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

Всем привет! На связи команда Simulative 👋🏻

В середине февраля мы планируем провести «прожарку» ваших резюме и сопроводительных писем с опытным HR-специалистом. Поэтому ждём ваши резюме на «прожарку»!

На вебинаре наш HR Наталья Рожкова в прямом эфире разберёт 3-5 присланных резюме и покажет, что цепляет рекрутера, а что улетит в корзину.

➡️ Хотите, чтобы разобрали именно ваше резюме? Заполняйте форму: https://clck.ru/3RcseT

📆 Дедлайн подачи — 13 февраля, 23:59 МСК. Успейте отправить!

Даже если ваше резюме не выберут для разбора в прямом эфире, на вебинаре вы получите чек-лист для самостоятельного аудита и ответы на свои вопросы.

📊 Simulative

Для чего нужна временная таблица в SQL

Работа аналитика очень разнообразна, и часто ему приходится писать достаточно большие запросы — более 100 строк на один SELECT. Такое количество строк формируется за счёт большого количества джоинов со вложенными подзапросами.

Если такой скрипт передать другому коллеге или вернуться к нему через несколько месяцев, то разобраться в скрипте становится сложно. Чтобы упростить восприятие скрипта, аналитики используют CTE.

➡️ Читать статью: simulative.ru/blog/cte-sql

📊 Simulative

Вебинар: проектируем витрину данных с нуля за полтора часа

На вебинаре разберём реальный бизнес‑кейс и шаг за шагом спроектируем витрину данных: определим ключи и необходимые поля, обсудим, какие исходные таблицы нужны и как эта витрина дальше используется в BI и аналитике. Вы на практике увидите, чем мышление инженера данных отличается от мышления аналитика, который пишет разовые запросы.

Что вы узнаете:
🟠 Спроектируете витрину данных под реальный бизнес‑запрос: определите зерно, ключи, поля и правила расчёта метрик, чтобы витрина была готова к использованию в аналитике и BI;
​🟠 Поймёте, как дата‑инженер превращает «сырые таблицы» в удобный слой для аналитиков: какие исходники нужны, где возникают типовые ошибки и как их избежать на этапе проектирования;
🟠 ​Разберётесь, какие навыки и инструменты нужны для таких задач в работе и как стать инженером данных.

❗️ Встречаемся 10 февраля в 19:00 МСК.

Спикер вебинара — Александр Дарьин, автор канала Аналитик на минималках, Data Engineer и ментор курса «Инженер данных».

💬 Всем зарегистрировавшимся дарим полезный материал — карту компетенций инженера данных!

➡️ Зарегистрироваться на вебинар

📊 Simulative