❓ Как найти работу аналитика данных без опыта?

Чтобы найти работу аналитика без опыта, нужно (сюрприз-сюрприз!) приложить усилия. Да, путь может быть сложным, но каждый шаг приближает вас к цели. Представьте, что ваши проекты помогают бизнесу расти, а ваши решения влияют на стратегию крупных компаний. Всё это возможно, если вы начнёте действовать уже сегодня!

Вот что можно сделать:

1️⃣ Создайте портфолио. Выполняйте задания и выкладывайте результаты в интернет. Это покажет ваши способности. При этом, выбирайте условия задач, близкие к реальным бизнес-кейсам.

Пример: проведите анализ продаж интернет-магазина, визуализируйте ключевые метрики и предложите рекомендации. Опубликуйте проект на GitHub или в блоге.

2️⃣ Принимайте участие в конкурсах на площадках, подобных Kaggle, и хакатонах, где нужно проанализировать пользовательское поведение и предложить улучшения для продукта. Это не только опыт, но и возможность заявить о себе работодателям.

3️⃣ Пройдите практику. Ищите стажировки и проекты не только в бигтехе, но и в малом бизнесе. Обращайтесь к небольшим компаниям или стартапам с предложением помочь с анализом данных. Даже если это будет бесплатная работа, вы получите ценный опыт.

Пример: помогите локальному кафе проанализировать продажи и определить наиболее популярные позиции меню.

4️⃣ Практикуйтесь на тестовых заданиях из вакансий. Скачивайте тестовые задания из открытых источников или просите примеры у знакомых аналитиков. Это поможет лучше понять ожидания работодателей. Мы и сами часто разбираем тестовые — следите за обновлениями!

Пример: выполните задание по анализу клиентской базы для маркетинговой кампании и сравните свои результаты с референсами.

5️⃣ Используйте менторство как ускоритель развития. Как пример – наша менторская программа «Аналитик данных». Её суть — провести студента через индивидуальный трек обучения напрямую к офферу от работодателя.

В результате вы получаете:
🟠 Твердые профессиональные знания и навыки, подкрепленные практикой и дипломом государственного образца;
🟠 Сильное портфолио, которое выгодно выделит вас среди других;
🟠 Карьерное сопровождение вплоть до получения оффера;
🟠 Индивидуальное менторство от действующих аналитиков, погружающее вас в реалии рабочей практики.

Следующий поток программы стартует уже завтра, осталось еще 3 места.

➡️ Записаться на консультацию

🧡 Не ждите идеального момента — создавайте его сами. Ваша настойчивость и готовность развиваться станут главными инструментами на пути к новой профессии!

⚡️ Как создать продуктовый дашборд для эффективного анализа данных?

Уже сегодня в 18:30 по МСК встречаемся на вебинаре, где Егор Чеменев, опытный продуктовый аналитик из Wildberries и автор телеграм-канала «Data Brew», проведет прямой эфир, посвященный созданию продуктового дашборда.

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.

❗️Материалы, которыми будет делиться спикер, будут доступны только зрителям вебинара.

➡️ Зарегистрироваться

Егор ждёт вас сегодня в 18:30 на вебинаре, чтобы:

➕ Выбрать ключевые показатели необходимо отслеживать для развития продукта;
➕ Написать запросы в PostgreSQL;
➕ Построить понятные и полезные дашборды в Power BI;
➕ Сгенерировать идеи для будущих исследований.

Напоминаем: материалы кейса будут доступны на самом вебинаре. Ждём всех! 😉

➡️ Зарегистрироваться

➡️ Вебинар стартовал!

Сейчас мы вместе с Егором Чеменевым погружаемся в процесс создания эффективного продуктового дашборда.

Егор уже рассказал о себе и своем опыте, а теперь мы переходим к практике: выбираем метрики, потом напишем запросы в PostgreSQL и начнем визуализировать данные в Power BI.

Материалы, которыми будет делиться спикер, будут доступны зрителям в прямом эфире. А еще в прямом эфире можно задать вопросы и получить еще больше пользы.

➡️ Присоединяйтесь!

📎 Что должен знать инженер машинного обучения?

Продолжаем нашу серию роадмапов по различным специализациям в сфере технологий. На этот раз мы поговорим об инженере машинного обучения.

Если вы только начинаете свой путь в этой профессии, то наверняка сталкиваетесь с множеством вопросов:
🔹 Какие технологии и алгоритмы учить в первую очередь?
🔹 Как не запутаться в огромном объеме информации?
🔹 Что нужно освоить, чтобы быстро войти в профессию и не тратить годы на бессистемное обучение?

Роадмап для инженера машинного обучения для вас подготовил опытный ML-инженер и преподаватель нашего курса-симулятора «Инженер машинного обучения» Савелий Батурин. Это пошаговый план, который поможет вам выстроить четкую траекторию обучения и быстрее достичь профессиональных целей.

Роадмап состоит из 4-х основных этапов:
🟠 Основы машинного обучения;
🟠 Базовые алгоритмы;
🟠 Продвинутые методы;
🟠 Спец-темы.

Скачайте роадмап, сохраните его и используйте как чек-лист для систематического обучения. Это поможет вам избежать хаоса и сосредоточиться на действительно важных навыках.

➡️ Получить материал

#полезность

Почему так важно иметь в своем портфолио кейсы из реального бизнеса?

Краткий ответ: именно с таким портфолио вы будете самым приоритетным кандидатом для трудоустройства.

Где взять такое портфолио?

И опять краткий ответ: брать реальные бизнесовые задачи и на их основе собирать кейсы для портфолио. Вы можете это сделать даже сейчас — делимся нашим старым постом с пошаговым алгоритмом проведения RFM-анализа и примером его упаковки от нашей студентки.

Как выбрать обучение?

Сразу выбирайте то обучение, которое приведет вас к результату. А чаще всего ожидаемый результат обучения — получить твердые знания и устроиться на на работу.

Уже завтра у нас стартует очередной поток курса-симулятора «Аналитик данных», где вы уже через 5-6 месяцев сможете стать конкурентоспособным junior-специалистом, а продолжать обучение сможете и после трудоустройства.

А ещё мы убеждены, что вклад в своё образование — это не пустая трата денег и времени, а инвестиция в своё будущее в профессии.

Как принять верное решение, где обучаться?

Вы можете попросить нашего менеджера провести вам экскурсию по Симулятору. Так вы сможете «пощупать» платформу прежде, чем инвестировать в обучение.

➡️ Оставить заявку на экскурсию

⚡️ [Вебинар] Конвейер данных: путь данных от сбора до анализа

Знаете ли вы, что данные, прежде чем стать действительно полезными, проходят долгий путь? Он называется «конвейер данных» и в его работе принимают участие разные специалисты: дата-инженеры, дата-аналитики, BI-аналитики (хотя часто это один и тот же человек 😉).

Об этапах этого процесса расскажет на вебинаре 15 апреля в 18:30 по МСК Павел Беляев — руководитель группы дата-аналитиков в компании Яндекс eLama и автор телеграм-канала «Тимлидское об аналитике».

Павел расскажет, как в целом данные собираются, обрабатываются и анализируются. Тема богатая, тянет на целый курс, но за вебинар можно дать верхнеуровневый взгляд, дающий понимание процесса.

Может быть, взгляд на весь процесс поможет вам определить своё место в нём!

➡️ Зарегистрироваться

#вебинар

📎 Машинное обучение без сложностей: краткий курс для начинающих

Хотите понять, как работает машинное обучение, без погружения в сложные математические формулы? 🤔

Сегодня мы разберем основные термины и концепции простым языком. Вы узнаете, как использовать логистическую регрессию для предсказания ошибок в коде и повышения зарплаты, как визуализировать данные с помощью графиков, чтобы лучше понять результаты. 📊

➡️ Получить материал

В тетрадке вы найдете:

🟠 Краткий словарь терминов ML;
🟠 Основные концепции ML с примерами из жизни;
🟠 Простые примеры кода на Python для логистической регрессии;
🟠 Графики рассеяния для визуализации данных;
🟠 Практические советы для начала работы с машинным обучением.

➡️ Получить материал

#полезность

❓ Кто и как превращает сырые данные в ценные инсайты?

Уже сегодня в 18:30 по МСК встречаемся на вебинаре, где Павел Беляев, руководитель группы дата-аналитиков в компании Яндекс eLama и автор телеграм-канала «Тимлидское об аналитике», проведет прямой эфир и расскажет об этапах конвейера данных, без которого не обходится ни один бизнес, работающий со своими данными.

Что разберем:
🟠 Весь процесс работы с данными: от источников данных до получения выводов;
🟠 Методики сбора данных: ETL и ELT;
🟠 Построение витрин данных;
🟠 Визуализацию, которая помогает принимать эффективные решения;
🟠 И наконец: как по результатам проделанной работы с данными делать максимально верные и полезные выводы.

Материалы, которыми будет делиться спикер, будут доступны только зрителям вебинара.

➡️ Зарегистрироваться

Атмосфера на наших вебинарах be like:

А если серьезно, у нас на вебинарах всегда лампово, а зрители получают то, что им необходимо: знания и ответы на вопросы.

➡️ Присоединяйтесь!

Кстати, чтобы сделать наш вебинар еще более насыщенным, адресным и полезным, напишите в комментариях: чего вы конкретно ждете от вебинара?

⚡️ Вебинар стартовал!

Сейчас мы вместе с уже знакомым нашей аудитории Павлом Беляевым начинаем разбирать этапы конвейера данных.

Тема богатая, тянет на целый курс, но за вебинар можно дать верхнеуровневый взгляд, дающий понимание процесса. Может быть, взгляд на весь процесс поможет вам определить своё место в нём!

Материалы, которыми будет делиться спикер, будут доступны только зрителям в прямом эфире. А еще в прямом эфире можно задать вопросы и получить еще больше пользы.

➡️ Присоединяйтесь!

📎 Бесплатный курс по Python: как освоить язык поэтапно

Python — ключевой навык для современного аналитика, и мы готовы помочь вам его освоить.

Если вы пока только собираете полезные советы или хотите системно изучить язык, наш бесплатный курс «Основы Python» — именно то, что нужно.

После курса вы сможете автоматизировать задачи, например, обработку кассовых чеков или контроль платежей. Даже если сейчас вы о питоне знаете только то, что это змея такая.

*️⃣ 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! 🧡
🟠 Все зарегистрированные получат бесплатные материалы с практикой по применению Python.

Бонус: зарегистрированные студенты платных и бесплатных курсов могут пользоваться нашей реферальной программой и другими плюшками 😉

➡️ Зарегистрируйтесь и начните менять свои навыки уже сегодня!

А вы знали, что владея Python — вы уже можете заняться машинным обучением? 

Даже с базовым знанием Python можно начать применять алгоритмы машинного обучения на практике! Главное – разобраться в основах и попробовать их на реальных данных.

Какие алгоритмы можно использовать уже сейчас?

С помощью библиотек scikit-learn, pandas и numpy вы можете:

🟠 Кластеризовать данные (K-Means, DBSCAN) — например, для сегментации клиентов.
🟠 Предсказывать числовые значения (Линейная регрессия) — скажем, прогнозировать цены на недвижимость.
🟠 Классифицировать объекты (Random Forest, SVM) — определять спам в письмах или распознавать рукописные цифры.
🟠 Упрощать данные (PCA) — уменьшать размерность для визуализации.

Как научиться применять ML на практике?

На курсе-симуляторе «Инженер машинного обучения» вы не просто изучите теорию, а сразу начнёте работать с алгоритмами на кейсах из реального бизнеса.

Какие задачи сможете решать после обучения

➕ Понимать, что у алгоритмов машинного обучения «под капотом», освоив математику
➕ Исследовать и обрабатывать данные с помощью Python
➕ Создавать рекомендательные системы
➕ Обучать модели машинного обучения и нейронные сети

🚀 Хотите попробовать? Записывайтесь на курс и начните применять машинное обучение уже сегодня! 

👀 А чтобы увидеть платформу своими глазами — можете записаться у менеджера на нашу персональную онлайн-экскурсию в Симулятор.

⚡️ Разбираем тестовое задание в Т-Банк и строим дашборд в SuperSet

Разборы тестовых заданий — это не просто полезно, а стратегически важно, особенно если ты хочешь попасть в сильную компанию. Вы не просто увидите, как технически выполнить задачу, но и научитесь превращать данные в бизнес-инсайты, оформлять их убедительно и выделяться среди других соискателей.

22 апреля в 18:30 по МСК проведем вебинар, где Денис Иванов разберет тестовое задание в Т-Банк и построит информативные визуализации в SuperSet. Денис — ведущий продуктовый аналитик и автор телеграм-канала «Денис и аналитика».

Что будем делать на вебинаре:

🟠 Разберем структуру тестового задания и обсудим, на что обращают внимание рекрутеры;
🟠 Вместе решим задачи по SQL разной сложности;
🟠 Покажем, как работать с SuperSet и как создавать информативные визуализации;
🟠 Научимся правильно интерпретировать полученные данные и формулировать бизнес-инсайты;
🟠 Обсудим, какие типичные ошибки допускают кандидаты и как их избежать.

❗️ И, как всегда, ответим на все вопросы в прямом эфире.

👉 Жми на регистрацию — будем разбирать, объяснять и поддерживать!

➡️ Зарегистрироваться

#вебинар

❗️ Работа с API и JSON в Python: практическое руководство

Хотите научиться автоматически получать данные из интернета и сразу их обрабатывать?

В новом материале мы расскажем, как работать с API и JSON на практике — рассмотрим сразу две реальные задачи: получение данных из открытых источников и их анализ с помощью Python. Никакой воды, только реальные кейсы и готовый код!

Что внутри?
🟠 Основы API – как делать запросы и обрабатывать JSON;
🟠 Практика – получаем данные из открытого API и сразу их анализируем;
🟠 Продвинутый разбор – работа с вложенными структурами и сохранение данных;
🟠 Готовый пример – парсим температуру в разных городах и находим самый тёплый.

Переходите к материалу — вас ждут полезные примеры кода и практические советы! 👇

➡️ Получить материал

#полезность

🔥 А вы активно используете match/case в Python?

Конструкция, которая позволяет нам написать более читаемый и лаконичный код при обработке различных вариантов значений. Возможно, не все о ней знают, но она может быть очень полезна и даже удобнее, чем if/else. Давайте проверим!

*️⃣ Что такое match/case?

Это способ сопоставления значения с набором шаблонов и выполнения соответствующего блока кода для первого подходящего шаблона. Подобное по функциональности можно встретить в других языках программирования под названием switch/case. Однако в Python match/case стал еще мощнее и гибче.

Давайте рассмотрим простой пример использования:

def http_status(status_code):
   match status_code:
      case 200:
         return "OK"
      case 400:
         return "Bad Request"
      case 404:
         return "Not Found"
      case 500:
         return "Internal 
                Server Error"
      case _:
         return "Unknown Status"

print(http_status(200))   
# OK

print(http_status(400))   
# Bad Request

print(http_status(404))   
# Not Found

print(http_status(500))   
# Internal Server Error

print(http_status(403))   
# Unknown Status

Здесь мы определяем функцию http_status, которая принимает аргумент status_code. С помощью конструкции match мы проверяем значение status_code и возвращаем соответствующий текстовый статус для первого подходящего шаблона. Если ни один из шаблонов не подходит, мы используем шаблон _, чтобы вернуть "Unknown Status".

*️⃣ А что такое шаблон _?

Шаблон _ представляет собой своего рода «по умолчанию» в конструкции match/case. Если ни один из описанных шаблонов не совпадает с переданным значением, то выполняется блок кода, соответствующий шаблону _. Это позволяет предусмотреть обработку всех возможных вариантов, даже тех, которые не перечислены явно.

Согласитесь, что match/case делает наш код более легким для чтения. Мы можем сразу видеть все возможные варианты значений и обрабатывать их отдельно.

❗️ Match/case в Python имеет еще много интересных возможностей, которые мы рассмотрим в следующем посте. Он позволяет избежать громоздких проверок типов данных, длины и других условий, делая наш код гораздо более компактным.

❓ А вы уже пробовали использовать match/case в Python? Расскажите о своем опыте в комментариях!

⚡️ Самый верный способ индексировать данные | SQL | Оконные функции | Агрегатные функции

Продолжаем наш цикл видео с различными фишками SQL. Задача на сегодня: найти в массиве данных самое раннее действие. Решения будет два — более очевидное, и более изящное и оптимальное по времени.

Смотрите там, где удобно:
YouTube
VK Video

Ждём ваши 🔥 — будем готовить больше полезных видео!
И кстати, накидайте в комментариях, что бы нам еще разобрать на видео?