Бесплатный мини-курс по SQL для начинающих 🔥

Этот мини-курс подойдет Вам, если:

🔹 У вас совсем нет опыта в SQL;
🔹 Вы немного владеете базовым SQL, но нет системности;
🔹 Вы никогда не применяли SQL для решения бизнес-задач.

На мини-курсе помимо лекций будет доступ к боевому кластеру, который позволит вам самостоятельно отработать задачи.

❓Что вас ждет:

🔸 2 обучающих лекции с разбором практических заданий;
🔸 Доступ к боевому кластеру;
🔸 Работа с профессиональными инструментами и программами.

➡️ Получить материал

Типичная ошибка в SQL: не использовать CASE 😱

А вы используете CASE? Иногда вы можете сократить свои запросы в несколько раз, используя его, но мы часто наблюдаем, что новички игнорируют использование этого оператора.

Вот, например, была задача — вывести поле sum со знаком -, если type=1 и со знаком +, если type=0.

Пользователь предложил такое решение:

SELECT id, sum FROM transactions t
WHERE type = 0
UNION ALL
SELECT id, -sum FROM transactions t
WHERE type = 1

В целом, не так плохо. Но это всего лишь промежуточный запрос, задача была намного масштабней и таких конструкций в итоге было наворочено очень много.

А вот то же самое с CASE:

SELECT id,
CASE
WHEN type = 0
THEN sum
ELSE -sum
END
FROM transactions t

Согласитесь, это намного лаконичнее и понятнее! 👍

Так более того, CASE можно использовать еще много для чего. Например, чтобы сделать из «длинной» таблицы «широкую». Или для суммирования/подсчета количества внутри агрегатных функций (да, CASE можно использовать внутри агрегатных функций!).

А еще, кстати, COALESCE — это просто «синтаксический сахар» и обертка вокруг CASE.

Используя оператор CASE в SQL, вы можете легко выполнять различные условные операции и улучшать читаемость ваших запросов. Не игнорируйте этот мощный инструмент!

✨ Вебинар: Как собрать и автоматизировать анализ данных в Airflow с оповещениями в Telegram

29 апреля в 18:30 по МСК проведем вебинар, где вместе с Александром Дарьиным развернем пайплан в Airflow на датасетах Kaggle и алертах в Telegram. Александр — старший аналитик данных ООО СберТройка, автор канала «Аналитик на минималках».

А теперь расшифровка, что же мы будем делать:

🟠 Выберем данные — заглянем в огромный каталог Kaggle (450+ тысяч наборов данных) и возьмём любой для примера;
🟠 Настроим автоматическую загрузку — покажем, как это делается в Airflow (инструменте для управления задачами);
🟠 Исследуем данные — простыми методами проверим их качество и построим наглядные графики;
🟠 Соберем весь процесс в один пайплайн — чтобы всё работало само, без ручного вмешательства;
🟠 Добавим уведомления в Telegram — если в данных что-то пошло не так, бот сразу вас предупредит.

Кому подойдёт?
— Новичкам в аналитике / data-инженерии: чтобы не тратить часы на рутину и сразу фокусироваться на важном — анализе и выводах.
— Всем, кому интересно, как автоматизируют работу с данными, масштабировать работу, избегать ошибок и освободить время для сложных задач.

✔️ И, как всегда, ответим на все вопросы в прямом эфире.

Присоединяйся к вебинару — никакой нудятины, только нужная теория и только хардкор практика!

➡️ Зарегистрироваться

📌 Главный пост этого канала и навигация

Мы — образовательная платформа по обучению аналитиков и других специалистов в сфере данных. Наша фишка — обучение на кейсах из реального бизнеса и индивидуальный подход к студентам.

Несколько фактов о нас:
🟠 Учим не для экзаменов, а для реальных задач — наши студенты работают на уникальном симуляторе, отрабатывая практические кейсы из бизнеса.
🟠 Преподаватели-практики — эксперты в своей области, которые знают, что важно здесь и сейчас.
🟠 Карьера, а не просто сертификат — помогаем лучшим найти работу или прокачать текущую.
🟠 Сообщество, а не просто курсы — мы не просто учим аналитике, а создаем среду, где каждый может развиваться и обмениваться опытом.
🟠 Лучшая оценка платформы (8.8) — по версии исследования Left Join (одно из крупнейших сообществ аналитиков в России).
🟠 Школе всего 2 года, но нам доверились уже более 1500 студентов. При этом средняя оценка материалов нашими студентами — 9.7.

🧑‍💻 Simulative — это еще и комьюнити
Мы верим, что аналитика — это не удел гиков, а мощный инструмент для любого бизнеса. Поэтому мы регулярно делимся статьями, бесплатными полезными материалами и проводим открытые онлайн-мероприятия – вебинары и стримы.

❓ Как найти эти полезности? Навигация по каналу
#️⃣Статьи — читайте в нашем блоге
#️⃣Полезные материалы найдете по тегу #полезность
#️⃣Вебинары найдете по тегу #вебинар
#️⃣По тегу #отзыв прочитать об опыте наших студентов и выпускников.

📚 Наши программы:
🟠 Симулятор «Аналитик данных» — освоите, все, что необходимо аналитику данных: аналитическое мышление, Python, SQL, математику и статистику, А/В-тесты и визуализацию.
🟠 Симулятор «BI-Аналитик» — научитесь делать красивые и полезные дашборды в Power BI, Superset и Metabase.
🟠 Симулятор «Инженер данных» — научитесь разрабатывать архитектуру данных освоив весь необходимый стек дата-инженера.
🟠 Симулятор «Инженер машинного обучения» — научитесь создавать модели машинного обучения, строить рекомендательные системы и обучать нейронные сети.
🟠 Симулятор «Fullstack-аналитик» — станете универсальным специалистом, который в одиночку может выстроить аналитику любому бизнесу.
🟠 В каждом программе есть VIP-опция, где мы доводим студента напрямую до оффера от работодателя с персональным треком обучения.

📖 Хотите увидеть, как это работает?
Приглашаем вас на экскурсию в наш Симулятор! Посмотрите платформу вживую и узнайте, как начать карьеру в данных. Так вы сможете «пощупать» платформу прежде, чем инвестировать в обучение.

📌 Хотите выделиться на собеседовании? Разбираем алгоритмы сортировки на Python

Если вы хотите уверенно пройти интервью и показать глубокое знания, вам обязательно нужно знать алгоритмы сортировки без использования встроенной функции sort в Python.

*️⃣Почему это важно?

В реальных задачах и на технических собеседованиях часто проверяют не только умение применять готовые инструменты, но и понимание базовых алгоритмов, их эффективности и особенностей. Кандидаты, объясняющие разницу между устойчивой и неустойчивой сортировкой, сразу попадают в топ-лист.

*️⃣В нашем новом материале:
➕ Разберем 4 ключевых алгоритма с детализацией шагов и визуализацией
➕ Сравним эффективность: когда O(n²) — это норма, а когда нужен O(n log n)
➕ Реальные примеры кода — от «наивных» реализаций до оптимизированных версий

*️⃣Что внутри?
🟠 Bubble Sort — почему он «пузырьковый» и зачем его знать;
🟠 Insertion Sort — в каких случаях он быстрее QuickSort;
🟠 Selection Sort — принцип «минимального элемента» на пальцах;
🟠 Merge Sort — как разделяй-и-властвуй спасает при больших данных.

👉 Переходите по ссылке и приступайте к изучению

#полезность

Друзья, прямой эфир с Марией прошел отлично — спасибо, что присоединились! 🧡

А теперь обещанные плюшки для всех, кто с нами:

*️⃣ Сначала бонус от нас: подготовили для вас скидку 20% на курс-симулятор «BI-аналитик» — только до пятницы 25 апреля включительно!

В этом курсе вы научитесь:
🟠 Мыслить как аналитик: формулировать гипотезы, искать инсайты и формулировать идеи роста;
🟠 Освоите фишки визуализации, чтобы отчёты говорили сами за себя;
🟠 Разберётесь в продуктовых метриках и освоите SQL;
🟠 Сможете создавать понятные и сочные отчёты для любого бизнеса — даже с нуля!

Поток стартовал вчера, но вы еще успеваете включиться в обучение.

👉 Оставляйте заявку с указанием промокода BI20 — время ограничено!

*️⃣ И, наконец, собрали список рекомендаций от Марии в один файлик — открывайте, изучайте, вдохновляйтесь!

📎 Открыть список

⭐️ Друзья, стрим уже начался — ждём всех!

А после стрима мы еще поделимся полезными и классными плюшками😎

⚡️ Стрим: Базовые принципы дизайна аналитической отчётности для PRO и начинающих

Сегодня в 18:30 по МСК Мария Гирда (ранее Гришина) — BI-аналитик РЖД и автор телеграмм-канала «Power BI Design» — разберёт базовые принципы дизайна отчётов, которые сделают ваши дашборды мощными и понятными даже для новичков.

Что будет?
🟠 Структура макета — почему это основа любого отчёта;
🟠 Магия цветов — как палитра влияет на восприятие;
🟠 Лонгборд vs 16:9 — какой формат круче и почему;
🟠 Виджеты или графики? — когда что использовать.

Приходи на эфир — мы даем реальные кейсы и лайфхаки, которые можно применить сразу, а также ответы на ваши вопросы!

Эфир пройдет в нашем телеграм-канале — без регистрации и СМС. А вопросы Марии задавать можно в комментариях к этому посту.

До встречи на эфире!

⚡️ Вебинар стартовал!

Сейчас мы вместе с уже знакомым нашей аудитории Денисом Ивановым начали разбирать структуру тестового задания от Т-Банка и обсуждаем, как будем его решать, а потом еще построим дашборд в SuperSet.

Материалы, которыми будет делиться спикер, будут доступны только зрителям в прямом эфире. А еще в прямом эфире можно задать вопросы спикеру и получить еще больше пользы!

➡️ Присоединиться

Денис будет ждать вас на фан-встрече вебинаре сегодня в 18:30 по МСК.

➡️ Подключайтесь — будем разбираться, помогать и поддерживать 😎

📎 Как пройти тестовое задание и создать информативные визуализации в SuperSet?

Уже сегодня в 18:30 по МСК встречаемся на вебинаре, где Денис Иванов разберет тестовое задание в Т-Банк и построит информативные визуализации в SuperSet. Денис — ведущий продуктовый аналитик и автор телеграм-канала «Денис и аналитика».

Что будем делать:

🟠 Разберем структуру тестового задания и обсудим, на что обращают внимание рекрутеры;
🟠 Вместе решим задачи по SQL разной сложности;
🟠 Покажем, как работать с SuperSet и как создавать информативные визуализации;
🟠 Научимся правильно интерпретировать полученные данные и формулировать бизнес-инсайты;
🟠 Обсудим, какие типичные ошибки допускают кандидаты и как их избежать.

☝🏻Материалы, которыми будет делиться спикер, будут доступны только зрителям вебинара.

➡️ Зарегистрироваться

Фрагмент подкаста с Дмитрием Аношиным, автором телеграм-канала «Инжиниринг Данных».

На примере визуализации данных Дима озвучил тезис:
«Учиться можно вечно, нет ни начала, ни конца в этом процессе»

Что думаете? И как, кстати, у вас с визуализацией данных?

⚡️ Самый верный способ индексировать данные | SQL | Оконные функции | Агрегатные функции

Продолжаем наш цикл видео с различными фишками SQL. Задача на сегодня: найти в массиве данных самое раннее действие. Решения будет два — более очевидное, и более изящное и оптимальное по времени.

Смотрите там, где удобно:
YouTube
VK Video

Ждём ваши 🔥 — будем готовить больше полезных видео!
И кстати, накидайте в комментариях, что бы нам еще разобрать на видео?

🔥 А вы активно используете match/case в Python?

Конструкция, которая позволяет нам написать более читаемый и лаконичный код при обработке различных вариантов значений. Возможно, не все о ней знают, но она может быть очень полезна и даже удобнее, чем if/else. Давайте проверим!

*️⃣ Что такое match/case?

Это способ сопоставления значения с набором шаблонов и выполнения соответствующего блока кода для первого подходящего шаблона. Подобное по функциональности можно встретить в других языках программирования под названием switch/case. Однако в Python match/case стал еще мощнее и гибче.

Давайте рассмотрим простой пример использования:

def http_status(status_code):
match status_code:
case 200:
return "OK"
case 400:
return "Bad Request"
case 404:
return "Not Found"
case 500:
return "Internal
Server Error"
case _:
return "Unknown Status"

print(http_status(200))
# OK

print(http_status(400))
# Bad Request

print(http_status(404))
# Not Found

print(http_status(500))
# Internal Server Error

print(http_status(403))
# Unknown Status

Здесь мы определяем функцию http_status, которая принимает аргумент status_code. С помощью конструкции match мы проверяем значение status_code и возвращаем соответствующий текстовый статус для первого подходящего шаблона. Если ни один из шаблонов не подходит, мы используем шаблон _, чтобы вернуть "Unknown Status".

*️⃣ А что такое шаблон _?

Шаблон _ представляет собой своего рода «по умолчанию» в конструкции match/case. Если ни один из описанных шаблонов не совпадает с переданным значением, то выполняется блок кода, соответствующий шаблону _. Это позволяет предусмотреть обработку всех возможных вариантов, даже тех, которые не перечислены явно.

Согласитесь, что match/case делает наш код более легким для чтения. Мы можем сразу видеть все возможные варианты значений и обрабатывать их отдельно.

❗️ Match/case в Python имеет еще много интересных возможностей, которые мы рассмотрим в следующем посте. Он позволяет избежать громоздких проверок типов данных, длины и других условий, делая наш код гораздо более компактным.

❓ А вы уже пробовали использовать match/case в Python? Расскажите о своем опыте в комментариях!

❗️ Работа с API и JSON в Python: практическое руководство

Хотите научиться автоматически получать данные из интернета и сразу их обрабатывать?

В новом материале мы расскажем, как работать с API и JSON на практике — рассмотрим сразу две реальные задачи: получение данных из открытых источников и их анализ с помощью Python. Никакой воды, только реальные кейсы и готовый код!

Что внутри?
🟠 Основы API – как делать запросы и обрабатывать JSON;
🟠 Практика – получаем данные из открытого API и сразу их анализируем;
🟠 Продвинутый разбор – работа с вложенными структурами и сохранение данных;
🟠 Готовый пример – парсим температуру в разных городах и находим самый тёплый.

Переходите к материалу — вас ждут полезные примеры кода и практические советы! 👇

➡️ Получить материал

#полезность

⚡️ Разбираем тестовое задание в Т-Банк и строим дашборд в SuperSet

Разборы тестовых заданий — это не просто полезно, а стратегически важно, особенно если ты хочешь попасть в сильную компанию. Вы не просто увидите, как технически выполнить задачу, но и научитесь превращать данные в бизнес-инсайты, оформлять их убедительно и выделяться среди других соискателей.

22 апреля в 18:30 по МСК проведем вебинар, где Денис Иванов разберет тестовое задание в Т-Банк и построит информативные визуализации в SuperSet. Денис — ведущий продуктовый аналитик и автор телеграм-канала «Денис и аналитика».

Что будем делать на вебинаре:

🟠 Разберем структуру тестового задания и обсудим, на что обращают внимание рекрутеры;
🟠 Вместе решим задачи по SQL разной сложности;
🟠 Покажем, как работать с SuperSet и как создавать информативные визуализации;
🟠 Научимся правильно интерпретировать полученные данные и формулировать бизнес-инсайты;
🟠 Обсудим, какие типичные ошибки допускают кандидаты и как их избежать.

❗️ И, как всегда, ответим на все вопросы в прямом эфире.

👉 Жми на регистрацию — будем разбирать, объяснять и поддерживать!

➡️ Зарегистрироваться

#вебинар

А вы знали, что владея Python — вы уже можете заняться машинным обучением? 

Даже с базовым знанием Python можно начать применять алгоритмы машинного обучения на практике! Главное – разобраться в основах и попробовать их на реальных данных.

Какие алгоритмы можно использовать уже сейчас?

С помощью библиотек scikit-learn, pandas и numpy вы можете:

🟠 Кластеризовать данные (K-Means, DBSCAN) — например, для сегментации клиентов.
🟠 Предсказывать числовые значения (Линейная регрессия) — скажем, прогнозировать цены на недвижимость.
🟠 Классифицировать объекты (Random Forest, SVM) — определять спам в письмах или распознавать рукописные цифры.
🟠 Упрощать данные (PCA) — уменьшать размерность для визуализации.

Как научиться применять ML на практике?

На курсе-симуляторе «Инженер машинного обучения» вы не просто изучите теорию, а сразу начнёте работать с алгоритмами на кейсах из реального бизнеса.

Какие задачи сможете решать после обучения

➕ Понимать, что у алгоритмов машинного обучения «под капотом», освоив математику
➕ Исследовать и обрабатывать данные с помощью Python
➕ Создавать рекомендательные системы
➕ Обучать модели машинного обучения и нейронные сети

🚀 Хотите попробовать? Записывайтесь на курс и начните применять машинное обучение уже сегодня! 

👀 А чтобы увидеть платформу своими глазами — можете записаться у менеджера на нашу персональную онлайн-экскурсию в Симулятор.

📎 Бесплатный курс по Python: как освоить язык поэтапно

Python — ключевой навык для современного аналитика, и мы готовы помочь вам его освоить.

Если вы пока только собираете полезные советы или хотите системно изучить язык, наш бесплатный курс «Основы Python» — именно то, что нужно.

После курса вы сможете автоматизировать задачи, например, обработку кассовых чеков или контроль платежей. Даже если сейчас вы о питоне знаете только то, что это змея такая.

*️⃣ Почему стоит пройти курс?

🟠 Мы начинаем с основ и постепенно переходим к сложным темам, предоставляя прочную базу знаний.
🟠 Вы будете работать с реальными кейсами и получите поддержку в обучении через наш чат.
🟠 Курс уже прошли более 1500 человек, так что вы будете учиться в отличной компании! 🧡
🟠 Все зарегистрированные получат бесплатные материалы с практикой по применению Python.

Бонус: зарегистрированные студенты платных и бесплатных курсов могут пользоваться нашей реферальной программой и другими плюшками 😉

➡️ Зарегистрируйтесь и начните менять свои навыки уже сегодня!

⚡️ Вебинар стартовал!

Сейчас мы вместе с уже знакомым нашей аудитории Павлом Беляевым начинаем разбирать этапы конвейера данных.

Тема богатая, тянет на целый курс, но за вебинар можно дать верхнеуровневый взгляд, дающий понимание процесса. Может быть, взгляд на весь процесс поможет вам определить своё место в нём!

Материалы, которыми будет делиться спикер, будут доступны только зрителям в прямом эфире. А еще в прямом эфире можно задать вопросы и получить еще больше пользы.

➡️ Присоединяйтесь!

Атмосфера на наших вебинарах be like:

А если серьезно, у нас на вебинарах всегда лампово, а зрители получают то, что им необходимо: знания и ответы на вопросы.

➡️ Присоединяйтесь!

Кстати, чтобы сделать наш вебинар еще более насыщенным, адресным и полезным, напишите в комментариях: чего вы конкретно ждете от вебинара?

❓ Кто и как превращает сырые данные в ценные инсайты?

Уже сегодня в 18:30 по МСК встречаемся на вебинаре, где Павел Беляев, руководитель группы дата-аналитиков в компании Яндекс eLama и автор телеграм-канала «Тимлидское об аналитике», проведет прямой эфир и расскажет об этапах конвейера данных, без которого не обходится ни один бизнес, работающий со своими данными.

Что разберем:
🟠 Весь процесс работы с данными: от источников данных до получения выводов;
🟠 Методики сбора данных: ETL и ELT;
🟠 Построение витрин данных;
🟠 Визуализацию, которая помогает принимать эффективные решения;
🟠 И наконец: как по результатам проделанной работы с данными делать максимально верные и полезные выводы.

Материалы, которыми будет делиться спикер, будут доступны только зрителям вебинара.

➡️ Зарегистрироваться

Если у вас нет такого коллеги, задумайтесь — не являетесь ли вы таковым...

🔥 — есть такой коллега
❤️ — мы все молодцы и умницы

📎 Машинное обучение без сложностей: краткий курс для начинающих

Хотите понять, как работает машинное обучение, без погружения в сложные математические формулы? 🤔

Сегодня мы разберем основные термины и концепции простым языком. Вы узнаете, как использовать логистическую регрессию для предсказания ошибок в коде и повышения зарплаты, как визуализировать данные с помощью графиков, чтобы лучше понять результаты. 📊

➡️ Получить материал

В тетрадке вы найдете:

🟠 Краткий словарь терминов ML;
🟠 Основные концепции ML с примерами из жизни;
🟠 Простые примеры кода на Python для логистической регрессии;
🟠 Графики рассеяния для визуализации данных;
🟠 Практические советы для начала работы с машинным обучением.

➡️ Получить материал

#полезность

⚡️ [Вебинар] Конвейер данных: путь данных от сбора до анализа

Знаете ли вы, что данные, прежде чем стать действительно полезными, проходят долгий путь? Он называется «конвейер данных» и в его работе принимают участие разные специалисты: дата-инженеры, дата-аналитики, BI-аналитики (хотя часто это один и тот же человек 😉).

Об этапах этого процесса расскажет на вебинаре 15 апреля в 18:30 по МСК Павел Беляев — руководитель группы дата-аналитиков в компании Яндекс eLama и автор телеграм-канала «Тимлидское об аналитике».

Павел расскажет, как в целом данные собираются, обрабатываются и анализируются. Тема богатая, тянет на целый курс, но за вебинар можно дать верхнеуровневый взгляд, дающий понимание процесса.

Может быть, взгляд на весь процесс поможет вам определить своё место в нём!

➡️ Зарегистрироваться

#вебинар

Почему так важно иметь в своем портфолио кейсы из реального бизнеса?

Краткий ответ: именно с таким портфолио вы будете самым приоритетным кандидатом для трудоустройства.

Где взять такое портфолио?

И опять краткий ответ: брать реальные бизнесовые задачи и на их основе собирать кейсы для портфолио. Вы можете это сделать даже сейчас — делимся нашим старым постом с пошаговым алгоритмом проведения RFM-анализа и примером его упаковки от нашей студентки.

Как выбрать обучение?

Сразу выбирайте то обучение, которое приведет вас к результату. А чаще всего ожидаемый результат обучения — получить твердые знания и устроиться на на работу.

Уже завтра у нас стартует очередной поток курса-симулятора «Аналитик данных», где вы уже через 5-6 месяцев сможете стать конкурентоспособным junior-специалистом, а продолжать обучение сможете и после трудоустройства.

А ещё мы убеждены, что вклад в своё образование — это не пустая трата денег и времени, а инвестиция в своё будущее в профессии.

Как принять верное решение, где обучаться?
Вы можете попросить нашего менеджера провести вам экскурсию по Симулятору. Так вы сможете «пощупать» платформу прежде, чем инвестировать в обучение.

➡️ Оставить заявку на экскурсию

📎 Что должен знать инженер машинного обучения?

Продолжаем нашу серию роадмапов по различным специализациям в сфере технологий. На этот раз мы поговорим об инженере машинного обучения.

Если вы только начинаете свой путь в этой профессии, то наверняка сталкиваетесь с множеством вопросов:
🔹 Какие технологии и алгоритмы учить в первую очередь?
🔹 Как не запутаться в огромном объеме информации?
🔹 Что нужно освоить, чтобы быстро войти в профессию и не тратить годы на бессистемное обучение?

Роадмап для инженера машинного обучения для вас подготовил опытный ML-инженер и преподаватель нашего курса-симулятора «Инженер машинного обучения» Савелий Батурин. Это пошаговый план, который поможет вам выстроить четкую траекторию обучения и быстрее достичь профессиональных целей.

Роадмап состоит из 4-х основных этапов:
🟠 Основы машинного обучения;
🟠 Базовые алгоритмы;
🟠 Продвинутые методы;
🟠 Спец-темы.

Скачайте роадмап, сохраните его и используйте как чек-лист для систематического обучения. Это поможет вам избежать хаоса и сосредоточиться на действительно важных навыках.

➡️ Получить материал

#полезность

➡️ Вебинар стартовал!

Сейчас мы вместе с Егором Чеменевым погружаемся в процесс создания эффективного продуктового дашборда.

Егор уже рассказал о себе и своем опыте, а теперь мы переходим к практике: выбираем метрики, потом напишем запросы в PostgreSQL и начнем визуализировать данные в Power BI.

Материалы, которыми будет делиться спикер, будут доступны зрителям в прямом эфире. А еще в прямом эфире можно задать вопросы и получить еще больше пользы.

➡️ Присоединяйтесь!

Егор ждёт вас сегодня в 18:30 на вебинаре, чтобы:

➕ Выбрать ключевые показатели необходимо отслеживать для развития продукта;
➕ Написать запросы в PostgreSQL;
➕ Построить понятные и полезные дашборды в Power BI;
➕ Сгенерировать идеи для будущих исследований.

Напоминаем: материалы кейса будут доступны на самом вебинаре. Ждём всех! 😉

➡️ Зарегистрироваться

⚡️ Как создать продуктовый дашборд для эффективного анализа данных?

Уже сегодня в 18:30 по МСК встречаемся на вебинаре, где Егор Чеменев, опытный продуктовый аналитик из Wildberries и автор телеграм-канала «Data Brew», проведет прямой эфир, посвященный созданию продуктового дашборда.

Что будем делать:

🟠 Выберем метрики: узнаем, какие ключевые показатели необходимо отслеживать для развития продукта;
🟠 Напишем запросы в PostgreSQL;
🟠 Научимся визуализировать данные в Power BI так, чтобы они были понятны и полезны для принятия решений;
🟠 Отталкиваясь от визуализации поищем идеи для будущих исследований.

❗️Материалы, которыми будет делиться спикер, будут доступны только зрителям вебинара.

➡️ Зарегистрироваться

❓ Как найти работу аналитика данных без опыта?

Чтобы найти работу аналитика без опыта, нужно (сюрприз-сюрприз!) приложить усилия. Да, путь может быть сложным, но каждый шаг приближает вас к цели. Представьте, что ваши проекты помогают бизнесу расти, а ваши решения влияют на стратегию крупных компаний. Всё это возможно, если вы начнёте действовать уже сегодня!

Вот что можно сделать:

1️⃣ Создайте портфолио. Выполняйте задания и выкладывайте результаты в интернет. Это покажет ваши способности. При этом, выбирайте условия задач, близкие к реальным бизнес-кейсам.

Пример: проведите анализ продаж интернет-магазина, визуализируйте ключевые метрики и предложите рекомендации. Опубликуйте проект на GitHub или в блоге.

2️⃣ Принимайте участие в конкурсах на площадках, подобных Kaggle, и хакатонах, где нужно проанализировать пользовательское поведение и предложить улучшения для продукта. Это не только опыт, но и возможность заявить о себе работодателям.

3️⃣ Пройдите практику. Ищите стажировки и проекты не только в бигтехе, но и в малом бизнесе. Обращайтесь к небольшим компаниям или стартапам с предложением помочь с анализом данных. Даже если это будет бесплатная работа, вы получите ценный опыт.

Пример: помогите локальному кафе проанализировать продажи и определить наиболее популярные позиции меню.

4️⃣ Практикуйтесь на тестовых заданиях из вакансий. Скачивайте тестовые задания из открытых источников или просите примеры у знакомых аналитиков. Это поможет лучше понять ожидания работодателей. Мы и сами часто разбираем тестовые — следите за обновлениями!

Пример: выполните задание по анализу клиентской базы для маркетинговой кампании и сравните свои результаты с референсами.

5️⃣ Используйте менторство как ускоритель развития. Как пример – наша менторская программа «Аналитик данных». Её суть — провести студента через индивидуальный трек обучения напрямую к офферу от работодателя.

В результате вы получаете:
🟠 Твердые профессиональные знания и навыки, подкрепленные практикой и дипломом государственного образца;
🟠 Сильное портфолио, которое выгодно выделит вас среди других;
🟠 Карьерное сопровождение вплоть до получения оффера;
🟠 Индивидуальное менторство от действующих аналитиков, погружающее вас в реалии рабочей практики.

Следующий поток программы стартует уже завтра, осталось еще 3 места.

➡️ Записаться на консультацию

🧡 Не ждите идеального момента — создавайте его сами. Ваша настойчивость и готовность развиваться станут главными инструментами на пути к новой профессии!

Понедельник начался...

👍 — тихо-спокойно
❤️ — раскидываю таски
🔥 — нифигасебе я незаменимый

🔥 Ускоряем работу в Pandas в 1000 раз

Мы никого не удивим, если скажем, что Pandas — один из самых популярных пакетов python для работы с данными. Даже используя его каждый день, мы все равно находим новые фишечки, которые делают код быстрее, эффективнее и читабельнее.

И сегодня мы ускорим работу Pandas в 1000 раз, внеся всего несколько корректировок в код.

Начнем, как всегда, с импортов и создадим датафрейм для наших экспериментов.

import pandas as pd
import numpy as np

def get_data(size = 10_000):
df = pd.DataFrame()
df['age'] = np.random.randint(0, 100, size)
df['time_in_bed'] = np.random.randint(0, 9, size)
df['pct_sleeping'] = np.random.rand(size)
df['favorite_food'] = np.random.choice(['pizza', 'taco', 'ice-cream'], size)
df['hate_food'] = np.random.choice(['broccoli', 'candy corn', 'eggs'], size)
return df

Теперь мы хотим каждому человеку в соответствии с условиями — дать вознаграждение. Это будет наша функция reward_calc:

def reward_calc(row):
if row['age'] >= 90:
return row['favorite_food']
if (row['time_in_bed'] > 5) & (row['pct_sleeping'] > 0.5):
return row['favorite_food']
return row['hate_food']

Рассмотрим 3 способа применить подобную логику к набору данных, пойдем от самого медленного к самому быстрому. Что бы вам пришло в первую очередь при такой формулировке задачи?

1️⃣ Наш первый кандидат ЦИКЛ

Запрашиваем новый датафрейм, итерируем по каждой строке и применяем reward_calc().

df = get_data()
for index, row in df.iterrows():
df.loc[index, 'reward'] = reward_calc(row)

И время — 597 ms. Неплохо, можем ли мы лучше?


2️⃣ Проверим APPLY

Мы снова запросим датафрейм и применим к нему reward_calc() построчно. По сути, мы делаем то же самое, что и в цикле, но apply делает это эффективнее.

df = get_data()
df['reward'] = df.apply(reward_calc, axis = 1)

Итого — 107 ms. Это, конечно, не в миллион раз быстрее, чем цикл, а всего в 5,5. Но в больших датасетах, не как наш фиктивный на 10 000 строк, это будет крайне существенное ускорение.


3️⃣ И все-таки у нас есть третий кандидат — векторизация

Итак, мы напишем векторизованную версию того же кода с условиями. Она будет выглядеть так:

((df['pct_sleeping'] > 0.5) &
(df['time_in_bed'] > 5)) |
(df['age'] > 90)

И возвращать серию булевых значений.

Теперь мы запрашиваем новый датафрейм, создаем reward, который будет равен hate_food, кроме случаев, где удовлетворены наши условия.

df['reward'] = df['hate_food']
df.loc[((df['pct_sleeping'] > 0.5) &
(df['time_in_bed'] > 5)) |
(df['age'] > 90), 'reward'] = df['favorite_food']

И мы получаем 4.41 ms, и бóльшая часть этого времени — это вызов get_data(). Без неё код отработает за 567 µs.

Вот так мы смогли ускорить наш код в 1000 раз и потому, очень рекомендуем вам использовать векторизацию там, где это возможно. Ведь по мере того, как вы начнете работать со все бóльшими и бóльшими наборами данных, этот трюк может стать незаменимым!

📝 Задачи с собеседований по Pandas

Сегодня погрузимся в реальные кейсы с собеседований по Pandas — разберём 4 задачи, обсудим хитрости и ловушки.

В материале разберём простым языком, как:
🟠 Превратить сложные задачи в пошаговые действия;
🟠 Объяснять интервьюеру, что вы не просто группируете данные, а видите в них закономерности;
🟠 Избежать ошибок, из-за которых даже опытные кандидаты проваливают тесты.

👉 Получить материал

#️⃣Чему научимся:

1. Базовые инструменты: как группировать данные и считать статистику, заполнять пропуски в данных (например, средними значениями или специальными методами) и не запутаться в больших таблицах.

2. Пошаговые примеры: группировка данных по категориям и подсчет нужных показателей (например, средние или суммы), замена пропусков в данных так, чтобы интервьюер это оценил м создание сводных таблиц.

#️⃣ Секретик: как объяснить, что groupby() + agg() — это как швейцарский нож для анализа (подсчёт нескольких статистик за раз).

👉 Получить материал

Ждём ваши 🔥 — будем выкладывать больше разборов задачек

#полезность

🚀 [Вебинар] Создаем эффективный дашборд как в Wildberries

Продуктовые дашборды позволяют визуализировать ключевые метрики и принимать обоснованные решения. Но как создать действительно эффективный дашборд?

Приглашаем вас на вебинар 8 апреля в 18:30 по МСК, где Егор Чеменев, опытный продуктовый аналитик из Wildberries и автор телеграм-канала «Data Brew», проведет прямой эфир, посвященный созданию продуктового дашборда.

➡️ Зарегистрироваться

На этой неделе мы уже проводили эфир по WB — анализировали продажи с помощью Python. Теперь идем дальше — Егор, благодаря своему опыту в Wildberries, продемонстрирует, как эффективно использовать данные и инструменты для создания дашбордов.

*️⃣ Что будем делать:

🟠 Выберем метрики: узнаем, какие ключевые показатели необходимо отслеживать для развития продукта;
🟠 Напишем запросы в PostgreSQL;
🟠 Научимся визуализировать данные в Power BI так, чтобы они были понятны и полезны для принятия решений;
🟠 Отталкиваясь от визуализации поищем идеи для будущих исследований.

➡️ Зарегистрироваться

#вебинар

⚡️ Карьерный рост в IT с помощью курса «Инженер данных»

Сегодня делимся историей нашего студентки Елены, которая пришла на курс-симулятор «Инженер данных» в конце прошлого года.

Ее целью было переход в область Data Science без смены компании. В своем отзыве Елена делится своим опытом обучения, подчеркивая, что курс помог ей перейти от интуитивного понимания SQL к более структурированному и логичному подходу. Подробнее — в карточках.

Kind reminder: Завтра у нас стартует новый поток курса «Инженер данных», и мы приглашаем вас стать частью этого обучения.

❗️Хотите научиться разрабатывать архитектуру данных и уже через 5 месяцев обучения начните работать по профессии инженер данных?

➡️ Запишитесь на консультацию

#отзыв

Заменит ли ИИ аналитиков? И кто точно может не беспокоиться из-за нейросеток?

Своим мнением Андрон поделился недавно на подкасте у ребят из Sravni Tech.

Ждем ваши огонечки и комментарии 🔥

⚡️ Симулятор «Fullstack-аналитик»: как стать незаменимым специалистом

Современные реалии рынка труда таковы, что бизнесу нужны «многорукие многоноги» — специалисты, совмещающие в себе целый спектр компетенций. Учитывая такое положение дел, а также пожелания нашей аудитории, мы разработали специальную программу — «Fullstack-аналитик».

❗️Отвечаем на вопросы, что это за программа и чем она выгодна:

1. Что такое Симулятор «Fullstack-аналитик»?
Симулятор «Fullstack-аналитик» — это комплексная программа обучения 3в1, которая позволяет освоить все основные направления аналитики данных (инженерия+аналитика+визуализация) и в одиночку выстраивать аналитику любому бизнесу.

2. Какие навыки я получу после прохождения курса?
Вы освоите весь необходимый стек для аналитика данных, включая работу с инструментами визуализации данных (Power BI, Superset, Metabase), классическими базами данных и хранилищами данных. Кроме того, вы научитесь подготавливать данные для анализа с помощью Clickhouse, Hadoop, Spark/pySpark и Docker.

3. Сколько времени занимает прохождение курса?
Курс рассчитан на 17 месяцев, но проходить сразу всю программу не нужно: уже через 5 месяцев вы сможете начать выстраивать аналитику для бизнеса и приступить к работе как junior-специалист.

4. Какой формат обучения используется?
Обучение проходит в комбинированном формате: видео уроки, текстовые лекции, конспекты, задачи, проекты, peer-to-peer проверки и тесты. Во время обучения вы будете брать коммерческие проекты от компаний-партнёров

5. Почему стоит выбрать именно эту программу?
– Высокий уровень востребованности: такие специалисты нужны в любой компании, где есть данные — от стартапов до крупных корпораций;
– Зарплаты фуллстек-аналитиков специалистов на 20-30% выше;
– Симулятор «Fullstack-аналитик» на 30% выгоднее, чем покупка трех курсов по отдельности.

Готовы начать обучение на курсе «Fullstack-аналитик» и стать незаменимым специалистом для любого бизнеса? Оставьте заявку — мы свяжемся с вами, расскажем подробнее о программе и проектах.

➡️ Оставить заявку

Библиотека Pandas в Python: что это и как работает

Если вы работаете с данными, то, скорее всего, слышали о библиотеке Pandas для Python. Это мощный инструмент, который помогает анализировать, очищать и преобразовывать структурированные данные.

Мы недавно обновили наш бесплатный курс по Pandas, и теперь решили создать полноценный материал, чтобы рассказать о всех возможностях этой библиотеки.

В нашей статье вы узнаете, как использовать Pandas для базовых операций с данными, а также для более сложных задач, таких как группировка и визуализация данных. Это поможет вам применять Pandas на практике и решать реальные задачи в анализе данных.

➡️ Читать статью

Вебинар начался! Начинаем разбор продаж на маркетплейсах с помощью Python.

Спикер вебинара — ваш любимый спикер, преподаватель и просто супермен Андрон Алексанян, CEO Simulative и автор телеграм-канала имени себя.

Сейчас обсуждаем вводные данные и приступаем к написанию скрипта на Python, потом будем строить визуализации и упаковывать проект в портфолио.

Только в прямом эфире отвечаем на все вопросы и раздаём материалы — подключайтесь, чтобы не пропустить самое интересное!

➡️ Присоединиться

❗️P.S. Сегодня мы анонсируем уникальное предложение для тех, кто стремиться не только обучиться, но и выгодно устроиться на работу по профессии, пока доступное только на этом вебинаре.

🧡 Андрон ждёт вас сегодня в 18:30 на вебинаре, чтобы:

➕ разобрать очень интересный кейс
➕ показать, как упаковать его в портфолио
➕ анонсировать уникальное предложение для тех, кто стремиться не только обучиться, но и выгодно устроиться на работу по профессии.

Материалы кейса будут доступны только на самом вебинаре, так что ждём всех! 😉

➡️ Зарегистрироваться

⚡️ Работа сервиса восстановлена!

Друзья, по техническим причинам со стороны сервиса, последние пару дней часть пользователей столкнулась с невозможностью зарегистрироваться на вебинар.

⚡️ На текущий момент сервис сообщает о полном восстановлении функционала — поэтому рекомендуем попробовать еще раз зарегистрироваться по ссылке ниже:

➡️ Зарегистрироваться

Если регистрация в сервисе прошла — у вас должно быть сообщение о том, что вы зарегистрированы на вебинар. Если такого сообщения у вас не было, рекомендуем пройти регистрацию еще раз.
____________________________

*️⃣На всякий случай напомним, по какому поводу собираемся:

Сегодня, 1 апреля в 18:30 по МСК, наш СЕО Андрон Алексанян проведет вебинар, где в прямом эфире проанализирует продажи на маркетплейсах с помощью Python. Никаких розыгрышей, только полезные знания! 😉

*️⃣ Что будем делать:

🟠 Напишем скрипт на Python, который каждый час собирает статистику о ранжировании карточки на WB по ключевым запросам;
🟠 Построим наглядные визуализации для отслеживания динамики ранжирования;
🟠 Обсудим, как упаковать этот проект в идеальное портфолио.

➡️ Зарегистрироваться

📊 SQL для собеседований: как решать задачи с оконными функциями

Сегодня рассмотрим реальные кейсы с собеседований по SQL — задачи с оконными функциями.

Что будем разбирать?
🟠 Кейс 1: Ранжирование данных.
🟠 Кейс 2: Кумулятивные продажи по регионам.
🟠 Кейс 3: Скользящее среднее за 7 дней.
🟠 Кейс 4: Доля продукта в категории.

➡️ Получить материал

Зачем это нужно?
🟠 Эти задачи часто встречаются на собеседованиях — от стартапов до корпораций.
🟠 Понимание оконных функций (PARTITION BY, ROWS, RANK) — ключ к решению.
🟠 Практика → быстрее освоишь сложные запросы и сможешь отвечать на вопросы типа: «Как рассчитать среднюю продажу за неделю?» или «Как найти топ-продукты?».

Совет:
🟠 Не бойтесь ошибаться — разберём каждую задачу шаг за шагом.
🟠 Практикуйтесь — это навык, который пригодится в работе.

➡️ Получить материал

🐍 Бесплатный курс по Python: как освоить язык поэтапно

Мы тут много делимся суперполезными материалами и лайфхаками по питону. Классно, если вы сразу применяете эти приемы, а возможно, что вы все это сохраняете до лучших времен. «Чтобы было», так сказать.

Если что, это тоже правильно, ведь Python крайне необходим аналитику. Однако в любом деле важен системный подход.

Чтобы помочь вам с этим, мы предлагаем пройти наш бесплатный курс «Основы Python». Даже если у вас нет опыта, после его прохождения вы сможете решать реальные бизнес-задачи, такие как автоматизация обработки кассовых чеков или контроль просроченных платежей.

Почему стоит пройти курс?

🟠 Мы начинаем с основ и постепенно переходим к сложным темам, предоставляя прочную базу знаний.
🟠 Вы будете работать с реальными кейсами и получите поддержку в обучении через наш чат.
🟠 Курс уже прошли более 1500 человек, так что вы будете учиться в отличной компании! 🧡

Бонус: зарегистрированные студенты платных и бесплатных курсов могут пользоваться нашей реферальной программой и другими плюшками 😉

➡️ Зарегистрироваться

🔥 Базовая Шпаргалка по Работе с Файлами в Python 🔥

Работа с файлами в Python — это важная часть обработки данных и автоматизации задач. Мы подготовили для вас базовую шпаргалку с основными операциями для работы с файлами.

➖ Открытие файла для чтения
➖ Чтение по строкам
➖ Запись в файл
➖ Добавление в файл
➖ Чтение и запись в бинарных файлах
➖ Работа с контекстом
➖ Проверка наличия файла
➖ Удаление файла
➖ Создание директори
➖ Список файлов в директории
➖ Использование библиотеки shutil
➖ Использование библиотеки os

😶И для удобства мы сделали для вас notebook с примерами кода. Сохраняйте и пользуйтесь 🤝😶

Давайте соберем 75 🔥, чтобы наши эксперты собрали еще больше полезных хаков по питону

⚡️ [Вебинар] Анализируем продажи на маркетплейсах с помощью Python

Мощь маркетплейсов в наше время — это вам не шуточки, а довольно внушительная часть экономики. Хотите узнать, как использовать Python для анализа продаж и создания эффективных стратегий?

Приглашаем на вебинар 1 апреля в 18:30 по МСК, где наш СЕО Андрон Алексанян в прямом эфире проанализирует продажи на маркетплейсах с помощью Python. Никаких розыгрышей, только полезные знания! 😉

Что будем делать:

🟠 Напишем скрипт на Python, который каждый час собирает статистику о ранжировании карточки на WB по ключевым запросам;
🟠 Построим наглядные визуализации для отслеживания динамики ранжирования;
🟠 Обсудим, как упаковать этот проект в идеальное портфолио.

➡️ Зарегистрироваться

✨ Реальные кейсы и карьерный рост: скидки на курсы-симуляторы до 31 марта

До 31 марта включительно мы проводим специальную акцию для тех, кто хочет превратить данные в реальные бизнес-стратегии и стать востребованным специалистом.

*️⃣ Скидка 20% на тариф «Продвинутый»

Этот тариф — это не просто обучение, а реальные инструменты для карьерного роста. Вы получите индивидуальные созвоны с преподавателями и HR, пожизненный доступ к мастер-классам с разбором лучших практик на рынке, карьерный курс по собеседованиям и самопрезентации, а также живое тестовое техническое собеседование и тестовое задание с обратной связью.

*️⃣ Скидка 70% на оплату после получения оффера при покупке тарифа «VIP»

Тариф «VIP» дополняет «Продвинутый», но здесь мы предлагаем максимально персонализированное обучение. Вы получите индивидуальный план обучения, персональный чат с куратором, ментором и HR. И самое главное — мы не просто обучаем, но и «трудоустраиваем», доводя вас за руку до получения оффера.

➡️ Выбрать курс

‼️Внимание! Акция действует на все курсы-симуляторы

А уже завтра стартует новый поток курса-симулятора «Аналитик данных». После курса вы будете готовы решать рабочие задачи или внедрять знания на текущем месте работы на 100%.

Оставляйте заявку уже сейчас, чтобы не пропустить старт нового потока и не упустить возможность сэкономить! 📚

➡️ Оставить заявку

Как донести бизнесу пользу аналитики?

Своим опытом Андрон поделился недавно на подкасте у ребят из Sravni Tech.

Готовы к вашим мнениям в комментариях 😏

📎 Анализируем успеваемость студентов с помощью базового Python

Какое-то время назад, в рамках запуска бесплатного курса «Основы Python» наш CEO Андрон проводил мастер-класс, где решал интересную задачку — анализировал разные метрики успеваемости студентов с момента загрузки файлика и до генерации выводов.

И все это с использованием только базового функционала Python — никакого читинга 😁

Что было в разборе?
🟠 Загрузка и обработка данных — работа с файлами, парсинг и структурирование.
🟠 Расчет метрик — общий прогресс студента, табель с успеваемостью студентов и другие.

Самый интересный момент? Андрон показал, как даже с базовым синтаксисом Python можно решать реальные аналитические задачи.

➡️ Получить разбор

#полезность

🔥 Вебинар начался!

Мы начинаем разбор тестового задания от крупнейшей ритейл-сети «Магнит» с ознакомления с датасетом и приступаем к решению, а потом еще бонусом разберем тестовое по SQL от eLama.

В эфире мы отвечаем на все вопросы аудитории — спешите подключиться, еще успеете на самое интересное!

➡️ Подключиться

С помощью SQL, разумеется, можно путь к данным сократить, главное не оказаться в тупике 🙃

В 18:30 ждём всех на разборе тестового — Павел на примере покажет как вообще разбирать задачи по SQL.

⚡️ Вебинар сегодня: Разбираем тестовое задание в Магнит Tech

Сегодня в 18:30 по МСК проведем вебинар, Павел Беляев разберет тестовое задание в Магнит Tech на позицию аналитика данных. Павел — руководитель группы дата-аналитиков в компании Яндекс eLama и автор телеграм-канала «Тимлидское об аналитике».

*️⃣ Что будем делать на вебинаре:

* познакомимся с тестовым заданием одной из крупнейших ритейл-сетей «Магнит»;
* с помощью SQL потренируемся искать нужное в товарном ассортименте;
* с помощью Python научимся определять слова-палиндромы;
* бонус: увидим тестовое задание по SQL eLama, безотказно работавшее 6 лет. В нем есть заковыка, на которой многие сыпались!

➡️ Зарегистрироваться

Как финдиректор на маркетплейсах решил освоить SQL и визуализацию данных

Сегодня делимся историей нашего студента Дмитрия, который пришёл на курс-симулятор «BI-аналитик» и начал своё обучение в январе этого года. Дмитрий выбрал именно BI, так как не хотел полностью менять свою сферу деятельности, но добавить новых скиллов к текущей должности и вырасти профессионально.

Несмотря на отсутствие IT-бэкграунда, он уверенно движется к своим целям, осваивая ключевые навыки, востребованные на рынке. Об этом читайте в карточках 👆🏻

К слову, Дмитрий дополнительно добирает нужные навыки, изучая Python на нашем бесплатном курсе.

‼️Завтра стартует новый поток курса «BI-аналитик», и мы приглашаем вас стать частью этого обучения. Хотите научиться работать с данными, строить отчёты и принимать решения на основе аналитики?

➡️Запишитесь на консультацию — расскажем, как начать путь в BI!

#отзыв

😶 Как фильтровать и группировать данные в SQL? Три рабочих способа

Друзья, продолжаем серию видео, где будем делиться разными рабочими фишками в SQL.

В этом видео Андрон на примере одной задачи показал, как фильтровать и группировать нужные данные, используя несколько агрегатных функций.

Смотрите там, где удобно:
YouTube
VK Video

Кстати, у Андрона сегодня день рождения и лучшим подарком для него будет ваша поддержка в виде просмотров, огонёчков и комментариев с добрыми словами 🔥

⚡️ Практическое руководство по Python: от учебного кода к профессиональному

Хороший код — это не просто работающий код, а который легко поддерживать, дорабатывать и масштабировать. Для этого мы подготовили для вас еще один сборник практических примеров на Python из реального коммерческого опыта.

Сборник создан для тех, кто хочет научиться писать код, готовый к продакшену. Мы покажем, как перейти от стиля «как студент», когда вы только учитесь и экспериментируете, к профессиональному подходу.

*️⃣ Что интересного внутри?

🟠 Как красиво работать со списками. Это удобно, когда нужно быстро обработать большой объём информации — будь то заказы клиентов или данные о продажах.

🟠 Порядок в сложных данных. Узнаете, как легко находить нужную информацию в запутанных структурах вроде вложенных словарей (например, когда у вас есть данные о клиентах с кучей параметров).

🟠 Написание читаемых и информативных функций. Мы покажем, как писать функции так, чтобы они были понятны даже через год после написания.

🟠 Как избежать «лестницы из отступов». Если вы видели код с кучей вложенных блоков — знаете, как это неудобно читать. Мы расскажем, как сделать его аккуратным и структурированным.

Этот сборник станет вашим помощником в изучении Python и решении задач любой сложности — от простых до тех, которые раньше казались тупиком. Попробуйте сами!

➡️ Получить материал

#полезность

🪄 Волшебство магических методов в Python ✨

В мире Python существуют методы, которые называются «магическими», потому что они позволяют определить специальное поведение объектов. Эти методы работают скрыто, но оказывают огромное влияние на наш код.

Один из первых магических методов, с которым мы сталкиваемся — это __init__. Он вызывается при создании нового объекта класса и позволяет инициализировать атрибуты объекта.

class Cat:
def __init__(self, name):
self.name = name

def __str__(self):
return f"Я кот {self.name}"

cat = Cat("Буся")
print(cat)
# Я кот Буся

Здесь мы создали класс
Cat и определили метод __init__, который принимает аргумент name и устанавливает его в атрибут name.

Мы также переопределили метод __str__, чтобы получать информативное строковое представление объекта при его выводе.

Магический метод str используется для определения текстового представления объекта. Этот метод вызывается, когда вы пытаетесь преобразовать объект в строку с помощью встроенной функции str() или когда объект используется в контексте, где ожидается строковое представление, например, при выводе на экран с помощью print().

Еще одним распространенным магическим методом является __repr__. Он похож на __str__, но предназначен для возвращения представления объекта, которое можно использовать для его точного воссоздания. Обычно используется для отладки и представления объектов в консоли.

class Point:
def __init__(self, x, y):
self.x = x
self.y = y

def __repr__(self):
return f"Point({self.x}, {self.y})"

point = Point(2, 3)
print(point) # Point(2, 3)

Здесь класс Point представляет точку на плоскости, и метод __repr__ возвращает строку, содержащую код для создания точки, что точно пригодится для отладки.

Магические методы играют важную роль и при сравнении объектов операторами сравнения ( ==, <, >). Для каждого из таких операторов есть свой магический метод.

class Rectangle:
def __init__(self, width, height):
self.width = width
self.height = height

def __eq__(self, other):
return self.width == other.width and self.height == other.height

def __lt__(self, other):
return self.area() < other.area()

def area(self):
return self.width * self.height

rect1 = Rectangle(4, 5)
rect2 = Rectangle(4, 5)
rect3 = Rectangle(3, 6)

print(rect1 == rect2) # True
print(rect1 < rect3) # False

В этом примере мы переопределили метод __eq__, чтобы сравнивать два прямоугольника на основе их ширины и высоты, и метод __lt__, чтобы сравнивать их по площади.

Кроме сравнения, магические методы также используются:

🟠 для арифметических операций (сложения, вычитания и умножения),
🟠 для создания контекстных менеджеров (которые позволяют управлять ресурсами и выполнением кода в блоке) ,
🟠 для создания собственных итерируемых объектов.

Также магические методы позволяют контролировать процесс сериализации и десериализации объектов и многое другое.

Магические методы в Python предоставляют мощные возможности для определения поведения объектов и помогают создавать чистый и читаемый код. Пользуйтесь ими с умом! 🎩🐍

[Вебинар] Разбираем тестовое задание в Магнит Tech на позицию аналитика данных

25 марта в 18:30 по МСК проведем вебинар, где Павел Беляев разберет тестовое задание в Магнит Tech на позицию аналитика данных. Павел — руководитель группы дата-аналитиков в компании Яндекс eLama и автор телеграм-канала «Тимлидское об аналитике».

*️⃣ Что будем делать на вебинаре:

* познакомимся с тестовым заданием одной из крупнейших ритейл-сетей «Магнит»;
* с помощью SQL потренируемся искать нужное в товарном ассортименте;
* с помощью Python научимся определять слова-палиндромы.

❗️ А ещё — увидим тестовое задание по SQL eLama, безотказно работавшее 6 лет. В нем есть заковыка, на которой многие сыпались!

➡️ Зарегистрироваться

#вебинар

⚡️ От инженера-проектировщика к инженеру по машинному обучению с нуля

Иногда карьера похожа на сеть связи: кажется, что всё уже спроектировано, но вдруг хочется добавить новый узел — тот, где данные превращаются в решения.

Для нашей студентки Дарьи — в прошлом инженера-проектировщика, которая разрабатывала схемы, — машинное обучение стало не просто сменой профессии, а возможностью создавать то, что меняет реальность — от прогнозов до оптимизации процессов.

*️⃣Дарья начала обучение на курсе по ML в первом январском потоке. Её история в карточках — о том, как любопытство помогает начать с нуля.

Сегодня стартует новый поток курса-симулятора «Инженер машинного обучения», и мы приглашаем вас присоединиться к нам! Возможно, и с Дарьей встретитесь в студенческих чатиках.

*️⃣ Хотите разобраться, как данные превращаются в решения?

➡️ Запишитесь на консультацию — покажем, с чего начать. Даже если не было опыта в IT и вы вообще гуманитарий 🙂

#отзыв

Ну что, ребят, мы уже питоним 😉

Начали с базового синтаксиса Python и поехали решать повседневные бизнесовые задачки, с которыми сами ежедневно сталкиваемся.

➡️ Подключайтесь!

Друзья, напоминаем про интенсив!

Уже сегодня в 19:00 по МСК Андрон Алексанян проведет третий, заключительный, в серии интенсив на тему «Анализ маркетинговых активностей с помощью Python».

Что будем делать:
1. Освоим базовый синтаксис языка Python (переменные, циклы, условия, работа с файлами);
2. Изучим датасет и проанализируем маркетинговые активности;
3. Узнаем дополнительные фишки — построение интерактивных графиков, работу с таблицами и т.д.

➡️ Зарегистрироваться

Machine Learning: как машинное обучение меняет мир. От простых алгоритмов к компьютерному зрению

Савелий Батурин, Senior ML-Engineer в Postgres Professional, а также преподаватель нашего курса-симулятора «Инженер машинного обучения» подготовил для вас видео, где расскажет о том, как алгоритмы машинного обучения помогают анализировать большие объемы данных и выявлять закономерности.

На видео Савелий расскажет:

*️⃣О примерах успешного использования машинного обучения, таких как анализ покупательского поведения в Walmart;
*️⃣Актуальную проблему кадрового голода в IT и о том, как развивать практические навыки и решать реальные бизнес-задачи;
*️⃣Про развитие компьютерного зрения, распознавание текста и анализ медицинских изображений.

Смотрите там, где удобно:
YouTube
VK Video

Длительность — 14:47

⚡️Анализ маркетинговых активностей с помощью Python

20 марта в 19:00 по МСК Андрон Алексанян проведет третий, заключительный, в серии интенсив на тему «Анализ маркетинговых активностей с помощью Python».

Что будем делать:
1. Освоим базовый синтаксис языка Python (переменные, циклы, условия, работа с файлами);
2. Изучим датасет и проанализируем маркетинговые активности;
3. Узнаем дополнительные фишки — построение интерактивных графиков, работу с таблицами и т.д.

➡️ Зарегистрироваться

😶Гайд по аналитике: как превратить хаос материалов в четкий план обучения😶

Вы уже заметили, сколькими полезными материалами мы делимся с вами? Методички, статьи, интенсивы, тесты — всё это как пазл, который нужно собрать в систему. Но для новичка важно не просто начать, а действовать осознанно.

Поэтому мы подготовили для вас большую подборку разнообразных материалов для начинающих аналитиков, которая поможет вам где-то подтянуть, а где-то проверить свои навыки – и теоретические, и практические.

Наша подборка — это не просто сборник ссылок. Это пошаговый гид, который поможет:

🔹 Сформировать фундамент профессии через проверенные материалы;
🔹 Создать портфолио, которое впечатлит работодателей;
🔹 Подготовиться к собеседованию и собрать портфолио с бизнесовыми кейсами;
🔹 Сэкономить время — больше 25 материалов в одном месте, без бесконечного поиска.

➡️ Получить материал

Начните с того, что уже есть. Каждый материал в подборке — это кирпичик в вашей карьере. Через несколько недель вы увидите, как знания складываются в уверенность и навыки, которые откроют двери в мир аналитики.

Готовы начать?
Скачайте сборник и сделайте первый шаг к мечте — сегодня. 🚀

⚡️ Начинаем долгожданный разбор тестового задания на позицию Junior аналитика данных!

Спикер вебинара — уже знакомый нам Денис Иванов, ведущий продуктовый аналитик и автор телеграм-канала «Денис и аналитика».

Начинаем с ознакомления с датасетом и приступаем к разбору тестового задания.

➡️ Спешите подключиться и готовьте свои вопросы!

Друзья, уже сегодня в 18:30 по МСК проведем вебинар, где Денис Иванов разберет тестовое задание в Самокат на позицию Junior аналитика данных. Денис — ведущий продуктовый аналитик и автор телеграм-канала «Денис и аналитика».

Что будем делать на вебинаре:

🟠 Построим SQL-запросы для различных бизнес-сценариев;
🟠 Узнаем, как находить тренды на основе данных и интерпретировать их для бизнеса;
🟠 Обсудим реальные примеры из практики;
🟠 Изучим подход к построению аналитического отчета «с нуля» в новой компании;
🟠 Рассмотрим примеры ограничения задач и как их обходить (исключения, временные рамки, обработка данных).

➡️ Зарегистрироваться

Традиционный понедельничный мем, чтобы включиться. И не только в работу, а просто включиться.

🔥 — готов к труду
❤️ — вы чо, слабаки?
👍 — поддержим друг друга в этот сложный момент

😶 Гайд: Практическое применение алгоритмов ML

Вы знаете, как компьютеры могут учиться на данных и делать точные прогнозы? Благодаря алгоритмам машинного обучения — набору методов, которые позволяют компьютерам учиться на данных и делать прогнозы без явного программирования.

Подготовили для вас материал с обзором и примерами применения таких алгоритмов.

*️⃣ Что вы получите от нашего материала?

🟠 16 алгоритмов с реальными примерами кода, такими как прогнозирование стоимости недвижимости, классификация электронных писем как спам или не-спам и многое другое;

🟠 Разберетесь в принципах работы алгоритмов и их практическом применении. Вы узнаете, как использовать их для автоматизации рутинных задач и улучшения процессов принятия решений;

🟠 Узнаете, как использовать эти алгоритмы для решения реальных задач в бизнесе, науке и других областях. Это может существенно повысить эффективность ваших проектов и дать вам конкурентное преимущество.

➡️ Получить материал

#полезность

📌 [Вебинар] Разбираем тестовое задание в Самокат на позицию Junior аналитика данных

Скорее всего, вы этого долго ждали. Возвращаемся к разбору тестовых заданий.

18 марта в 18:30 по МСК проведем вебинар, где Денис Иванов разберет тестовое задание в Самокат на позицию Junior аналитика данных. Денис — ведущий продуктовый аналитик и автор телеграм-канала «Денис и аналитика».

Что будем делать на вебинаре:

🟠 Построим SQL-запросы для различных бизнес-сценариев;
🟠 Узнаем, как находить тренды на основе данных и интерпретировать их для бизнеса;
🟠 Обсудим реальные примеры из практики;
🟠 Изучим подход к построению аналитического отчета «с нуля» в новой компании;
🟠 Рассмотрим примеры ограничения задач и как их обходить (исключения, временные рамки, обработка данных).

➡️ Зарегистрироваться

#вебинар

⚡️ Отзыв студента: как Simulative помог найти свой путь в IT

Многие начинают свой путь в IT с небольшим опытом, но с большим желанием учиться и расти. Именно так произошло и с одной из наших студенток — Татьяной Смоленковой, студенткой курса-симулятора «Аналитик данных».

*️⃣ В карточках можно узнать, как она нашла свой путь в аналитике данных и что ей помогло стать увереннее в своих знаниях.

Кто-то мечтает, а кто-то уже движется к своей цели — мы помогаем на этом пути. Сегодня стартует новый поток курса-симулятора «Аналитик данных», и мы приглашаем вас присоединиться к нам.

*️⃣ Хотите узнать больше о том, как мы можем вам помочь?

➡️ Запишитесь на консультацию или оставьте заявку менеджеру на экскурсию по Симулятору.

#отзыв

⚡️ Анализ активности пользователей с помощью SQL

Уже сегодня в 19:00 по МСК Андрон Алексанян проведет второй в серии интенсив на тему «Анализ пользователей с помощью SQL активности».

Что будем делать:
1. Освоим базовый синтаксис SQL (фильтрация, группировки, соединение таблиц);
2. С помощью несложных SQL-запросов проведем исследование для маркетологов;
3. Освоим фишки SQL, которые сильно упрощают написание кода.

➡️ Зарегистрироваться

EXPLAIN ANALYZE и его альтернативы для разных СУБД

Сегодня поговорим про EXPLAIN ANALYZE, обсудим, что это за команда и как применяется при написании SQL запросов.

Команда EXPLAIN ANALYZE является мощным инструментом для оптимизации запросов в базах данных, особенно в PostgreSQL. Она позволяет не только просмотреть план выполнения запроса, но и выполнить его, предоставляя информацию о времени выполнения и использовании ресурсов. Однако, не все системы управления базами данных (СУБД) поддерживают эту команду в полном объеме. Давайте рассмотрим, как работает EXPLAIN ANALYZE и его альтернативы для разных СУБД более подробно.

*️⃣PostgreSQL: EXPLAIN ANALYZE
В PostgreSQL, EXPLAIN ANALYZE используется для получения подробной информации о выполнении запроса. Она показывает не только предполагаемый план выполнения, но и фактическое время выполнения, количество обработанных строк и использование буферов. Это позволяет точно оценить эффективность запроса и выявить потенциальные проблемы.

Пример использования:
EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM users WHERE age > 18;

Вывод:
- План выполнения: Показывает шаги, которые будут выполнены для запроса, включая сканирование таблиц, соединения и агрегации.
- Ожидаемая стоимость: Включает стоимость запуска до выдачи первой строки и общую стоимость выдачи всех строк.
- Фактическое время выполнения: Включает общее время выполнения запроса и время на каждый узел плана.
- Использование буферов: Показывает, сколько данных было прочитано из кэша и диска.

*️⃣MySQL: EXPLAIN
В MySQL, команда EXPLAIN используется для анализа плана выполнения запроса. Однако, она не выполняет запрос и не предоставляет фактическое время выполнения. В некоторых версиях MariaDB появилась поддержка аналогичной функциональности, но она еще не широко используется.

Пример использования:
EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE age > 18;

*️⃣MariaDB: EXPLAIN ANALYZE (beta)
В MariaDB, начиная с версии 10.1, появилась поддержка команды EXPLAIN ANALYZE, но она пока находится в стадии beta и не широко используется.

*️⃣Greenplum: EXPLAIN ANALYZE
Greenplum, как и PostgreSQL, поддерживает команду EXPLAIN ANALYZE. Она выполняет запрос и предоставляет подробную информацию о времени выполнения и использовании ресурсов. В Greenplum также можно использовать транзакции для выполнения EXPLAIN ANALYZE без изменения данных:
BEGIN; EXPLAIN ANALYZE ...; ROLLBACK;

*️⃣Другие СУБД
Для других СУБД, таких как Microsoft SQL Server, Oracle, и Firebird, используются аналогичные команды для анализа планов запросов, но они могут иметь разные синтаксисы и возможности.

Альтернативы и инструменты
Помимо встроенных команд, существуют сторонние инструменты, которые могут помочь в анализе и оптимизации запросов:
- pgBadger для PostgreSQL: анализирует журналы и предоставляет отчеты о производительности.
- Tensor Explain: визуализирует планы запросов для более наглядного анализа.
- explain.depesz.com: выводит план с акцентом на суммарные и промежуточные временные затраты.

*️⃣Заключение
Команда EXPLAIN ANALYZE является мощным инструментом для оптимизации запросов в PostgreSQL и некоторых других СУБД. Для MySQL и MariaDB используются аналогичные команды, но с ограниченной функциональностью. Использование сторонних инструментов может дополнительно помочь в анализе и оптимизации запросов.

❗️ Этот пост появился благодаря вашим вопросам в комментариях. Так что не стесняйтесь продолжать спрашивать и делиться своим мнением! И ставьте 🔥, чтобы мы понимали, что делаем это не зря :)

⚡️ Вебинар начался! Как аналитику уверенно пройти собеседование с HR

Вебинар-болталка стартовал!

Сейчас начинаем обсуждение soft skills, а потом будем говорить о личностных характеристиках и как готовиться к собеседованию с HR.

Подключайтесь и готовьте свои вопросы — ещё успеете на самое интересное!

➡️ Зарегистрироваться

⚡️ Вебинар сегодня: Как аналитику уверенно пройти собеседование с HR

Ждем вас на нашем вебинаре в 18:00 по МСК — поговорим о том, как подавать себя, свой опыт и навыки.

Спикер — Наталья Рожкова, HR-эксперт в hrtech, ex-Ancor IT-recruitment.

Что обсудим:

🟠 Как использовать свои сильные и слабые стороны для эффективной презентации и оптимизации собеседования;
🟠 Вопросы о компании, которые покажут ваш интерес и профессионализм;
🟠 Как спланировать собеседование в соответствии с вашим типом личности и энергетикой.

➡️ Зарегистрироваться

🔥 Собираем продающее портфолио аналитика: когортный анализ LTV в SQL

Мы каждый день общаемся с большим количеством людей: наших студентов, потенциальных студентов и просто тех, кто взаимодействует с нами через социальные сети и наши продукты. И заметили одну и ту же проблему повсюду, особенно среди начинающих аналитиков.

‼️ Это проблема отсутствия портфолио. А если портфолио есть, то оно часто состоит из проектов, которые можно легко найти на Хабре или в Google, такие как решения типовых задач или консольные калькуляторы. Это уровень проектов, который не впечатляет.

Именно поэтому мы относительно недавно организовывали вебинар-интенсив, а сегодня делимся его записью, где Андрон Алексанян, CEO Simulative, разбирал когортный анализ LTV в SQL.

*️⃣ Чем вам полезен данный материал:
— Узнаете, что такое LTV наглядно на примере и поймете его важность для бизнеса (и работодателей, соответственно);
— Разберетесь с когортным анализом и научитесь проводить его с помощью изящного SQL-запроса;
— Поймете, как формулировать бизнес-выводы на основании этого анализа;
— Упакуете крутой проект себе в портфолио.

*️⃣ Интенсив — практикоориентированный, где вы не только подробно разберете когортный анализ и что такое LTV, но и что такое портфолио. А именно: как лучше сделать портфолио, какие ошибки с этим связаны, и как удачно упаковать такие проекты.

➡️ Получить доступ к интенсиву

Голосуйте реакциями, если нужно больше материалов, связанных с портфолио и рабочей практикой

#полезность

#️⃣ Менторская программа «Аналитик данных»: отвечаем на вопросы

Друзья, заметили в чатах, открытых и закрытых, ваши вопросы о нашей менторской программе. Постараемся уместить всё в один пост.

Что такое менторская программа «Аналитик данных» и в чем ее преимущества?

Менторская программа «Аналитик данных» — это эволюция курса-симулятора «Аналитик данных» в формате стажировки junior-аналитика. Она подходит даже новичкам и включает персональную поддержку ментора, HR-сопровождение и оплату части стоимости только после получения оффера.

Чем менторская программа отличается от других тарифов в Simulative?

Главное отличие — индивидуальный подход и персональная поддержка наставника на всём этапе обучения, включая помощь в трудоустройстве. Часть оплаты вносится только после получения оффера от работодателя.

К слову, до 11 марта включительно действует бонус: -70% на оплату, которую вы вносите после получения оффера. Подробности можно узнать у менеджеров.

Чем отличается менторская программа от курса аналитик данных VIP?

В сущности — ничем 🙃 Мы просто вынесли описание менторской программы на отдельную страницу, чтобы уделить ей больше внимания. VIP-тариф включает в себя множество ценных опций и возможностей, которые легко могли бы затеряться среди общей информации о курсе.

Почему стоит выбрать именно менторскую программу среди прочих тарифов?

Как уже писали выше, менторская программа предлагает персональное сопровождение от начала обучения до трудоустройства. Вот ключевые причины выбрать её:

🟠 Усиленная карьерная поддержка, где вы получаете помощь от этапа оформления резюме до прохождения технических собеседований;
🟠 Создание уникального итогового проекта, который будет полностью отвечать вашим интересам — такого не будет ни у кого на рынке;
🟠 10 созвонов с экспертами индустрии, которые помогут установить, профессиональные связи и понять индустрию изнутри

⚡️ Интересно, как ментор сможет помочь вам раскрыть свой потенциал в аналитике?

Завтра стартует очередной поток менторской программы и завтра же заканчивается наша акция — узнайте больше о программе и задайте свои вопросы нашим консультантам, чтобы понять, подходит ли она именно для ваших целей.

➡️ Получить консультацию

Врываемся в рабочую неделю 🏄‍♀️

❤️ — вы крутые
🔥 — я сам(а) крутой(ая)
👍 — я еще посплю чуток

🐼 Pandas для всех — бесплатный курс от Simulative

Друзья, наверняка вы уже видели, что недавно мы запустили бесплатный курс по Pandas. Это отличная возможность изучить такой нужный сегодня инструмент, который сильно упрощает жизнь аналитика.

Обучение проходит на нашей платформе — и тут хотим напомнить, что это приносит дополнительные бенефиты. Например, вы можете принять участие в нашей реферальной программе.

➡️ Записаться на курс

За неделю обучения вы:

🟠 Освоите Pandas с нуля до продвинутых функций: сложная агрегация, оконные функции и т.д.
🟠 Научитесь решать реальные аналитические задачи: проводить многомерный ABC-анализ, XYZ-анализ, рассчитывать динамику продаж и т.д.
🟠 Сделаете собственный проект, который сможете добавить в портфолио: реальный кейс автоматизации обработки финансовой отчетности от крупной региональной аптечной сети.

➡️ Записаться на курс

🔥 Базовая Шпаргалка по Pandas 🔥

Pandas — один из самых основных и важных инструментов для работы с данными в Python. Он предоставляет множество удобных функций для загрузки, обработки, и анализа данных.

В этот чудесный весенний денёк делимся с вами шпаргалкой со всеми основными функциями, которые пригодятся вам в повседневной работе с Pandas:

➖ Импорт данных: Загрузка данных из разных источников.

➖ Исследование данных: Ознакомление с данными, просмотр первых и последних строк, получение информации о типах данных.

➖ Извлечение информации из датафреймов: Выбор столбцов и строк, выполнение различных операций.

➖ Добавление и удаление данных: Добавление новых столбцов и строк, удаление лишних данных.

➖ Фильтрация: Выбор данных по условию, множественные условия.

➖ Сортировка: Сортировка данных по столбцам, множественная сортировка.

➖ Агрегирование: Группировка данных, вычисление статистических показателей, подсчет уникальных значений.

😶И для удобства мы сделали для вас notebook с примерами кода. Сохраняйте и пользуйтесь 🌷😶

Ждём от вас минимум 50 🔥 Обещаем сделать целую статью про Pandas и еще много-много полезного

❗️ Как аналитику уверенно пройти собеседование с HR

Прохождение собеседований с HR — навык, который можно натренировать, посетив некоторое количество собеседований. При этом, начинается оно еще до непосредственной встречи — оценивается стиль общения при назначении даты и времени, пунктуальность и так далее.

О том, как подавать себя, свой опыт и навыки поговорим 12 марта в 18:00 по МСК на вебинаре «Как уверенно пройти собеседование с HR». Спикер: Наталья Рожкова, HR-эксперт в hrtech, ex-Ancor IT-recruitment. За 5 лет работы Наталья трудоустроила 100+ человек в сфере IT и аналитики, а также управленцев и педагогов.

Что обсудим:

🟠 Как использовать свои сильные и слабые стороны для эффективной презентации и оптимизации собеседования;
🟠 Вопросы о компании, которые покажут ваш интерес и профессионализм;
🟠 Как спланировать собеседование в соответствии с вашим типом личности и энергетикой.

Вебинар особенно актуален для тех, кто только начинает свою карьеру или ищет новые возможности на рынке труда.

➡️ Зарегистрироваться

#вебинар

панда

🧡 Подарки в честь начала весны: -20% на продвинутые и VIP тарифы курсов-симуляторов

До 11 марта включительно проводим акцию:

-20% на тариф «Продвинутый» любого курса-симулятора;
-70% на оплату, которую вы вносите после получения оффера при покупке тарифа «VIP».

🟠 Чем так ценны эти тарифы:

*️⃣ Тариф «Продвинутый» предлагает расширенные возможности для карьерного роста, включая индивидуальные созвоны с преподавателями и HR, пожизненный доступ к мастер-классам, карьерный курс по собеседованиям и самопрезентации, а также живое тестовое техническое собеседование и тестовое задание с обратной связью.

*️⃣ Тариф «VIP» предлагает максимально персонализированное обучение, включая создание индивидуального плана обучения, персональный чат с куратором, ментором и HR. И самое главное — именно на этом тарифе мы вас не просто обучаем, но и «трудоустраиваем», то есть доводим за руку до получения оффера.

На наших курсах-симуляторах вы не только получите сильное образование, но и значительно быстрее и увереннее выйдете на рынок труда, чтобы получить заветный оффер.

Оставляйте заявку на любой курс уже сейчас, чтобы не пропустить старт нового потока и не упустить возможность сэкономить.

😶 Оставить заявку 😶

К слову, завтра у нас стартует новый поток курса-симулятора «Инженер данных». Здесь вы научитесь разрабатывать архитектуру данных и уже через 5 месяцев обучения начните работать по профессии инженер данных.

⚡️ Сегодня делаем ABC-анализ ассортиментной матрицы в Excel

Уже сегодня в 19:00 по МСК Андрон Алексанян проведет первый в серии интенсив на тему «ABC-анализ ассортиментной матрицы в Excel».

Что будем делать:
🟠 Разберемся с ABC-анализом, его фишками и научимся применять для оптимизации ассортимента;
🟠 Научимся быстро проводить ABC-анализ в Excel;
🟠 Научимся проводить многомерный ABC-анализ и разберем его отличия от одномерного.

➡️ Зарегистрироваться