Datalytics

⚡ Почему аналитики данных так востребованы и как стать аналитиком в 2026 году? Большинство новичков совершают одну и ту же ошибку: учат всё подряд. SQL, Python, Power BI, статистика… Но работодатели оценивают кандидатов не только по базовым навыкам, но и по другим критериям. Из-за этого многие месяцами рассылают резюме и получают только отказы или полное игнорирование. Андрон Алексанян - аналитик с опытом 9 лет и СEO Симулейтив проведет бесплатный урок и покажет, как выглядит путь к первой работе аналитиком в 2026 году. Вы узнаете: 🔶Какие навыки действительно проверяют на собеседованиях; 🔶Что должно быть в портфолио, чтобы его открывали работодатели; 🔶Почему многие резюме аналитиков сразу отправляются в отказ; 🔶Как искать работу без коммерческого опыта; 🔶Какие преимущества есть у кандидатов после 30, 40 и даже 50 лет; 🔶Какие ошибки чаще всего мешают получить первый оффер. Дополнительно на эфире разберем реальные примеры резюме и портфолио кандидатов, которые смогли пройти отбор. 🎁 ПОЛУЧИТЕ 3 КУРСА (PYTHON, SQL, PANDAS) В ПОДАРОК ЗА РЕГИСТРАЦИЮ НА ЭФИР! Эти курсы - база для того чтобы вкатиться в профессию! Если вы хотите войти в аналитику и перестать тратить время на лишнее обучение — этот урок поможет понять, на чем действительно стоит сосредоточиться. 🛎️Регистрируйтесь, эфир совсем скоро!

Остались считанные дни провидение разборов ❗️❗️ 👉 https://t.me/+bkZhvVkXSHVkYmUy

Айтишники, горит вакансия ❗️ Позиция: Дата-аналитик Компания: Яндекс.Маркет Зарплата: 200,000-350,000₽ Кто хочет устроиться на такую позицию? Но в голове звучит: «Не вывезу» — скиллов ещё не хватает, ответственность слишком большая Один товарищ — Ваня, для вас дюжину раз доказал, что даже с базовыми знаниями о Python ты можешь претендовать на такую зарплату хоть этой весной Он сам работал продуктовым аналитиком в крупных компаниях и в блоге делится инфой, которую не расскажет ни один коллега: - Как уверенно проходить собеседования? [Полный гайд] - Какие ошибки не позволяют тебе получать офферы от 250,000₽? [Читать] - Разборы задач с ваших будущих собеседований [Открыть] Кто сохранит канал сейчас — заберёт бесплатную консультацию, где разберем твою ситуацию 👇 https://t.me/+bkZhvVkXSHVkYmUy

⚡️Вышло новое исследование «AI в BI Круг Громова 2026»! ИИ в бизнес-аналитике выходит за пределы обычного чат-помощника. Следующий этап – агентная аналитика и переход от модели «вопрос–ответ» к модели «задача–результат»: ИИ не просто отвечает на отдельный запрос, а самостоятельно планирует анализ, ищет нужные данные и инструменты, выстраивает многошаговую цепочку и выполняет действия. В отчет «AI в BI-круг Громова 2026» вошли более 10 российских BI-решений с поддержкой AI-функций, среди которых: Yandex DataLens, Навигатор BI, Insight SOLARIS, PIX BI, Easy Report, DataForge AI, Glarus AI, Visiology Cortex, Luxms AI, Polyanalyst и ТЕРН ИИ Ассистент. Решения при этом разделены на 4 архитектурных подхода: встроенный ИИ, UI-помощник, внешний ИИ-агент и ассистент на семантическом слое.

➡️Отчет поможет понять: – чем генеративный AI-помощник отличается от полноценного ИИ-агента, – какие архитектурные подходы к AI в BI уже представлены на рынке, – насколько решения способны самостоятельно работать с данными и выполнять аналитические задачи, – почему семантический слой становится фундаментом надежной агентной аналитики, – как выбирать решение с учетом требований к безопасности, изоляции данных и российской инфраструктуре. 🟣Решения проверены по 55 критериям и сопоставлены по 6 функциональным слоям AI-агентов: доступ и понимание данных, подготовка и трансформация, семантический слой, визуализация и анализ, прогнозирование и наблюдаемость.

📌 Один из главных выводов – чем автономнее ИИ, тем важнее семантический слой. Он задаёт смысл метрик, связей и бизнес-правил, снижая риск убедительных, но неверных ответов. Семантический слой делает работу ИИ более прозрачной и контролируемой. Отдельный блок посвящен российской специфике: локализации данных, закрытым контурам, требованиям реестра ПО и санкционным рискам. Результаты представлены не как рейтинг, а как сравнение архитектурных подходов, уровней автономии и сценариев применения – скачать отчет бесплатно! Используйте отчет как практический ориентир, чтобы оценить зрелость AI-функций в BI и сравнить подходы к агентной аналитике. Круги Громова | Подписаться и стать частью Data-сообщества ⬅️ #КругиГромова #AgenticBI #BI #ИИ #исследование_КругиГромова

Как построить управляемый Data Lakehouse за неделю на Evolution Data Platform ⤵️ На вебинаре 8 сентября эксперты Cloud.​ru покажут, как за неделю с нуля построить архитектуру Data Lakehouse на Evolution Data Platform — от загрузки сырых данных до курированных витрин — с помощью управляемых сервисов, без эксплуатационной нагрузки и с фокусом на бизнес-результат. В программе: ▶️принципы построения Lakehouse-архитектуры с единым слоем хранения в S3 в формате Apache Iceberg с поддержкой ACID-гарантий и версионирования; ▶️подходы к централизованному управлению метаданными и происхождением данных через Managed Metastore; ▶️способы реализации контроля качества данных в Managed Spark без остановки пайплайнов; ▶️методы организации хранения данных с разным уровнем доверия: партиционирование по качеству, time travel и разделение слоев хранения; ▶️принципы настройки единого SQL-слоя через Managed Trino с разграничением доступа; ▶️инструменты автоматизации оркестрации и мониторинга пайплайнов в Managed Airflow; ▶️возможности визуализации качества и происхождения данных в Managed BI. ➡️ Регистрация — по ссылке

⚡️ Вышел отчет «Отечественные решения Data Lakehouse-круг Громова 2026» Российский рынок Data Lakehouse перешёл от пилотных проектов к промышленным внедрениям. При этом рынок разделился на два архитектурных подхода, а информационная безопасность стала одним из главных критериев выбора платформы. В исследование вошли 10 отечественных решений: MWS Data Lakehouse, Платформа Selena, Digital Q.DataFactory, CedrusData Platform, Data Ocean Nova, Tengri Data Platform, Arenadata Hyperwave, VK Data Platform, YTsaurus и Yandex Data Platform.

➡️ Отчёт даст ориентиры: – чем отличаются интегрированные платформы от унифицированных систем, – когда важнее гибкость и технологическая свобода, а когда – простота внедрения и сопровождения, – какие компоненты и архитектурные подходы используют российские Data Lakehouse, – на что обратить внимание при выборе платформы для корпоративного хранилища данных. ➡️ Особое внимание уделено: – драйверам перехода на Data Lakehouse – почему технология становится востребованной и какие задачи заказчиков стимулируют её внедрение, – информационной безопасности – RBAC, сквозному управлению доступом, аудиту и Data Lineage, – S3-хранилищу, которое фактически становится фундаментом производительности Lakehouse, – AI/ML и AI-агентам: полноценные агентные возможности на российском рынке пока остаются скорее исключением, чем стандартом.

📌 Исследование основано на сравнении технологических стеков, экспертной оценке решений и анализе практических сценариев их применения. Полный отчёт доступен на сайте центра «Круги Громова» – скачать бесплатно! Получите актуальную картину российского рынка Data Lakehouse на 2026 год. Круги Громова | Подписаться и стать частью Data-сообщества ⬅️ #КругиГромова #DataLakehouse #DLH #DWH #исследование_КругиГромова

3 бесплатных курса, 30+ уроков, 100+ задач 🫠 Кажется, Симулейтив сошли с ума, они отдают бесплатно три курса, за которые многие берут деньги. Если вы хотите прокачаться в аналитике данных - начните с бесплатных курсов по самым важным разделам. Именно эти блоки помогут вам вкатиться в профессию, спрос на которую не падает из года в год. В наборе вы получите: 🐍 Основы Python — 10 уроков, 100+ практических задач, 3 проекта для портфолио. Реальные кейсы: аналитика продуктовых метрик, автоматизация обработки чеков. Спойлер: именно с этого начинается карьера аналитика. 🗄 Основы SQL — 12 уроков, 70 задач на PostgreSQL, оконные функции, финальный проект. Без SQL не возьмут ни на одну позицию, связанную с данными. 🐼 Pandas — библиотека, которую аналитик использует каждый день. ABC/XYZ-анализ, EDA, динамика продаж, реальный проект на данных аптечной сети. Всё это с нуля, с поддержкой в чате и доступом сразу после регистрации. Забирайте, пока не передумали 👉 [Забрать набор курсов]

🔥 Подборка-сохраняшка самых полезных эфиров с канала. В этом году у нас 3 фокуса - разборы резюме, мок - собесы, анализ рынка от клиентов Этот пост будет постоянно актуализироваться новыми ТОПовыми статьями, подписывайтесь, чтобы не потерять! • разборы резюме • мок собесы (вы очень просили на последнем эфире) • офферы 📹 ЭФИРЫ - РАЗБОРЫ РЕЗЮМЕ 🔴Разборы резюме project manager 🔴Разборы резюме product manager (эфир с нанимающим) 🔴Разборы резюме аналитики (разные) 🔴Разборы резюме разработчиков (эфир с нанимающим) 🔴Разборы резюме. Project, Delivery, Analyst, Developers (эфир с нанимающим) 🔴RTE, Scrum master, Agile Coach - кто все эти люди?) 🔴Разборы резюме управленцев. РМО, СТО, CIO, СРО, СМО 📹 ЭФИРЫ - МОК собесы 🔴МОк собес на проджекта 🔴МОК собес на продакта 🔴МОК собес на аналитика 1С 🔴МОК собес на аналитика (бизнес/системный) Дополнительно: 🔴Что происходит на рынке труда прямо сейчас - рассказывают мои клиенты, с функциями РМО/ СТО / delivery / ФА 1С 🔴Как повысить ЗП на текущем рабочем месте 🔴пошаговая схема, как выйти на 1 млн руб в найме 👀 КТО? СКОЛЬКО ПОЛУЧАЕТ? Все наши каналы с анонимными историями по ЗП аналитики, проджекты, продакты, разработчики, HR 💵 Офферы и истории 🔴Оффер на 14,6 млн в год на Head of engineering за 5 месяцев 🔴Куда расти аналитику, который достиг стеклянного потолка 🔴Оффер на продакта на 930к по году!!! 🔴Оффер на Project manager на 575к 🔴32 оффера в апреле 🔴47 Офферов в МАРТЕ Запись на бесплатную КАРЬЕРНУЮ ДИАГНОСТИКУ, чтобы примерно прикинуть свои шансы на рынке труда: по ЗП, роли, оценить сроки на поиск https://forms.gle/W6jTrFNDtgvJakte8

📊 Глубокое погружение в профессиональные инструменты на реальных проектах. Записывайтесь на курс «Системный аналитик. Экспертный уровень». 🎁 Учавствуйте в 3 бесплатных вебинарах — познакомьтесь с программой обучения и преподавателями. Задайте свои вопросы экспертам! 6 августа, 20:00 мск — «Пользовательские сценарии (Use Cases) на реальном примере»: от бизнес-требования до задачи разработчику. Анализ требований, создание Use Cases, связь с разработкой, Q&A. 13 августа, 20:00 мск — «Управление данными в MSA»: цена ошибок дублирования данных, оптимизация инфраструктуры и выбор БД (SQL vs NoSQL), единый глоссарий и контракты данных без бюрократии, требования к качеству данных для ИИ, чтобы модели не «галлюцинировали». 20 августа, 20:00 мск — «Аналитическая дженга»: как проектировать и управлять изменениями системы через BACCM, (4+1) и C4, чтобы архитектура не рассыпалась. Записывайтесь Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru

Приглашаем аналитиков на встречу с командой Алисы и умных устройств 26 июля проводим Welcome Time* — неформальную офлайн-встречу. Расскажем о «внутрянке» проектов, поделимся экспертизой и ответим на ваши вопросы. 💠 Приглашаем датасаентистов, дата-аналитиков и ML-аналитиков с опытом работы на Python от трёх лет и опытом с LLM. ⏬ На встрече можно будет пообщаться с командой и коллегами из индустрии, а также по желанию пройти диагностику навыков по Python и SQL. На диагностике интервьюер подсветит ваши сильные стороны и покажет зоны роста. Хороший результат можно будет зачесть как одну техническую секцию, если решите пройти собеседование в Яндекс. ♾ Подробная программа и регистрация — на сайте: https://yandex.ru/project/events/welcometimes-all

📊 Данные сейчас растут быстрее, чем компании успевают под них перестраиваться. Поэтому всё больше переходят на Lakehouse — архитектуру, которая совмещает гибкость Data Lake и надёжность классического хранилища данных. Почему это важно прямо сейчас: переход на Lakehouse в среднем снижает затраты на инфраструктуру на 40% и ускоряет получение аналитики с недель до дней. А ещё 85% компаний уже строят на Lakehouse свои ИИ-модели — без такой платформы AI-проекты просто не на чем разворачивать. В России эта технология только набирает обороты, поэтому специалисты, которые умеют такие системы проектировать и разворачивать, — на вес золота. Yandex Cloud предлагает два экзамена, чтобы подтвердить это официально: 1⃣ Data Engineer — базовый экзамен для тех, кто работает с данными на Yandex Cloud: загрузка, хранение, обработка данных, оркестрация ETL/ELT-процессов. Рассчитан на специалистов с опытом работы от 6 месяцев, 50 вопросов, 90 минут. 2️⃣ Lakehouse Data Engineer — продвинутый экзамен для тех, кто уже проектирует и разворачивает решения на архитектуре Lakehouse. Для специалистов с опытом работы от 2 лет, 30 вопросов, 45 минут. 🎓 На оба экзамена — скидка 50%, если успеть зарегистрироваться до 25 сентября 2026.

⚡ Почему аналитики данных так востребованы и как стать аналитиком в 2026 году? Большинство новичков совершают одну и ту же ошибку: учат всё подряд. SQL, Python, Power BI, статистика… Но работодатели оценивают кандидатов не только по базовым навыкам, но и по другим критериям. Из-за этого многие месяцами рассылают резюме и получают только отказы или полное игнорирование. Андрон Алексанян - аналитик с опытом 9 лет и СEO Симулейтив проведет бесплатный урок и покажет, как выглядит путь к первой работе аналитиком в 2026 году. Вы узнаете: 🔶Какие навыки действительно проверяют на собеседованиях; 🔶Что должно быть в портфолио, чтобы его открывали работодатели; 🔶Почему многие резюме аналитиков сразу отправляются в отказ; 🔶Как искать работу без коммерческого опыта; 🔶Какие преимущества есть у кандидатов после 30, 40 и даже 50 лет; 🔶Какие ошибки чаще всего мешают получить первый оффер. Дополнительно на эфире разберем реальные примеры резюме и портфолио кандидатов, которые смогли пройти отбор. 🎁 ПОЛУЧИТЕ 3 КУРСА (PYTHON, SQL, PANDAS) В ПОДАРОК ЗА РЕГИСТРАЦИЮ НА ЭФИР! Эти курсы - база для того чтобы вкатиться в профессию! Если вы хотите войти в аналитику и перестать тратить время на лишнее обучение — этот урок поможет понять, на чем действительно стоит сосредоточиться. 🛎️Регистрируйтесь, эфир совсем скоро!

Совместная магистратура Авито и МФТИ — начните карьеру в Data Science! Будущие магистранты, это для вас — бесплатная программа «Прикладное машинное обучение и анализ данных». Готовьтесь получить актуальную теорию по ML, писать диплом под руководством эксперта Авито и выйти на рынок топовым DS-специалистом. Вас ждут: — Востребованные навыки в Data Science, преподаватели из индустрии и практические задания, основанные на реальных задачах Авито. — Работа с реальными данными и помощь с диссертацией от экспертов компании. — Комьюнити и поддержка, ведь поток — всего 18 человек, чтобы уделить внимание каждому. Будем много нетворкать и обмениваться опытом! — Бесплатное обучение и стипендия лучшим студентам до 25 000 ₽ в месяц. А еще — шанс попасть на оплачиваемую стажировку в Авито с перспективой остаться в команде! Если владеете Python, знаете структуры данных и SQL — это знак, что пора подаваться в магистратуру от Авито и МФТИ. Успейте до 12 июля!

Присаживайся на диван к аналитикам Авито 👀 Команда AvitoTech запустила проект «Диванная аналитика». Это серия материалов, где специалисты из Авито рассказывают, как принимают решения в одной из крупнейших экосистем страны. Если ты работаешь с данными, то вот 3 причины зайти на лендинг прямо сейчас: 1️⃣ Все выпуски опираются на реальный опыт — аналитики рассказывают о том, что уже применили у себя и что сработало. 2️⃣ Царит приятная атмосфера: по сути, все видео — это недушные мини-лекции с наглядной презентацией. 3️⃣ Разбираются разные темы — от ML до стратегического планирования. Контент может пригодиться опытным аналитикам и менеджерам, которым надо говорить с командой на одном языке. Смотри готовые выпуски и подпишись на новые — телеграм-бот пришлёт уведомление о новом видео! Посмотреть, что там интересного

🔥 Okko Analysts’ One Day Offer* — твой шанс попасть в команду аналитиков Okko 🛎️ Регистрация скоро закроется: подать заявку можно только до 28 июня, 23:59 МСК. 😁 Okko ищет продуктовых и дата-аналитиков уровня middle+ и senior. ✅Подходит, если у тебя есть опыт в аналитике от 2 лет, ты уверенно работаешь с SQL, Python, BI-инструментами, умеешь быть партнёром для бизнеса и понимаешь влияние задач на продукт. Твои возможности в Okko: 👉 Работа в удобном формате — гибрид или удалённо 👉 Забота о здоровье — ДМС со стоматологией 👉 Льготные условия ипотеки в рамках зарплатного проекта 👉 Задачи, которые влияют на миллионы зрителей 👉 Комьюнити, внутренние активности и многое другое 📎Подробнее об условиях, этапах интервью и возможностях работы в Okko — на сайте. 📌 Подай заявку до 28 июня, 23:59 МСК по ссылке. * Okko Analysts’ One Day Offer — формат быстрого найма для аналитиков от Okko.

Гарантируем вам трудоустройство в аналитике уже в 2026 году! Ребята, если вы давно смотрите в сторону аналитики или хотите прокачаться как специалист, для вас есть классная новость: сейчас ваше время сделать первый шаг! Симулейтив гарантируют ваше трудоустройство и берут оплату только после вашего трудоустройства! Данных вокруг всё больше, бизнесу нужны люди, которые умеют превращать цифры в решения. И именно этим занимаются аналитики данных - профессия, которая стабильно востребована уже много лет и не собирается сдавать позиции. Курс-симулятор «Аналитик данных» от Simulative Что внутри: ➖12 модулей: SQL, Python, BI, статистика, продуктовые метрики и не только; ➖Практика на реальных кейсах, которые помогут нарастить ваше портфолио; ➖Свободный формат, можно легко совмещать с другой учебой или работой; ➖Наставники, которые реально помогают и ведут за руку; ➖Рекомендации по составлению резюме и поиску работы; ➖Возможность трудоустройства сразу после курса. Кому будет полезно: 1. Тем, кто хочет войти в аналитику с нуля; 2. Тем, кто устал от своей текущей работы и хочет получить новую профессию; 3. Тем, кто начал учиться самостоятельно, но нуждается в системном обучении. Simulative сейчас дают возможность получить грант на обучение и гарантию трудоустройство своих студентов! 🔗 ПОЛУЧИТЬ ГРАНТ НА ОБУЧЕНИЕ

Почему AI-агенты ошибаются, даже если у них есть доступ ко всем данным? 🤖 Многие компании уже экспериментируют с AI-агентами для поиска информации, аналитики и работы с корпоративными знаниями. Однако на практике доступ к данным еще не гарантирует качественный результат. Причина часто кроется не в самой модели, а в архитектуре данных: отсутствует семантический слой, бизнес-логика не формализована, а данные не готовы к работе с ИИ. 📆 23 июня в 11:00 мск компания Lasmart приглашает на бесплатный вебинар «Почему 90% данных не готовы к работе с ИИ: архитектурный фундамент AI-агентов». 👨‍💻 Спикер: Павел Хамрин — руководитель AI-направления Lasmart. Более 10 лет занимается внедрением аналитических решений, DWH и BI-систем, развивает практики применения AI в аналитике и работе с данными. В программе вебинара: — почему прямого доступа к данным недостаточно для AI-агентов; — откуда берутся «галлюцинации» при работе с корпоративными данными; — зачем нужен семантический слой; — какие компоненты включает AI-Ready архитектура; — как подготовить DWH, BI и корпоративные данные к работе с ИИ; — практическая дорожная карта внедрения и масштабирования AI-агентов. Вебинар будет полезен CTO, CIO, CDO, руководителям AI-проектов, Head of BI, Head of Analytics, архитекторам данных и специалистам, отвечающим за развитие корпоративной аналитики. 🎁 Бонус участникам — персональный разбор стека данных и рекомендации по подготовке архитектуры для запуска AI-агентов. 🔗 Регистрация по ссылке

Лучший аналитик — ленивый аналитик Если вы когда-нибудь пользовались Авито, то знаете, что в сервисе есть доставка. Она платная, зато удобная: можно купить вещь в городе на другом краю страны. Чтобы рассчитать цену на неё, нужно учесть много деталей: категорию товара, службу доставки, города, скидки и комиссии. Нужно найти такую стоимость, чтобы и бизнес не ушёл в минус, и покупателю с продавцом было выгодно. Эту задачу решал аналитик Илья Цедяков, и в новом выпуске «Диванной аналитики» он рассказал, как подходил к работе: 1️⃣ Сначала оценил исходный алгоритм и его проблему медленной работы. 2️⃣ Затем попробовал эволюционный алгоритм — скорость стала отличной, но упала точность. 3️⃣ В итоге подход пересобрали при помощи линейного программирования. Подробный рассказ о том, как разрабатывали новый алгоритм, смотрите в свежем выпуске «Диванной аналитики»: 📌 YouTube 📌 VK Видео

AI-компании начали менять токены на доли в компаниях В мае 2026 OpenAI предложила каждому стартапу текущего батча Y Combinator $2M в API-токенах за долю. И токены — не по себестоимости: маржинальная стоимость инференса в разы ниже розничной цены, по которой считается сделка Но дело не в том, что инференс дёшев. Инференс стоит денег — GPU, электричество, мощности. Дело в другом: эти мощности и так бы крутились. OpenAI отдаёт то, что и так производит Но обычно он продаёт инференс за деньги. Разовая сделка, конец. А здесь он отдаёт тот же инференс — и берёт долю Стартап не может обналичить токены. Не может потратить на зарплаты, на аренду. Токен тратится только на инференс — то есть обратно у OpenAI. И тем же инференсом стартап строит свой продукт быстрее. Тот самый продукт, долей в котором OpenAI теперь владеет Это как если бы магазин давал тебе кашу, от которой ты лучше работаешь, и брал за это долю твоей выросшей зарплаты Токен из операционного расхода становится капитальной валютой. Расход остаётся расходом — мощности всё равно горят. Меняется то, чем он становится: долей в будущем, которое сам же производишь Один и тот же токен и товар, и доля: стартап потребляет товар, OpenAI владеет долей Это уже было. В конце девяностых Cisco, Lucent и Nortel давали телеком-стартапам оборудование в долг и брали долю — стартапы на это оборудование строились, вендоры росли вместе с ними И если довести до конца — это уже не про один батч и не про $2M. Если инференс — это сырьё, то поставщик сырья берёт долю в каждом, кто из сырья что-то строит. Как если бы электрическая компания владела долей в каждом заводе, работающем на её токе Тот, кто владеет вычислениями, начинает владеть тем, что на вычислениях построено

Как вкатиться в аналитику, с зарплатой в 3 раза выше, чем у остальных 2026 году❓ Если следовать обычному треку развития карьеры аналитика, рост зп будет медленным и постепенным. К тому же во время кризисов бизнес, хуже нанимает и чаще сокращает тех, кто не расширяет свой стек и не прокачивает знания вокруг основной области. Все это не относится к фулл-стек аналитикам, доля вакансий которых активно растет в общей массе вакансий аналитиков. В связи с этим приглашаю вас на эфир 📉📉📉📉📉📉 📹 На эфире будет разобрано: — Почему рынку реже нужны узкие специалисты и чаще — fullstack-аналитики — Как войти в профессию с нуля и устроиться на работу быстро — Кому подходит fullstack-путь, что нужно изучить и как новичку дойти до оффера Эти и ещё кучу важных вопросов для вас разберёт Илья Ковалёв - лид команды клиентской аналитики в Dodo Brands. Илья нанимает аналитиков и проводит собеседования: знает, что реально требует рынок в 2026 🎁 Всем зарегистрировавшимся на вебинар мы пришлют видеоурок по собеседованиям и карту компетенций fullstack-аналитика. 📊 Зарегистрироваться бесплатно