Math Future: учим математике онлайн с любого уровня до цели

Мы с командой провели довольно обширное исследование о том, каких скиллов не хватает аналитикам данных и вообще data-специалистам при приеме на работу. Беседовали с руководителями отделов аналитики, маркетинга, продуктов и hr больших и не очень компаний. Среди которых СберМаркетинг, RealWeb, Team4You и несколько других проектов. Почти у всех респондентов опыт работы в нескольких компаниях на похожих руководящих должностях. Поэтому получился очень концентрированный и полезный срез взгляда и опыта тех, кто принимает на работу и оценивает специалистов в области анализа данных. Делимся с вами некоторыми заметками.

Попробуем кратко =) Что мы выяснили в процессе исследования:

1. Если вы не дотягиваете на вакансию по уровню математики, то вас отфильтруют еще на этапе тестового задания. Никто не будет заниматься доучиванием вас на рабочем месте, это просто не выгодно.
2. На рынке очень много джунов (специалистов начального уровня) с завышенными амбициями, но совсем маленьким бизнес опытом или совсем без опыта. Им сложно разобраться в бизнес задачах, у них еще нет насмотренности и от этого они не знают как справляться с практическими задачами. — "Чтобы стать хорошим мидлом, нужно решить много практических кейсов/задач, от этого формируется некое видение — умение предположить куда можно пойти поисследовать внутри задачи/анализа, чтобы найти то, что нужно."
3. У очень многих джунов есть проблемы с тем, чтобы донести логически связанные выводы по результатам анализа, по графикам, дашбордам. То есть они делают графики, как учили, а сказать что там такого особенного на этих графиках не могут. Речь не только про графики, а вообще про понимание связки математика-бизнес, и как там что происходит, к чему приводит, и про построение логических выводов из всего этого. Доходит до того, что не могут связать нескольких слов. И дело тут не в застенчивости или стрессе, это происходит уже после некоторого общения с претендентом на вакансию.
4. Обучение внутри компании почти ни у кого не выстроено системно. Есть грейды, по которым работник должен двигаться с набором опыта. Но обучение остается на стороне инициативы самого работника. Если захотел пройти какой-то курс — тебе скорей всего не откажут, но курс должен быть полезен не только для тебя, но и для других сотрудников и компании.
5. Аналитикам часто приходится общаться с продактами, маркетологами и даже бизнес заказчиками. И в таких ситуациях есть два момента. Первый — это софт скиллы, насколько человек комфортно может общаться с командой, с незнакомыми людьми, насколько он конфликтен и т.д. И второй — умение задавать правильные вопросы, чтобы решить свою задачу. Это уже отсылка к 1 и 3 пунктам. Потому что умение задавать вопросы вытекает из навыков решать задачи и бизнес насмотренности. И это всё про понимание какой результат от тебя, как аналитика данных, ждут и, что тебе нужно, чтобы этого результата достичь.

Кроме этого на рынке большой спрос на мидлов и особенно сеньоров, как раз из-за их навыков решать более сложные нестандартные бизнес задачи и большой насмотренности, что позволяет еще и делать это быстро.

Так что вывод, пожалуй, один. Сегодня уже недостаточно изучить язык программирования или эксель для входа в профессии, связанные с данными, да и в принципе в IT. Чтобы тебя заметили придётся чем-то выделяться и как раз математика и умение решать сложные задачи или предлагать нестандартные решения может быть тем самым решающим фактором в вашу пользу.

Рассказываем)

- Договорились с командой молодых преподавателей МФТИ на сотрудничество по нескольким направлениям. Так что сможем уже в ближайшее время закрывать обязательства по обучению, собирать небольшие группы желающих подтянуть математику, подготовиться на 100 баллов или поступить в хороший ВУЗ, и начать разрабатывать запланированные продукты.

- Дорабатываем систему по генерации контента, уже говорил, что видим в этом большую перспективу для образовательного бизнеса, продолжаем работать. В идеале хотим автоматически постить сгенерированный готовый интересный контент с учетом всех нюансов в несколько соцсетей, пока у нас почти готова связка генерации сценариев с учетом нескольких важных параметров. Задача сама по себе очень интересная. Шутили с командой, что по ней можно будет запускать консалтинг, как отдельное бизнес направление) Шутки шутками конечно, но взяли на карандаш.

- Сделали несколько постов в дружественные сообщества и на площадках типа VC, habr, готовим посты в личных соцсетях. Уже был опыт с довольно неплохой поддержкой таких начинаний и хорошим охватом, надеемся получится и в этот раз.

- Запланировали встречи с очень интересными людьми, если все срастется, расскажем позже.

Обязательно подпишитесь на наши новости, впереди столько всего интересного!!!

Мы начали строить продукт с сегмента аналитиков данных, но на самом деле математика нужна почти в любой профессии и не только в работе. Сейчас мы наблюдаем увеличение числа специальностей с требованием профильной математики при поступлении, даже те специальности, которые раньше не требовали математику сейчас меняют условия. А те, кто переучился на новую специальность, особенно в IT, часто идут дополнительно доучивать математику. Во-первых, потому что на таких курсах математику урезают, чтобы сократить программу и быстрее закрыть обязательства и выпустить нового специалиста в практику. Во-вторых, потому что многие начинают понимать: чтобы развиваться в новой профессии нужна хорошая фундаментальная математическая база для мышления, умения в принципе решать задачи и навыка решать более сложные задачи.

Так зачем же вообще нужна математика? Сложно ответить на этот вопрос, особенно когда ответил на него больше 100 раз своей жене, но она до сих пор продолжает его задавать. Для меня всё очевидно. Всё вокруг сделано так или иначе при помощи математики. Я не знаю вещей, занятий, явлений, которые сейчас не используют или не объясняются с помощью математики. Наверное, математика не очень нужна там, где вы просто выполняете какой-то рутинный процесс изо дня в день и вам не приходится принимать решения и решать задачи. Но скорей всего, когда-то на этот рутинный процесс придет человек, который захочет его оптимизировать, автоматизировать и тогда вам придется искать чем же другим еще заняться.

Когда я преподавал, часто слышал вопрос: “а зачем мне математика в обычной жизни” от ребят, которым в школе какой-то “учитель” сказал, что они якобы не способны к математике. А это на самом деле классный вопрос и можно порассуждать: “а что значит в обычной жизни?”. По сути обычная жизнь — это 8 часов работы, 8 часов сна, и 8 часов на все остальное (еда, хобби, путешествия и т.п.) каждый день.

Возможно, математика не очень нужна во сне, но даже его иногда приходится планировать, особенно для ребенка. На работе почти в любой профессии с математикой вы точно будете решать задачи эффективнее. Говорю “почти” только для подстраховки, на самом деле не знаю профессии, где бы математика не помогла или сделала хуже, если знаете — напишите мне). Во всех остальных жизненных задачах с математикой тоже легче. Даже, чтобы выбрать какая пицца выгоднее или разделить счет в ресторане часто приходится поднапрячься. А просчитать инвестиции, кредиты, спланировать путешествие на всю семью, построить дом, принять сложное решение — как это сделать без математики?! Этого не могут больше 50% взрослых, хотя учились математике 10+ лет.

А помимо хорошего практичного владения школьной математикой есть ещё столько интересных областей, о которых многие даже не знают. О них редко когда и не всем рассказывают в школе или университете. Теория систем, теория игр, принятия решений, вероятностей, групп, поля, графов, порядка и тд. Это супер интересные вещи, каждая из которых выводит мозг на новый уровень развития и понимания мира. С каждым разделом вы как будто приобретаете супер зрение, которое позволяет видеть насквозь все новые и новые предметы и явления. Я сам хочу продолжить изучать математику, но не нахожу удобных программ.

Так что, если вы задумались о том, чтобы начать или продолжить учить математику — поддержите проект, будем учиться вместе!

Сегодня встречались с основателем небольшого проекта по обучению математике. Опытные молодые преподаватели МФТИ сделали очень качественный онлайн формат обучения для подготовки к ОГЭ и ЕГЭ по математике и физике. По сути это живые групповые (до 4 человек) онлайн курсы с 3 — 4 часовым погружением в математику за раз. Это очень хороший формат так как помимо математической эрудиции позволяет прокачать еще очень много нужных для математики навыков. Дает возможность ученикам подумать спокойно, сделать много подходов к решению сложных задач, натренироваться держать долгий фокус на вопросе, научиться планировать время на решение, проверять себя и учиться как на своих, так и на чужих ошибках.

У таких качественных проектов часто проблемы с масштабированием. У нас же в команде неплохая экспертиза в маркетинге и масштабировании бизнесов. Мы всегда стараемся помочь всеми своими ресурсами таким качественным проектам вырасти. Так что если вы делаете хороший продукт в обучении математике, приходите знакомиться.

Наш проект сейчас больше направлен на взрослую аудиторию. Если вы переучиваетесь на новую специальность или уже переучились и вам нужна математика для успешного продвижения в этом деле, не раздумывая поддерживайте проект и забирайте предложения с "математическим клубом", "пробной подпиской" или "первые последователи".

А если вам нужно подготовиться или подготовить ребенка к ОГЭ, ЕГЭ, то маякните в комментарии, дадим ссылку на проект и попросим у ребят бонус для вас🧡

Сейчас у нас полностью удаленная команда. География: Санкт-Петербург, Москва, Белгород, Будва. Мы встречались пару раз офлайн в прошлом году. Но в основном проводим встречи онлайн минимум два раза в неделю, планируем задачи, делимся информацией, идеями, помогаем друг другу с задачами. Офлайн конечно сильно приятнее) Но онлайн, кажется, эффективнее.

Решили, что будем здесь делиться с вами полезностями про математику и рассказывать что делаем в проекте. Например, сейчас мы делаем упор на контент, потому что понимаем по опыту в прошлых проектах и опыту конкурентов, что в долгосрочной перспективе это сильно снижает стоимость привлечения клиентов и повышает лояльность ещё до покупки. Чуть позже поделимся ссылками на соц.сети.

А пока напишите вопросов про математику или про наш проект, которые вас интересуют больше всего❕