Герои статьи преодолели внутренние сомнения, сделали шаг вперед и поменяли свои профессии. Теперь они хотят поделиться своим опытом и вдохновить других.
Джамиля Алимова, data-аналитик Kolesa Group
О выборе профессии
Я окончила КБТУ по специальности «Экономика». Университет дал хорошую базу по основам статистики и математики, а мне нравились эти предметы. Их практическое применение я увидела в аналитике данных.
После окончания вуза поработала в одной из фирм «Большой четверки», чтобы получить опыт в международной компании. Была налоговым консультантом. Со временем поняла, что мир Big 4 — это не мое, но боялась уходить в аналитику, так как не владела основами SQL, Python. Прошла несколько бесплатных онлайн-курсов, чтобы восполнить этот пробел.
Искала стажировки в сфере аналитики данных. Хотела пойти туда, где могла бы расти как профессионал. Увидела, что идет набор на Kolesa Academy для junior data-аналитиков. Прочитала в условиях, что стажерам будут помогать менторы — практикующие data-аналитики Kolesa Group. Подала заявку и прошла отбор.
Лекционная часть стажировки была насыщенной: мы изучали Python, SQL, PowerBI, статистику и продуктовую аналитику. В практической части нас распределили по командам, и мы приступили к выполнению боевых задач продуктов.
О своей работе в Kolesa Group
Теперь я data-аналитик в команде Avtoelon.uz — платформе №1 для продажи и покупки легковых автомобилей в Узбекистане. Моя цель — помогать команде принимать решения на основе точных данных. Делать продукт таким, чтобы он приносил пользу аудитории и бизнесу.
Data-аналитики в Kolesa Group работают в тесной связке с product-менеджерами, разработчиками, дизайнерами, UX-исследователями. Помогают принимать правильные решения, которые улучшают жизнь пользователей и позволяют продукту зарабатывать.
В планах дальше расти в сфере аналитики, попробовать сложные подходы в исследованиях, а также помогать развивать Avtoelon.uz.
Почему нужно идти на стажировку Kolesa Academy для data-аналитиков
Хороших онлайн-курсов достаточно, многие из них дают возможность применить свои знания на практике, например, через pet-проекты. Но развитие пойдет гораздо быстрее с помощью ментора — профессионала, который будет вкладываться в своих подопечных.
Менторы Kolesa Academy искренне заинтересованы во взращивании специалистов в свои команды. Многие из них выпускники предыдущих потоков Академии.
Это крутая возможность получить опыт работы в IT-продуктах №1 в Казахстане и Узбекистане. Стажеры будут работать в связке с продуктовой командой:
— выявлять проблемы пользователей с UXR
— проверять гипотезы с product-менеджерами
— проводить А/B-тесты с разработчиками.
Советы для желающих попасть в Академию для data-аналитиков
Нужно знать основы статистики и математического анализа. Есть много бесплатных онлайн-курсов для начинающих. Например, в Stepik есть хороший курс по основам статистики от Karpov.Courses, Coursera. Также рекомендую книгу Рона Кохави Trustworthy online experiments.
Для практики советую интерактивный тренажер по SQL в Stepik. Будет плюсом, если вы уже знакомы с основными библиотеками Python для анализа данных.
Из soft skills выделю критическое мышление — этот навык помогает задавать правильные вопросы и делать верные выводы.
Олег Рофман, data-аналитик Kolesa Group
О выборе профессии
Я 20 лет работал в сфере науки. Трудился в исследовательских центрах Казахстана — Институт ядерной физики, Великобритании — Университет Манчестера, России — НИТУ «МИСиС». Изучал свойства металлов, сплавов и композиционных материалов.
Решился на переход в Data Science потому что хотелось попробовать себя в новой сфере. В работе аналитика привлекали «большие» данные и возможность через их анализ вносить изменения в продукты и процессы.
Около года обучался в «Яндекс Практикум» на платных курсах по data-аналитике. Там освоил Python и SQL и подготовил портфолио. Позднее проходил курсы на SQL Habit, Stepik, Udemy для лучшего погружения в профессию. Искал компанию, где мог бы расти вместе с крутой командой. Kolesa Academy стала для меня дверцей, которая открыла путь в профессию. Стажировка дала важные навыки в решении реальных задач продуктов.
Лекторы и менторы выявляли пробелы в знаниях, поддерживали и делились опытом. Давали рекомендации, но не ограничивали в выборе решения. Руководители компании рассказывали о своем видении по развитию бизнеса, слушали и оценивали идеи стажеров.
Про работу в Kolesa Group
Уже около двух лет я работаю продуктовым аналитиком в core-команде продукта Kolesa.kz. Образно нашу работу можно сравнить с подготовкой новой карты маршрута. Чем точнее аналитики подготовят и глубже проанализируют данные, тем более понятным и менее рискованным станет для участников путь. Как результат, миллионы клиентов получат еще более удобное, функциональное, безопасное, надежное и красивое приложение.
Мои дальнейшие планы связаны с укреплением hard skills для развития продукта Kolesa.kz.
Почему нужно идти на стажировку Kolesa Academy для data-аналитиков
Любому специалисту, в особенности начинающему, важно учиться у лучших. Если чувствуете, что хотите развиваться в аналитике данных: получать новые знания, тестировать гипотезы и применять на практике, то вам в Kolesa Academy.
Менторы и product-менеджеры расскажут, как и где в компании используются данные. Обучение в Академии будет включать и работу над реальными проектами, что позволит вам применять полученные знания на практике.
Советы для желающих попасть в Академию для data-аналитиков
1. Освежите SQL на уровне запросов. Пробегитесь по начальному курсу статистики, особенно по практическим разделам.
2. Ознакомьтесь с продуктами Kolesa Group. Взгляните на них, словно вы уже работаете в нашей компании.
3. Взгляните на себя «со стороны». Перед собеседованием составьте список вопросов, которые вы сами задали бы data-аналитику. Найдутся у вас на них ответы?
4. Если пройдете отбор, будьте готовы к интенсивной работе.
