Datа-направление продолжает бурно развиваться: объем данных ежегодно растет на 40%. Рост данных сопровождается нехваткой квалифицированных специалис­тов, способных укротить этот снежный ком. Kolesa Group готовы делиться своей экспертизой и запускают уже вторую свою оплачиваемую стажировку для начинающих Data-аналитиков.

Гаухар Рахимбекова и Сулеймен Даукишов – data-аналитики Kolesa Group, выпускники первого потока Kolesa Academy по анализу данных. Мы попросили их рассказать, чем они занимаются в компании, о выборе профессии и Академии.

Для более подробной информации или подачи заявки на участие в Kolesa Academy по data-аналитике пройдите по ссылке.

Гаухар Рахимбекова, 24 года, город – Алматы, data-аналитик Kolesa Group

- О выборе профессии и Академии

Университет дал мне хорошую базу по основам статистики и математики, но практического опыта их применения было немного. После его окончания я хотела найти себе работу в сфере IT, а именно в Data Science. Тогда я услышала про Kolesa Group: о том, что в компании один из самых сильных отделов аналитики в Казахстане и классная корпоративная культура. Ребята активно использовали на практике все те знания, которые я получила в университете. Шел набор в Kolesa Academy по анализу данных. Я подала заявку и прошла отбор.

В Академии у меня были сильные наставники, которые обучали всем необходимым навыкам анализа данных: выгрузке сырых данных, их обработке и визуализации, поиску инсайтов, прогнозированию. Уже после первых лекций мы приступили к выполнению реальных бизнесовых задач. Мы влияли на развитие продуктов, тестили гипотезы, проводили A/B-тесты и учились работать с крутыми технологиями. Благодаря работе с продакт-менеджерами, разработчиками, другими аналитиками, а также экспертизе менторов, я смогла прокачать свои скиллы и остаться в Kolesa Team.

- О работе в Kolesa Group

Задача дата-аналитика – направлять развитие продукта в верную сторону на основе данных. Построение воронок, исследование гипотез и проведение A\B-тестов позволяет узнать, где люди испытывают трудности и как нам лучше их решить.

Я – аналитик данных в команде Krisha.kz. Мы помогаем людям продавать, арендовать и покупать недвижимость. Наблюдая за трендами рынка и метриками Krisha.kz, я помогаю бизнесу принимать правильные решения и улучшать пользовательский путь.

«Какой дизайн увеличил конверсию в подачу объявления?», «Какие новости заинтересовали пользователей больше?», «Была ли эффективна реклама объявления после подключения услуги?» – лишь малая часть вопросов, ответы на которые аналитики помогают найти.

В компании применяется data-driven подход, поэтому аналитики задействованы почти во всех отделах. Классно осознавать, что твоя работа приносит пользу людям и помогает команде работать эффективнее, а не заключается в никому ненужных выгрузках и отчетах. Компания  дает доступ к дорогим инструментам и вкладывает значительные ресурсы в развитие аналитиков.

- Советы для желающих попасть в Академию для data-аналитиков

Если хотите развиваться как дата-аналитик, без знаний основ статистики и математического анализа будет сложно. Важно уметь работать с графиками и таблицами, понимать тренды, находить инсайты в данных. В открытом доступе много примеров датасетов (например, Kaggle), на которых вы можете потренироваться. Кроме того, есть бесплатные курсы на таких ресурсах, как Stepik, Coursera.

Критическое мышление и понимание основных бизнес-показателей позволит быстрее вникнуть в работу. Первое поможет делать правильные выводы, находить причины изменений, не делать бесполезных вещей, а второе – понимать с чем и как придётся работать. Большим плюсом будет опыт работы с базами данных SQL, а также знание основных библиотек Python: pandas, numpy.

Сулеймен Даукишов, 26 лет, город – Алматы , data-аналитик Kolesa Group.

О выборе профессии и Академии

Мне всегда нравилось решать нетривиальные задачи, прибегая к научному методу решения проблем. В анализе данных я нашел все то, что искал в работе мечты. 

Я выпускник КарГТУ по специальности «Вычислительная техника и программное обеспечение». Там начал программировать: изучал алгоритмы, писал бэк telegram-ботов и пробовал разное: android, php, JS и его фреймворки. На 3 курсе сделал первые шаги в Data Science: начал проходить тематические онлайн-курсы в интернете. А на 4 курсе поступил на стажировку Kolesa Academy по data-аналитике. Сильно обрадовался, когда меня приняли в Академию, потому что в моем родном городе компаний с отделами data science или data analysis просто нет. Стажировка проходила офлайн в Алматы, в офисе Kolesa Group. Круто было, что стажерам не из Алматы компания снимала жилье рядом с офисом.

Академия будет полезна тем, кто хочет развиваться и работать в направлении Data Science, но пока не имеет опыта. Стажировка даст полное погружение в аналитику в топовой data driven компании. Начинающих специалистов научат тому, как правильно пользоваться инструментами и общему методу решения задач аналитики.

О работе в Kolesa Group

Я data-аналитик в команде Avtoelon.uz – аналога Kolesa.kz в Узбекистане. Помогаю улучшать продукт на основе данных. Ищу точки роста и полезные инсайты, чтобы увеличивать значимые метрики и повысить качество пользовательского опыта. В основном использую SQL (BQ и MySQL) для выгрузки данных; Python, Google Sheets (Excel) для обработки; PowerBI, Google Data Studio для визуализации. 

Не буду рассказывать круто ли быть дата-аналитиком, на этот вопрос у каждого должен быть свой ответ. Но на вопрос круто ли быть частью Kolesa Team, могу однозначно сказать «Да». Причин много, но озвучу основные три.

Первое – вовлеченность. Приятно работать среди профессионалов, еще приятнее, когда каждый стремится сделать продукт лучше для пользователей.

Второе – это политика компании. Это не только ценности (командность, развитие, честность, смелость, осознанность и др.), которые она прививает сотрудникам внутри компании, но и то, что транслирует вовне. Один из примеров, который запомнился мне больше всего - благотворительность. Ребята жертвуют свои деньги на протезы для детей, а компания удваивает каждый из этих взносов, и скидывается тоже. Очень рад быть частью команды, которая делает подобные дела. 

Третье – это менеджмент, которому не все равно на людей. Проработав в нескольких местах после окончания академии, я начал понимать, как важен адекватный менеджмент. В Kolesa Group моя работа по части того, что я делаю и как, вызывает в разы меньше вопросов.  

Советы для желающих попасть в Академию для data-аналитиков

Повторите или изучите основы математической статистики, SQL, Python. А более подробное погружение вас ждет на стажировке. А главное - иметь мотивацию и немного трудолюбия, без них в любом деле сложно.