Simulative – Telegram
7.37K subscribers
1.71K photos
71 videos
1 file
1.27K links
Привет! Мы — образовательная платформа в сфере аналитики Simulative: simulative.ru

Создаём курсы-симуляторы, где обучаем не на «апельсинках», а на кейсах из реального бизнеса.

Наш уютный чат: @itresume_chat
Поддержка: @simulative_support
Download Telegram
Приглашаем на персональную экскурсию в Симулятор! 🔥

Вместо часа чтения статей и просмотра видео проведите этот час с нами в Симуляторе «Аналитик данных»!

Мы сапожники с сапогами: наша команда несколько раз с нуля отстраивала аналитику в крупных компаниях, а сейчас мы строим сразу несколько data-driven компаний - нам есть, чем вас удивить!

За час в формате персонального созвона в Google Meet мы вам покажем и расскажем:

- Как выстроить обучение, чтобы максимально быстро устроиться аналитиком (даже с нуля)
- Почему 95% новичков не могут найти работу и как не попасть в их число
- Как выглядит идеальное портфолио (на примере реальных людей)
- Почему SQL и Python - не основной навык аналитика

Чтобы записаться на персональную экскурсию прямо сейчас, нажмите на кнопку ниже 👇🏻

Записаться на экскурсию
4👍3🔥2
Самый быстрый способ стать аналитиком данных и найти работу 🔥

Сегодня мы поговорим про насущную проблему всех начинающих аналитиков - как найти работу 🔥 Наверняка эти вопросы вам знакомы (или еще только предстоит их себе задать):

- Как найти работу быстро?
- Как не тратить много времени и денег на бесполезное обучение?
- Как поменять профессию, если ты уже где-то работаешь?

Мы записали для вас целое видео, где поделимся 3 топовыми советами, которые помогут быстро стать аналитиком. Никакой воды, только конкретика и «мясо» 👇🏻

🔗 https://youtu.be/A7WMgncgyPY
👍95🔥3
Праздничная лотерея: подарки достанутся каждому! ❤️

Не знаете как порадовать себя и близкого человека на 8 Марта? Мы всё придумали за вас!
Участвуйте в беспроигрышной лотерее от Simulative! Подарки точно будут вам полезны, и их будет целых 5!

Почему Вам обязательно нужно принять участие в лотерее? 🎁

- В ней все выигрывают - каждый участник заберет с собой 5 подарков.
- Все подарки – бесплатные!
- Каждый подарок поможет прокачать знания и навыки в анализе данных, а кто-то найдет в них новые инсайты – собрали для вас только “мясной” контент.

Как принять участие в лотерее?

Перейдите на сайт по ссылке ниже, крутите барабан и забирайте все 5 подарков с собой.

🔗 Участвовать в лотерее — ссылка

Лотерея действует с 8 по 10 марта. Не упустите шанс получить ценные подарки!
🎉134🤩3
Праздничная лотерея в самом разгаре 🎁

Вчера мы запустили нашу праздничную лотерею в честь 8 Марта, и в ней уже приняли участие более 700 наших подписчиков!
Мы надеемся, что Вам понравились наши подарки, и мы смогли поднять вам настроение в этот весенний день ❤️

А если вы еще не успели принять участие в лотерее, то просто перейдите на сайт, крутите барабан и забирайте за собой целых 5 подарков!

Почему Вам обязательно нужно принять участие в лотерее? 🎁

- В ней все выигрывают - каждый участник заберет с собой 5 подарков.
- Все подарки – бесплатные!
- Каждый подарок поможет прокачать знания и навыки в анализе данных, а кто-то найдет в них новые инсайты – собрали для вас только “мясной” контент.

Для того чтобы принять участие в лотерее, перейдите на сайт по ссылке ниже:

🔗 Участвовать в лотерее — ссылка

Лотерея действует до 10 марта. Не упустите шанс забрать целый букет подарков!
🔥6👍43
Сегодня последний день праздничной лотереи! 🎁

Праздники подходят к концу, а вместе с ними и возможность принять участие в беспроигрышной лотерее!

Если вы находите аналитику полезной для вас, вы изучаете ее, только хотите начать изучать или уже полноценно работаете в этой сфере – то обязательно принимайте участие в лотерее!

Просто перейдите на сайт и забирайте все 5 подарков с собой! Уверены, каждому из них вы найдете применение 🙂

Для того чтобы принять участие в лотерее, перейдите на сайт по ссылке ниже:

👉🏻 Участвовать в лотерее — ссылка

Сегодня последний день лотереи. Не упустите шанс получить подарки!
5🔥3👍2😁1
КАКИЕ БЫВАЮТ АНАЛИТИКИ И ЧЕМ ОНИ ОТЛИЧАЮТСЯ🔥

И от наших студентов, и просто от подписчиков мы частенько слышим вопросы в духе:

А какой аналитике вы обучаете? Продуктовой аналитике, бизнес аналитике, системной аналитике, аналитике данных, BI аналитике, финансовой аналитике, дата аналитике?

И такие же вопросы часто задают в контексте «А в какую аналитику мне лучше податься?».

Если честно, такие вопросы нас водят в ступор, потому что аналитика - пожалуй единственная область, где напридумывали так много должностей, которые занимаются зачастую одним и тем же)))

Поэтому сегодня мы собрали в карточках все основные виды аналитиков, описали их различия и выделили синонимичные должности. Чтобы и вы не путались теперь, и мы могли использовать этот пост, как шаблон для ответа на вопрос 😁

Чтобы записаться на персональную экскурсию прямо сейчас, нажмите на кнопку ниже 👇🏻

Записаться на экскурсию
👍137🔥7
20 НЕСТАНДАРТНЫХ ИДЕЙ ДЛЯ ПОРТФОЛИО АНАЛИТИКА 🔥

Сегодня мы решили поделиться с вами большой подборкой и собрали аж 20 нестандартных идей для вашего портфолио, с которым вы 100% пройдете любой скриннинг на аналитика.

Важно: это не какие-то проектики про кошечек, API погоды в Лондоне или шаблонные проекты с Хабра. Это реальные коммерческие проекты, которые вы можете сделать уже сегодня!

Забирайте и сохраняйте себе подборку проектов, чтобы всегда иметь под рукой неиссякаемый запас вдохновения 👇🏻

https://simulative.ru/portfolio-ideas
9👍4🔥4
Супер-лайфхак для аналитиков про Google Colab 🔥

Наша команда активно использует Google Colab в качестве одной из программ для написания кода на Python. Естественно, нашим студентам мы тоже советуем использовать его для некоторых задач. Но в Google Colab есть несколько неудобных моментов - и решением одного из них на днях поделился наш CEO Андрон в чате студентов Симулятора «Аналитик данных» 👇🏻

Лайфхак про скачивание файла

Хочу поделиться лайфхаком всех лайфхаков. Это мое открытие года (хотя может кто-то и знал).

Я много работаю в Google Colab и частенько бывает, что я оставляю файл на обработку, он 5 часов его обрабатывает, создает мне файл с результатом, а когда я прихожу - среда уже отключена 🥲

Так вот мне всегда было лень посмотреть - а можно ли автоматически скачивать просто файл после обработки. И оказывается можно было не страдать - можно скачивать его автоматически))

И вот этот невероятно сложный код:

from google.colab import files
files.download('Static banner data.xlsx')


Забирайте и передайте это детям по наследству - это очень важно распространить по общественности, чтобы несчастных аналитиков стало меньше! 😁

Заключение

Ну как вам совет, полезный?) Если хотите побольше таких лайфхаков - давайте наберем на этот пост 40 реакций огонечков 🔥 и мы сделаем новый пост в таком формате!
🔥72👍97👎2
Приглашаем на персональную экскурсию в Симулятор! 🔥

Вместо часа чтения статей и просмотра видео проведите этот час с нами в Симуляторе «Аналитик данных»!

Мы сапожники с сапогами: наша команда несколько раз с нуля отстраивала аналитику в крупных компаниях, а сейчас мы строим сразу несколько data-driven компаний - нам есть, чем вас удивить!

За час в формате персонального созвона в Google Meet мы вам покажем и расскажем:

🔸 Как выстроить обучение, чтобы максимально быстро устроиться аналитиком (даже с нуля)
🔸 Почему 95% новичков не могут найти работу и как не попасть в их число
🔸 Как выглядит идеальное портфолио (на примере реальных людей)
🔸 Почему SQL и Python - не основной навык аналитика

Чтобы записаться на персональную экскурсию прямо сейчас, нажмите на кнопку ниже 👇🏻

Записаться на экскурсию
3👍3🔥3
Как писать красивый код на Pandas 🔥

Одна из самых классных фишек Pandas, которой многие не пользуются - это method chaining или цепочки методов.

Большая проблема кода на Pandas в том, что его сложно читать - у нас либо слишком длинные строки с последовательным применением методов, либо куча лишних переопределений переменных. Например, вариант 1:

# Здесь у нас длинная строка с кучей методов - все в кашу
df.do().do_more().do_something_else()...


Вариант 2:

# Здесь каждое действие делается в отдельной строке
# так еще и лишнее переопределение df происходит
df = df.do()
df = df.do_more()
df = df.do_something_else()
...


А вот, как пишут код на Pandas люди, которые шарят в Pandas и любят красивый код:

redistributed_orders_amount = (
area_orders_agg.drop(columns="warehouse_name")
.rename(columns={"preferred_warehouse": "warehouse_name"})
.query("~is_local_delivery")
.groupby(group_fields)["orders_amount"]
.sum()
.rename("redistributed_orders_amount")
)


Этот код писал один из членов нашей команды, Даниил. Чтобы понять его на 100%, надо немного погрузиться в задачу и понимать Pandas, но одно можно сказать точно - это максимально красиво и удобно! Согласны?

Делается method chaining очень просто (в коде выше видно):

1. Вся последовательность команд оборачивается в скобки
2. Каждая новая операция переносится на новую строку

А если еще красиво оформить отступы (как в примере), то вообще будет отлично! В основном, IDE, в которой вы пишите код, делает это за вас.

Кстати, в рамках нашего Симулятора «Аналитик данных» мы ежемесячно проводим живые мастер-классы на разные темы, и скоро Даниил будет проводить как раз мастер-класс про использование Pandas на максималках 🔥

Так что приходите к нам в Симулятор «Аналитик данных», чтобы стать крутым аналитикоми освоить кучу отраслевых фишек. Как раз и на мастер-класс Даниила еще успеваете 😁
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥19👍104
Важный совет при написании кода на Python 🔥

Когда мы пишем код, мы зачастую обращаем внимание только на ошибки - просто потому что скрипт перестает работать. Например, ошибка о том, что переменная не определена или что не существует функции, которую мы пытаемся вызвать.

Однако есть еще предупреждения (warnings). Очень часто они сигнализируют о том, что в текущей версии библиотеки ваш код отработает нормально, а вот в будущих версиях сломается. И бывает, что этот момент наступает очень быстро! Расскажем на своем примере.

Когда мы записывали модуль по Pandas для Симулятора «Аналитик данных», в некоторых местах у нас выскакивали такие ворнинги. Однако мы их проигнорировали, потому что последние 5 лет этот код работал корректно и мы банально привыкли писать код именно так. А потом случилась подлянка…

Python быстро выпустил несколько крупных обновлений, а вслед за этим обновился и Pandas. И некоторый код действительно перестал работать! 🥲

Поэтому на днях мы провели полную ревизию модуля, обновили все блокноты с кодом, написали все комментарии и отревьюили все задачи. Теперь все актуально и доступно как старым студентам, так и новым 🔥

Если интересно, что именно сломалось после обновления версии - смотрите наши карточки, разобрали пару примеров. Если хотите обучиться аналитике - приходите к нам в Симулятор. А лучше и то, и другое 😁
👍12🔥42
🔥24👍8