Datalytics

⚡️Как получить первый оффер аналитика данных: разбираем кейсы и тестовое задание

Аналитика — работа непростая, надо много учиться, но и не rocket science. Главное — системный подход и понимание, куда двигаться.

Александр Дарьин - ментор курса «Инженер данных» в Simulative, пришел в аналитику из рабочей профессии и уже через 2,5 года стал Senior'ом. Сейчас — старший аналитик данных ООО СберТройка.

У Александра уже был опыт, когда он приводил в профессию других людей: своего отца, друга, подписчиков, но «успешного успеха» сразу не бывает, поэтому нужно знать как именно выстроить свой путь в профессии наилучшим образом.

Итак, если вы тоже думаете о трудоустройстве в аналитике, обсудим это на вебинаре 8 июля в 18:30 по МСК. Александр расскажет, как подготовиться к собеседованию и что реально работает.

Что будет на вебинаре?
🟠Какие вопросы задают на собеседованиях? Разберём популярные темы и ловушки.
🟠История EasyOffer – как пет-проект вырос в стартап, помогающий сотням кандидатов готовиться к собесам.
🟠Разбор тестового задания – какие задачи ждут вас и как их решать.
🟠Кумулятивность и ретроспектива – почему они ведут к офферу.

🕗 Встречаемся 8 июля в 18:30 по МСК

😶Зарегистрироваться на бесплатный вебинар

Сегодня в гостях автор канала «Датавиз в BI» Алиса Ручкина.
Она ответит на самые частые вопросы начинающих BI-разработчиков:

🔹 Как выбрать график?
Используй карточки визуализации от DataYoga или посмотри в любом чарт-чузере из подборки.

🔹 Как сделать график правильным и эстетичным?
Рекомендации собраны в датавиз-стратагемах от DataYoga.

🔹 Как подобрать цвета?
Прочитай памятку о цвете в визуализации данных.

🔹 Как собрать требования для дашборда?
Используй шаблон Dashboard Canvas 2.0 и посмотри видеоролики на Youtube, добавленные на доску.

🔹 Из чего состоит процесс разработки дашборда?
Загляни на доску ДАО процесса разработки дашборда от DataYoga.

Больше подборок по датавизу и не только ты найдешь в канале «Датавиз в BI • Алиса Ручкина»📊

До ключевого события в области применения данных в финтехе – Fintech Data Day – осталось меньше недели!

В программе будет 3 трека:

1. Основной «Максимум данных в финтехе для ускорения бизнеса»
2. Трек открытого диалога «Создаем коллаборацию вокруг данных в финтехе»
3. Спецтрек «Инновационные технологии и аналитика на базе ИИ. Управление экономикой продуктов на основании данных в транспорте»

Хедлайнеры форума:

💰 Виктор Кантор, настоящая легенда в сфере данных. Виктор строил службу машинного обучения «Яндекс.Такси», руководил группой анализа пользовательского поведения в Yandex Data Factory. В наст. время – советник генерального директора в МТС

💰 Анна Казакова, директор по рискам, вице-президент, Т-Банк

💰 Алексей Каширин, директор Центра продвинутой аналитики, Альфа-Банк

💰 Павел Денисенко, Директор департамента развития платформы больших данных в X5 Group. 18 лет в индустрии работы с данными

💰 Игорь Вахламов, Управляющий директор, Газпромбанк. Курирует DS/ML в Центре технологий ИИ в направлениях рисков, кредитного мошенничества, проектного финансирования, лизинга

💰 Николай Тиден, Chief Data Scientist & Data Officer, Блок «Сеть продаж», Сбер

И другие.

Ведущий: Александр Толмачёв, генеральный продюсер Форума Fintech Data Day

10 июля форум соберет 500+ участников. В их числе: ведущие эксперты по данным из банков, технологических компаний, поставщиков скоринговых решений, дата-провайдеров и многих других. Присоединяйтесь!

Программа с темами выступлений уже на сайте.

Генеральным партнером форума является компания Deco Systems.

👉 Программа и регистрация

Больше инсайтов от спикеров и подробностей их выступлений — в канале форума.

Тимлид, вам слово📣 Приглашаем на митап по управлению командами

Воспользуйтесь летним затишьем, чтобы посмотреть на практику коллег, промониторить «погоду» в своей команде и, возможно, обновить стратегию работы. Обсудим дела тимлидские на офлайн-встрече TeamLead Talks в офисе Lamoda.

🪢 Обменяемся опытом, разберем кейсы командного управления и выберем лучшие решения.

🍕 Наладить непринужденное общение помогут нетворкинг-разогрев, игра «IT-бункер», закуски и напитки.

Присоединяйтесь к Team Lead Talks:
🗓 2 июля в 19:00.
📍Офлайн, Москва, офис Lamoda.
🔗 Регистрируйтесь по ссылке, количество мест ограничено.

Реклама. ООО «Ламода Тех».  ИНН 7734461512. erid:2W5zFGTFktx

DevCrowd запускает новый опрос для дата-инженеров, аналитиков, дата-сайентистов, ML-инженеров и их руководителей.
Зачем участвовать?
– чтобы понять, какие задачи и инструменты сейчас в тренде,
– увидеть, как устроена работа у коллег в других продуктах,
– узнать, как растут зарплаты и роли в индустрии,
– получить данные, которые можно использовать для самодиагностики и карьерного планирования.
🗂 Пример прошлогоднего исследования — devcrowd.ru/ds24
📝 Опрос займёт 15 минут, результаты появятся в открытом доступе в августе.
👉 Пройти опрос

У меня была нудная задача. Признаюсь, что я очень многие задачи считаю нудными по умолчанию. И я вынужден сам вдыхать в них какую-то творческую составляющую, чтобы они переставали быть такими нудными. В общем, я сам себе сначала рою яму отчаяния от того, что «боже мой какая же это скучная задача», а потом из этой ямы выкарабкиваюсь различными героическими и почти что поэтическими путями

Задача моя состояла в том, чтобы сделать тренд-репорт о том, что вообще происходит с использованием ИИ в продуктах — какие тренды, нововведения. И я не хотел сознательно просто рассказывать про то, что появляются новые модели и т.д. и т.п. Также мне не хотелось делать компиляцию из уже известных тренд-репортов и сыпать банальностями в перемешку с баззвордами. Мне хотелось прям понять какие конкретные ИИ функции внедряют разные технологические компании в свои продукты и какие большие тренды из этого вырисовываются, в общем, по классике — сначала сигналы, потом паттерны

Как вы уже поняли, сделать эту задачу как-то откровенно плохо я не хотел, но и закрадывалась «перебирать тьму различных пресс-релизов и кропотливо выбирать из них те, что достойны включения в моё исследование — такое себе удовольствие»

В итоге я сделал задачу с помощью ИИ — поэтапно собрал источники, скопировал всё что нужно в единый док и скормил его Claude (хотя конечно можно было бы сделать сразу Deep Research в Claude, но я так не хотел, потому что не контролировал бы источники)

А ещё прелесть в том, что когда решаешь задачу через ИИ, то фактически документируешь весь процесс. В итоге навайбкодил сделал вот такую симпатичную страничку с помощью Claude и Replit, примерно за 2 часа, которая рассказывает обо всём процессе в занимательной форме

Я ещё позже отрефлексирую что это вообще значит глобально, но общая суть в том, что:
а) делать задачи становится проще — новая задача становится экспериментом по взаимодействию человека и ИИ;
б) выполняя задачи с помощью ИИ вы фактически попутно документируете процесс выполнения, а значит выше вероятность, что эту задачу вы можете делегировать;
в) эти алгоритмы решения позже могут быть переложены в агентную систему и выполнены с минимальным участием человека;
г) бонусно вы можете производить из каждого такого взаимодействия с ИИ некоторое количество контента разных форм — как некие behind the scenes вашей деятельности;
д) весь этот контент может быть упакован в one-pager, который предоставляет некоторую базовую интерактивность, а не просто статичен, а стоимость производства такого контента довольно-таки мала

Ну и сам отчет почитайте

🚀 Вы — аналитик или руководитель? Тогда вам знакома проблема целеполагания.

Саша Мирской, директор аналитики вертикали Авито Товары, рассказывает, как правильно ставить цели менеджерам аналитики и на что на самом деле стоит тратить ресурсы.

☄️ Почему руководителей аналитики невозможно адекватно оценить по старым схемам.
☄️ Что такое «гигиенические проекты» и почему их стоит ограничивать.
☄️ Как цели превращаются в карьерный рост, а не просто в отчет.

💡 Не SMART-теория, а живой фреймворк с реальными примерами → смотрите новый впуск!

⚡️Кто такие дата-инженеры и почему без них не обойтись современному бизнесу?

Сейчас каждая компания собирает тонны данных: продажи, клиенты, маркетинг, логистика. Но сырые цифры бесполезны, если их нельзя превратить в понятные отчёты и выводы.

Приглашаем вас на вебинар 3 июня в 18:30 по МСК, где наш новый спикер — Владислав Вареник, Data Engineer в Сравни.ру — расскажет кто такие дата-инженеры и как они ускоряют работу бизнеса.

Что вы узнаете на вебинаре?
🟠Поговорим о профессии дата-инженера и почему эта профессия востребована.
🟠Как устроен процесс работы с данными.
🟠Как автоматизировать отчёты с помощью dbt и SQL.
🟠Пример из реальной практики.

Даже если вы далеки от аналитики — покажем, как начать с нуля и быстро получить результат. Не упустите шанс научиться тому, что будет цениться ещё десятки лет! 🚀

🕗 Встречаемся 3 июня в 18:30 по МСК

😶Зарегистрироваться на бесплатный вебинар

За последние полгода на волне хайпа AI я видел, как команды пытаются внедрить AI-ассистентов в процессы BI, при этом не умея толком настроить отчётность. Покупают Tableau за миллионы, а потом год разбираются, почему метрики не сходятся

Проблема в том, что BI воспринимают как чисто «техническую задачу». Мол, наймём аналитиков, они всё настроят. А на деле это стратегический вопрос: как данные помогают принимать решения?

Я давно слежу за тем, что делает Александр Бараков (автор канала data nature) — он один из немногих, кто понимает разницу между «сделать дашборд» и «выстроить data-driven культуру». И когда увидел, что он запускает курс по BI-стратегии, подумал — наконец-то кто-то будет учить не инструментам, а системному мышлению

«BI-стратегия: от концепции до системных изменений» стартует 18 июня. 11 вечерних занятий, где вы разработаете собственную BI-стратегию под свою компанию — с учётом зрелости организации и готовности пользователей

Для моих читателей действует скидка 10% по промокоду в комментариях

Регистрация по ссылке

Самое время перестать латать дыры в аналитике и начать выстраивать систему, которая реально работает на бизнес

Эра скучных графиков окончена.

Визуализация данных сделает любую информацию занятной и удобной для изучения, но в этой сфере не обойтись без проводника.

Роман Бунин — эксперт в визуализации данных, развитии BI-систем и разработке дашбордов. Что всё это значит и как сделать первые шаги на поприще — читайте в карточках.

А для полного погружения в тему Роман подготовил полезные ссылки:

• Матрица компетенций для BI-аналитика с подробным гайдом

• Список самых нужных книг по теме

• Статья о разновидностях визуализации данных

• Бесплатный курс по DataLens

• Видео о визуализации собственных данных

#Мнение

🔥 Набор материалов, который нужен КАЖДОМУ АНАЛИТИКУ!

Александр Нездемина выложил в свободный доступ разборы реальных собесов и задач + топовые шаблоны и чек-листы!

👉 Скорее подписывайтесь, такое редко бывает бесплатно! Я уже скачал себе все материалы! ⚙️

https://t.me/+hASxh8fnM49mMGJi

Erid: 2Vtzqx4vUd2 Реклама.ИП Пяташева Александра Витальевна ИНН 744518674547

Лучше практики может быть только…еще больше практики

В karpovꓸcourses это прекрасно понимают, поэтому не только предлагают большой объем практических задач в каждом курсе, но еще и разработали программы, полностью сфокусированные на практике, — симуляторы для продвинутого изучения Data Science.

К примеру, «Симулятор аналитика» позволит пройти полный цикл выстраивания аналитических процессов в компании под руководством ведущих экспертов сферы — и все это онлайн, в комфортном режиме, с возможностью совмещать обучение и жизнь. За 2 месяца вы погрузитесь в полноценный рабочий процесс, узнаете, с какими задачами ежедневно сталкиваются аналитики, и сами научитесь их решать.

А если решитесь начать обучение до 31 мая, то можете забрать «Симулятор аналитика» в комплекте с «Симулятором A/B-тестов» — и сэкономить на этом комбо 8% от суммарной стоимости программ.

Как вам такое предложение?

Реклама. ООО «Карпов Курсы», ИНН: 7811764627, erid: 2VtzqxNWE4L

🔊 А вот и запись эфира, где аналитики Авито отвечали на вопросы. И тайм-коды для удобства:

2:00 | Какие качества начинающего аналитика самые важные
6:47 | Что мы сделали бы по-другому в рамках аналитики Авито
9:55 | Как в больших компаниях ловить баланс между быть в теме важных нововведений/исследований и не захлебнуться от информации
13:10 | Сложные вопросы и ответы про A/B-тесты
25:44 | Про Академию аналитиков Авито
32:40 | Снова про hard-скилы аналитика и инструменты
36:44 | Как попасть в Академию аналитиков
40:34 | Где ищем интересные аналитические кейсы, которые затем применяем в работе
44:10 | Про исследования

➡️ Больше контента от инженеров Авито смотрите на YouTube канале AvitoTech

Чувствуешь, что не хватает знаний технички для уверенности на работе?

Кажется, что перелопатила весь интернет, но так и не пришло понимания, а информация не сложилась в единый пазл? 🤔

СТОП ❌

Если тебе надоело:
❌ бесконечно готовиться и заваливать техсобесы,
❌ ощущать, что не хватает технических знаний, чтобы «соображать» в работе,
❌ не понимать терминологии и о чем идет речь на встречах команды,
❌ не понимать с какого края подступиться к решению рабочих задач,
❌ что не хватает структурности, системности и уверенности,

то есть решение ✅

Канал Александра Нездемина, практикующего системного аналитика с 14летним опытом.

В его канале ты найдешь емкие и структурные разборы задач из собесов, реальные кейсы и понимание, как применять знания сразу на практике 🔥

➡️ Не упусти этот шанс!

Подписывайся на канал и переходи в закреп, там уже ждут разборы задач с собесов, после которых точно закрутятся шестеренки в твоей голове 👇🏻

https://t.me/+pu3-rA54mFxhMDFi

❗️Настало время перестать теряться и начать уверенно двигаться вперед!

⚡️Создаём свою нейросеть в PyTorch

Хотите быстро разобраться в PyTorch и написать свою нейросеть? Мы подготовили для вас вебинар, где на практике разберём все этапы создания ML-модели.

Вебинар проведет Владислав Агафонов — ML-инженер, ранее работал в Yandex и Huawei.

Что будет на вебинаре?
🟠Установим PyTorch в Google Colab и настроим работу на бесплатном GPU;
🟠Поймём, что такое тензоры и почему они — фундамент всех нейросетей;
🟠Скачаем готовый датасет, разберём его структуру и подготовим для обучения;
🟠Научимся использовать DataLoader для эффективной загрузки данных;
🟠Пошагово соберём облегчённую версию классической свёрточной нейронной сети (CNN);
🟠Обучим и протестируем модель.

🕗 Встречаемся 14 мая в 18:30 по МСК, будет много практики, ответы на вопросы и полезные инсайты от эксперта.

😶Зарегистрироваться на бесплатный вебинар