Як майбутнім дата-аналітикам отримати реальний досвід під час навчання: кейс Brainstack Data Camp
Басок Влада, Data Analyst в Brainstack
У світі, де кожен бізнес генерує терабайти даних, попит на кваліфікованих дата-аналітиків стрімко зростає. До 2034 року кількість вакансій за цим фахом збільшиться на 21% – це у сім разів швидше за середні темпи зростання інших професій.
Однак навіть найпрогресивніші українські університети не встигають за швидкими змінами індустрії, а пандемія та війна остаточно змістили акценти в бік онлайн-навчання.
В результаті на ринок виходять випускники, які знають Python та теорію метрик, але губляться при роботі з реальними даними. Тому студентам дата-аналітикам важливо практикуватися на реальних кейсах вже під час навчання. Тоді вони не гаятимуть роки на одну теорію, а випустяться уже маючи роботу або портфоліо.
Аби дати можливість студентам втілити знання на реальних кейсах, українська мультипродуктова компанія Brainstack у партнерстві з robot_dreams запустила Data Camp — 5-денне занурення в роботу над діючими проєктами для 24 студентів КПІ.
Мене звати Влада Басок, я дата-аналітик Braistack та менторка Data Camp. У цій статті я розповім, чому студентам важливо отримувати досвід ще під час навчання, та де шукати такі можливості.
Що не так із сучасною освітою аналітиків
У класичній освіті, наприклад на факультеті прикладної математики, студенти вивчають широкий каталог професій, отримуючи базу для кожної. Але коли справа доходить до роботи з даними, виявляється, що лабораторні роботи на університетських прикладах кардинально відрізняються від реальних задач.
Підписуйтеся на наші соцмережі
Якщо ми говоримо про онлайн-курси, то, як на мене, більшість із них містять той самий скорочений курс класичної вищої освіти. До того ж тут ми знову стикаємося із проблемою онлайн-формату – відсутністю живого спілкування та командної роботи.
Дата-аналітику недостатньо просто вміти працювати з даними. Soft skills, такі як комунікація та ораторське мистецтво, є також важливими. І ще — вміння презентувати дані, адже дата-аналітик має донести інсайти до всієї продуктової команди: від менеджерів до розробників.
Для цього потрібно вміти розповідати історію про користувача, пояснювати бізнес-логіку метрик. В університеті максимум, що стосувалося презентаційних навичок — це українська мова з виступами. А бізнес вимагає зовсім інших компетенцій: вміння створювати дашборди, які розуміють не тільки аналітики, підбирати правильні графіки, працювати з естетикою візуалізацій.
Це особливо критично для покоління, яке навчалося під час ковіду та війни — у них було дуже мало офлайн-взаємодії та можливостей ці soft skills розвинути. Коли ми проводимо співбесіди зі студентами, багато хто каже, що їм треба прокачати комунікацію. Вони буквально просять: «Ми будемо їздити в офіс, переїдемо в Київ, якщо треба». Їм дуже бракує живого спілкування.
Все це ми намагалися втілити в форматі Brainstack Data Camp. Обрали офлайн-формат, повне занурення в роботу над проєктами, комунікацію, нетворкінг, додаткові активності, роботу з реальними кейсами, які можна додати в портфоліо.
Як результат, половина учасників була запрошена на співбесіди в Brainstack, і зараз ми обираємо, кому запропонувати офер, підбираємо проєкти під їхні сильні сторони. Це найкращий показник того, що практичний підхід дійсно працює.
Чого навчилися студенти на Brainstack Data Camp
Метою Brainstack Data Camp було не просто дати студентам знання, а показати, як виглядає професія дата-аналітика зсередини.
Для цього ми обрали реальні проєкти, над якими працює наша компанія у нішах: фітнес-додаток, ШІ-додаток для обробки фото та астрологічний сервіс. Студенти працювали з базами продуктів, перевіряли гіпотези, презентували висновки, розповідаючи історії користувачів. Найцікавіше було спостерігати, як дві команди, працюючи з однаковими даними того самого продукту, знайшли абсолютно різні інсайти. Одні виявили, що після третього платежу користувач стає супер-лояльним. Інші зрозуміли, що ключовий момент — перехід з trial-версії на платну.
Після навчання студенти охоче долучалися до інтерактивів, для яких був залучений Happiness Manager. Вони знайомилися у форматі speed-friendship, грали в настолки, влаштовували кіноперегляди, а потім знову занурювалися за власним бажання у роботу над проєктами аж до пізньої ночі (кажу ж, все як у житті!)
Такий досвід точно не можна отримати на курсах. Найбільшим інсайтом для багатьох учасників стало те, що робота дата-аналітика – це не лише технічні навички. Студенти почали говорити про метрики як про інструменти бізнесу, а не абстрактні поняття.
Лайфхаки з пошуку практики для студентів
У сучасних студентів є більше можливостей отримати практику, ніж було у нас років десять тому. Росте попит на дата-аналітиків, а разом із ним з'являються нові програми, хакатони та корпоративні школи. Компанії розуміють: краще інвестувати в розвиток талантів заздалегідь, ніж потім боротися за готових фахівців.
Ось кілька можливостей, на які варто звернути увагу студентам:
- Корпоративні ініціативи та хакатони. Великі компанії активно полюють за студентами та регулярно проводять хакатони, школи аналітиків, програми стажування. Слідкуйте за анонсами, підписуйтесь на їхні соцмережі — не пропускайте такі можливості, вони можуть стати трампліном до першої роботи.
- Якісні офлайн курси. Зверніть увагу на очні програми від перевірених шкіл.
- Kaggle — ваш перший портфоліо-кейс. Оберіть цікавий датасет на платформі (перегляди Netflix чи дані фітнес-додатків), зробіть аналіз та створіть дашборд у Tableau або Power BI. Готово – тепер у вас є кейс, з яким можна подаватися на вакансії.
- Нетворкінг через випускників. Моя перша робота прийшла через знайомих зі старших курсів. Спілкуйтеся з випускниками вашого факультету, ходіть на мітапи, ІТ-конференції.
І наостанок: я переконана, що ШІ не забере роботу дата-аналітиків. Однак, бездумне його використання не піде на користь ні вам, як фахівцю, ні проєкту, над яким ви працюєте. Завжди валідуйте отриману від ШІ інформацію, вмикайте логіку та критичне мислення, перевіряйте за допомогою інших інструментів, аби бути впевненим у правильному результаті.
У світі, де ШІ нібито «знає все», найцінніші ті, хто вміє ставити правильні запитання та розуміти контекст. І цьому вчить тільки практика з реальними даними.