Если вы когда‑то слышали слово «аналитика», но не уверены, как её применить в IT, эта страница для вас. Мы собрали лучшие материалы, которые помогут понять, как превращать цифры в решения.
В статье «Что значит решить кейс» подробно объясняется, какие шаги нужны для успешного выполнения кейс‑задания на собеседовании. Примеров хватает: от анализа рынка до построения модели роста. Читайте, как собрать данные, построить гипотезу и проверить её на реальных цифрах.
Если интересует, какие типы кейсов существуют, наш материал «Какие кейсы бывают?» разбирает продуктовые, growth‑, data/AI‑кейсы и кейсы по надёжности. В каждом разделе – метрики, примеры и чек‑лист, чтобы вы могли быстро подготовить собственный отчёт.
Для работы с данными часто нужны простые, но мощные инструменты. В статье «ИТ vs ИКТ» мы сравниваем два подхода к технологиям и показываем, какие программы используют аналитики в бизнесе и образовании. Вы узнаете, где применять Excel, Power BI или Python, и как выбрать нужный уровень сложности.
В посте «Самые востребованные профессии в IT в 2025» указаны навыки, которые сейчас ищут работодатели: аналитика данных, визуализация, SQL и машинное обучение. Эта информация поможет составить план обучения и быстрее выйти на рынок труда.
Не забудьте про карьерные лайфхаки: статья «Является ли сфера ИТ хорошей карьерой?», расскажет, какие плюсы и минусы ждут вас в аналитике, где искать первые проекты и как измерять свой прогресс.
Все перечисленные материалы доступны прямо на этой странице. Выбирайте интересующее направление, читайте детали и сразу применяйте идеи в своей работе.
Помните, аналитика – это не только сложные формулы, а способ задавать правильные вопросы и получать ответы, которые меняют бизнес. Начните с простого: соберите нужные метрики, построьте таблицу и проверьте гипотезу. Результат будет виден уже после первого анализа.
Если хотите углубиться, читайте дальше: каждая статья снабжена примерами, чек‑листами и рекомендациями, которые экономят время и помогают избежать типичных ошибок.
Для владельцев небольших сайтов аналитика тоже нужна. В статье «Что используется для создания сайта», мы рассказываем, какие метрики следует отслеживать – скорость загрузки, коэффициент конверсии и источники трафика. Простыми инструментами вроде Google Analytics можно быстро увидеть, где теряется посетитель и как исправить проблему.
Если вы только начинаете учиться, статья «Сколько лет учиться на айтишника?», даст план, сколько времени потребуется, какие курсы стоит пройти, чтобы стать уверенным аналитиком. Ориентируйтесь на реальные проекты – они быстрее помогут закрепить знания.
В конце концов, аналитика – это навык, который растёт с практикой. Мы собрали сюда всё, что нужно: от базовых концепций до продвинутых кейсов. Начинайте читать, пробуйте инструменты и делайте выводы. Удачи!
