1. Основы бизнес-аналитики и BI

    • Понимание ролей BI аналитика

    • Основные задачи и этапы BI-проекта

    • Ключевые метрики и KPI в бизнесе

    • Ресурсы:

      • Книга «Business Intelligence Guidebook» Рика Шмидта

      • Coursera: «Business Intelligence Concepts, Tools, and Applications»

  2. Работа с данными и SQL

    • Основы реляционных баз данных

    • SQL-запросы: SELECT, JOIN, WHERE, GROUP BY, HAVING, подзапросы

    • Оптимизация запросов и индексы

    • Практика: написание сложных запросов, агрегации, оконные функции

    • Ресурсы:

      • SQLZoo, LeetCode (раздел SQL)

      • Книга «SQL для профессионалов»

  3. Инструменты визуализации данных

    • Power BI, Tableau, Looker: базовые функции, создание дашбордов

    • Визуализация данных и принципы построения отчетов

    • Практика: создание интерактивных дашбордов с бизнес-кейсами

    • Ресурсы:

      • Официальные учебники Power BI и Tableau

      • YouTube-каналы: Guy in a Cube, Tableau Tim

  4. Основы статистики и аналитики данных

    • Описательная статистика (среднее, медиана, дисперсия)

    • Основы вероятности и распределений

    • Корреляция и регрессия (линейная)

    • Тестирование гипотез, A/B тестирование

    • Ресурсы:

      • Книга «Статистика для бизнеса»

      • Khan Academy – раздел статистики

  5. Обработка и трансформация данных (ETL процессы)

    • Основы ETL: Extract, Transform, Load

    • Работа с Excel, Python (pandas) для предварительной обработки данных

    • Использование SQL для трансформаций

    • Ресурсы:

      • Курс DataCamp «Data Cleaning with Python»

      • YouTube: ETL процессы и инструменты

  6. Основы программирования для BI

    • Знание Python или R для анализа данных

    • Основы работы с библиотеками: pandas, numpy, matplotlib

    • Автоматизация отчетов и сценариев обработки данных

    • Ресурсы:

      • Курс Python для анализа данных на Coursera или DataCamp

      • Книга «Python for Data Analysis» Уэса Маккинни

  7. Бизнес-кейсы и сценарии интервью

    • Разбор типовых задач на BI интервью (анализ данных, оптимизация метрик)

    • Решение кейсов с помощью SQL и визуализации

    • Подготовка к вопросам по логике и системному мышлению

    • Ресурсы:

      • LeetCode BI задачи

      • Glassdoor – примеры интервью BI аналитиков

  8. Технические навыки и инструменты

    • Основы работы с облачными хранилищами (AWS, Google BigQuery)

    • Знакомство с платформами BI в облаке

    • Навыки работы с Git для версионности кода

    • Ресурсы:

      • Официальная документация AWS и Google Cloud

      • Курсы по Git на Codecademy

  9. Мягкие навыки и коммуникация

    • Подготовка презентаций и отчетов для нетехнической аудитории

    • Навыки объяснения сложных данных простыми словами

    • Ресурсы:

      • Книга «Storytelling with Data»

      • TED Talks о коммуникации и презентациях

Подготовка к вопросам по алгоритмам и структурам данных для BI-аналитика

  1. Определи тип задач, наиболее релевантный BI-аналитике
    BI-аналитика редко требует реализации сложных алгоритмов, чаще — базовое понимание структур данных, циклов, условий, поиска, сортировки, агрегаций. Сосредоточься на задачах, которые связаны с обработкой массивов данных, фильтрацией, агрегацией и работой с хэш-таблицами (словари, частоты, группировка).

  2. Разберись в базовых структурах данных
    Изучи массивы (lists), словари (dict), множества (set), очереди и стеки. Пойми, где каждая из них применяется. Например:

    • Массивы — для хранения и итерирования данных

    • Словари — для подсчета частоты или хранения сопоставлений ключ-значение

    • Множества — для исключения дубликатов или быстрого поиска

  3. Освой базовые алгоритмы
    Основы сортировки (встроенные методы, быстрая сортировка), линейный и бинарный поиск, двухуказательный метод (two pointers), скользящее окно (sliding window), простые задачи на рекурсию и итерацию. Удели внимание таким паттернам:

    • Подсчет частот значений

    • Фильтрация данных по условию

    • Поиск максимума/минимума

    • Группировка данных

  4. Практикуй задачи на платформах
    Решай задачи уровня Easy и Medium на LeetCode, HackerRank, CodeSignal. Вводи фильтр по темам Arrays, Hash Table, String, Sliding Window. Это наиболее приближено к BI-работе с данными. Изучай чужие решения, если не получается решить самостоятельно.

  5. Учись объяснять свои решения
    На собеседовании важно не только решить задачу, но и уметь объяснить:

    • Какую структуру данных выбрал и почему

    • Сложность по времени и памяти (Big O)

    • Возможные пограничные случаи

    • Как бы модифицировал решение при изменении требований

  6. Подготовь шаблонные решения
    Заучивание часто используемых шаблонов экономит время:

    • Подсчет частоты: collections.Counter

    • Поиск первого неповторяющегося элемента

    • Два указателя для подмассива с заданной суммой

    • Использование defaultdict для группировки

  7. Отрабатывай устные объяснения
    Тренируйся проговаривать вслух ход своих мыслей при решении задач. BI-аналитик должен уметь чётко объяснять логику анализа, и это распространяется и на технические задачи.

  8. Разбери SQL-аналогии
    Многие алгоритмические задачи можно объяснить через SQL-операции: GROUP BY, JOIN, FILTER, RANK. Это поможет связать привычный инструментарий с программным мышлением.

Баланс работы и личной жизни: ответы для BI аналитика

  1. Как вы поддерживаете баланс между работой и личной жизнью?

Я стараюсь четко разграничивать рабочее время и личное. В рабочее время полностью сосредоточен на задачах и аналитике, а после — уделяю внимание семье и хобби. Это помогает сохранять продуктивность и эмоциональное здоровье.

  1. Что для вас важно в балансе между работой и личной жизнью?

Для меня важно иметь гибкость в графике, чтобы можно было эффективно планировать рабочие задачи и при этом находить время на отдых и личные интересы. Это помогает сохранять мотивацию и высокий уровень концентрации.

  1. Как вы справляетесь с высокой нагрузкой и дедлайнами, не жертвуя личной жизнью?

При высокой нагрузке я приоритизирую задачи и стараюсь планировать рабочий день так, чтобы максимально эффективно использовать время. Если требуется, сообщаю руководству о необходимости перераспределения задач, чтобы сохранить качество работы и не выгореть.

  1. Готовы ли вы работать сверхурочно, если того требует проект?

Я понимаю, что иногда бывают срочные проекты, требующие дополнительного времени. В таких случаях могу работать сверхурочно, но важно, чтобы это было исключением, а не постоянной практикой, чтобы сохранять баланс и долгосрочную эффективность.

  1. Какие методы вы используете для предотвращения профессионального выгорания?

Регулярно делаю короткие перерывы в течение рабочего дня, выделяю время на спорт и отдых после работы. Также стараюсь поддерживать открытый диалог с командой и руководством о рабочей нагрузке и задачах.

Путь BI-аналитика от джуна до мида за 1–2 года

0–3 месяца: Базовая уверенность
– Освоить SQL на уровне сложных запросов (JOIN, подзапросы, оконные функции)
– Изучить основы Excel и Google Sheets (формулы, сводные таблицы, визуализация)
– Освоить один BI-инструмент (Power BI или Tableau) на уровне создания интерактивных дашбордов
– Разобрать основы визуализации данных (принципы, типы графиков, ошибки восприятия)
– Пройти 1–2 проекта на практике (учебные датасеты, участие в стажировках или pet-проекты)

Чекпоинт: умеешь подключаться к источникам, строить отчёты, писать SQL-запросы, оформлять графики

3–6 месяцев: Углубление и автоматизация
– Выучить Python (pandas, matplotlib/seaborn, basic ETL скрипты)
– Научиться автоматизировать отчёты (например, через Python или Power Automate)
– Изучить основные метрики бизнеса (CAC, LTV, ARPU, retention) и принципы unit-экономики
– Внедриться в продуктовую аналитику: когортный анализ, A/B тесты, воронки, сегментация
– Начать разбираться в хранилищах данных: основы архитектуры DWH, ETL-пайплайны

Чекпоинт: пишешь Python-скрипты, знаешь продуктовую аналитику, умеешь объяснять метрики

6–12 месяцев: Практика на реальных данных
– Взять ответственность за один или несколько дашбордов в компании
– Общаться с заказчиками, собирать требования, внедрять изменения
– Работать с большими объёмами данных (производительность SQL, оптимизация скриптов)
– Улучшать навыки визуализации: минимализм, читаемость, storytelling в BI
– Пройти курсы по статистике, A/B тестам, causal inference (если продуктовая BI-роль)

Чекпоинт: самостоятельно ведёшь задачи, понимаешь контекст бизнеса, делаешь релевантные выводы

12–24 месяца: Уровень мидла
– Руководить частью аналитических задач, менторить стажёров или джунов
– Внедрять новые подходы (например, аналитическую витрину, дашборд-ревью, стандарты отчётности)
– Разбираться в специфике своей отрасли (финтех, e-commerce, SaaS и т.д.)
– Осваивать продвинутые темы: CI/CD в BI, dbt, Airflow, LookML (если релевантно)
– Строить end-to-end аналитику: от сырого источника до финального отчёта с рекомендациями

Чекпоинт: твои отчёты и выводы влияют на решения, ты можешь заменить любого BI-аналитика в команде

BI Аналитик: Резюме на одну страницу

ИМЯ ФАМИЛИЯ
BI Аналитик | Business Intelligence Specialist
?? Москва, Россия | ?? [email protected] | ? +7 (999) 123-45-67 | LinkedIn: linkedin.com/in/username

ПРОФИЛЬ
Опытный BI аналитик с 5+ лет опыта в области анализа данных, построения отчетности и оптимизации бизнес-процессов. Эксперт в Power BI, SQL и Excel. Специализируюсь на преобразовании сложных данных в понятные визуализации и решения, которые способствуют достижению бизнес-целей. Отличаюсь аналитическим мышлением, вниманием к деталям и высоким уровнем ответственности.

КЛЮЧЕВЫЕ НАВЫКИ

  • Power BI, Tableau

  • SQL (PostgreSQL, MySQL, T-SQL)

  • DAX, Power Query

  • Excel (Power Pivot, VBA, продвинутые формулы)

  • ETL-процессы

  • Data Warehouse / Data Lake

  • Python (базовый уровень: pandas, matplotlib)

  • Визуализация данных и storytelling

  • Бизнес-аналитика, KPI, OKR

  • Agile / Scrum

ОПЫТ РАБОТЫ

BI Аналитик
ООО «РитейлГрупп» — Москва | 2021 — н.в.

  • Разработал более 50 интерактивных дашбордов в Power BI для отделов продаж, логистики и финансов.

  • Снизил время подготовки отчетности на 40% за счёт автоматизации сбора данных.

  • Оптимизировал SQL-запросы, улучшив производительность ETL на 30%.

  • Провел обучение сотрудников работе с BI-инструментами.

Аналитик данных
АО «ТехноАналитика» — Москва | 2018 — 2021

  • Разрабатывал аналитические отчёты для оценки эффективности маркетинговых кампаний.

  • Реализовал систему мониторинга KPI, повысив прозрачность процессов для руководства.

  • Внедрил решение для автоматического обновления отчетов на базе Power Query.

ОБРАЗОВАНИЕ
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Бакалавр по направлению «Бизнес-информатика» | 2018

СЕРТИФИКАТЫ

  • Microsoft Certified: Data Analyst Associate (Power BI)

  • SQL for Data Science – Coursera

ЯЗЫКИ
Русский — родной
Английский — B2 (Upper Intermediate)