В какой последовательности изучать BI-аналитику?

Если вы только начинаете свой путь в BI-аналитике, то наверняка сталкивались с огромным объёмом информации и вопросами:

🟠 Стоит ли учить именно этот инструмент (Power BI) или язык (SQL, Python, DAX)?
🟠 В каком порядке изучать темы, чтобы не запутаться?
🟠 Что нужно освоить в первую очередь, чтобы быстро войти в профессию и не тратить годы на бессистемное обучение?

Мы с командой подготовили для вас бесплатный роадмап по карьере BI-аналитика. Это пошаговый план, который поможет вам выстроить чёткую траекторию обучения и быстрее достичь профессиональных целей.

Роадмап включает:
✅ Последовательность изучения тем — от базовых до продвинутых;
✅ Приоритеты: что изучать в первую очередь, а что можно отложить;
✅ Специфические навыки для разных направлений в BI (визуализация данных, ETL-процессы, работа с большими данными и т. д.).

Скачивайте роадмап, сохраняйте его к себе и используйте как чек-лист, чтобы не сбиваться с пути и не тратить время на лишнее. Он поможет вам:
✨ Избавиться от путаницы в обучении;
✨ Сформировать чёткий план действий;
✨ Быстро стартовать карьеру BI-аналитика без лишних тревог.

📌 Забрать роадмап

📊 Simulative

Итоговый проект студента Simulative: от сырых API-данных до полноценной аналитической инфраструктуры

Сегодня делимся одним из тех проектов, которые лучше любых слов показывают, чему реально учатся наши студенты.

Студентка курса «Аналитик данных» Татьяна Агафонова собрала полный конвейер данных маркетплейса: от загрузки транзакций через API до интерактивных дашбордов в Metabase.

Вот что входит в проект:

➖ Инфраструктура для работы с данными маркетплейса, собранная с нуля;
➖ Первичная историческая загрузка всех доступных транзакций;
➖ Ежедневный инкремент продаж в 07:00 (данные за «вчера»);
➖ База PostgreSQL с нормализованной схемой;
➖ Дашборд в Metabase (через Docker) по продажам, ассортименту и клиентам;
➖ Два аналитических исследования: оптимизация ассортимента и маржинальности и поведение клиентской базы.

👩‍💻 Проект на GitHub
📈 Дашборд

Это отличный пример того, как студент за несколько месяцев проходит путь от «умения писать запросы» до создания рабочего аналитического продукта, который можно использовать в реальном бизнесе.

💡 Если хотите делать такие же проекты, присоединяйтесь к курсу «Аналитик данных»! За 5 месяцев обучения вы научитесь основам аналитики и соберёте своё первое портфолио на реальных задачах бизнеса. Ближайший поток стартует 28 ноября.

📊 Simulative

Какие вебинары будут на этой неделе?

Обсудим, как мы учим студентов аналитике в Simulative, а также поделимся лайфхаками портфолио, которое поможет быстрее найти работу.

📌 25 ноября, 19:00 МСК — «Как начать карьеру в аналитике в 2026 году: прогнозы, ошибки и рабочие схемы трудоустройства»

Андрон Алексанян, CEO Simulative, расскажет, что изменилось в 2025 году и как этим можно воспользоваться, чтобы быстрее найти работу уже в 2026-м. Он уже 2 года подряд делает такие прогнозы и пока попадание стопроцентное 🙂

➡️ Зарегистрироваться на вебинар

📌 26 ноября, 19:00 МСК — «Как новичку получить опыт и собрать портфолио, которое реально продает»

Даниил Джепаров, автор канала Data Study и аналитик в Сравни.ру, помог десяткам новичков быстро найти первую работу. Он даст честные ответы на главные вопросы новичков: как получить работу без опыта, сделать портфолио, которое реально смотрит бизнес, и выделиться среди других кандидатов.

➡️ Зарегистрироваться на вебинар

Регистрируйтесь и добавляйте события к себе в календарь, чтобы не забыть!

📊 Simulative

👆 Андрон зовёт вас на завтрашний вебинар — он расскажет, что ждёт аналитиков на рынке труда в 2026 году и какие ошибки совершают новички на старте карьеры.

😶 Зарегистрироваться

📊 Simulative

Правильная организация мер в Power BI

Друзья, сегодня поделимся полезными советами — сохраняйте и ставьте огонёчки 🔥

Правильная организация мер в Power BI необходима для эффективной работы с аналитикой. И вот почему:

1️⃣ Производительность. Оптимизированные меры снижают нагрузку на модель, ускоряют расчёты и отклик отчётов.

2️⃣ Поддержка и масштабируемость. Чёткая структура упрощает понимание модели для новых разработчиков и облегчает внесение изменений и добавление новых метрик без риска поломки существующей логики.

3️⃣ Согласованность данных. Единый подход к расчётам гарантирует, что разные визуализации и отчёты показывают одни и те же цифры.

4️⃣ Удобство использования. Пользователи быстрее находят нужные метрики, если они логично сгруппированы и названы. А ещё снижается риск использования устаревших или некорректных мер.

Как правильно организовать меры?

1. Используйте папки для структурирования мер по тематическим блокам. Например:

😶 Финансы: Выручка, Прибыль, Рентабельность;
😶 Продажи: Объём продаж, Средний чек, Конверсия;
😶 KPI: LTV, CAC, Retention Rate;
😶 Временные сравнения: YoY Growth, QoQ Change, MTD Sales.

Sales/  
├── Revenue_Actual  
├── Revenue_Target  
├── Revenue_Variance  
Finance/  
├── Gross_Profit  
├── Net_Profit_Margin  
Time/  
├── Sales_MTD  
├── Sales_YTD

2. Используйте стандарты именования:

Префиксы для типов мер:

➖ KPI_ — ключевые показатели (KPI_Revenue_Growth);
➖ CALC_ — промежуточные вычисления (CALC_Weighted_Avg);
➖ TEMP_ / TEST_ — временные или тестовые меры (удалять после проверки).

Единый стиль написания:

➖ CamelCase: RevenueYTD;
➖ Snake_case: revenue_ytd;
➖ Важно выбрать один формат и придерживаться его во всём проекте.

Избегание аббревиатур, если они не общеприняты (например, YoY, QoQ).

3. Оптимизация сложных мер. Разбивайте сложные формулы на промежуточные меры:

//Базовая мера
  Revenue = SUM(Sales[Amount])

//Производная мера
  Revenue_PY = CALCULATE([Revenue], SAMEPERIODLASTYEAR(Date[Date]))

//Сложная мера
  Revenue_Growth% = DIVIDE([Revenue] - [Revenue_PY], [Revenue_PY])

Избегайте избыточных вычислений внутри мер — выносите повторяющиеся логики в отдельные меры.

Комментируйте сложную логику (через // в DAX), особенно если используются неочевидные фильтры или итераторы.

4. Документирование мер. Используйте // или /* */ для описания меры в DAX:

/*  
Расчет средней маржинальности по клиентам,  
исключая пробные заказы (Discount > 50%).  
*/  
Avg_Margin = AVERAGEX(Customers, [Net_Profit] / [Revenue])

5. Удаление неиспользуемых мер. Регулярно проверяйте модель и удаляйте:

🟠 Меры-дубликаты;
🟠 Устаревшие расчёты (TEMP_, TEST_);
🟠 Меры, которые не используются в отчётах.

Правильная организация мер экономит часы поддержки, снижает количество ошибок и делает ваши отчёты быстрее и понятнее. Внедряйте эти практики с самого начала проекта!

📊 Simulative

Участвуйте в конкурсе дашбордов с призовым фондом 200 000 ₽

Команда Simulative любит практику — задачи, которые дают рост, и обучение, за которое не стыдно. Поэтому делимся классной новостью!

Наш партнёр AW BI запустил конкурс-хакатон «ФАРМАДАШ» вместе с фармацевтической компанией AstraZeneca. Призовой фонд: 200 000 ₽, но ценность здесь куда больше денег.

Что вы получите:
🟠 Практическую работу с реальным датасетом крупной фармацевтической компании;
🟠 +1 мощный кейс в портфолио;
🟠 Сертификат AW BI;
🟠 Два полезных мастер-класса;
🟠 Поддержку комьюнити;
🟠 Оценку экспертов.

Приём заявок уже идёт! Датасет откроется 28 ноября, дедлайн сдачи работ — до 10 декабря. Итоги подведут 16 декабря.

➡️ Подать заявку на конкурс

📊 Simulative

Напоминаем: через 2 часа CEO Simulative Андрон Алексанян расскажет, как изменится рынок аналитиков в 2026 году

О чём поговорим:
➖ Какие навыки аналитиков будут востребованы в 2026;
➖ Инсайты и свежие кейсы из реального найма: как проходят собеседования у джунов;
➖ Как выстроить роадмап обучения, какие проекты делать, как оформить резюме, чтобы реально выделиться;
➖ Рабочая схема входа в аналитику: что точно работает для быстрого трудоустройства.

➡️ Зарегистрироваться

📊 Simulative

Привет! На связи команда Simulative 👋🏻

Мы часто видим, как наши студенты рассказывают о своём обучении, делятся инсайтами и впечатлениями в Telegram, блогах и соцсетях. Каждый такой пост помогает другим сделать шаг в аналитику, разобраться в профессии и поверить в себя.

А теперь мы хотим сделать это осознанным направлением — и приглашаем вас стать частью авторского комьюнити Simulative ✍🏻

Если вы любите писать тексты, делиться опытом, пробовать себя в форматах — от постов в Telegram до статей и видео — присоединяйтесь! Мы будем вместе придумывать темы, делиться идеями и помогать вам развивать авторский голос.

Заполните короткую форму ниже, и мы свяжемся, чтобы рассказать подробнее о формате и возможностях 🧡

✍️ Заполнить форму

📊 Simulative

Почему прошлый опыт — ваше преимущество, а не недостаток

Привет, это Илья Ковалев, ментор курса «Аналитик данных» 👋

Многие, переходя в аналитику, думают: «У меня нет профильного образования, у меня другой опыт, кому я буду нужен».

Но бизнесу нужны аналитики, которые понимают реальные процессы, а не только умеют писать запросы. И именно здесь прошлый опыт становится преимуществом.

Аналитика — это не только про умение писать запросы и дизайнить эксперименты. Это про умение увидеть проблему, связать цифры с процессом и объяснить бизнесу, что происходит. Для этого гораздо важнее понимание предметной области.

Рассмотрим эту идею на нескольких примерах:

1️⃣ Логистика и e-commerce

Если вы работали в операционке, закупках, управлении товаром, на складе или в ритейле, вы уже знаете, что такое оборачиваемость, где происходят ошибки в прогнозах спроса, как работают склады, что такое SLA и почему некоторые KPI на практике важнее других. Для аналитика в логистике это огромный бонус: вы быстрее поймёте данные и сможете формулировать точные гипотезы. Кандидат без опыта будет месяцами разбираться в том, что вам давно знакомо.

2️⃣ Финансы и аналитика

В зрелых компаниях от аналитиков ждут решений, измеримых в деньгах: снижение затрат, рост маржи, оптимизация юнит-экономики, прогнозирование доходов. Финансовый опыт напрямую помогает: вы понимаете P&L, связи между продуктовыми метриками и прибылью, умеете считать вклад изменений в деньгах. Такой аналитик говорит с бизнесом на одном языке. Иногда один грамотный специалист с финансовым мышлением приносит компании больше пользы, чем несколько «технических» аналитиков.

3️⃣ Из маркетинга в аналитику

Маркетологи разбираются в воронках, аудиториях, каналах, атрибуции, LTV и росте стоимости трафика. Это делает их сильными маркетинговыми аналитиками: они могут не только строить отчёты, но и анализировать эффективность кампаний, оптимизировать бюджеты, оценивать влияние гипотез на ROMI и общую стратегию продвижения. Здесь предметная область важнее, чем идеальный SQL.

4️⃣ Опыт продаж в аналитике

Опыт в продажах хоть и кажется противоположным полюсом, но он тоже даёт свои плюсы: понимание, как клиенты принимают решения, почему лиды не доходят до сделки, какие сегменты нестабильны, как меняется конверсия при изменении процесса. Такой аналитик формулирует рабочие гипотезы, которые сразу ведут к росту повторных покупок, улучшению конверсии и снижению стоимости привлечения.

5️⃣ HR, рекрутинг → аналитика

HR-специалисты знают, как устроен найм, почему растёт текучка, как мотивация влияет на продуктивность, где в компании возникают организационные сбои. Это напрямую ложится на задачи HR-аналитики: прогноз текучести, оценка эффективности найма, анализ качества подбора, оптимизация затрат на персонал. Здесь важна логика процессов, а не только владение инструментами.

Почему это работает? Потому что значительная часть аналитики — это анализ процессов, а процессы в разных сферах очень разные. Можно научиться технике, но так и не понять, какие метрики влияют на бизнес, где реальные точки потерь и какие решения могут ухудшить ситуацию, даже если цифры выглядят красиво. Эти знания формируются только через опыт.

Так как использовать прошлый опыт?
😶 Пересоберите свой опыт под задачи аналитики: не «работал в закупках», а «занимался прогнозированием спроса, контролировал SLA, снижал издержки».
😶 Найдите типичные аналитические задачи, которые уже решали даже без SQL.
😶 Подготовьте кейсы: где оптимизировали процесс, улучшили метрику или сэкономили ресурсы.
😶 На собеседовании подавайте опыт как источник экспертизы, а не оправдание.

Ваш путь в аналитику не начинается с нуля — он начинается с того, что вы уже знаете и обогащается новыми инструментами!

📊 Simulative

Большинство новичков делают одинаковые проекты, и поэтому их портфолио никто не замечает 🫠

Табличка с продажами, «проанализировал датасет с Kaggle», красивый, но бессмысленный дашборд… С таким набором вы попадаете в общую массу из десятков кандидатов, и ваш отклик просто утонет в потоке.

Мы в Simulative видим это на практике: к нам приходят студенты после других курсов, уже с портфолио, но без откликов от работодателей. А потом они делают 1-2 нормальных проекта — и внезапно начинаются собеседования.

Вот несколько реальных кейсов наших ребят:

💪🏻 Студентка после декрета собрала дашборд по маркетплейсу с автоматической загрузкой данных и выводом юнит-экономики. Этот проект она положила в отклик — и именно его подробно обсуждали на первом успешном собеседовании.
💪🏻 Один студент оформил исследование по оттоку клиентов: чёткая гипотеза, сегментация, бизнес-выводы и рекомендации. Без ML-магии, но с понятным эффектом для бизнеса — и это сработало лучше, чем «модели ради моделей».

Такие проекты (и не только) мы будем разбирать сегодня на вебинаре «Как новичку в аналитике получить опыт и собрать портфолио». Что сделаем на встрече:

➡️ Разложим по полочкам, почему эти проекты сработали;
➡️ Покажем, как упаковать ваш опыт, чтобы его читали, а не пролистывали;
➡️ Разберём портфолио глазами человека, который нанимает аналитиков.

⌨️ Если вы устали от советов «сделайте пару проектов для портфолио», но так и не понимаете, какие именно проекты реально продают вас как специалиста — приходите!

➡️ Зарегистрироваться на вебинар

📊 Simulative

Привет, это Андрон! 👋🏻

В своём канале я предложил решить короткий case study, и вот что получилось.

Blueberries — молодой, динамично развивающийся маркетплейс. Каждый месяц они тратят много миллионов рублей на привлечение новой аудитории.

В среднем каждый месяц реклама дает 115% ROAS (то есть компания отбивает рекламный бюджет + зарабатывает 15% выручкой сверху). Но в месяц Х рентабельность резко просела и компания получила всего 60% ROAS — реклама даже не окупилась.

Почему такое может быть?

Я раскластеризовал все гипотезы по группам. Всё, что будет ниже — абсолютно верно и реально может служить причиной падения ROAS платного трафика.

Внешние факторы:
— Все убежали к конкуренту, потому что он запустил акцию;
— Продавали в основном сезонные товары, а сезон закончился;
— Январь, у клиентов оливьешная кома, все деньги потратили в декабре на подарки;
— Илон Маск выложил новый пост и все побежали покупать новый мемкоин 🤡

Проблемы на уровне рекламы:
— Поменяли канал привлечения, оттуда приходят холодные лиды;
— Выжгли текущий канал, стали приходить холодные лиды;
— Слишком много делали новых тестов, доля локомотивных кампаний упала и качественного трафика стало меньше;
— Просто поменяли тексты/картинки и что-то перестало работать;
— Сломались алгоритмы рекламной сети;
— Косяки в настройке рекламы — например, некликабельные ссылки в некоторых объявлениях;
— Оффер в рекламе и предложение не витрине маркетплейса отличается: ожидания покупателей не сходятся с реальностью.

Технические сбои:
— Банально сломалась атрибуция в отчетах, а на самом деле все правильно;
— Часть данных не прокидывается в аналитику;
— Сайт работал нестабильно или падал;
— Косяки в работе сторонних интеграций — например, проблемы с приемом платежей.

Продуктовые ошибки:
— Много товаров ушло в out of stock, просто тупо нечего покупать;
— Изменился интерфейс сайта, конверсии упали;
— Проиграли конкуренцию, например, из-за долгой доставки (актуально в преддверии праздников).

Также хочу подсветить, что среди ответов были некоторые с ошибкой фейковой аргументации. Кажется логичным, но на деле — не совсем про ту проблему, что мы обсуждаем. Например: упал retention, старые когорты перестали перформить. Это не валидно, потому что мы говорим про окупаемость новой когорты в первый месяц.

Но есть ещё одна причина — неправильный расчёт ROAS для когорты новых пользователей. И это реально очень частый кейс, а не высосанный из пальца — если вы в компании считаете когорты, я почти уверен, что у вас такое где-то есть.

В чём прикол: классический формат когорт — это когда по столбцам идёт год и месяц. Ну то есть выручка в каждой ячейке у нас имеет интерпретацию «выручка когорты апреля 2025 года в мае 2025 года» — то есть сколько денег нам принесли в мае люди, которые зарегистрировались на нашем маркетплейсе в апреле.

А теперь давайте про жизнь. Как правило, под конец месяца у всех начинает подгорать (планы-то надо выполнять, а осталась всего неделя!). Соответственно, в последнюю неделю вбухивается куча денег в рекламу, чтобы как-то спасти ситуацию. Но как правило цикл сделки у вас не 2 минуты (т. е. клиенты думают пару дней хотя бы, чтобы совершить покупку).

И получаем интересную ситуацию: если цикл сделки у вас дня 3-4, а большую часть денег вы потратили в последние 3 дня месяца, то выручку от этих пользователей вы получите уже в следующем месяце!

Решение у этого очень простое — всегда смотреть на когорты в 2-ух представлениях. Второе представление — когда по столбцам идут не месяцы, а периоды (стандартно — тридцатки дней). И в таком случае вообще все равно, в какой день ты рекламу закупил — анализ эффективности будет идти именно по периодам, а не по календарным месяцам.

На самом деле, работа с когортами — целое искусство, на мой взгляд. Если хотите разобраться в этом глубже — приходите на новый поток моего тренинга «Как делать аналитику». Про когорты у нас там целых 2 больших блока, «Когортный анализ» и «Реверс-инжиниринг» — сам использую это каждый день в своей работе и с вами поделюсь наработками!)

📊 Simulative

Карьерный совет на 2026 год от Андрона 👆

Приходите в Simulative — научим fullstack-аналитике и не только 🧡

📊 Simulative

Вебинар: как стать универсальным аналитиком 💪

Старший аналитик данных Dodo Brands Илья Ковалёв на живых кейсах покажет, как работает универсальный аналитик: где брать данные, как их готовить, во что превращать и как на их основе принимают решения.

А HR-эксперт Наталья Рожкова разберёт, каких специалистов сейчас реально нанимают и что отличает кандидата, которому дают оффер, от того, кто «не дотягивает» до ожиданий рынка.

На вебинаре:
😶 Покажем, как аналитик ведёт задачу от сырых данных до дашборда и решений.
😶 Разберём, чем выделяются универсальные аналитики и почему рынок ценит их выше.
😶 Разберём актуальные вакансии и дадим простой план навыков для старта, чтобы соответствовать актуальным требованиям.
😶 Дадим советы от HR, как упаковать резюме и отклики, чтобы вас чаще звали на собеседования.

❗️ Ждём вас 3 декабря в 19:00 МСК!

✏️ Всем зарегистрировавшимся дарим полезную подборку материалов для проверки своих навыков!

➡️ Зарегистрироваться на вебинар

📊 Simulative

Ваш запрос выполняется...

✍️✍️✍️

Ещё чуть-чуть...

✍️✍️✍️

Готово! А вот как можно его улучшить:

https://simulative.ru/blog/sql-optimization

📊 Simulative

Чёрная пятница завершается…

Если вы откладывали решение, дальше уже некуда. Сегодня и завтра до конца дня можно получить скидки до 35% на любые курсы Simulative и зафиксировать цену, которая больше не повторится в этом году.

С понедельника обучение станет дороже — это тот самый момент, когда один клик меняет траекторию к реальным навыкам, проектам и первой работе.

Не упустите финальный шанс ноября!

➡️ Оставить заявку

📊 Simulative

Всем привет! На связи Павел Беляев 👋

12 декабря стартует новый поток курса «Аналитик данных» со мной в качестве ментора.

😶 Немного обо мне для тех, кто ещё со мной не знаком: я уже более 5 лет руковожу командой аналитиков в компании Яндекс eLama, а также веду Telegram-канал Тимлидское об аналитике.

Команда аналитиков eLama под моим руководством выполняет следующие задачи:
➖ Разработка и поддержка витрин данных (Clickhouse, SQL);
➖ Автоматизация и оптимизация процессов, связанных с данными: обновление витрин, мониторинг качества данных, чистка устаревшего и т. д.;
➖ Разработка внутренних сервисов аналитики: модель данных, self service и др.;
➖ Настройка веб-аналитики;
➖ Прогнозирование метрик;
➖ Поддержка различных отделов компании требуемыми данными;
➖ Содействие другим аналитикам в сборе, визуализации и интерпретации данных;
➖ Консалтинг и обучение конечных пользователей.

За время работы в сфере аналитики я успел побывать в разных ролях: бизнес-аналитик, веб-аналитик, дата-инженер, дата-аналитик, BI-аналитик, тимлид. Поэтому на личном опыте понимаю, как выглядит в бизнесе вся цепочка обработки данных от потребности до выводов.

Уверен, что мой опыт поможет студентам привязать полученные знания к реальным бизнес-задачам из деловой жизни!

➡️ Узнать подробнее и забронировать место на потоке

📊 Simulative

Топ ошибок при проведении A/B-тестов и как их избежать

A/B-тестирование — это наука, лежащая в основе успешной оптимизации продуктов. Однако нередко даже самые опытные команды допускают ошибки, которые сильно искажают результаты и могут приводить к неверным решениям.

Подготовили для вас материал с наиболее распространёнными «ловушками», реальными примерами из практики и действенными способами их избежать.

Что разберём в материале:
✅ Преждевременное завершение тестов;
✅ Неправильный выбор метрик;
✅ Предотвращайте фальсификацию данных (p-hacking).

Обязательно сохраните к себе, чтобы не потерять!

➡️ Получить материал

📊 Simulative

📊 Старты потоков в декабре

Учиться можно (и даже нужно!) в конце года, чтобы в новом году блистать новыми знаниями. Переходите по ссылкам и бронируйте себе место на потоках!

5 декабря

🟠 Инженер данных
Ментор потока: Георгий Семенов, Chief Data Officer

🟠 Тренинг Андрона Алексаняна «Как делать аналитику»

12 декабря

🟠 Аналитик данных и BI-аналитик
Ментор потоков: Павел Беляев, руководитель группы дата-аналитиков в Яндекс eLama

19 декабря

🟠 ML-инженер
Ментор потока: Кристина Желтова, директор по разработке моделей в Газпромбанке

26 декабря

🟠 Аналитик данных
Ментор потока: Вячеслав Потапов, руководитель продуктовой аналитики в Lamoda

Сохраняйте к себе, делитесь с коллегами, и ждём вас на наших курсах!

📊 Simulative