Як Brainstack разом з robot_dreams готує нове покоління дата-аналітиків

Українська мультипродуктова компанія Brainstack спільно з освітньою платформою robot_dreams провела Data Camp — п’ятиденне занурення в роботу з даними для 24 студентів КПІ. Учасники працювали над реальними кейсами, презентували бізнес-рекомендації, формували портфоліо, а найактивніші отримали шанс на працевлаштування у Brainstack.

Навіщо бізнесу інвестувати в освіту молоді

Сучасні ІТ-компанії стикаються з парадоксом: попит на дата-аналітиків стрімко зростає, але знайти кваліфікованих фахівців стає дедалі складніше. Випускники університетів володіють теоретичною базою, проте їм бракує практичних навичок для роботи з актуальними бізнес-задачами.

“Можна бути гуру SQL, Python чи робити десятки візуалізацій у Tableau, але якщо немає розуміння, яка бізнес-потреба, знання значно втрачають цінність“, — ділиться Людмила Риндіч, Instructional Design Lead у robot_dreams.

Тому зараз все більше ІТ-компаній та великих бізнесів запускають хакатони, кемпи, офлайн та онлайн-програми, аби самостійно виростити майбутніх фахівців. Для них простіше навчити під свої потреби, ніж боротися за таланти на ринку.

До того ж освітні активності зміцнюють бренд роботодавця та реалізують соціальну місію бізнесу. 

“Подібні ініціативи допомагають зробити кар’єрний шлях більш усвідомленим. Вони розвивають командну взаємодію, занурюють у реальні сценарії роботи з даними та дозволяють студентам зрозуміти, чи дійсно аналітика — це “їхнє”, — підкреслює Анна Шепелєва, Data Analyst Lead компанії Brainstack, менторка Data Camp.

Особливо актуальною стала місія дати молоді можливість працювати та будувати кар’єру в Україні. Пандемія ковіду, а затим – війна ускладнили офлайн-навчання та розвиток soft skills для студентів. Тож компанії беруть на себе доповнення традиційної освіти практичними навичками та живою комунікацією.

Brainstack Data Camp став одним із яскравих прикладів того, як бізнес може поєднати соціальну відповідальність та розвиток молоді зі своїми потребами. 

Як проходив Brainstack Data Camp

Структура Data Camp максимально наближена до робочих процесів: до 30% часу відводилося теорії, а решта — роботі над кейсом у групах за підтримки менторів-практиків.

Студенти працювали над реальними продуктами Brainstack: астрологічним сервісом, фітнес-застосунком та ШІ-редактором фото. Кожна команда отримала дані у BigQuery та працювала над комплексними завданнями: від формування гіпотез та очищення даних до побудови візуалізацій ключових метрик (DAU, MAU, LTV, Retention) у Looker.

“Під час роботи з кейсами студенти працювали з кількома напрямами одночасно: продуктовими даними, маркетинговою аналітикою та навіть платежами. Такий досвід формує системність мислення — одну з найцінніших рис для аналітика“, — розповідає Людмила Риндіч, Instructional Design Lead у robot_dreams. 

Найбільшим викликом для студентів стала робота з реальними даними — їхня повнота та якість. 

“У реальних умовах немає “ідеальних датасетів”, де інсайти лежать на поверхні. Це змусило студентів зрозуміти, що аналітика — не лише про знання інструментів, а й про креативність, наполегливість та вміння перевіряти гіпотези”, — коментує Анна. 

Особлива увага приділялася презентаційним навичкам. Проводилися лекції з візуалізації даних та сторітелінгу дашбордами, адже підрахунки — це важливо, але ще корисніше вміти пояснити їх простими словами стейкхолдерам. 

“Багато студентів зверталися за підтримкою саме в інтерпретації результатів: як правильно читати retention, як робити висновки з побудованих дашбордів“, — додає Анна.

Інтенсивний формат кардинально змінив підхід учасників до роботи з даними. П’ять днів постійної концентрації та фокус на практику стимулювали швидкий розвиток, додали елемент здорової конкуренції та командної взаємодії.

Можливості та перспективи розвитку

Успіх Data Camp показав готовність ринку інвестувати в молодих спеціалістів. Половина учасників отримала запрошення на співбесіди у Brainstack — частина з них вже на етапі оферів. Компанія шукає для кожного найсильнішого кандидата відповідний проєкт.

Досвід повноцінного занурення у роботу з продуктом доступний не лише на кемпах. Наприклад, студенти robot_dreams також під час навчання розбирають кейси, наближені до реального життя: від дослідження даних до презентації результатів зрозумілою бізнес-мовою. Це дозволяє не просто прокачати інструменти, а й зрозуміти, як мислить бізнес-аналітик.

Майбутнім дата-аналітикам варто вже під час навчання шукати корпоративні ініціативи та хакатони, обирати якісні офлайн-курси, створювати портфоліо на базі відкритих даних та розвивати нетворкінг через випускників та ІТ-конференції.

А компаніям — більше приділяти уваги навчанню фахівців для швидкого входу в професію. Адже інвестиції в освітні програми сьогодні — це запорука стабільного кадрового резерву завтра. У світі, де технології та бізнес-потреби змінюються ледь не щомісяця, вміння швидко адаптуватися та навчатися стає найціннішою компетенцією.