🔥 Вебинар начался!

Мы начинаем разбор тестового задания от крупнейшей ритейл-сети «Магнит» с ознакомления с датасетом и приступаем к решению, а потом еще бонусом разберем тестовое по SQL от eLama.

В эфире мы отвечаем на все вопросы аудитории — спешите подключиться, еще успеете на самое интересное!

➡️ Подключиться

📎 Анализируем успеваемость студентов с помощью базового Python

Какое-то время назад, в рамках запуска бесплатного курса «Основы Python» наш CEO Андрон проводил мастер-класс, где решал интересную задачку — анализировал разные метрики успеваемости студентов с момента загрузки файлика и до генерации выводов.

И все это с использованием только базового функционала Python — никакого читинга 😁

Что было в разборе?
🟠 Загрузка и обработка данных — работа с файлами, парсинг и структурирование.
🟠 Расчет метрик — общий прогресс студента, табель с успеваемостью студентов и другие.

Самый интересный момент? Андрон показал, как даже с базовым синтаксисом Python можно решать реальные аналитические задачи.

➡️ Получить разбор

#полезность

✨ Реальные кейсы и карьерный рост: скидки на курсы-симуляторы до 31 марта

До 31 марта включительно мы проводим специальную акцию для тех, кто хочет превратить данные в реальные бизнес-стратегии и стать востребованным специалистом.

*️⃣ Скидка 20% на тариф «Продвинутый»

Этот тариф — это не просто обучение, а реальные инструменты для карьерного роста. Вы получите индивидуальные созвоны с преподавателями и HR, пожизненный доступ к мастер-классам с разбором лучших практик на рынке, карьерный курс по собеседованиям и самопрезентации, а также живое тестовое техническое собеседование и тестовое задание с обратной связью.

*️⃣ Скидка 70% на оплату после получения оффера при покупке тарифа «VIP»

Тариф «VIP» дополняет «Продвинутый», но здесь мы предлагаем максимально персонализированное обучение. Вы получите индивидуальный план обучения, персональный чат с куратором, ментором и HR. И самое главное — мы не просто обучаем, но и «трудоустраиваем», доводя вас за руку до получения оффера.

➡️ Выбрать курс

‼️Внимание! Акция действует на все курсы-симуляторы

А уже завтра стартует новый поток курса-симулятора «Аналитик данных». После курса вы будете готовы решать рабочие задачи или внедрять знания на текущем месте работы на 100%.

Оставляйте заявку уже сейчас, чтобы не пропустить старт нового потока и не упустить возможность сэкономить! 📚

➡️ Оставить заявку

⚡️ [Вебинар] Анализируем продажи на маркетплейсах с помощью Python

Мощь маркетплейсов в наше время — это вам не шуточки, а довольно внушительная часть экономики. Хотите узнать, как использовать Python для анализа продаж и создания эффективных стратегий?

Приглашаем на вебинар 1 апреля в 18:30 по МСК, где наш СЕО Андрон Алексанян в прямом эфире проанализирует продажи на маркетплейсах с помощью Python. Никаких розыгрышей, только полезные знания! 😉

Что будем делать:

🟠 Напишем скрипт на Python, который каждый час собирает статистику о ранжировании карточки на WB по ключевым запросам;
🟠 Построим наглядные визуализации для отслеживания динамики ранжирования;
🟠 Обсудим, как упаковать этот проект в идеальное портфолио.

➡️ Зарегистрироваться

🔥 Базовая Шпаргалка по Работе с Файлами в Python 🔥

Работа с файлами в Python — это важная часть обработки данных и автоматизации задач. Мы подготовили для вас базовую шпаргалку с основными операциями для работы с файлами.

➖ Открытие файла для чтения
➖ Чтение по строкам
➖ Запись в файл
➖ Добавление в файл
➖ Чтение и запись в бинарных файлах
➖ Работа с контекстом
➖ Проверка наличия файла
➖ Удаление файла
➖ Создание директори
➖ Список файлов в директории
➖ Использование библиотеки shutil
➖ Использование библиотеки os

😶И для удобства мы сделали для вас notebook с примерами кода. Сохраняйте и пользуйтесь 🤝😶

Давайте соберем 75 🔥, чтобы наши эксперты собрали еще больше полезных хаков по питону

🐍 Бесплатный курс по Python: как освоить язык поэтапно

Мы тут много делимся суперполезными материалами и лайфхаками по питону. Классно, если вы сразу применяете эти приемы, а возможно, что вы все это сохраняете до лучших времен. «Чтобы было», так сказать.

Если что, это тоже правильно, ведь Python крайне необходим аналитику. Однако в любом деле важен системный подход.

Чтобы помочь вам с этим, 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 😉

➡️ Зарегистрироваться

📊 SQL для собеседований: как решать задачи с оконными функциями

Сегодня рассмотрим реальные кейсы с собеседований по SQL — задачи с оконными функциями.

Что будем разбирать?
🟠 Кейс 1: Ранжирование данных.
🟠 Кейс 2: Кумулятивные продажи по регионам.
🟠 Кейс 3: Скользящее среднее за 7 дней.
🟠 Кейс 4: Доля продукта в категории.

➡️ Получить материал

Зачем это нужно?
🟠 Эти задачи часто встречаются на собеседованиях — от стартапов до корпораций.
🟠 Понимание оконных функций (PARTITION BY, ROWS, RANK) — ключ к решению.
🟠 Практика → быстрее освоишь сложные запросы и сможешь отвечать на вопросы типа: «Как рассчитать среднюю продажу за неделю?» или «Как найти топ-продукты?».

Совет:
🟠 Не бойтесь ошибаться — разберём каждую задачу шаг за шагом.
🟠 Практикуйтесь — это навык, который пригодится в работе.

➡️ Получить материал

⚡️ Работа сервиса восстановлена!

Друзья, по техническим причинам со стороны сервиса, последние пару дней часть пользователей столкнулась с невозможностью зарегистрироваться на вебинар.

⚡️ На текущий момент сервис сообщает о полном восстановлении функционала — поэтому рекомендуем попробовать еще раз зарегистрироваться по ссылке ниже:

➡️ Зарегистрироваться

Если регистрация в сервисе прошла — у вас должно быть сообщение о том, что вы зарегистрированы на вебинар. Если такого сообщения у вас не было, рекомендуем пройти регистрацию еще раз.
____________________________

*️⃣На всякий случай напомним, по какому поводу собираемся:

Сегодня, 1 апреля в 18:30 по МСК, наш СЕО Андрон Алексанян проведет вебинар, где в прямом эфире проанализирует продажи на маркетплейсах с помощью Python. Никаких розыгрышей, только полезные знания! 😉

*️⃣ Что будем делать:

🟠 Напишем скрипт на Python, который каждый час собирает статистику о ранжировании карточки на WB по ключевым запросам;
🟠 Построим наглядные визуализации для отслеживания динамики ранжирования;
🟠 Обсудим, как упаковать этот проект в идеальное портфолио.

➡️ Зарегистрироваться

🧡 Андрон ждёт вас сегодня в 18:30 на вебинаре, чтобы:

➕ разобрать очень интересный кейс
➕ показать, как упаковать его в портфолио
➕ анонсировать уникальное предложение для тех, кто стремиться не только обучиться, но и выгодно устроиться на работу по профессии.

Материалы кейса будут доступны только на самом вебинаре, так что ждём всех! 😉

➡️ Зарегистрироваться

Вебинар начался! Начинаем разбор продаж на маркетплейсах с помощью Python.

Спикер вебинара — ваш любимый спикер, преподаватель и просто супермен Андрон Алексанян, CEO Simulative и автор телеграм-канала имени себя.

Сейчас обсуждаем вводные данные и приступаем к написанию скрипта на Python, потом будем строить визуализации и упаковывать проект в портфолио.

Только в прямом эфире отвечаем на все вопросы и раздаём материалы — подключайтесь, чтобы не пропустить самое интересное!

➡️ Присоединиться

❗️P.S. Сегодня мы анонсируем уникальное предложение для тех, кто стремиться не только обучиться, но и выгодно устроиться на работу по профессии, пока доступное только на этом вебинаре.

Библиотека Pandas в Python: что это и как работает

Если вы работаете с данными, то, скорее всего, слышали о библиотеке Pandas для Python. Это мощный инструмент, который помогает анализировать, очищать и преобразовывать структурированные данные.

Мы недавно обновили наш бесплатный курс по Pandas, и теперь решили создать полноценный материал, чтобы рассказать о всех возможностях этой библиотеки.

В нашей статье вы узнаете, как использовать Pandas для базовых операций с данными, а также для более сложных задач, таких как группировка и визуализация данных. Это поможет вам применять Pandas на практике и решать реальные задачи в анализе данных.

➡️ Читать статью

⚡️ Симулятор «Fullstack-аналитик»: как стать незаменимым специалистом

Современные реалии рынка труда таковы, что бизнесу нужны «многорукие многоноги» — специалисты, совмещающие в себе целый спектр компетенций. Учитывая такое положение дел, а также пожелания нашей аудитории, мы разработали специальную программу — «Fullstack-аналитик».

❗️Отвечаем на вопросы, что это за программа и чем она выгодна:

1. Что такое Симулятор «Fullstack-аналитик»?

Симулятор «Fullstack-аналитик» — это комплексная программа обучения 3в1, которая позволяет освоить все основные направления аналитики данных (инженерия+аналитика+визуализация) и в одиночку выстраивать аналитику любому бизнесу.

2. Какие навыки я получу после прохождения курса?

Вы освоите весь необходимый стек для аналитика данных, включая работу с инструментами визуализации данных (Power BI, Superset, Metabase), классическими базами данных и хранилищами данных. Кроме того, вы научитесь подготавливать данные для анализа с помощью Clickhouse, Hadoop, Spark/pySpark и Docker.

3. Сколько времени занимает прохождение курса?

Курс рассчитан на 17 месяцев, но проходить сразу всю программу не нужно: уже через 5 месяцев вы сможете начать выстраивать аналитику для бизнеса и приступить к работе как junior-специалист.

4. Какой формат обучения используется?

Обучение проходит в комбинированном формате: видео уроки, текстовые лекции, конспекты, задачи, проекты, peer-to-peer проверки и тесты. Во время обучения вы будете брать коммерческие проекты от компаний-партнёров

5. Почему стоит выбрать именно эту программу?

– Высокий уровень востребованности: такие специалисты нужны в любой компании, где есть данные — от стартапов до крупных корпораций;
– Зарплаты фуллстек-аналитиков специалистов на 20-30% выше;
– Симулятор «Fullstack-аналитик» на 30% выгоднее, чем покупка трех курсов по отдельности.

Готовы начать обучение на курсе «Fullstack-аналитик» и стать незаменимым специалистом для любого бизнеса? Оставьте заявку — мы свяжемся с вами, расскажем подробнее о программе и проектах.

➡️ Оставить заявку

🚀 [Вебинар] Создаем эффективный дашборд как в Wildberries

Продуктовые дашборды позволяют визуализировать ключевые метрики и принимать обоснованные решения. Но как создать действительно эффективный дашборд?

Приглашаем вас на вебинар 8 апреля в 18:30 по МСК, где Егор Чеменев, опытный продуктовый аналитик из Wildberries и автор телеграм-канала «Data Brew», проведет прямой эфир, посвященный созданию продуктового дашборда.

➡️ Зарегистрироваться

На этой неделе мы уже проводили эфир по WB — анализировали продажи с помощью Python. Теперь идем дальше — Егор, благодаря своему опыту в Wildberries, продемонстрирует, как эффективно использовать данные и инструменты для создания дашбордов.

*️⃣ Что будем делать:

🟠 Выберем метрики: узнаем, какие ключевые показатели необходимо отслеживать для развития продукта;
🟠 Напишем запросы в PostgreSQL;
🟠 Научимся визуализировать данные в Power BI так, чтобы они были понятны и полезны для принятия решений;
🟠 Отталкиваясь от визуализации поищем идеи для будущих исследований.

➡️ Зарегистрироваться

#вебинар

📝 Задачи с собеседований по Pandas

Сегодня погрузимся в реальные кейсы с собеседований по Pandas — разберём 4 задачи, обсудим хитрости и ловушки.

В материале разберём простым языком, как:
🟠 Превратить сложные задачи в пошаговые действия;
🟠 Объяснять интервьюеру, что вы не просто группируете данные, а видите в них закономерности;
🟠 Избежать ошибок, из-за которых даже опытные кандидаты проваливают тесты.

👉 Получить материал

#️⃣Чему научимся:

1. Базовые инструменты: как группировать данные и считать статистику, заполнять пропуски в данных (например, средними значениями или специальными методами) и не запутаться в больших таблицах.

2. Пошаговые примеры: группировка данных по категориям и подсчет нужных показателей (например, средние или суммы), замена пропусков в данных так, чтобы интервьюер это оценил м создание сводных таблиц.

#️⃣ Секретик: как объяснить, что groupby() + agg() — это как швейцарский нож для анализа (подсчёт нескольких статистик за раз).

👉 Получить материал

Ждём ваши 🔥 — будем выкладывать больше разборов задачек

#полезность