Симулейтив

🔥 Магистратура по аналитике данных от НИЯУ МИФИ — последний шанс подать заявку!

Сегодня у нас должен был состояться вебинар, но, к сожалению, его пришлось отменить. Вместо этого Андрон подготовил для вас серию полезных кружочков — смотрите их ниже и в комментариях! 👇

Что касается магистратуры — подать заявку можно до 20 августа включительно, рекомендуем поспешить! Для всех, подавших заявку, подготовили специальный бонус 😉

➡️ Не упустите последний шанс — подавайте заявку!

⚡️ ⚡️ ⚡️ Прямо сейчас в эфире учимся строить мощный дашборд в Superset: от логики и подготовки данных до создания визуализаций и сборки конечного продукта.
Вступительная часть вебинара уже прошла —начинается самое интересное! Спикер: Илья Ковалев — старший аналитик данных из Dodo Brands и ментор курса «BI-аналитик».

Что вас ждет:

✔️ Проработка крутой логики дашборда, чтобы он отвечал реальным бизнес-вопросам
✔️ Подготовка качественного датасета, чтобы данные были точными и понятными
✔️ Создание информативных и красивых чартов, которые легко читать
✔️ Сборка дашборда — когда всё соединяется в единую рабочую панель

➡️ Подключиться

⚡️ Создаем дашборд в Superset с нуля с экспертом из Dodo Brands

Привет! Это команда Simulative 👋

Хотите научиться создавать дашборды с нуля и вывести свои навыки BI на новый уровень?

Сегодня на вебинаре в 19:00 по МСК познакомимся поближе с Ильёй Ковалевым — старшим аналитиком данных из Dodo Brands и ментором курса «BI-аналитик». Он расскажет, как шаг за шагом построить мощный дашборд в Superset: от логики и подготовки данных до создания визуализаций и сборки конечного продукта.

На вебинаре вы пройдёте весь пайплайн:

🟠Проработка крутой логики дашборда, чтобы он отвечал реальным бизнес-вопросам
🟠Подготовка качественного датасета, чтобы данные были точными и понятными
🟠Создание информативных и красивых чартов, которые легко читать
🟠Сборка дашборда — когда всё соединяется в единую рабочую панель

Этот вебинар будет полезен и новичкам, которые только делают первые шаги в аналитике, и опытным специалистам, желающим освежить знания и освоить практические инструменты.

Присоединяйтесь сегодня в 19:00 — будет много практики и конкретики.

➡️ Регистрация

⚡️ ⚡️ ⚡️ Прямо сейчас в эфире разбираем, как аналитику получать данные для анализа из различных сервисов.

Вступительная часть вебинара уже прошла и сейчас начнется самое мясо! Спикер: Александр Грудинин— Lead Data Analyst AdTech Holding и ментор курса «Аналитик данных».

Вы еще успеваете подключиться и узнать самое важное!

➡️ Регистрация

Прямой эфир через полтора часа!

Александр ждёт вас всех на фан-встрече😎

➡️ Регистрация

⚡️Вебинар сегодня: Как аналитику получать данные для анализа из различных сервисов

Сегодня в 19:00 (МСК) Александр Грудинин — Lead Data Analyst в AdTech Holding и ментор курса «Аналитик данных» — проведет вебинар и пошагово расскажет и покажет, как с помощью Python и API сервисов можно решать такие задачи быстро и эффективно:

🟠Обсудим основной минимум знаний о Python для работы с API
🟠Как подключаться к различным API через библиотеку requests и получать структурированные данные.
🟠Как превращать «сырые» ответы в удобные для анализа таблицы, стандартизировать форматы дат.
🟠Как создавать наглядные отчеты и графики используя полученные данные.

📌Пример из практики, как это работает в реальной аналитике, можно прочитать в посте.

💡 Кому полезно?
— Аналитикам любого уровня чтобы узнать как работать с API и научиться собирать данные для анализа из различных источников
— Маркетологам, которые устали от ручного сбора данных.
— Всем, кто хочет тратить минуты вместо часов на отчёты.

➡️ Успейте зарегистрироваться — покажем реальную практику!

🚀 Как оценивать эффективность цифровых каналов?

Привет! Это Илья Ковалев, ментор курса «BI-аналитик» 👋

Современный бизнес вынужден распределять маркетинговый бюджет между множеством каналов: контекстная реклама, социальные сети, email-маркетинг, SEO. Но как понять, какие из них действительно работают?

📊 Ключевые метрики эффективности

🟠ROMI (Return on Marketing Investment)
Показывает, сколько рублей дохода приносит каждый рубль маркетинговых вложений. ROMI 300% означает, что каждый рубль расходов генерирует 4 рубля дохода.

Пример: Потратили на контекстную рекламу 100 000 ₽, получили продаж на 400 000 ₽. ROMI = 300% — отличный результат.

🟠LTV/CAC
LTV — прибыль от клиента за весь период взаимодействия
CAC — стоимость привлечения одного клиента

Золотое правило: LTV должен быть минимум в 3 раза больше CAC для здорового бизнеса.

Пример: Если lifetime value клиента 16 000 ₽, а стоимость привлечения через Google Ads — 3 000 ₽, то соотношение 5,3 — отличный показатель!

🔄 Когортный анализ: видим картину в динамике

Когортный анализ группирует клиентов по времени первого взаимодействия с брендом и отслеживает их поведение во времени.

Зачем нужен:

🟠 Реальная retention rate: Узнаете, какой процент клиентов остается активным через месяц, квартал, год.
🟠 Качество каналов: Клиенты из email могут иметь retention 60% через 6 месяцев, а с Facebook — только 25%.
🟠 Прогнозирование LTV: На основе поведения когорт можно точнее прогнозировать будущую прибыль.
🟠 Выявление проблем: Если retention резко падает на определенном этапе, значит есть проблемы в воронке.

🛠 Практические рекомендации

🟠 Связывайте данные от первого касания до продажи через CRM и веб-аналитику.
🟠 Анализируйте эффективность по типам клиентов, географии, устройствам.
🟠 Контент-маркетинг может не давать прямых продаж, но влиять на конверсию других каналов.
🟠 То, что работало полгода назад, может быть неактуально сегодня.

И, наконец, главное: лучше измерять несколько метрик качественно, чем пытаться отследить все показатели поверхностно.

Хотите разобраться глубже?
15 августа стартует новый поток курса «BI-аналитик», где я буду ментором и поделюсь своим реальным опытом — здесь вы научитесь делать данные доступными и понятными для бизнеса.

🔥 Успейте записаться со скидкой 25% – она сгорит через 4 дня!

📊 Реальный кейс: Как Python и API спасли отдел маркетинга

Привет! На связи Александр, ментор курса «Аналитик данных» 👋

Представьте ситуацию: руководитель маркетинга в панике звонит аналитику в пятницу. В понедельник важная встреча с инвесторами, а сводка по эффективности рекламных кампаний не готова. Данные разбросаны по 3 площадкам: Google Ads, Yandex.Direct и внутренняя CRM.

Проблема
Раньше это означало 3-4 часа ручного копирования данных из каждого кабинета, сведение в Excel, поиск ошибок и молитвы, чтобы всё сошлось.

Решение через API
Опытный аналитик написал Python-скрипт, который:
🔗 Подключился к API всех платформ через библиотеку requests:
• Google Ads API — получил данные по кампаниям, группам объявлений и ключевым словам в JSON-формате
• Yandex.Direct API — выгрузил статистику по показам и кликам
• CRM API — извлек информацию о лидах и конверсиях

📊 Автоматически обработал данные с помощью pandas:
• Преобразовал JSON-ответы в удобные DataFrame для анализа
• Стандартизировал форматы дат и валют между системами (pd.to_datetime, валютные курсы)
• Объединил таблицы по общим идентификаторам через pandas.merge() (UTM-метки, ID кампаний)
• Рассчитал ключевые метрики векторизованными операциями: CPC, CTR, ROAS, CAC

📈 Создал итоговый отчёт:
• Свёл все показатели в единую сводную таблицу с разбивкой по каналам
• Построил графики динамики трафика и конверсий средствами matplotlib
• Экспортировал готовые данные в Excel через pandas.to_excel() для презентации

‼️ Результат
Вместо бессонной ночи — красивый дашборд готов к утру понедельника. Руководитель выглядит героем, инвесторы довольны, а аналитик спокойно пьёт кофе.

💡 Почему это работает: API позволяет получать «живые» данные напрямую из источника, без риска человеческих ошибок. Python делает процесс автоматическим — настроил один раз, используешь постоянно.

Во вторник 12 августа на вебинаре разберем с вами техническую сторону работы API на Python, а пока жду от вас вопросов в комментариях!

Последний месяц лета обещает быть насыщенным — уже активно готовим вас к очередному учебному году 😉

На следующую неделю мы подготовили для вас ряд увлекательных вебинаров, которые помогут вам прокачать свои навыки и получить новые знания:

🟠 12 августа: Александр Грудинин, ментор курса «Аналитик даных», проведет практический вебинар по API на Python, наглядно покажет как аналитику получать данные для анализа из различных сервисов;
>> Регистрация уже открыта!

🟠 13 августа: с Ильей Ковалевым, ментором курса «BI-аналитик», проведем вебинар на тему построение дашборда для анализа платных каналов привлечения;

🟠 14 августа: Андрон Алексанян расскажет подробно о программе магистратуры и почему это маленький шаг для Simulative, но огромный для сферы аналитики😎

Все вебинары у нас проходят в 19:00 по МСК.

🗓 Сохраняйте даты в своем календаре и следите за обновлениями, чтобы не пропустить регистрацию на вебинар.

➡️ Регистрация на вебинар 12 августа

🔥 Карьера в данных начинается здесь: онлайн-магистратура с дипломом МИФИ

Напомним, что этим летом мы запустили набор в магистратуру по аналитике данных вместе с НИЯУ МИФИ — и он уже на финишной прямой! 🚀

Бюджетные места ещё есть, но буквально до конца недели. Если вы хотели сменить профессию, прокачаться в данных или просто получить крутой диплом без отрыва от работы — сейчас последний момент успеть.

👉 Оставить заявку

Отвечаем на самые популярные вопросы о программе:

Можно ли поступить без технического образования?

✅ Подходит всем – даже если у тебя нет технического образования. Главное – диплом бакалавра/специалиста и школьная математика. Преимуществом будет знание основ Python, но необходимый уровень можно будет получить за пару дней в рамках подготовки к вступительным испытаниям.

Какой диплом я получу после окончания программы?

✅ Диплом магистра МИФИ – гос. диплом по направлению по программе Математическое моделирование и прикладной анализ данных, направление подготовки 01.04.02 – Прикладная математика и информатика. Онлайн-формат не влияет на статус документа.

Чем Магистерская программа «Аналитик данных» отличается от других программ?

✅ Мы взяли свой практико-ориентированный подход к обучению и прибавили к этому научный подход НИЯУ МИФИ, чтобы создать универсальную программу, в результате которой выпускники смогут приносить пользу бизнесу сразу же после выпуска. А диплом магистра еще больше усилит вашу востребованность на рынке труда.

Сколько времени будет занимать обучение?

✅ В среднем обучение займет 20 часов в неделю. Обучение будет доступно в записи – вы сможете самостоятельно выстраивать свое расписание и учиться в любое удобное для себя время, совмещая с работой.

Как поступить?

📌 Нужно пройти вступительное тестирование (менеджер расскажет детали).
📌 Оставить заявку → подготовиться → начать учиться!

Работодатель может оплатить ваше обучение — уточните у менеджера, как это оформить.

👉 Оставить заявку

Внимание!
Возможность поступления на бюджет будет только у тех, кто до конца этой недели оставит заявку. С понедельника набор на тестирование на бюджет будет официально закрыт.

✨ Ментор «Аналитик данных»: как научиться не бояться данных

Привет! Меня зовут Александр Грудинин, и я теперь часть команды менторов курса-симулятора «Аналитик данных». Но так было не всегда.  

Когда-то я сам стоял на том же месте, где сейчас, возможно, стоите вы: смотрел на таблицы с цифрами, пытался понять что учить первым SQL или Python, и чувствовал, что всё это — какой-то тёмный лес. Мое первое знакомство с данными началось в “Тинькофф Банке”, и тогда я понял, что мало просто знать Excel — нужно разбираться в данных так, чтобы они рассказывали истории. 

Потом был опыт работы в других крупных банках - “Юникредит”, “Промсвязьбанк”, “Газпромбанк”. Где я углублял знания в SQL, Python и BI инструментах, погружался в автоматизацию, а также принимал участие в создании аналитической инфраструктуры. 

Приходило понимание, что аналитика — это не просто цифры, а решения. Один правильно построенный отчёт может сэкономить часы работы целой команде и принести значительную прибыль для бизнеса. 

Сейчас я в AdTech Holding, международная компания, занимаемся рекламой в интернете. Здесь я работаю с большими данными и сложными аналитическими системами. Продолжаю учиться сам и параллельно помогаю другим аналитикам и новичкам разобраться в предмете. Потому что помню, как сам когда-то боялся ошибиться в запросе и все таки ронял базы на проде :)

Теперь буду делиться своим опытом здесь, в Simulative. А начнем мы, кстати, уже на следующей неделе — проведу практический вебинар, где поработаем с API на Python. Покажу наглядно как аналитику получать данные для анализа из различных сервисов.  

Главное, что я понял за эти годы: аналитика — это не про идеальные знания всех инструментов. Это про то, чтобы задавать правильные вопросы, не бояться пробовать и постоянно учиться. И я здесь, чтобы помочь вам на этом пути.  

Поток курса «Аналитик данных» с моим менторским сопровождением стартанет 22 августа, а до этого времени у вас есть возможность подключиться на супервыгодных условиях.

Поехали?🚀

⚡️ Тренинг «Как делать аналитику» 2.0 стартует уже в эти выходные!

Всем привет, на связи Андрон! 👋

Друзья, ну что, уже через несколько дней стартует второй поток моего тренинга «Как делать аналитику». У нас уже сформировалась серьезная группа, мы заканчиваем формировать рабочие чаты и проводим первое занятие уже на этих выходных 🔥

Работа предстоит серьезная — нас ждет 2 месяца интенсивного погружения в аналитику, таблички, продуктовое мышление, когорты, деревья метрик и прочие интереснейшие темы. Будет непросто, но я планирую выложиться на 110%!)

С момента предыдущего тренинга прошло полгода и я сильно пересобрал тренинг. Добавились новые занятия (например, про анализ больших ассортиментных матриц), будут приглашенные спикеры (главный гость — Настя Кузнецова из «настенька и графики». Да и вообще за это время я сильно переосмыслил некоторые концепции (например, занятие по юнит-экономике изменится кардинально) — будет очень полезно даже тем, кто уже проходил первый поток!

Если вы планировали прокачаться в аналитике — крайне рекомендую вписаться через тг-бота, вы еще успеете запрыгнуть в последний вагон. Следующий поток тренинга будет не скоро — в ближайшие месяцы планирую сосредоточиться на операционных задачах, так что не откладывайте в дальний ящик 🧰

И не переключайтесь: на следующей неделе выложу у себя на канале интересный пост про очень важную и сложную концепцию в аналитике — взаимосвязанные метрики. Уверен, что с этой штукой сталкивались все и будет полезно!

➡️ Вписаться в тренинг

❗️ Курс «BI-аналитик» с ментором — успевайте записаться по ранним ценам!

Привет, друзья! Команда Simulative снова на связи — с крутой новостью для всех, кто хочет перейти в BI-аналитику без «граблей» и догадок.

15 августа стартует поток курса «BI-аналитик» с менторским сопровождением — и это больше, чем просто занятия!

🔥 А сейчас ранние цены — скидка 25% только для самых быстрых!

➡️ Забронировать место

Наш новый ментор — Илья Ковалев:
🟠 Старший аналитик данных Dodo Brands.
🟠 Более 6 лет в анализе данных и бизнес-аналитике.
🟠 Развивает аналитику международных рынков и направления Customer Value Management.
🟠 Ранее работал в Яндексе в команде Кроссервисности Плюса, где занимался развитием модели атрибуции, систем мониторинга KPI и аналитикой новых механизмов взаимодействия с партнерами.

🔍 ТОП-3 достижения Ильи в BI-аналитике:

🟠 Разработал иерархию метрик и систему оценки эффективности для управления клиентской ценностью (CVM) в Dodo Brands: согласовал бизнес-цели с аналитикой, что ускорило принятие решений по маркетингу и продукту.

🟠 Создал серию дашбордов для мониторинга KPI в Яндексе: внедрил систему отслеживания ключевых бизнес-метрик, которая позволила эффективно управлять развитием бизнеса.

🟠 Автоматизировал финансовую отчётность для стартапов на базе Tableau: его дашборды до сих пор используются для отчетов перед инвесторами.

❗️ Ментор — это тот, кто будет рядом на всём пути: проведёт установочную встречу, поможет на регулярных QA-сессиях, поделится реальным опытом и поддержит вашу мотивацию до результата.

Если хотите учиться у практиков — присоединяйтесь!

➡️ Узнать больше

⚡️ Мы в эфире! Обсуждаем первые шаги в карьере аналитика!

Вступительная часть вебинара уже прошла и сейчас начнется самое мясо! Андрон Алексанян— наш CEO и аналитик с большим стажем — расскажет, что нужно учить, если хочешь стать аналитиком, разберет примеры проектов и структуру портфолио. 

➡️ Подключиться

А вы уже записались на вебинар?
Мы ж потом проверим 🤓

➡️ Регистрация

Начинаем в 19:00 по МСК!