Симулейтив

Ребят, вебинар стартует уже через час!

Ждём всех — Савелий приготовил для вас кое-что особенное 😉

➡️ Регистрация

❗️ Савелий ждёт всех в 18:30 по МСК

Мы не только поговорим о профессии, но и соберем практический кейс, который можно монетизировать 💰

➡️ Регистрация

❗️ Как стать ML-инженером в 2025 без технического образования?

Сегодня в 18:30 по МСК проведем вебинар, где расскажем как вырасти до конкурентоспособного ML-инженера с нуля и покажем на живом примере, как можно заработать на языковой модели уже на старте.

На вебинаре вы узнаете:
🟠 Чем на самом деле занимается ML-инженер и почему это перспективно.
🟠 Почему не нужно быть гением математики, чтобы начать.
🟠 Какие ошибки совершают новички и как их избежать.
🟠 Четкий роадмап обучения: от основ до продвинутых тем.
🟠 Реальный кейс — разберём ML-решение, за которое бизнес готов платить.

*️⃣ Спикер вебинара: Савелий Батурин, Senior ML-Engineer в Postgres Professional, а также преподаватель нашего курса-симулятора «Инженер машинного обучения».

➡️ Регистрация

⚡️ Как пройти собеседование, если нет опыта?

Андрон ответил по своему опыту, а был ли такой опыт у вас? У нас здесь много начинающих специалистов — подобные истории их бы очень приободрили😉

🔥 Создание поля объектов в Python с помощью setattr()

В работе с Python порой возникают ситуации, когда нужно динамически создавать поля объектов. Например, вы можете столкнуться с задачей занесения данных из словаря в атрибуты класса (мы столкнулись с такой задачей 🙂).

Код, который вы напишете для этой задачи, должен уметь обрабатывать различные словари со своим набором ключей и значениями. Неординарная задача. Но мы знаем, как это сделать!

🟢 Один из способов решения этой задачи - использовать функцию setattr(). Эта функция позволяет динамически назначать поля объекта во время выполнения программы. Она принимает три аргумента: объект, имя атрибута и значение атрибута.

Например, предположим, что у нас есть словарь my_dict:

my_dict = {
    'name': 'Максим',
    'age': 25,
    'city': 'Москва'
}

Мы можем создать объект Person и использовать функцию setattr() для присвоения значений атрибутам:

class Person:
    pass

p = Person()
for k, v in my_dict.items():
     setattr(p, k, v)

В результате мы получим объект Person с атрибутами name, age и city.

📎 Такой подход кажется крайне удобным, потому что мы автоматизируем создание атрибутов и избегаем ручной обработки.

💡 Кроме того, функция setattr() может пригодиться в других ситуациях, когда нужно динамически создавать поля объекта. Например, при работе с API или базами данных, когда набор полей может меняться в зависимости от запроса пользователя.

❗️Работа с API и JSON в Python: практическое руководство

Недавно мы провели интенсив по сбору данных с Wildberries через открытый API, и теперь делимся полезным материалом для всех, кто хочет разобраться в работе с API и JSON на практике.

Даже если вы не были на вебинаре, этот гайд поможет вам освоить ключевые навыки: научитесь делать запросы, получать и анализировать данные из открытых источников с помощью Python — всё на реальных примерах и без лишней теории!

Внутри вы найдете:

🟠 Пошаговую инструкцию по работе с API и обработке JSON;
🟠 Практику: получаем данные из открытого API и сразу анализируем их;
🟠 Разбор сложных структур и способы сохранять данные;
🟠 Готовый пример — парсим температуру в разных городах и ищем самый тёплый.

Переходите к материалу — вас ждут готовые кусочки кода и советы для быстрого старта!

➡️ Получить материал

#полезность

🦾 Пошаговый план: как стать инженером машинного обучения в 2025

Хотите войти в одну из самых востребованных и высокооплачиваемых IT-профессий, но кажется, что ML — это сложно и требует только высшего образования?

17 июня в 18:30 по МСК проведем вебинар, где развеем мифы и покажем реальный путь с нуля до конкурентоспособного ML-инженера!

Спикер вебинара: Савелий Батурин, Senior ML-Engineer в Postgres Professional, а также преподаватель нашего курса-симулятора «Инженер машинного обучения».

На вебинаре вы узнаете:

🟠 Чем на самом деле занимается ML-инженер и почему это перспективно.
🟠 Почему не нужно быть гением математики, чтобы начать.
🟠 Какие ошибки совершают новички и как их избежать.
🟠 Четкий роадмап обучения: от основ до продвинутых тем.
🟠 Пример реального кейса — как выглядит работа ML-специалиста.

🚫 На вебинаре разрушим 3 главных страха:

→ «У меня нет технического образования» — какие навыки на самом деле проверяют работодатели
→ «Нужно быть гением математики» → на практике важнее понимание и практика.
→ «Без PhD не возьмут» → большинство ML-инженеров — практики, а не теоретики.

Бонусы для участников: готовый роадмап обучения.

🔗 Регистрируйтесь и начинайте свой путь в ML!

🚀 Персональная экскурсия в Симулятор: быстрый старт в аналитике с гарантией результата!

На этой неделе стартует два курса-симулятора:
➖11 июня: менторская программа «Аналитик данных»
➖ 13 июня: курс-симулятор «Аналитик данных»

Мы много говорим о том, как у нас устроено обучение: помимо теории, прежде всего, обучение построено на решении реальных бизнес-кейсов, чтобы вы сразу получили практические навыки и стали востребованным специалистом.

Но слова — это одно. Хотите увидеть всё своими глазами? Для этого у нас есть «Экскурсия в Симулятор».

Что это такое?

За час в формате персонального созвона в Google Meet мы покажем вам нашу платформу и вы получите готовый план для старта в профессии 🔥

На встрече вы:

🟠 Узнаете, как войти в аналитику даже с нуля — без лишней теории и воды, только рабочие стратегии.
🟠 Получите чек-лист ключевых навыков и кейсов, которые ждут от вас работодатели.
🟠 Увидите реальные проекты и портфолио, которые гарантированно приводят к офферам (с примерами наших студентов).
🟠 Разберете ошибки новичков, из-за которых 90% не могут устроиться — и как их избежать.

👉 Забронировать место

🔥 Бонус для участников экскурсии:

🟠 20 идей для портфолио — чтобы вас заметили.
🟠 Готовый роадмап аналитика — что учить и в каком порядке.
🟠 Сборник «каверзных» вопросов с собеседований + ответы.

👉 Забронировать место

P.S. Уже после экскурсии вы точно будете знать: подходит ли вам аналитика, сколько времени займет обучение и как быстро выйти на доход.

Стоит ли приходить на второй день, если не был в первый? Стоит 😉

➡️ Регистрация

⚡️ Продолжаем собирать реальный проект на Python для портфолио

Сегодня второй день интенсива, где вы с нуля освоите Python, автоматизируете сбор данных с Wildberries и создадите реальный кейс для портфолио — даже без опыта в коде.

Узнаете, как такой кейс увеличивает продажи на 15% и сокращает рекламные расходы на 20%, а спикер Андрон Алексанян (CEO Simulative) объяснит всё просто и без воды.

Что было вчера:

🟠 Разобрали основы Python, которые нужны любому аналитику;
🟠 Узнали, как решить очень распространенную аналитическую задачу — парсинг позиций товара на WB с помощью Python;
🟠 Написали скрипт для парсинга позиций конкретного товара.

Что будет сегодня, 11 июня в 18:30 по МСК:

🟠 Допишем скрипт, чтобы собирать данные по разным товарам и разным запросам;
🟠 Научимся сохранять данные в базу данных SQLite с помощью Python;
🟠 Построим наглядные графики динамики позиций;
🟠 Разберем бизнес-ценность этой задачи.

💡 Что получите в итоге?

🟠 Готовый серьезный проект для портфолио, который можно сразу добавить в резюме;
🟠 Освоите крутые фишки языка Python: модуль requests для работы с http-запросами, работу с базой данных SQLite и библиотеки для визуализации и построения графиков;
🟠 Дополнительные материалы — гайд по работе с API и JSON в Python.

➡️ Регистрация

🔥 Готовим проект для портфолио: анализируем данные с WB с помощью Python

Итак, начинаем наш шедевро-интенсив!

Сегодня вместе с Андроном делаем следующее:

🔹 Разберем основы Python, которые нужны любому аналитику;
🔹 Узнаем, как решить очень распространенную аналитическую задачу — парсинг позиций товара на WB с помощью Python;
🔹 Напишем скрипт для парсинга позиций конкретного товара.

Чтобы получить еще больше пользы — задавайте свои вопросы в чате прямого эфира!

➡️ Подключиться

Скромно напоминаем, что интенсив стартует именно сегодня, в 18:30 по МСК.

➡️ Присоединиться к движухе

🤔 Как добавить проект в портфолио аналитика с помощью Wildberries и Python?

Уже сегодня стартует интенсив, где за 2 дня вы с нуля освоите Python, автоматизируете сбор данных с Wildberries и создадите реальный кейс для портфолио — даже без опыта в коде.

Узнаете, как такой кейс увеличивает продажи на 15% и сокращает рекламные расходы на 20%, а спикер Андрон Алексанян (CEO Simulative) объяснит всё просто и без воды.

🎯 Программа на два дня — максимум практики

День 1, 10 июня в 18:30 по МСК:

🟠Разберем основы Python, которые нужны любому аналитику;
🟠Узнаем, как решить очень распространенную аналитическую задачу — парсинг позиций товара на WB с помощью Python;
🟠Напишем скрипт для парсинга позиций конкретного товара.

День 2, 11 июня в 18:30 по МСК:

🟠Допишем скрипт, чтобы собирать данные по разным товарам и разным запросам;
🟠Научимся сохранять данные в базу данных SQLite с помощью Python;
🟠Построим наглядные графики динамики позиций;
🟠Разберем бизнес-ценность этой задачи.

💡 Что получите в итоге?

✔️ Готовый серьезный проект для портфолио, который можно сразу добавить в резюме;
✔️ Освоите крутые фишки языка Python: модуль requests для работы с http-запросами, работу с базой данных SQLite и библиотеки для визуализации и построения графиков;
✔️ Дополнительные материалы — гайд по работе с API и JSON в Python.

➡️ Регистрация

🔥 Новая магистратура для будущих аналитиков: МИФИ + SIMULATIVE открывают набор!

Хотите стать аналитиком данных или дата-инженером с дипломом топового вуза и реальным опытом?

Теперь это возможно! НИЯУ МИФИ и Simulative запускают совместную магистратуру, где вы получите:

🟠 Научную базу от одного из лучших технических вузов страны;
🟠 Практику на симуляторе — работа с реальными бизнес-кейсами «как в работе»;
🟠 Гарантированное портфолио, которое выделит вас среди других кандидатов;
🟠 Возможность получить диплом магистра бесплатно.

Кому подойдет программа?

🟠Новичкам — чтобы с нуля войти в профессию и сразу устроиться аналитиком;
🟠Аналитикам с опытом — углубить знания и прокачать продуктовое мышление;
🟠Менеджерам — научиться работать с данными без помощи аналитиков;
🟠Выпускникам вузов — быстро построить карьеру в Data Science.

Что нужно для поступления?

🟠Диплом бакалавра/специалиста/магистра (любое направление)
🟠Базовые знания математики (школьный уровень)
🟠Минимальное понимание Python (если нет — поможем подготовиться)

Почему это круче обычной магистратуры?

🟠Гибкий онлайн-формат — учитесь из любой точки мира;
🟠100% практики — никакой «воды», только симулятор реальных задач;
🟠Все льготы студента МИФИ — диплом, отсрочка, налоговый вычет;

Успейте подать заявку! Набор уже стартовал, но количество мест ограничено — всего 5 бюджетных и 20 платных.

👉 Узнать подробности поступления 👈

P.S. Хотите узнать, подойдет ли вам программа? Оставьте контакты — поможем оценить ваши шансы и подготовиться к поступлению!