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

На индивидуальном курсе я помогаю ученикам составить резюме, готовлю детальную шпаргалку с текстовым описанием их прошлого опыта, бекграунда. Прорабатываем их презентацию на собеседованиях, правильный и понятный рассказ про задачи на прошлом месте.

Один из учеников вчера поделился идеей: есть нейронка https://suno.com/, которая на основе текста делает песню. Можно любой стиль выбрать, реп, рок.

Можно создавать песни на основе текстов для лучшего запоминания. Пример скину ниже 👇

Непропорциональность окладов в айти

В твиттере завирусился пост, в котором упоминается скручивание опыта.

Интересно разобрать, почему такое явление имеет место?

Зарплата в айти растет не пропорционально реальному вкладу. Условно, джун получает тысяч 120, миддл с 2 годами опыта 200-250. Дальше можно дорасти до сеньора и выйти тысяч на 350.

При этом реальной пользы сеньор приносит раз в 5 больше миддла. Потому что имеет большую насмотренность, быстро решает все задачи, не тратит 80% времени на то чтобы просто тупить и пытаться понять что происходит.

Но вы не можете быть миддлом, прийти и сказать - смотрите, я уже делаю в 3 раза больше задач, можно мне зп хотя бы в 2 раза поднять? Так это не работает.

С точки зрения компании 250 типо уже хорошая зп, а дальше спокойно растите внутри компании, вкладывайте свое время, может поднимем процентов на 20-30 через 2 года.

Дальше можно стать лидом, получить тысяч 450. Но при этом нагрузки у вас будет в разы больше (раза в 3). В каком-то смысле это невыгодно даже.

Складывается ситуация, в которой (особенно с учетом удаленки) для некоторых легче найти пару работ уровня миддла, делая простые задачки. И получать х2 зп.

Заметил тенденцию: на работе аналитиком часто возникают проблемы у учеников, у которых впринципе не было опыта офисной/проектной работы.

Речь даже не обязательно про работу в айти. Если ученику условно 30 лет, есть опыт в другой сфере, развитые софт скиллы, понимание в чем вообще состоит работа, как выстраивать коммуникацию - обычно они и в айти быстро адаптируются.

С другой стороны, есть молодые ребята лет 22, которые вообще нигде не работали, и им приходится объяснять самые базовые вещи.

На днях была как раз такая ситуация. Ученик неделю назад получил задачу. Вчера только пишет мне о ней - говорит, завтра нужен результат. Общаемся с ним - оказывается, он вообще не в курсе до сих пор, в чем задача состоит. Что конкретно надо сделать, о чем идет речь.

Я ему говорю: подожди, ты получил задачу неделю назад. Допустим, всего на неделю было 3 задачи. Какой дальше алгоритм действий? На следующий день базово погрузиться в каждую из задач и понять о чем они состоят, в какие сроки ты каждую сделаешь, поддерживать прозрачную коммуникацию с коллегами. Посмотрел - задачи 1 и 2 понимаю как делать. Как делать задачу 3 - вообще без понятия (чтобы это осознать, много времени не нужно, минут 15 хватит). После чего - уже в этот день пишешь мне, предлагаешь обсудить, потом уже на следующий день задаешь доп вопросы коллегам, уточняешь контекст задачи. А сейчас получается что прошла неделя, коллеги ожидают что задача почти готова, а ученику вообще непонятно в чем она состоит. И возникает логичный вопрос: а чем ты занимался всю неделю?

Но это мне понятно уже с опытом. Думаю, надо будет написать гайд по базовым принципам работы командной проектной работы в общем виде.

Если вы хотите попробовать себя в аналитике данных, можете начать с прохождения моего курса по SQL

https://stepik.org/a/178511

SQL - один из основных навыков в аналитике данных (наряду с Python). Это язык программирования для общения с базой данных, на котором к ней пишутся запросы.

Курс я создал около года назад. С тех пор обучаю на нем всех своих учеников, регулярно вношу в него доработки на основе комментов учеников, добавляю аналоги задач с реальных собеседований.

Отзывы о нем очень хорошие - ученики делятся обраткой, что все просто и понятно. Не гружу вас лишней теорией, только самые практичные навыки, реально нужные в работе.

На нем вы сможете понять, подойдет вам впринципе эта сфера или нет. Были ученики, которые застревали уже на первых модулях и понимали, что это точно не для них.

Цена курса очень скромная - 1900р. А первую половину курса вообще можно пройти бесплатно.

Горящие глаза на собеседовании

На собеседовании решают не только знания, но и то общее впечатление, которое вы производите.

По моему опыту: ученики, которые приходят живыми, с горящими глазами (обычно это сочетается с хорошими софт-скиллами), почти всегда получают лучшие результаты.

А вот те, кто приходит вялым, унылым, нехотя отвечает и производит впечатление человека, которому всё это не особо интересно, - у них результаты заметно хуже.

Можно иметь мало опыта, но если видно, что у вас есть искра, вам реально интересно, вы готовы активно включаться и разбираться — шансов на оффер будет в разы больше.

Напомню, у меня открыта запись на курс. Так как обучение индивидуальное, записаться сейчас можно в любой момент, мест пока хватает.

Как раз сейчас начинается осенний период найма.

Есть смысл записаться сейчас, если вы уже имеете опыт в аналитике или смежной сфере и хотите в осенний сезон найти работу или повысить зп.

Или записаться и начать обучение с целью устроиться уже в весеннем сезоне найма 2026. Если опыта нет - в этот вы уже вряд ли успеете. Активный найм начнется примерно в марте, до этого времени как раз можно успеть все детально изучить.

Описание курса https://news.1rj.ru/str/timuranalytics/566

Записаться или задать вопрос - @timuret

❓Стоит ли идти в аналитику данных без бекграунда и вышки? Реально ли найти работу?

Поделюсь своей оценкой на основе опыта 6 успешных кейсов учеников именно такого типа. А также что может пойти не так (проблемы тоже есть, об этом в конце поста).

При желании - обучиться реально, просто понадобится больше времени. Нужно будет погрузиться в новую для вас техническую сферу.

Если в процессе вам не станет скучно и не сольетесь - месяца за 3-4 изучаете теорию, потом проходите собесы, месяцев через 6 получаете первый оффер. Есть небольшой риск отказа уже на оформлении из-за отсутствия диплома, но не критичный.

Примеры кейсов из моего опыта:

✅ Ученик 21 год, без опыта и вышки. Обучение заняло 8 мес, этой весной получил 3 оффера, выбрал один из них где была удаленка, устроился на 150К.

✅ Ученик 40 лет, без опыта аналитиком и без вышки. Но большой жизненный опыт и навыки коммуникаций. Время обучения до оффера заняло 5 мес. Этой весной получил оффер - с премиями ~300К на руки, сейчас там работает.

✅ Ученик 19 лет, без опыта и вышки. С момента начала обучения прошло около 8 мес. В июле 2025 получил первый оффер - но в итоге оформиться не получилось. Возникли трудности при оформлении, не повезло. В моменте вызвало некоторую демотивацию.

В августе продолжили поиск, ученик получил еще 2 оффера. В одной из компаний руководителю оказалось очень важно было чтобы диплом был на руках - а он еще вуз не закончил. В итоге туда не взяли, но ученик успешно оформился во вторую компанию и сейчас там начинает работать.

Вывод: будет посложнее, так как надо будет погрузиться в техническую сферу, с которой вы до этого дела не имели. Побольше усилий приложить к собесам, понимать что могут отказать уже после оффера (но это решается тем, что после первого оффера обычно новые легко получать).

Учимся говорить на профессиональном языке аналитиков данных 😎

Новый отзыв ученика. 30 лет, окончил крутой технический вуз, сильные софт скиллы, до этого работал главой небольшого отдела европейской компании. Поделился своим восприятием ожидание vs реальность, почему оказалось проще чем думал изначально: