Читать книгу Одна профессия на всю жизнь? Устарело! - - Страница 113

Чтобы не блуждать, используйте простую матрицу. В строках – процессы вашей роли (анализ воронок, витрины, AB, деплой, мониторинг, оптимизация карточек, сегментации, маршрутизация). В столбцах – инструменты (SQL, Python/pandas, Power BI/Tableau, Airflow/dbt, Terraform/Kubernetes, API маркетплейсов, статистические пакеты). На пересечении – измеримая метрика (CR, время релиза, ошибка предсказания, CTR, GMV, SLA, доходимость урока).

Правила отбора:

– Один кейс обязательно должен демонстрировать «якорный» процесс целевой роли (например, для продуктового аналитика – AB или когортный анализ; для DevOps – пайплайн и откат; для Data Engineer – надежный DAG, тесты и SLA).

– Второй кейс – быстрый, но яркий: карточки товара, ускорение отчета, базовая витрина, автоматизация рутины.

– Третий – смежный: показывает широту (например, BI-дашборд для руководителя или простая модель, если вы аналитик; безопасность пайплайна, если вы DevOps).

– Микро-кейс – короткая история про решение локальной боли: SQL-скрипт, нотбук с EDA, чек-лист проверок, пайплайн тестовых данных.