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

❗️ Савелий ждёт всех в 18:30 по МСК

Мы не только поговорим о профессии, но и соберем практический кейс, который можно монетизировать 💰

➡️ Регистрация

Ребят, вебинар стартует уже через час!

Ждём всех — Савелий приготовил для вас кое-что особенное 😉

➡️ Регистрация

⚡️ Друзья, мы уже начали вебинар!

Обсуждаем сегодня, как стать инженером машинного обучения и начать зарабатывать на старте.

Сегодня мы подготовили вам кое-что особенное: Савелий Батурин, Senior ML-Engineer и преподаватель нашего курса, расскажет о профессии ML-инженера и покажет рабочую ML-модельку, которую потенциально можно использовать в портфолио и даже монетизировать.

Чтобы получить еще больше пользы — задавайте свои вопросы в чате прямого эфира!

➡️ Подключиться

🔥 Бесплатный Pandas за 7 дней: от нуля до автоматизации отчетов

Если вы хотите работать с данными как профи, то Pandas — must-have инструмент. Вот несколько причин почему:

🟠 Автоматизация – пиши скрипт один раз, используй для любых данных
🟠 Скорость – обработка тысяч строк за секунды (прощай, Excel!)
🟠 Мощный анализ – ABC/XYZ, динамика продаж, когорты без сложных формул
🟠 Контроль – каждый шаг анализа прозрачен и воспроизводим
🟠 Портфолио – реальные проекты (автоматизация отчётности и не только)

Приглашаем на бесплатный онлайн-курс, где на практических примерах и задачах вы прокачаете навыки и знания библиотеки Pandas в Python.

📌 Бесплатный курс от Simulative даст вам:

🟠Основы и продвинутые функции Pandas.
🟠Разбор реальных бизнес-кейсов (ABC-анализ, динамика продаж).
🟠Готовый проект в портфолио — автоматизация финансовой отчетности.
🟠Кроме того, вы сможете «пощупать» нашу платформу и профессию аналитика как таковую.

➡️ Записаться на курс

📌 Бонусы для участников:

— Материал с разбором 3-х задач с собеседований — примеры, объяснения и код для понимания логики работы.

— Разбор тестового задания в Яндекс: анализ запросов из json-файла,поиск закономерностей и разбор сложных фишек Pandas.

➡️ Записаться на курс

🔍 Машинное обучение на Python: 4 ключевых направления, с которых можно начать прямо сейчас

Представьте, что вы учите ребёнка отличать кошек от собак. Вы показываете примеры, объясняете различия — именно так работает машинное обучение. Только вместо ребёнка — алгоритм, а вместо картинок — данные.

Если вы освоили хотя бы базовый Python, то уже можете начать работать с машинным обучением. Сегодня рассмотрим четыре ключевых типа задач в ML: классификацию, регрессию, кластеризацию и обработку естественного языка (NLP).

4 ключевых направления:

1️⃣ Классификация отвечает на вопросы «что это?» и «к какому типу относится?». Например, можно классифицировать электронные письма как «спам» или «не спам».

2️⃣ Регрессия используется для предсказания непрерывного числового значения на основе входных данных. Например, можно предсказать цену дома на основе его характеристик.

3️⃣ Кластеризация — обнаружение скрытых закономерностей. Как найти похожих клиентов в базе? Как выявить аномальные операции? Кластеризация группирует данные, когда у вас нет готовых ответов.

4️⃣ Обработка естественного языка (NLP) позволяет компьютерам понимать и генерировать текст на человеческом языке, превращает слова в данные, которые может анализировать алгоритм.

💡 В теории интересно, конечно, но хорошо бы попрактиковаться. В прикрепленной тетрадке подробно разобрали код для каждой из задач на Python с использованием библиотеки scikit-learn.

Такой вот подарочек для вас, поставьте нам 🔥 — чтобы мы делали такие разборы чаще!