Карьерные треки BAE: как стать аналитиком?

Продолжаем рассказывать о том, какими карьерными путями идут студенты и выпускники Совместной программы ВШЭ-РЭШ. В этот раз они делятся своими впечатлениями от работы в аналитике. Как попасть в эту сферу, почему это может быть интересно и какие предметы изучать для успешной карьеры? Узнали у Анны Денисовой (BAE’22) и Артемия Кузнецова (BAE’21). Первый материал, посвященный работе в финансах, можно прочитать по ссылке.

Анна Денисова, студентка BAE’2022: про hard-skills и аналитику в Ozon

Что для тебя Совбак?

Для меня Совбак – это в первую очередь сочетание ценного коллектива однокурсников, преподавательского состава, учебного офиса, ребят постарше и помладше. Почти всегда люди готовы поддержать, помочь, войти в твое положение, с ними интересно общаться, – для меня это очень важно, и я уверена, что со многими буду поддерживать контакт и по окончании бакалавриата.

Какие ты брала курсы по выбору?

Для меня широта курсов по выбору является самым ценным в учебной программе: неважно, насколько разные по интересам учатся люди, они всегда найдут что-то по душе. Из математических я выбрала курсы по Динамической оптимизации, Дифференциальным уравнениям, Теоретическим основам информатики – что-то не слишком абстрактное, чтобы не совсем мозг плавился, но при этом позволяющее тренировать себя думать. Брала также Случайные процессы, но это все-таки уже больше тервер, чем математика, хотя под критерий «тренировать себя думать» подходит отлично, –  это, пожалуй, самый сложный курс на Совбаке из тех, что я брала.

По программированию я изучала Java, Машинное Обучение и Машинное Обучение-2 от Факультета компьютерных наук ВШЭ. Java я на практике не использовала, но этот курс позволил мне понять, как в принципе работает программирование. Когда я пошла на Анализ данных, где мы изучали Python, он казался уже сильно проще и приятнее. Вообще я довольно много использую Python и машинное обучение в работе, поэтому курсы были полезные именно в плане развития hard-skills. Очень рекомендую всем, кто дальше хочет идти в аналитику, что-то связанное с Data Science и машинным обучением в целом.

Классические курсы по экономике, где нужно работать с формулами, неплохо помогают людям в понимании того, как формализовывать жизненные ситуации, поэтому Экономика труда, Теория контрактов для меня также были полезны. Ну и наиболее классным и прикладным курсом по экономике для меня, пожалуй, была Микроэконометрика: это и в работе помогает для понимания того, как работают А/Б тесты, и в прочтении статей для диплома.

Также я брала несколько гуманитарных курсов вроде Античной Философии, Истории Северной и Южной Америки, Истории Востока. С какого-то момента хочется больше расширять свой кругозор, и гуманитарные курсы в этом здорово помогают.

Как твой карьерный трек связан с аналитикой?

В целом, последние два года я работаю в сфере аналитики. До февраля руководила аналитикой курьерской доставки в Ozon Rocket: смотрела, каким образом правильно выстраивать мотивацию курьеров, как улучшать клиентский опыт. Затем перешла в Avito, там получилась более продуктовая история: как правильно продвигать продукт у клиентов, организовывать рекламное пространство.

Помогают ли тебе экономические знания с бакалавриата?

Курсы по экономике развивают структурное мышление и навыки формализации задачи. Иногда нужно декомпозировать задачу, понять, какие факторы на что влияют, и в этом сильно помогает экономическая база. Также аналитика часто завязана на поиск статистически значимых изменений, нахождение корреляции между параметрами, и это эконометрика в чистом виде. Например, в какой-то момент мне надо было понять, какие факторы влияют на то, каким образом выручка пунктов выдачи заказов зависит от их окружения, и я несколько дней гоняла регрессии, чтобы это понять.

Вообще, чтобы стать хорошим аналитиком, в первую очередь нужно именно структурное мышление, потому что харды развивать проще, чем умение правильно думать. На мой взгляд, экономистам и математикам в этом плане проще, – навыки декомпозиции и выстраивания логических последовательностей им развивают на учебе.

Что тебя больше всего привлекает в аналитике?

Во-первых, мне нравится решать аналитические задачи: искать закономерности в данных, обнаруживать неочевидные взаимосвязи. Во-вторых, нравится работать с Python и базами данных, использовать машинку, автоматизировать и оптимизировать процессы с помощью технических решений. Классно наблюдать, как найденные тобою результаты используются на практике и реально работают. Мне повезло с Ozon и Avito в этом плане: у меня есть возможность видеть значимость своей работы, и это сильно мотивирует продолжать заниматься аналитикой.

Какие советы ты можешь дать тем, кто только планирует становиться аналитиком?

Учите Python и SQL, решайте кейсы – как правило, стандартные задачки, которые дают на интервью, направлены именно на проверку этих знаний. На самом деле, с точки зрения скиллов аналитиком стать довольно просто. Другой вопрос чтобы человеку нравилось копаться в данных и чтобы он был инициативным, не боялся предлагать свои решения и проявлять самостоятельность, где это возможно. Иначе у руководителя будут возникать вопросы, насколько вообще человек подходит на позицию и готов двигаться вверх по карьерной лестнице, и рост будет медленным, если вообще будет.

Артемий Кузнецов, выпускник BAE’2021: о связи экономики с аналитикой и карьере

Чем тебе запомнилось обучение на Совместном бакалавриате?

Все обучение на Совбаке позволяет развивать способность не только поглощать знания, но и аналитически мыслить, выстраивать самому систему обучения. Больше всего мне нравились пары с Андреем Бремзеном, Григорием Косенком, Олегом Замулиным, Кевином Канселларо. Профессора увлечены тем, что они преподают. Это эмоционально отражалось и на мне, воспринимать материал становилось интереснее.

Какие курсы тебе запомнились?

На втором курсе Илья Щуров начал преподавать Науку о данных. Мне, как человеку, ранее далекому от программирования, Илья смог привить любовь к Python, подсказал подход к изучению языков и привил стремление к самостоятельному поиску информации, нужной для решения конкретных задач. Также сильно помогал курс Григория Косенка Эмпирика отраслевой организации, где возникала экономическая идея, разные подходы к оценке стратегий, трансформация экономических вопросов в код. На Экономике природных ресурсов Герхард Терс рассматривал реальные вопросы с точки зрения науки и показывал многогранность эконометрических методов в решении настоящих вопросов. Эти курсы дали необходимые знания для выполнения рабочих заданий в моей профессии.

Если студент хочет в аналитику, то на какие курсы ему обратить внимание?

Это сильно зависит от области, в которую он хочет идти. Если речь о Data Science, то стоит углубиться в математическую подготовку. Для этого пригодятся Дифференциальные уравнения, Машинное обучение и Линейная алгебра. В стандартной аналитике стоит развивать не только hard-skills, но и бизнес-мышление. Хороший результат в работе достигается именно тогда, когда ты понимаешь задачи бизнеса, можешь разложить их на более мелкие и понять, как инструменты, которыми ты владеешь, могут помочь в решении. Нужно учиться заранее предвидеть результаты работы, формировать гипотезы – наличие бизнес-логики играет ключевую роль в осуществлении этих действий. Поэтому нельзя делать упор только на математические дисциплины.

Каким был твой карьерный путь?

На первом курсе я был part-time стажером в McKinsey, работа в этой компании была очень популярна в наши годы. Затем сфокусировался на учебе: началась Макроэкономика, Математический анализ-2, Теория вероятностей и Наука о данных.

В августе 2019 года однокурсник рассказал мне о стажировке в Ozon. Я хотел попробовать себя в области e-commerce, поэтому мне это было интересно. На работе я сразу начал применять те знания, которые были получены на первых двух курсах, что позволяло успешно справляться с большим объемом задач. Это отразилось на доверии руководства и их уверенности в том, что я могу брать больше ответственности и развиваться. К декабрю я стал младшим аналитиком, к ноябрю следующего года – аналитиком, а ещё через год руководителем группы.

Когда ты руководитель группы, ты определяешь стратегию развития аналитики: сюда входит совершенствование своей команды, поиск и реализация новых продуктов, выстраивание взаимодействия с другими отделами и многое другое – такая работа требует больше soft-skills. Сейчас мне нужно смотреть на ситуацию более глобально, ставить в приоритет вопросы вроде «А к чему мы вообще хотим прийти?». Наверное, здесь больше творческой истории, потому что мы генерируем новые продукты и идеи, которые позволяют добиться операционной и экономической эффективности. Мне в целом нравится давление, сопряженное с этой позицией, потому что оно заставляет двигаться и развиваться.

Меня устраивает трек, по которому я двигаюсь: молодой коллектив, интересные задачи, конкурентная среда. Внутри Ozon ценится мобильность, поэтому я прошел интересный путь. Сначала я был в отделе клиентской аналитики, потом занимался развитием сети пунктов выдачи заказов, дальше моя работа расширилась: я занялся ресурсным планированием на сортировочных центрах. Моя команда прогнозировала, сколько персонала нужно нанимать на каждый сортировочный центр внутри нашей логистической инфраструктуры. Сейчас я оптимизирую курьерскую доставку. Я не сосредоточен на одних и тех же темах, могу углубляться в разные части бизнеса: и в операционное направление, и в экономическую эффективность, и в алгоритмы IT-команд.

Пригодилась ли экономика?

Знания из микро- и макроэкономики изменили мое мышление. На экономических курсах Совбака мы всегда работали с многопараметровыми моделями, поэтому привыкли смотреть на множество параметров сразу, оценивать влияние одной переменной на другие. Благодаря этому я могу глубже смотреть на процессы и понимать их  многоуровневое устройство. Когда есть запрос, например, как снизить затраты, я формирую разные варианты решений и прорабатываю то, как они могут отразиться на других процессах. Если влияние неблагоприятное, то ты ищешь, как отбалансировать другие переменные, найти равновесие.

Что ты посоветуешь тем, кто хочет развиваться в аналитике?

Если вы только начинаете изучение, старайтесь развиваться во всех направлениях аналитики. Нужно решать задачи в разных сферах: пробовать углубиться в Data Science, брать длинные проекты и вести их с точки зрения выстраивания обновлений и отчетности, стараться работать с бизнесом и так далее. Важно попробовать себя везде, особенно если речь идет о 20-летних ребятах с большим запасом времени, энергии, желания и возможностей ошибаться – так вы сможете определить интересный для себя трек.

Если говорить о технических навыках, то необходим SQL и Python, реже Excel. Также стоит научиться ответственно относиться к тому, что делаешь: не брать ничего на веру, постоянно искать пути улучшения и быть своим главным критиком.