⚡️ 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

⚡️⚡️⚡️ [МЫ В ЭФИРЕ] Разбираем кейс студента по трудоустройству

Друзья, мы уже активно обсуждаем горячую тему «От отказов к офферу: составляем план, как аналитику найти работу».

Сегодня в главных ролях: Михаил Колчар — наш студент курса «Fullstack-аналитик». Обсуждаем, почему он, несмотря на пройденные курсы и сильное резюме, до сих пор без оффера?

Если считаете, что «крутого специалиста и так возьмут на работу» — приходите, у нас для вас есть критически важная информация 😏

➡️ Подключиться

🔥 Спецпредложение до 30 июня: начните карьеру аналитика с выгодой до 20%!

Хотите стать востребованным аналитиком и получать офферы от работодателей? Сейчас — лучшее время начать!

Только до 30 июня действуют специальные условия на наши симуляторы:

Курс «Аналитик данных»:

🔹 –15% на базовый тариф
🔹 –20% на продвинутый тариф
🔹 –70% на вторую часть оплаты по VIP-тарифу — вы вносите её только после получения оффера!

Курс «Fullstack-аналитик»:

🔹 –20% на все тарифы!

➡️ Забронировать бонусы

Кратко о программах:

🟠 Симулятор «Аналитик данных» — освоите, все, что необходимо аналитику данных: аналитическое мышление, Python, SQL, математику и статистику, А/В-тесты и визуализацию.

🟠 Симулятор «Fullstack-аналитик» — станете универсальным специалистом, который в одиночку может выстроить аналитику любому бизнесу.

Обучение максимально мотивирующее и эффективнее: 87% студентов находят работу в течение 2 месяцев после окончания курса.

🔥 Забронируйте место со скидкой — и начните путь к новой профессии уже сегодня.

➡️ Забронировать бонусы

🚀 Что даст вам курс «BI-аналитик» и почему стоит начать сейчас?

Не так давно, в рамках курса «BI-аналитик» мы вместе с Катей Пичугиной, аналитиком агентства Adventum, разбирали, как с помощью CSS превратить стандартные отчёты в яркие, современные и брендированные дашборды.

Почему это важно?

Представьте:
🟠 Ваш отчёт теряется среди десятков таких же серых и безликих презентаций.
🟠 Заказчик или руководитель прокручивает его без интереса, упуская ключевые метрики.
🟠 Вы тратите часы на настройку данных, но визуал не цепляет — и вся работа проходит зря.

Кастомизация дашбордов решает все вышеперечисленные проблемы.

Наши студенты уже умеют:

🟠 Настраивать внешний вид дашбордов под корпоративный стиль.
🟠 Использовать CSS для оформления графиков, таблиц и вкладок.
🟠 Находить нужные селекторы и применять шаблоны, тени, шрифты, цвета и так далее.

Катя ежедневно использует Superset и обучает заказчиков не только работать с отчётами, но и самостоятельно настраивать BI-инструмент под свои задачи — поэтому мы её и позвали 😏

На всех наших курсах, помимо основной обучающей программы, мы регулярно проводим мастер-классы с практикующими специалистами, которые делятся своими лучшими практиками «с полей».

📢 Вчера стартовал новый поток курса «BI-аналитик»!

Это не просто теория — вы пройдёте полный путь от основ до реальных кейсов и станете востребованным специалистом с упакованным портфолио. А до 30 июня действуют особо выгодные условия!

➡️ Узнать подробности

✨ Как быстро освоить оконные функции и повысить уровень SQL?

Оконные функции — это инструмент в работе аналитика, который позволяет выполнять вычисления налету внутри окна. Они используются для выполнения сложных вычислений без группировки данных в одну строку.

Как работают оконные функции?

Разбивают данные на «окна» — например, по категориям или датам.
Считают внутри каждого «окна» — ранжирование, накопленные суммы, сравнение с соседями.
Возвращают результат для каждой строки — без схлопывания, как в агрегатных функциях.

Пример задачи (попробуйте решить!)

Из таблицы problem необходимо вывести следующую информацию о задачах:

🟠Наименование задачи
🟠Рейтинг задачи
🟠Ранг задачи, где 1 ранг имеют задачи с наибольшим рейтингом

Примечания
🟠Ранг должен рассчитываться с промежутками в значениях ранжирования;
🟠 Исключите записи, у которых рейтинг равен NULL.

Продолжение задачи, возможность решить её самостоятельно и получить результат можно внутри нашего бесплатного курс “Основы SQL”

➡️ Решить задачу

Хотите отработать оконные функции на практике? В нашем бесплатном курсе «Основы SQL» вас ждут:
✅ 70 задач по SQL, включая 15 задач по оконным функциям.
✅ Разбор реальных кейсов из работы аналитика.

Решайте задачи прямо сейчас — переходите по ссылке!

➡️ Подключиться

🧑‍💻 Как сменить профессию и стать востребованным инженером данных?

Инженер данных — один из вариантов развития профессии для тех, кто хочет брать на себя более сложные задачи, влиять на архитектуру решений и увеличивать свой доход.

На вебинаре 1 июля в 18:30 по МСК Александр Дарьин, старший аналитик «СберТройка», расскажет, как вырасти в востребованную специализацию — инженера данных — и расширить свои возможности.

Что обсудим:

➖ Личный путь Александра от рабочего на заводе до старшего аналитика за 2,5 года;;
➖ Какие навыки освоить и добавить — разберём дорожную карту инженера данных;
➖ Как ускорить рост — почему самообразование часто тормозит, а системное обучение даёт быстрые результаты;
➖ Где брать кейсы для портфолио — как пет-проекты помогают компенсировать отсутствие коммерческого опыта в дата-инженерии;
➖ Актуальные зарплаты и тренды — разберём вакансии и перспективы рынка в прямом эфире.

Не упустите шанс получить чёткий план и мотивацию для уверенного старта в востребованной профессии!

➡️ Регистрация

💥 Собираем ранних пташек: обновленный курс-симулятор «Инженер данных» с поддержкой ментора

Всем привет, на связи Андрон, основатель Simulative!

Мы с командой постоянно думаем, как сделать наши курсы еще круче. И вот придумали классную штуку: с 11 июля стартует поток курса «Инженер данных» в новом формате — с персональным ментором, который будет сопровождать вас на протяжении всего обучения!

Кто ваш проводник?

Итак, ваш ментор — Александр Дарьин:
🟠 Действующий старший аналитик в СберТройке;
🟠 Автор канала «Аналитик на минималках»;
🟠 Человек, который сам прошел путь от рабочего до IT-специалиста всего за 2.5 года.

P.S. Саша будет часто тут появляться, отвечать на вопросы и делиться фишками профессии — так что пишите ваши вопросы в комментах!

Что конкретно делает ментор?

🟠 Анализирует ваш прогресс;
🟠 Разбирает сложные материалы;
🟠 Делится бонусными материалами;
🟠 Объясняет ценность каждой темы;
🟠 Дает практические кейсы для разбора.

Почему это важно?

Ментор — это человек, который:
→ Сократит ваш путь от теории к практике;
→ Поможет избежать «слепых зон» в обучении;
→ Покажет профессию изнутри — без розовых очков и надуманных страхов;
→ Поддержит мотивацию и позволит не сдаться на полпути.

🔥 Успейте записаться по ранним ценам:

Только до 7 июля даем 25% скидку! Старт — уже 11 июля.

Если хотите учиться у практиков, а не теоретиков — жмите ссылку ниже.

➡️ Оставить заявку

✨ Как перейти в инженеры данных из любой профессии и не бояться сложностей?

Друзья, уже сегодня в 18:30 по МСК пройдет вебинар с Александром Дарьиным — старший аналитик данных ООО СберТройка и ментор нашего курса-симулятора «Инженер данных».

Александр поделится своей историей: как он сделал карьерный поворот, освоил новые инструменты, собрал портфолио и вышел на новый уровень дохода — и как вы тоже сможете пройти этот путь!

В программе вебинара:

🟠 Путь от завода до senior-аналитика за 2,5 года;
🟠 Дорожная карта инженера данных: ключевые навыки;
🟠 Самообразование vs системное обучение — что работает быстрее;
🟠 Пет-проекты вместо коммерческого опыта: где брать кейсы;
🟠 Рынок труда: зарплаты, вакансии и тренды.

Этот вебинар — отличная возможность получить чёткий план действий, вдохновение и ответы на вопросы о развитии в одной из самых перспективных IT-специальностей.

➡️ Регистрация

Александр ждёт всех на вебинаре в 18:30 по МСК 😎

➡️ Регистрация