Мы внимательно следим за изменениями в индустрии и при необходимости обновляем наши курсы, опираясь на самые передовые инструменты.


Из последних новостей: в программу «Симулятора аналитика» был добавлен новый модуль о ETL-процессах и построении пайплайнов на Airflow. Вести модуль будет аналитик из команды аналитических продуктов Яндекса Алексей Баталов.

А ещё мы вместе с руководителем группы аналитики VK Яном Пиле обновили самый насыщенный теорией модуль — «Планирование и запуск A/B-теста».

Обновлённая программа будет доступна уже с нового потока «Симулятора», но если вы обучались на каком-то из предыдущих и хотите получить доступ к лекциям нового модуля — ждём вас по ссылке!

P.S. Время обучения не изменилось и составляет всё так же 5 недель.

Работодатели зачастую отдают предпочтение соискателям, у которых есть опыт решения реальных бизнес-задач. Но где его получить, если вы только начинаете карьеру в аналитике данных?

Для этого мы подготовили программу «Симулятор аналитика», где студенты работают с реальной инфраструктурой и тестируют решения на данных, которые обновляются в реальном времени. На курсе можно не только прокачать навыки работы со всеми актуальными инструментами, но и получить несколько классных идей для собственных pet-проектов.

Кстати, начиная с нового потока (который стартует уже сегодня) доступен новый модуль, благодаря которому вы научитесь строить ETL-пайплайны на Airflow и автоматически обрабатывать любые источники данных.

[Записаться]

В любом бизнесе цена — ключевой инструмент воздействия на поведение пользователей. Повышаем цену — увеличиваем прибыль, но сокращаем спрос. Если снижаем её, то всё с точностью до наоборот. При этом рынок не стоит на месте, а наши конкуренты не дремлют. Значит, и оптимальная цена каждый день разная.

Ценообразование, основанное на человеческой экспертизе, не позволяет быстро адаптироваться к рынку, особенно когда речь идёт о маркетплейсе с миллионами товаров. Как эффективно управлять ценой в таком случае?

25 мая в 19:00 на вебинаре «Как построить ML ценообразование на маркетплейсе» преподаватель курса «Симулятор ML Engineer» Богдан Печёнкин расскажет, как определять оптимальную цену с помощью ML модели, и разберёт расширенный ML System Design динамического ценообразования. Если вы хотите получить готовую инструкцию по его запуску в своей компании, отметьте дату вебинара у себя в календаре!

На вебинаре:

● Рассмотрим базовый пайплайн, включающий сбор данных, обучение и валидацию модели, а также оценку эластичности и учёт влияния цен товаров друг на друга.

● Узнаем, как проводить A/B-тесты в условиях невозможности ценовой дискриминации по пользователям и не сжечь при этом много денег.

● Поймём, какие существуют стратегии ценообразования и как учесть их все, используя единую модель.

[Регистрация]

P.S. Анонс «Симулятора ML Engineer» совсем скоро, stay tuned!

Специалисты из Coffee Analytics, Calltouch, Mindbox и организаторы конференции Матемаркетинг провели исследование рынка маркетинговой аналитики в СНГ.

Вот что нам, как аналитикам, показалось интересным:

● Компании, которые опираются на аналитику в маркетинговых исследованиях, реже занимаются рутинными задачами и могут сфокусироваться на поиске новых прорывных решений.
● Популярность предписывающей и прогнозной аналитики растёт: авторы исследования считают, что спрос на ML и AI в маркетинге будет только увеличиваться. Кажется, пора задуматься о прохождении как минимум Start ML :)

И это далеко не всё! Больше выводов — в самом исследовании, так что советуем посмотреть его полностью👉

LinkedIn даёт возможность найти новые профессиональные контакты, получить подтверждение собственных навыков от коллег и в целом оставаться в курсе того, что происходит в индустрии. Но мало просто зарегистрироваться — чтобы вас заметили, нужно грамотно оформить профиль. Мы собрали несколько советов, с чего лучше начать.

● Подробно заполняйте профиль

Указывайте не только индустрию, должность и свои навыки, но и геолокацию. Обязательно расскажите о своём образовании и не стесняйтесь ставить реальное фото — это может звучать банально, но полностью заполненные профили показываются чаще. А значит, проще получить новые предложения о работе и найти полезные контакты. И не забывайте регулярно обновлять его!

● Используйте свои настоящие данные

Пишите настоящие фамилию и имя, без сокращений и псевдонимов. Не лишним будет сделать персонализированную ссылку, используя комбинацию имени и фамилии. 

● Заголовок важен

В первую очередь рекрутер видит именно фото и заголовок. В нём стоит прописать должность, компанию, основные навыки. Пример: «Аналитик данных | X5 | Сильный SQL». Постарайтесь уложиться в 120 символов. 

● Не пропускайте раздел «Общие сведения»

Общие сведения — это выжимка из вашего резюме. Укажите основную информацию о вашем опыте, стек и ключевые преимущества. Помните: меньше воды и больше цифр. 

● Расскажите об опыте работы 

Распишите свой опыт работы через призму результатов и достижений. Подумайте, что вы сделали и какие результаты это принесло, — здесь тоже стоит опираться на цифры и измеримые параметры. Используйте ключевые слова для описания вашей должности — рекрутеры ищут профили именно по ним. 

● Не забывайте о рекомендациях

Отзывы от коллег, клиентов и партнёров добавят ценности вашему профилю.
А ещё можно указать навыки (например, управление проектами) и тегнуть коллегу, который сможет их подтвердить, — это тоже работает как рекомендация. 

● Расширяйте сеть профессионального нетворкинга 

Если ищете работу, каждый день добавляйте как можно больше полезных контактов HR и нанимающих менеджеров, которые могут заинтересоваться вашим резюме. 

Советуем иметь две версии профиля: на русском и английском языках — это особенно актуально для тех, кто рассматривает релокацию.

Начинаем через полчаса!

В 19:00 стартует вебинар Богдана Печёнкина, где вы узнаете, как пошагово запустить динамическое ценообразование в вашей компании, присоединяйтесь :)

Обязательный этап при отборе в компанию — это техническое собеседование, где интервьюер (возможно даже ваш будущий коллега) проверяет знания соискателя. Рассказываем, как готовиться к собеседованию на позицию junior аналитика данных!

● Посмотреть симуляцию технического собеседования

Чтобы понять, что вас ожидает на этом этапе, смотрите открытое собеседование, где Анатолий Карпов проверяет добровольцев на умение работать с Python и базами данных. Перед тем, как узнать ответы, попробуйте прорешать задания самостоятельно.

● Повторить основы

Как правило, junior специалистов спрашивают базу: освежите свои знания с помощью бесплатного курса для начинающих «Поколение Python». Внутри есть вся необходимая информация об основных типах данных и принципах структурного программирования. Сам курс состоит из 8 модулей с теоретическими и практическими материалами и заданиями — хватит и пары вечеров, чтобы пройти его полностью.

● Потренироваться в написании SQL запросов

Знание SQL — одно из основных требований в вакансиях аналитиков. SQL часто используется для решения повседневных рабочих задач, поэтому предварительная тренировка точно не будет лишней. Мы собрали проверенные ресурсы, которые подойдут не только джунам, но и более опытным специалистам. Интервьюерам ведь тоже нужно готовиться к собеседованиям, верно?:)

Помните в karpovꓸcourses были интервью с крутыми специалистами индустрии? Пока мы ждём новые выпуски, не перестаём вдохновляться коллегами по цеху :) Сегодняшний вечер предлагаем посвятить интервью с куратором курса Start ML Нерсесом Багияном!

Вот что показалось нам интересным:

● Какие задачи решает Data Scientist?
● Что нужно, чтобы стать профессионалом в Data Science?
● И конечно же, нужна ли в этой сфере математика?

И это только малая часть! Устраивайтесь поудобнее и скорее включайте «Как стать руководителем Data Science в 22 года»