Самое важное при подготовке к собеседованию на аналитика 🔥

Большинство начинающих аналитиков думает, что если ты обучился - этого достаточно, чтобы «с ноги» открыть дверь в аналитику и пройти любое собеседование. Увы, это не так.

Прохождение собеседований - это отдельный навык, который тоже нужно качать. И один из самых важных этапов - пробные собеседования.

Важный момент - это не про заучивание типовых вопросов, это про развитие стрессоустойчивости, про скорость мышления и способность быстро генерировать правильный ответ под давлением ситуации.

Например, мы в Симуляторе собеседования аналитика проводим как минимум 2 живых интервью: одно техническое - с вопросами и лайв-кодингом, а второе с HR. Естественно, этому предшествует большой этап подготовки - комплексное первичное тестирование, отработка навыка решать задачки, разборы продуктовых кейсов и прочее. Но именно этот этап ребята находят особо ценным.

Тестовое собеседование за счет стрессовой ситуации и непредсказуемости «проявляет» те недочеты, которые в обычное время могут быть не видны. Часто бывает, что мы выявляем серьезные пробелы в знаниях на этапе тестового собеседования, рекомендуем некоторые темы к изучению и после этого повторяем процедуру. Тогда процесс идет максимально эффективно.

А если вы тоже планируете искать работу в аналитике или тем более делаете это прямо сейчас - записывайтесь в наш Симулятор собеседования аналитика. Мы поможем вам пройти этот путь максимально быстро и безболезненно.

👉🏻 Записаться в симулятор 👈🏻

В Симуляторе вас ждут задания с собеседования в ТОП-компании, лекции по самомаркетингу, разборы продуктовых кейсов и самых частых вопросов с технических собеседований, пробные интервью и много другое. Короче, это крутой «тренажерный зал» для вашего навыка прохождения собеседований - вы сможете быстро подготовиться к любому этапу и получить классный оффер.

👉🏻 Записаться в симулятор 👈🏻

Самая частая задача с собеседования на аналитика 🔥

За свою практику мы помогли сотням студентов с трудоустройством, поэтому через нас прошли тонны различных задач с собеседований. Однако есть одна задача, которая стара как мир, но в разных вариациях она встречается до сих пор, причем очень часто и даже в самых крупных компаниях.

Поэтому мы решили записать подробный разбор этой задачи! Приятного просмотра 🙂

👉🏻 Посмотреть видео-разбор 👈🏻

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 👈

Какие кейсы из реального бизнеса можно решать, владея только основами Python? 🔥

Недавно мы с командой запустили бесплатный курс «Основы Python». Мы долго думали - стоит ли его делать. Основная наша мысль была такая:

Чтобы решать бизнесовые кейсы, недостаточно знать только основы. А если мы будем давать в курсе задачи, далекие от реальности, то участникам он не понравится.

Конечно, в нашем бесплатном курсе есть и учебные задачи. Но хотелось чего-то большего - дать участникам возможность применить полученные знания в реальных коммерческих задачах.

И мы с командой придумали отличное решение - мы нашли несколько кейсов из нашей собственной бизнес-практики, для решения которых достаточно базовых знаний Python.

Например, первый кейс - автоматизация обработки чеков с кассовых аппаратов в магазинах. Каждый вечер кассы выгружают чеки в папку на сервер организации и задача студентов - написать скрипт, который будет отбирать только нужные файлы, очищать их от лишних данных и сохранять в единый набор данных. Эту задачу мы решали многократно - она максимально жизненная, а для ее решения достаточно знать основы.

И таких кейсов еще несколько - есть еще на расчеты метрик, обработку платежей и так далее. Так что, если вы еще не записались на наш бесплатный курс по «Основам Python» - самое время это сделать!

👉🏻 Записаться на бесплатный курс по Python 👈🏻

Пошаговый план изучения Python 🔥

Python - язык программирования, который обязательно нужно знать каждому аналитику. Однако многие не понимают: а зачем он вообще нужен, как он пригодится в работе и какие задачи с помощью него можно решать.

Поэтому мы с командой составили подробный пошаговый план изучения Python. Мы оформили его в виде чек-листа из 30 пунктов, с четкой последовательностью изучения тем.

👉🏻 Получить пошаговый план изучения Python 👈🏻

Самая крутая фишка: мы написали 20 идей проектов из реального бизнеса - реальных коммерческих задач, которые вы сможете сделать по мере изучения языка.

Для каких-то проектов достаточно знать азы (например, написать скрипт сбора данных из кассовых чеков), а для каких-то надо освоить Python на продвинутом уровне (например, написать класс-коннектор к СУБД PostgreSQL).

Так что, если вы интересуетесь аналитикой и Python - обязательно забирайте себе этот пошаговый план и ставьте галочки по мере изучения тем ✅

👉🏻 Получить пошаговый план изучения Python 👈🏻

Как применять знания с курсов в реальной практике?

Мы много говорим, что наш Симулятор «Аналитик данных» построен на кейсах из реального бизнеса, и что даже с самого нуля в нем можно научиться решать сложные отраслевые кейсы и стать крутым аналитиком. И мы очень хотим, чтобы это не звучало как «громкие заявления».

Поэтому мы поговорили с нашими студентами и спросили напрямую - а применяют ли они знания, полученные в Симуляторе. Эти ребята пришли к нам с нуля и уже в середине обучения устроились аналитиками (а некоторые - устроились прям к нам в компанию!).

И сегодня первый герой нашей истории - Илья, который получил оффер еще во время обучения! Читайте его историю в карточках 🧡

А еще у нас есть важная новость! В мае в наш Симулятор «Аналитик данных» пришло много новых студентов, поэтому мы решили временно ограничить набор на каждый из тарифов, чтобы не падать в качестве.

Сейчас у нас есть 15 свободных мест на тариф Базовый, 8 на Персональный и всего 4 на VIP. Так что оставляйте заявку, чтобы вписаться сейчас или забронировать место 🧡

👉🏻 Забронировать место 👈🏻

В какой последовательности изучать аналитику данных? 🔥

В прошлом посте мы рассказывали историю нашего студента Ильи, который получил оффер еще во время обучения и сразу же стал применять на практике большое количество инструментов - и SQL, и Python, и BI-системы, и знания по автоматизации/деплою, и многое другое.

Звучит классно, но Илья уже прошел большой путь и освоил много материалов в нашем Симуляторе. А если вы только в начале пути к карьере аналитика, то наверняка вы сталкивались с такими мыслями:

🔹 А нужно ли учить инструмент/язык Х или лучше выбрать другой?
🔹 А в каком порядке изучать темы?
🔹 А что нужно освоить, чтобы максимально быстро стартануть карьеру, а не 3 года потратить на прохождение разных курсов?

Поэтому мы с командой подготовили для вас бесплатный полный роадмап по карьере аналитика. Рекомендуем вам его скачать и периодически заглядывать, чтобы не сбиваться с пути и максимально быстро стартануть карьеру.

👉🏻 Получить бесплатный роадмап 👈🏻

Роадмап поможет вам выстроить четкую последовательность изучения тем (они расположены по порядку), выделить ключевые темы (мы разложили все по приоритетам) и не тратить время на лишнее (специфические темы для разных специальностей выделены отдельно).

Когда-то мы делали такой роадмап для себя, когда начинали свою карьеру аналитиков - мы проанализировали сотни вакансий, выписали все навыки, расклассифицировали их и это здорово нам помогло. Спустя много лет этот роадмап лег в основу программы нашего Симулятора «Аналитик данных», а сейчас мы его актуализировали и отдаем вам бесплатно 🧡

👉🏻 Получить бесплатный роадмап 👈🏻

Зачем аналитикам вообще нужен Python 🔥

Сегодня хотим поговорить на интересную тему - а зачем аналитикам вообще нужен Python? Вроде все его спрашивают в вакансиях, но особо кроме как «загрузить датасет, очистить от пропусков, построить графики и посмотреть на распределение» ничего в голову и не приходит. Поэтому мы решили рассказать про несколько распространенных кейсов!

Например, наш студент Илья после получения оффера использовал Python, чтобы обрабатывать csv-файлы, которые по расписанию выгружаются из 1С, и загружать их в облачную базу. Кстати, если вы не читали эту историю - обязательно почитайте.

Есть и другой кейс. Сейчас наша команда настраивает аналитику в крупной образовательной компании. Они проводят очень много вебинаров (каждый день штук по 10) и им приходится руками каждый день заполнять кучу отчетов - сколько людей записалось, сколько пришло, сколько внесли предоплату и т.д. Они попросили нас упростить этот процесс.

Что мы сделали - у вебинарной площадки есть API, поэтому мы написали несколько скриптов на Python, которые каждый день по расписанию забирают информацию обо всех записавшихся/дошедших на вебинар. Аналогично загружаем данные и об оплатах. После этого данные сохраняются в базу данных PostgreSQL и строятся дашборды по доходимости, конверсиям, среднему чеку и т.д.

Это еще один распространенный кейс использования Python у аналитиков - написание скриптов для сбора данных. И такое приходится делать постоянно - собирать данные с CRM-систем, всяких сторонних сервисов и т.д.

Кстати, если вы тоже хотите стать крутым аналитиком и научиться делать такие вещи с нуля - записывайтесь к нам в Симулятор или бронируйте места. У нас еще есть 9 свободных мест на тарифе Базовый, а на Персональном и VIP места почти закончились!

👉🏻 Записаться в Симулятор или забронировать место 👈🏻

После прохождения всего нескольких модулей Симулятора вы с легкостью сможете делать такие проекты - это позволит вам всего за несколько месяцев приступить к поиску работы в аналитике.

Кстати, завтра для студентов Симулятора мы проводим закрытый мастер-класс, где будем разбирать скрипт сбора данных с этой вебинарной площадки. Вы еще успеваете вписаться 😁

👉🏻 Записаться в Симулятор или забронировать место 👈🏻

Бесплатный курс, чтобы начать свой путь в аналитике данных 🔥

Последние дни мы много пишем про Python - например, в одном из последних постов рассказывали, а зачем аналитикам вообще нужен Python на примере кейсов из нашей практики.

В связи с этим решили напомнить, что недавно мы запустили топовый бесплатный курс «Основы Python»! Если вы подумываете освоить профессию аналитика данных или уже двигаетесь в этом направлении, то рекомендуем вам начать именно с его прохождения.

Почему это хорошая идея:

🔸 Мы разбираем все очень подробно с самого нуля и до продвинутых вещей. У вас в голове сложится стройная база, которую потом можно углублять.
🔸 В конце курса вы сможете попрактиковаться на реальных кейсах, которые аналитики решают каждый день.
🔸 У нас есть поддержка - вы можете задать вопрос нам в чате и мы поможем.

Курс прошло уже более 1000 человек - так что вы в хорошей компании 🧡

👉🏻 Записаться на бесплатный курс 👈🏻

А еще крутая новость - мы объявляем розыгрыш для участников бесплатного курса по Python!

Условия максимально простые - 3 победителя получат доступ к одному из модулей нашего Симулятора «Аналитик данных» на выбор.

Чтобы стать победителем, достаточно до 21 июня выполнить 1 из 2 условий:

🔹 Решить более 70% всех задач с автопроверкой из бесплатного курса
🔹 Написать комментарий под этим постом со скриншотами, что все 3 итоговых проекта выполнены успешно

Победителя будем выбирать случайно из всех, кто выполнил хотя бы один из этих пунктов. Всем желаем удачи и до встречи на курсе 🧡

👉🏻 Записаться на бесплатный курс 👈🏻

Какой код должен уметь писать аналитик? Заберите папку с проектом 🔥

Когда мы рассказывали историю Ильи, мы уже упоминали про итоговый проект в модуле по Python из нашего Симулятора «Аналитик данных». Именно после его решения Илья сразу и получил оффер (если вы не читали эту историю - обязательно почитайте).

А сегодня мы решили поделиться с вами решением этого кейса, чтобы вы могли сами «пощупать», как выглядит реальный аналитический проект на Python - ведь именно такие задачи очень часто прилетают аналитикам.

В этот раз мы взяли решение другого нашего студента - Арсения! Он тоже недавно сдал свою работу и она нам понравилась - делимся с вами!

👉🏻 Посмотреть проект Арсения 👈🏻

Проект достаточно большой - нужно написать полноценный ETL-пайплайн: написать код, который забирает данные по API корпоративного клиента, обрабатывает их и очищает от «мусора», после чего убирает их в базу данных PostgreSQL.

А еще есть задание «под звездочкой» - нужно настроить отправку писем на почту, когда обработка завершена и добавление информации в гугл-табличку для менеджеров, у которых нет доступа к базе.

Короче говоря, задача не из легких даже для опытных спецов. Но Арсений справился на отлично. Крайне рекомендуем к просмотру!

👉🏻 Посмотреть проект Арсения 👈🏻

Подборка топовых телеграм-каналов для аналитиков 🔥

Два года назад мы делали статью на Хабре с большой подборкой телеграм-каналов для аналитиков. За это время статья набрала более 50 000 просмотров и стоит на 1 месте в поисковой выдаче.

Однако многие авторы с тех пор перестали вести свои каналы + появилось много новых классных каналов. Поэтому мы решили актуализировать эту подборку в новом формате!

Мы провели большую работу, отсмотрели около сотни каналов и выбрали 15 авторских блогов, которые нам показались наиболее интересными (большинство из них мы и сами читаем).

Для удобства мы собрали все каналы в одну папку - вы можете подписаться в один клик 👉🏻 https://news.1rj.ru/str/addlist/dMeiok8FCdA3ZTMy

В этой подборке только авторские каналы с качественным контентом. Вы там не встретите бесполезных пересылок изо всех каналов мира, дайджестов ни о чем и прочего. В папке - Андрон Алексанян, Настя Кузнецова, Валера Бабушкин, Глеб Михайлов и другие известные аналитики. Подписывайтесь и читайте с удовольствием 🧡

Что нужно сделать перед поиском работы в аналитике? 🔥

Недавно мы рассказывали, что полностью «пересобрали» Симулятор собеседования аналитика. Теперь это не просто «тренажер для подготовки» - это полноценная программа, где мы с вами за руку проходим весь процесс: от выявления слабых мест до получения оффера.

Одно из ключевых изменений, которое мы сделали - внедрили первичное комплексное тестирование студентов. Этот процесс позволяет сократить срок трудоустройства в 2 раза, за счет точечной проработки слабых мест и усиления сильных сторон кандидата.

Происходит это так: создается персональный чат со студентом, куда добавляется HR, куратор и ментор-преподаватель. Сначала мы выясняем, куда человек вообще планирует откликаться, чтобы выстроить план первичной проверки (например, для дата инженера не нужно проверять A/B-тесты). Затем происходит тестирование по двум направлениям:

🔹 Тестирование по хард-скиллам (SQL, Python, продуктовая часть, математика, A/B-тесты). Студент решает задачи, проходит тесты, разбирает несколько кейсов, делает проекты на Python и присылает на проверку. По итогу ментор-преподаватель формирует вот такую таблицу с результатами и по всем неправильным решениям даем расшифровку + общие выводы (что нужно подтянуть, а что ок).
🔹 Тестирование по софт-скиллам. С помощью психологического теста проверяем основные психологические характеристики (стрессоустойчивость, неуверенность и др). После этого HR дает подробную расшифровку и рекомендации - как использовать эту информацию для прохождения собеседований.

Почему это круто? После такой проверки мы (и сам студент) на 100% понимаем все слабые места - что нужно подтянуть, по каким вопросам погонять на тестовых собеседованиях и какие сильные стороны нужно ярко выделять на собеседовании. Только после этого мы приступаем к прокачке CV/CL, тестовым собеседованиям, откликам и интенсивной подготовке.

Если вы тоже сейчас находитесь в процессе поиска работы аналитиком (или обучаетесь и скоро планируете заняться этим вопросом) - Симулятор подходит для вас идеально. Средняя оценка программы после обновления - 9.5, а студенты уже нашли работу в Альфа-Банке, Сбере, Озоне и других топ-компаниях.

У нас еще осталось 7 мест по специальной цене - записывайтесь, чтобы урвать себе местечко 🧡

Пройдите бесплатный курс и получите еще один в подарок 🔥

На прошлой неделе мы анонсировали классный челлендж - все участники нашего бесплатного курса «Основы Python» могут выиграть доступ к любому модулю нашего Симулятора «Аналитик данных». Для этого достаточно… просто пройти наш бесплатный курс 😁

👉🏻 Записаться на бесплатный курс 👈🏻

На всякий случай напоминаем подробности. Чтобы стать победителем, достаточно до 21 июня выполнить 1 из 2 условий:

🔹 Решить более 70% всех задач с автопроверкой из бесплатного курса
🔹 Написать комментарий под этим постом со скриншотами, что все 3 итоговых проекта выполнены успешно

Победителя будем выбирать случайно из всех, кто выполнил хотя бы один из этих пунктов. Всем желаем удачи и до встречи на курсе 🧡

👉🏻 Записаться на бесплатный курс 👈🏻

Запускаем бесплатный интенсив по подготовке к собеседованиям 🔥

Друзья, у нас бомбическая новость - мы запускаем новый бесплатный продукт! Это 4-х дневный интенсив по подготовке к собеседованиям!

Программа насыщенная и затрагивает сразу много аспектов подготовки к собеседованиям:

🔸 День 1: Составление резюме, cover letter, портфолио и самомаркетинг
🔸 День 2: Решение задач с собеседований
🔸 День 3: Разбор вопросов с технических собеседований
🔸 День 4: Разбор продуктовых кейсов

Каждый день мы будем присылать вам материалы по одной из тем. А по некоторым темам даже будет дополнительное «домашнее задание»!

👉🏻 Записаться на бесплатный интенсив 👈🏻

Интенсив подходит всем, кто изучает аналитику и планирует искать работу. Участие в нем займет не более 1 часа в день, но даже в таком формате вы получите для себя массу пользы!

Кстати, вы можете вписаться и получить весь материал абсолютно бесплатно. А если хочется более глубокой проработки и персональных консультаций - мы предусмотрели 30 VIP-мест. Так что записывайтесь, выбирайте формат участия и погнали 🔥

👉🏻 Записаться на бесплатный интенсив 👈🏻

Как выбрать для себя, каким аналитиком стать? 🔥

Если зайти на сайт с вакансиями и вбить «аналитика», то можно увидеть целый «зоопарк» названий - системная, бизнес, маркетинговая, продуктовая и т.д. Мы даже целый пост-шпаргалку делали - чем они все отличаются.

А еще мы с командой полностью пересобрали тест «Какая аналитика вам подходит». Теперь там 7 точечных вопросов, которые помогут вам определить - какое направление выбрать с учетом вашего характера, предпочтений, бекграунда и других факторов.

👉🏻 Пройти тест 👈🏻

Обязательно пройдите этот тест: правильный выбор направления позволит сэкономить много времени на обучении, а также позволит кайфовать от новой профессии в будущем.

👉🏻 Пройти тест 👈🏻

Почему онлайн-курсы не работают или проблема «конвейера» 🤯

Когда мы запускали проект Simulative и набирали первых студентов в свои Симуляторы, мы четко осознавали одну вещь:

Мы не будем работать на поток. У нас будет персональный подход, а не конвейер. Если у студента есть запрос или проблема - мы максимально постараемся ее решить.

Поэтому одна из ключевых фишек наших Симуляторов - поддержка преподавателей и, в частности, наш чат в телеграме.

Чат - это место, в котором 600 студентов, и абсолютно ни один вопрос не остается без ответа. Всегда на помощь приходят преподаватели (а сейчас уже и студенты частенько сами подхватывают)! А самое крутое, что в чате вообще нет негатива. Это много говорит о качестве продукта и лояльности студентов 🙂

Кстати, мы периодически публикуем интересные темы, которые обсуждаем со студентами в чате - например, про неправильные выводы о стоимости клиента или лайфхак для Google Colab.

Поэтому, если вы хотите стать крутым аналитиком данных - приходите к нам в Симулятор «Аналитик данных»! До конца июня у нас осталось еще 4 места на тариф Базовый и по 2 места на Персональный и VIP. Так что успевайте вписаться 🔥

👉🏻 Забронировать место в Симуляторе 👈🏻