Обязательные навыки (Hard Skills):
Языки программирования:
- Python: Уверенное владение для анализа данных (Pandas, NumPy) и построения моделей (Scikit-learn, Statsmodels). Опыт работы с визуализацией (Matplotlib/Seaborn/Plotly);
- SQL: Глубокие знания и опыт написания сложных запросов (оконные функции, CTE, оптимизация) для извлечения и агрегации данных.
Инструменты и платформы:
- Системы контроля версий: Опыт работы с Git;
- Инструменты для анализа: Опыт работы в Jupyter Notebook;
- Big Data: Опыт работы с Spark (PySpark) для обработки больших объемов данных будет сильным плюсом;
- Опыт создания дашбордов (Tableau, Power BI, Redash, DataLens).
Статистика и анализ данных:
- Понимание и опыт применения статистических методов: проверка гипотез (t-test, z-test, U-test), регрессионный анализ, анализ временных рядов.
- Понимание принципов дизайна экспериментов (A/B тестов).
Ключевые качества (Soft Skills):
- Структурное и аналитическое мышление: Способность работать с большими объемами информации, видеть причинно-следственные связи и разбираться в сложных задачах;
- Ответственность и проактивность: Умение самостоятельно вести проект от постановки задачи до презентации результата;
- Коммуникативные навыки: Умение ясно и доступно излагать сложные идеи и выводы как в устной речи, так и в письменной форме (отчеты, документация);
- Клиентоориентированность: Понимание, что результат твоей работы — это не просто график, а конкретное решение для бизнеса или продукта.
Будет плюсом
- Понимание основ ML и опыт применения ML-моделей на практике;
- Опыт работы в продуктовой аналитике.