Симулейтив

Машинное обучение без сложностей: краткий курс для начинающих

Хотите понять, как работает машинное обучение, без погружения в сложные математические формулы?

Сегодня мы разберём основные термины и концепции простым языком. Вы узнаете, как использовать логистическую регрессию для предсказания ошибок в коде и повышения зарплаты, как визуализировать данные с помощью графиков, чтобы лучше понять результаты.

В тетрадке вы найдёте:

➖ Краткий словарь терминов ML;
➖ Основные концепции ML с примерами из жизни;
➖ Простые примеры кода на Python для логистической регрессии;
➖ Графики рассеяния для визуализации данных;
➖ Практические советы для начала работы с машинным обучением.

✅ Получить материал

📊 Simulative

-- Найти все тёплые воспоминания
SELECT * FROM студенческая_жизнь 
WHERE воспоминания = 'тёплые';

-- Обновить статус навыков после курсов
UPDATE навыки 
SET уровень = 'профи' 
WHERE дата >= '2025';

-- Удалить ненужные страхи
DELETE FROM страхи 
WHERE название IN ('сдача_проекта', 'дедлайн', 'экзамен');

Вот так могли бы выглядеть запросы к нашей «вселенской зачётке». Поздравляем всех причастных — и конечно, всех подписчиц-Татьян — с Днём студента!

Жизнь — это непрерывный JOIN опыта и возможностей. А сегодня отличный день, чтобы запустить новый CREATE TABLE для своих целей!

👑 Только сегодня дарим скидку до 35% на все наши курсы и тарифы! Ловите удачу по ссылке: https://clck.ru/3RREqu

А какой запрос вы бы написали к своей студенческой жизни? 😁

📊 Simulative

Кто будет ментором на курсе Deep Learning?

Напоминаем: программа Deep Learning Engineer — это совместный курс Simulative и МИФИ по глубокому обучению нейросетей. Вы будете создавать, обучать и внедрять современные нейросетевые модели, а также разворачивать и поддерживать инфраструктуру для них.

Кто такой ментор? Это человек, который будет помогать и поддерживать студентов на протяжении всего обучения, а также делиться своей экспертизой в чате.

Раскрываем карты: это Евгения Анкудинова, Data Scientist в Avito!

Несколько фактов о Евгении:

1️⃣ Более четырёх лет работает в области машинного обучения и Data Science.

2️⃣ Занималась разнообразными проектами как в области компьютерного зрения, так и в обработке естественного языка. Строила RAG-пайплайны, обучала модели, предсказывающие тональность текста, модели для реализации Face ID, обучала классические модели и т. Д.

3️⃣ Преподаёт в Центральном университете, читала лекции в МГУ, вела курс по искусственному интеллекту в школе Летово.

4️⃣ Закончила с красным дипломом ВМК МГУ, обучалась на кафедре, занимающейся машинным обучением.

✅ Узнать подробнее о курсе и оставить заявку: simulative.ru/dl-engineer

📊 Simulative

Вам пришёл оффер в компанию мечты! Найдите его среди сообщений:

💬💬💬💬
💬💬💬💬
💬💬💬💬

📊 Simulative

Курс «Fullstack-аналитик»: как стать незаменимым специалистом

Современные реалии рынка труда таковы, что бизнесу нужны «многорукие многоноги» — специалисты, совмещающие в себе целый спектр компетенций. Учитывая такое положение дел, а также пожелания нашей аудитории, мы разработали специальную программу «Fullstack-аналитик».

Отвечаем на вопросы, что это за программа и чем она выгодна:

❓ Что такое курс «Fullstack-аналитик»?

Это комплексная программа обучения 3-в-1, которая позволяет освоить все основные направления аналитики данных (инженерия+аналитика+визуализация) и в одиночку выстраивать аналитику любому бизнесу.

❓ Какие навыки я получу после прохождения курса?

Вы освоите весь необходимый стек для аналитика данных, включая работу с инструментами визуализации данных (Power BI, Superset, Metabase), классическими базами данных и хранилищами данных. Кроме того, вы научитесь подготавливать данные для анализа с помощью Clickhouse, Hadoop, Spark/pySpark и Docker.

❓ Сколько времени занимает прохождение курса?

Курс рассчитан на 17 месяцев, но проходить сразу всю программу не нужно: уже через 5 месяцев вы сможете начать выстраивать аналитику для бизнеса и приступить к работе как junior-специалист.

❓ Какой формат обучения используется?

Обучение проходит в комбинированном формате: видеоуроки, текстовые лекции, конспекты, задачи, проекты, peer-to-peer-проверки и тесты. Во время обучения вы будете брать коммерческие проекты от компаний-партнёров.

❓ Почему стоит выбрать именно эту программу?

— Высокий уровень востребованности: такие специалисты нужны в любой компании, где есть данные — от стартапов до крупных корпораций;
— Зарплаты фуллстек-аналитиков на 20-30% выше;
— Курс «Fullstack-аналитик» на 30% выгоднее, чем покупка трех курсов по отдельности.

Готовы начать обучение на курсе и стать незаменимым специалистом для любого бизнеса? Оставьте заявку — мы свяжемся с вами, расскажем подробнее о программе и проектах.

➡️ Оставить заявку: simulative.ru/fullstack-analyst

📊 Simulative

На низком старте! Через 2 часа обсудим поиск работы в 2026 году вместе с NEWHR

Посмотрим на поиск работы со стороны HR и поговорим, что изменится на рынке труда для аналитиков, как сделать поиск работы более эффективным и что важно учитывать при подготовке к собеседованию. Ждём всех, кто уже работает в аналитике, а также только интересующихся этой сферой.

♾ Не забывайте задать вопрос экспертам и получить ответ из первых уст!

😶 Регистрация

📊 Simulative

Как машинное обучение меняет мир

В этом видео мы расскажем о том, как алгоритмы машинного обучения помогают анализировать большие объёмы данных и выявлять закономерности. ML-инженер Савелий Батурин поделится:

*️⃣Примерами успешного использования машинного обучения, такие как анализ покупательского поведения в Walmart;
*️⃣Актуальной проблемой кадрового голода в IT, как развивать практические навыки и решать реальные бизнес-задачи;
*️⃣Новостями про развитие компьютерного зрения, распознавание текста и анализ медицинских изображений.

Смотрите там, где удобно:
📱 YouTube
📱 VK Видео

➡️ И напоминаем — уже завтра стартует новый поток курса «ML-инженер»: simulative.ru/ml-engineer

📊 Simulative

Напоминаем: у нас есть подписка на все курсы Simulative

Разбираем, кому идеально подойдет подписка. Одно решение, и миллион возможностей!

🧑‍🎓 Тому, кто только стартует (или планирует)

Вы смотрите на аналитику данных, дата-инженерию и ML и не можете выбрать, с чего начать. Подписка — ваш идеальный вариант:

→ Попробуете все ключевые направления на практике;
→ Поймёте, что вам ближе и интереснее, без лишних трат;
→ Соберёте максимально широкий стек навыков за год.

В результате вы становитесь многопрофильным специалистом, которого с руками отрывают в 2026 году. Вы закрываете сразу несколько вакансий в одном лице.

👨‍💻 Работающему аналитику

Вы уже в профессии, но чувствуете, что нужно растить экспертизу вширь или вглубь. Нужны конкретные, продвинутые навыки. Подписка в этом случае — ваш инструмент для рывка:

→ Точечно берёте модули из смежных курсов (например, по инженерии данных или ML);
→ Глубоко погружаетесь в смежную специализацию, не теряя времени на базовые темы;
→ Всегда в тренде: у вас будет доступ ко всем новым курсам (например, по A/B-тестам или Deep Learning).

В результате вы усилили свой профиль, стали архитектором данных или senior-специалистом с уникальным бэкграундом. Выросла ценность и зарплата.

👔 Менеджеру или руководителю

Вам не нужно писать код, но нужно понимать данные, процессы и возможности команды, чтобы ставить задачи, считать эффективность и принимать решения. Подписка — ваш бизнес-навигатор:

→ Проходите модули по визуализации (BI), основам анализа и интерпретации моделей;
→ Говорите с техническими специалистами на одном языке;
→ Учитесь видеть в данных точки роста и риски для бизнеса.

По итогу вы принимаете обоснованные решения, грамотно ставите задачи дата-специалистам и напрямую влияете на прибыль компании.

🔧 Специалисту из смежной области

Вы маркетолог, продуктолог, финансист или разработчик, данные — часть вашей работы, и вы хотите автоматизировать рутину и делать больше. Подписка — ваш источник суперсилы:

→ Берёте только то, что внедрите завтра: SQL для своих отчётов, Python для автоматизации, основы статистики для оценки гипотез;
→ Не тратите время на ненужную теорию — только практика под ваши задачи.

По итогу вы в разы увеличиваете свою эффективность и начинаете решать задачи, которые раньше отдавали на аутсорс или вообще не решали. Становитесь незаменимым экспертом в своей нише.

Если ваша работа или цель связана с данными — это ваш шанс получить всё, что нужно, в одной упаковке. И с выгодой до 70%!

➡️ Выбрать подписку: simulative.ru/subscription

📊 Simulative

Как перейти в аналитику данных в 2026 году? Обсудим через пару часов

Вячеслав Потапов, руководитель отдела продуктовой аналитики в Lamoda, ждёт вас на вебинаре, где вы:

🟠 Поймёте ценность аналитики на языке бизнеса: какие задачи помогают принимать решения и какие джун делает на практике;
🟠 Получите реалистичный маршрут на 6–8 месяцев до готовности к трудоустройству;
🟠 Разберёте требования работодателей к джуну: что считается базой и что обычно идёт «плюсом», чтобы не тратить время на лишнее;
🟠 Унесёте понятный план того, как сформировать портфолио и резюме, которые выгодно выделят вас на фоне других кандидатов.

#️⃣ А ещё к вебинару подключится выпускник нашего курса, который нашёл работу ещё до его окончания! Он расскажет, насколько тот пошаговый план, который мы дадим на вебинаре, соответствует реальности, сколько он учился, искал работу и с какого раза получил оффер.

➡️ Зарегистрироваться на вебинар

📊 Simulative

Обзор курса «Инженер данных»

На одном из вебинаров Георгий Семёнов, руководитель команды Analytics Engineer в Яндексе и ментор потока «Инженер данных», рассказал об инструментах, которые мы даём на курсе.

Мы решили вырезать этот фрагмент из вебинара и поделиться с вами — вы узнаете, из каких модулей состоит курс и какие навыки вы освоите в процессе обучения.

Смотрите там, где удобно:
📱 YouTube
📱 VK Видео

✅ А оставить заявку на курс можно тут: simulative.ru/data-engineer

📊 Simulative

Почему 80% дашбордов проваливаются?

Привет! На связи Анастасия Кузнецова, BI-эксперт и автор тренинга «Осмысленные дашборды» 👋🏻

Если вы создали красивый дашборд с крутой аналитикой, а им почти не пользуются, это системная проблема. Её корень в классическом, но в порочном подходе к построению дашбордов — мы строим инструмент, который не решает никаких задач и сделан просто чтобы быть.

Вместо того, чтобы начинать обсуждать визуализации и какие данные есть, начните с задачи. Попробуйте спросить — на какие вопросы должен отвечать дашборд и какую из ваших задач он должен помочь решить?

Провал происходит, когда дашборд проектируется исходя из данных, а не вокруг Jobs-to-be-Done (JTBD) — реальных рабочих задач пользователя. Безусловно, данные важны и без них никакого дашборда не будет, но фокус только на них мешает нам подумать, а что действительно может помочь решить задачу Х и подумать о том, каких данных может в том числе не хватать.

В своей статье я разобрала концепцию JTBD подробнее: https://nastengraph.substack.com/p/jobs-to-be-done-a-user-centered-approach

Как научиться собирать такие требования? Мы детально разбираем эту методологию на тренинге «Осмысленные дашборды». Вы узнаете:

🟠 Техники интервью, чтобы «докопаться» до истинной задачи;
🟠 Фреймворк для перевода пользовательских историй в структуру дашборда;
🟠 Как приоритизировать функции, чтобы делать только то, что действительно нужно;
🟠 Готовые шаблоны для описания требований, которые поймут и аналитики, и бизнес.

Превратите ваш дашборд из музейного экспоната в ежедневный рабочий инструмент!

✅ Забронировать место на тренинге: simulative.ru/bi-training

📊 Simulative

Через 2 часа построим свою рекомендательную систему

Мария Жарова, ML-инженер из команды рексистем Wildberries и автор канала Easy data, ждёт вас на вебинаре!

Вы увидите, как устроены рекомендации в маркетплейсах изнутри, разберётесь, чем занимается ML-инженер и поймёте, почему ML стал массовым инструментом в бизнесе и зачем компании вкладываются в найм ML-специалистов.

♾ Регистрация

📊 Simulative

Готовы покорить рынок данных в 2026? Секреты от тех, кто знает его изнутри

Кажется, что все хотят стать аналитиками данных. Но что на самом деле ждет профессию в новом году? Как выделиться среди тысяч кандидатов и найти работу мечты?

Ответы знают те, кто ежедневно изучает рынок и закрывает вакансии: NEWHR и Simulative. С 2018 года NEWHR проводят масштабное исследование рынка аналитиков. Они видят все тренды, ловят каждый сигнал и знают, что будет завтра.

22 января в 19:00 МСК основатель NEWHR Кира Кузьменко и авторы исследования 2025 года лично поделятся промежуточными результатами и главными инсайтами.

➡️ Регистрация

На вебинаре разберём:
➖ Тренды 2026: что происходит на рынке труда для аналитиков прямо сейчас и куда он движется;
➖ Эффективный поиск: как перестать отправлять резюме в пустоту и выстроить стратегию;
➖ Собеседование: на что действительно смотрят HR и наниматели, когда берут в команду.

📆 22 января, 19:00 МСК
🎁 Всем зарегистрировавшимся в боте — полезный гайд от NEWHR для старта в аналитике!

➡️ Регистрация

📊 Simulative

Алгоритмы машинного обучения: виды и примеры

Разберёмся, как работают алгоритмы и как они могут изменить наш подход к решению задач.

🤖 Линейная регрессия

Это один из самых простых и популярных методов машинного обучения, используемый для моделирования зависимости между одной зависимой переменной (целевой переменной) и одной или несколькими независимыми переменными (предикторами). Этот метод позволяет предсказывать значения целевой переменной на основе значений предикторов, что делает его полезным в различных областях, таких как экономика, биология и социальные науки.

Она описывается уравнением:
y=aX + b, где a — коэффициент наклона, b — свободный член.

Линейная регрессия часто используется для прогнозирования числовых значений, таких как цены на жильё или продажи товаров. Она также помогает в анализе данных, позволяя выявить, какие переменные оказывают наибольшее влияние на целевую переменную.

Для оценки качества модели применяются метрики, такие как среднеквадратичная ошибка (MSE) и коэффициент детерминации (R²). MSE показывает, насколько предсказанные значения отклоняются от фактических значений, а R² указывает на долю вариации зависимой переменной, объясняемую моделью.

Пример создания модели:

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# Создание и обучение модели
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

🤖 Логистическая регрессия

Логистическая регрессия используется для задач бинарной классификации. Она позволяет предсказывать вероятность принадлежности объекта к определенному классу (например, «да» или «нет»). Этот метод основан на логистической функции и преобразует линейную комбинацию входных переменных в вероятность.

Логистическая регрессия описывается уравнением:
P(Y=1∣X)= 1/(1+e^−(aX+b)), где P(Y=1∣X) — вероятность того, что событие произойдёт.

Логистическая регрессия широко используется в медицинской диагностике (например, для прогнозирования наличия болезни), оценке кредитоспособности и выявлении мошенничества. Она позволяет эффективно классифицировать объекты на основе различных признаков.

Пример создания модели:

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# Создание и обучение модели
model = LogisticRegression()
model.fit(X, y)

🤖 Деревья решений

Деревья решений представляют собой интуитивно понятный метод классификации и регрессии. Они делят данные на подгруппы на основе значимых атрибутов, создавая структуру в виде дерева. Каждый узел дерева представляет собой условие на одном из признаков.

Деревья решений используются в бизнес-аналитике для принятия решений и анализа рисков. Они легко интерпретируемые и визуализируемые, что делает их популярными среди специалистов по данным.

Пример создания модели:

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# Создание и обучение модели дерева решений
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X, y)

➡️ Другие алгоритмы обучения разобрали в статье: simulative.ru/blog/algorithms-ml

Если у вас есть вопросы или вы хотите узнать больше о конкретных алгоритмах и примерах, пишите в комментариях!

📊 Simulative

Целых три вебинара на этой неделе!

Строим рекомендательные системы, разбираемся в профессии аналитика данных и решаем, как искать работу в 2026 🧡

✅ 20 января, 19:00 МСК — «Как работают рекомендации товаров на маркетплейсах? Строим собственную рекомендательную систему»

На вебинаре с Марией Жаровой, ML-инженером из команды рекомендательных систем Wildberries и автором канала Easy data, разберём, как на самом деле работают рекомендации товаров в маркетплейсах и за счёт чего они увеличивают продажи. В качестве практики построим простую рекомендательную систему для каталога товаров: пройдём весь путь — от подготовки данных до модели, которая предлагает пользователю релевантные товары.

➡️ Зарегистрироваться на вебинар

✅ 21 января, 19:00 МСК — «Как перейти в аналитику данных в 2026 году: чёткий план, навыки и сроки перехода»

Эксперт вебинара Вячеслав Потапов, руководитель отдела продуктовой аналитики в Lamoda, регулярно смотрит резюме, общается с кандидатами и понимает, за что нанимают аналитиков. На вебинаре вы получите пошаговый план перехода в аналитику: какие навыки закрыть в первую очередь, как собрать портфолио без учебных проектов, как оценить свою готовность и сроки и как выглядят требования работодателей к junior‑аналитику сегодня.

➡️ Зарегистрироваться на вебинар

✅ 22 января, 19:00 МСК — «Как аналитику данных покорить рынок в 2026 году? Отвечают NEWHR и Simulative»

Вместе с гостями из NEWHR посмотрим на поиск работы глазами рекрутеров и HR: какие изменения происходят на рынке труда для аналитиков, как сделать поиск работы более эффективным и что важно учитывать при подготовке к собеседованию. А также коллеги поделятся промежуточными результатами исследования рынка аналитиков за 2025 год.

➡️ Зарегистрироваться на вебинар

Регистрируйтесь на интересные вебинары и добавляйте к себе в календарь, чтобы не забыть!

📊 Simulative