Мое обучение аналитике данных в Берлине и основные выводы о digital-рынке Европы

Предпосылки.

Заканчивался 2021й и я испытывал смежные ощущения. С одной стороны digital-агентство, в котором я был управляющим партнером на протяжении 5-ти лет, закачивало год с хорошими показателями по клиентам и выручке. С другой стороны, я все сильнее ощущал, что нахожусь не на своем месте. Моя тяга создавать digital-продукты и углубляться в продуктовую аналитику усиливалась. Я понимал, что в агентстве, где по большей степени мы оказываем услуги, а не создаем продукты, мне стало тесно.

Решение покинуть агентство мы обсудили с партнером, и уже в январе 2022го была заключена сделка по продаже моей доли в агентстве. Я взял отпуск на месяц чтобы привести мысли в порядок и назначить новые цели. Разумеется, у меня остались контакты и клиенты, с которыми мы продолжили работу по лидогенерации в соцсетях. Чуть позже я сформировал небольшую команду, с которой работаю до сих пор. Но смотрел я на это как на пет-проект, и старался делегировать что могу без потери качества для клиента.

Тяга к созданию продуктов привела меня к понимаю, что для полноценного погружения в эту сферу мне не хватает знаний. Я закончил курс по продакт-менеджменту от Amazon Web Services и начал искать курс по аналитике. Мой запрос был следующий: курс должен быть офлайн для нетворкинга, желательно на английском языке и с крутыми спикерами-практиками.

Мой выбор пал на офлайн буткемп Ironhack.

Офлайн университет Ironhack представлен во многих городах мира: Майами, Берлин, Лондон и тд.
Спикеры - ведущие специалисты таких мировых гигантов как Amazon, Microsoft.
В общем, я загорелся...

Формат обучения и онбординг буткемпа Ironhack

После подачи заявки на сайте ко мне приставили менеджера, который объяснил процесс онбординга и подписания договора. Мне необходимо было пройти небольшой тест, для определения моих базовых знаний, потому что с полного нуля (без простейших знаний аналитики) не принимали. После теста со мной подписали договор на обучение.

Офис университета находится в центре Берлина.
Все обучение занимает 2 месяца и 3 недели.
Процесс разделен на модули. В конце каждого модуля тесты.
Предусмотрены 2 защиты проектов: 1 мини-проект и защита итогового, главного проекта.
У каждого ученика свой личный кабинет на платформе университета где отслеживается прогресс, загружаются проекты и проводятся опросы учеников.

Понравилось, что каждую неделю нужно было проходить опрос на платформе с вопросами о том, все ли было понятно, насколько вы удовлетворены преподавателями (забегая вперед - преподы были огонь!).

Одновременно на потоке училось 3 группы: аналитики данных, ux/ui дизайнеры, и группа кибербезопасности.

Состав преподавателей был следующий:
- 3 ассистента-практика
- 2 основных преподавателя

Поскольку курс обучения включал в себя и визуализацию данных и кодинг (python, SQL) ассистенты имели разные соответствующие специализации.

Основным преподавателем курса был Raafat H:
- ex Senior Data Scientist в Amazon
- Основатель tech-стартапов Agora Tech, bote, Stealth Mode
- консультант ведущих компаний по Data Science, Machine Learning, AI, Data Engineering, Big Data
- на мой взгляд прирожденный спикер

Мне повезло учится у Рафы, потому что наш поток был его последним в Ironhack. Рафа преподавал кодинг и благодаря ему мы начали с простой обработки данных и обращению к БД, и пришли к созданию Machine Learning алгоритмов, способных угадывать музыкальные предпочтения пользователей и предсказывать банкротства банков.

Вторым основным преподавателем был Aleksander Boski.
Алекс до сих пор преподает в университете.
Алекс помогал нам с защитой проектов и в процессе обучения. Всегда детально объяснял тему, если возникали вопросы и адресно с каждым отрабатывал ошибки в коде.

3 ассистента-практика: Tommaso Ramella, Peter Zimmerman и Elisabeth Oeljeklaus.
Все блестящие практиканты с очень богатым и разносторонним опытом. Элизабет эксперт в визуализации и бизнес аналитике, Томассо эксперт в Machine learning алгоритмах, а Питер вообще защитил докторскую по сигнатурам гравитационных волн, возникающим в результате столкновений двойных черных дыр с использованием моделей, основанных на уравнениях Эйнштейна (В институте гравитационной физики). Питер эксперт по Data Science.

Social life на буткемпе

Как я ранее писал на потоке было три группы: аналитики, ux/ui дизайнеры, и кибербезопасники. Одновременно училось порядка 100 человек. Территория университета занимает целый этаж офисного здания в Берлине. У каждой группы свое помещение для лекций. На этаже просторная общая кухня с местами где можно почилить, попить кофе с коллегами и покушать за столом. На этаже было порядка 7 кабинок для переговоров со звукоизоляцией. Если нужно провести созвон - в них тихо, и никто не потревожит. Также было помещение с досками и стикерпадами, где команды могли обсудить проекты и провести мозговой штурм.

Видео-экскурсию по университету можно посмотреть в моей Инсте

Каждые две недели на буткемпе проводились ивенты, участвовали все группы. Ивенты были тематические (Октоберфест, Хэллоуин) и не только (просто собирались за пивом со снеками). Плюс ребята собирались в небольшие группы по интересам, например по утрам на большой перемене проводили йогу. Общение между группами было каждый день не только просто на кухне за кофе, многие приходили в соседние группы чтобы попросить поучаствовать в своих проектах в качестве целевых групп или просто помочь по своей компетенции.

На входе в буткемп всегда висели приглашения от других компаний в здании поучаствовать в турнире по Fifa или других играх.

Мы с группой очень хорошо общались и почти каждую пятницу ходили куда-то. А в Берлине огромное количество мест, где можно посидеть и покушать блюда различной кухни.

В общем, во время учебы у меня был расписан буквально каждый час.

До поездки у меня не было опыта в добыче, обработке и визуализации данных. Я не кодил на Python, SQL, и не работал с Tableau и Power BI. Но я много работал с аналитикой перфоманс кампаний в Яндекс.метрике и Google Analytics. Понимание, где какие данные можно достать и какие решения на их основании принимать, у меня было неплохое.

На курсе мы начали с базовых аналитических концепций (популяция, сэмлы, дисперсия, медианные и тд.). Это заняло практически два дня, и далее сразу начали кодить на Python. От самых простых методов обработки и упорядочивания данных, до поиска корреляций и использования Machine Learning алгоритмов для предсказывания событий. Так как аналитик еще должен уметь обращаться к базам данных, у нас также был достаточно обширный курс кодинга на SQL. Были уроки по визуализации данных в Tableau, но основной упор всего обучения конечно был на Python.

В конце обучения у меня было портфолио из проектов:
- визуализация и бизнес аналитика в Tableau
- использование библиотек Python для обработки и анализа данных (Pandas, Numpy, Matplot и др.)
- алгоритм прогнозирования банкротства банка на базе данных банков Тайваньского Экономического Журнала за 1999–2009 года (based on logistic regression and RandomForest)
- алгоритм прогнозирования котировок криптовалюты DOGEcoin на основании твитов в соответствующих хэштегом (волатильность монеты зависит от того, кто и ч то пишет в Твиттере о ней)
- добыча данных через API (проект по сбору данных через API в Spotify и создания рекомендаций на основании плейлиста, используя Clustering algorithm)
Портфолио можно посмотреть на GitHub

Digital-рынок Европы и Германии в частности

Берлин еще называют городом стартапов. В одной тусовке в баре из 10 человек 2-3 будут стартаперами на разных этапах развития (от 2х человек в команде, до миллионных раундов инвестиций). Я разумеется общался с разными основателями, мне это очень интересно. Иногда я соглашался пойти на встречу только из-за того, что на ней можно понетворкать со стартаперами.

Мне показалось интересным, что на очень ранних стадиях развития стартапа, вся команда буквально фокусируется на достижении product-market fit хотя бы для одной когорты пользователей. То есть, команда старается найти наиболее эффективное решение проблемы хотя бы для относительно небольшой группы пользователей. В сравнении с рынком РФ, по моему опыту, небольшие компании практически сразу пытаются привлечь трафик (обычно платный) без существенного фокуса на эффективности решения проблемы пользователей.

Еще одно наблюдение, это позиция менеджера управления ростом продукта (Growth Product Manager). Такие специалисты работают на всех уровнях воронки доставки ценности продукта. И на верхних уровнях (Привлечение используя инструменты трафика и тд.), и на всех остальных — активация, монетизация, работа над виральными и реферальными циклами. В сравнении с рынком РФ, классические маркетинг-специалисты преимущественно существует на уровне Привлечение. Они отвечают за конкретные каналы роста (SMM, Яндекс, Google, органический поиск, ТВ-реклама, работа с блогерами). Они занимаются их настройкой, управлением и оптимизацией.

Думаю, что позиция менеджера управления ростом продукта будет популяризоваться на нашем рынке в ближайшие 5-10 лет. Growth Product Manager может решать проблемы на верхних уровнях (уровнях каналов) через приложение усилий на более низких. Вполне возможно, что решение проблемы отсутствия роста количества новых пользователей из соцсетей решается через улучшение активации продукта или настройку модели монетизации. Другими словами, может получиться так, что заявки из соцсетей есть, но они не конвертируются в продажи. В этом случае не всегда помогает смена таргетингов или креативов. Возможно, надо поработать над условно бесплатным продуктом, или стоимостью за подписку (то есть над этапом Активации), а сделать это может как раз Growth Product Manager.

Что касается SMM, в Германии не так сильно развит рынок фриланса в контексте легкости поиска и найма специалиста. Это обусловлено конъюнктурой рынка страны. Обычно специалисты по трафику и контенту трудятся официально в разного рода компаниях, а мелкие игроки либо самостоятельно пытаются применять SMM инструменты, либо вовсе их не используют. Рекламы в ленте соцсетей хватает, просто в основном, по моим наблюдениям, это все же крупные игроки. Ситуации, привычные рынку SMM в РФ, когда вам посоветовали сммщика, вы его наняли и он ведет ваши соцсети, в Германии крайне редки.

Средние и крупные компании Германии, когда речь заходит до услуг в сфере аналитики, перфоманс кампаний, создания контента, обращаются в соответствующие агентства, у которых за плечами крутые кейсы и устойчивый бизнес.

В нашей группе учился специалист по перфоманс кампаниям одной из организаций Берлина. Он рассказывал, что обычно ему делегируют 2-3 проекта на ведение кампаний в Facebook ads (Meta запрещена в РФ). При этом зп у таких специалистов достаточно низкая (по уровню Берлина), в районе 1500 евро. Чтобы повысить свою ценность и зп ему захотелось пойти выучиться на аналитика данных.