Как стать аналитиком — советы руководителя отдела

Одной из самых ценных метрик своего профессионального успеха мы считаем ту, что показывает количество людей, которым мы смогли помочь преуспеть в работе. Поэтому для меня и моей прекрасной команды я считаю правильным желание помочь тем, кто только планирует начать свой путь в аналитике данных.

Меня зовут Пахаруков Илья, я кандидат наук, ранее работал ученым, а сейчас руковожу отделом аналитики в компании Astrum Entertainment, где мы помогаем в процессах оперирования и разработки компьютерных игр, таких как Warface, Lost Ark, Perfect World, ArcheAge, Atomic Heart и других.

Я не буду рекламировать очередные платные курсы, а постараюсь в этой статье структурировать для вас этапы пути в прекрасный мир аналитики данных в геймдеве на собственном примере.

Когда я был ученым в научном институте, я руководил R&D-группой, делал большие открытия, писал статьи, работал по грантам. Но я понимал, что что-то упускаю. Наверное, это звучит как кризис среднего возраста, но мы неизбежно все умрем. Вот такая грустная новость. Наши возможности не бесконечны, наше время ограничено. Я задавался вопросом: а делаю ли я, работая в российской науке, что-то уникальное и вдохновляющее? Увы, нет. Состояние нашей науки и промышленности в настоящее время довольно удручающее. Все открытия казались мне просто «работой в стол» без возможности значительных перспектив в их реализации.

Но было кое-что, чем мне нравилась моя работа ученого. Это дофамин от открытий, познания и достижений. К тому же от того, чтобы все изменить, меня удерживали обязательства и страх потери статуса и престижа.

Однако нельзя было игнорировать свое желание приносить пользу, иначе это стало бы источником саморазрушения. К тому же я уже взрослый мальчик, и мне не нужно чужое одобрение как раньше. Мы обречены на свободу, но новые возможности не появятся в жизни сами по себе — нужно делать решительный шаг и принимать за него ответственность.

Резкий рост спроса на аналитиков данных в мире связан со стремлением технологических компаний к развитию, основанному на анализе больших данных. Быть data-driven-компанией, в том числе в геймдеве, стало «модно, стильно, молодежно», а Harvard Business Review назвал Data Scientist «самой сексуальной профессией XXI века».

Всем разработчикам хочется, чтобы их продукт нравился игрокам и был успешен. Аналитики формулируют гипотезы, собирают и обрабатывают данные, делают выводы и дают рекомендации. На основании анализа специалисты помогают принимать правильные решения по развитию игры, раскрывать потенциал проекта, находить его узкие места и точки роста.

В геймдеве для аналитиков данных есть несколько специализаций.

Цель аналитика — помочь принять правильное решение на основе анализа больших данных. Вы будете придумывать гипотезы, логику их проверки и писать код для работы с данными, поэтому вам понадобится:

Точно не рекомендую сразу тратить деньги на курсы дороже, условно говоря, 5 тысяч рублей. Стоимость рекламируемого обучения бывает слишком высокой, при этом у курсов часто отсутствует хорошая репутация, а качество сомнительно. Все необходимые знания доступны бесплатно в сети и в книгах. Не забывайте про возможности поиска, ChatGPT и YouTube. Кроме этого, действительно оправданной может быть оплата ментора для подготовки к собеседованию и адаптации резюме.

Примеры книг для самостоятельной подготовки:

Курсы и каталоги для бесплатного изучения:

Процесс поиска работы сложнее, чем просто рассылать резюме, откликаясь на множество вакансий.

При поиске работы быстро станет ясно, что джуны редко нужны. Дело в том, что время — это тоже ресурс, и компании хотят нанимать уже готовых специалистов, чтобы не тратить время других сотрудников на вашу подготовку.

Компании понимают, что учить у себя дешевле и качественнее. Однако со временем обнаруживают, что на аналитиков данных огромный спрос, и те, получив ценный опыт, легко готовы сменить работодателя.

Даже если вы найдете работу, то, вероятно, столкнетесь с тем, что менеджеры часто не заинтересованы вкладываться в сотрудников, ведь их волнует в первую очередь собственное будущее, а не ваше.

Другая проблема, что не только в геймдеве аналитик данных — это достаточно новая роль. Зачастую работодатель плохо представляет себе процесс и задачи аналитика и не готов к реальному data-driven подходу в компании. Рассмотрим плохой сценарий, который, к сожалению, встречается в некоторых компаниях.

Ситуация: решения принимаются не на основании анализа данных, а на основе мнения «старшего пацана» — того, кто и получает за это самую высокую зарплату. Аналитик же становится его личным ассистентом, который просто собирает статистику в роли «говорящей головы над данными».

Также бывают случаи, когда в компании нет команды аналитики. Если нет команды, то у аналитика в ней нет грейда. Вместе с этим часто сломаны процессы по работе с данными, нет документации, а за качеством данных никто не следит. При этом от аналитика ждут, что он будет совмещать в себе как минимум роли инженера данных, аналитика, разработчика и инженера машинного обучения. Как следствие, все это ведет к отсутствию роста, разочарованию, выгоранию и последующему увольнению.

Но помните, что даже если вам объявили об увольнении, это не значит, что дальше вас будут преследовать одни неприятности. Неуспех на одном месте совсем не означает, что все повторится точь-в-точь на следующем.

Почему получится у вас

Если вы хотите работать в геймдеве, вас не пугает математика, вам нравится докапываться до сути, а потом со страстью рассказывать, как все устроено на самом деле, то не теряйте веру в себя. Сделайте столько попыток, сколько потребуется, и у вас точно получится — вы такой же, как мы, человек удивительной судьбы.