❗️ 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!

🧠 Застряли на задании? Сима поможет — новый ИИ-ассистент в нашей платформе!

Знакомьтесь: ваш новый ИИ-наставник Сима — персональный помощник в обучении!

Она ответит на вопросы по урокам, объяснит сложные темы простыми словами, поможет с конспектом и подскажет, как двигаться дальше, если вы застряли.

Как это работает?

Сима интегрирована прямо в интерфейс курса и:
✅ Всегда знает, какой материал у вас сейчас открыт, и может пересказать его или объяснить непонятные моменты (пока только текстовые);
✅ Работает с практическими заданиями, опираясь на ваш код, эталонное решение и подсказки из задания;
✅ Не даёт готовых ответов, но подскажет направление и поможет вам прийти к правильному решению;
✅ Работает 24/7 ;)

Важно! Сима не делает работу за вас, а помогает мыслить как настоящий специалист.

Теперь, помимо поддержки наших экспертов-преподавателей, вы получаете круглосуточного ИИ-наставника. Если вы еще не включились в обучение на Симуляторе, то самое время это сделать!

Уже завтра стартуют два курса-симулятора:

*️⃣ «Инженер машинного обучения» — научитесь создавать модели машинного обучения, строить рекомендательные системы и работать с нейронными сетями.

👉 Оставить заявку

*️⃣ «Fullstack-аналитик» — универсальный специалист, который в одиночку может выстроить аналитику любому бизнесу, совмещая инженера данных+аналитика данных+BI-аналитика.

👉 Оставить заявку

⚡️ Качество данных: почему это также важно для аналитика как Python и SQL

Аналитик данных — это специалист, который добывает ценную информацию из данных, чтобы бизнес мог принимать обоснованные решения. И ключевое слово здесь — «достоверные».

Для этого используются те же инструменты, что и для самого анализа — Python, SQL, математическая статистика и автоматизация процессов.

Почему это важно?

🟠 Решения на основе плохих данных = риски для бизнеса.
🟠 Качество данных = основа точной аналитики.
🟠 Мониторинг и обеспечение качества — такая же часть работы аналитика, как и сам анализ.

Хотите узнать больше? Присоединяйтесь к нашему вебинару, где разберём:

🟠 Как качество данных влияет на принятие решений и карьеру аналитика;
🟠 Метрики качества данных: актуальность, допустимость, полнота и другие;
🟠 Частые причины проблем с качеством данных;
🟠 Методы повышения качества данных: определение требований к КД, мониторинг КД, решение инцидентов.

➡️ Зарегистрироваться

Кому это будет полезно:

🟠 Новичкам: поймёте, почему качество данных — это основа профессии, узнаете, какие навыки нужно освоить в первую очередь и как избегать типичных ошибок начинающих аналитиков;

🟠 Действующим аналитикам: углубите знания о методах контроля и улучшения качества данных, поймете, как повысить ценность своих отчётов и аналитики для бизнеса.

📅 Когда: 24 июня в 18:30 по МСК
Спикер: Павел Беляев, руководитель группы дата-аналитиков в компании Яндекс eLama и автор телеграм-канала «Тимлидское об аналитике».

➡️ Зарегистрироваться

Не просто анализируйте — обеспечивайте качество! 🚀

Вопрос от подписчика. Что мне нужно знать?

Ответ

Тут зависит от специальности. Если речь о бекенд-разработке, то минимальный набор знаний такой:

*️⃣ Базовый Python. Например, уметь написать сложный вложенный цикл-обработчик, а потом его же оптимизировать.
*️⃣ Один из бэкенд-фреймворков. Например, Django или Flask.
*️⃣ Умение работать и создавать API. Хотя бы базовый REST.
*️⃣ Понимание http-запросов. GET, POST, корсы, коды ошибок и прочее.
*️⃣ Git. Минимальный набор — clone, push, pull, merge.
*️⃣ SQL. Уметь писать базовые SELECT, UDPATE, INSERT, DELETE запросы.
*️⃣ Linux. Подключение, перемещение по каталогам, понимание пользователей, установка-удаление-обновление пакетов/python/библиотек, полезные утилитки типа htop.
*️⃣ Владеть базовыми инструментами для работы. Например, VS Code, DBeaver, Postman, putty.
*️⃣ Python-специфичные плюшки. Виртуальное окружение, pip freeze и прочее.
*️⃣ Тестирование кода с pytest или другим фреймворком.
*️⃣ Понимание процесса деплоя. Хорошо бы уметь в базовый докер, знать про nginx и условный screen.

Много? Много. Но и это не все хард-скиллы, а есть еще софт-скиллы, но о них поговорим в другой раз.

Вообще, все знать не обязательно и невозможно. Но иметь общее представление и использовать на практике — нужно.

И самое важное: нужен пет-проджект, чтобы показать на собеседовании, да и вообще просто для «обучения на практике». Не учебный проект, не блог, сделанный по статье на Хабре. А нормальный проект, покрытый тестами, задеплоенный где-нибудь на хостинге, с красиво оформленным репозиторием и вылизанным кодом.

Скромное напоминание: на всех наших курсах (и даже на бесплатных) наши студенты имеют возможность собрать такой пет-проект, а иногда и не один.

Возьмут ли вас на работу после этого? Скорее да, чем нет 😉

ОШИБКА ФИЛЬТРАЦИИ В SQL 🔥

Одна из самых распространенных ошибок в SQL — неправильная фильтрация данных, если в столбце присутствуют значения NULL.

#️⃣Что за ошибка

Например, у нас в Симуляторе есть легкая задачка — отфильтровать всех пользователей, у которых поле company_id не равно 1. При этом в этом поле у многих записей стоит NULL.

Обычно студенты пишут такой запрос:

select *
from users 
where company_id != 1

И вроде бы все логично, но если проверить внимательно, то мы увидим, что потерялось около 80% записей!

#️⃣Почему так происходит

Если мы обратимся к документации, то в описании оператора WHERE увидим:

Синтаксис оператора: WHERE «условие». «условие» — это любое выражение типа BOOLEAN. Всё, что не true, исключается из результата.

А теперь идем в документацию оператора != и видим:

Если один из элементов сравнения равен NULL, то возвращается NULL, а не true/false.

Таким образом, получается, что все строки с NULL выпадают из выборки, потому что такое сравнение возвращает NULL, а фильтр WHERE такие строки игнорирует.

#️⃣Как исправить
Исправить это можно, например, с помощью оператора COALESCE, который заменит NULL на другое число (например, -1, т.к. его гарантированно не будет в этом столбце):

select *
from users 
where coalesce(company_id, -1) != 1

#️⃣ Заключение

Теперь вы на 100% знаете, почему эта ошибка возникает и как с ней бороться. Будьте внимательны — на больших данных обнаружить ее очень сложно, а она может привести к ужасным погрешностям при расчетах.

Наберем 50 реакций на этот пост? И мы разберем в таком формате еще другие ошибки, и не только в SQL🤓

⚡️ Основные ошибки новичков в BI: чек-лист самопроверки до создания дашборда

Вы когда-нибудь сталкивались с ситуацией, когда:
🟠 Красивые графики есть, а инсайтов нет?
🟠 Фильтры «ломают» данные вместо того, чтобы их уточнять?
🟠 Заказчик смотрит на ваш результат и говорит: «А где ответ на мой вопрос?»

Если да — вы не одиноки. И проблема здесь не в инструментах (Power BI, Tableau, DataLens — все они мощные), а в фундаментальных ошибках на этапе подготовки.

🔍 Почему так происходит?

1. Миф: «Визуализация = аналитика»
70% работы над дашбордом — это подготовка данных и проектирование. Без этого даже самые продвинутые инструменты выдадут «мусор на выходе».

2. Проблемы с сырыми данными:
- Дубликаты искажают метрики;
- Пропуски ломают фильтры;
- Разные форматы (например, даты в текстовом виде) делают невозможными корректные вычисления.

3. «Слепое» проектирование, когда дашборд без чёткого понимания, кто будет им пользоваться и какие решения он должен поддерживать, — превращается в красивую картинку, которая не решает бизнес-задач.

💡 Решение: методичный подход к проектированию.

Мы подготовили подробный чек-лист подготовки к созданию дашбордов — и подготовьте данные так, чтобы визуализация сразу попадала в цель.

👉 Получить материал

⚡️ Зачем аналитику разбираться в качестве данных?

Аналитик данных превращает сырые данные в ценные бизнес-инсайты. Но ключевое условие — информация должна быть достоверной.

Уже сегодня в 18:30 (МСК) на вебинаре «Качество данных: почему это также важно для аналитика как Python и SQL» Павел Беляев (тимлид аналитиков в Яндекс eLama, автор телеграм-канала «Тимлидское об аналитике») разберёт:

🟠Как качество данных влияет на карьеру аналитика;
🟠Ключевые метрики и методы обеспечения достоверности;
🟠Частые причины проблем с качеством данных.

➡️ Регистрация

Почему это критически важно? Плохие данные ведут к ошибочным решениям, финансовым потерям и подрыву доверия. Контроль качества — неотъемлемая часть работы аналитика, без которой даже самый совершенный анализ теряет смысл.

❗️ Новички узнают основы работы с данными, опытные аналитики — прокачают навыки контроля качества.

Регистрируйтесь и выведите свою аналитику на новый уровень! 🚀

❗️ Павел ждёт всех в 18:30 по МСК

Поговорим, что делает аналитика таким специалистом, результаты которого вызывают доверие и приводят к лучшим бизнес-решениям 🦾

➡️ Регистрация

Друзья, начинаем уже через час!

Поговорим о важных вещах, ответим на вопросы — будет лампово, как всегда😉

➡️ Регистрация

⚡️⚡️⚡️ Друзья, мы уже начали вебинар!

Сегодня Павел Беляев рассказывает о ключевых аспектах работы с качеством данных в аналитике.

О чем еще поговорим:
🟠 Как аналитик данных обеспечивает достоверность информации для принятия обоснованных бизнес-решений;
🟠 Почему качество данных критически важно для аналитики;
🟠 Какие метрики используются для оценки качества данных.

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

➡️ Подключиться

⚡️ От отказов к офферу: составляем план, как аналитику найти работу

Мы часто акцентируем на том, что мы не только обучаем аналитике с нуля, но и помогаем новичкам в IT прокачаться до первых job-offers.

Знакомьтесь, Михаил — наш студент курса «Fullstack-аналитик».

Сейчас его точка А — поиск работы: отклики от работодателей есть, но пока ни одного оффера. Хочет прийти в точку Б — стабильную работу с хорошим доходом.

Приглашаем вас на прямой эфир сегодня в 18:30 по МСК, где мы по косточкам разберем реальный кейс Михаила — почему он, несмотря на пройденные курсы и сильное резюме, до сих пор без оффера?

Что будет в эфире:

🟠 Честный рассказ Михаила: как учился, что было сложно и что посоветует новичкам;
🟠 Разбор его воронки откликов: что пишет в резюме, как презентует себя в сопроводительных, оформление кейсов в портфолио;
🟠 Секретные лайфхаки — что работодатели замечают, а кандидаты упускают?;
🟠 Репетиция интервью — проверим, как Михаил отвечает на вопросы (и учимся на его ошибках).

Почему это полезно и вам?

✔️ Увидите реальные ошибки, которые допускают даже сильные кандидаты.
✔️ Узнаете, как уверенно презентовать навыки на собеседовании.

Приходите, перенять работающие стратегии поиска работы! 😉

❗️ Ссылку на трансляцию мы опубликуем за 1 час до начала.

⚡️ Эфир через час! Переходите в трансляцию — будем составлять план-капкан по трудоустройству

Итак, мы уже на низком старте!

Ровно в 18:30 по МСК начнется открытый эфир, где мы по косточкам разберем реальный кейс нашего студента Михаила — почему он, несмотря на пройденные курсы и сильное резюме, до сих пор без оффера?

Перейти в трансляцию можно по ссылке ниже:

➡️ Подключиться

Напоминаем повестку:

🟠 Честный рассказ Михаила: как учился, что было сложно и что посоветует новичкам;
🟠 Разбор его воронки откликов: что пишет в резюме, как презентует себя в сопроводительных, оформление кейсов в портфолио;
🟠 Секретные лайфхаки — что работодатели замечают, а кандидаты упускают?;
🟠 Репетиция интервью — проверим, как Михаил отвечает на вопросы (и учимся на его ошибках).

➡️ Подключиться