Раз уж зашла речь про Яндекс:

Google объявил о внедрении алгоритма BERT

Новая технология Google: не прорыв, но шаг к прорыву
https://sobesednik.ru/tehnologii/20191108-novaya-tehnologiya-google-ne-proryv-no-shag-k-proryvu

Что даст технология BERT?

Поэтому здесь и просят писать код - ведь придётся работать с обёртками над сервисами.

Понял. Весьма качественный подход )

"Для аналитика важно уметь заменить полноценного разработчика"

Тебя обманули

Передайте это Яндексу :)

Полноценного вряд ли, но какие-то функции (подправить cron job'ы, написать ETL'ку, спарсить данные, сходить в API) перенять придётся :)

буквально в их школе менеджмента потсулировали
"код аналитику вероятно придется писать, но это свосем не девелоперский код"

Потому что это школа менеджеров

да, но рассказывал аналитк про аналитиков

Подправить и полноценная разработка разноватые вещи)

Ну у нас аналитики вполне себе прод решения пишут :)

Depends on. В наших сервисах на старте приходилось тащить данные из API и различных баз, единого хранилища не было

В основном, внимание уделяли форме, а не содержанию

И это беда

В целом, я считаю и буду отстаивать это мнение до последнего, что аналитика - это в первую очередь про бизнес и продукт: это умение наиболее грамотно оптимизировать затраты, умение найти точки финансового роста и новые сферы для экспансии на рынке;
для этого необходимо понимание продукта, знание принципов матстата и тервера, умение применять их на практике;
умение строить эвристики и интерпретируемые метрики; знание теор.базы и технической базы A/B-T;

Остальная часть - это Data-Eng, Ad-Hoc, DWH, Dev-Ops; Это крайне полезно, чтобы быть относительно независимым от Инфраструктуры и гибко настраивать рабочую среду;
И отдельная часть Data Science; кмк, уход в DS наиболее осуществим из Data-Engineer; из аналитика наиболее вероятный рост в продукта

Да, однако Data-Engineering - это, как правило, побочная экспертиза
Хотя и необходимая

Какое глубокое мнение

👍

Ну, простите :)