Если понимать под "красивым резюме" хорошо структурированное резюме - то да, в такую красоту стоит вкладываться.
В контексте статьи было написано, что под "красотой" стоит понимать резюме в красивом шаблоне (например, с Canva). Просто я видела не один сборник в целом полезных советов, где предлагали тратить время в том числе на освоение красивых шаблонов. Одна из задач этой статьи - показать, что ти советы не основаны на данных. И что такой подход - напрасная трата времени.
Это и называется "мы НЕ можем с уверенностью утверждать". Это совершенно не равно "совсем не значит, что они не снижают". Может, снижают, может - нет. Мы НЕ знает. Если бы была бОльшая выборка - она могла бы показать и "да, снижают" и "нет, не можем отвергнуть нулевую гипотезу".
Я не официальный представитель Яндекса - но вот несколько комментариев по известным мне пунктам (увы, за призы я тоже не отвечаю):
Зарплата ревьюеров в ЯП не зависит от числа итераций проекта - и никогда не зависела. Деньги за проверку ревьюеры получают только после зачета проекта. Никто так не заинтересован принять ваш проект, как ревьюер.
Основная проблема перехода с Tableau на DataLens лежала в области "Как воспримут, что мы на своих курсах продвигаем свои же продукты"? Это мне отвечали неоднократно на мое предложение совершить переход. Плюс - есть хороший бесплатный курс на DataLens. Так же - тут уже ИМХО - сам продукт DataLens был немного сырой. Опять же, долгое время все жили с ощущением "этот кошмар должен же закончиться и все вернется в норму". Но сейчас и DataLens стал лучше, и запрос на него вырос, и с Tableau все сложней работать из РФ. В новом изменённом курсе этот переход произошел. Теперь будут обучать на DataLens.
Сменить образовательный проект, что бы не было возможности списать - это не сложно. Но это рост стоимости курсов. А с появлением чата ГПТ можно списать, даже если нет источника. Получается, если взрослый дееспособный студент решил списать - его ничто не остановит. Мы стараемся с этой проблемой бороться, т.к. недоученные студенты - это снижение репутации курса. Но проблема, имхо, "не на нашей стороне". Хочешь учиться без списывания - будешь учиться без него.
Лично мне в первые несколько лет работы SQL вообще не нужен был. Тут уж как кому повезет. Но курс SQL был расширен по просьбам студентов - и даже такого курса наверняка не хватит всем. Увы, невозможно собрать идеальный курс для всех (хотя сейчас авторы, кажется, очень постарались это сделать).
Сравнивать Google Colab с AWS SageMaker или с PyCharm мне не нужно. Статья имеет четкую целевую аудиторию - студенты и свежие выпускники курсов, преступившие к выполнению своего первого самостоятельного проекта. Они часто не имеют опыта установки Jupyter Notebook, ни опыта работы с Google Colab. Но об этих инструментах слышали, хотят начать их использовать. Мне нужно помочь сделать им выбор - в чем начать работу. Бонусом я отвечаю на вопросы, которые часто получаю от них. Т.е., фактически я просто сокращаю объем своей работы и упрощаю жизнь свежим аналитикам - в начале проекта теперь могу дать ссылку на статью вместо игры в "вопрос-ответ".
С ростом опыта у них появится запрос на использование других инструментов - но "это уже совсем другая история".
С одной стороны - объем вакансий для джунов и правда крайне мал. Сейчас делаем исследование ос студентами - надеюсь, я найду время написать по нему статью. Обучение на коротких курсах для "войти в IT" сильно подняло планку качества для найма. Если на старте Практикума наш выпускник подходил для найма по всем параметрам, более того - работодатели о таких и мечтали, то сейчас на рынке подобных кандидатов много и компании имеют возможность выбирать.
С другой - почти половина вакансий подходит для джунов плюс. Тогда задача трудоустройства выпускников просто превращается в "надо дорастить их до джуна плюс". И вот эту задачу мы успешно решаем в Мастерской.
Не все выпускники рады новости, что заплатить деньги, отучиться полгода или больше, сдать все проекты и получить сертификат - недостаточно. Впереди еще примерно месяца два роботы над трудоустройством в Акселерации. Где и резюме нужно довести до идеала, и еще пару проектов сделать, и на 70 вакансий откликнуться. Но это именно задача, а не проблема. Если выпускник хочет трудоустроиться - мы ему поможем. На программах Плюс работа в Мастерской вообще вшита в курс - им после окончания обучения нужно потратить меньше времени в Акселерации.
При этом кадровый голод огромный - как и в других сферах. В РФ вообще внезапно стали заканчиваться работники, а не работа. Часто не нужно быть лучше конкурентов, нужно просто достигнуть определённой планки качества, за которой нанимают практически всех.
Проблема задержек ревью на Дата-факультете была месяцев 5 (4 месяца задержка росла и пару недель действительно достигала 1 недели на первичной проверке, и еще месяц сокращалась до наших стандартных 24 часов) программа цифровых профессий длилась намного дольше. Отмечу, что оценка работы ревьюеров при этом не обвалилась, как можно было ожидать. Ниже 4,8 из 5 она не опускалась даже в этот период - т.е. планку качества мы удержали.
Вы во многом правы. Тут исследованы только те, кто трудоустроился - именно такая выборка мне была нужна для целей исследования. И это действительно стоит учитывать, читая статью.
Про "сильно меньше половины" - имхо, не оснований так думать. Провал метрик я связываю с запуском масштабного проекта "цифровые профессии", где можно было бесплатно или со значительной скидкой обучиться на наших курсах. При софинансировании государство, но не гораздо более сложных условиях. Сразу скажу, что прям детально я эти цифры не анализировала, поэтому ниже пишу свои догадки.
Первая волна этой программы привела нам оч сильных ребят. Многие уже закончили один из наших курсов, были уверенны в Практикуме, и шли учиться на "еще один классный курс", только намного дешевле. При этом им и трудоустройство не было нужно, они после первого курса нашли работу, но решили "допрокачаться".
А вот последующие волны привели студентов откровенно слабей среднего. Часто мотивацией для выбора специальностей Дата-факультета было "нужно будет на работе анализировать, а не программировать" - как вы понимаете, это не так. Перед записью на курс такие студенты не проходили пробную бесплатную часть - она бы сильно изменила их мнение о специальности.
Теперь про более жесткие условия. Стандартный студент может уйти в академ на месяц дважды за время обучения - студенты цифровых профессий были в этом сильно ограничены. Они обязаны были закончить обучение к конкретному сроку, или вернуть государству деньги. В случае форсмажора (а за полгода многое может случиться) они не могли прервать обучение на нужный срок и решить другие проблемы. Далее, если обычный студент может в любой момент решить "нет, мне это не нравится, я ухожу" - то либо он просто перестает платить, либо ему честно расчитывают возврат. Никаких "вот вам не более 30%" в Практикуме нет. А студент Цифровых профессий был обязан в случае ухода с курса возместить долг - и таких денег у них часто не было. Вот они и ползли к завершению "хоть тушкой, хоть чучелом". Приползали полностью выдохшиеся, с худшими (чем у стандартного студента) навыками. Наверняка желающие просто выспаться уже, а не вот эта ваша смена работы. И я даже не знаю, была ли у них подключена программа помощи в трудоустройстве вообще - на каких точно условиях мы участвовали в программе. Показатели они нам изменили, конечно. И не в лучшую сторону.
В итоге - кому-то эта программа помогла кардинально улучишь качество жизни, а кто-то зря потратил время и силы.
ЗЫ: Я постараюсь уточнить у коллег, почему НИУ ВШЭ больше не проводит для нас исследование о доле трудоустроенных.
Я тоже училась в Практикуме (его тогда еще не было) на курсе Яндекса на Coursera (его теперь уже нет) и после этого курса "вошла в IT". Искала работу месяца 4, но были перерывы на: поболеть, скататься в отпуск, побыть летом с детьми (пока садик не работает). Откликов было около 10, и я реально переживала - что так долго то, чего меня никуда не берут. Сейчас самой смешно вот это "что-то я слишком много откликов отправляла".
Лично знаю двух человек, кто вошел в IT после обучения на Дата факультете Практикума:
Наш выпускник, который представлял свой собственный проект "дашборд, как я ищу работу". И откликов там было.... оч много. В итоге работу нашел, а еще через какое-то время я лично также его наняла.
Бывший коллега мужа, который звонил ко мне за консультацией "реально или нет потом найти работу аналитиком". И которого я снабдила промокодом на скидку. И вот нынче получил офер на 160 тыс в Сбере. Не считаю это рядовым случаем, этот конкретный знакомый и возрастной, и с оч хорошими скилами до обучения был. Исключительный случай, в общем. Про число откликов не в курсе.
Сейчас к нам в Мастерскую стали заходить работодатели с предложением "вот вам наше тестовое - подберите нам сами 10 кандидатов, а то мы устали разгребать сотни резюме". И реально трудоустраивают. Конверсия там, конечно, низкая. В такую Мастерскую идет 40-60 выпускников, около 70% из них сдают работы, офер получают 1-2-3 выпускника.
Поэтому про "дай бог если после окончания курсов хоть 1 человек найдет работу" - вы сильно не правы.
Далее, про "нормальных менторов нет". На курсе DS роли ментора вообще нет (на части других курсов есть). Так что формально вы правы, ни нормальных менторов, ни вообще каких-то и правда не имеется.
Но, допустим, под "менторами" вы объединили всех сотрудников сопровождения: наставников, преподавателей, ревьюеров. Из моего опыта - вы не правы. У нас есть формы оценки сотрудников. Например, ревьюеров после ревью проекта. Конкретно на Дата факультете она не обязательная. Т.е., можно заполнять - можно мимо пройти. И вот когда я визуализировала "мешок слов" по комментариям из этой формы, то ярче всего по центру горело СПАСИБО. Следующее по размеру было - большое спасибо (после нормализации - большой спасибо). Наверно, если бы на курсе не было ни одного полезного сотрудника - картина была бы иной, не находите?
Про "помощи никакой нет в акселерации". Вот тут мне нужна дата вашего выпуска. Возможно, вы и правы - мне нужно уточнить, я не работала в акселерации с самого основания Практикума и мне нужно запросить информацию у коллег. Что есть сейчас:
Ревью резюме.
Участие в публичных тренировках прохождения собеседования.
Сервис, где публикуем дружественные вакансии - там готовы взять наших выпускников.
Мастерская, где можно сделать проекты для портфолио и по каждому получить обратную связь + дополнительные вебинары по отдельным темам.
Карьерные консультации. Вообще это активность за дополнительные деньги, но в ряде случаев доступны бесплатно.
... наверняка что-то еще есть. Я работаю в Мастерской и не так хорошо погружена в остальные процессы.
ЗЫ: Я вам сочувствую. "3 тысяч откликов и результат нет " - это тяжело. Но для понимания причины такого результата выданной вами информации не достаточно.
В статье этого действительно нет, и ответить на ваши логичные вопросы я не могу ответить. NDA. Извините. Понимаю, что ценность исследования при этом падает.
разбираюсь, что именно на графике, почему такие цифры, о чем говорят, можно ли им доверять;
дорабатываю графики.
Мне показалось важным показать, например, что выпускники с релевантным опытом не делают "экстремальное количество проектов". Т.к. из других данных мог бы следовать другой вывод - например, что это оч скиловые выпускники, которые искренне и в удовольствие тратят время на помощь НКО - нашим заказчикам. И решают в Мастерской совсем не задачу "создать портфолио для трудоустройства".
Но в целом я с вами согласна и теперь бы внесла изменения в графики метриков по количеству выполненных проектов - как минимум объединила бы левые три столбца в группу "> 3 выполненных проектов". Или даже объединила бы левые четыре столбца в группу "> 2 выполненных проектов". Учту на будущее.
ЗЫ: Я трудоустроилась после курсов в IT, и в детстве не то, что CS:Go и Dota2 не играла по локалке - у меня даже велосипеда компьютера не было. Сильно игре по локалке в CS:Go и Dota2 мешало не только отсутствие компьютера, но и выход данных игр через несколько лет после окончания моего детства.
Да, действительно при демонстрации данных своего работодателя сложно не нарушить требования конфиденциальности. Можно анонимизировать данные:
Умножить или разделить числовые значения на коэффициенты. Лучше всего работает с ценами, т.к. 2 знака после запятой позволяют сделать это без вреда для проекта. Сложней с количеством товара, т.к. покупать "0,33 кирпича" никто не будет.
Изменить даты - подвинуть на неделю/месяц/год. Из-за сезонности проще всего сдвигать на год.
Закодировать названия копаний на "компания 1", "компания 2".... Так же поступить с остальными строковыми значениями.
Удалить часть данных случайным образом. Либо, наоборот, дублировать.
Во вступлении к проекту надо явно прописать, что данные были анонимизирвоанны с сохранением реальных соотношений.
Но даже этот рецепт не дает 100% гарантии НЕ выдачи конфиденциальной информации. Потенциальный работодатель видит ваше резюме, видит ваш проект и может сложить 2 и 2. Тогда можно добавить, что это было проект для стороннего заказчика и вы связаны соглашением о неразглашении. Поэтому можете ответить не на все вопросы о проекте и не можете раскрыть всех деталей.
Все описанное не является, к сожалению, универсальным рецептом. Иногда, увы, ничего не помогает. И остается только делать еще один проект на общедоступных данных.
Да, он будет полезней для DS, чем для аналитика данных. Но там все равно есть:
датасеты, которые можно использовать в своих проектах;
примеры кода для чистки данных, исследовательского анализа, визуализации - это равно актуально и для аналитиков данных, и для DS;
в открытом доступе лежат проекты по датасетам оч часто без использования методов машинного обучения - и оттуда можно почерпнуть идеи для своих проектов.
Если понимать под "красивым резюме" хорошо структурированное резюме - то да, в такую красоту стоит вкладываться.
В контексте статьи было написано, что под "красотой" стоит понимать резюме в красивом шаблоне (например, с Canva). Просто я видела не один сборник в целом полезных советов, где предлагали тратить время в том числе на освоение красивых шаблонов. Одна из задач этой статьи - показать, что ти советы не основаны на данных. И что такой подход - напрасная трата времени.
Спасибо за ваш комментарий. Для многих он может быть полезней основной статьи в контексте "как стоит составлять резюме"
Спасибо за ваш комментарий. Для многих он может быть полезней основной статьи в контексте "как стоит составлять резюме".
Это и называется "мы НЕ можем с уверенностью утверждать". Это совершенно не равно "совсем не значит, что они не снижают". Может, снижают, может - нет. Мы НЕ знает.
Если бы была бОльшая выборка - она могла бы показать и "да, снижают" и "нет, не можем отвергнуть нулевую гипотезу".
Я не официальный представитель Яндекса - но вот несколько комментариев по известным мне пунктам (увы, за призы я тоже не отвечаю):
Зарплата ревьюеров в ЯП не зависит от числа итераций проекта - и никогда не зависела. Деньги за проверку ревьюеры получают только после зачета проекта. Никто так не заинтересован принять ваш проект, как ревьюер.
Основная проблема перехода с Tableau на DataLens лежала в области "Как воспримут, что мы на своих курсах продвигаем свои же продукты"? Это мне отвечали неоднократно на мое предложение совершить переход. Плюс - есть хороший бесплатный курс на DataLens. Так же - тут уже ИМХО - сам продукт DataLens был немного сырой. Опять же, долгое время все жили с ощущением "этот кошмар должен же закончиться и все вернется в норму". Но сейчас и DataLens стал лучше, и запрос на него вырос, и с Tableau все сложней работать из РФ. В новом изменённом курсе этот переход произошел. Теперь будут обучать на DataLens.
Сменить образовательный проект, что бы не было возможности списать - это не сложно. Но это рост стоимости курсов. А с появлением чата ГПТ можно списать, даже если нет источника. Получается, если взрослый дееспособный студент решил списать - его ничто не остановит. Мы стараемся с этой проблемой бороться, т.к. недоученные студенты - это снижение репутации курса. Но проблема, имхо, "не на нашей стороне". Хочешь учиться без списывания - будешь учиться без него.
Лично мне в первые несколько лет работы SQL вообще не нужен был. Тут уж как кому повезет. Но курс SQL был расширен по просьбам студентов - и даже такого курса наверняка не хватит всем. Увы, невозможно собрать идеальный курс для всех (хотя сейчас авторы, кажется, очень постарались это сделать).
Ну и поздравляю со сменой професии!
Сравнивать Google Colab с AWS SageMaker или с PyCharm мне не нужно. Статья имеет четкую целевую аудиторию - студенты и свежие выпускники курсов, преступившие к выполнению своего первого самостоятельного проекта. Они часто не имеют опыта установки Jupyter Notebook, ни опыта работы с Google Colab. Но об этих инструментах слышали, хотят начать их использовать. Мне нужно помочь сделать им выбор - в чем начать работу. Бонусом я отвечаю на вопросы, которые часто получаю от них. Т.е., фактически я просто сокращаю объем своей работы и упрощаю жизнь свежим аналитикам - в начале проекта теперь могу дать ссылку на статью вместо игры в "вопрос-ответ".
С ростом опыта у них появится запрос на использование других инструментов - но "это уже совсем другая история".
Спасибо за комментарий. Судя по тому, что уже 3 пользователя об этом написали - я и правда недостаточно изучила информацию по этому вопросу.
Андрей, отличная статья! Рада была работать над этим проектом в прошлых Мастерских - и буду рада работать над ним в новой Мастерской.
Практикуму очень повезло, что ты в нем учился и продолжаешь развиваться сам и развивать Мастерскую.
С одной стороны - объем вакансий для джунов и правда крайне мал. Сейчас делаем исследование ос студентами - надеюсь, я найду время написать по нему статью. Обучение на коротких курсах для "войти в IT" сильно подняло планку качества для найма. Если на старте Практикума наш выпускник подходил для найма по всем параметрам, более того - работодатели о таких и мечтали, то сейчас на рынке подобных кандидатов много и компании имеют возможность выбирать.
С другой - почти половина вакансий подходит для джунов плюс. Тогда задача трудоустройства выпускников просто превращается в "надо дорастить их до джуна плюс". И вот эту задачу мы успешно решаем в Мастерской.
Не все выпускники рады новости, что заплатить деньги, отучиться полгода или больше, сдать все проекты и получить сертификат - недостаточно. Впереди еще примерно месяца два роботы над трудоустройством в Акселерации. Где и резюме нужно довести до идеала, и еще пару проектов сделать, и на 70 вакансий откликнуться. Но это именно задача, а не проблема. Если выпускник хочет трудоустроиться - мы ему поможем. На программах Плюс работа в Мастерской вообще вшита в курс - им после окончания обучения нужно потратить меньше времени в Акселерации.
При этом кадровый голод огромный - как и в других сферах. В РФ вообще внезапно стали заканчиваться работники, а не работа. Часто не нужно быть лучше конкурентов, нужно просто достигнуть определённой планки качества, за которой нанимают практически всех.
Проблема задержек ревью на Дата-факультете была месяцев 5 (4 месяца задержка росла и пару недель действительно достигала 1 недели на первичной проверке, и еще месяц сокращалась до наших стандартных 24 часов) программа цифровых профессий длилась намного дольше. Отмечу, что оценка работы ревьюеров при этом не обвалилась, как можно было ожидать. Ниже 4,8 из 5 она не опускалась даже в этот период - т.е. планку качества мы удержали.
Вы во многом правы. Тут исследованы только те, кто трудоустроился - именно такая выборка мне была нужна для целей исследования. И это действительно стоит учитывать, читая статью.
Про "сильно меньше половины" - имхо, не оснований так думать. Провал метрик я связываю с запуском масштабного проекта "цифровые профессии", где можно было бесплатно или со значительной скидкой обучиться на наших курсах. При софинансировании государство, но не гораздо более сложных условиях. Сразу скажу, что прям детально я эти цифры не анализировала, поэтому ниже пишу свои догадки.
Первая волна этой программы привела нам оч сильных ребят. Многие уже закончили один из наших курсов, были уверенны в Практикуме, и шли учиться на "еще один классный курс", только намного дешевле. При этом им и трудоустройство не было нужно, они после первого курса нашли работу, но решили "допрокачаться".
А вот последующие волны привели студентов откровенно слабей среднего. Часто мотивацией для выбора специальностей Дата-факультета было "нужно будет на работе анализировать, а не программировать" - как вы понимаете, это не так. Перед записью на курс такие студенты не проходили пробную бесплатную часть - она бы сильно изменила их мнение о специальности.
Теперь про более жесткие условия. Стандартный студент может уйти в академ на месяц дважды за время обучения - студенты цифровых профессий были в этом сильно ограничены. Они обязаны были закончить обучение к конкретному сроку, или вернуть государству деньги. В случае форсмажора (а за полгода многое может случиться) они не могли прервать обучение на нужный срок и решить другие проблемы. Далее, если обычный студент может в любой момент решить "нет, мне это не нравится, я ухожу" - то либо он просто перестает платить, либо ему честно расчитывают возврат. Никаких "вот вам не более 30%" в Практикуме нет. А студент Цифровых профессий был обязан в случае ухода с курса возместить долг - и таких денег у них часто не было. Вот они и ползли к завершению "хоть тушкой, хоть чучелом". Приползали полностью выдохшиеся, с худшими (чем у стандартного студента) навыками. Наверняка желающие просто выспаться уже, а не вот эта ваша смена работы. И я даже не знаю, была ли у них подключена программа помощи в трудоустройстве вообще - на каких точно условиях мы участвовали в программе. Показатели они нам изменили, конечно. И не в лучшую сторону.
В итоге - кому-то эта программа помогла кардинально улучишь качество жизни, а кто-то зря потратил время и силы.
ЗЫ: Я постараюсь уточнить у коллег, почему НИУ ВШЭ больше не проводит для нас исследование о доле трудоустроенных.
Я тоже училась в
Практикуме(его тогда еще не было) на курсе Яндекса на Coursera (его теперь уже нет) и после этого курса "вошла в IT". Искала работу месяца 4, но были перерывы на: поболеть, скататься в отпуск, побыть летом с детьми (пока садик не работает). Откликов было около 10, и я реально переживала - что так долго то, чего меня никуда не берут. Сейчас самой смешно вот это "что-то я слишком много откликов отправляла".Лично знаю двух человек, кто вошел в IT после обучения на Дата факультете Практикума:
Наш выпускник, который представлял свой собственный проект "дашборд, как я ищу работу". И откликов там было.... оч много. В итоге работу нашел, а еще через какое-то время я лично также его наняла.
Бывший коллега мужа, который звонил ко мне за консультацией "реально или нет потом найти работу аналитиком". И которого я снабдила промокодом на скидку. И вот нынче получил офер на 160 тыс в Сбере. Не считаю это рядовым случаем, этот конкретный знакомый и возрастной, и с оч хорошими скилами до обучения был. Исключительный случай, в общем. Про число откликов не в курсе.
Сейчас к нам в Мастерскую стали заходить работодатели с предложением "вот вам наше тестовое - подберите нам сами 10 кандидатов, а то мы устали разгребать сотни резюме". И реально трудоустраивают. Конверсия там, конечно, низкая. В такую Мастерскую идет 40-60 выпускников, около 70% из них сдают работы, офер получают 1-2-3 выпускника.
Поэтому про "дай бог если после окончания курсов хоть 1 человек найдет работу" - вы сильно не правы.
Далее, про "нормальных менторов нет". На курсе DS роли ментора вообще нет (на части других курсов есть). Так что формально вы правы, ни нормальных менторов, ни вообще каких-то и правда не имеется.
Но, допустим, под "менторами" вы объединили всех сотрудников сопровождения: наставников, преподавателей, ревьюеров. Из моего опыта - вы не правы. У нас есть формы оценки сотрудников. Например, ревьюеров после ревью проекта. Конкретно на Дата факультете она не обязательная. Т.е., можно заполнять - можно мимо пройти. И вот когда я визуализировала "мешок слов" по комментариям из этой формы, то ярче всего по центру горело СПАСИБО. Следующее по размеру было - большое спасибо (после нормализации - большой спасибо). Наверно, если бы на курсе не было ни одного полезного сотрудника - картина была бы иной, не находите?
Про "помощи никакой нет в акселерации". Вот тут мне нужна дата вашего выпуска. Возможно, вы и правы - мне нужно уточнить, я не работала в акселерации с самого основания Практикума и мне нужно запросить информацию у коллег. Что есть сейчас:
Ревью резюме.
Участие в публичных тренировках прохождения собеседования.
Сервис, где публикуем дружественные вакансии - там готовы взять наших выпускников.
Мастерская, где можно сделать проекты для портфолио и по каждому получить обратную связь + дополнительные вебинары по отдельным темам.
Карьерные консультации. Вообще это активность за дополнительные деньги, но в ряде случаев доступны бесплатно.
... наверняка что-то еще есть. Я работаю в Мастерской и не так хорошо погружена в остальные процессы.
ЗЫ: Я вам сочувствую. "3 тысяч откликов и результат нет " - это тяжело. Но для понимания причины такого результата выданной вами информации не достаточно.
В статье этого действительно нет, и ответить на ваши логичные вопросы я не могу ответить. NDA. Извините. Понимаю, что ценность исследования при этом падает.
Я обычно работаю так:
визуализирую все данные;
разбираюсь, что именно на графике, почему такие цифры, о чем говорят, можно ли им доверять;
дорабатываю графики.
Мне показалось важным показать, например, что выпускники с релевантным опытом не делают "экстремальное количество проектов". Т.к. из других данных мог бы следовать другой вывод - например, что это оч скиловые выпускники, которые искренне и в удовольствие тратят время на помощь НКО - нашим заказчикам. И решают в Мастерской совсем не задачу "создать портфолио для трудоустройства".
Но в целом я с вами согласна и теперь бы внесла изменения в графики метриков по количеству выполненных проектов - как минимум объединила бы левые три столбца в группу "> 3 выполненных проектов". Или даже объединила бы левые четыре столбца в группу "> 2 выполненных проектов". Учту на будущее.
ЗЫ: Я трудоустроилась после курсов в IT, и в детстве не то, что CS:Go и Dota2 не играла по локалке - у меня даже
велосипедакомпьютера не было. Сильно игре по локалке в CS:Go и Dota2 мешало не только отсутствие компьютера, но и выход данных игр через несколько лет после окончания моего детства.Да, действительно при демонстрации данных своего работодателя сложно не нарушить требования конфиденциальности. Можно анонимизировать данные:
Умножить или разделить числовые значения на коэффициенты. Лучше всего работает с ценами, т.к. 2 знака после запятой позволяют сделать это без вреда для проекта. Сложней с количеством товара, т.к. покупать "0,33 кирпича" никто не будет.
Изменить даты - подвинуть на неделю/месяц/год. Из-за сезонности проще всего сдвигать на год.
Закодировать названия копаний на "компания 1", "компания 2".... Так же поступить с остальными строковыми значениями.
Удалить часть данных случайным образом. Либо, наоборот, дублировать.
Во вступлении к проекту надо явно прописать, что данные были анонимизирвоанны с сохранением реальных соотношений.
Но даже этот рецепт не дает 100% гарантии НЕ выдачи конфиденциальной информации. Потенциальный работодатель видит ваше резюме, видит ваш проект и может сложить 2 и 2. Тогда можно добавить, что это было проект для стороннего заказчика и вы связаны соглашением о неразглашении. Поэтому можете ответить не на все вопросы о проекте и не можете раскрыть всех деталей.
Все описанное не является, к сожалению, универсальным рецептом. Иногда, увы, ничего не помогает. И остается только делать еще один проект на общедоступных данных.
Да, он будет полезней для DS, чем для аналитика данных. Но там все равно есть:
датасеты, которые можно использовать в своих проектах;
примеры кода для чистки данных, исследовательского анализа, визуализации - это равно актуально и для аналитиков данных, и для DS;
в открытом доступе лежат проекты по датасетам оч часто без использования методов машинного обучения - и оттуда можно почерпнуть идеи для своих проектов.
И это проверенно лично.