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?

📎 Как пройти тестовое задание и создать информативные визуализации в SuperSet?

Уже сегодня в 18:30 по МСК встречаемся на вебинаре, 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:

🟠 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.

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

➡️ Зарегистрироваться

Денис будет ждать вас на фан-встрече вебинаре сегодня в 18:30 по МСК.

➡️ Подключайтесь — будем разбираться, помогать и поддерживать 😎

⚡️ Вебинар стартовал!

Сейчас мы вместе с уже знакомым нашей аудитории Денисом Ивановым начали разбирать структуру тестового задания от Т-Банка и обсуждаем, как будем его решать, а потом еще построим дашборд в SuperSet.

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

➡️ Присоединиться

⚡️ Стрим: Базовые принципы дизайна аналитической отчётности для PRO и начинающих

Сегодня в 18:30 по МСК Мария Гирда (ранее Гришина) — BI-аналитик РЖД и автор телеграмм-канала «Power BI Design» — разберёт базовые принципы дизайна отчётов, которые сделают ваши дашборды мощными и понятными даже для новичков.

Что будет?
🟠 Структура макета — почему это основа любого отчёта;
🟠 Магия цветов — как палитра влияет на восприятие;
🟠 Лонгборд vs 16:9 — какой формат круче и почему;
🟠 Виджеты или графики? — когда что использовать.

Приходи на эфир — мы даем реальные кейсы и лайфхаки, которые можно применить сразу, а также ответы на ваши вопросы!

Эфир пройдет в нашем телеграм-канале — без регистрации и СМС. А вопросы Марии задавать можно в комментариях к этому посту.

До встречи на эфире!

⭐️ Друзья, стрим уже начался — ждём всех!

А после стрима мы еще поделимся полезными и классными плюшками😎

Друзья, прямой эфир с Марией прошел отлично — спасибо, что присоединились! 🧡

А теперь обещанные плюшки для всех, кто с нами:

*️⃣ Сначала бонус от нас: подготовили для вас скидку 20% на курс-симулятор «BI-аналитик» — только до пятницы 25 апреля включительно!

В этом курсе вы научитесь:
🟠 Мыслить как аналитик: формулировать гипотезы, искать инсайты и формулировать идеи роста;
🟠 Освоите фишки визуализации, чтобы отчёты говорили сами за себя;
🟠 Разберётесь в продуктовых метриках и освоите SQL;
🟠 Сможете создавать понятные и сочные отчёты для любого бизнеса — даже с нуля!

Поток стартовал вчера, но вы еще успеваете включиться в обучение.

👉 Оставляйте заявку с указанием промокода BI20 — время ограничено!

*️⃣ И, наконец, собрали список рекомендаций от Марии в один файлик — открывайте, изучайте, вдохновляйтесь!

📎 Открыть список

📌 Хотите выделиться на собеседовании? Разбираем алгоритмы сортировки на Python

Если вы хотите уверенно пройти интервью и показать глубокое знания, вам обязательно нужно знать алгоритмы сортировки без использования встроенной функции sort в Python.

*️⃣Почему это важно?

В реальных задачах и на технических собеседованиях часто проверяют не только умение применять готовые инструменты, но и понимание базовых алгоритмов, их эффективности и особенностей. Кандидаты, объясняющие разницу между устойчивой и неустойчивой сортировкой, сразу попадают в топ-лист.

*️⃣В нашем новом материале:
➕ Разберем 4 ключевых алгоритма с детализацией шагов и визуализацией
➕ Сравним эффективность: когда O(n²) — это норма, а когда нужен O(n log n)
➕ Реальные примеры кода — от «наивных» реализаций до оптимизированных версий

*️⃣Что внутри?
🟠 Bubble Sort — почему он «пузырьковый» и зачем его знать;
🟠 Insertion Sort — в каких случаях он быстрее QuickSort;
🟠 Selection Sort — принцип «минимального элемента» на пальцах;
🟠 Merge Sort — как разделяй-и-властвуй спасает при больших данных.

👉 Переходите по ссылке и приступайте к изучению

#полезность

📊 Главный пост этого канала и навигация

Мы — образовательная платформа по обучению аналитиков и других специалистов в сфере данных. Наша фишка — обучение на кейсах из реального бизнеса и индивидуальный подход к студентам.

Несколько фактов о нас:
🟠 Учим не для экзаменов, а для реальных задач — наши студенты работают на уникальном симуляторе, отрабатывая практические кейсы из бизнеса.
🟠 Преподаватели-практики — эксперты в своей области, которые знают, что важно здесь и сейчас.
🟠 Карьера, а не просто сертификат — помогаем лучшим найти работу или прокачать текущую.
🟠 Сообщество, а не просто курсы — мы не просто учим аналитике, а создаем среду, где каждый может развиваться и обмениваться опытом.
🟠 Лучшая оценка платформы (8.8) — по версии исследования Left Join (одно из крупнейших сообществ аналитиков в России).
🟠 Школе всего 2 года, но нам доверились уже более 1500 студентов. При этом средняя оценка материалов нашими студентами — 9.7.

🧑‍💻 Simulative — это ещё и комьюнити
Мы верим, что аналитика — это не удел гиков, а мощный инструмент для любого бизнеса. Поэтому мы регулярно делимся статьями, бесплатными полезными материалами и проводим открытые онлайн-мероприятия — вебинары и стримы.

❓ Как найти эти полезности? Навигация по каналу:
#️⃣ Статьи — читайте в нашем блоге
#️⃣ Полезные материалы найдёте по тегу #полезность
#️⃣ Вебинары — по тегу #вебинар
#️⃣ По тегу #отзыв читайте об опыте наших студентов и выпускников.

Наши программы:
👑 Симулятор «Аналитик данных» — освоите всё, что необходимо аналитику данных: аналитическое мышление, Python, SQL, математику и статистику, А/В-тесты и визуализацию.
👑 Симулятор «BI-аналитик» — научитесь делать красивые и полезные дашборды в Power BI, Superset и Metabase.
👑 Симулятор «Инженер данных» — научитесь разрабатывать архитектуру данных, освоив весь необходимый стек дата-инженера.
👑 Симулятор «Инженер машинного обучения» — научитесь создавать модели машинного обучения, строить рекомендательные системы и обучать нейронные сети.
👑 Симулятор «Fullstack-аналитик» — станете универсальным специалистом, который в одиночку может выстроить аналитику любому бизнесу.

*️⃣ В каждой программе есть VIP-опция, где мы доводим студента напрямую до оффера от работодателя с персональным треком обучения.

❓ Хотите увидеть, как это работает?
Приглашаем вас на экскурсию в наш Симулятор! Посмотрите платформу вживую и узнайте, как начать карьеру в данных. Так вы сможете «пощупать» платформу прежде, чем инвестировать в обучение.

✨ Вебинар: Как собрать и автоматизировать анализ данных в Airflow с оповещениями в Telegram

29 апреля в 18:30 по МСК проведем вебинар, где вместе с Александром Дарьиным развернем пайплан в Airflow на датасетах Kaggle и алертах в Telegram. Александр — старший аналитик данных ООО СберТройка, автор канала «Аналитик на минималках».

А теперь расшифровка, что же мы будем делать:

🟠 Выберем данные — заглянем в огромный каталог Kaggle (450+ тысяч наборов данных) и возьмём любой для примера;
🟠 Настроим автоматическую загрузку — покажем, как это делается в Airflow (инструменте для управления задачами);
🟠 Исследуем данные — простыми методами проверим их качество и построим наглядные графики;
🟠 Соберем весь процесс в один пайплайн — чтобы всё работало само, без ручного вмешательства;
🟠 Добавим уведомления в Telegram — если в данных что-то пошло не так, бот сразу вас предупредит.

Кому подойдёт?

— Новичкам в аналитике / data-инженерии: чтобы не тратить часы на рутину и сразу фокусироваться на важном — анализе и выводах.
— Всем, кому интересно, как автоматизируют работу с данными, масштабировать работу, избегать ошибок и освободить время для сложных задач.

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

Присоединяйся к вебинару — никакой нудятины, только нужная теория и только хардкор практика!

➡️ Зарегистрироваться

#вебинар