⚡️Стрим «Витрины данных: как аналитики превращают сырые данные в удобные таблицы» начался!

Спикер сегодня: уже знакомый нам Павел Беляев — руководитель группы дата-аналитиков в компании Яндекс eLama и автор телеграм-канала «Тимлидское об аналитике».

Регистрация на стрим не нужна!

➡️ Подключайтесь — еще успеете на самое интересное!

⚡️ Группировка и агрегатные функции: разбираем на кейсах

Агрегатные функции (SUM, COUNT, AVG, MIN/MAX) и группировка (GROUP BY, HAVING) — это мощные инструменты, которые помогут вам:

🟠 Считать конверсии и доходность рекламных кампаний;
🟠 Анализировать поведение пользователей по когорта;
🟠 Выявлять аномалии (например, дублирующиеся конверсии);
🟠 Готовить сводные отчёты без лишних сложностей.

❌Многие ошибаются, когда:
🟠 Путают WHERE и HAVING;
🟠 Забывают про GROUP BY;
🟠 Не учитывают NULL в агрегациях.

Как избежать этих ошибок и писать чистый, эффективный SQL?

➡️ Читайте разбор кейса

Что в материале:
🟠 Кейс: Анализ конверсии рекламных кампаний;
🟠 Кейс: Отлов дублирующихся конверсий по багу атрибуции;
🟠 Что такое UDF (User Defined Functions) в BigQuery и как они помогают фильтровать данные.

➡️ Получить материал

❗️ Ваш первый проект в аналитике данных: мониторинг позиций на Wildberries с помощью Python

Друзья, вас ждет нечто шедевральное.

Готовим для вас двухдневный интенсив-вебинар, где вы не просто изучите основы, а реализуете реальный кейс, который сэкономит часы ручной работы. И всё это — с нуля, даже если до этого вы не писали код.

📌 Почему стоит прийти?

🟠Увидите, как данные превращаются в деньги: благодаря такому анализу бренд одежды вырастил продажи на 15% и снизил расходы на рекламу на 20%.
🟠Перестанете бояться кода: объясним просто и без воды, только то, что нужно аналитику.
🟠Спикер интенсива — Андрон Алексанян, CEO Simulative и наш ведущий преподаватель.

🎯 Программа на два дня — максимум практики

День 1, 10 июня в 18:30 по МСК:
🟠Разберем основы Python, которые нужны любому аналитику;
🟠Узнаем, как решить очень распространенную аналитическую задачу - парсинг позиций товара на WB с помощью Python;
🟠Напишем скрипт для парсинга позиций конкретного товара.

День 2, 11 июня в 18:30 по МСК:
🟠Допишем скрипт, чтобы собирать данные по разным товарам и разным запросам;
🟠Научимся сохранять данные в базу данных SQLite с помощью Python;
🟠Построим наглядные графики динамики позиций;
🟠Разберем бизнес-ценность этой задачи.

💡 Что получите в итоге?

🟠 Готовый серьезный проект для портфолио, который можно сразу добавить в резюме;
🟠 Освоите крутые фишки языка Python: модуль requests для работы с http-запросами, работу с базой данных SQLite и библиотеки для визуализации и построения графиков;
🟠 Дополнительные материалы — гайд по работе с API и JSON в Python.

🚀 Кому подойдёт?

🟠Начинающим аналитикам — добавите кейс в портфолио.
🟠Маркетологам и продакт-менеджерам — научитесь сами добывать данные.
🟠Всем, кто хочет автоматизировать рутину и тратить время на что-то полезнее.

Придёте? Жмите «Регистрация» — и до встречи на интенсиве!

➡️ Регистрация

❗️ Делимся записью эфира: 7 этапов создания витрин данных

Недавно мы в прямом эфире разбирали 7 этапов создания витрин данных — от сбора сырой информации до «пенсии» устаревших таблиц. Если пропустили — ловите запись:

Смотрите там, где удобно:
VK Video
YouTube

Павел Беляев (тимлид дата-аналитиков в Яндекс eLama) рассказал, с какими подводными камнями сталкивается команда, как правильно ставить ТЗ и почему даже идеальная витрина однажды устаревает.

А теперь важное 👇

Если после эфира вы подумали:
💭 «Хочу так же уверенно разбираться в данных»
💭 «Как бы потренироваться на реальных задачах?»

— у нас как раз стартовали два курса-симулятора, где вы сможете прокачать навыки в безопасной среде, но на реальных кейсах:

🟠 «Инженер данных» — учитесь строить надежные пайплайны и витрины.
🟠 «Fullstack-аналитик» — осваиваете и анализ, и инженерию, чтобы закрывать задачи комплексно.

Если сомневаетесь, какой курс выбрать, — пишите, поможем определиться! Главное — начать!

➡️ Узнать больше о курсах

🔥 Новая магистратура для будущих аналитиков: МИФИ + SIMULATIVE открывают набор!

Хотите стать аналитиком данных или дата-инженером с дипломом топового вуза и реальным опытом?

Теперь это возможно! НИЯУ МИФИ и Simulative запускают совместную магистратуру, где вы получите:

🟠 Научную базу от одного из лучших технических вузов страны;
🟠 Практику на симуляторе — работа с реальными бизнес-кейсами «как в работе»;
🟠 Гарантированное портфолио, которое выделит вас среди других кандидатов;
🟠 Возможность получить диплом магистра бесплатно.

Кому подойдет программа?

🟠Новичкам — чтобы с нуля войти в профессию и сразу устроиться аналитиком;
🟠Аналитикам с опытом — углубить знания и прокачать продуктовое мышление;
🟠Менеджерам — научиться работать с данными без помощи аналитиков;
🟠Выпускникам вузов — быстро построить карьеру в Data Science.

Что нужно для поступления?

🟠Диплом бакалавра/специалиста/магистра (любое направление)
🟠Базовые знания математики (школьный уровень)
🟠Минимальное понимание Python (если нет — поможем подготовиться)

Почему это круче обычной магистратуры?

🟠Гибкий онлайн-формат — учитесь из любой точки мира;
🟠100% практики — никакой «воды», только симулятор реальных задач;
🟠Все льготы студента МИФИ — диплом, отсрочка, налоговый вычет;

Успейте подать заявку! Набор уже стартовал, но количество мест ограничено — всего 5 бюджетных и 20 платных.

👉 Узнать подробности поступления 👈

P.S. Хотите узнать, подойдет ли вам программа? Оставьте контакты — поможем оценить ваши шансы и подготовиться к поступлению!

🤔 Как добавить проект в портфолио аналитика с помощью Wildberries и Python?

Уже сегодня стартует интенсив, где за 2 дня вы с нуля освоите Python, автоматизируете сбор данных с Wildberries и создадите реальный кейс для портфолио — даже без опыта в коде.

Узнаете, как такой кейс увеличивает продажи на 15% и сокращает рекламные расходы на 20%, а спикер Андрон Алексанян (CEO Simulative) объяснит всё просто и без воды.

🎯 Программа на два дня — максимум практики

День 1, 10 июня в 18:30 по МСК:

🟠Разберем основы Python, которые нужны любому аналитику;
🟠Узнаем, как решить очень распространенную аналитическую задачу — парсинг позиций товара на WB с помощью Python;
🟠Напишем скрипт для парсинга позиций конкретного товара.

День 2, 11 июня в 18:30 по МСК:

🟠Допишем скрипт, чтобы собирать данные по разным товарам и разным запросам;
🟠Научимся сохранять данные в базу данных SQLite с помощью Python;
🟠Построим наглядные графики динамики позиций;
🟠Разберем бизнес-ценность этой задачи.

💡 Что получите в итоге?

✔️ Готовый серьезный проект для портфолио, который можно сразу добавить в резюме;
✔️ Освоите крутые фишки языка Python: модуль requests для работы с http-запросами, работу с базой данных SQLite и библиотеки для визуализации и построения графиков;
✔️ Дополнительные материалы — гайд по работе с API и JSON в Python.

➡️ Регистрация

Скромно напоминаем, что интенсив стартует именно сегодня, в 18:30 по МСК.

➡️ Присоединиться к движухе

⚡️ Продолжаем собирать реальный проект на Python для портфолио

Сегодня второй день интенсива, где вы с нуля освоите Python, автоматизируете сбор данных с Wildberries и создадите реальный кейс для портфолио — даже без опыта в коде.

Узнаете, как такой кейс увеличивает продажи на 15% и сокращает рекламные расходы на 20%, а спикер Андрон Алексанян (CEO Simulative) объяснит всё просто и без воды.

Что было вчера:

🟠 Разобрали основы Python, которые нужны любому аналитику;
🟠 Узнали, как решить очень распространенную аналитическую задачу — парсинг позиций товара на WB с помощью Python;
🟠 Написали скрипт для парсинга позиций конкретного товара.

Что будет сегодня, 11 июня в 18:30 по МСК:

🟠 Допишем скрипт, чтобы собирать данные по разным товарам и разным запросам;
🟠 Научимся сохранять данные в базу данных SQLite с помощью Python;
🟠 Построим наглядные графики динамики позиций;
🟠 Разберем бизнес-ценность этой задачи.

💡 Что получите в итоге?

🟠 Готовый серьезный проект для портфолио, который можно сразу добавить в резюме;
🟠 Освоите крутые фишки языка Python: модуль requests для работы с http-запросами, работу с базой данных SQLite и библиотеки для визуализации и построения графиков;
🟠 Дополнительные материалы — гайд по работе с API и JSON в Python.

➡️ Регистрация

Стоит ли приходить на второй день, если не был в первый? Стоит 😉

➡️ Регистрация

🚀 Персональная экскурсия в Симулятор: быстрый старт в аналитике с гарантией результата!

На этой неделе стартует два курса-симулятора:
➖11 июня: менторская программа «Аналитик данных»
➖ 13 июня: курс-симулятор «Аналитик данных»

Мы много говорим о том, как у нас устроено обучение: помимо теории, прежде всего, обучение построено на решении реальных бизнес-кейсов, чтобы вы сразу получили практические навыки и стали востребованным специалистом.

Но слова — это одно. Хотите увидеть всё своими глазами? Для этого у нас есть «Экскурсия в Симулятор».

Что это такое?

За час в формате персонального созвона в Google Meet мы покажем вам нашу платформу и вы получите готовый план для старта в профессии 🔥

На встрече вы:

🟠 Узнаете, как войти в аналитику даже с нуля — без лишней теории и воды, только рабочие стратегии.
🟠 Получите чек-лист ключевых навыков и кейсов, которые ждут от вас работодатели.
🟠 Увидите реальные проекты и портфолио, которые гарантированно приводят к офферам (с примерами наших студентов).
🟠 Разберете ошибки новичков, из-за которых 90% не могут устроиться — и как их избежать.

👉 Забронировать место

🔥 Бонус для участников экскурсии:

🟠 20 идей для портфолио — чтобы вас заметили.
🟠 Готовый роадмап аналитика — что учить и в каком порядке.
🟠 Сборник «каверзных» вопросов с собеседований + ответы.

👉 Забронировать место

P.S. Уже после экскурсии вы точно будете знать: подходит ли вам аналитика, сколько времени займет обучение и как быстро выйти на доход.

🦾 Пошаговый план: как стать инженером машинного обучения в 2025

Хотите войти в одну из самых востребованных и высокооплачиваемых IT-профессий, но кажется, что ML — это сложно и требует только высшего образования?

17 июня в 18:30 по МСК проведем вебинар, где развеем мифы и покажем реальный путь с нуля до конкурентоспособного ML-инженера!

Спикер вебинара: Савелий Батурин, Senior ML-Engineer в Postgres Professional, а также преподаватель нашего курса-симулятора «Инженер машинного обучения».

На вебинаре вы узнаете:

🟠 Чем на самом деле занимается ML-инженер и почему это перспективно.
🟠 Почему не нужно быть гением математики, чтобы начать.
🟠 Какие ошибки совершают новички и как их избежать.
🟠 Четкий роадмап обучения: от основ до продвинутых тем.
🟠 Пример реального кейса — как выглядит работа ML-специалиста.

🚫 На вебинаре разрушим 3 главных страха:

→ «У меня нет технического образования» — какие навыки на самом деле проверяют работодатели
→ «Нужно быть гением математики» → на практике важнее понимание и практика.
→ «Без PhD не возьмут» → большинство ML-инженеров — практики, а не теоретики.

Бонусы для участников: готовый роадмап обучения.

🔗 Регистрируйтесь и начинайте свой путь в ML!

❗️Работа с API и JSON в Python: практическое руководство

Недавно мы провели интенсив по сбору данных с Wildberries через открытый API, и теперь делимся полезным материалом для всех, кто хочет разобраться в работе с API и JSON на практике.

Даже если вы не были на вебинаре, этот гайд поможет вам освоить ключевые навыки: научитесь делать запросы, получать и анализировать данные из открытых источников с помощью Python — всё на реальных примерах и без лишней теории!

Внутри вы найдете:

🟠 Пошаговую инструкцию по работе с API и обработке JSON;
🟠 Практику: получаем данные из открытого API и сразу анализируем их;
🟠 Разбор сложных структур и способы сохранять данные;
🟠 Готовый пример — парсим температуру в разных городах и ищем самый тёплый.

Переходите к материалу — вас ждут готовые кусочки кода и советы для быстрого старта!

➡️ Получить материал

#полезность

⚡️ Как пройти собеседование, если нет опыта?

Андрон ответил по своему опыту, а был ли такой опыт у вас? У нас здесь много начинающих специалистов — подобные истории их бы очень приободрили😉

❗️ Как стать ML-инженером в 2025 без технического образования?

Сегодня в 18:30 по МСК проведем вебинар, где расскажем как вырасти до конкурентоспособного ML-инженера с нуля и покажем на живом примере, как можно заработать на языковой модели уже на старте.

На вебинаре вы узнаете:
🟠 Чем на самом деле занимается ML-инженер и почему это перспективно.
🟠 Почему не нужно быть гением математики, чтобы начать.
🟠 Какие ошибки совершают новички и как их избежать.
🟠 Четкий роадмап обучения: от основ до продвинутых тем.
🟠 Реальный кейс — разберём ML-решение, за которое бизнес готов платить.

*️⃣ Спикер вебинара: Савелий Батурин, Senior ML-Engineer в Postgres Professional, а также преподаватель нашего курса-симулятора «Инженер машинного обучения».

➡️ Регистрация