Вход в аналитику сейчас требует большего, чем несколько лет назад. AI закрывает часть рутины, но не снимает с аналитика ответственность за корректность выводов. Писать код недостаточно, если нет понимания устройства данных и умения проверять результат: бизнесу нужен не скрипт, а обоснованный вывод. Своим видением обстановки поделился Саша Исаков, в своем посте он начал делиться базой, которая нужна прямо сейчас, чтобы вкатиться в аналитику: 🔹 SQL: проверить, корректен ли код, может только тот, кто знает, как он устроен внутри. 🔹 Статистика: аргумент в спорах с заказчиками, особенно когда те приходят с готовыми выводами от Claude и ждут немедленного «катим тест». 🔹 Реальный проект: от сбора данных, борьбы с дубликатами и тестов гипотез до финальных метрик и защиты выводов. Эти темы всё чаще мелькают у опытных практиков, чтобы помочь новичкам в период, когда инструменты обновляются быстрее, чем накапливается реальный опыт. В конечном счёте именно фундамент определяет, как далеко получится пройти в профессии.