Вебинар: пишем модель для определения объектов на изображениях

В маркетплейсах и сервисах для публикации объявления Computer Vision помогает определить товары на фото, подсказать категорию и выявлять нарушения при публикации. ИИ анализирует миллионы объявлений в день и обрабатывает 99% контента автоматически с помощью ML‑моделей по изображениям и тексту.

Вместе с Евгенией Анкудиновой, Data Scientist в Avito, возьмём прикладной кейс и обучим простую модель для определения объектов на изображении.

Что вы узнаете из вебинара:
➖ Разложите DL по полочкам: какие типы задач и моделей бывают и где они применяются в продуктах;
➖ Увидите, как CV решает задачи классифайдов: распознаёт товар на фото, ловит нарушения и делает умное кадрирование;
➖ Поймёте, какие навыки и инструменты реально нужны, чтобы расти в ML/DL;
➖ Разберёте практический кейс: обучите модель распознавания объектов на изображениях и получите понятный результат.

❗️ Встречаемся 3 февраля в 19:00 МСК.

💬 Всем зарегистрировавшимся дарим полезный материал — большой гайд по типам компьютерного зрения!

➡️ Зарегистрироваться на вебинар

📊 Simulative

Как и для чего используют BI-системы

Business Intelligence (BI) — это мощный набор инструментов, который позволяет компаниям создавать из разрозненных данных понятные визуализации, на основе которых можно сделать ценные выводы, способные подтолкнуть бизнес к росту.

В этой статье вы узнаете, что такое BI, как работают BI-системы, их основные компоненты, задачи и преимущества, а также поймёте, как выбрать и внедрить BI-решение в бизнес.

😶 Читать статью: simulative.ru/blog/bi-system-analyst

📊 Simulative

Старты потоков в феврале ❄️

Завершаем зимний сезон множеством стартов потоков. Выбирайте интересующую вас профессию и бронируйте место!

3 февраля

❄️ Менторская программа «Аналитик данных»

6 февраля

❄️ Fullstack-аналитик

❄️ BI-аналитик

10 февраля

❄️ Инженер данных
Ментор потока: Георгий Семёнов, руководитель команды Analytics Engineer в Яндекс Финтехе

13 февраля

❄️ Аналитик данных
Ментор потока: Евгений Буторин, руководитель отдела CRM-аналитики развития клиентской базы в Альфа Банке

20 февраля

❄️ ML-инженер
Ментор потока: Мария Жарова, ML-инженер в команде рекомендаций в Wildberries

❄️ Fullstack-аналитик

27 февраля

❄️ Аналитик данных
Ментор потока: Евгений Буторин, руководитель отдела CRM-аналитики развития клиентской базы в Альфа Банке

🔔 И напоминаем: все эти курсы доступны вам по подписке с выгодой до 70% — включая курсы, которые выйдут в 2026 году.

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

📊 Simulative

Бесплатный курс по Python: как освоить язык поэтапно

Python — ключевой навык для современного аналитика, и мы готовы помочь вам его освоить.

Если вы пока только собираете полезные советы или хотите системно изучить язык, наш бесплатный курс «Основы Python» — именно то, что нужно.

После курса вы сможете автоматизировать задачи, например, обработку кассовых чеков или контроль платежей. Даже если сейчас вы о питоне знаете только то, что это змея такая.

Почему стоит пройти курс?

🟠 Мы начинаем с основ и постепенно переходим к сложным темам, предоставляя прочную базу знаний.
🟠 Вы будете работать с реальными кейсами и получите поддержку в обучении через наш чат.
🟠 Курс уже прошли более 1500 человек, так что вы будете учиться в отличной компании! 🧡
🟠 Все зарегистрированные получат бесплатные материалы с практикой по применению Python.

Бонус: зарегистрированные студенты платных и бесплатных курсов могут пользоваться нашей реферальной программой и другими плюшками 😉

➡️ Регистрируйтесь и начните менять свои навыки уже сегодня!

📊 Simulative

Вебинары этой недели

Присоединяйтесь к эфирам, где мы напишем компьютерную модель и построим дашборд для руководителя 👨‍💻

😶 3 февраля, 19:00 МСК — Как компьютерное зрение используется в досках объявлений? Пишем модель для определения объектов на изображениях

В маркетплейсах и сервисах для публикации объявления CV помогает определить товары на фото, подсказать категорию и выявлять нарушения при публикации. На вебинаре Евгения Анкудинова, Data Scientist в Avito, возьмёт прикладной кейс и обучит простую модель для определения объектов на изображении.

➡️ Зарегистрироваться на вебинар

😶 4 февраля, 19:00 МСК — Строим check-up дашборд руководителя: от метрик до визуализации за 2 часа

На вебинаре разберём бизнес‑кейс и пройдём весь путь создания дашборда для руководителя: определим ключевые метрики и их разрезы, напишем SQL‑запросы для расчёта показателей и соберём визуализацию в Superset. Вы увидите, как аналитик думает о бизнес‑задаче — от вопроса «что важно отслеживать?» до готового решения, которое помогает принимать решения.

➡️ Зарегистрироваться на вебинар

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

📊 Simulative

6 трюков в Pandas, которые сэкономят время

Привет! На связи Мария Жарова, ментор курса «ML-инженер» 👋🏻

Когда только начинаешь работать с данными в Pandas, кажется, что всё сводится к .groupby(), for-циклам и фильтрации. Но в Pandas всё решают детали. Ниже — 6 приёмов, которые делают код чище, быстрее и заметно приятнее в поддержке. Некоторые выглядят мелочами, но на длинной дистанции экономят часы.

1️⃣ map() vs apply() — не одно и то же

Если работаете с одним столбцом, всегда выбирайте map():

df["gender_code"] = df["gender"].map({"male": 0, "female": 1})
df["name_len"] = df["name"].map(len)

Почему это лучше, чем apply()? Потому что map() оптимизирован именно под Series: без создания строк DataFrame и без лишних обёрток.

apply() же оправдан, когда нужно работать с несколькими колонками сразу:

df["full_name"] = df.apply(
    lambda row: f"{row['first']} {row['last']}",
    axis=1
)

2️⃣ query() — фильтрация, как в SQL

Если любите SQL, этот синтаксис зайдёт сразу:

df.query("age > 25 and city == 'Moscow'")

Под капотом это то же самое, что:

df[(df["age"] > 25) & (df["city"] == "Moscow")]

По скорости почти одинаково, но читается легче и особенно спасает при большом числе условий.

3️⃣ isin() — фильтрация по списку значений

Когда нужно выбрать строки по списку категорий:

df[df["category"].isin(["books", "electronics"])]

А если нужно исключить значения:

df[~df["user_id"].isin(blacklist)]

Чище и понятнее, чем цепочки из |, & и ==.

4️⃣ assign() — аккуратные пайплайны без лишних строк

Классическая ситуация «до»:

df["total"] = df["price"] * df["quantity"]
df = df[df["total"] > 1000]

И та же логика, но «после»:

df = (
    df
    .assign(total=lambda x: x["price"] * x["quantity"])
    .query("total > 1000")
)

Ничего не потерялось, код читается как единый поток трансформаций.

5️⃣ pipe() — когда пайплайн становится длинным

Если у вас появляются кастомные функции, но хочется сохранить цепочку:

def clean_text(df):
    df["text"] = df["text"].str.lower()
    return df

def add_features(df, some_param):
    df["length"] = df["text"].str.len() * some_param
    return df

df = (
    df
    .pipe(clean_text)
    .pipe(add_features, some_param=10)
)

pipe() просто передаёт DataFrame первым аргументом — идеально для многошаговых преобразований.

6️⃣ nlargest() и nsmallest() — топ без сортировки

Вместо:

df.sort_values("revenue", ascending=False).head(5)

Проще и быстрее:

df.nlargest(5, "revenue")

А если нужен «низ» распределения:

df.nsmallest(3, "error_rate")

Меньше кода, яснее намерение + метод работает быстрее, т. к. не сортирует весь столбец.

Каждый из этих методов по отдельности выглядит как «альтернативный синтаксис». Но вместе они превращают Pandas-код из скрипта для себя в читабельный, поддерживаемый и быстрый пайплайн ⚡️

Ставьте ❤️, если было полезно — и сохраняйте, чтобы не потерять!

📊 Simulative

Почему аналитики не прогрессируют и как этого избежать

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

В своей работе я часто вижу аналитиков, которые хорошо знают инструменты, но годами не растут.

Проблема всегда не в навыках. Чаще всего дело в фокусе.

Главная ошибка на старте — это считать, что рост = выучить ещё один инструмент. Инструменты важны, но они не определяют уровень аналитика.

Карьерный рост начинается в момент, когда фокус смещается: не как посчитать метрику, а зачем она бизнесу и какое решение по ней примут.

Дальше обычно появляется развилка:
➖ Data / BI — глубина данных, витрины, отчётность;
➖ Product / Growth — гипотезы, эксперименты, влияние на продукт.

Оба пути начинаются с одной базы: умения работать с данными аккуратно и осмысленно. Без этого BI не BI, а продуктовая аналитика — набор расчётов.

Если вы в начале пути, не спешите выбирать роль. Сначала научитесь считать корректно и объяснять выводы словами. Дальше направление роста станет очевидным.

На курсе «Аналитик данных» в Simulative упор сделан не только на инструменты, но и на аналитическое мышление:

🟠 Зачем считаются метрики;
🟠 Как понимать логику данных;
🟠 Как из цифр делать выводы, а не просто отчёты;
🟠 Как заложить фундамент для роста дальше.

Я участвую в курсе как ментор и помогаю студентам пройти тот самый сложный этап, где чаще всего и происходит «застревание». Если вы давно хотели войти в аналитику или системно прокачать базу, то сейчас хороший момент начать!

➡️ Ещё успеваете присоединиться к потоку: simulative.ru/data-analyst

📊 Simulative

📣 Задайте вопрос эксперту по ML и Data Science

Представляем следующего нашего эксперта Q&A-сессии — Марию Жарову, ML-инженера команды рекомендаций в Wildberries!

Немного об эксперте:
— Выпускница МФТИ c отличием по кафедре интеллектуальных систем;
— Соавтор научных статей по ИИ в российских и международных журналах (Известия РАН, Journal of computer science international), участник международных научных конференций;
— Автор Telegram-канала EasyData о Data Science:
— Лектор в магистратурах МФТИ, ТГУ и МИФИ;
— Ex-Data Scientist в Альфа Банке и Сбере.

Если у вас есть вопросы по Data Science, аналитике или ML, кейсам или карьере в аналитике — 5 февраля Мария выберет самые интересные вопросы и разберёт их здесь, в канале @simulative_official.

Не упустите шанс получить совет от топового эксперта!

❓ Задать вопрос: https://forms.gle/b1r15fJNKJcqiFMZ8

📊 Simulative

Стартуем через пару часов!

Совсем скоро погрузимся в мир компьютерных моделей — на вебинаре соберём небольшую модель, которая поможет определять разные типы объектов на изображениях и генерировать их для карточек товаров и объявлений.

Вы увидите, как CV решает задачи классифайдов и поймёте, какие навыки и инструменты нужны, чтобы расти в ML/DL.

➡️ Увидимся на вебинаре! Регистрация

📊 Simulative

Как создать эффективный дашборд? 5 ключевых принципов

Привет! На связи Настя Кузнецова, BI-эксперт и автор тренинга «Осмысленные дашборды» 👋🏻

За последние три года я просмотрела более 3000 дашбордов, созданных студентами, и собрала в статье мои советы, если вы только начинаете свою карьеру в области визуализации данных. Читайте и сохраняйте к себе!

➡️ Читать статью: simulative.ru/blog/5-principles-dashboards

📊 Simulative

Через 2 часа построим дашборд для руководителя в прямом эфире

Вместе с Денисом Ивановым вы поймёте, как из бизнес‑задачи вывести нужные метрики, пройдёте путь от данных до визуализации и узнаете, что важно работодателям в 2026 году. Разберёмся, почему продуктовое мышление в эру ИИ важнее глубокого знания hard skills и какой уровень навыков действительно нужен для выхода на рынок аналитики.

➡️ Встречаемся в 19:00 МСК! Регистрация

📊 Simulative

❓ Начинаем Q&A-сессию с Марией Жаровой!

Первый вопрос:

В данных всё идёт по принципу оптимального действия δA ≡ O?

Практически во всех задачах DS и ML есть идея оптимизации: непосредственно модели полностью основаны на оптимизационных алгоритмах + бывают более широкие проблемы, где также нужно найти параметры или действие, которые дают лучший результат по выбранной метрике.

Но не вся работа с данными про «оптимальное действие». Например, чтобы построить модели, сначала необходимо разобраться в данных — поискать закономерности, проверить гипотезы, понять ограничения. И зачастую это больше половины всего процесса, если не учитывать production-составляющую. Так что принцип оптимальности ключевой, но не описывает весь процесс целиком.

Fullstack-аналитик: «универсальный солдат» данных или путь на выгорание?

Многие из наших зрителей вебинаров спрашивают, кто такой fullstack-аналитик и стоит ли в это направление двигаться. Это специалист, который закрывает весь цикл работы с данными: от сбора и инженерии до анализа, дашбордов и бизнес-рекомендаций.

Он может быть универсалом в стартапе или ключевым звеном в большой команде, отвечающим за конкретный продукт. Это определяет и огромные возможности, и высокие требования.

Давайте разложим по полочкам, что вас ждёт.

Плюсы профессии:

➡️ Сверхбыстрый рост. Работа на стыке аналитики, инженерии и BI ускоряет развитие. За год можно пройти путь, на который в узких ролях уходит 2-3 года.

➡️ Высокая ценность и зарплата. Компании платят больше (часто на 20-40%) тем, кто сам может провести данные от сырого лога до бизнес-решения, ускоряя процессы.

➡️ Реальное влияние на продукт. Вы отвечаете на вопросы: «Почему просели показатели?», «Какую гипотезу запустить?», «Какой сегмент растёт?». Результат вашей работы виден сразу.

➡️ Гибкость карьеры. Отсюда можно уйти в аналитику данных, BI, инженерию данных или на руководящие позиции. Кругозор позволяет выбирать.

➡️ Автономность. Вы не зависите от других команд — сами построите пайплайн, витрину, дашборд и проведёте анализ.

Минусы и сложности:

➡️ Высокая нагрузка. Нужно держать в голове архитектуру данных, SQL, метрики, BI-инструменты и бизнес-контекст одновременно. Это требует зрелости и организованности.

➡️ Постоянное переключение контекста. За день можно сделать задачи инженера, аналитика и BI-специалиста. Если любите развиваться глубоко в одной сфере — профессия может казаться хаосом.

➡️ Много коммуникации. Fullstack-аналитик — связующее звено между данными и продуктом. Общаться с заказчиками, менеджерами и разработчиками придётся постоянно.

➡️ Не для узких экспертов. Не подойдёт тем, кто хочет стать гуру в одной области (например, только в SQL или только в визуализации). Здесь ценят ширину.

➡️ Работа в «сырой» инфраструктуре. Особенно в небольших компаниях часто приходится самому допиливать и настраивать инструменты, чтобы вообще можно было работать.

Кому это подходит? Тем, кто хочет быстрого роста, любит разнообразие, готов брать на себя ответственность и видеть прямой результат своей работы. Главное — иметь правильную базу и системный подход, чтобы минусы превращались в интересные задачи, а не в путь к выгоранию.

Всё, что нужно для старта и уверенного роста в этой профессии, мы систематизировали в нашем курсе «Fullstack-аналитик». В нём только практика: от настройки пайплайнов и сложного SQL до анализа и построения дашбордов, которые действительно влияют на бизнес.

🧡 Хотите изучить профессию, которая делает из данных решения? Подробная программа и отзывы ждут вас по ссылке: simulative.ru/fullstack-analyst

📊 Simulative