Я працюю з даними в ІТ майже 10 років. Бачила різні компанії, різні команди й сотні студентів, які приходять на навчання з одними й тими ж страхами.І кожного разу я ловлю себе на думці, що не складність професії відштовхує людей, а міфи навколо неї.Тож давайте розберемо найпопулярніші, з якими я стикалася 👇Міф 🤍Аналітика = математикаСкажу так: якби для старту потрібна була серйозна математика, половини людей у цій професії не було б 🤓Як аналітик ви працюєте з Excel, SQL, метриками та візуалізаціями, де логіка та базова математика, звісно, потрібні. Але вам не доведеться доводити теореми чи рахувати інтеграли. Аналітика більше про мислення, ніж про формули.Міф 🤍Без Python роботу не знайтиЧастково це так. Почати можна і без Python — SQL + BI-інструменти вже відкривають двері в професію. Але з досвіду скажу чесно: вакансій із Python у рази більше. Знання програмування робить вас гнучкішим, швидше приводить до першого оферу й помітно піднімає стелю по зарплаті. Тому, наприклад, на моєму курсі «Аналітик даних в ІТ» ми вивчаємо пайтон з 0.Міф 🤍Аналітики тільки малюють графіки з данихВізуалізації — це максимум 5-10% часу. Більшу частину часу ви будете копатися в даних та розуміти, чому показники саме такі. А потім вже пояснювати це бізнесу простою мовою.Міф 🤍Штучний інтелект скоро всіх замінитьЯ постійно користуюся ШІ для роботи. Але ШІ не знає бізнес, не відчуває контекст і не розуміє, яке рішення насправді важливе. Бо це лише інструмент, а рішення все одно приймає аналітик. І це найближчим часом не зміниться, можете мені довіритися 🤌Міф 🤍У мене немає досвіду в ІТ, тому ловити там нічогоЦе один із найулюбленіших міфів, розвінчання якого я бачила десятки разів на прикладах студентів.В аналітику приходять з маркетингу, фінансів, логістики, медицини, освіти. І дуже часто саме вони ростуть швидше за «чистих айтішників», тому що попередній досвід в інших сферах — не мінус, а навпаки бонус. Якщо у вас все ще є сумніви щодо сфери, напишіть моєму менеджеру @hanna_pylieva_manager — і ми вас детально проконсультуємо 💗