Чем занимаются аналитики на работе? 3 реальные истории

Мы пообщались с некоторыми нашими студентами, которые уже трудоустроились в разных компаниях. Они поделились своими историями о том, что входит в их повседневные обязанности.

Например, Даниил смог начать карьеру в аналитике после прохождения нескольких модулей (продуктовые метрики, SQL и Metabase). Это впечатляет!

👉 Читайте все истории здесь.

Мы рассмотрели всего три истории из сотен подобных. Очевидно одно — даже с небольшим набором знаний вы можете начать практиковаться в новой профессии.

Как думаете, смогли бы так же?

➡️ Если вы интересуетесь аналитикой и хотите попробовать свои силы на практике — есть возможность освоить базовые понятия с бесплатным доступом к первым урокам нашего курса-симулятора «Аналитик данных».

Так вы решите первую бизнес-задачу и поймете лучше эту профессию.

❗️Один из самых частых комментариев от аудитории в последнее время звучит примерно так:

А надо ли мне учиться аналитике, если рынок перегрет и джунов слишком много?

Давайте разберемся.
🟠Востребованность профессии: cогласно данным исследования Statista, количество данных к 2025 году предположительно достигнет 182 зеттабайта, что эквивалентно 164,6 млрд терабайтам. Это значит, что специалисты в этой области будут нужны бизнесу всегда.

🟠Джуны тоже являются ценными специалистами. Да, на 1 вакансию могут быть сотни и даже тысячи откликов, но реальными кандидатами будут единицы – те, у кого сильное резюме и успешные собеседования.

Чтобы вы могли стать таким специалистом, мы разработали менторскую программу «Аналитик данных». В ней вы получите:
🟠Индивидуальный трек обучения;
🟠Работу над реальными проектами под руководством экспертов – сможете уже с первых дней приносить пользу бизнесу;
🟠Сильное портфолио, которое выгодно выделит вас среди других;
🟠Самое главное: мы не просто обучаем вас профессии — мы доводим вас до первого оффера!

➡️ Программа стартует уже сегодня, 3 места еще свободны. Записаться на консультацию можете в любой момент – вас это ни к чему не обязывает, но может стать важным шагом в развитии вашей карьеры аналитика данных.

P.S. Вообще, есть еще пункты по вопросу рынка труда, но мы пожалуй вынесем это в отдельное обсуждение. Stay tuned!

⚡️ Вебинар уже сегодня!

Присоединяйтесь в 19:00 по МСК к открытому вебинару «10 полезных приемов SQL от тимлида аналитиков». Спикер — Павел Беляев, тимлид аналитиков в сервисе eLama.

Что будем делать:
🟠Проведем проверку на повторяющиеся комбинации в таблице с данными;
🟠Найдём последний элемент в исторических данных;
🟠Проведём сравнение разных версий таблиц;
🟠Заполним пропущенные даты во входящих данных и другое.

➡️ Зарегистрироваться

⚡️ Вебинар уже стартовал!

Мы познакомились друг с другом и нашим очень классным спикером — Павлом Беляевым. Сейчас уже вместе с Павлом приступаем к разбору первого приёма в работе с данными, начинаем с проверок на дубли, а там посмотрим.

Прямой эфир — отличная возможность задать свои вопросы и получить на них ответы от опытного специалиста.

➡️ Подключайтесь — ещё успеете на самое интересное!

🔥 В какой последовательности изучать аналитику данных?

Если вы только в начале пути к карьере аналитика, то наверняка сталкивались с невероятным обилием информации и 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?

Мы с командой подготовили (скорее, обновили) для вас бесплатный полный роадмап по карьере аналитика. Рекомендуем вам его скачать, сохранить и периодически заглядывать, чтобы не сбиваться с пути и максимально быстро стартануть карьеру.

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

Если вы еще не скачали себе наш роадмап — обязательно сделайте это: он позволит избавиться от путаницы и сформировать четкий план действий, без тревоги что-либо упустить ✨

➡️ Получить материал

#полезность

📌 Какие навыки нужны новичку, чтобы взяли на работу?

Видим ваши комментарии в чатах и вебинарах с насущным вопросом:

За какие же навыки хвататься, чтобы стартовать карьеру в аналитике? Что спрашивают на собеседованиях?

Приводим короткий список:
🟠Продуктовые метрики: нужно глубоко разбираться в том, как «переводить» продукт на язык цифр и метрик.
🟠SQL и базы данных: освойте SQL, это чаще всего спрашивают на собеседованиях и используют в работе.
🟠Python: основы программирования для анализа данных.
🟠Коммуникация: многие видят аналитиков суровыми интровертами, но каким бы интровертом вы не были – данные приходят от людей и нужны тоже людям. Нужно уметь понимать, что хочет получить заказчик и доносить свои мысли коллегам.

На нашем курсе-симуляторе «Аналитик данных» вы научитесь всем этим навыкам через практические задания на реальных кейсах. Вы решите более 300 бизнес-задач и соберете портфолио, которое поможет вам найти работу или продвинуться по карьерной лестнице. Уже через несколько месяцев вы с уверенностью сможете откликаться на вакансии!

➡️ Курс стартует уже сегодня, осталось 2 места — успевайте заскочить!

❗️Небольшой бонус.
Что еще сейчас часто ищут работодатели – это мультикомпетентный специалист. Такой, что и пайплайны соберет, и анализ проведет, и визуализирует красиво.

Учитывая такое положение дел, а также пожелания нашей аудитории, присмотритесь к специальному предложению с выгодой 21% — «Фулстек-аналитик», объединяющее наши курсы в три трека.

Оставляйте заявку, уточняйте условия и выбирайте свое лучшее будущее в профессии!

СММщик: не хочет делать мимимишный контент к празднику.

Андрон: старается, рисует сердечко на питоне, чтоб СММщику понравилось.

Как вам?
❤️ — Андрон молодец!
🔥 — Сердечко крутое!
👍 — Вы крутые!

🟠 Ссылка на код

Вебинар: Строим модель кредитного скоринга на Kaggle

19 февраля в 19:00 по МСК проведем вебинар, где вместе с Савелием Батуриным построим модель кредитного скоринга. Савелий — Senior ML-Engineer в Postgres Professional, а также преподаватель нашего курса-симулятора «Инженер машинного обучения». Возможно, вы уже даже посещали предыдущий вебинар, где мы строили рекомендательную систему фильмов.

Что будем делать в этот раз:
🟠Изучим классификацию и кредитный скоринг: научимся определять, сможет ли человек вовремя вернуть кредит;
🟠Проанализируем имеющийся набор данных;
🟠Создадим пайплайны для обработки числовых и категориальных признаков;
🟠Обучим модель-классификатор и подберем ее параметры;
🟠Рассчитаем и проанализируем метрики работы модели.

Для новичков в машинном обучении этот вебинар — отличная возможность получить практические знания на реальном примере. Те, кто уже работают в ML, смогут углубить свои навыки и пообщаться с коллегами в чате.

И абсолютно каждый сможет задать свой вопрос спикеру – специалисту своего дела. Кто знает, может ответ на этот вопрос бустанет вашу карьеру.

➡️ Зарегистрироваться

#вебинар

❗️Секретная функция SQL, которая облегчит вам жизнь

Давно не было от нас видеоподгонов. Сегодня расскажем про функцию array_agg в SQL. Это агрегатная функция и используется для объединения значений из нескольких строк в один массив.

Функция суперполезная, поэтому спешим ею с вами поделиться. Как сказал сам Андрон, автор видео:

Если бы я знал про нее раньше, моя жизнь была бы сильно лучше)

😶Смотреть на VK Video
😶Смотреть на YouTube

Ждём реакции за качественный дроп 🔥

📎 Топ ошибок при проведении A/B-тестов и как их избежать

A/B-тестирование — это не просто инструмент, а наука, лежащая в основе успешной оптимизации продуктов. Однако нередко даже самые опытные команды допускают ошибки, которые сильно искажают результаты и могут приводить к неверным решениям.

Подготовили для вас материал с наиболее распространенными «ловушками», реальными примерами из практики и действенными способами их избежать.

🟠Что разберем в материале:
1. Преждевременное завершение тестов;
2. Неправильный выбор метрик;
3. Предотвращайте фальсификацию данных (p-hacking).

Обязательно сохраните себе, чтобы не потерять! 🔥

➡️ Получить материал

#полезность

Февраль — месяц новых возможностей! 🚀

Половина месяца уже позади, но у вас ещё есть шанс сделать мощный рывок в карьере!

До конца месяца у нас запланировано несколько интересных стартов:
🟠21 февраля: Курс-симулятор «Инженер машинного обучения». Станьте экспертом в области ML и откройте новые возможности для своей карьеры.
🟠25 февраля: Курс-симулятор «BI-аналитик». Освойте искусство визуализации данных и продуктовых метрик.
🟠28 февраля: Курс-симулятор «Аналитик данных». Освойте профессию аналитика с нуля, обучаясь на реальных кейсах. Или можно присоединиться к текущему потоку — обучение началось в прошедшую пятницу, еще успеете включиться в течение 7 дней после старта.

📈 Напоминаем про возможность стать фулстек-аналитиком с выгодой до 21%!
Мы объединили наши курсы в три трека:
🟠Аналитик данных с сильной экспертизой в BI — для тех, кто хочет визуализировать и интерпретировать данные.
🟠Аналитик-инженер данных: 2 в 1 — для тех, кто хочет работать с данными и инфраструктурой.
🟠Фулстек-аналитик — для тех, кто хочет стать универсальным специалистом.

⏰ Специальное предложение для тех, кто не ждёт!
До 21 февраля включительно вы можете получить скидку 15% на все платные курсы по промокоду FEB15.

➡️ Получить спецпредложение

P.S. Чем раньше вы начнёте, тем быстрее увидите результат. А к осени вы уже можете стать востребованным специалистом. Не упустите свой шанс!

⚡️ Машинное обучение: что это и как связано с аналитикой

Машинное обучение (ML) — это область искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерам обучаться на данных, выявлять закономерности и делать прогнозы без явного программирования.

В этой статье мы рассмотрим основные концепции машинного обучения, связь с аналитикой и популярные алгоритмы, а также приведем примеры кода на Python.

➡️ Читать статью

🐍 Бесплатный курс по Python: как освоить язык поэтапно

Друзья, мы тут подумали – здесь много людей, которые еще только обучаются, проходят платные или бесплатные курсы и планируют стать аналитиками. А зачем вы учите Python? Вы понимаете для чего изучаете этот язык или всё просто для того «чтобы было»?

Если что, правильный ответ – Python крайне необходим аналитику. Однако супер редко рассказывают в каких задачах вы реально его будете использовать.

Чтобы помочь вам разобраться, 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 😉

⚡️ Вебинар уже сегодня!

Присоединяйтесь сегодня в 19:00 по МСК к открытому вебинару «Строим модель кредитного скоринга на Kaggle». Спикер — Савелий Батурин, Senior ML-Engineer в Postgres Professional, а также преподаватель нашего курса-симулятора «Инженер машинного обучения». Возможно, вы уже даже посещали предыдущий вебинар, где мы строили рекомендательную систему фильмов.

Что будем делать в этот раз:
🟠Изучим классификацию и кредитный скоринг: научимся определять, сможет ли человек вовремя вернуть кредит;
🟠Проанализируем имеющийся набор данных;
🟠Создадим пайплайны для обработки числовых и категориальных признаков;
🟠Обучим модель-классификатор и подберем ее параметры;
🟠Рассчитаем и проанализируем метрики работы модели.

➡️ Зарегистрироваться

Вебинар по машинному обучению уже стартовал!

Мы познакомились друг с другом и нашим очень классным спикером — это Савелий Батурин, Senior ML-Engineer в Postgres Professional, а также преподаватель нашего курса-симулятора «Инженер машинного обучения».

Сейчас мы обсудим базовые понятия о кредитном скоринге и приступим к разбору условий задачи.

Прямой эфир — отличная возможность задать свои вопросы и получить на них ответы от опытного специалиста.

➡️ Подключайтесь — ещё успеете на самое интересное!

В какой последовательности изучать BI-аналитику? 🔥

Если вы только начинаете свой путь в BI-аналитике, то наверняка сталкивались с огромным объемом информации и вопросами:

🟠 Стоит ли учить именно этот инструмент (Power BI) или язык (SQL, Python, DAX)?
🟠 В каком порядке изучать темы, чтобы не запутаться?
🟠 Что нужно освоить в первую очередь, чтобы быстро войти в профессию и не тратить годы на бессистемное обучение?

Мы с командой подготовили для вас бесплатный роадмап по карьере BI-аналитика. Это пошаговый план, который поможет вам выстроить четкую траекторию обучения и быстрее достичь профессиональных целей.

Роадмап включает:

😶 Последовательность изучения тем — от базовых до продвинутых.
😶 Приоритеты: что изучать в первую очередь, а что можно отложить.
😶 Специфические навыки для разных направлений в BI (визуализация данных, ETL-процессы, работа с большими данными и т.д.).

Скачайте роадмап, сохраните его и используйте как чек-лист, чтобы не сбиваться с пути и не тратить время на лишнее. Он поможет вам:

✨ Избавиться от путаницы в обучении.
✨ Сформировать четкий план действий.
✨ Быстро стартовать карьеру BI-аналитика без лишних тревог.

➡️ Получить материал

#полезность

⚡️ Последний день акции!

Друзья, напоминаем о нашем февральском спецпредложении — до 21 февраля включительно вы можете получить скидку 15% на все платные курсы по промокоду FEB15.

➡️ Получить спецпредложение

И, пользуясь случаем, напоминаем о старте курса-симулятора «Инженер машинного обучения».

Преподаватели курса:

🟠Савелий Батурин, которого вы можете знать по нашим вебинарам, интегрирует языковые модели в бизнес-процессы, занимается обучением ML-моделей и вас этому научит;

🟠Андрон Алексанян, наш CEO, Елизавета Бережная и Илья Трофимов погрузят вас во все тонкости Python’а;

🟠Елизавета Алексанян обучит математике в машинном обучении.

Обучение, как и всегда, базируется на реальных кейсах, которые вы сможете использовать в своем портфолио и получить явное преимущество при трудоустройстве.

Курс предназначен не только совсем новичкам, но и тем, кто уже работает в аналитике или ML и хочет углубить свои знания.

➡️ Оставить заявку