Поиск роста для аналитика в компании через освоение нового
Сидишь на одном месте, думаешь, что развитие вышло на плато и не знаешь, что делать.
🔽 Тебе может казаться, что ты начинаешь деградировать, а спрос на тебя как специалиста понемногу угасает.
Это может касаться разных сторон того, что хочется прокачать.
👍 Сюда можно отнести:
🟢Работу с новыми инструментами. Например, хочешь освоить Kafka, Hadoop, Airflow.
🟡Новые подходы. Например, применение A/B тестов, ML, Deep Learning, GPT в бизнес-процессах.
🟣Бизнес аспекты. Хочешь развиваться в e-com, e-grocery дальше, но не понимаешь почему вообще возникают те или иные задачи, общий контекст не складывается в голове
...
список можно дополнять в зависимости от своих интересов.
Когда задумываешься о своих точках роста, приходит понимание:
💲 Важно уметь показывать свою ценность — не только на этапе найма, но и в ежедневной работе.
Итак, мы выделили зону, где хочется развиваться, например, использование новых подходов.
Тут есть 2 варианта:
1️⃣ В компании есть наработки, а в команде нет. Нужно изучить существующие наработки в компании, понять, как их можно адаптировать под задачи своей команды, и предложить первый тестовый кейс на знакомой бизнес-проблеме. Возможно, применение ML поможет быстрее находить инсайты, а A/B тесты — честно замерять эффекты.
2️⃣ В компании и в команде наработок нет. Нужно самостоятельно выявить важную для бизнеса проблему, аккуратно предложить решение с использованием нового подхода через минимальный пилот и показать быстрый эффект.
Бывало ли у вас ощущение, что развитие застопорилось?
Поставьте 🔥, если тема откликается! Делитесь в комментариях своими кейсами поиска роста 🙏
Сидишь на одном месте, думаешь, что развитие вышло на плато и не знаешь, что делать.
🔽 Тебе может казаться, что ты начинаешь деградировать, а спрос на тебя как специалиста понемногу угасает.
Это может касаться разных сторон того, что хочется прокачать.
👍 Сюда можно отнести:
🟢Работу с новыми инструментами. Например, хочешь освоить Kafka, Hadoop, Airflow.
🟡Новые подходы. Например, применение A/B тестов, ML, Deep Learning, GPT в бизнес-процессах.
🟣Бизнес аспекты. Хочешь развиваться в e-com, e-grocery дальше, но не понимаешь почему вообще возникают те или иные задачи, общий контекст не складывается в голове
...
список можно дополнять в зависимости от своих интересов.
Когда задумываешься о своих точках роста, приходит понимание:
💲 Важно уметь показывать свою ценность — не только на этапе найма, но и в ежедневной работе.
Итак, мы выделили зону, где хочется развиваться, например, использование новых подходов.
Тут есть 2 варианта:
1️⃣ В компании есть наработки, а в команде нет. Нужно изучить существующие наработки в компании, понять, как их можно адаптировать под задачи своей команды, и предложить первый тестовый кейс на знакомой бизнес-проблеме. Возможно, применение ML поможет быстрее находить инсайты, а A/B тесты — честно замерять эффекты.
2️⃣ В компании и в команде наработок нет. Нужно самостоятельно выявить важную для бизнеса проблему, аккуратно предложить решение с использованием нового подхода через минимальный пилот и показать быстрый эффект.
Бывало ли у вас ощущение, что развитие застопорилось?
Поставьте 🔥, если тема откликается! Делитесь в комментариях своими кейсами поиска роста 🙏