Планирование — один из ключевых этапов запуска проектов анализа данных. Он позволяет структурировать и организовать проект, установить цели и задачи, определить ресурсы и сроки, а также выработать стратегию анализа данных.

Ольга Дремова, ex-директор по данным в компании «Мой мир», рассмотрела основные моменты, которые нужно учесть при подготовке аналитических проектов, чтобы получать от них максимальную выгоду.

Где набраться опыта, если без него сложнее сохранять уверенность во время поиска первой работы по новой специальности? На Симуляторе аналитика!

Приходите решать разноплановые аналитические задачи и погружаться в реальные рабочие процессы. Начинаем сегодня!

Мы часто предлагаем вам освоить машинное обучение, упоминая ML-модели, но вы знали, что ваши будни будут состоять не только из их обучения? Помимо этого вам предстоит определять бизнес-задачи, переводить их на язык машинного обучения, собирать и подготавливать данные и даже проводить эксперименты для оценки эффекта. Звучит как очень много разнообразной работы!

Чтобы лучше понять, чем же занимаются ML-инженеры, мы проведём вебинар, где Эмиль Каюмов, преподаватель курса Start ML, разберёт все стадии работы над проектом. В качестве примера мы возьмём типичную задачу — предсказание времени приготовления заказа в сервисе доставки готовой еды.

Ждём вас на вебинаре 1 июня в 20:00 (по Москве)!

[Зарегистрироваться]

Что происходит на рынке труда в сфере Data Science? Найти работу всё сложнее? Нужны ли джуны? А что происходит с зарплатами?

Ответы на эти вопросы — в совместном проекте Николая Валиотти и нашего преподавателя Романа Бунина. Они собрали и сравнили данные по количеству вакансий, зарплате, востребованным грейдам в большом дашборде. Теперь в нём доступны данные за 2022 год, так что можно увидеть своими глазами, как менялась ситуация на рынке!

Несколько выводов:
● Количество вакансий сократилось на 8%;
● Зато зарплаты в целом выросли на 6%;
● Меньше всего изменения коснулись дата-инженерии: вакансий по-прежнему много, а зарплата стала выше.

Остальные результаты предлагаем проанализировать самостоятельно!

Мы не только анонсировали «Продвинутую аналитику», но и действительно запустили её, так что можете убедиться в серьёзности наших намерений :)

Как мы уже писали, первый поток полностью набран, поэтому ждём вас на втором, который стартует 22 июня!

Давно у нас не было новостей о Симуляторе SQL!

В 11:00 Толя будет рассказывать о том, как наша команда разрабатывала программу, и что нужно делать, чтобы научиться думать на языке SQL. Посмотреть можно или на самой платформе Матемаркетинга после регистрации, или в видеочате группы. Подключайтесь!

16 июня состоится долгожданный перезапуск нашей продвинутой программы про визуализацию данных и Tableau. Не будем томить, здесь все подробности о программе на сайте.

Программа будет полезна, если вы:

● опытный аналитик данных, которому не хватает обратной связи об удобстве дашбордов от заказчиков и хочется научиться делать дашборды качественнее и нагляднее;

● BI-аналитик или хотите перейти в эту роль из аналитики. На курсе вы почерпнёте неочевидные фишки в работе с дашбордами, которые помогут вам в новой роли или помогут выйти на следующий уровень в области BI.

Вашими преподавателями будут лучшие практики визуализации данных: Роман Бунин, Виталий Ковалёв и Анастасия Кузнецова. Они будут делиться своим опытом, проверять домашние задания и давать обратную связь (никаких автопроверок)!

Ждём вас на курсе Hard BI!

Сложно ли менять работу, проработав 10 лет в одной области?

Да, но это того стоит! Антон, студент курса «Инженер данных», перешёл в IT после работы с финансами и на производстве. Читайте его отзыв, чтобы узнать подробности!

Не секрет, что во всех наших программах для аналитиков и ML-инженеров есть блоки, посвящённые A/B-тестированию. Но что делать, если хочется сфокусироваться только на этой теме и сделать упор на практику?

Для этого есть Симулятор A/B-тестов! Присоединяйтесь:

● к базовой версии, если хотите познакомиться с A/B-тестированием без погружения в программирование;

● к продвинутой версии, если хотели бы погрузиться в техническую реализацию A/B-тестов.

Начинаем сегодня!

Кстати, а мы сегодня на конференции Aha!'23

Подходите между докладами за стикерами да и просто пообщаться 🧡

Что вы получите, пройдя Симулятор ML, и как рассказать об этом опыте работодателю?

В эту пятницу, 2 июня в 18:00 по Москве Богдан Печёнкин, один из авторов Симулятора ML проведёт Q&A и расскажет подробнее о программе и о том, как вы сможете применить полученные знания.

Вопросы можно задать заранее в форме или во время голосового эфира.

Встречаемся 2 июня в Discord!

Мы все долго этого ждали – и это случилось. Курс по математике для Data Science начинается прямо сейчас.

И да, он полностью бесплатный!

Вебинар «Стадии ML-проектов» начнётся через час!

В 20:00 преподаватель Start ML Эмиль Каюмов расскажет, из каких этапов состоит работа ML-инженеров, и разберёт каждый из них на реальных задачах.

Обязательно подключайтесь!

Что нового произошло в Симуляторе ML за май? Рассказываем в ежемесячном дайджесте!

Уже подключаетесь к Q&A о Симуляторе ML? Нет? Тогда скорее залетайте, мы уже вот-вот начинаем! :)

Наш Discord-сервер растёт, мероприятий становится больше. Чтобы ориентироваться было удобнее, мы составили афишу на июнь. Выбирайте мероприятие по душе и заранее освобождайте вечер для новых впечатлений!

● Голосовой эфир «Особенности поиска работы, когда за плечами нерелевантный опыт?»

Руководитель Карьерного центра Оксана Васильева расскажет, что делать, если вы ищете работу в новой сфере. Вопросы к эфиру можно заранее оставить в форме.
Когда: 6 июня

● Чаепитие с выпускниками курсов

Будем общаться, делиться эмоциями, выпускники смогут рассказать свои истории, а студенты — послушать, что их ждёт. Хотите поделиться опытом? Подключайтесь!
Когда: 15 июня

● Вечер знакомств

Неформальная встреча, на которой можно познакомиться с другими членами коммьюнити.
Когда: 19 июня

● Эфир с Анатолием Карповым

Тема в разработке — следите за новостями!
Когда: 21 июня

А ещё мы играем в CS:GO с Анатолием Карповым: обычно это происходит по пятницам. Приходите!

Анонсы и подробная информация по мероприятиям будет появляться уже в дискорде ближе к датам проведения мероприятий в канале #news. Присоединяйтесь, чтобы ничего не пропустить!

Хотите перенять опыт лучших ML-инженеров и попробовать себя в решении сложных и разноплановых задач?

Ждём вас на курсе Hard ML!

Зачем аналитикам данных рассчитывать retention (коэффициент удержания клиентов)?

Во-первых, показатель удержания отражает, как долго клиенты остаются активными и сохраняют свою лояльность к продукту или услуге.

Во-вторых, полученная информация помогает удерживать пользователей, выявлять проблемные области и прогнозировать будущую прибыль.

Вместе с Александром Черновым, директором по продукту в Много Лосося, мы разобрались, какие есть способы измерения retention rate и как применить их практически к любому e-commerce сервису.