база · аналитик с нуля

Роадмап: 6 уровней, каждый измеримый

старт без кода навык финиш трека

Не «прошёл тему», а закрыл конкретные критерии. Разверни уровень — увидишь вход, что сдаёшь, чек-лист «готово» и кнопки для практики.

0

Просто задавай вопросы

пара вечеров

Аналитика на пальцах: вопрос к данным + ответ. Без кода — Google Sheets и любой CSV.

инструмент Google Sheets датасет любой CSV по интересам
что делаешь Гугл-таблица с 5 твоими вопросами и ответами (фильтр / сводная / 1 график).
Готов дальше, когда:
  • Загрузил интересный тебе CSV в Google Sheets
  • Сформулировал 5 своих вопросов к данным
  • Ответил хотя бы на 3 фильтрами и сортировкой
  • Построил 1 сводную таблицу
  • Сделал первый график
1

SQL через свои вопросы

2–4 недели

SQL как язык вопросов к данным. Никакой зубрёжки вперёд — гуглишь ровно тот кусок, что нужен под вопрос.

инструмент DuckDB · ноль установки датасет любой датасет по интересам
что делаешь queries.sql — 10+ запросов к выбранным тобой данным и короткий вывод по каждому.
Готов дальше, когда:
  • Загрузил CSV в DuckDB одной строкой (read_csv_auto)
  • Написал SELECT … WHERE … под конкретный свой вопрос
  • Посчитал агрегат через GROUP BY
  • Соединил две таблицы через JOIN и получил осмысленный результат
  • Ответил своими запросами на 10+ собственных вопросов
2

Python: тянуть данные самому

3–5 недель

Собирать данные из интернета (API), чистить, считать. Python + pandas в Colab.

инструмент Python + pandas · Colab датасет любой бесплатный API по интересам
что делаешь Colab-ноутбук: датасет, собранный из API, + мини-EDA с выводами.
Готов дальше, когда:
  • Дёрнул бесплатный API и получил JSON
  • Собрал из ответа таблицу в pandas
  • Почистил данные: типы, пропуски, дубликаты
  • Посчитал 3+ агрегата/группировки в pandas
  • Сделал 2 графика и записал выводы
3

Думать как продуктовый аналитик

3–5 недель

Метрики, воронки, когорты, retention, азы A/B. Дашборд в BI.

инструмент SQL + Metabase датасет продуктовый датасет по выбору (Olist, свой поток событий…)
что делаешь Дашборд по продуктовым метрикам + гипотеза с проверкой.
Готов дальше, когда:
  • Посчитал ключевые метрики: выручка, MoM-рост, средний чек
  • Построил воронку заказ → оплата → доставка
  • Сделал когорту или retention по пользователю
  • Собрал дашборд в BI (Metabase)
  • Сформулировал и проверил 1 продуктовую гипотезу
4

Боевой pet-проект end-to-end

3–6 недель

Одна история «как на работе»: вопрос → данные → чистка → анализ → дашборд → README.

инструмент всё выше + Git/GitHub датасет свой выбор
что делаешь Репозиторий на GitHub: данные → чистка → анализ → дашборд → README.
Готов дальше, когда:
  • Выбрал вопрос и источник данных
  • Довёл пайплайн от сырых данных до выводов
  • Сделал дашборд или визуализацию результата
  • Написал внятный README с выводами
  • Выложил проект на GitHub
5

Боевой опыт и конкурентность

финиш трека

2–3 законченных проекта, портфолио, уверенность на собесе.

что делаешь Портфолио: 2–3 законченных проекта + рассказ на собесе.

Финиш: берёшь любые сырые данные — доводишь до вывода. Дальше выбираешь ветку.

  • 2–3 завершённых проекта разной тематики
  • У каждого — README и выводы «для бизнеса»
  • Оформил портфолио (GitHub или сайт)
  • Прошёл пробное собес-задание
  • Взял фриланс/стажировку или оффер