Выпускников школы Хекслет не бросают после обучения. Им помогают найти первую работу: учат составлять резюме, собирать портфолио, правильно заполнять профили на LinkedIn, Habr Карьере и GitHub, а еще готовят к собеседованиям.
Что делать, если вы пока не учитесь в Хекслет, а работу аналитиком данных найти хочется? С чего начать, как правильно подать себя и на что вообще обращают внимание работодатели? В этой статье разберем все шаги: как составить резюме, написать сопроводительное письмо, откликнуться на вакансии и подготовиться к собеседованию. В конце — полезный чек-лист, который поможет получить оффер после первого отклика.
С площадками для поиска работы все просто: LinkedIn, Habr Карьера, GitHub всегда под рукой. А вот что писать в резюме, если опыта работы нет?
Если у вас пока нет реальных проектов, это не значит, что вам нечего о себе рассказать. Нужно правильно подать свои навыки и показать, какую пользу вы можете принести компании. В статье рассказываем, как правильно составить резюме, если у вас нет опыта или его совсем мало.
Сопроводительное письмо — первое, что читает работодатель или HR при получении отклика. Если текст размытый, водянистый, вступление слишком длинное или непонятное, то до вашего резюме могут просто не дойти.
Поэтому при написании письма важны три вещи: ясность, краткость, логика.
Читайте также: Аналитик данных: требования к джуну и частые ошибки начинающих аналитиков
Если работодатель хочет кандидата, который умеет работать с SQL, Python и визуализировать данные, то и пишите об этом прямо.
Например, вместо «Я прошел несколько курсов по аналитике» напишите: «Владею SQL, работал с PostgreSQL и MySQL, строил запросы с помощью DBeaver и pgAdmin, писал сложные выборки, агрегировал данные с помощью GROUP BY, оконных функций и CTE (Common Table Expressions)».
Если работодатель ищет кандидата с опытом работы в PostgreSQL и pgAdmin, важно прямо указать эти навыки в сопроводительном письме. Вместо этого писать пространные рассуждения о своем увлечении данными, шахматами и документальными фильмами — не лучшая идея.
У каждого работодателя свои требования. Кому-то важно, чтобы аналитик знал SQL на продвинутом уровне, а кто-то больше ценит опыт работы с BI-системами. Один ищет человека, который умеет самостоятельно принимать решения, а другой хочет специалиста, готового следовать строгим регламентам.
А если вы отправите одно и то же письмо во все компании? Может получиться так, что в нем будет упор на Python, а вакансия больше про SQL. Или вы напишете, что любите работать в команде, а работодатель ищет специалиста для одиночного проекта.
❌ Итак, как не нужно писать сопроводительное:
«Здравствуйте, уважаемый работодатель! Меня зовут Сергей, и я с детства увлекаюсь анализом данных. Мне всегда было интересно работать с цифрами, графиками и таблицами. Я мечтаю развиваться в сфере аналитики и считаю, что ваша компания — лучшее место для этого. Хотя у меня нет опыта работы, я прошел несколько онлайн-курсов и уверен, что смогу быстро всему научиться. Я трудолюбив, ответственен и готов работать сверхурочно, чтобы приносить пользу вашей компании. Надеюсь на обратную связь и с нетерпением жду приглашения на собеседование! С уважением, Сергей».
✅ А вот как нужно писать сопроводительное письмо:
«Здравствуйте, [имя рекрутера или название компании]! Откликаюсь на вакансию аналитика данных в вашей компании. Недавно я прошел курс “Аналитик данных”, где изучил SQL, Python и освоил работу с BI-инструментами. В процессе обучения работал с реальными датасетами, создавал SQL-запросы, обрабатывал информацию с помощью Pandas и представлял результаты в Power BI. Также разрабатывал запросы для выявления аномалий, структурировал данные с использованием GROUP BY, оконных функций и CTE. Буду рад подробнее рассказать о своих навыках на собеседовании».
Это не идеальное сопроводительное письмо, но оно лучше шаблонных откликов.
После того как вы разобрались, как составлять резюме и писать сопроводительное письмо, осталось найти подходящую вакансию и откликнуться. Сделать это можно на профильных ресурсах:
В Telegram можно не только найти вакансии, но и привлечь внимание HR-менеджеров, которые ищут кандидатов в профильных каналах
Зайдите в Telegram, вбейте в поиск фразу, например «Фриланс IT». Перед вами появится список каналов и чатов с вакансиями. Выберите любой, затем зайдите в профиль канала и нажмите «Похожие каналы». Так вы найдете сотни сообществ с предложениями работы.
Остается только следить за обновлениями и откликаться. В некоторых каналах можно размещать свое объявление с кратким описанием навыков. Например:
«Привет! Я аналитик данных, владею SQL, Python, Power BI. Опыт работы с PostgreSQL, строил дашборды и автоматизировал отчеты. Вот мое резюме [ссылка]. Готов к сотрудничеству. Пишите в ЛС!»
Если вам назначили собеседование, то обычно все проходит примерно так.
Сначала вам пишет рекрутер. Он уточняет удобное время для созвона — чаще всего созвон проходит в Zoom, Meet или даже просто в Telegram. На первом этапе вопросы стандартные: чем вы занимаетесь, какой у вас опыт, почему ищете работу, какие у вас зарплатные ожидания.
Затем вам скажут подождать. Причем, скорее всего, не назовут четкий срок — вы можете услышать что-то вроде «Мы свяжемся с вами позже». Потому что вы не один кандидат, и работодатель хочет рассмотреть всех перед тем, как принять решение.
И вот здесь главное — не замирать в ожидании. Возможно, вас пригласят на следующий этап (например, разговор с руководителем или техническое собеседование), а возможно, и нет. Поэтому не останавливайтесь, продолжайте делать отклики. Чем больше откликов, тем выше шанс найти работу.
Но и соглашаться на первую попавшуюся вакансию тоже не стоит. Оценить предложение можно по трем простым вопросам:
Если хочется глубже разобраться, как подготовиться и пройти собеседование, посмотри полезные статьи: «Как подготовиться к интервью» и «Как проходить интервью».
Этот чек-лист поможет не упустить важные моменты в подготовке к поиску работы.
Также интересно: Гид по профессии аналитик данных: кто это, чем занимается и сколько зарабатывает
Двигайтесь от ключевых навыков к деталям. Начните со скилов, перечислив технические компетенции, например SQL, Python, Power BI, A/B тестирование и инструменты, с которыми работали. Затем укажите опыт работы (если есть), обозначив компанию, должность, период работы и основные обязанности. После этого выделите достижения в виде конкретных результатов с цифрами (например, «оптимизировал SQL-запросы, сократив время обработки данных на 30%»). Далее укажите образование, включая вуз, годы обучения и профильные курсы, если они имеют отношение к профессии.
Выберите 2–3 проекта. Пропишите ясный заголовок к кейсам. Например:
Разместите кейсы на профильных площадках типа GitHub или создайте страницу, к примеру, в Notion.
Персонализируй текст для каждой вакансии. Например, сделать это можно так:
«Вижу, что ваша компания активно работает с маркетинговыми данными. У меня есть опыт в анализе эффективности рекламных кампаний, включая оценку ROI, LTV и CAC. Работал с данными из Google Analytics, „Яндекс Метрики“, Facebook Ads и Google Ads, строил дашборды в Power BI и Tableau для визуализации ключевых метрик. Автоматизировал отчеты с помощью SQL (PostgreSQL, MySQL) и Python (Pandas, NumPy, Matplotlib), а также настраивал ETL-процессы и API-интеграции для сбора данных. Есть опыт работы с A/B тестированием, статистическим анализом и когортным анализом. Готов применить эти навыки в вашей команде».
Изучите компанию. Подготовь ответы на частые вопросы:
Будьте готовы выполнить тестовое от работодателя.
Определите, что вам важнее: деньги или перспективы.
Например, если компания предлагает гибкий график, удаленную работу и интересные проекты, но зарплата ниже рынка, стоит оценить, насколько это компенсируется удобством и карьерными возможностями. С другой стороны, если зарплата высокая, но есть переработки, токсичная атмосфера и нет бонусов, стоит подумать, готовы ли вы мириться с такими условиями. А чтобы освоить профессию аналитика, приходите учиться на курс “Аналитик данных” от Хекслета.