⚡️Вебинар сегодня: Как аналитику получать данные для анализа из различных сервисов

Сегодня в 19:00 (МСК) Александр Грудинин — Lead Data Analyst в AdTech Holding и ментор курса «Аналитик данных» — проведет вебинар и пошагово расскажет и покажет, как с помощью Python и API сервисов можно решать такие задачи быстро и эффективно:

🟠Обсудим основной минимум знаний о Python для работы с API
🟠Как подключаться к различным API через библиотеку requests и получать структурированные данные.
🟠Как превращать «сырые» ответы в удобные для анализа таблицы, стандартизировать форматы дат.
🟠Как создавать наглядные отчеты и графики используя полученные данные.

📌Пример из практики, как это работает в реальной аналитике, можно прочитать в посте.

💡 Кому полезно?
— Аналитикам любого уровня чтобы узнать как работать с API и научиться собирать данные для анализа из различных источников
— Маркетологам, которые устали от ручного сбора данных.
— Всем, кто хочет тратить минуты вместо часов на отчёты.

➡️ Успейте зарегистрироваться — покажем реальную практику!

Прямой эфир через полтора часа!

Александр ждёт вас всех на фан-встрече😎

➡️ Регистрация

⚡️ ⚡️ ⚡️ Прямо сейчас в эфире разбираем, как аналитику получать данные для анализа из различных сервисов.

Вступительная часть вебинара уже прошла и сейчас начнется самое мясо! Спикер: Александр Грудинин— Lead Data Analyst AdTech Holding и ментор курса «Аналитик данных».

Вы еще успеваете подключиться и узнать самое важное!

➡️ Регистрация

⚡️ Создаем дашборд в Superset с нуля с экспертом из Dodo Brands

Привет! Это команда Simulative 👋

Хотите научиться создавать дашборды с нуля и вывести свои навыки BI на новый уровень?

Сегодня на вебинаре в 19:00 по МСК познакомимся поближе с Ильёй Ковалевым — старшим аналитиком данных из Dodo Brands и ментором курса «BI-аналитик». Он расскажет, как шаг за шагом построить мощный дашборд в Superset: от логики и подготовки данных до создания визуализаций и сборки конечного продукта.

На вебинаре вы пройдёте весь пайплайн:

🟠Проработка крутой логики дашборда, чтобы он отвечал реальным бизнес-вопросам
🟠Подготовка качественного датасета, чтобы данные были точными и понятными
🟠Создание информативных и красивых чартов, которые легко читать
🟠Сборка дашборда — когда всё соединяется в единую рабочую панель

Этот вебинар будет полезен и новичкам, которые только делают первые шаги в аналитике, и опытным специалистам, желающим освежить знания и освоить практические инструменты.

Присоединяйтесь сегодня в 19:00 — будет много практики и конкретики.

➡️ Регистрация

⚡️ ⚡️ ⚡️ Прямо сейчас в эфире учимся строить мощный дашборд в Superset: от логики и подготовки данных до создания визуализаций и сборки конечного продукта.
Вступительная часть вебинара уже прошла —начинается самое интересное! Спикер: Илья Ковалев — старший аналитик данных из Dodo Brands и ментор курса «BI-аналитик».

Что вас ждет:

✔️ Проработка крутой логики дашборда, чтобы он отвечал реальным бизнес-вопросам
✔️ Подготовка качественного датасета, чтобы данные были точными и понятными
✔️ Создание информативных и красивых чартов, которые легко читать
✔️ Сборка дашборда — когда всё соединяется в единую рабочую панель

➡️ Подключиться

🔥 Магистратура по аналитике данных от НИЯУ МИФИ — последний шанс подать заявку!

Сегодня у нас должен был состояться вебинар, но, к сожалению, его пришлось отменить. Вместо этого Андрон подготовил для вас серию полезных кружочков — смотрите их ниже и в комментариях! 👇

Что касается магистратуры — подать заявку можно до 20 августа включительно, рекомендуем поспешить! Для всех, подавших заявку, подготовили специальный бонус 😉

➡️ Не упустите последний шанс — подавайте заявку!

🤔 Как сделать старт в аналитике проще и эффективнее?

Привет! На связи Илья Ковалев, ментор курса «BI-аналитик»👋

Я Илья, аналитик данных в Додо Пицца 🍕Ранее я работал аналитиком данных в команде кроссервисности Яндекс Плюса, а еще раньше работал в консалтинговых компаниях Accenture и EY, где занимался проектами по стратегии и операционной эффективности. Однако в какой-то момент я осознал, что аналитика данных мне ближе.

И если вам аналитика тоже близка, но вы боитесь сразу бросаться в глубокие данные, сложные формулы и вечное ковыряние в статистике — есть реальный способ сделать старт проще и эффективнее.

BI-аналитика — это тот самый «разбег» в мире аналитики, где порог входа ниже, а практическая ценность для бизнеса ощутима с первого дня.

🟠 Задача BI-аналитика — сделать данные максимально понятными и доступными: построить понятную отчетность, собрать все ключевые метрики в единые дашборды, автоматизировать рутину и помочь бизнесу быстро принимать решения без задержек.

🟠 Пример задач
Структурируешь данные, работаешь с KPI, делаешь дашборды, автоматизируешь отчёты и консолидируешь информацию из разных систем. Всё, что реально влияет на скорость и качество управления компанией.

🟠 Технологии
SQL и DAX — базовый инструментарий. BI-платформы вроде Power BI — визуализируешь, делаешь данные понятными даже тем, кто в аналитике почти не разбирается. Осваиваются они быстрее, чем кажется, зато дают высокий эффект уже в первые недели.

🟠 Где это востребовано
Везде, где есть бизнес и данные — банки, ритейл, телеком, крупные корпорации и стартапы. Там, где нужны быстрые решения, понимание процессов и контроль показателей.

Если вы давно хотели войти в аналитику, но пугались объёмов теории и специфики работы классического Data Analyst — курс «BI-аналитик» под моим менторством — это ваш шанс сделать первый уверенный шаг и получить навыки, которые реально работают уже с первых дней.

❗️ Новый поток стартует уже сегодня и сегодня же заканчивается действие супер предложения для всех новичков — -25% от стоимости любого тарифа!

Друзья, торопитесь записаться, жду вас среди своих будущих коллег!

➡️ Забронировать место

🧑‍💻 Практический SQL: решаем реальные бизнес-задачи

Приглашаем на практический вебинар с Александром Грудининым — Lead Data Analyst в AdTech Holding и ментором курса «Аналитик данных»!

📅 Дата и время: 19 августа, 19:00 по МСК.

На вебинаре мы не просто разберём синтаксис SQL — мы отработаем практические задачи из реального бизнеса и покажем, как превращать их в эффективные запросы.

Что будем разбирать:
🟠 Как найти вторую по величине зарплату в отделе: чтобы HR понимал, какие компенсации предлагать.
🟠 Рекурсия в SQL: например, как собрать полный список деталей велосипеда, включая все вложенные компоненты.
🟠 Поиск «островов» в данных: например, периоды просрочки платежей клиента банка.
🟠 Расчёт непрерывных последовательностей: сколько дней подряд пользователь смотрит кино без перерыва?
🟠 Продвинутые оконные функции (поиск аномалий): как быстро выявить резкие скачки продаж в интернет-магазине.
🟠 Сравнение данных через самоджойн: например, рекламные метрики за два месяца у одного клиента.

Кому будет полезно?
🟠 Начинающим аналитикам, которые хотят выйти за рамки простых SELECT.
🟠 Опытным специалистам, которым нужно решать нестандартные задачи.
🟠 Всем, кто хочет писать эффективные запросы, а не просто знать синтаксис.

Если вы хотите прокачать навыки работы с SQL на примерах из реальных бизнес-задач — присоединяйтесь 19 августа в 19:00 (МСК), будет много практики и полезных инсайтов!

➡️ Регистрация

⚡️ Разбор реальных кейсов: когда SQL помогает разобраться в сложной аналитике

Привет! На связи Александр, ментор курса «Аналитик данных» 👋

Когда кажется, что SQL — это просто набор команд для выгрузки данных, приходит пора понять, что это мощный инструмент для решения реальных бизнес-задач, где нужны не только SELECT и JOIN.

💼 Кейс 1. Вот одна история из практики. Клиент запускает рекламные кампании. Ваша задача — сравнить результаты за два соседних месяца: где вырос CTR, где упала стоимость лида и что с другими метриками. Казалось бы, задача проста. Но чтобы это сделать в SQL, приходится «джойнить» таблицу саму на себя. Именно так — простой запрос превращается в хитрый ход, который раскрывает глубокую аналитику и сравнение соседних периодов.

💼 Кейс 2. А теперь представьте другую ситуацию. Клиент несколько раз задерживает платёж, иногда периоды просрочек пересекаются или накладываются друг на друга. Вам нужно не просто считать даты, а «склеить» все эти пересечения в один точный период — так называемый «остров» задолженности. Как это сделать?

👉 Решение: можно последовательно пройтись по датам и определить, где начинается новый период, а где — продолжается текущий. SQL позволяет с помощью оконных функций и условной логики находить такие стыки, “склеивать” пересекающиеся интервалы и считать их реальную продолжительность.

🔥 Кажется, тут не обойтись только SELECT, JOIN и WHERE. Ведь SQL позволяет не только делать выгрузки, а это еще и инструмент, который помогает применять бизнес-логику и решать реальные задачи.

В этом и прелесть настоящей аналитики — не только выгружать данные, а применять бизнес-логику, чтобы делать прозрачными сложные процессы.

✨ Завтра на вебинаре мы:
— разберём эти и другие интересные сценарии шаг за шагом,
— напишем работающие запросы,
— и покажем, как начинающий аналитик превращается в специалиста, который умеет говорить с бизнесом на языке данных.

Друзья, последнее напоминание для всех, кто задумывался о магистратуре — вы ещё успеваете запрыгнуть в последний вагон!

Осталось всего 2 дня до окончания приема заявок.

Магистерская программа по аналитике данных совместно с НИЯУ МИФИ это:

🟠Научная база от одного из лучших технических вузов страны;
🟠Практика на симуляторе — работа с реальными бизнес-кейсами «как в работе»;
🟠Гарантированное портфолио, которое выделит вас среди других кандидатов;
🟠Возможность получить диплом магистра;
🟠Гибкий онлайн-формат — учитесь из любой точки мира;
🟠Все льготы студента МИФИ — диплом, отсрочка, налоговый вычет.

❗️Заявки принимаются до 20 августа включительно. Нажмите на кнопку ниже и забронируйте скидку до 15%.

➡️ Узнать больше и оставить заявку

💥 Вебинар сегодня! Практикуем SQL и решаем реальные бизнес-задачи

Вебинар с Александром Грудининым — Lead Data Analyst и ментором курса «Аналитик данных» — уже сегодня в 19:00 по МСК.

Мы не просто разберём синтаксис SQL, а вместе отработаем реальные бизнес-задачи: поиск второй по величине зарплаты, рекурсия для составления списков деталей, анализ просрочек платежей, подсчёт непрерывных последовательностей, поиск аномалий и сравнение данных через самоджойн.

Вебинар будет полезен и новичкам, и опытным аналитикам, которые хотят писать эффективные запросы, а не просто знать синтаксис.

Не пропустите возможность прокачать SQL на реальных кейсах — присоединяйтесь сегодня в 19:00!

➡️ Регистрация

⚡️ ⚡️ ⚡️ Прямо сейчас в эфире разбираем реальные бизнес-задачи с помощью SQL

Вступительная часть вебинара уже прошла — начинается самое интересное! Спикер: Александр Грудинин — Lead Data Analyst AdTech Holding и ментор курса «Аналитик данных».

Кому будет полезно?
🔹 Начинающим аналитикам, которые хотят выйти за рамки простых SELECT.
🔹 Опытным специалистам, которым нужно решать нестандартные задачи.
🔹 Всем, кто хочет писать эффективные запросы, а не просто знать синтаксис.

Вы еще успеваете подключиться и узнать самое важное!

➡️ Подключиться

❗️ Как самостоятельно определять метрики для оценки эффективности бизнеса

Привет! Это Илья, аналитик данных в Додо Пицца и ментор курса «BI-аналитик» 👋

Работа аналитика напрямую связана с метриками продукта или бизнеса: их разработкой, мониторингом и исследованием. Но как выбирать «правильные» метрики и как с ними работать?

Ответ на этот вопрос строится на 3-х аспектах: понимание целей бизнеса, аналитическое мышление, продуктовое мышление и насмотренность.

1️⃣ Понимание целей бизнеса
Этот аспект стоит первым потому, что именно от того, насколько хорошо вы понимаете текущий запрос бизнеса, зависит качество результата вашей работы, как аналитика.

Совет тут один: четко формулируйте с заказчиками цель до начала решения задачи и удостоверьтесь в том, что вы видите ее одинаково. Ну и не бойтесь задавать глупые вопросы, если вдруг что-то непонятно. Лучше это сделать заранее, чем потратить множество сил на решение не той задачи.

2️⃣ Аналитическое мышление
В этот аспект я закладываю 2 характеристики: то, под каким углом вы смотрите на проблему и то, как вы ее декомпозируете.

Под углом взгляда на проблему я подразумеваю тот подход, который вы используете при анализе проблемы. На одну и ту же задачу можно посмотреть, как со стороны пути клиента (CJM), как с финансовой стороны (P&L), так и со стороны продукта в целом. Поэтому важно понимать базовые фреймворки и уметь их адаптировать под себя.

Примеры фреймворков: пиратские метрики, HEART, CJM, P&L.

Что касается декомпозиции, то базовый принцип — это MECE (Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive). Его главная идея заключается в том, что каждая часть анализа должна быть чётко определена, не пересекаться с другими и охватывать всю проблемную область.

3️⃣ Продуктовое мышление и насмотренность
По моему мнению, это самый комплексный и сложный в освоении аспект из всех перечисленных выше. Это глубина погружения в бизнес-модель и домен продукта. Прокачать насмотренность можно тремя путями:

🟠Работа в разных компаниях и индустриях.
🟠Изучение опыта через подкасты, конференции и разборы экспертов.
🟠Постоянный анализ: смотрите на любой продукт как на кейс, пытаясь понять его метрики и бизнес-модель. метрику и разложить ее до метрик, на которые вы можете оказать влияние.

В любом случае, эти постулаты не высечены в камне — не стесняйтесь их комбинировать и адаптировать под себя, если это помогает достичь ваших целей

⁉️ Хотите освоить эти навыки на практике?

Если хотите глубже прокачать навыки работы с метриками и научиться принимать эффективные решения, приглашаю вас записаться на курс BI-аналитика с моим менторским сопровождением. Вместе мы разберём реальные кейсы и подготовимся к востребованной профессии. Жду вас в команде!

➡️ Забронировать место

Большинство историй о смене профессии — это путь «из офиса в IT». Но сегодня у нас в гостях человек с уникальной траекторией. Это история о том, как дух исследователя, умение начинать с нуля и не бояться меняться оказываются ценнее любого диплома.

Знакомьтесь, Елена — дизайнер, фотограф с публикацией в National Geographic и... будущий специалист в Data Science. Её путь доказывает, что жизненный опыт — это суперсила, а не помеха.

😶Читайте интервью, мотивируйтесь и вдохновляйтесь!

❗️Если вы тоже чувствуете в себе порыв сделать шаг в новое или прокачать скиллы — напоминаем, что завтра стартует новый поток курса «Аналитик данных».

Оставим тут нашу любимую цитату Елены из интервью:

Выбирайте не просто курсы, а среду. Мне было очень важно попасть в сообщество таких же целеустремленных и небезразличных людей, как в Simulative. Это дает невероятную силу и энергию.

#отзыв

➡️ Забронировать место на потоке

⚡️Last Call: новый поток курса «Аналитик данных» стартует уже сегодня

Привет, друзья! Команда Simulative на связи с классной новостью — сегодня стартует новый поток курса «Аналитик данных» и вы ещё успеваете вписаться со скидкой -20% (сгорает уже сегодня 🔥)!

Что вас ждёт на курсе:
🟠SQL, Python, BI-системы — то, что используют в топовых компаниях прямо сейчас;
🟠Реальные кейсы из практики: от стартапов до корпораций;
🟠Персональный разбор ошибок от экспертов — исправите недочёты до того, как их заметит рекрутер;
🟠Готовое портфолио с «боевыми» проектами — главное преимущество на собеседовании.

🤔 Если сомневаетесь насчёт старта — читайте истории успеха наших студентов по хэштегу #отзыв и скорее бронируйте местечко на поток!

🧑🏻‍💻 Симулятор работы аналитика: решаем задачи бизнеса с помощью SQL

На следующей неделе мы продолжаем решать задачи бизнеса с помощью SQL.

На этот раз решим один из кейсов прямиком из программы курса-симулятора «Аналитик данных», где мы будем проводить исследование клиентской активности.

Что научимся делать на вебинаре:

🟠 Считать как менялось пиковое значение по ежедневному количеству регистраций на платформе.

🟠 Считать DAU за каждый день и попробовать его сгладить двумя способами: скользящим средним и медианным сглаживанием.

🟠 А также узнаем лучшие практики решения данных задач

Спикер: Павел Беляев, руководитель группы дата-аналитиков в компании Яндекс eLama и автор телеграм-канала «Тимлидское об аналитике».

❗️ Встречаемся 26 августа в 19:00 МСК

💬 Будет много практики, примеров и ответов на ваши вопросы.

➡️ Регистрация на вебинар