«Прожариваем» ваши дашборды в прямом эфире

Ждём вас сегодня на вебинаре, где BI-эксперт Анастасия Кузнецова разберёт реальные дашборды из ваших проектов — вы сможете прислать их после регистрации. Пройдёмся по сбору требований, а затем по шагам посмотрим, есть ли в дашборде практический смысл, где хромают визуализация и дизайн, и как доработать его так, чтобы по нему было проще принимать решения.

Встречаемся 17 декабря в 19:00 МСК!

➡️ Перейти в адвент-календарь

📊 Simulative

Станьте fullstack-аналитиком: учитесь на нескольких программах и экономьте до 21%!

Современные реалии рынка труда таковы, что бизнесу нужны «многорукие многоноги» — специалисты, совмещающие в себе целый спектр компетенций.

Курс «Fullstack-аналитик» как раз собрал в себе компетенции, необходимые аналитикам данных, BI-аналитикам и инженерам данных. Теперь вы можете учиться на трёх программах, выбирая то, что вам ближе:

🟠 BI-аналитик с углублённой экспертизой в визуализации и отчётности;
🟠 Аналитик-инженер данных — мост между данными и их обработкой;
🟠 Универсальный аналитик данных с полным циклом работы от запроса до решения.

Таким образом вы собираете свой трек, фокусируясь на том, что ближе именно вам. И при этом получаете три навыка в одном обучении, экономя время и бюджет.

Количество мест на потоке ограничено! Забронируйте своё место на курсе со скидкой до 21%:

👉 https://simulative.ru/fullstack-analyst

📊 Simulative

Начинаем через пару часов! Разберём ваши дашборды и посмотрим, как можно их улучшить 📊

😶 Получить ссылку на вебинар

📊 Simulative

Строим дашборд в Metabase

В новой карточке адвент-календаря собрали туториал для работы с Metabase — без кода, через понятный UX/UI-интерфейс и SQL. Благодаря этой инструкции у вас получится информативный и красивый дашборд, который будет реально помогать в принятии решений.

➡️ Перейти в адвент-календарь

📊 Simulative

Ваш индивидуальный путь к аналитике данных

В последнее время мы видим ваш живой интерес к нашей менторской программе «Аналитик данных». Рассказываем самое важное о прогремме в этом посте.

🟡 Что представляет собой менторская программа «Аналитик данных» и какие преимущества она открывает?

Менторская программа «Аналитик данных» — это не просто курс, а полноценная стажировка для начинающих аналитиков. Даже если вы делаете первые шаги в этой области, программа обеспечит вас персональным ментором, HR-сопровождением и возможностью оплатить основную часть обучения только после того, как получите предложение о работе.

🟡 В чем ключевое отличие менторской программы от других предложений Simulative?

Главное преимущество — это индивидуальная работа с опытным наставником на протяжении всего обучения, включая активную помощь в трудоустройстве. Финальный платёж вы совершаете только после успешного получения оффера от работодателя.

🟡 Чем менторская программа отличается от VIP-тарифа курса «Аналитик данных»?

Менторская программа — это и есть VIP-тариф курса. Мы вынесли его в отдельное описание, чтобы чётче подсветить все выгодные моменты 🧡

🟡 Почему стоит выбрать именно менторскую программу?

Эта программа предлагает всестороннюю поддержку на каждом этапе вашего пути — от начала обучения до успешного трудоустройства. Ключевые преимущества:

➖ Профессиональная карьерная поддержка, включающая помощь в составлении резюме и подготовке к техническим собеседованиям;

➖ Разработка уникального итогового проекта, который будет отражать ваши личные интересы и выделит вас на рынке труда;

➖ 10 индивидуальных встреч с экспертами индустрии, которые помогут вам наладить полезные связи и глубже понять мир аналитики данных.

⚡️ Хотите узнать, как персональный ментор поможет вам полностью раскрыть свой потенциал в аналитике? Заполните заявку, чтобы узнать больше о программе и получить консультацию наших специалистов. Они помогут вам понять, насколько программа соответствует вашим целям.

➡️ Получить консультацию

📊 Simulative

Привет! Это Анастасия Кузнецова, автор тренинга «Осмысленные дашборды» и канала настенька и графики 👋🏻

Расскажу, как я стала BI-экспертом и достигла таких высот 😁

Я очень люблю всё структурировать. Когда в 11 классе я искала «будущую себя», поняла, что мне очень нравится рисовать таблицы, чертить их от руки и всё в них заносить. Профессия аналитика была тогда не так популярна, и я думала, что с табличками мне светит какая-нибудь очень скучная профессия. В итоге поступила на соцфак с уклоном в анализ данных, в котором оказалась куча визуализации в том числе.

После выпуска начала работать аналитиком — сначала маркетинговым, потом продуктовым. И в какой-то момент поняла, что самая любимая часть работы для меня — дашборды. Я могу делать их часами и совсем от этого не устаю. Дашборды я тогда делала такие, как попросят — не спрашивая, зачем и почему, а просто как сказали.

Потом попала в Яндекс уже на должность BI-разработчика, и так началось моё полное погружение в BI. Оказалось, что с заказчиками можно и нужно общаться и обсуждать, что им нужно, а иногда даже говорить «нет». Первое время было страшно, а потом поняла, что моя задача — помогать и направлять, а не просто делать то, что скажут.

Дальше руководила командой BI и Data Governance в Semrush, где получилось выстроить много процессов вокруг BI с нуля: стандартизация и стайлгайд для дашбордов, документация и описание, регулярная чистка и конечно же анализ, кто чем пользуется. Но самое главное — переход от выполнения BI-щиками всех задач подряд, по типу «срочно добавьте фильтр» к полноценному владению дашбордом как продуктом и его развитию каждым создателем отчётности.

Для меня главное в разработке дашбордов — коммуникация и подход к их развитию как к полноценному продукту, который решает задачи и помогает людям принимать решения.

В дэшах легко потеряться, сделать много лишнего, забыть про старое и показать что-то не то. Всё это решаемо, и все мы сталкиваемся обычно с одними и теми же проблемами и часто самое простое и лёгкое решение — самое верное.

📣 Буду рада вашим заявкам на мой тренинг по осмысленным дашбордам — вместе разберёмся, как сделать графики понятнее и удобнее для бизнеса!

➡️ Узнать больше о тренинге и записаться

📊 Simulative

Изучаем Pandas

Открываем следующую карточку адвент-календаря и знакомимся с Python-библиотекой Pandas — от базовых операций с данными до продвинутых методов группировки и визуализации. Это поможет вам понять, как применять библиотеку для решения реальных задач в анализе данных.

➡️ Перейти в адвент-календарь

📊 Simulative

Запускаем подписку на курсы Simulative!

Вместо покупки отдельных курсов вы получаете полный доступ ко всей нашей базе знаний — и ко всем продуктам и обновлениям в 2026 году. Главная выгода: экономия до 70%!

Что входит в подписку?
Все наши ключевые курсы-симуляторы с упором на практику:
➖ Аналитик данных;
➖ BI-аналитик;
➖ Инженер данных;
➖ Инженер машинного обучения;
➖ а также все продукты, которые мы выпустим в 2026: например, симуляторы по A/B-тестам и Deep Learning. Новые курсы будут автоматически появляться в вашем доступе.

Почему это идеальный формат?
🔸 Полная свобода: составляйте свою программу, проходите модули в любом порядке и темпе.
🔸 Максимум навыков: станьте тем самым «многоруким» специалистом, которого ищет бизнес.
🔸 Инвестиция в будущее: вы получаете доступ к курсам, которых ещё нет на рынке.

Станьте незаменимым специалистом в 2026 году и сделайте первый шаг уже сегодня!

💎 Узнать подробности и забрать подписку по стартовой цене

📊 Simulative

Типовая ошибка джунов: LEFT JOIN+WHERE

Привет! На связи Вячеслав Потапов, ментор курса «Аналитик данных» 👋🏻

Предыдущий пост набрал много реакций, а значит, тема вам интересна) Расскажу про ещё одну типовую ошибку, из-за которой начинающие аналитики дают неправильные результаты.

Предположим, у нас есть две таблицы:

users
user_id  registration_date
1  2024-01-01
2  2024-01-03
3  2024-01-05

orders
order_id  user_id  order_date
101  1  2024-01-10
102  1  2024-01-15
103  2  2024-01-20

Задача: посчитать всех пользователей и количество их заказов. Даже если заказов нет, то пользователь всё равно должен попасть в результат.

Новички часто пишут так:

select
    u.user_id,
    count(o.order_id) as orders_cnt
from users u
left join orders o
    on u.user_id = o.user_id
where o.order_date >= '2024-01-01'
group by u.user_id;

И пользователь user_id = 3 пропадает из результатов.

Почему так происходит?

Ключевой момент, который часто не понимают — WHERE применяется после JOIN.

Для пользователя без заказов:

🟠 o.order_date = NULL;
🟠 Условие o.order_date >= '2024-01-01' возвращает NULL;
🟠 WHERE оставляет только TRUE.

В итоге LEFT JOIN превращается в INNER JOIN, и все пользователи без заказов вылетают из результата. SQL отработал корректно, а ошибка в логике запроса.

Как правильно?

Есть несколько безопасных способов.

#️⃣ Способ 1. Перенести условие в JOIN. Самый частый и правильный вариант:

select
    u.user_id,
    count(o.order_id) as orders_cnt
from users u
left join orders o
    on u.user_id = o.user_id
   and o.order_date >= '2024-01-01'
group by u.user_id;

Теперь пользователи без заказов остаются, и count() корректно вернёт 0.

#️⃣ Способ 2. Явно учесть NULL:

where o.order_date >= '2024-01-01'
   or o.order_date is null

Работает, но читаемость хуже, и легко допустить ошибку.

#️⃣ Способ 3. Агрегация до JOIN. Самый надёжный подход, особенно для больших объёмов данных:

with orders_cnt as (
    select user_id, count(*) as cnt
    from orders
    where order_date >= '2024-01-01'
    group by user_id
)
select
    u.user_id,
    coalesce(o.cnt, 0) as orders_cnt
from users u
left join orders_cnt o using(user_id);

50 реакций — и сделаем ещё один такой разбор ошибки 🧡

📊 Simulative

Решаем задачи по Pandas

Освоили базу, пора перейти к практике! В новой карточке адвент-календаря пробуем порешать задачи с собеседований по Pandas.

В материале разберём простым языком, как превратить сложные задачи в пошаговые действия и как объяснять интервьюеру, что вы не просто группируете данные, а видите в них закономерности.

➡️ Перейти в адвент-календарь

📊 Simulative

Что такое DAX и зачем он нужен аналитику

В новой статье блога мы разберём один из ключевых инструментов в арсенале современного аналитика — язык DAX. Если вы работаете с Excel, Power BI, Tableau или любыми инструментами бизнес-аналитики, понимание DAX изменит ваше представление о возможностях анализа данных.

➡️ Читать статью: https://simulative.ru/blog/dax

📊 Simulative

Гайд: практическое применение алгоритмов ML

Вы знаете, как компьютеры могут учиться на данных и делать точные прогнозы? Благодаря алгоритмам машинного обучения — набору методов, которые позволяют компьютерам учиться на данных и делать прогнозы без явного программирования.

Подготовили для вас материал с обзором и примерами применения таких алгоритмов.

Что вы получите от нашего материала?

➖ 16 алгоритмов с реальными примерами кода, такими как прогнозирование стоимости недвижимости, классификация электронных писем как спам или не-спам и многое другое;

➖ Разберётесь в принципах работы алгоритмов и их практическом применении. Вы узнаете, как использовать их для автоматизации рутинных задач и улучшения процессов принятия решений;

➖ Узнаете, как использовать эти алгоритмы для решения реальных задач в бизнесе, науке и других областях. Это может существенно повысить эффективность ваших проектов и дать вам конкурентное преимущество.

✅ Получить материал

📊 Simulative

Изучаем A/B-тесты

В новой карточке нашего адвент-календаря — полезное видео от ведущего продуктового аналитика Дениса Иванова. Он рассказал про дизайн A/B-теста — какие могут возникнуть подводные камни, а также делится своим опытом и лайфхаками.

➡️ Перейти в адвент-календарь

📊 Simulative

Последние вебинары Simulative в этом году ☃️

Присоединяйтесь к нашим мероприятиям — обсудим с экспертами, чего ожидать аналитикам в 2026 году, и попробуем собрать финплан с помощью инструментов аналитики.

🧡 24 декабря, 19:00 МСК — «Кого возьмут в аналитику в 2026 году? Взгляд экспертов из Альфа-Банка, Авито и eLama»

Вместе с аналитиками из Альфа-Банка, Авито и eLama подведём итоги 2025‑го и посмотрим на рынок их глазами. Спикеры расскажут, как менялись задачи и требования к аналитикам в разных компаниях, какие направления росли быстрее всего и какие навыки стали базой «по умолчанию» для джунов.​

➡️ Зарегистрироваться на вебинар

🧡 25 декабря, 19:00 МСК — «Анализ личных финансов: как на примере банковской выгрузки проанализировать траты и расходы за год»

Вугар Дамиров, Data Analyst Team Lead с 7‑летним опытом, разберёт реальную банковскую выписку: разложим траты по категориям, увидим, куда уходит лишнее, и соберём простой план расходов и накоплений на следующий год. Вы поймёте, как проделать то же самое со своей выгрузкой, даже если никогда не занимались финансами или аналитикой.​

➡️ Зарегистрироваться на вебинар

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

📊 Simulative