🚀 Симулятор поиска работы: как подготовиться к собеседованиям и получить оффер мечты?

Вы прокачали навыки аналитики, но понимаете, что на рынке конкуренция бешеная?  

Это правда: для того, чтобы успешно найти работу, нужно не только быть сильным специалистом, но и уметь грамотно презентовать себя.

Мы обновили и перезапустили нашу программу подготовки к собеседованиям, теперь это целый Симулятор поиска работы 🔥
Это не просто тренировка, а полноценная подготовка к трудоустройству, которая ускорит ваш путь к первой работе.  

⚡️ Что вы получите после прохождения?

 
✅ Научитесь «продавать» свои навыки так, чтобы рекрутеры сами писали вам.  
✅ Добьётесь выгодного оффера. Узнаете, как договариваться о зарплате и условиях, чтобы стартовать не с минималки, а с достойного предложения.  
✅ Избавитесь от страха собеседований. Тренировка в безопасной среде → уверенность в реальных переговорах.
✅ Персональное сопровождение. С вами будут работать HR, технический ментор, карьерный консультант до самого оффера.  

⚡️ Что входит в Симулятор?

— Личностное тестирование на созвоне с HR, оценка навыков и грейда на встрече с ментором;
— Тестовое собеседование с HR;
— Разбор трёх тестовых заданий с обратной связью;
— Два тестовых технических собеседования с ментором;
— Обучающие материалы по самопрезентации, прохождению собеседований и поиску работы;
— Поддержка команды в персональном чате;
— Бессрочный доступ ко всем материалам и записям встреч.

🚨 Готовы перестать быть «ещё одним кандидатом» и стать тем, кого хотят нанять? 
Запишитесь на консультацию и уточняйте детали!

➡️ Оставить заявку и сделать шаг к офферу мечты

🔥 Дайджест материалов по Python: бесплатно, но бесценно!

Приветствуем, кодоголики и будущие Python-гуру!

Мы собрали для вас топовые материалы, которые прокачают ваш скилл до уровня Senior (ну, или хотя бы Middle 😉).

Почему стоит учить Python именно сейчас?

🟠 Входит в топ-3 самых востребованных языков на рынке труда
🟠 Универсален: подходит для веб-разработки, автоматизации, анализа данных и машинного обучения
🟠 Прост в освоении благодаря лаконичному синтаксису и огромному сообществ

📌 Что в подборке?

🟠 Пошаговый план изучения Python: 30 шагов + 20 проектов для портфолио (чтобы HR не устоял).
🟠 3 части советов по чистому коду — как перейти от стиля «как студент» к профессиональному подходу.
🟠 Собеседование без стресса: разбираем алгоритмы сортировки.
🟠 API и JSON на практике — потому что теория без практики = код без результата.
🟠 Загружаем данные в Postgres — пет-проект с реальными цифрами.
🟠 Мастер-класс от Андрона: анализируем успеваемость студентов на базовом Python.

💡 Для кого это?

🟠 Новички: начните с плана и не забудьте про проекты.
🟠 Опытные: прокачайте код и возьмите на вооружение лайфхаки.
🟠 Все, кто хочет сменить работу: алгоритмы + собеседование = оффер ближе.

➡️ Получить материал

P.S. Какой пункт для вас самый ценный? Или, может, не хватает чего-то важного? Пишите в комменты — учтем в следующих дайджестах! 👇

#полезность

⚡️ Индивидуальный путь к Data Analyst: ответы на ваши вопросы и кое-что еще!

В последнее время мы видим ваш живой интерес к нашей менторской программе «Аналитик данных». Постараемся рассказать самое важное в этом посте.

⭐️ Что представляет собой менторская программа «Аналитик данных» и какие преимущества она открывает?

Менторская программа «Аналитик данных» — это не просто курс, а полноценная стажировка для начинающих аналитиков. Даже если вы делаете первые шаги в этой области, программа обеспечит вас персональным ментором, HR-сопровождением и возможностью оплатить основную часть обучения только после того, как получите предложение о работе.

🔥 В чем ключевое отличие менторской программы от других предложений Simulative?

Главное преимущество — это индивидуальная работа с опытным наставником на протяжении всего обучения, включая активную помощь в трудоустройстве. Финальный платеж вы совершаете только после успешного получения оффера от работодателя.

Кстати, у нас отличные новости! 💥 До 15 мая включительно у вас есть возможность забронировать особые условия: получите скидку 70% на второй платеж, который вы вносите за карьерное сопровождение и помощь в трудоустройстве после того, как успешно получите оффер. Оставьте заявку прямо сейчас, чтобы зафиксировать за собой место в следующем потоке и воспользоваться этим выгодным предложением.

📚 Чем менторская программа отличается от VIP-тарифа курса «Аналитик данных»?

Менторская программа — это и есть VIP-тариф курса "Аналитик данных". Мы вынесли его в отдельное описание, чтобы чётче подсветить все выгодные моменты 🧡

Почему стоит выбрать именно менторскую программу?

Эта программа предлагает всестороннюю поддержку на каждом этапе вашего пути — от начала обучения до успешного трудоустройства.
Ключевые преимущества:

🟠 Профессиональная карьерная поддержка, включающая помощь в составлении резюме и подготовке к техническим собеседованиям.

🟠 Разработка уникального итогового проекта, который будет отражать ваши личные интересы и выделит вас на рынке труда.

🟠 10 индивидуальных встреч с экспертами индустрии, которые помогут вам наладить полезные связи и глубже понять мир аналитики данных.

⚡️ Хотите узнать, как персональный ментор поможет вам полностью раскрыть свой потенциал в аналитике?

Заполните заявку, чтобы узнать больше о программе и получить консультацию наших специалистов. Они помогут вам понять, насколько программа соответствует вашим целям.

➡️ Получить консультацию

⚡️ Как написать работающую нейросеть на PyTorch?

Уже сегодня в 18:30 по МСК проведем вебинар. Владислав Агафонов — ML-инженер, ранее работал в Yandex и Huawei.

Что будем делать:
🟠 Установим PyTorch в Google Colab и настроим работу на бесплатном GPU;
🟠 Поймём, что такое тензоры и почему они — фундамент всех нейросетей;
🟠 Скачаем готовый датасет, разберём его структуру и подготовим для обучения;
🟠 Пошагово соберём и протестируем облегчённую версию классической свёрточной нейронной сети (CNN).

🔗 Будет много практики, ответы на вопросы и полезные инсайты от эксперта!

➡️ Зарегистрироваться

➡️Владислав будет ждать вас на вебинаре сегодня в 18:30 по МСК

Установим PyTorch в Google Colab, разберём тензоры, подготовим датасет и соберём свёрточную нейросеть (CNN).

➡️ Регистрация

⚡️ Вебинар стартовал!

Сейчас мы познакомились с нашим спикером — Владиславом Агафоновым, ML-инженером, ранее работал в Yandex и Huawei.

Начинаем устанавливать PyTorch в Google Colab, подберем датасет в Kaggle и начнем собирать облегчённую версию классической свёрточной нейронной сети (CNN).

🔗 Будет много практики, ответы на вопросы и полезные инсайты от эксперта – и вы еще успеете присоединиться!

➡️ Регистрация

⚡️ Рекомендательные системы: как ML-инженеры создают персонализированный опыт?

Рекомендательные системы — это инструмент, который помогает сайтам и приложениям показывать релевантный контент для их пользователей.

Например, в интернет-магазинах есть разделы «Вам могут понравиться», а в соцсетях — посты, которые ориентированы под конкретного человека. Задача этих систем — удерживать посетителей сайта и стимулировать бизнес к увеличению продаж.

Что такое рекомендательные системы и как они строятся — подробно разобрали в статье.

➡️ Читать статью

🚀 Хотите научиться строить такие системы?
Уже завтра стартует наш курс-симулятор «Инженер машинного обучения».

👉 Что даст курс:

🟠 Практику на реальных кейсах (от интернет-магазинов до соцсетей);
🟠 Работу с настоящими алгоритмами рекомендательных систем;
🟠 Опыт, который ценится в топовых IT-компаниях;

Мест осталось немного — оставляйте заявку на консультацию или экскурсию по нашему Симулятору!

➡️ Оставить заявку

🔥 Собираем аналитический отчёт и генерим гипотезы роста

20 мая в 18:30 (МСК) — практический вебинар с Андроном Алексаняном (CEO Simulative, автор ТГ-канала ANDRON ALEXANYAN).

В режиме реального времени соберем продуктовый отчет для анализа вебинарной воронки:
🟠 Разберём ключевые метрики: CPReg, CPL, доходимость, CR1, AOV и другие;
🟠 После сборки отчета проведём мозговой штурм: какие гипотезы можно проверить и как их внедрить?
🟠 Разберём кейсы, где подобные инсайты уже дали результат;
🟠 Упакуем наш анализ в удобный и универсальный шаблон, который можно адаптировать под свои задачи (и даже использовать в портфолио).

💡 Почему это важно?
🟠 Не просто собрать данные, а понять их и повлиять на решения;
🟠 Навык для любой воронки — подходы работают не только в образовании, а в любой сфере бизнеса.

Чтобы вебинар был еще более полезным — пишите в комментарии свои вопросы. Разберём на вебинаре! 🚀

➡️ Регистрация

#вебинар

🔥 С чего начать путь в машинном обучении?

Однажды нам написали: «Сделайте бесплатный мини-курс по ML, чтобы понять — моё или нет?»

На счет бесплатного мини-курса мы пока не можем сориентировать (хотя план такой есть), но у нас уже есть полезные материалы, которые помогут заглянуть в мир машинного обучения и решить — ваш это путь или нет.

📌 Что есть прямо сейчас?

🟠 Роадмап для инженера ML — пошаговый план, который сэкономит вам месяцы хаотичного обучения.
🟠 16 алгоритмов с реальными примерами — от прогноза цен на недвижимость до борьбы со спамом (никакой "воды", только код и применение).
🟠 Краткий курс для новичков — как работает ML без сложной математики (и с примерами кода!).

➡️ Получить материалы

🔗 Кроме этого: серия статей в блоге — ищите по тегу «ML» и погружайтесь глубже!

❓ Зачем это?

Машинное обучение — это не только нейросети и Big Data. Это автоматизация, анализ данных, предсказания — и всё это можно пробовать уже сейчас.

➡️ Получить материалы

Какой материал для вас самый полезный? Или, может, хотите что-то добавить в потенциальный мини-курс? Пишите в комментариях — учтем! 🚀

#полезность

🔥 BI-аналитик: профессия будущего

Компании, которые умеют их добывать и превращать в прибыльные решения, оставляют конкурентов далеко позади.

Кто такой BI-аналитик и почему за ним охотятся работодатели?

✔️ Превращает разрозненные данные в четкие бизнес-инсайты
✔️ Находит скрытые возможности для роста прибыли
✔️ Автоматизирует отчетность, экономя сотни рабочих часов

Подготовили статью, где разберем, кто такой BI-аналитик, чем он занимается, какие навыки нужны для старта в профессии и почему это направление считается одним из самых перспективных.

➡️ Читать статью

🔥 Simulative х AHA!25: дарим билеты на конференцию по аналитике!

В этом году мы с гордостью поддерживаем одну из главных технических конференций о product science, продуктовой аналитике и эффективности бизнеса.

29 и 30 мая в Москве, на площадке кластера «Ломоносов», соберутся более 1200 специалистов: продуктовые менеджеры, аналитики, ML-разработчики, CPO и CDO из ведущих компаний Рунета и СНГ.

Ребята подготовили 16 тематических потоков с экспертами из Т-Банка, Яндекса, Авито, OZON, Альфа-Банка, ИТМО, РЭШ.

💡 Ключевые темы:

— Интеграция LLM, AI и ML в продукты
— Современные методы A/B-тестирования
— Оцифровка пользовательского опыта
— Применение машинного обучения в управлении продуктом

Для наших подписчиков по специальной ссылке и специальному промокоду SIMULATIVE15 есть скидка 15% на посещение конференции.

🔗 Подробности и билеты

Нетворкинг и обмен опытом на таких мероприятиях — один из самых эффективных способов расти в профессии, отличный шанс познакомиться с лучшими практиками индустрии, пообщаться с профессиональным сообществом и расширить свой кругозор.

🎁 И мы подготовили для вас специальное предложение:
5 билетов в подарок (2 офлайн + 3 онлайн) для тех, кто запишется на один из наших курсов-симуляторов до 25 мая!

➡️ Выбрать курс

❓ Как превратить данные в конкретные бизнес-решения?

Уже сегодня в 18:30 по МСК проведем вебинар с Андроном Алексаняном — CEO Simulative и автором телеграм-канала ANDRON ALEXANYAN — где в режиме реального времени соберем продуктовый отчет для анализа вебинарной воронки.

Краткий план:

🟠 Разберём ключевые метрики: CPReg, CPL, доходимость, CR1, AOV и другие;
🟠 После сборки отчета проведём мозговой штурм: какие гипотезы можно проверить и как их внедрить?
🟠 Разберём кейсы, где подобные инсайты уже дали результат;
🟠 Упакуем наш анализ в удобный и универсальный шаблон, который можно адаптировать под свои задачи (и даже использовать в портфолио).

👉 Важно не просто собрать данные, а понять их и применить — эти навыки актуальны для любой бизнес-воронки, а ваши вопросы мы разберём на вебинаре! 🚀


➡️ Зарегистрироваться

⚡️ Мы с Андроном ждём всех на вебинаре в 18:30 по МСК, а ещё делимся пруфами реальной пользы одного из прошлых вебинаров с Андроном.

➡️ Присоединиться

⚡️ Вебинар стартовал! Собираем отчет и разбираем метрики

Сегодня разбираем ключевые метрики: CPReg, CPL, доходимость, CR1, AOV и другие. После сборки отчета проведём мозговой штурм — обсуждаем гипотезы для проверки и внедрения, разберем успешные кейсы и упакуем анализ в шаблон.

🚀 Главное — не просто собрать данные, а понять их и применить; эти навыки актуальны для любой бизнес-воронки. Ваши вопросы уже ждут разбор на вебинаре!

➡️ Подключиться

🔥 Хотите проверить, готовы ли вы к техническому интервью в Яндекс.Лавка?

Сегодня разбираем реальные вопросы, которые задают дата-аналитикам. Некоторые кажутся простыми… пока не задумаешься.

1️⃣ Нормальное распределение с медианой = 5. Чему равны среднее и мода?

2️⃣ SQL: COUNT(*) vs COUNT(column) — в чём разница и когда что использовать?

3️⃣ Магазин отдаёт вам 1% от оборота, но не меньше фиксированной суммы. Вдруг ваша доля стала 2%, а денег вы получили столько же. Что произошло?

4️⃣ Считаем вероятности с кубиками.

5️⃣ Курьер и светофор: красный горит 60 секунд. Какую погрешность заложить в расчёт времени доставки?

➡️ Получить материал

💡 А вам попадались такие задачи?

Делитесь в комментариях — какие вопросы на интервью вас удивили или поставили в тупик?

P.S. В следующем выпуске — разбор задач из Озон, Тинькофф и Авито. Stay tuned!

➡️ Получить материал

UNICHAR в Power BI: как превратить цифры в визуальную магию

Представьте, что ваш отчет в Power BI говорит с пользователем не сухими цифрами, а яркими символами: стрелки роста, цветные индикаторы, иконки статусов — всё это делает данные понятными с первого взгляда. Но как добавить эти элементы без сложных манипуляций с графикой?

Простой способ сделать отчеты интуитивно понятными и визуально привлекательными можно за счёт функции DAX — UNICHAR, которая используется для преобразования числового кода Unicode в соответствующий символ. Это полезно для создания пользовательских индикаторов или замены стандартных значков.

1. Что такое UNICHAR?

Это функция DAX, которая возвращает символ по его Unicode-номеру.
Например:

Индикатор. Круг = UNICHAR(9679)

Где может пригодится:
🟠 Индикаторы роста/падения показателя в сравнении с прошлым периодом (день, месяц, год);
🟠 Индикаторы выполнения целевых показателей;
🟠 Замена текста на иконки (замена текстовых статусов);
🟠 Отражение рейтинга.

2. Как использовать UNICHAR?

А) Базовый пример
Добавьте меру с подсчетом показателя символы и внесите ее в визуальный элемент «Карточка»:

Индикатор уровня выполнения =
VAR up = UNICHAR(9650) // Стрелка вверх - рост
VAR down = UNICHAR(9660) // Стрелка вниз - падение
VAR mid = UNICHAR(9644) // Прямоугольник - без изменений
VAR arrow =
IF(
    ROUND([Уровень выполнения. Отклонение],2) = 0.00,
    mid,
    IF(
        [Уровень выполнения. Отклонение] < 0,
        down,
        up
    )
)
RETURN
arrow

Б) Динамические иконки
Используя SWITCH для разных статусов:

Статус проекта =
SWITCH(
    [Статус],
    «Выполнено», UNICHAR(10004),
    «В процессе», UNICHAR(9203),
    «Не выполнено», UNICHAR(10008)
)

3. Где найти нужные символы?

Отличный сайт где можно найти какие угодно Unicode символы — symbl.cc
Нужный номер символа находится на вкладке Encoding в столбце dec (пример).

4. Возможные ограничения и ошибки

🟠 Некоторые символы могут не отображаться в старых браузерах;
🟠 Не используйте UNICHAR к большому количеству данных, т.к. это может замедлить скорость работы вашего дашборда.

UNICHAR — это простой способ добавить в Power BI визуальные подсказки без кастомных изображений.

А вы уже используете Unicode-символы в своих отчётах? Какие иконки оказались самыми полезными? Делитесь в комментариях 🚀

❗️ Бесплатный курс «Основы SQL» — старт в аналитике данных!

SQL — язык №1 для работы с данными, и его знание давно перестало быть опциональным. Сегодня 87% вакансий в аналитике требуют владения SQL, а зарплаты специалистов, умеющих эффективно извлекать и анализировать данные, на 30-50% выше. Освоив SQL, вы не только повысите свою ценность как специалиста, но и откроете двери к новым карьерным возможностям в IT и аналитике.

*️⃣ Чтобы помочь вам освоить SQL с нуля и научиться работать с данными мы подготовили бесплатный курс, где уже через несколько дней вы:

🟠 Поймёте основы SQL (от простых запросов до оконных функций);
🟠 Решите 70+ практических задач в PostgreSQL;
🟠 Создадите свой первый проект — анализ активных пользователей платформы.

Почему стоит попробовать?

🟠 Обучение с нуля — даже если никогда не писали запросы;
🟠 Видео + тексты + задачи — закрепляем знания на практике;
🟠 Поддержка в чате — поможем, если что-то не ясно;
🟠 Доступ сразу после регистрации — учитесь в своём темпе.

Кому подойдёт?

🟠 Начинающим аналитикам — SQL ваш must have!
🟠 Джунам без опыта — свяжете теорию с реальными задачами;
🟠 Специалистам из IT, маркетинга, финансов — чтобы быстрее работать с данными.

👉 Успейте записаться бесплатно и начните прямо сейчас!