Яндекс Практикум. Программирование и анализ данных

Что почитать аналитику данных Делимся подборкой книг, получивших высокие оценки участников книжного клуба для аналитиков. Эти книги не связаны напрямую с профессией, но будут полезны многим. 📍 «Пиши, сокращай 2025: Как создавать сильный текст» Одна задач аналитика — быть переводчиком: адаптировать язык программирования для бизнеса, а цифры — для широкой аудитории. Чтобы донести смысл, текст должен быть чётким и убедительным. Этому учит книга, а её советы остаются актуальными даже в эпоху нейросетей. 📍 «Как лгать с помощью статистики» Книга не только о статистических манипуляциях, но и о базовых принципах статистики. Она помогает распознавать уловки, а также оформлять результаты исследований так, чтобы они служили принятию обоснованных решений. 📍 «Думай как математик: Как решать любые задачи быстрее и эффективнее» Книга о методах, помогающих учиться проще, результативней и быстрее. Эти техники полезны не только для математики, но и для изучения языков, и для освоения других навыков. 📍 «Чёрный лебедь. Под знаком непредсказуемости» Книга о значимых событиях, меняющих ход истории. Помимо концепции «чёрного лебедя», в книге рассматриваются важные идеи, например, разделение «известного неизвестного» и «неизвестного неизвестного». 📍 «Думай медленно… решай быстро» Книга раскрывает две системы мышления: быструю, интуитивную, и медленную, аналитическую. Помогает осознать когнитивные искажения, улучшить качество решений и тем самым эффективнее аргументировать позицию на рабочих встречах. 📍 «Цель. Процесс непрерывного совершенствования» Книга поможет понять, почему концентрация на «исторически правильных» ключевых метриках может привести бизнес к кризису, и как выбрать действительно важные показатели. Читается легко и захватывающе. Если хотите попробовать себя в анализе данных — начните с бесплатного курса «Основы анализа данных и Python». Он займёт всего пару часов: за это время вы разберётесь в основах, познакомитесь с Python и решите 4 кейса по работе с данными из разных областей.

Где работать: продукт, аутсорс или стартап IT-специалисты могут строить карьеру в разных типах компаний, и у каждого варианта есть свои особенности. Разбираем их плюсы и минусы, чтобы помочь вам с выбором. Хотя каждая компания уникальна, эти описания дадут общее представление. Продуктовая компания ⏺ Структурированный онбординг ⏺ Чёткие, продуманные, но долгие процессы ⏺ Высокая конкуренция, строгая система грейдов ⏺ Углубление стека, автоматизация, доступы к обучению ⏺ Зарплата высокая или рыночная, ДМС ⏺ Бенефиты, поддержка удалёнки ⏺ Сложный наём: 3–6 этапов Аутсорсинговая компания ⏺ Необходимость быстрого погружения, многозадачность ⏺ Гибкие процессы, работа на нескольких проектах ⏺ Карьерный рост зависит от навыков ⏺ Развитие широкого стека, разные типы задач ⏺ Средняя зарплата ⏺ Меньше бенефитов, гибкая удалёнка ⏺ Более простой наём: 2–3 этапа Стартап ⏺ Минимальный онбординг ⏺ Высокая гибкость, процессы неустоявшиеся ⏺ Карьерный рост зависит от успеха компании ⏺ Часто нужно расширять свои компетенции ⏺ Как правило, высокая зарплата ⏺ Обычно минимум бенефитов ⏺ Собеседование в 1–2 этапа Если вам важна стабильность и развитие в рамках одного продукта — выбирайте продуктовую компанию. Если хочется разнопланового опыта — аутсорс. А если вас не пугает неопределенность, стартап тоже станет отличным вариантом. Согласны с такими описаниями? Поделитесь опытом в комментариях 👇

Книжная полка DevOps-инженера Сергей Задорожный — руководитель отдела платформенных решений банка «Центр-инвест», автор курса «DevOps для эксплуатации и разработки» и большой любитель книг. А ещё — блэк-метала и котиков. К сожалению, котиков в этой подборке нет. Зато Сергей поделился книгами, которые помогут DevOps-инженеру на всех этапах карьеры. Подборка начинается с самых основ разработки и администрирования, а дальше темы всё сложнее и интереснее. В подборке есть книги по темам: ⏺️ Основы ⏺️ Архитектура ⏺️ Методологии ⏺️ Практики ⏺️ Культура и процессы ⏺️ Софтскилы Ищите подборку в статье на Хабре — в конце есть удобный список всех рекомендаций. А если хочется меньше теории и больше практики, приходите учиться в Яндекс Практикум. Выберите направление и начните учиться бесплатно — у большинства курсов первые уроки доступны для всех.

Как мы создаём курсы, которые меняют карьеру Что мы делаем, чтобы онлайн-обучение было полезным и комфортным, а студенты добивались своих карьерных целей? Рассказываем об этапах работы над курсами в Практикуме — от предварительных исследований до сопровождения студентов в первых карьерных шагах. ➡️ Читать статью на Хабре

Задумываетесь об обучении, но не уверены, что справитесь? Решиться на полноценное обучение бывает непросто. На пути встают и объективные причины, и внутренние барьеры: «Что если я не справлюсь? Или не хватит времени? Или мне надоест? Или вообще уже поздно?» Reminder объединился с Практикумом и подготовил материал про обучение для взрослых. Внутри — научно проверенные методы, которые помогут вписать учёбу в жизнь, найти правильную мотивацию и поверить в себя. Делимся тремя приёмами из материала, которые помогут справиться со сложностями в обучении. 1️⃣ Разбивайте задания на части Дробите большие задачи на маленькие, легко выполнимые. Помимо того, что так проще сделать работу, это еще и поддерживает мотивацию: мозг подкрепляет выполненное задание дофамином. Любой учебный материал состоит из отдельных блоков, например уроков или глав в книге. Они делятся на еще более компактные части: определения, правила, сопутствующие факты. Отдельную такую часть не так сложно выучить. А дальше только вперёд! 2️⃣ Попросите о помощи Исследования показывают, что далеко не все студенты готовы просить о помощи, — влияет воспитание, образовательная среда и даже пол. При этом обращение за помощью к преподавателям или организаторам точно помогает в учебе и в достижении целей. Внутри курсов Практикума также есть возможность проконсультироваться с GPT: попросите искусственный интеллект объяснить сложную тему простыми словами. 3️⃣ Полюбите ошибки Наш мозг так устроен, что, совершая и исправляя ошибки, мы быстрее учимся. Учёные из Аризонского университета вычислили, что для прогресса в обучении нужно, чтобы в тестах ошибались примерно в 15% случаев. Если ошибаетесь реже — всё слишком просто. Если чаще — значит, материал слишком сложен. Вы не можете изменить программу и тесты, которые предлагает онлайн-курс, но, помня о «золотой пропорции» 85 на 15, вы сможете легче относиться к неправильным ответам: они помогают учиться. ➡️ Читать материал полностью

Напоминаем, на каких курсах начинается обучение во второй половине марта ⬇️ Программирование ⏺️ Android-разработчик — длится 12 месяцев, начнётся 20 марта. ⏺️ Go-разработчик — длится 8 месяцев, начнётся 20 марта. ⏺️ Java-разработчик — длится 10 месяцев, начнётся 20 марта. ⏺️ Инженер по тестированию: от новичка до автоматизатора — длится 9 месяцев, начнётся 20 марта. ⏺️ Фронтенд-разработчик — длится 10 месяцев, начнётся 20 марта. ⏺️ iOS-разработчик — длится 10 месяцев, начнётся 27 марта. ⏺️ Python-разработчик — длится 10 месяцев, начнётся 27 марта. ⏺️ Разработчик 1C — длится 6 месяцев, начнётся 27 марта. ➡️ Все курсы по программированию Анализ данных ⏺️ Специалист по Data Science — длится 8 месяцев, начнётся 20 марта. ⏺️ 1С-аналитик — длится 8 месяцев, начнётся 27 марта. ⏺️ Аналитик данных — длится 7 месяцев, начнётся 27 марта. ⏺️ Бизнес-аналитик — длится 7,5 месяцев, начнётся 27 марта. ⏺️ Системный аналитик — длится 9 месяцев, начнётся 27 марта. ➡️ Все курсы по анализу данных

Автоматизация тестирования: 3 ошибки в начале обучения Наставник курса «Автоматизатор тестирования на Java» Дима Синицын заметил, что студенты часто совершают одни и те же ошибки. Разберём их и расскажем, как избежать. ⚠️ Упущенные основы На старте обучения студенты проходят спринты по основам Java, которые закладывают фундамент. Однако многие недооценивают их значимость и решают не углубляться в материал. Это приводит к проблемам: студенты могут не до конца понимать, как пишется код, что такое методы, классы и переменные. Они пытаются искать готовые решения без понимания их работы, тратят больше времени на задания и теряют мотивацию.

Как избежать: ⏺️ Ведите конспекты. ⏺️ Разбирайте код до полного понимания. ⏺️ Практикуйтесь на сторонних платформах, например CodeWars. ⏺️ Активно задавайте вопросы наставникам.

⚠️ Не просто автоматизация, а автоматизация тестирования Некоторые студенты упускают ключевой момент: цель — не просто написать код, а автоматизировать ручное прохождение тестовых сценариев. Если тестовых сценариев нет, работа идёт вслепую.

Перед написанием кода: ⏺️ Оцените проект как тестировщик: «Как я проверю эту систему? Какие будут тест-кейсы? Где я возьму данные?» ⏺️ Обязательно напишите тест-кейсы — это даст чёткое понимание задачи. ⏺️ Подумайте заранее, как выполнить каждый шаг в коде и что для этого нужно.

⚠️ ChatGPT, помоги Многие студенты используют ChatGPT для работы или обучения — ничего плохого в этом нет. Но есть и тёмная сторона, а именно запросы на написание готовых решений для учебных проектов и задач. Готовые решения мешают развивать навыки, учиться на своих ошибках, достаточно практиковаться. Нейросеть может выдавать сложные и неоптимальные решения, а иногда даже неправильные. Это тратит время и приводит к хаосу.

Не полагайтесь на ChatGPT и развивайте собственные навыки. Краткосрочная польза и результат от нейросети перекрывается долгосрочным отсутствием реальных знаний.

EDA и статистический анализ: подборка полезных ресурсов Эксперты курса «Специалист по Data Science» поделились материалами, которые помогут ближе познакомиться с разведочным анализом и основами статистики, — рассказываем о них и делимся ссылками.

❔ Разведочный анализ данных, или Exploratory Data Analysis (EDA), — процесс, в ходе которого аналитик знакомится с данными, прежде чем переходить к аналитическим моделям.

❔ Статистический анализ — один из инструментов EDA и работы с данными. Набор статистических методов, связанных с количественной оценкой данных.

«Практика EDA» — практический разбор системного анализа двух датасетов с помощью инструментов EDA. Полезен тем, кто только знакомится с основами разведочного анализа данных. «Разведочный анализ (EDA)» — погружение в цели EDA и его инструменты, такие как гистограммы, «ящики с усами», тепловые карты и сводные статистики. Есть визуализации и примеры кода. «Исследование данных: подробное руководство» — пошаговый разбор исследования данных: от сбора до обработки, поиска выбросов и отображения с помощью статистики и визуализации. «Основы статистики: просто о сложных формулах» — материал о том, как статистика помогает отличать верные выводы от ложных. С техническим подходом, но на человечном языке и с наглядными примерами ошибок. «Я прочитал книгу “Статистика и котики” и начал разбираться в анализе данных» — краткий отзыв о популярной книге о статистике. Книга — классный старт для интересующихся анализом данных. «Теория вероятностей и статистика» — пособие с теорией и задачами, охватывающее ряд тем: в том числе комбинаторику, непрерывные распределения и закон больших чисел. На курсе «Специалист по Data Science» разведочному и статистическому анализу посвящены два блока с теорией и практическими заданиями. Если задумываетесь о выборе этого направления, начните учиться бесплатно, чтобы попробовать себя в профессии.

Что почитать: дайджест февраля Собрали подборку полезных материалов от наших экспертов. Статьи будут полезны, если вы ищете IT-сообщества и стажировки, изучаете JavaScript, хотите разобраться в алгоритмах или сталкиваетесь с выгоранием. Гид по IT-сообществам — рассказываем, какие бывают сообщества, в чём их особенности и где их найти. Главная ценность статьи — большое количество ссылок на мероприятия, стажировки, сообщества в разных городах и странах. Язык программирования JavaScript — в большой подборке материалов рассказываем про самый необходимый язык для работы с фронтендом, чем он отличается от других языков и как начать его изучать. Разбираем основы, примеры использования и задачи на знание языка, а также делимся пошаговыми туториалами проектов. Алгоритмы из теории графов — вместе с экспертом Практикума решаем сложную задачу из курса «Алгоритмы и структуры данных». Делимся вариантами решений и как их можно доработать. Как аналитик данных может работать с собственным выгоранием — рассказываем о необычном подходе к выгоранию: как использовать инструменты аналитики, чтобы выделить проблему и найти решение.

Напоминаем, на каких курсах начинается обучение в первой половине марта ⬇️ Программирование ⏺️ Java-разработчик — длится 10 месяцев, начнётся 6 марта. ⏺️ Инженер по тестированию: от новичка до автоматизатора — длится 9 месяцев, начнётся 6 марта. ⏺️ Фронтенд-разработчик — длится 10 месяцев, начнётся 6 марта. ⏺️ Python-разработчик — длится 10 месяцев, начнётся 13 марта. ⏺️ Разработчик С++ — длится 9 месяцев, начнётся 13 марта. ➡️ Все курсы по программированию Анализ данных ⏺️ Специалист по Data Science — длится 8 месяцев, начнётся 6 марта. ⏺️ Аналитик данных — длится 7 месяцев, начнётся 13 марта. ⏺️ Бизнес-аналитик — длится 7,5 месяцев, начнётся 13 марта. ⏺️ Системный аналитик — длится 9 месяцев, начнётся 13 марта. ➡️ Все курсы по анализу данных

Новый курс «Мидл разработчик С++» для специалистов с опытом Запустили курс для тех, кто хочет повысить уровень владения языком и выйти на новый профессиональный уровень. Подойдёт джуниорам и мидл-разработчикам, которые пишут код на C++ от 1,5 года. За 4,5 месяца вы научитесь: ⏺️ Применять лучшие практики и идиомы языка, а также яснее выражать намерения в коде; ⏺️ Использовать диапазоны, чтобы эффективно работать с коллекциями данных в С++; ⏺️ Разбираться в библиотечных и языковых возможностях последних стандартов: 20, 23 и 26; ⏺️ Пользоваться инструментами асинхронности: сопрограммами и структурированным параллелизмом; ⏺️ Работать с продвинутыми API многопоточности в С++; ⏺️ Применять jemalloc, чтобы находить утечки памяти, и санитайзеры, чтобы выявлять ошибки в коде. Подробнее о программе обучения и требованиях — на странице курса. Старт обучения — 27 марта.

Фильм Практикума «Кризис среднего взрослого» уже на Кинопоиске! Мы сняли документальное кино о том, как решиться на перемены и не сдаться. О любопытстве, которое помогает снова зажечь искру в глазах. И о том, как пойти учиться, если кажется, что уже поздно. Всё это — с научными объяснениями и историями наших выпускников, которые прошли этот путь и доказали: всё получится, если не опускать руки. Приятного просмотра, Команда Практикума 🖤

Go для начинающих: подборка полезных ресурсов Собрали полезные материалы, которые помогут быстро разобраться в основах Go и начать свой путь в разработке. Сохраняйте, чтобы не потерять. 🤳🏻 Телеграм-каналы «Библиотека Go разработчика | Golang» — всё самое полезное для Go-разработчика в одном месте: статьи, книги, лекции, курсы. «Golang Юниор» — канал для начинающих. Контент состоит из туториалов, вопросов с собеседований и тестов на знание Golang. «Golang вопросы собеседований» — задачи по Go и вопросы, которые задают программистам при трудоустройстве. 👀 YouTube-каналы «Уроки Go для новичков. Гоша Дударь» — подборка уроков для изучения языка с нуля. Ещё на канале Гоши много видео про создание сайтов, игр, программ и приложений с виртуальной реальностью. Golang Tutorials. Tech With Tim — плейлист из 22 уроков об основах Go. На канале у Тима много туториалов для разных языков и инструментов. Gopher Academy — канал конференции GopherCon, которая посвящена всему, что связано с Go. Публикуют записи выступлений разработчиков. 📚 Книги «Введение в программирование на Go» — классический учебник для разработчиков, в котором описаны основы Go: от типов данных и переменных до тестирования и библиотек. «Head First. Изучаем Go» — книга построена на примерах, которые позволяют познакомиться с языком и сразу приступить к программированию на Go. «Go в примерах» — практическое руководство с использованием примеров реальных программ. Ещё больше материалов по Go вы найдёте в нашем блоге. Изучать Go самостоятельно — возможно, но гораздо проще и быстрее с поддержкой опытных наставников, единомышленников и чётким планом. Начните учиться бесплатно на курсе «Go-разработчик с нуля».

Напоминаем, на каких курсах начинается обучение во второй половине февраля ⬇️ Программирование ⏺️ Android-разработчик — длится 12 месяцев, начнётся 20 февраля. ⏺️ Go-разработчик — длится 8 месяцев, начнётся 20 февраля. ⏺️ Java-разработчик — длится 10 месяцев, начнётся 20 февраля. ⏺️ Инженер по тестированию: от новичка до автоматизатора — длится 9 месяцев, начнётся 20 февраля. ⏺️ Фронтенд-разработчик — длится 10 месяцев, начнётся 20 февраля. ⏺️ iOS-разработчик — длится 10 месяцев, начнётся 27 февраля. ⏺️ Python-разработчик — длится 10 месяцев, начнётся 27 февраля. ⏺️ Разработчик 1C — длится 6 месяцев, начнётся 27 февраля. ➡️ Все курсы по программированию Анализ данных ⏺️ Специалист по Data Science — длится 8 месяцев, начнётся 20 февраля. ⏺️ 1С-аналитик — длится 8 месяцев, начнётся 27 февраля. ⏺️ Аналитик данных — длится 7 месяцев, начнётся 27 февраля. ⏺️ Бизнес-аналитик — длится 7,5 месяцев, начнётся 27 февраля. ⏺️ Системный аналитик — длится 9 месяцев, начнётся 27 февраля. ➡️ Все курсы по анализу данных

5 признаков, что профессия аналитика вам не подходит Возможно, необязательно любить всё, что ты делаешь, но вот подумать о том, чего ты делать не любишь, точно стоит. Хотим поговорить с вами о специфике работы аналитика, чтобы вы точно приняли правильно решение. 1️⃣ Вас быстро утомляет работа, требующая внимательности к деталям Аналитика — это не только прогнозы и модели, но и рутинные задачи: проверка логов, тестирование сценариев, выявление аномалий. Нужно уметь копаться в данных и искать причины отклонений. Например, если система показывает, что пользователь проводит 13 часов на странице корзины, нельзя просто передать эту информацию заказчику. Важно докопаться до сути, понять, как считается время, и исправить ошибку. 2⃣ Вы не готовы много общаться Аналитик не работает в изоляции. Чтобы решать задачи, приходится общаться с заказчиками и другими командами. Например, запрос «найдите точки роста» слишком абстрактен. Аналитик должен помочь заказчику конкретизировать запрос: выяснить, какую проблему нужно решить, и предложить подходящие метрики и исследования. 3⃣ Вы планируете часто менять работу Чем дольше аналитик работает в компании, тем ценнее он становится: лучше понимает продукт, быстрее находит решения. Но у этого есть и обратная сторона — со временем становится скучно. Тем не менее, постоянная смена мест мешает накоплению экспертности. Если хочется разнообразия, можно менять команды внутри компании или брать разные задачи в рамках аналитики. 4⃣ Вы не хотите принимать решения Аналитик не просто собирает данные, но и помогает принимать решения. Однако данные не всегда дают чёткий ответ, и иногда приходится полагаться на опыт и косвенные признаки. А ошибки неизбежны. Например, отключённая по решению аналитика фича может оказаться важной для пользователей. Нужно уметь выдерживать ответственность и спокойно воспринимать собственные ошибки. 5⃣ Вам некомфортно быть плохим полицейским Иногда аналитику приходится приносить плохие новости: новая фича не работает или маркетинговая стратегия провалилась. Сообщать такие вещи — не самая приятная часть работы, но важно сохранять объективность и не подгонять данные под желаемый результат. Если вас ничего из этого не пугает — приходите на курс «Аналитик данных». Будет много практики, и уже через 7 месяцев вы освоите новую профессию и перезапустите карьеру. Начните учиться бесплатно, чтобы определиться, насколько вам подходит профессия.

Системному аналитику: полезные ресурсы о работе с API Делимся полезными ссылками, которые помогут самостоятельно разобраться с основами API, познакомиться с форматами передачи данных и углубиться в инструменты. Сохраняйте, чтобы не потерять! 👀 YouTube-видео «Что такое API» — обзор для новичков с примерами, понятным языком и наглядными слайдами. «API простыми словами. Что такое API?» — простое объяснение API и клиент-серверного взаимодействия. 🎓 Курсы «Введение в API» — перевод мини-курса, который разбирает ключевые понятия и даёт необходимую теоретическую базу для начала работы с программными интерфейсами. «Курс по документированию REST API» — перевод курса от технического писателя Amazon Тома Джонсона. Это практикоорентированная программа, теория в которой даётся в контексте реальных задач и сценариев. 📚 Книги «Создание микросервисов» — о микросервисах с примерами и подробным разбором современных решений для моделирования, интеграции, тестирования, развёртывания и мониторинга собственных автономных сервисов. «Фундаментальный подход к программной архитектуре» — всеобъемлющий обзор разнообразных аспектов архитектуры программного обеспечения. ✍️ Статьи «Библиотека ссылок по инженерии информационных систем» — огромная подборка ссылок по интеграции систем, а также инженерии требований, базам данных и бизнес-анализу. «25 вопросов и ответов по терминам REST API на собеседовании по вакансии системного аналитика» — статья с памяткой по популярным вопросам о REST API, которая поможет подготовиться к интервью. На курсе «Системный аналитик» в Практикуме программным интерфейсам посвящён отдельный блок. В конце блока студенты выполняют групповой проект: участвуют в разработке API для стримингового сервиса. Начните учиться бесплатно, чтобы познакомиться с профессией и нашим подходом к обучению.

Основы: интерфейс командной строки Первые шаги всегда самые сложные. Если вы только начинаете программировать и хотите разобраться в базовых понятиях и инструментах, мы готовы помочь. А если уже освоились, но придерживаетесь принципа «повторение — мать учения», этот пост тоже для вас. Женя Бартенев, автор и техлид курса «Python-разработчик», записал вебинар с разъяснением основ командной строки, а мы адаптировали его в текстовый формат. Всё подробно и с примерами. Вы узнаете: ⏺️ что такое терминал, командная строка и оболочка; ⏺️ почему разработчики используют их вместо привычных графических интерфейсов; ⏺️ как эти инструменты упрощают работу и ускоряют выполнение задач; ⏺️ какие бывают оболочки (их много); ⏺️ что такое POSIX и зачем он нужен; ⏺️ какие возможности у POSIX-совместимых оболочек. 🔜 Смотреть видео на YouTube 🔜 Читать статью на Хабре

Как начать карьеру в аналитике? Если вы хотите сменить профессию и стать аналитиком, но не знаете, с чего начать, приходите на бесплатный вебинар «Как начинающему аналитику получить первый оффер». Вместе с экспертами обсудим, как выбрать направление, получить ключевые навыки и сделать первые шаги в профессии. 🔜 Бесплатно, 11 февраля в 19:00 мск Вы узнаете: ⏺️ Какие виды аналитики бывают: чем отличаются направления и какие задачи ждут специалистов; ⏺️ Как новичку искать первую работу: где брать практический опыт и какие работы включать в портфолио; ⏺️ Насколько востребована профессия аналитика в 2025 году. Спикеры: ⏺️ Нина Живодуева, автор курса по бизнес-анализу в Яндекс Практикуме, менеджер продукта FMCG «Мегамаркет»; ⏺️ Александр Толмачёв, директор по машинному обучению и анализу данных в Ozon Fintech. 🔜 Зарегистрироваться на вебинар. Подтвердим регистрацию в телеграме, напомним об эфире и пришлём на него ссылку.

Что почитать на Хабре: дайджест января Собрали подборку статей от наших экспертов. В этом месяце много полезного для начинающих специалистов: делимся советами по прохождению собеседований, объясняем разницу между смежными профессиями и рассказываем, как стать частью профессионального сообщества. Нужна ли программисту математика — объясняем на примерах кода, каким разработчикам и для каких задач необходима математика. Спойлер: она нужна всем, но степень погружения зависит от сферы работы и решаемых задач. Техническое собеседование фронтенд-разработчика — тимлид рассказывает, как максимально выгодно показать себя во время технического интервью и избежать типичных ошибок. Где найти комьюнити аналитиков данных — рассказываем о плюсах комьюнити выпускников в Практикуме: вакансии «для своих», рефералки, поддержка, митапы и другие приятные «плюшки». Системный или бизнес-аналитик — бывший системный и нынешний бизнес-аналитик в одном лице рассказывает о разнице между этими направлениями. В конце статьи есть советы по поиску работы. 1С-аналитика или разработка — разбираемся, какие задачи выполняют эти специалисты и какие навыки им необходимы. Также говорим о перспективах в профессии и делимся табличкой со сравнением обоих направлений. Узнать больше о разных направлениях и специфике работы в IT можно с помощью бесплатной вводной части. Она есть у большинства курсов Яндекс Практикума, начать учиться можно в любой момент.

Напоминаем, на каких курсах начинается обучение в первой половине февраля ⬇️ Программирование ⏺️ Java-разработчик — длится 10 месяцев, начнётся 6 февраля. ⏺️ Инженер по тестированию: от новичка до автоматизатора — длится 9 месяцев, начнётся 6 февраля. ⏺️ Фронтенд-разработчик — длится 10 месяцев, начнётся 6 февраля. ⏺️ Python-разработчик — длится 10 месяцев, начнётся 13 февраля. ⏺️ Разработчик С++ — длится 9 месяцев, начнётся 13 февраля. ➡️ Все курсы по программированию Анализ данных ⏺️ Специалист по Data Science — длится 8 месяцев, начнётся 6 февраля. ⏺️ Аналитик данных — длится 7 месяцев, начнётся 13 февраля. ⏺️ Бизнес-аналитик — длится 7,5 месяцев, начнётся 13 февраля. ⏺️ Системный аналитик — длится 9 месяцев, начнётся 13 февраля. ➡️ Все курсы по анализу данных