Вокруг junior data analyst много путаницы. Одни думают, что junior уже должен знать все: SQL, Python, BI, статистику, продуктовую аналитику, A/B-тесты и еще уметь строить ML-модели. Другие, наоборот, считают, что достаточно уметь открыть Excel.

Правда обычно посередине.

Junior data analyst не обязан знать все глубоко, но должен иметь крепкую рабочую базу, чтобы:

  • понять задачу
  • достать данные
  • посчитать метрики
  • оформить результат
  • не запутаться в логике

1. SQL — это must-have

Если говорить честно, для junior аналитика SQL — один из самых обязательных навыков.

Минимум, который нужно знать:

  • SELECT
  • WHERE
  • ORDER BY
  • GROUP BY
  • агрегатные функции
  • HAVING
  • JOIN
  • CASE WHEN

Желательно дополнительно:

  • CTE
  • оконные функции
  • UNION и UNION ALL
  • работа с NULL

Почему это так важно:

  • в реальной аналитике данные часто лежат в БД
  • без SQL ты быстро упрешься в ограничения чужих выгрузок
  • именно SQL чаще всего проверяют на интервью

2. Excel или Google Sheets — все еще нужны

Многие зря недооценивают этот навык.

Junior аналитик должен уметь:

  • чистить данные
  • пользоваться фильтрами и сортировками
  • строить сводные таблицы
  • делать базовые формулы
  • быстро проверять гипотезы на маленьких данных

Иногда простую задачу быстрее проверить в таблице, чем сразу писать код.

3. Базовый Python — очень желателен

Не везде это жесткое требование, но если у junior есть Python, это большой плюс.

Что желательно знать:

  • переменные, условия, циклы
  • функции
  • списки, словари
  • основы pandas
  • чтение CSV / Excel
  • простая обработка данных

Junior не обязан писать идеальную архитектуру. Но уметь:

  • открыть файл
  • почистить таблицу
  • сделать merge
  • посчитать пару метрик

уже очень полезно.

4. Понимание метрик

Аналитик — это не просто “человек, который умеет писать запросы”.

Нужно понимать, что именно измерять.

Минимальная база:

  • выручка
  • прибыль
  • конверсия
  • средний чек
  • retention
  • churn
  • DAU / MAU

Важно не только знать определения, но и понимать:

  • где метрика может считаться неправильно
  • как она связана с бизнесом
  • что на нее влияет

5. Умение визуализировать результат

Junior analyst должен уметь показать результат так, чтобы его можно было понять.

Это может быть:

  • таблица
  • график
  • дашборд
  • короткий вывод в тексте

Не обязательно быть сильным дизайнером. Но важно уметь:

  • не перегружать отчет
  • выбрать нормальный тип графика
  • подписать оси и метрики
  • сделать понятный вывод

6. Базовая продуктовая и бизнес-логика

Даже если ты не продуктовый аналитик, тебе все равно нужно понимать:

  • что такое воронка
  • что такое сегмент
  • что такое пользовательское действие
  • как формулируется бизнес-вопрос

Например, хороший junior не просто считает “количество заказов”, а пытается понять:

  • что означает это число
  • почему оно изменилось
  • можно ли ему доверять

7. Аккуратность в работе с данными

Очень важный навык, который редко формулируют в вакансиях напрямую.

Junior должен привыкать проверять:

  • нет ли дублей
  • нет ли NULL
  • совпадает ли количество строк после JOIN
  • не сломалась ли логика фильтра
  • правильно ли выбран уровень агрегации

Это отличает “человека, который пишет запросы” от аналитика.

8. Умение объяснить результат простыми словами

Это критично.

Можно написать отличный SQL, но если ты не можешь коротко объяснить:

  • что нашел
  • почему это важно
  • что из этого следует

то ценность сильно падает.

Хороший junior умеет переводить технический результат на человеческий язык.

9. Что не обязательно знать идеально на старте

Вот это тоже важно: junior не обязан уметь все.

На старте можно не знать глубоко:

  • сложную статистику
  • A/B-тесты на продвинутом уровне
  • продвинутую оптимизацию SQL
  • архитектуру хранилищ
  • Airflow, Spark, dbt и прочий стек уровня middle+

Это плюс, если знаешь, но не фундамент.

10. Что особенно ценят в junior

На практике у junior очень часто смотрят не только на знания, но и на рабочее поведение.

Ценят, если человек:

  • умеет задавать уточняющие вопросы
  • не боится признать, что чего-то не знает
  • мыслит структурно
  • аккуратно проверяет данные
  • доводит задачу до результата

То есть зрелость мышления иногда важнее количества технологий в резюме.

Пример нормального профиля junior

Условно хороший junior data analyst обычно умеет:

  • написать базовый и средний SQL
  • сделать выгрузку и агрегации
  • построить простой дашборд
  • обработать данные в pandas
  • объяснить ключевые метрики
  • сделать адекватный вывод по задаче

И этого уже достаточно, чтобы быть сильным стартовым кандидатом.

На чем лучше сфокусироваться в обучении

Если хочется расставить приоритеты, я бы рекомендовал такой порядок:

  1. SQL
  2. Excel / Sheets
  3. метрики и бизнес-логика
  4. Python + pandas
  5. визуализация и дашборды

Если это уверенно закрыто, junior уже выглядит очень достойно.

Итог

Junior data analyst не должен знать все. Но он должен уверенно держать базу:

  • SQL
  • табличные инструменты
  • метрики
  • базовый Python
  • аккуратность в работе с данными
  • понятная коммуникация

Именно это создает ощущение “с человеком можно работать”.

Если хочешь расти быстрее, не пытайся охватить весь рынок навыков сразу. Намного полезнее сделать очень крепкой базу и научиться стабильно решать реальные аналитические задачи.