Only Analyst

Под прошлым постом про Fable 5 был комментарий, который очень точно сформулировал главное: «он отлично делает то, в чём ты разбираешься, и отвратительно делает всё остальное». Вот и ответ на вопрос «зачем теперь Python и SQL». Я несколько месяцев назад преподавал вещи, которые сегодня агент делает за секунды, и честно: было ощущение, что я учил людей запрягать лошадь накануне выпуска автомобиля. А потом понял, что устарел не Python, а устарела его роль. Это как устный счёт после калькулятора: столбиком на работе никто не считает, но без понимания арифметики ты не заметишь, что калькулятор выдал чушь. Сами Anthropic в статье про самоулучшение ИИ это подтверждают: Claude уже превзошёл человека в исполнении, но разрыв сохраняется там, где нужно суждение: выбор целей, оценка результатов, понимание, какой подход тупиковый. Знакомый «неаналитик» навайбкодил аналитику для магазинчика? Верю. Вопрос в том, кто заметит, когда она начнёт тихо врать в цифрах. Поэтому я недавно снова стал заходить на LeetCode и не ради собеседований, а как в спортзал: жим лёжа в жизни тоже «не нужен», но без него спина не держит. Алгоритмы и SQL теперь нужны не чтобы писать, а чтобы ревьюить и направлять. А вот что точно пора качать в первую очередь так это работу с агентами. И это не «вайбкодинг» (попроси, надейся и жди), а инженерия: декомпозиция задач, какие доступы выдать, какие секреты изолировать, где поставить обязательное подтверждение человеком. Моя история с почтой из прошлого поста ровно про это: главный навык оказался не «правильно попросить», а правильно ограничить. У Anthropic, кстати, человеческое ревью уже стало узким местом: код агенты генерят быстрее, чем люди успевают читать. Угадайте, чей навык в этой схеме дорожает. Так что мой ответ на собственный вопрос: база (Python, SQL, алгоритмы), как спортзал, для тонуса и контроля качества. Агентский инжиниринг как новая профессия поверх. Что выкинули из своего обучения за последний год, а что наоборот докачиваете? Интересно сравнить.

На днях наблюдал сцену, после которой перестал говорить «да это просто автокомплит». Дал новой модельке Fable 5 от Claude рутинную задачу, агент упёрся в отсутствие прав и вместо привычного «настройте доступ», он сам выдал себе разрешение в GitHub, а когда сервис прислал секретный код на почту, сам открыл почту, нашёл письмо и ввёл код. Формально всё легально, доступы выдавал я. Но останавливаться там, где раньше останавливался, он перестал. Самое интересное, что это ещё не самая сильная версия. На картинке график METR: длительность задач, которые модели выполняют автономно, удваивается каждые 4 месяца. В 2024-м было 4 минуты, сейчас Opus 4.6 тянет 12-часовые задачи. А закрытая Claude Mythos (та серая точка справа сверху, доступна только одобренным организациям) проработала «как минимум» 16 часов и METR честно повесили плашку: «измерения выше 16 часов ненадёжны». У организации, которая профессионально измеряет автономность ИИ, буквально закончилась линейка. Получается, мир тихо делится на два: у государств и корпораций будут полные версии моделей, у нас с ограничителями. Anthropic объясняет это безопасностью, и спорить сложно, ведь я сам после истории с почтой пошёл резать агенту доступы. Но эффект всё равно расслаивающий: внутри самой Anthropic Claude уже пишет 80%+ кода, а инженеры мержат в 8 раз больше, чем в 2024-м. Где грань между «закрыли ради безопасности» и «закрыли ради контроля»? И самое главное, что сейчас нужно изучать? Python и SQL? Или сконцетрироваться на работе с агентами? Напишите, что думаете. Мне немного не по себе.

Тренд на «универсалов»: кто будет востребован в аналитике в 2026? Эра «просто аналитиков», которые умеют только собирать таблицы, проходит. Сейчас заметен четкий сигнал рынка: компаниям нужны специалисты полного цикла — те, кто понимает путь данных от сбора до принятия бизнес-решения. Знания таблиц и базового SQL больше недостаточно, если вы хотите получать приглашения на собеседования и выигрывать конкуренцию у других кандидатов. Чтобы не тонуть в бесконечном списке требований работодателей, важно сфокусироваться на самом нужном. Илья Ковалёв (Senior-аналитик Dodo Brands) проведет прямой эфир о том, как выжить и вырасти в этой среде 👍

🟠Посмотрим, почему универсальные навыки стали преимуществом и как джуну соответствовать этому фильтру. 🟠Советы от HR, как доработать резюме и отклики, чтобы «пробивать» автоматические фильтры и внимание рекрутеров. 🟠Как войти в профессию и устроиться на работу быстро

💬 Всем зарегистрировавшимся Simulative пришлют полезный материал — карту компетенций аналитика данных со всеми нужными инструментами для освоения. 🔗 Регистрируйтесь на бесплатный вебинар

📚 Хэндбук по А/В-тестам от команды Trisigma (это платформа для продуктовых экспериментов от Авито Тех) — нормально так сделали. Не рекламная брошюра, а реально рабочий материал. Внутри не пересказ википедии, а разбор того, с чем сталкиваешься в продакшене. Классификация метрик: goal, proxy, guardrail, debug. Закон Кэмпбелла, атомарный дизайн, OEC. И статистика: дисперсия, стандартное отклонение, распределения, ЦПТ. Подано все без воды, с примерами и расчетами. Особенно порадовало, что объясняют на продуктовых кейсах. Полезно как начинающим, так и тем, кто уже запускает тесты, но хочет освежить в голове разницу между стандартной ошибкой и стандартным отклонением. Забрать его можно бесплатно в боте @trisigma_avito_bot. Подписка на их канал внутри, но он очень полезный.

Это интервью стоит послушать всем, кто держит руку на пульсе рынка аналитики и IT-продуктов. В новом выпуске AviTalk Виталий Черемисинов, сооснователь EXPF Sigma рассказал про объединение с Авито. Если кто не в курсе, у компании есть платформа Trisigma для автоматизации экспериментов с высокой пропускной способностью – более семи тысяч экспериментов в год. Сначала она росла внутри Авито для внутренних задач, потом вышла во внешний рынок, а после сделки команды объединились, собрали свою экспертизу в один из топовых продуктов на рынке и теперь развивают его вместе. Также Виталий объяснил, зачем вообще эксперименты нужны бизнесу. Логика простая: чем больше тестов, тем быстрее вы понимаете, какие фичи приносят деньги, а какие — убытки. Скорость проверки гипотез здесь напрямую конвертируется в выручку и страхует от фатальных ошибок. При этом команда Trisigma не просто дает софт, а помогает выстроить сам процесс, чтобы бизнес увидел профит как можно раньше. Внутри выпуска еще много интересного: как объединиться с гигантом рынка после одного созвона, стоит ли вписываться в бизнес с друзьями и как на самом деле принимаются решения в крупных компаниях. Обязательно к просмотру, без вариантов!

🚁 Открываем аналитическое испытание: Aerodrome League x Only Analyst x Aha26 Вы работаете аналитиком, которого позвали на совет директоров вымышленной киберспортивной лиги гонок дронов. Перед вами данные за целый сезон: 820 матчей, 29 000 зрительских сессий, маркетинговые расходы по регионам и каналам. Команда маркетинга уже подготовила бриф с выводами и рекомендацией. Один вопрос от совета: «Стоит ли удваивать маркетинговый бюджет на следующий сезон? Если нет — куда вложить вместо этого?»Что сдаём: один слайд (PNG или PDF). Опционально — ссылка на ноутбук или репо. Никаких ограничений по инструментам. Оценивается: глубина инсайта, конкретность рекомендации, качество подачи. Данные и легенда в архиве (который я Вам пришлю). Участвовать могут все. 🎟 Разыгрываем офлайн билет на Aha 26. Победителя выберу сам из тех, кто пришлёт решение. Срок участия до 22 мая. Условия участия: 1. Сделать репост этого поста в сторис 2. Быть подписаным на меня и @internetanalytics 3. Потом мне в личку за условиями (с ссылкой на сторис и факт подписки) 4. Опубликовать своё решение (слайд) в сторис и комментариях с отметкой меня 5. Ждать результатов

⚡️Нет понимания как начать сильную карьеру в айти? На самом деле его нет у большинства соискателей, но среди них можно выделиться, если знать какие специалисты сейчас востребованы и какими навыками они должны обладать! Заходите на бесплатный эфир, где расскажут, как стать профессиональным дата-саентистом и иметь возможность выбирать офферы в 2026 году. Ведёт Мария Жарова — ML Engineer в Wildberries, до этого Альфа и Сбер, плюс преподаёт DS в ВШЭ и МИФИ. Что обещают разобрать: 🔶Что реально смотрят в DS-вакансиях, а что просто написано «на всякий случай» 🔶Как проходить отбор без коммерческого ML опыта 🔶Какие pet-projects нормально выглядят в 2026, а какие уже как Titanic в портфолио 🔶В прямом эфире соберут churn prediction кейс — ноутбук можно будет забрать себе 🔶Ну и зарплатные вилки junior / middle / senior тоже обсудят Мероприятия несет в себе реально прикладные знания, а всем зарегистрировавшимся дадут памятку компетенций DS от 📉📉📉📉📉📉— что реально стоит учить под первый оффер, а что пока можно не трогать. Эфир стартует уже совсем скоро 📈 Зарегистрироваться бесплатно

⚡️Нет понимания как начать сильную карьеру в айти? На самом деле его нет у большинства соискателей, но среди них можно выделиться, если знать какие специалисты сейчас востребованы и какими навыками они должны обладать! Заходите на бесплатный эфир, где расскажут, как стать профессиональным дата-саентистом и иметь возможность выбирать офферы в 2026 году. Ведёт Мария Жарова — ML Engineer в Wildberries, до этого Альфа и Сбер, плюс преподаёт DS в ВШЭ и МИФИ. Что обещают разобрать: 🔶Что реально смотрят в DS-вакансиях, а что просто написано «на всякий случай» 🔶Как проходить отбор без коммерческого ML опыта 🔶Какие pet-projects нормально выглядят в 2026, а какие уже как Titanic в портфолио 🔶В прямом эфире соберут churn prediction кейс — ноутбук можно будет забрать себе 🔶Ну и зарплатные вилки junior / middle / senior тоже обсудят Мероприятия несет в себе реально прикладные знания, а всем зарегистрировавшимся дадут памятку компетенций DS от 📉📉📉📉📉📉— что реально стоит учить под первый оффер, а что пока можно не трогать. Эфир стартует уже совсем скоро 📈 Зарегистрироваться бесплатно

⚡ А вы полагаетесь на случайность при делении на тест-контроль? В среднем рандом должен дать идеальный баланс по всем — даже ненаблюдаемым — признакам между тестовой и контрольной группой. Но конкретный АБ-тест — это конкретные тест и контроль. Поэтому случайное распределение на группы наверняка окажется несбалансированным, что приведёт к проблемам с интерпретацией результатов теста. Итог — неверные бизнес-решения. Андрей Романов, тимлид команды аналитики Sales Tech, преподаватель и ментор по AБ-тестам, расскажет: 🔸 почему случайное деление на группы — это не лучшая стратегия; 🔸 по каким метрикам балансировать группы и каким алгоритмом это можно сделать; 🔸 как балансировка влияет на чувствительность тестов. И всё это — на реальных примерах и цифрах из эксперимента, где рандом дал дисбаланс. Это новый выпуск «Диванной аналитики» — серии видео, в которых аналитики рассказывают об опыте Авито. Смотреть: VK YouTube

Как вытащить из нейросети экспертный ответ? Всем привет! Возвращаемся с серией постов про базовые правила гигиены для промтинга. Будет серия из 5 постов и тем, кто дочитает до конца, перепадет небольшой гайдик. “Почему именно эта тема?” - спросите вы. Потому что это теперь часть моей работы 😄 Что такое «Ловушка среднего»? Нейросети часто отвечают как скучные стажеры: «нужно делать качественный контент и любить клиентов». Это «Ловушка среднего ответа», когда ИИ выдает статистически ожидаемые банальности. Чтобы выжать максимум, нужно заставить модель выйти за пределы поверхностной статистики. Представьте, что нейросеть - это гигантская библиотека. На простой вопрос (zero-shot) она берет самую популярную книгу с первой полки. Ответ будет формально верным, но абсолютно бесполезным. Чтобы получить эксклюзив, нужно заставить модель «копать» в архиве для профи. Ваш шаблон: архитектура «Анти-посредственность» Скопируйте этот шаблон и вставьте свои переменные. 🧠 ROLE Ты — эксперт-стратег с 15-летним опытом в [ВСТАВИТЬ ОБЛАСТЬ]. Твой стиль: жесткое критическое мышление, акцент на неочевидных нюансах, ноль клише. 📋 CONTEXT Моя задача: [ОПИСАНИЕ ЗАДАЧИ]. Обычные решения типа [ПЕРЕЧИСЛИТЬ 2-3 ОЧЕВИДНЫХ СОВЕТА] не подходят. Это пройденный этап. 🚀 TASK Разработай решение, которое учитывает глубокие подводные камни. ⛓️ CHAIN OF THOUGHT АНАЛИЗ: Выдели скрытые переменные, которые игнорируют новички. КРИТИКА: Объясни, почему стандартные подходы провалятся в долгосрочной перспективе. СИНТЕЗ: Предложи 3 стратегии высокого уровня с учетом рисков. ⛔ CONSTRAINTS — Запрещены фразы: "Важно помнить", "В заключение", "Это зависит от многих факторов". — Только конкретика: цифры, метрики, четкие фреймворки. — Формат: только суть, без «воды» и вежливости. Почему это работает? Negative Constraints: Запрещая вежливые клише, вы освобождаете место для полезных данных. Contrastive Prompting: Вы четко обозначаете «банальщину», заставляя модель вычеркнуть её из выдачи и искать связи в глубоких слоях. Priming: Заданная роль меняет лексикон нейросети со «студенческого» на «экспертный». Эксперимент Сравните два подхода: Вариант А (zero-shot): «Напиши план продвижения кофейни». (Результат: советы про Инстаграм и флаеры). Вариант Б: Вставьте шаблон выше, указав, что соцсети и листовки уже не работают. (Результат: стратегии по LTV, партизанский маркетинг и работа с локальными комьюнити). Задание первого дня! В комменатриях сделайтей few-shot промт и по схеме + впечатление от различия в ответах.

Почему аналитику (даже самому интровертному) нужно ходить на конференции Часто кажется, что конфы - это просто «тусовка ради тусовки», а всю инфу можно найти в докладах на YouTube через месяц. Но на деле профит совсем в другом. Вот мои топ-3 причины, почему это стоит вашего времени: Доступ к «невидимому» рынку вакансий. Самые интересные офферы часто не долетают до HeadHunter. Личный пример: на одной из прошлых встреч я просто разговорился с ребятами в кулуарах, обсудил пару технических кейсов и в итоге получил сразу несколько прямых предложений. Когда тебя видят вживую и понимают, как ты мыслишь, стадия «знакомства с HR» пролетает незаметно. Контекст важнее контента. Доклад - это только 20% пользы. Остальные 80% - это возможность подойти к спикеру после выступления и спросить: «А как вы решили вот эту конкретную проблему с данными, о которой не принято говорить публично?». В кулуарах рассказывают про настоящие факапы и реальные стеки, а не про «идеальный мир» из презентаций. Смена оптики. Когда долго сидишь в задачах одного продукта, глаз замыливается. На конфах ты видишь, как те же Pandas, SQL или LLM-ки используют в совершенно других нишах. Это лучший способ найти решение для задачи, над которой ты бился месяц. Куда идти этой весной? 22 мая пройдёт AHA'26 от команды Матемаркетинга. Это не просто конференция, а концентрат практики. Лёша Никушин и ребята делают упор на то, что реально работает в аналитике сейчас. Если хотите выйти за пределы своих дашбордов, познакомиться с топовыми челиками и, возможно, найти свой следующий оффер за чашкой кофе — увидимся там. А 14 мая будет еще онлайн день 😊 P.S. Кто из подписчиков хочет со мной на конференцию? ⛓️‍💥 Ссылка

Хотите поступить в магиструтуру легко - готовьтесь заранее! Ребята, я много рассказываю про Симулейтив, но отдельно хочется рассказать про уже ставшую легендарной магистратуру МИФИ × Симулейтив по аналитике и инженерии данных. Онлайн магистратура нацелена на получение практических знаний и трудоустройстве выпускников, поэтому если вы хотите развить реальные навыки - это отличный вариант. Что еще стоит отметить:

➖это официальная магистратура с дипломом гособразца от одного из лучших вузов ➖обучающую программу, которая легла в основу магистратуры, прошло более чем тысяча студентов — поэтому за качество и неотлаженные процессы можно не переживать ➖в программе не теоретические “введения”, а решение реальных кейсов бизнеса ➖преподаватели — не только академики, но и действующие аналитики и дата-инженеры из Самокат, МТС, Ozon и других компаний ➖онлайн формат, который вполне реально совмещать с работой

От обычных программ в универе эта отличается в первую очередь тем, что через два года ты не просто с дипломом, а с прокачанным стеком, который действительно нужен рынку. Места ограничены, но есть возможность поступить на облегченных условиях и получить гарантированную помощь с трудоустройством, если оставите заявку сейчас! Оставляйте заявку ➡️ ссылка

Trisigma теперь работает в формате Virtual Private Cloud (VPC) Авито Тех расширили модель поставки, и теперь платформу можно разворачивать прямо в инфраструктуре заказчика — с полным контролем над данными, доступами и безопасностью. В отличие от SaaS-модели, в VPC нет передачи данных поставщику, все внутри своего контура и под требования политики информационной безопасности. Особенно актуально для банков, госсектора и компаний с жестким регулированием. Платформу активно используют для управления продуктовой разработкой через эксперименты в ключевых направлениях. В системе проводится более 18 млрд событий в день и свыше 7000 экспериментов в год. При этом Trisigma – одна из ключевых платформ для управления продуктовой разработкой через эксперименты. И, насколько понимаю, на VPC дело не ограничится. В Авито Тех собираются также выпустить on-premise версию для развертывания на собственной инфраструктуре компании. Кстати, если говорить о цифрах, то по данным Trisigma, около 70% запросов со стороны бизнеса сейчас приходится на закрытые модели поставки — VPC или полностью изолированные on-prem-решения. Так что, Авито явно заходит в максимально «горячую» точку спроса.

Работа аналитика - уже не только про цифры! Это про умение принимать решения быстрее других. В 2026 году выигрывают не те, кто знает больше инструментов, а те, кто понимает, что именно нужно рынку прямо сейчас. Если вы: 🟠застряли в обучении и не понимаете, что учить дальше 🟠откликаетесь на вакансии, но не получаете ответ 🟠хотите в айти, но думаете, что «уже поздно что-то менять» Приглашаем вас бесплатный вебинар, где Андрон Алексанян (CEO Simulative) разложит по полочкам, как на самом деле устроен вход в аналитику сегодня! Андрон ответит на вопросы:

➖почему классические “роадмапы” больше не работают ➖как собрать портфолио, которое действительно смотрят ➖какие кандидаты получают офферы, даже уступая по опыту ➖как думают нанимающие менеджеры (и что их бесит в резюме) ➖можно ли войти в профессию после 30/40/50 — и какие у вас есть реальные преимущества.

Все, кто зарегистрируются, бесплатно получат урок по прохождению собеседований, который обычно мы даем в платных курсах. 😶РЕГИСТРИРУЙТЕСЬ

🔥 SPRINT OFFER в YADRO для системных аналитиков: Телеком и BIOS/BMC! В YADRO стартовал SPRINT OFFER для системных аналитиков. Это возможность пройти все этапы отбора и получить оффер в компанию всего за три дня. Мы в поиске специалистов в два направления: 🚀 Телеком Разработка компонентов мобильных сетей и систем управления сетью. Команда работает с архитектурой базовых станций и телеком-платформами для стандартов GSM/LTE/5G. Технологии: LTE/5G/GSM, 3GPP/RFC/O-RAN/ITU. 💻 BIOS/BMC Разработка и поддержка системного ПО для серверов и модулей серверных платформ. Технологии: BMS, BIOS/UEFI, Embedded, Linux, высокоскоростные интерфейсы, протоколы интеграции Системные аналитики в этих командах работают с формализацией требований к продукту, технической документацией и взаимодействуют с командами архитектуры, разработки и тестирования. Уровень: Специалист / Старший / Ведущий. Формат работы: Удалённая работа или офис в городах присутствия — Москве, Санкт-Петербурге, Нижнем Новгороде, Екатеринбурге, Минске. ⚙️ Как проходит SPRINT OFFER: 1️⃣ Подайте заявку до 29 марта и пройдите HR-скрининг. 2️⃣ Пройдите техническое и менеджерское интервью. 3️⃣ Получите оффер в течение 3 дней. 💙 Подайте заявку до 29 марта и всего за 3 дня начните свой путь в компании, которая задает новые стандарты в технологической среде!

Задумывались когда-нибудь о своём стартапе? 🤔 Вроде бы сейчас всё занято крупными корпорациями, но то и дело вылезают ребята, которые находят свою нишу и умудряются конкурировать с большими IT-компаниями. Свежий пример — платформа для А/В-тестов Trisigma. Сейчас этот продукт — часть Авито, а начиналось всё как проект двух школьных друзей под названием Sigma. Кстати, недавно вышло интервью с основателем платформы Виталием Черемисиновым. Тот самый случай, когда человек прошёл путь от идеи до сделки с корпорацией и рассказывает об этом без прикрас. Поговорили о том, как вообще строятся такие процессы, что делать, если напротив тебя — многомиллионная компания, и стоит ли бросаться в своё дело, если пока не уверен до конца. 🎥 YouTube, Rutube, VK Видео.

Некоторые митапы бьют в очень приземлённые ежедневные боли продуктовой аналитики и команд. Такой митап как раз намечается. 18 марта Trisigma, платформа AvitoTech, вместе с hh.ru проводят онлайн-встречу для тех, кто живёт в экспериментах, метриках и рекламных бюджетах, а также регулярно принимает решения на основе данных. В программе заявлены практические темы из реальной работы: — Что делать с пересекающимися A/B‑экспериментами, когда они искажают результаты и мешают принимать корректные решения ​— Как повышать эффективность рекламы с помощью budget‑split‑тестов и более осмысленного распределения бюджетов — Какую роль играет семантический слой в работе с AI‑агентами и как сделать так, чтобы они опирались на вашу продуктовую логику Митап пройдёт в онлайн-формате 18 марта в 18:30 мск. Если хотите послушать разбор живых кейсов и подходов из практики, ссылка на регистрацию вот тут.

⚡️Пошаговый план: как найти работу аналитику в 2026 году? Только ворвались в аналитику, но не знаете как искать работу? Непонимание уходит, если вы уверены в правильности своих действий. Приглашаем на бесплатный вебинар, где Андрон Алексанян - эксперт в области аналитики и CEO школы аналитики Simulative — в прямом эфире разберет все важные аспекты в работе аналитика, а также расскажет как получить оффер быстрее других. Кстати, на вебинаре разберут и то как стать аналитиком в 30/40/50 и более лет. На вебинаре: 🟠Разберем полный роадмап: что учить, в каком порядке, до какого уровня; 🟠Покажем структуру хорошего портфолио с примерами; 🟠Обсудим, что говорят реальные наниматели - какие у них требования:

— Покажем примеры, как оформить резюме и портфолио, чтобы привлекать внимание — Рассмотрим как выглядит найм изнутри от лица HR

💬 Всем зарегистрировавшимся Simulative пришлют полезный материал — карту компетенций аналитика данных со всеми нужными инструментами для освоения. 😶Зарегистрироваться на бесплатный вебинар