Отзыв ученика о курсе

Кейс, который многим будет интересен. Ученик на момент начала обучения не имел никакого опыта, не имел вышки. Прошел кучу собесов, вышло сложнее чем у остальных, в итоге устроился на 160К на руки в крупную компанию. Ранее про этого ученика писал тут
*авторские орфография и пунктуация сохранены

Отзыв

Бекграунд до курса:
Нет высшего образования , 21 год, работаю на заводе за 80 к, с программированием вообще не знаком, только в ексель простые функции знал, нет окружения которое бы подсказало, помогло , направило, математику только со школы и колледжа помню.

Попал на курс , начал изучать скл , пандас , питон, читать материалы курса, слушать собеседования других учеников, задавать вопросы и пазл начал складываться. Кто такой аналитик , чем занимается , в какой сфере какая специфика.

Собеседования :
Первые собеседования были стрессовые, потому что раньше собесы такого формата вообще не проходил , где нужно показывать свои навыки.
Для меня трудоустройство всегда было такое, что я приношу корочку колледжа и автоматом берут на работу , если место вакантное.
Было не легко, было много отказов , которые демотивировали, но благодаря обратной связи от Тимура и комментариев от других учеников, получалось калибровать навык прохождения собесов и с каждым разом они становились все лучше и лучше. Пока в один момент не наступил тот самый эффект оффера.
После одного оффера в Бристоль, мне посыпались офферы в Сбербанк и еще одну крупную компанию.
В последнюю в результате и устроился, потому что компания крутая + востребованный на рынке труда стек в котором я смогу вырасти + удаленка.
Весь путь от покупки до трудоустройства у меня занял 8 месяцев. Немного дольше чем у остальных, но я и с 0 бекграундом был до курса, что уж говорить.

Хочу отметить что проходить собесы это стресс, но ты понимаешь что он не напрасный, что ты с каждым собесом растешь , благодаря обратной связи и разбору каждого собеса. И ты не один против рынка найма, с тобой опытные ребята и Тимур, со своим большим опытом, которые всегда расскажут и помогут.
Отдельное спасибо , что Тимур часто писал в лс и узнавал как дела, все ли получается , не нужен ли созвон.

Комьюнити:
Десятки уже устроенных людей , которые могут тебе подсказать и помочь. Есть раздел в чате для тех кто уже устроился и там частенько списываемся и помогает друг другу.
И вообще очень круто иметь людей , которые в той же сфере. Посмотреть на их опыт , сколько получают , чем занимаются , как у них все устроено.

Как дела сейчас:
Сейчас я работаю удаленно, успешно прошел ИС, спрашивал обратную связь у тимлида - он доволен , заказчики довольны, коллеги довольны, все окей. Тех навыков, которые приобретаешь на курсе полностью достаточно для работы.
Тимур в свою очередь даже после трудоустройства пишет и спрашивает как дела , нужна ли помощь , все ли понятно, предлагает созвон.
И даже просто написать ему спросить совета , что дальше изучать, в какую сторону расти - он без проблем ответит и объяснит все подробно.

Заключение:
Хочу сказать спасибо за такой прекрасный, проработанный, качественный продукт, который окупится с одной зарплаты)
Спасибо Тимуру за поддержку.
Спасибо мне за правильный выбор и упорство.

Регулярные напоминания и поддержка на курсе

В моем курсе есть процедура - каждые 2 недели я прописываю всех учеников. Всем пишу, уточняю как дела, нет ли вопросов, не нужен ли личный созвон.

Многим ученикам это нравится - говорят, спасибо что мотивируешь, напоминаешь. Периодически выясняются проблемы, о которых ученик сам забыл/постеснялся написать - созваниваемся, разбираем их.

При этом есть возможность отметить, что вы проходите курс в пассивном режиме / временно на паузе по определенным причинам - и я напоминать вам не буду. В этом плане давления никакого нет. Можете проходить курс в своем темпе (в рамках общей максимальной длительности 1.5 года).

Процессы в аналитике данных

В разных компаниях работа аналитиков устроена по-разному. Где-то вы работаете и чувствуете, что делаете важное дело, ваша работа осмысленна и имеет результат. А где-то вся работа сводится к имитации деятельности / происходит полный хаос, непонятно вообще что и зачем делается.

Я на своем опыте и куче кейсов учеников знаю самые разные примеры. Разберем основные отличия "плохих" и "хороших" компаний в этом плане.

✅ Компаний с хорошими процессами вообще очень мало, яркий пример - Авито

Как там было устроено:

1. Коммуникация - под каждый проект свой конкретный чат в Slack. Вся коммуникация по проекту ведется в соответствующем чате. Многие вопросы можно загуглить и найти в истории, не спрашивая никого и не отвлекая.
2. Документация - Есть понятная документация по основным процессам. Каждое исследование оформляется в Confluence. Расписываются его цели, проделанные шаги, результат. Прикрепляется код sql и jupyter notebook с кодом python.
3. Влияние на бизнес - высокое. Понятно что зачем делается.

Четко определены основные метрики, например одна из них - % покрытия пользователей пунктами выдачи (для какого % пользователей пункт выдачи находится на расстоянии до 500м от дома). Например сейчас она 70%.

Есть цель ее увеличить. Исходя из этой цели думаем над гипотезами как это сделать. Под гипотезы 1, 2, 3 заводятся задачи на исследование. Провели исследования, проверили несколько гипотез, одна из них оправдалась - нашли способ поднять до 72%.
Дальше вносятся изменения в продукт - возможно с проведением АБ теста. Изменения внедряются. Заранее строим графики с нужными метриками, чтобы их отслеживать - правда все работает как ожидалось? или что-то не учли? Видим результат - метрика выросла.

❌Как устроено в компаниях с плохими процессами:

1. Коммуникация - ведется в основном в личках. Чтобы узнать ответ на вопрос по проекту - надо спросить Петю, он отправит к Васе, тот к Саше, а тот перешлет сообщение. Если Саша уволится, ответ узнать будет невозможно.
2. Документация - почти отсутствует. Исследования оформляются, но в самом общем виде. Код не прикрепляется.
3. Влияние на бизнес - довольно мало.
Делается так называемая "аналитика в стол". Аналитики делают вид что чето делают, проводят исследования, но они абсолютно ни к чему не ведут, не приводят к реальным действиям или решениям.

Как это выглядело бы на примере Авито? Допустим, там задались бы вопросом: какие категории товаров чаще всего заказывают доставкой? Хмм, поисследовали, получили цифры. Вот несколько красивых графиков, смотрите, мы проделали работу. С андроида чаще заказывают такие категории, а вот в айфоне немного отличается. Отлично, переходим к следующему исследованию... и непонятно, вы зачем вообще это исследовали? Это к каким-то действиям, решениям привело? Если требуются улучшения, кто-то возьмет это в работу, вообще узнает об этой проблеме специалист из соответствующего отдела? Нет. Даже не продуман такой процесс.

ссылка на канал. подписаться

Ученик 40 лет устроился на удаленку, живя в региональном городе.

Влился в айти с нуля и получил рекордный среди всех учеников оффер - с премиями под 300К (!) на руки.

в процессе собрал статистику:

Если тебе интересно.

У меня 361 отклик, 26 приглашений на первый разговор (23 состоялось), 20 приглашений на техсобес (16 состоялось), 6 приглашений на разговор с руководством после техосбеса (все состоялись), после этого финалка (дали положительную обратную связь) в 3 конторы (по 2 из них я отказал из-за формата работы), по остальным (еще 3, получается) либо отказали, либо просто не дали обратной связи еще (в том числе, есть те, где жду еще недолго, то есть это не только те, кто потерялись и отказали без обратной связи). 1 оффер

Резюме должно рассказывать историю

На своем курсе для каждого ученика я составляю резюме и помогаю продумать образ, который он будет транслировать на собесах. Важно, чтобы из резюме сразу читалась цельная история: кто этот человек, как он пришел в аналитику и как развивался.

Рекрутер, открывая отклик, не читает каждую строчку - он быстро ищет суть. Если резюме укладывается в понятный типаж, доверие появляется сразу. Если там просто набор несвязанных фактов - возникают подозрения.

В зависимости от возраста, жизненного опыта, бекграунда ученика я помогаю выбрать историю, в которую он органично сможет вписаться.

✅ Пример хорошей истории: парень математик, учился в крутом тех вузе, еще в универе начал программировать, писал свои пет проекты. Некоторое время работал на фрилансе разработчиком сайтов. 3 года назад увлекся аналитикой данных, прошел курсы, устроился на стажировку, на данный момент больше года работает в такой-то компании. -> Есть понятная история, человек вписывается в типаж "конвенционального айтишника".

❌Пример плохой истории: в резюме указано много мест работы в разных сферах. Есть работы длиной по 6 мес, есть долгие перерывы. Непонятно, почему человек был строителем, и вдруг стал аналитиком.
Сразу вызывает подозрения. Стоит ли его нанимать, если он часто меняет сферу деятельности, работодателей? Долго ли у нас задержится?
Насколько он впишется в нашу команду, где большинство как в первой истории: с тех. бэкграундом и понятным переходом в аналитику?

График 📊

Разберем одно из простых понятий аналитики данных. В работе вам часто нужно будет отслеживать разные показатели и строить для них графики.

Что такое график? Это картинка, которая помогает легче понять данные.

Например, у вас есть сайт, через который люди покупают товары. Вы хотите видеть, какая часть посетителей покупает товары после их просмотра.

Действия пользователя попадают в базу данных, далее пишется SQL запрос, выдающий таблицу данных, а на ее основе строится график конверсии. По оси x вы отображаете дату, по оси y - значение конверсии (например, оно на уровне 10%).

График автоматически обновляется каждый день. Далее аналитики за ним следят. Если в какой-то день видят падение конверсии - идут разбираться. Может быть такое, что сломалась оплата на сайте, и падение связано с этим - тогда надо срочно это чинить. А может, на сайте все нормально и это просто техническая ошибка в коде.

(прикладываю пример графика конверсии)

Еще один ученик устроился на 200К 🔥

Ловлю себя на том, что в публичном канале не всегда сразу пишу про успешные кейсы. Хотя людям это нравится и мотивирует.

Кейс ученика 19 лет

Этот кейс похож на мем, который недавно гулял по соцсетям - "зумер устроился на работу и уволился через 2 недели, чтобы насладиться летом".

Записался на курс в феврале 2024. 19 лет, 3 курс, учился в лицее с мат. уклоном, немного изучал python. Изучил sql, повторил python, начал искать работу. Через 3 месяца с начала обучения получил первый оффер на 80К. Решил его принять, вышел на работу, 2 недели проработал, неожиданно решил уволиться - говорит, поменялись планы, переезжаю в Москву, плюс "ну лето же, отдыхать нужно 😅".

В конце августа 2024 снова начал поиск, за 2 месяца нашел работу, устроился на 160К на руки (180 гросс). Прошел испытательный, работает там уже почти год.

Начало обучения: 2 февраля 2024г

Бекграунд до курса: учился в лицее с мат. уклоном, немного изучал python

Срок обучения до первого оффера: чуть меньше 3 мес

Собесов до оффера: 15 тех собесов

Сумма первого оффера: 80К на руки, через полгода устроился на 160К

Дальнейшее развитие событий: работает на этой позиции с октября 2024

Подробнее со скринами переписки и деталями - в статье.

https://teletype.in/@timuranalytics/kX2z5-rOg1a2

Отзыв ученика, который идет в конце статьи

#отзыв

Мне кажется, этот отрывок очень хорошо описывает плюсы и атмосферу курса

Неудачные кейсы в обучении

Я обучаю аналитике данных индивидуально с 2023 года, через курс в той или иной степени прошло 100+ учеников. За это время у меня собралось достаточно данных о разных сценариях, интересно будет ими поделиться. Много ли было тех, кто проходил курс, но не получалось дойти до результата? В чем были причины?

1/ Был случай в июле 2023, когда я только создал этот блог. 36 лет, Москва, до этого работал в гос органах. Довольно быстро понял, что это не его - возникли сложности уже на базовых задачах SQL. При этом даже не из-за самого SQL, а потому что человек имел гуманитарный склад ума, был слаб в математике. Для понимания: на одном созвоне в течение часа разбирали формулу сложных процентов и почему она именно такая.
Решил что это не его.

2/ Ученик 25 лет, записался осенью 2024. Прошел sql, python, начал ходить на собесы. Прошел около 10, уже вышел на довольно хороший уровень, но оффер не получил. Сказал, что со временем понял, что скучно аналитикой заниматься, ему это не подойдет + некоторые личные обстоятельства (не уточняя детали).

3/ Ученик 35 лет, Москва, работает пожарным. Прошел теорию, начал ходить на собесы в феврале 2025. Прошел довольно около 15, вышел на достаточно хороший уровень. Отвечая не идеально, но вполне на том уровне, на котором ученики раньше устраивались. Но оффер не получил.
В марте сообщил о своем решении учиться на дата инженера. Ознакомился с этой сферой и решил, что она ему больше подходит.
Возможно, в чем-то и из-за демотивации.
В чем возможная причина? Другие ученики делились мнением, что в феврале-марте был очень тухлый найм. И если и искали, то в основном сеньоров, и устроиться было очень сложно. В апреле-мае пошло сильно живее.
Я думаю, что если бы он продолжил проходить собесы, то уже бы устроился.

4/ Ситуации по типу: ученик проходит курс, но недостаточно активно. Например, прошел уже год с начала обучения, человек вроде бы что-то делает - когда я пишу, говорит что откликается/проходит теорию. Но приходится каждый раз его подталкивать.
Не происходит того, чего я ожидаю и о чем пишу как обязательном: на этапе собеседований регулярно отписывать
1) либо скидывать записи собесов
2) либо сообщать что вы активно делаете отклики, результата нет, и надо доработать резюме.
А то часто мне непонятно, человек что-то делает или нет - то по работе дела, то вроде он начал проходить курс, резюме составил, но потом новостей нет.

5/ Остальные причины:
- изначально не планировал искать работу (такие тоже есть).
- в процессе понял что не его, ушел в другую сферу.
- повысили на работе, поменялись планы.
- бросила девушка, не до этого.
В таком случае ученик часто проходит курс 1-2 месяца и дальше не платит - на курсе есть возможность прекратить прохождение в любой момент без объяснения причин.

Напомню также про успешные кейсы учеников, про которые выкладывал подробные статьи:

Кейс-1. Ученик прошел Яндекс Практикум, 2 года не мог найти работу, с помощью моего курса нашел через 3 недели
Кейс-2. Устроиться на работу аналитиком данных в 18 лет без вышки и опыта и через год выйти на 220К
Кейс-3. Из военки в айти
Кейс-4. За год обучиться и устроиться после окончания вуза
Кейс-5. Первая ученица из твиттера, оффер 170К на удаленке
Кейс-6. Зумер устроился на работу и уволился через 2 недели, через полгода устроился на 160 на руки

Самих успешных кейсов уже 20+, остальные планирую позже расписать

Типичная ситуация в работе аналитика данных:

Какими ИИ я пользуюсь?

За последнее время вышла куча новых ИИ моделей для самых разных целей - генерация текста, написание кода, генерация голоса, музыки, видео. Поделюсь какими моделями я пользуюсь на практике и с какими целями

1. GPT - использую приложение на ios + веб версия с компа. Хорошо пишет тексты. Бывает, витает мысль в голове, надо лучше сформулировать. Или я написал пост, хочу его лучше структурировать, спрашиваю у него советы на эту тему.
Также в нем удобная модель распознавания голоса. Иногда записываю там голосовое, получаю текст и потом закидываю в другую модель (если она для задачи подойдет лучше)
+Лучше всех генерит картинки на данный момент.
https://chatgpt.com/

2. Claude - хорошо пишет код. Если нужно написать что-то длинное и сложное, использую его. GPT на подобных запросах может тупить
https://claude.ai/new

3. Grok от Илона Маска - использую для поиска информации в сети - по запросу он может сам пройтись по десятку сайтов, найти релевантную инфу и вам предоставить. Иногда для кода, но бывает он тупит и пишет случайные китайские иероглифы в середине текста.
Также для запросов, где нужно поменьше цензуры (можно даже эротический рассказ написать).
https://grok.com/

4. Elevenlabs - одна из лучших моделей для генерации аудио. Можно сгенерировать любой голос по промпту (например: хриплый, измождённый мужской голос пирата лет шестидесяти, низкий и обветренный годами, проведёнными в море). А потом этим голосом озвучить любой текст. Также можно поменять голос уже существующего аудио, создать модель собственного голоса и ей что-то озвучить. Можно сделать перевод видео и субтитры. Иногда пользуюсь для развлечения.
https://elevenlabs.io/

5. HeyGen - хорошая недорогая нейронка для перевода видео. Закидываете видео до 30 минут на английском, получаете качественную озвучку на русском. Сильно лучше чем Яндекс автоматически озвучивает. Есть небольшие баги, но мало.
https://app.heygen.com/

6. Gemini - в ней использую модель генерации видео Veo3, доступную по платной подписке. Можно закинуть промпт и сгенерить реалистичное видео длиной 8 сек. Можно закинуть изображение и оживить его - например, по своей фотке получить видео. С помощью нее я анимировал свою аватарку профиля @timuret
https://gemini.google.com/app

А чем пользуетесь вы? Поделитесь тоже