Аналитика от Тимура

Мотивирующий кейс ученика: вкатиться в аналитику в 2026 году все еще реально Возможно, вы уже видели этот пост в Твиттере. Он набрал почти 400 тысяч просмотров и вызвал довольно большой срач в комментариях.

"Где вы все работаете с такими зарплатами?" - "В айти" - "А где мне найти такую зарплату?" - "Вкатись в айти".

Автор поста - ученик моего курса по аналитике, который недавно нашел работу на удаленку вне РФ на 170К на руки, успешно прошел испытательный срок. На курс он пришел в конце февраля 2025 года. У него уже был некоторый рабочий опыт и задачи, близкие к аналитике. Мы помогли систематизировать знания, серьезно прокачать SQL и остальные необходимые для работы навыки, разобрали прошлый опыт и адаптировали резюме под аналитические вакансии. Условия при этом были не самые простые. Он жил за пределами России и искал удаленную работу, поэтому доступных вакансий было сильно меньше. Еще в 2025 году начал ходить по собеседованиям, осенью активно искал работу, но тогда до оффера так и не дошел. Весной этого года продолжил поиск и летом наконец устроился аналитиком. На днях ученик написал, что ИС успешно пойден. Кроме этого, поделился обраткой лида: тот сказал, что супер, никаких претензий и нареканий нет, действует очень самостоятельно, влился в команду сильно быстрее, чем ожидали. Отлично общается с коллегами, от них тоже положительный фидбек. Кстати, сейчас эта история уже разлетелась по разным пабликам, в том числе ее подхватила "Осознанная меркантильность". На всякий случай здесь хочу обозначить важный момент. Мы не разделяем подходы к трудоустройству, которые популярны в подобных сообществах. Например, идею о том, что человеку без релевантного опыта можно сразу указать в резюме 5 лет опыта и сразу идти устраиваться на сеньора на 300К. Для нас трудоустройство любой ценой никогда не было конечной целью курса. Важно, чтобы человек получил достаточные знания, смог самостоятельно выполнять реальную работу и приносить пользу команде уже после выхода. И тут как раз это условие выполнено: как подтверждение прямая обратная связь руководителя: ученик работает самостоятельно, быстро влился в команду, получает хороший фидбек от коллег и заказчиков и разгрузил команду даже сильнее, чем от него ожидали.

Сегодня последний день, когда можно присоединиться к интенсиву Многие именно в последние дни записываются, календарь забит встречами Если хотите - пока еще можно присоединиться, завтра проводим 1 лекцию по SQL. Пишите в лс @timuret

Софт-скиллы и эмоциональная поддержка За последний год курс довольно сильно развился. Появились в том числе новые вещи, которые раньше я вообще не планировал делать. Одна из них - помощь ученикам с коммуникациями и просто эмоциональная поддержка. Последний год я веду курс вместе со своим близким другом Владом. Мы дружим уже больше десяти лет, а сам Влад работал в международных компаниях и всю жизнь гораздо больше меня занимался вещами, связанными с коммуникацией. Я все-таки больше технарь. Мне проще разобраться в какой-то задаче, данных или SQL. А Влад хорошо понимает другую часть: как поговорить с заказчиком, как найти общий язык с человеком, как донести свою мысль и что вообще делать в сложной рабочей ситуации. И я сам много раз этим пользовался.

Например, бывало, что я не мог найти общий язык с каким-то заказчиком. Мне казалось, что я логически абсолютно прав, а Влад мог сказать примерно так: "Тимур, ты сейчас слишком технически на это смотришь. Ты можешь быть прав по сути, но то, как ты это объясняешь, звучит довольно резко. Лучше проявить больше эмпатии".

И это действительно отдельный навык. Иногда заказчик предлагает какую-то странную вещь, но твоя задача не просто сказать ему, что он неправ. Нужно разобраться, чего он вообще хочет, и нормально объяснить свою позицию. Сейчас Влад помогает с такими вещами и ученикам. Например, у нас был случай, когда ученик попал под сокращение. Влад помог ему разобраться с ситуацией и выстроить коммуникацию, и в итоге удалось договориться о трех окладах при увольнении. Не всегда проблема вообще решается логически. Иногда человек просто приходит и говорит, что у него ничего не получается. У нас был ученик, у которого был тяжелый период в жизни, и ему в тот момент нужна была не очередная задача по SQL, а просто поддержка. И здесь Влад тоже помогает. Кого-то нужно успокоить и немного подбодрить, а кого-то, наоборот, встряхнуть и объяснить, что пора собраться. В общем, это еще одна вещь, которая появилась на курсе за последний год. Кроме технических скиллов, теперь помогаем ученикам с коммуникациями, психологически поддерживаем. на фото: Влад проводит для учеников живой эвент в Moscow City, я подключился удаленно по видео

Напарники В ближайшее время мы начинаем интенсив по аналитике и хотим разбивать учеников на пары для обучения. Откуда вообще появилась такая идея и зачем это нужно? На самом деле, эта практика появилась довольно спонтанно и случайно. Ученики сами начали так делать, и оказалось, что это очень эффективный формат. Например, сейчас я веду курс вместе со своим близким другом и партнером Владом. Влад сам прошел курс, влился в аналитику и работает там уже 1.5 года. Когда он сам проходил курс в начале 2025, сразу сказал примерно так: "Мне лень будет учиться одному, я это точно знаю. Поэтому я возьму себе в пару сильного технаря, который, если что, мне все объяснит. Будем вместе сидеть, ботать - мне так проще, в том числе с точки зрения дисциплины". В итоге они объединились. Вместе учились, разбирались с задачами, помогали друг другу. И в первом полугодии 2025 года оба устроились. Потом была еще одна похожая группа - три ученика, про одного из которых прошлый пост. Правда, они изначально были друзьями, поэтому им, возможно, было проще организоваться. Они тоже проходили курс вместе, решали задачки, сидели по вечерам в Discord. И даже собеседования использовали как совместную практику: один проходит собеседование, остальные слушают, чтобы понимать, что вообще спрашивают, в моменте думать, как бы они сами ответили, а потом вместе разбирать, как все прошло. В итоге из этой тройки двое тогда устроились, а третий - в этом году. И вот мы посмотрели на эти кейсы и подумали: кажется, это просто хорошая практика, которую имеет смысл попробовать внедрить системно. Потому что учиться вместе часто банально проще. У тебя есть человек, которому можно написать, если застрял. Есть с кем разобрать задачу. Есть какая-то дополнительная ответственность: когда ты учишься один, всегда проще сказать себе "ладно, сегодня пропущу". А когда у тебя есть напарник, вы уже как будто двигаетесь вместе. При этом это, конечно, не будет обязательным. Я сам, например, скорее интроверт и прекрасно понимаю человека, который скажет: "Мне комфортнее учиться одному". Без проблем. Напарник - это просто дополнительная возможность для тех, кому такой формат может помочь учиться эффективнее. Напоминаю: скоро начинается 3-месячный интенсив по аналитике, еще можно записаться. Многие записываются как раз в последние дни: только сегодня написало 4 человека. Завтра планируем провести первый созвон для разбиения на пары.

519 дней. Столько заняло у ученика устроиться на первую работу аналитиком. Хотите более сложный кейс? Не в духе "устроился за 3 месяца", "получил оффер на втором собеседовании". Пятьсот девятнадцать дней. Столько прошло с записи на курс до оффера. Руслан (*имя изменено) пришел ко мне в конце 2024 года. Ему было 19, он учился в университете и параллельно работал управляющим в кафе. Коммерческого опыта в IT - ноль: немного знал Python и JavaScript, но давно этим не занимался. На вводном созвоне я спросил, насколько быстро он хочет искать работу. Руслан ответил, что спешить некуда: не хочет идти на первую попавшуюся вакансию и у него уже есть работа. Сначала хочет нормально прокачать хард-скиллы и разобраться в профессии. Начали обучение. Кстати, пришел он по рекомендации друга - в итоге у нас прошла обучение практически целая компания знакомых. Осенью 2025 года Руслан начал проходить собеседования в свободное от работы время. Уровень уже был хороший и собесов набралось довольно много, но оффер в тот сезон он так и не получил При этом двое из трех его друзей, с которыми они вместе проходили курс, уже устроились. И да - они были активнее и изначально ставили цель устроиться быстро До марта 2026, как и в любой другой год, был мертвый сезон, все это время Руслан продолжать неспеша подтягивать свои технические навыки и в итоге вышел на реально крутой уровень В мае 2026 года наконец получил оффер и вышел на первую работу аналитиком. 519 дней с момента начала обучения. Я реально вдохновляюсь такими историями. Да, круто устроиться за 3 месяца, но уметь стабильно держать невысокую нагрузку на длинной дистанции и дойти до результата в удобном тебе темпе (параллельно работая) - это тоже очень круто Всем бы такую выдержку 💪💪💪

Напоминаю: Через неделю стартует интенсив по аналитике. Кто давно думал записаться, но еще не сделал это - сейчас самое время. В эту субботу планируем первый созвон участников, подберем каждому человеку пару под его уровень. В следующую среду проведем первую лекцию - начнем с базового SQL и за 3 месяца пройдем все основные темы. Можно приобрести полный интенсив за 110К или только техническую часть (без сопровождения до оффера и на испытательном сроке) за 49К. Оплата возможна в рассрочку. Записаться или задать вопрос - @timuret

Один из наших выпускников - студент вуза в маленьком городе. Когда он начал учить аналитику и из-за собесов пропускал занятия, преподаватель постоянно его за это прессовал: говорил, что нет смысла распыляться на какую-то ерунду, что надо заниматься учебой и ничего из него не выйдет, если он будет отвлекаться на работу. По одному экзамену отправлял на пересдачу три раза. Потом назначил дополнительное тестирование по новой теме - еще два раза. Он знал, что тот уже работает, и именно это его особенно раздражало. Прошло два года. Сейчас ему 22, грейд миддл+, 250 тысяч чистыми, удаленка. Тогда он жил в общежитии на 10 тысяч в месяц, которые давала мама. Никто не верил, что получится - ни преподаватель, ни однокурсники, ни родители. Сейчас снимает одну из лучших квартир в центре города и метит на повышение. Учебу, кстати, до сих пор не закончил.

Успешные кейсы учеников Структурировал все текущие расписанные кейсы по категориям учеников. Тут самые интересные кейсы, остальные тоже планирую расписать Математическое/тех образование: Кейс-1 Ученик прошел Яндекс Практикум, 2 года не мог найти работу, с помощью моего курса нашел через 3 недели Кейс-4 За год обучиться и устроиться после окончания вуза Кейс-5 Первая ученица из твиттера, оффер 170К на удаленке Кейс-6 Зумер устроился на работу и уволился через 2 недели, через полгода устроился на 160 на руки Кейс-11 Ученик закончил мехмат МГУ, нашел работу после окончания вуза Кейс-18 Ученица 28 лет, окончила хороший вуз, но не имела опыта работы Кейс-18 Ученица 28 лет, окончила хороший вуз, но не имела опыта работы Кейс-19 Ученица 23 лет - училась на последнем курсе вуза, нашла работу на 110К на удаленке Непрофильный студент, без релевантного опыта: Кейс-2 Устроиться на работу аналитиком данных в 18 лет без вышки и опыта и через год выйти на 220К Кейс-3 Из военки в айти Кейс-8 Успешный кейс 21-летнего ученика с нулевым бекграундом (нет вышки, опыта в айти) С опытом офисной работы: Кейс-7 Ученик 40 лет влился в айти за полгода и устроился на 300К на руки Кейс-9 30 лет, из маркетинга в аналитику Кейс-10 25 лет, Москва, из логистики в аналитику Кейс-12 Из офисной работы в документообороте банка в аналитику данных Кейс-13 Ученик пытался войти в аналитику с 2021 года, мой курс помог сделать решающий шаг Кейс-16 38 лет, из геймдизайна в аналитику данных Кейс-22 Конвенциональный айтишник. Проработал 9 месяцев, уволился и получил по инициативе руководителя 3 оклада С опытом в IT: Кейс-15 Ученица получила оффер на 160К и отказалась от него, подняв зп на текущем месте до той же суммы Кейс-17 Студент 22 лет с опытом преподавания айти Кейс-20 Работал проджектом в айти, решил сменить специальность и найти удаленку Кейс-21 Помог найти работу чемпиону Европы по Что Где Когда

Кейс ученика: c опытом в айти, решил сменить специальность *расписываю полностью Никита записался на курс в августе 2024. Вводные: 26 лет, региональный город (то есть ищем именно удаленку), опыт работы проджектом в айти. Решил поменять специальность и влиться в аналитику. Прошли SQL, Python, в осенний сезон 24 года прошел первые 2 собеса. Продолжил отклики в феврале, поначалу писал, что нет приглашений. (я тогда еще не знал точно, что сезон вообще малоактивный, поэтому волновался, думал, может что не так идет) В марте найм активизировался, но ученик отвлекся на личные дела, как часто бывает Периодически пинговал его, уточнял, когда вернется к прохождению курса Продолжил проходить собесы в августе, буквально после 1-2 собесов получил оффер, устроился, прошел ИС Сумма оффера: 200К на руки + премии

Как проходило обучение ученика из вчерашнего кейса? Подробно на скринах Изучили теорию -> начали отклики -> первое время было не очень активно -> потом ученик делал паузы по личным причинам -> позже вернулся к курсу, получил оффер

"Кто-то может сказать, что я зажрался, раз пишу такие минусы и он может быть прав. Но тогда делайте выводы о продукте сами🙃" Очередной ученик (про которого раньше не писал) поделился довольно живым отзывом

В закрытом канале разобрал одну из ошибок ученика. Ребята, у которых мало опыта, могут относиться к работе как к контрольной в универе. А это вообще другая история. Подробнее на скрине

Теперь техническую часть курса можно взять отдельно - 49к вместо обязательных 110к за полный курс 3 месяца: SQL, Python, дашборды, инфраструктура, статистика, А/Б-тесты. Встречи три раза в неделю, групповая работа, по каждой теме ДЗ, которые я лично проверяю. Плюс составление резюме и лекции по собеседованиям БЕЗ индивидуальных разборов собеседований, созвонов 1:1 и поддержки на испытательном. Индивидуальное ведение можно докупить потом (доплатить остаток).

Выпускники с полным сопровождением выходят на 160-200к на руки, гибрид или удаленка. Интенсив дает под это техническую базу

Старт 2 сентября, набор до 1 сентября Программа на картинке Записаться или задать вопрос: @timuret

Кейс ученика - конвенциональный айтишник. Спустя год работы аналитиком Расскажу про интересный кейс, которым раньше не делился. И про обучение, и про то, какие задачи ученик делал на работе последний год, как в целом все выглядело. Стас записался ко мне в ноябре 2024. Он вообще очень хорошо попадает в стереотипный образ айтишника: технарь, который любит во всем разобраться и которому мало просто знать, что "делать нужно вот так".

Даже к выбору курса подошел основательно. Составил список вопросов, подробно меня расспросил, сходил на общий созвон учеников посмотреть, как все проходит. Потом показал запись другу-айтишнику. Тот посмотрел и сказал: "Ребята дело говорят, вроде разбираются". После этого Стас записался.

На обучении было примерно так же. Мог зацепиться за какой-нибудь мелкий нюанс работы базы данных и начать расспрашивать: — Тимур, а почему здесь именно так работает? Я отвечал в духе: — Стас, тут не знаю. Это довольно спефицичная тема, в работе не используется. А у него логика была примерно такая: "Ну как не нужно? Это же тоже важный нюанс. Вдруг я чего-то не понимаю - надо разобраться". В феврале 2025 начали пробовать откликаться, но рынок был довольно мертвый. Нормально собеседования пошли уже в марте–апреле. Всего получилось около 20 интервью: примерно 10 HR-скринингов и 10 технических. В мае Стас получил оффер BI-аналитиком в госкомпанию на 150 тысяч рублей на руки. Где успешно прошел испытательный и проработал 9 месяцев.

Чем Стас занимался на работе? Вкратце, работа была довольно типичной для госухи: много старых, когда-то кем-то сделанных процессов, в которых уже никто до конца не понимает, что и почему работает. Огромные SQL-запросы, старые Python-скрипты, часть процессов вообще вне Airflow. Значительная часть работы Стаса состояла в том, чтобы распутывать этот клубок, разбираться в чужом коде, чинить старые процессы и постепенно приводить всё в более нормальный вид.

Стас изначально не очень хотел идти в эту компанию, но для первого опыта - это отличный вариант. Когда решил увольняться, руководитель сказал, что за все время к нему не было нареканий, и по своей инициативе выбил ему три оклада при увольнении по собственному желанию. Сейчас он взял небольшой таймаут - путешествует, проводит много времени с любимой. Планирует искать новое место осенью - bigtech компанию с крутой аналитической инфраструктурой и качественно настроенными процессами. ✔️ Для меня это очень важно - чтобы ученики могли не только найти работу, но и качественно выполнять обязанности. Это один из тех кейсов, где ученик круто себя проявил, принес пользу работодателю, наладил многие процессы.

Кейс ученицы 23 лет - училась на последнем курсе вуза, нашла работу на 110К на удаленке Записалась на курс в сентябре 2025 года - почти год назад. Бекграунд: 23 года, региональный город, обучение на последнем курсе ВШЭ, факультет компьютерной лингвистики. Плюс опыт работы репетитором по математике.

Вначале созвонились с ней, обсудили планы. Сказала, что с поиском работы не торопится, можно попробовать до Нового года, но не критично. Я посоветовал все равно уже осенью начинать откликаться, получить опыт собесов, а возможно и устроиться - осенью самый активный сезон найма.

Из-за активного сезона повезло и нашли работу быстро, спустя 87 дней с момента начала. Она кстати абсолютно права - изначально в курсе было недостаточно математической статистики, а на интенсиве с 1го сентября на эту тему полноценный блок. Доработали Были на связи на испытательном сроке, успешно его прошла, продолжает работать. Недавно написала отзыв о курсе) *это один из новых кейсов, которые раньше не выкладывал. всего их 47, как писал в посте про статистику, в ближайшее время планирую выложить остальные

Кейс ученицы 23 лет - училась на последнем курсе вуза, нашла работу на 110К на удаленке Записалась на курс в сентябре 2025 года - почти год назад. Бекграунд: 23 года, региональный город, обучение на последнем курсе ВШЭ, факультет компьютерной лингвистики. Плюс опыт работы репетитором по математике.

Вначале созвонились с ней, обсудили планы. Сказала, что с поиском работы не торопится, можно попробовать до Нового года, но не критично. Я посоветовал все равно уже осенью начинать откликаться, получить опыт собесов, а возможно и устроиться - осенью самый активный сезон найма.

Из-за активного сезона повезло и нашли работу быстро, спустя 87 дней с момента начала. Она кстати абсолютно права - изначально в курсе было недостаточно математической статистики, а на интенсиве с 1го сентября на эту тему полноценный блок. Доработали Были на связи на испытательном сроке, успешно его прошла, продолжает работать. Недавно написала отзыв о курсе) *это один из новых кейсов, которые раньше не выкладывал. всего их 47, как писал в посте про статистику, в ближайшее время планирую выложить остальные

Интересная задача с собеседования

В здании два лифта, которые работают/не работают с вероятностью 50 на 50 - либо работают, либо не работают. Ты подходишь к офису, тебе говорят, что один из лифтов не работает. С какой вероятностью у нас не работают оба лифта?

Интуитивно кажется, что ответ - 50%. Но тут есть подвох. Рассмотрим все варианты ситуации, которые могут реализоваться. Их 4, каждый с вероятностью 0.5*0.5 = 0.25 00 - оба не работают 01 - первый не работает 10 - второй не работает 11 - оба работают Когда вам говорят, что один из них не работает - что это значит? Это значит, что исключен вариант 11. Значит остаются 3 - 01, 10, 00. С какой вероятностью оба не работают, то есть 00? Подходит 1 исход из 3, значит ответ = 1/3 Может показаться удивительным, что ответ такой. Но тут на самом дело в формулировке "не работает один из лифтов" - и так как мы не знаем какой, это может быть 1 из 2 лифтов, ответ получается 1/3. Если бы нам сказали "не работает первый лифт" - мы бы оставили варианты 00, 01, и вероятность что не работают оба была бы 50% - как и кажется интуитивно.

Интересная задача с собеседования

В здании два лифта, которые работают/не работают с вероятностью 50 на 50 - либо работают, либо не работают. Ты подходишь к офису, тебе говорят, что один из лифтов не работает. С какой вероятностью у нас не работают оба лифта?

Интуитивно кажется, что ответ - 50%. Но тут есть подвох. Рассмотрим все варианты ситуации, которые могут реализоваться. Их 4, каждый с вероятностью 0.5*0.5 = 0.25 00 - оба не работают 01 - первый не работает 10 - второй не работает 11 - оба работают Когда вам говорят, что один из них не работает - что это значит? Это значит, что исключен вариант 11. Значит остаются 3 - 01, 10, 00. С какой вероятностью оба не работают, то есть 00? Подходит 1 исход из 3, значит ответ = 1/3 Может показаться удивительным, что ответ такой. Но тут на самом дело в формулировке "не работает один из лифтов" - и так как мы не знаем какой, это может быть 1 из 2 лифтов, ответ получается 1/3. Если бы нам сказали "не работает первый лифт" - мы бы оставили варианты 00, 01, и вероятность что не работают оба была бы 50% - как и кажется интуитивно.

Статистика по ученикам Выше писал, что успешно прошли мой курс по аналитике - получили оффер и прошли испытательный срок - 47 человек.

Возникает логичный вопрос, а это много или мало? Сколько всего было учеников, какие цифры?

✔️ Если смотреть по критерию: ученик прошел курс (теорию sql/python) и сходил хотя бы на 1 собеседование 1. Таких людей 69 2. Из них устроились и успешно прошли ИС 47 человек (+еще 2 в процессе прохождения ИС) *также в эти 47 включаю тех, кто получил оффер, но сознательно от него отказался. Ситуации по типу "изменились планы, переехал в другой город". Либо "пришел с этим оффером на текущее место и договорился о поднятии зп" 3. Итого успешных учеников по этому критерию 47/69 = 68%. Почему я считаю этот критерий справедливым? В статистику включаю тех учеников, кто проявил достаточную активность. То есть прошел теорию а также сходил хотя бы на 1 собеседование. Но может были люди, которые все сделали по инструкции, но не смогли получить ни 1 собеседования? Таких нет. Были случаи, где резюме не работало с 1 раза, мы его дорабатывали, и потом отклики и собесы поступали. Есть ряд кейсов по типу "человек начал проходить курс, потом возникли личные обстоятельства, бросила девушка, сделал паузу на год". "Проходит курс с целью получить знания и изначально не ставил цель найти работу / начал применять аналитику на текущем месте работы". Есть те, кто начал проходить курс, но довольно быстро понял что дается сложно, прекратил прохождение. Эти случаи тоже не включаю - так как в них человек и не внес полную оплату за курс, оплатил в рассрочку пару месяцев, потом вышел из курса.

В айтишке сейчас много ноют, в том числе аналитики: работу стало сильно сложнее найти. У вас на курсе нет такой проблемы? Вкратце - да, рынок действительно стал сложнее. Но мы тоже адаптируемся и пока с ситуацией справляемся. Постараюсь подробно разобрать ситуацию на основе всех имеющихся данных 🔜 1. Выросла планка входа. Если брать средний кейс 2024 года, ситуация могла выглядеть примерно так: человек изучил SQL, начал Python, еще даже не успел его нормально закончить - но уже выходит на рынок и довольно быстро получает оффер. Были случаи, когда человек буквально через месяц после старта курса уже сидел с двумя офферами. Причем до части тем мы с ним вообще еще не дошли. Сейчас средняя картина другая. Человек прошел SQL, прошел Python, все остальные темы, сделал домашки, мы провели мок-собеседования, отдельно разобрали слабые места - то есть по моей оценке он уже вполне готов работать. Еще 2 года назад такого специалиста оторвали бы с руками на первом же собеседовании. А сейчас это просто стандартный кандидат. 🔜 2. Выросла сложность собесов Поднял запись одного собеседования конца 2024 года. Значительная часть технички там - обычный SQL: как работает JOIN, написать выборку по датам, посчитать средний чек, сумму покупок, количество покупок, последнюю дату. И одно из недавних собеседований. Вопросы там - расскажите про источники данных в компании? А почему тут используется Postgres, а здесь ClickHouse? Как данные попадают в базу из 1С? Как устроена модель данных? Какие связи между таблицами? Звезда или снежинка? Какие объемы? Работал ли с API? То есть ощущение такое, что раньше компании чаще были готовы взять человека, который хорошо знает основные инструменты и дальше доучится в работе. Сейчас гораздо чаще хотят уже практически готового специалиста, который понимает не только SQL и Python, но и весь контекст вокруг своей работы. 🔜 3. Есть и еще один сигнал. Один из учеников (из малоактивных) откликался с одним и тем же резюме в прошлом году и сейчас. Недавно поделился, что в этом году число приглашений на собесы заметно упало. Мы посмотрели его резюме, нашли что можно улучшить и приглашения пошли хорошо, но остается факт, что с тем же резюме в прошлом году приглашений было больше.

При этом я убежден в том, что айти по-прежнему остается лучшим направлением, если вы хотите нормально зарабатывать. По сути, это уникальный карьерный лифт: обычный человек может за относительно короткий срок освоить конкретную профессию, выйти на доход 150-200К+, работать удаленно, заниматься интеллектуальной работой и дальше расти в зарплате вместе со своими навыками. Я просто не знаю другой массовой карьерной траектории, которая давала бы человеку такой же набор возможностей. АЛЬТЕРНАТИВ НЕТ.

Кроме этого, мы постоянно адаптируем курс под новые реалии. Стали больше внимания уделять мок-собеседованиям, вводим дз по каждой теме. Глубже разбираем бизнес-контекст и то, как устроена работа аналитика внутри компании. Добавляем темы про устройство баз данных, автоматизации. Детальнее разбираем резюме, процесс поиска работы, придумываем новые эффективные стратегии. То есть если раньше можно было сказать: "SQL знаешь нормально - можешь выходить на рынок", сейчас наша задача - выпустить человека на рынок уже максимально собранным специалистом. За все время у нас уже 47 учеников, устроившихся на среднюю сумму 163К и прошедших испытательный срок, и новые офферы продолжают приходить.