Аналитика данных / Data Study

ИИ забирает рутинные задачи аналитиков (и работу) Требования к аналитикам сильно растут. То что казалось раньше нормой для middle сейчас становится требованием для junior. Недавно общался со знакомым, он работает Data архитектором: проектирует платформы данных и DWH в разных компаниях, в его командах работают аналитики и инженеры данных, которых он собесит. Он очень хорошо знает рынок и также сказал, что сейчас компании ценят сильных универсалов, способных заменить целую команду «простых аналитиков», которые знают только пару инструментов и не способных погрузиться в технику глубоко. Поменялись требования к специалистам. Теперь ценятся те, кто: 📍видит весь процесс работы с данными от начала до конца 📍умеет не просто анализировать, а выстраивать инженерные процессы и self-service аналитику 📍использует ИИ как мощного ассистента чтобы ускорять свою работу 📍берёт комплексную задачу и доводит её до финального результата Именно такие кандидаты получают привлекательные офферы выше рынка. Почему? Да потому что они одни закрывают сразу 2 роли: аналитика и инженера Требования в таких вакансиях выглядят так: 🔶 получать и преобразовать сырые данных из разных источников (базы данных, API, вебхуки) 🔶 навык трансформация данных, оценка качества на SQL или Python 🔶 опыт реализации инкрементальной загрузки данных 🔶 опыт проектирования и реализации витрин данных (data mart) 🔶 опыт описания моделей данных и формирования документации, общение с заказчиками 🔶 опыт реализации ETL/ELT процессов, оркестрации. Владение Apache Airflow или аналогами 🔶 навык расчета бизнес-метрик, подготовка данных для анализа 🔶 анализ данных и разработка аналитических отчетов, дашбордов Все это мы изучаем в практическом формате на моем курсе «Продвинутый SQL и автоматизация витрин данных» После курса будут не просто знания, а закрепленные на практике навыки реализации реальных задач от начала до конечного результата Именно для этого есть 🧑‍💻 подготовленная инфраструктура с PostgreSQL, Airflow, GitHub, Cloud Functions 1️⃣0️⃣ практических задач на разработку и автоматизацию обновления витрин данных 🤝 помощь и обратная связь от меня на протяжении обучения Помимо этого: ➕сертификат об обучении (образовательная лицензия) ➕ возможность оформить налоговый вычет 13% ➕доступ в закрытое сообщество учеников с дальнейшим развитием и нетворком ❗️Старт уже завтра (8 июня) Запись в группу на сайте

Кем бы я мог работать после бакалавриата Сижу рассуждаю про все эти белые списки, ограничения связи на уровне протоколов, маршрутизаторов, впн и всего прочего. И стало интересно кем бы я сейчас вообще мог работать после своего бакалавриата по специальности «Инфокоммуникационные технологии и системы связи». Пошел спрашивать нейросеть как обстоят дела на рынке РФ. Каки предполагал есть несколько направлений куда можно было двигаться: - телеком и все что с проектированием сетей связано - проектирование электронных компонентов (в нашей реалии это работа скорее всего либо на заводе, либо в научной лаборатории) - IT в специализации DevOps и сетевые инженеры, либо безопасники А в школе вообще мечтал быть физиком и планировал поступать на факультет физики, ох уж жизнь куда занесла 🧑‍💻📊📊 Интересно узнать кто из вас прям по специальности продолжает работать. Голосуйте реакциями ♥️ - работаете чисто по своей специальности с учебы 🔥 - сменили специальность

Хотите стать аналитиком, но боитесь, что для вас вакантного места нет? Это совершенно не так и вот почему: в 2026 году трудовую конкуренцию выигрывают не те, кто знает больше инструментов, а те, кто понимает, что именно нужно рынку прямо сейчас и готов подстраиваться под изменения бизнеса ⚙️ Заходите на бесплатный эфир, на котором не будет информации «как стать аналитиком за 30 дней», но будет подробный разбор карьеры аналитика и то как им стать в 2026 году. Ведет Андрон Алексанян — CEO школы аналитики 📉📉📉📉📉📉, 8 лет в аналитике, работал с крупнейшими компаниями РФ и мира. Что обещают разобрать: 🔶Как реально устроен вход в аналитику в 2026; 🔶Как думают нанимающие менеджеры — и что прямо бесит их в резюме; 🔶Какое портфолио сегодня реально смотрят; 🔶Почему кандидаты с меньшим опытом получают работу первыми — и как этим воспользоваться; 🔶Ну и про возраст 30 / 40 / 50+ тоже разберут — есть ли смысл стартовать сейчас. Плюс всем зарегистрировавшимся дают урок по прохождению собеседований — обычно он только в платных курсах. Эфир стартует уже совсем скоро! 📊 Зарегистрироваться бесплатно

Наш бобёр Борис! 🦫 Уверен он больше реакций наберет чем посты по аналитике 😎

В чем разница между Data Warehouse, Data Lake, Data Lakehouse, Data Fabric, Data Mesh Нравится статья, делюсь как обычно с вами. Есть классная историческая справка (сможете похвастаться перед коллегами или на собесах знанием истории концепций хранилищ данных 😎). Если кто-то думает, что аналитика данных и Big Data зародились когда все об этом начали в рекламе курсов кричать, то вы далеко ошибаетесь, история уходит еще в 20 век. Ну и лаконично описаны концепции хранилищ и показаны на визуальных схемах с основными элементами. Помогает понять зачем вообще такой зоопарк систем нужен и как это все обусловлено эволюцией подходов работы с данными. Не путать с методологиями проектирования хранилищ данных! Методология - это «как строить?» и есть классика формата Кимбалл, Инмон, есть Data Vault, Anchor Modelling. А в статье речь про концепции управления платформами данных Читать статью

Недавно наткнулся на крутой материал — хэндбук по А/В‑тестам от Trisigma (это платформа для продуктовых экспериментов от Авито Тех). Очень советую посмотреть материалы, даже если с A/B не работаете часто или наоборот каждый день по несколько экспериментов запускаете. В хэндбуке приведены живые примеры из продуктовой практики. Узнаете, как не попасться на ложные выводы, зачем нужны guardrail‑метрики, что кроется за такими штуками, как атомарный дизайн и закон Кэмпбелла. Ещё разложили по полочкам goal, proxy, debug, OEC — и вообще много всего, что реально пригодится в работе. Короче, этот гайд будет полезен и тем, кто только начинает разбираться с экспериментами, и тем, у кого уже есть опыт, но иногда всплывают вопросы вроде «а в чём, собственно, разница между стандартной ошибкой и стандартным отклонением?». 😅 Забрать хэндбук можно бесплатно в боте @trisigma_avito_bot. И если вдруг захотите что-то уточнить или поделиться мнением — там же можно оставить фидбек Ставьте реакции, если пост полезен 👍♥️🔥

Скоро появится несколько активностей в моем образовательном направлении 1. 8 июня начинает обучение группа на курсе по созданию и автоматизации витрин данных. SQL, Airflow, GitHub, Python, ETL, Cloud Functions - все это разбираем на обучении и на практике создаем data marts для отчетов. ➡️Запись на сайте 2. В июне по плану запустить сообщество учеников. Это место для тех, кто прошел обучение и хочет двигаться дальше: развиваться и иметь доступ к учебным материалам, искать проекты, новую работу, знакомства и полезные контакты в сфере data и IT. Вступить сможет каждый ученик по своему желанию абсолютно бесплатно. 3. Работаю над новым учебным материалом с практикой в востребованных инструментах аналитики-инженерии данных, пока озвучивать не буду, оставлю интригу 😁 Возможно будет бесплатно или за чисто символическую плату с огромной пользой внутри 🤫 Кто я | Навигация | Обучение

Это была лучшая поездка на Кавказ!!! Мы уже 4 года подряд бываем в горах, но этот раз запомнится точно на всю жизнь ♥️ Погнали мы туда молодежным туром, думаю многие из вас видели рилсы про эти экстремальные покатушки на лодках, гипер-крутых гидов, красивые голубые каньоны, покатушки на лошадях и багги. Дак вот было в 1000 раз больше и круче и сколько еще осталось за кадром! Все что было в Дагестане, остается в Дагестане 🤫😎

SQL: быстрое погружение / Уолтер Шилдс Книга для тех, кто только начинает изучение SQL и работу с базами данных. Скачать книгу

Еще когда я был подростком, мне запомнились слова одного важного для меня человека. Он сказал

цели перед собой нужно завышать, делать их чуть более амбициозными, тогда настоящий желаемый результат будет более досягаем.

Например, когда ты хочешь зарабатывать 150к в месяц - это твое желание, исходя из которого можно поставить созвучную цель. Добившись ее, ты крутой - зарабатываешь желаемую сумму. Но если ты исходя из желания зарабатывать 150к поставишь более амбициозную - цель зарабатывать 200к, твое планирование и выполнение шагов по достижению этой цели может привести тебя к 200к. Получается, хотел 150к, поставил цель выше, реализовал ее и получаешь 200к 😃 Такое завышение цели еще объясняет выигрыш в том, что даже если ты не смог достичь амбициозной вершины и дошел до нее только частично, скажем 170к ⬅️ это все равно больше чем ты хотел изначально, а значит метод постановки более амбициозной цели сработал) Привожу пример в заработке, но на самом деле это можно применять в любой сфере жизни: в спорте, личном развитии, финансовом благополучии и т.д. Я пользуюсь таким подходом и он действительно много раз срабатывал) Думаю мысль вам понятна 😉

Привет из Дагестана!

Самый недооцененный путь в ИИ для аналитиков Когда говорят про искусственный интеллект, обычно обсуждают модели. Но почти никогда — слой, без которого модели бесполезны: данные, инфраструктуру, потоки обработки и стабильную работу систем. Именно поэтому сейчас так растет роль инженера данных. Кто‑то должен собирать, доставлять и поддерживать данные так, чтобы модели вообще могли работать в проде. При этом для многих аналитиков это гораздо более реалистичный путь в индустрию, чем сложный ML (машинное обучение). Особенно если уже есть опыт работы с SQL, аналитикой и пониманием продуктовых процессов. 28 мая пройдет бесплатный вебинар «Инженер данных: кто строит фундамент для ИИ и как им стать». Его проведет Анатолий Карпов — основатель karpovꓸcourses, бывший ведущий аналитик Mailꓸru Group и VK и самый популярный эксперт в аналитике (по исследованию NEWHR). На вебинаре разберут: - что делает инженер данных в реальных компаниях, - какие технологии стоит изучать, - как выглядит карьерный путь перехода, - и почему ИИ усиливает спрос на инфраструктурные роли, а не убирает их. Бесплатный вебинар 28 мая в 17:00 по МСК, присоединяйтесь по ссылке: https://clc.to/erid_2W5zFJRHPrq Реклама. ООО "КАРПОВ КУРСЫ". ИНН 7811764627. erid: 2W5zFJRHPrq

А вы знаете почему появился Clickhouse? В какой-то момент Яндекс уперся в трудности создания быстрых отчетов для своего же продукта Яндекс Метрика. Метрика - это инструмент web-аналитики, которая собирает события в огромном количестве с сайтов - клики, переходы, открытия, скроллы страниц и т.д. Данных много и их нужно не просто хранить где-то, но и строить отчеты для пользователей по этим данным. И до появления Clickhouse отчеты в Яндекс Метрике имели ограничения. Их было ограниченное кол-во, были заранее определены срезы и метрики, которые на них считались. Это делалось для скорости загрузки отчетов, т.к. данные заранее агрегировались, фильтровались, а значит запросы к ним выполнялись сильно быстрей чем к исходным данным событий. НО пользователям нужна гибкость, они сами хотят строить отчеты по нужным им срезам. А чтобы дать такую возможность нужно хранить данные в исходном виде и на лету по ним уже строить отчеты без предварительной готовой агрегации. И чтобы была возможность обрабатывать большой массив данных в аналитических запросах зародился Clickhouse - аналитическая колоночная база данных. Все технические подробности можно посмотреть в этом видео

Слышали про Yandex ML Challenge от Яндекса? Я уже рассказывал вам, что участвовал в соревнованиях от Яндекса по аналитике. Мне нравится формат текущих соревнований: длинный онлайн‑тур без жёсткого тайминга — можно спокойно поразмышлять, поэкспериментировать с подходами, не дёргаться из‑за секунд. Но регистрация уже скоро заканчивается, поэтому уже сейчас нужно ее пройти! Что предстоит сделать: 🔹поработать с LLM / foundation models 🔹покопаться в CV 🔹разобраться с RL 🔹оптимизировать нейросети 📅 Старт уже завтра - 21 мая. Дают целых 11 дней и 40 попыток на каждую задачу, это очень комфортно для проведения исследований А дальше самое интересное: топ‑100 участников попадут на очный финал Young Con в Москве. 🚀 Победитель получит 1 миллион рублей, топ‑15 участников получат крутые устройства от Яндекса. В общем, отличный шанс проверить себя на актуальных ML‑задачах и подсмотреть фишки у других. Регистрация ещё открыта

19 июня еду на CPC.Forum — международный форум про перфоманс-маркетинг и рекламные системы. Реклама дорожает, лиды в компаниях добываются сложнее, цикл сделки растет, а планы по продажам никто не снижает. Мы, как аналитики, помогаем решать эти задачи, основываясь на метрики: считаем конверсии, собираем показатели и сводим понятные отчеты для оценки эффективности рекламы. Но хочу понимать это не только со стороны анализа, но и со стороны бизнеса. Плюс хочу развивать свои обучающие продукты и делать так, чтобы их заметили. На форуме как раз будут разбирать КАК это организовать. Программа многообещающая: ▪️ 100+ спикеров (Amazon, «Яндекс Реклама», Flowwow, Calltouch, Skyeng, «Самолёт», Skillbox, Clickise, «Купер», «Ёбидоёби» и др.); ▪️ Параллельные доклады в 4-х залах по разным темам (записи выступлений тоже будут); ▪️ Большая выставка компаний с мерчом, интерактивами и лучшими предложениями сотрудничества; ▪️ Организованный нетворкинг; ▪️ Панельная дискуссия по трафику от топ-экспертов рынка; ▪️ Церемония CPC Awards и VIP-afterparty с концертом от суперзвезд! Хедлайнер форума — Ксения Собчак. Будет интересно ее послушать. Также для себя выделил доклады Максима Спиридонова, Алексея Успешного (ведь человек с такой фамилией явно что-то знает), Ксении Баушевой с докладом про рекламу в мессенджере на 3 нам все знакомые буквы. 📅 19 июня, Москва, Конгресс-центр ЦМТ Надеюсь, увидимся там с вами, пообщаемся! Успевайте приобретать билеты со скидками

Сходил сегодня в клинику Коротко: жить буду, но не вкусно. Сажусь на диету номер 5 🫡

Проверил домашние работы учеников на курсе. Каждое задание - это полноценная реализация логики сбора, обработки и обновления данных в аналитической витрине и автоматизация через Airflow или Cloud Functions. Все скрипты комитятся в GitHub репозитории, а там уже настроен целый CI/CD чтобы код попадал в Airflow и работал, а не просто хранился. Моя задача в индивидуальной обратной связи - это провести код-ревью решения, подсветить что сделано правильно, а что можно учесть и изменить для более эффективных SQL-запросов и ETL процесса в целом. Считаю, что аналитики должны разбираться в техническом решении. Это стандарт в компаниях, где есть выстроенная культура работы с данными Кто я | Навигация | Обучение

Как найти работу в IT и побороть страх при поиске Делюсь своим видео с советами по эффективному поиску работы, которые помогут ускорить и упростить трудоустройство. Подойдет не только для аналитиков, да даже не только для IT - советы актуальны практически всем! ● Этапы эффективного поиска работы ● Структура качественного резюме ● Как отбирать лучшие вакансии ● Форматы интервью ● Что помогает бороться со страхом при поиске работы ▶️ YouTube ▶️ VK Video Также делюсь здесь полезными ссылками на заполненное мое резюме (оно устарело по информации внутри, но структура актуальна) и реестр вакансий для удобного фиксирования процесса поиска работы. Копируйте файлы шаблонов себе и используйте) 🔗 Шаблон резюме заполненный 🔗 Шаблон реестра вакансий с комментариями Делитесь с теми кто ищет работу и смотрите сами, приятного просмотра 😉

В ближайшее время есть возможность взять на индивидуальное менторство 3 человека Кто давно хотел индивидуально заниматься для достижения своих целей, сейчас появилась такая возможность. Следующая такая возможность будет не скоро. Лично обсудим цель, познакомимся, подпишем договор об обучении и начнем заниматься. Прочитать детали и оставить заявку нужно на сайте 👉 https://datastudy.ru/mentoring

Написал своему ученику предложить вакансию, а он уже вышел на другой проект 😎 Порадуемся за Оралбека! Здесь писал про процесс его обучения 👉 https://t.me/data_study/1355 Кто я | Навигация | Обучение