Профессии Аналитики на Python

Проходила курс Аналитик данных. Пришла вообще без опыта в этой сфере, поэтому сначала казалось, что будет очень сложно. В итоге постепенно втянулась, особенно понравилось, что после теории сразу идут задания и можно все попробовать самой. С SQL поначалу было тяжеловато, но потом стало намного понятнее. В целом курс мне понравился, много полезного для себя взяла и наконец поняла, что аналитика мне действительно подходит.

До курса Аналитик данных я 7 лет работала менеджером по контекстной рекламе. Давно уже поняла, что меня больше интересует анализ результатов, чем настройка кампаний. Пыталась сама разбираться в аналитике, училась делать отчеты в pbi, но на это было нужно очень много времени, и не хватало системности, т.к. в основном изучала материалы ситуативно под конкретную задачу Решилась на покупку курса, выбрала в итоге Карпов. Понравился их бесплатный курс по питону, понравилась поддержка, возможность общаться с экспертами, практические занятия. В программе была та база, которой мне не хватало: Python, SQL, визуализация и математическая статистика. С питоном иногда было сложно. Но хорошо, что можно написать экспертам, потом что гпт часто предлагает достаточно сложные варианты с длинным скриптом, у эксперта обычно решение проще, понятнее и ближе к практической реализации. SQL оказался понятнее, чем я ожидала, сейчас это мой главный рабочий инструмент. Блок по визуализации пригодился сильнее всего. И клиентам красивые дашборды очень нравятся. Не могу сказать, что проходить курс было просто. Я училась параллельно с работой, по вечерам и в выходные, временами было тяжело, но, наверное, если растянуть на год, я могла бы перегореть, поэтому выбирала специально курс на пол года. После курса осталась работать в том же агентстве, но перешла на позицию Аналитик данных. В основном работаю с отчетами по перфомансу, нестандартной аналитикой. Получается, что я как и раньше много работаю с рекламой, но только с самой интересной для меня частью с данными. Очень нравится)