Читать книгу Одна профессия на всю жизнь? Устарело! - - Страница 56

Ниже – практичный «шпаргалка-словарь»: в каждой секции – типовые роли на вход, быстрые проекты, инструменты, барьеры и риски.

5.1. IT/AI и аналитика данных

– Быстрые роли на вход: Product Analyst, BI Analyst, Data Analyst, Junior Data Engineer, ML Ops/инженер практик, аналитик экспериментов.

– Быстрые проекты: дашборд продуктовых метрик; построение витрин данных; проведение AB-эксперимента и разбор результатов; мини-ETL в Airflow/dbt; упрощенный рекомендатор на базовых моделях; анализ воронки и когорт.

– Инструменты: SQL, Python (pandas, numpy, scikit-learn), ClickHouse/PostgreSQL, Power BI/Tableau, Airflow/dbt, Git.

– Барьеры: конкуренция в общих ролях, слабые кейсы без метрик, соблазн «учиться бесконечно».

– Как преодолеть: два живых артефакта (репо + дашборд) и одна публикация с разбором. Обязательно цифры «было/стало».

5.2. Кибербезопасность

– Вход: SOC-аналитик уровня 1, пентест ассистент, инженер по уязвимостям внутренних систем, безопасность процессов DevOps (SecOps), GRC/комплаенс-аналитик.

– Быстрые проекты: настройка мониторинга и алертов на тестовом стенде; анализ аудита политик доступа; симуляция инцидента с разбором логов; скрипты проверки конфигураций.

– Инструменты: Linux, сетевые основы, SIEM-решения, базовый скриптинг, политики IAM, практики безопасной разработки.

– Барьеры: требования к доступам и конфиденциальности, частые NDA, необходимость аккуратного обращения с данными.

– Как преодолеть: учиться и демонстрировать на публичных стендах и симуляциях; оформлять кейсы на обезличенных примерах; получать рекомендации через менторство.

5.3. Финтех и платежные решения

– Вход: продуктовая аналитика в платежах, антифрод-аналитик, операционный аналитик по транзакциям, интеграции платежных провайдеров, риск-аналитик.

– Быстрые проекты: анализ отказов платежей и воронки; эксперимент с оплатой в один клик; симуляция антифрод правил на открытых логах; оптимизация комиссий в сценариях.

– Инструменты: SQL, Python, BI, основы риск-моделей, понимание регуляторных ограничений и комплаенса.

– Барьеры: высокая цена ошибок и сильный контроль; сложность получения реальных данных.

– Как преодолеть: кейсы-симуляции с идеологией «похоже на реальность» плюс строгая методология экспериментов; ревью от эксперта из индустрии.

5.4. E-commerce и маркетплейсы (Ozon, Wildberries, Yandex Market и др.)

– Вход: Performance-специалист по карточкам товаров, аналитик каталога, специалист по поисковой выдаче и рекомендациям, CRM/Retention для маркетплейсов, операционный аналитик логистики.

– Быстрые проекты: оптимизация карточек товара (CTR, CR, GMV); динамическое ценообразование на основе эластичности; анализ поисковых запросов и улучшение релевантности; RFM-сегментации и персональные офферы.

– Инструменты: Excel/Python, API площадок, BI, базовые принципы AB-тестов, понимание unit-экономики.

– Барьеры: шумные данные, частые изменения правил площадок, сезонность.

– Как преодолеть: собственный мини-магазин как полигон; один клиентский пилот на 4—6 недель; два кейса с числами до/после.

5.5. Логистика и last mile

– Вход: аналитик маршрутизации, планирования складов, прогнозирования спроса; операционный менеджер с упором на данные; специалист по оптимизации цепочек поставок.

– Быстрые проекты: кластеризация точек доставки; расчет маршрутов и оценка SLA; симуляция воздействия расписаний на стоимость и скорость; анализ сезонности и запасов.

– Инструменты: Python (pandas, scipy, OR-tools), SQL, BI, геоданные и простая картография.

– Барьеры: сложные доступы к реальным данным, необходимость согласования изменений с операционными командами.

– Как преодолеть: pet-проект на открытых геоданнах; пилот в небольшой сети или у локального партнера; визуально понятные артефакты.

5.6. Промышленная цифровизация (IIoT, АСУ ТП)

– Вход: аналитика телеметрии, инженер по надежности с упором в данные, интегратор витрин для производства, мониторинг состояний, цифровые двойники на базовом уровне.

– Быстрые проекты: обнаружение аномалий на временных рядах; прогнозирование отказов; визуализация состояния оборудования; простые рекомендации по ТОиР.

– Инструменты: Python (tsfresh, prophet или простые методы), SQL, визуализация, основы протоколов сбора данных, BI.

– Барьеры: доменные ограничения, требования ИБ, доступ к оборудованию и стендам.

– Как преодолеть: симуляторы и открытые датасеты; внимание к безопасности и процессу согласования; кейсы с четкой экономией.

5.7. MedTech и телемедицина

– Вход: аналитик процессов и воронок в онлайн-медицине, координатор телемедицинских сервисов, продуктовый менеджер простых направлений, контент-редактор с проверкой экспертом, специалист по качеству данных в мед-процессах.

– Быстрые проекты: улучшение онбординга пациента; анализ расписаний врачей и загрузки; повышение точности маршрутизации; контент-улучшения с проверкой медицинским советом.

– Инструменты: BI, SQL, сбор обратной связи, этика данных и требования к конфиденциальности.

– Барьеры: регулирование, медицинские тайны, контроль качества.

– Как преодолеть: работать на обезличенных данных; договариваться о пилотах с четкими границами; держать фокус на процессах и метриках сервиса, а не на клинических решениях.

5.8. EdTech

– Вход: методист/продакт, продюсер контента, анализ учебной аналитики, куратор программ, менеджер студенческого пути.

– Быстрые проекты: прототип интерактивного модуля; карта метрик усвоения; серия пользовательских интервью; улучшение сценария урока и повторная измеримость.

– Инструменты: конструкторы уроков, BI для метрик прохождения, меню экспериментов.

– Барьеры: перегретость схожих форматов, сложность монетизации в отдельных нишах.

– Как преодолеть: кейсы с измеримой динамикой завершения и прогресса; тесная связь с сообществами; работа через пилоты в реальных школах/курсах.

5.9. Креативная экономика и продюсирование контента

– Вход: контент-продюсер в продукте, редактор данных и историй, UX-райтер, специалист по видеоформатам, коммьюнити-менеджер/модератор.

– Быстрые проекты: серия материалов с продуктовой метрикой (конверсия, удержание); сценарий видео-онбординга; контент-тесты A/B; кейс-шоу со сбором вопросов от аудитории.

– Инструменты: текстовые редакторы, простые монтажные программы, системы публикаций, аналитика контента.

– Барьеры: высокий порог качества креатива, непрозрачные метрики в некоторых каналах.

– Как преодолеть: связать контент с бизнес-метриками, показать стабильность выпуска, собрать портфель форматов.