Продуктовый взгляд | Аналитика данных

Как не перегореть продуктовому аналитику в 2026 году? (Часть 1) Здравствуйте, товарищи! Сегодня разберём важнейший навык продуктового аналитика - способность не перегореть из-за ночных запросов руководителя, сломанных дашбордов и просьб бизнеса: "Посчитай мне быстренько такие-то циферки". В нынешнее время аналитику уже недостаточно знать SQL, уметь дизайнить A/B-тесты и строить различные графики. Ко всему этому добавляются понимание продукта, общение с менеджерами, валидация данных, автоматизация различных рутинных задач и проверка того, не придумала ли нейронка что-то несуществующее. Если пытаться делать всё это одновременно, то можно достаточно быстро перегореть. Поговорим о том, как можно этого избежать в нынешнее время. Основная проблема выгорания в том, что аналитик может сделать кучу задач за день: написать нужные запросы, построить графики, обсудить запуск какого-то теста, провести пост-анализ прошедшей маркетинговой кампании, но в итоге останется ощущение, что он просто перекладывал данные из одной таблички в другую. И вот советы, которые помогут этого избежать. 1. Не пытаться анализировать вообще всё Тут основная проблема в том, что аналитик хочет разобраться в каждом вопросе максимально глубоко. Менеджер может прийти с вопросом, почему какая-то метрика упала на 2%, а аналитик уже соберёт данные за последние несколько лет, построит кучу графиков, проверит сезонность и ещё много всего, хотя достаточно будет просто проверить несколько базовых вещей и сказать, что изменение находится в пределах обычного шума. Перед началом решения какой-либо задачи нужно определить: 1. какое решение будут принимать по результатам анализа; 2. насколько точный ответ нужно дать; 3. сколько времени стоит закладывать на выполнение этой задачи. Если после выполнения анализа какие-то очень важные выводы делать не собираются, то, возможно, не стоит проводить суперглубокий анализ и тратить на это кучу времени. 2. Разделять важные исследования и ad hoc-задачи Есть исследования, от результатов которых будет зависеть запуск каких-то кампаний, перераспределение бюджетов или ещё что-то достаточно важное. В таких задачах действительно нужно внимательно смотреть данные и проверять различные методологии. А есть вопросы из разряда: "Сколько человек вчера нажали на такой-то баннер?". Такие задачи не надо превращать в глубинные исследования и тратить на это кучу времени. Наверное, лучший совет, который тут можно дать, - обсуждать с заказчиком, какой именно уровень анализа ему нужен. Иначе может произойти так, что человек будет ожидать ответ к обеду этого же дня, а вы принесёте ему результат через неделю. 3. Избавляться от бесконечных ad hoc-запросов Каждую неделю вас могут просить писать почти идентичные запросы из разряда: "Собери мне выборку для такого-то теста с такими-то отсечками по пользователям". Тут проблема не в количестве работы, а в самом процессе. В такой ситуации нужно постараться автоматизировать процессы, чтобы они занимали минимальное количество времени. Тут основные советы: 1. автоматизировать шаблоны для сбора выборок или выполнения каких-то запросов, если это возможно. 2. сохранять информацию о том, какие метрики достаточно часто повторяются, как они считаются и из каких витрин в основном берётся информация. 3. сохранять результаты исследований, которые вы проводили сам. 4. хранить типовые ошибки, которые обычно встречаются при обработке различных данных в вашей зоне ответственности. 4. Использовать нейронки, но не становиться их рабами Мы уже писали гайд как не стать ИИ макакой, но опишем здесь кратко, а недавно наши преподаватели даже проводили дебаты про ИИ. Eсли вслепую брать ответы нейронки, то времени станет только меньше, потому что надо будет искать, почему запрос считает не тех пользователей или почему используется не тот статистический тест. Поэтому следуем такому пайплайну. 1. сначала самостоятельно формулируем задачу и то, какой результат ожидаем; 2. потом отдаём нейронке конкретный кусок работы; 3. проверяем код, логику и данные; 4. только после этого используем результат. Подписаться: @ProdAnalysis

На курсе Аналитика Старт я вместе с учениками подробно разбираю каждый шаг пайплайна, приходите, если хотите вдумчиво использовать ИИ в работе. Подписаться: @ProdAnalysis

Как не перегореть продуктовому аналитику в 2026 году? (Часть 1) Здравствуйте, товарищи! Сегодня разберём важнейший навык продуктового аналитика - способность не перегореть из-за ночных запросов руководителя, сломанных дашбордов и просьб бизнеса: "Посчитай мне быстренько такие-то циферки". В нынешнее время аналитику уже недостаточно знать SQL, уметь дизайнить A/B-тесты и строить различные графики. Ко всему этому добавляются понимание продукта, общение с менеджерами, валидация данных, автоматизация различных рутинных задач и проверка того, не придумала ли нейронка что-то несуществующее. Если пытаться делать всё это одновременно, то можно достаточно быстро перегореть. Поговорим о том, как можно этого избежать в нынешнее время. Основная проблема выгорания в том, что аналитик может сделать кучу задач за день: написать нужные запросы, построить графики, обсудить запуск какого-то теста, провести пост-анализ прошедшей маркетинговой кампании, но в итоге останется ощущение, что он просто перекладывал данные из одной таблички в другую. И вот советы, которые помогут этого избежать. 1. Не пытаться анализировать вообще всё Тут основная проблема в том, что аналитик хочет разобраться в каждом вопросе максимально глубоко. Менеджер может прийти с вопросом, почему какая-то метрика упала на 2%, а аналитик уже соберёт данные за последние несколько лет, построит кучу графиков, проверит сезонность и ещё много всего, хотя достаточно будет просто проверить несколько базовых вещей и сказать, что изменение находится в пределах обычного шума. Перед началом решения какой-либо задачи нужно определить: 1. какое решение будут принимать по результатам анализа; 2. насколько точный ответ нужно дать; 3. сколько времени стоит закладывать на выполнение этой задачи. Если после выполнения анализа какие-то очень важные выводы делать не собираются, то, возможно, не стоит проводить суперглубокий анализ и тратить на это кучу времени. 2. Разделять важные исследования и ad hoc-задачи Есть исследования, от результатов которых будет зависеть запуск каких-то кампаний, перераспределение бюджетов или ещё что-то достаточно важное. В таких задачах действительно нужно внимательно смотреть данные и проверять различные методологии. А есть вопросы из разряда: "Сколько человек вчера нажали на такой-то баннер?". Такие задачи не надо превращать в глубинные исследования и тратить на это кучу времени. Наверное, лучший совет, который тут можно дать, - обсуждать с заказчиком, какой именно уровень анализа ему нужен. Иначе может произойти так, что человек будет ожидать ответ к обеду этого же дня, а вы принесёте ему результат через неделю. 3. Избавляться от бесконечных ad hoc-запросов Каждую неделю вас могут просить писать почти идентичные запросы из разряда: "Собери мне выборку для такого-то теста с такими-то отсечками по пользователям". Тут проблема не в количестве работы, а в самом процессе. В такой ситуации нужно постараться автоматизировать процессы, чтобы они занимали минимальное количество времени. Тут основные советы: 1. автоматизировать шаблоны для сбора выборок или выполнения каких-то запросов, если это возможно. 2. сохранять информацию о том, какие метрики достаточно часто повторяются, как они считаются и из каких витрин в основном берётся информация. 3. сохранять результаты исследований, которые вы проводили сам. 4. хранить типовые ошибки, которые обычно встречаются при обработке различных данных в вашей зоне ответственности. 4. Использовать нейронки, но не становиться их рабами Мы уже писали гайд как не стать ИИ макакой, но опишем здесь кратко, а недавно наши преподаватели даже проводили дебаты про ИИ. Eсли вслепую брать ответы нейронки, то времени станет только меньше, потому что надо будет искать, почему запрос считает не тех пользователей или почему используется не тот статистический тест. Поэтому следуем такому пайплайну. 1. сначала самостоятельно формулируем задачу и то, какой результат ожидаем; 2. потом отдаём нейронке конкретный кусок работы; 3. проверяем код, логику и данные; 4. только после этого используем результат. 🫥🫥🫥

Почему аналитика самое простое направление для старта в IT? Начнём с основных запросов скиллов под стажёрские позиции. Один из основных, который встречается везде - SQL, фактически это не язык программирования, здесь вам не нужно задумываться, то как ваша программа будет исполняться, какое время она затратит или же различные нюансы с компиляцией и т.п. Здесь вам потребуется лишь "объяснить" вашу задачу с помощью ключевых слов языка (такой тип языков называется декларативный), а что под капотом этого языка вас не будет интересовать. Второй скилл, который с вас спросят почти на каждом отборе - python, здесь тоже не будет требуется слишком глубокое понимание языка программирования как на бэкенд позици, но в некоторые компании могут давать алгособесы на позиции аналитика. Теорвер и матстат потребность в этом скиле для отбора в различные компании может варироваться от должности (если ты BI аналитик, тогда значительно слабее будет спрос на эти харды, в случае продуктового - посрпшивают базовые определения и задачки) и непосредственно самой компании (в т-банке в основном акцент идет на кейсы, в яндексе - зависит от собеседующего, но в среднем это основное на что смотрят при отборе на стажки по аналитике). Все эти скилы кстати проходим на курсах по аналитике и алгоритмам Сама работа в некоторых задачах творческая, соответственно много чилловых созвонов и задач "проведи кагортный анализ/eda/стат тесты, которые фактически можно сделать тем же днем, но многие растягивают на недели и никаких последствий из-за этого не вылезает", а та монотонная часть с SQL фактически завязана на следующем алгоритме "напиши 80 строк кода и жди отдыхай полдня пока оно выполнится" и нет в основном большого количества горящих сроков. Также не придется изучать большое количество внутренних сервисов и вникать в большие объемы, зачастую недокументированного" кода. Бэкенд В бигтехе огромная нагрузка на бэкенд позициях, компании постоянно нужно большое количество новых сервисов и стажёров зачастую нанимают на позиции под определенные задачи, а не с целью вырастить штатного сотрудника. В последнее время в яндекс во многом даже внегласно стал требовать опыт работы при отборе на позиции Go-разработчиков. А также в сравнении с аналитикой, тут куда более сложный и объемный язык, который придется учить, а также одним языком здесь часто не ограничиваются. Менеджмент Работа тут конечно ещё более чиловая, но попасть тут нереально, все первичные отборы - это скрининг резюме, что плохо, потому что нет никогда чётких критериев того какие скилы требуются на эту специальность. Скрининг - это чистый рандом, а сами собеседования скорее проверяют не вашу экспертность, а показывают субъективную точку зрения на счет вашей кандидатуры у интервьювера. ML На самом деле процесс работы довольно интересен, но тут и отбор и сама стажировка будут посложнее, но главное чтобы вас не ставили в команды, где по большому счёту ничего не делают кроме подбора параметров. Тут нагрузка выше чем у Аналитиков и в Менеджменте, но ниже, чем в Бэке

Друзья, привет! Тут коллеги из backend и ML уже решили между собой, что аналитиков скоро заменит ChatGPT. Только почему-то каждый раз, когда падает конверсия или нужно понять, что вообще происходит с продуктом, бегут именно к аналитикам 🙂 Сегодня обсудим, кого ИИ действительно затронет первым, а кто ещё долго останется незаменимым. Приходите на наши онлайн дебаты в 19:00 ссылка на стрим: https://telemost.yandex.ru/live/c92193cedc9a4713ac3320a145e96006

Товарищи, мы обновили линейку СТАРТ и открываем новый набор! 🚀 Мы переработали программы: обновили темы, добавили новые кейсы и вопросы с реальных собеседований, усилили практику и запустили полноценный карьерный блок. Если раньше упор был только на технические навыки, то теперь на курсе вы также научитесь: — составлять сильное резюме; — презентовать свой опыт, даже если коммерческой работы не было; — искать вакансии и понимать, куда лучше откликаться; — проходить HR-этапы и уверенно чувствовать себя на всех интервью. Открываем набор сразу на 4 направления: - Аналитика - Алгоритмы - Backend - Машинное обучение 📎Кому подойдет СТАРТ? Тем, кто: — готовится к первой работе и хочет получить системную базу; — уже проходит собеседования, но чувствует пробелы; — хочет попробовать направление на практике, прежде чем идти глубже; — хочет за лето прокачаться и выйти на рынок уже с готовым портфолио. Что будет на курсах? ➡️Аналитика Освоим SQL, продуктовые метрики, дашборды и A/B-тесты. В качестве пет-проекта пройдете полный цикл АВ тестирования — от запроса в БД до презентации результатов. Именно так работает аналитик. ➡️Алгоритмы Разберем всё, что действительно спрашивают на технических интервью: структуры данных, графы, динамическое программирование, деревья, теория чисел и многое другое. Закроем фундамент для алгособеседований и контестов. ➡️Backend Изучим архитектуру приложений, базы данных, Docker, gRPC и современные подходы к разработке. Итоговый пет-проект — полноценный сервис аналитики и прогнозирования цен криптовалют. ➡️Machine Learning Метрики качества, классические алгоритмы, бустинг, нейронные сети и Transformer. Пет-проект — система кредитного скоринга. Без искусственных задач вроде «обучи свою LLM», только то, с чем реально сталкивается ML-инженер в начале карьеры. Участникам курса также доступны:

🔵разбор контеста донабора Т-банк, стажировки в Яндекс, Авито буткемп DS (DS только на мл старт); 🔵mock-собеседования с обратной связью; 🔵закрытый банк вопросов с реальных интервью Яндекса, Т-Банка, Ozon, WB, Авито и других компаний; 🔵банк тестовых заданий и задач из бигтеха; 🔵реферальную рекомендацию в бигтех после успешной защиты пет-проекта.

Курс длится 6 недель. Программа построена так, чтобы успевать осваивать теорию, выполнять домашние задания и постепенно делать пет-проект без перегруза. Все это время рядом преподаватель и куратор, которые помогают разобраться со сложными темами и отвечают на вопросы. 🔊Подробную программу и стоимость курсов смотрите на сайте

Дополнительные скидки: -500 ₽, если учились уже у нас на других курсах -500 ₽, если берете с другом

Действует гарантия: прошел курс, выполнил все рекомендации, но не получил оффер — вернем деньги 📌Для вопросов и записи на курс напишите менеджеру

Как войти в IT в 2026 году: аналитика и backend Товарищи, на этой неделе проведем сразу два открытых вебинара! На этот раз разберём два направления, с которых можно начать карьеру в IT: аналитику и backend-разработку. Ждем тебя на вебинаре, если ты

➡️ выбираешь направление и не понимаешь, где сейчас проще найти первую работу ➡️ уже изучаешь специальность, но не знаешь, достаточно ли навыков для собеседований ➡️откликаешься на вакансии, но не получаешь приглашений ➡️ хочешь понять, какие требования рынок предъявляет к джунам в 2026 году и как выделиться среди других кандидатов

Программы и даты вебинаров: 1️⃣ Аналитика в 2026: как войти в профессию и получить оффер Поговорим о том, какие аналитики бывают, кого сейчас ищут компании и почему аналитика остаётся одним из самых доступных направлений для старта. На вебинаре: 🔵разберём требования к junior-аналитикам и необходимый стек 🔵посмотрим, как устроены отборы и что спрашивают на интервью 🔵решим типовые задачи с реальных собеседований Ведущий — лид продуктовой аналитики Ozon Дата: 11.07 в 12:00 2️⃣ Backend в 2026: что нужно знать, чтобы вас наняли Разберём, почему backend-разработчики по-прежнему нужны компаниям и как меняется профессия с развитием ИИ. На вебинаре: 🔵соберём актуальный стек начинающего backend-разработчика 🔵обсудим, какие навыки помогают выделиться среди других джунов 🔵 разберём задачи и вопросы с технических интервью Ведущий — старший разработчик Яндекс Дата: 12.07 в 12:00 🔊 Бонус для обоих вебинаров — карьерный блок. Обсудим зарплаты, поиск первой работы, резюме без опыта, ATS, этапы отбора и самопрезентацию. Ссылки на вебинары пришлём позже сюда и в бот @Postupashkianalitycsbot

Товарищи, мы обновили линейку СТАРТ и открываем новый набор! 🚀 Мы переработали программы: обновили темы, добавили новые кейсы и вопросы с реальных собеседований, усилили практику и запустили полноценный карьерный блок. Если раньше упор был только на технические навыки, то теперь на курсе вы также научитесь: — составлять сильное резюме; — презентовать свой опыт, даже если коммерческой работы не было; — искать вакансии и понимать, куда лучше откликаться; — проходить HR-этапы и уверенно чувствовать себя на всех интервью. Открываем набор сразу на 4 направления: - Аналитика - Алгоритмы - Backend - Машинное обучение 📎Кому подойдет СТАРТ? Тем, кто: — готовится к первой работе и хочет получить системную базу; — уже проходит собеседования, но чувствует пробелы; — хочет попробовать направление на практике, прежде чем идти глубже; — хочет за лето прокачаться и выйти на рынок уже с готовым портфолио. Что будет на курсах? ➡️Аналитика Освоим SQL, продуктовые метрики, дашборды и A/B-тесты. В качестве пет-проекта пройдете полный цикл АВ тестирования — от запроса в БД до презентации результатов. Именно так работает аналитик. ➡️Алгоритмы Разберем всё, что действительно спрашивают на технических интервью: структуры данных, графы, динамическое программирование, деревья, теория чисел и многое другое. Закроем фундамент для алгособеседований и контестов. ➡️Backend Изучим архитектуру приложений, базы данных, Docker, gRPC и современные подходы к разработке. Итоговый пет-проект — полноценный сервис аналитики и прогнозирования цен криптовалют. ➡️Machine Learning Метрики качества, классические алгоритмы, бустинг, нейронные сети и Transformer. Пет-проект — система кредитного скоринга. Без искусственных задач вроде «обучи свою LLM», только то, с чем реально сталкивается ML-инженер в начале карьеры. Участникам курса также доступны:

🔵разбор контеста донабора Т-банк, стажировки в Яндекс, Авито буткемп DS (DS только на мл старт); 🔵mock-собеседования с обратной связью; 🔵закрытый банк вопросов с реальных интервью Яндекса, Т-Банка, Ozon, WB, Авито и других компаний; 🔵банк тестовых заданий и задач из бигтеха; 🔵реферальную рекомендацию в бигтех после успешной защиты пет-проекта.

Курс длится 6 недель. Программа построена так, чтобы успевать осваивать теорию, выполнять домашние задания и постепенно делать пет-проект без перегруза. Все это время рядом преподаватель и куратор, которые помогают разобраться со сложными темами и отвечают на вопросы. 🔊Подробную программу и стоимость курсов смотрите на сайте

Дополнительные скидки: -500 ₽, если учились уже у нас на других курсах -500 ₽, если берете с другом

Действует гарантия: прошел курс, выполнил все рекомендации, но не получил оффер — вернем деньги 📌Для вопросов и записи на курс напишите менеджеру

Товарищи, мы обновили линейку СТАРТ и открываем новый набор! 🚀 Мы переработали программы: обновили темы, добавили новые кейсы и вопросы с реальных собеседований, усилили практику и запустили полноценный карьерный блок. Если раньше упор был только на технические навыки, то теперь на курсе вы также научитесь: — составлять сильное резюме; — презентовать свой опыт, даже если коммерческой работы не было; — искать вакансии и понимать, куда лучше откликаться; — проходить HR-этапы и уверенно чувствовать себя на всех интервью. Открываем набор сразу на 4 направления: - Аналитика - Алгоритмы - Backend - Машинное обучение 📎Кому подойдет СТАРТ? Тем, кто: — готовится к первой работе и хочет получить системную базу; — уже проходит собеседования, но чувствует пробелы; — хочет попробовать направление на практике, прежде чем идти глубже; — хочет за лето прокачаться и выйти на рынок уже с готовым портфолио. Что будет на курсах? ➡️Аналитика Освоим SQL, продуктовые метрики, дашборды и A/B-тесты. В качестве пет-проекта пройдете полный цикл АВ тестирования — от запроса в БД до презентации результатов. Именно так работает аналитик. ➡️Алгоритмы Разберем всё, что действительно спрашивают на технических интервью: структуры данных, графы, динамическое программирование, деревья, теория чисел и многое другое. Закроем фундамент для алгособеседований и контестов. ➡️Backend Изучим архитектуру приложений, базы данных, Docker, gRPC и современные подходы к разработке. Итоговый пет-проект — полноценный сервис аналитики и прогнозирования цен криптовалют. ➡️Machine Learning Метрики качества, классические алгоритмы, бустинг, нейронные сети и Transformer. Пет-проект — система кредитного скоринга. Без искусственных задач вроде «обучи свою LLM», только то, с чем реально сталкивается ML-инженер в начале карьеры. Участникам курса также доступны:

🔵разбор контеста донабора Т-банк, стажировки в Яндекс, Авито буткемп DS (DS только на мл старт); 🔵mock-собеседования с обратной связью; 🔵закрытый банк вопросов с реальных интервью Яндекса, Т-Банка, Ozon, WB, Авито и других компаний; 🔵банк тестовых заданий и задач из бигтеха; 🔵реферальную рекомендацию в бигтех после успешной защиты пет-проекта.

Курс длится 6 недель. Программа построена так, чтобы успевать осваивать теорию, выполнять домашние задания и постепенно делать пет-проект без перегруза. Все это время рядом преподаватель и куратор, которые помогают разобраться со сложными темами и отвечают на вопросы. 🔊Стоимость до 30.06 включительно: 14 795 ₽ 8 745 ₽ После – цена выше

Дополнительные скидки до 30.06: -500 ₽, если учились уже у нас на других курсах -500 ₽, если берете с другом

Действует гарантия: прошел курс, выполнил все рекомендации, но не получил оффер — вернем деньги 📌Для вопросов и записи на курс напишите менеджеру

Вебинар через 2 часа! Товарищи, в 12 часов встречаемся с вами и обсуждаем поступление в Академию Авито Ждем всех, кто заинтересован поступить в этом году 😎 Ссылка на вебинар: https://telemost.yandex.ru/j/57213025689473

Последний шанс подготовиться к Академии Авито Товарищи, времени почти не осталось. Уже до 2 июля нужно отправить заявку в Академию Авито, а значит откладывать подготовку больше нельзя. Если хотите пройти отбор, начинать нужно уже сейчас. 28 июня стартует первый семинар нашего интенсива. Вас ждет плотная, насыщенная работа: ➡️разберем вместе с преподом все темы, которые действительно встречаются на тестировании, экзамене и собесе ➡️решаем задачи в live формате ➡️набиваем руку и закрываем пробелы ➡️сделаем разбор тестирования 4 июля 👀 Встречаемся почти каждый день и активно ботаем задачи! Будет интенсивно. Будет сложно. Но именно такой формат и дает результат за короткое время 🔥 Если по ходу обучения что-то останется непонятным — не переживайте. Теоретический материал уже выложен на курсе, его можно проходить в удобном темпе, а преподаватель всегда поможет разобраться со сложными моментами и ответит на вопросы, подберет дополнительные материалы. 🔊До 27.06 включительно действует скидка: 15 150 ₽ → 9 950 ₽ Дополнительные скидки ДО 27.06 включительно: 1. 9 450 ₽, если учились уже учились у нас на других курсах 2. 8 950 ₽, если берете с другом Гарантия: выполнили все рекомендации, но не прошли в Академию Авито — вернем деньги. Ждем тебя и приступаем работе! Для вопросов и записи на курс напишите менеджер

Магвей уже записал влог «Как я стал руководителем» и ждет новых коллег к себе в команду 🐾 Лидерская программа CEO FAST TRACK от «Магнита» — для тех, кто хочет построить успешную карьеру и стать лидером бизнес-направления. Что будет в твоём офисном влоге: — конкурентная зарплата — 150 000 ₽ до вычета налогов и ДМС; — широкий скилсет в направлениях — от ИТ до управления персоналом; — возможность стать руководителем через два года; — комьюнити лидеров и знакомство с топ-менеджерами «Магнита». Жми «присоединиться» и начинай свой путь к лидерству

В новом ролике обсудим изи темку, как получить оффер в Авито на 200 тыс без опыта. Смотрим! Смотрим! https://www.youtube.com/watch?v=NyYKmdUmLKo

Авито открыли академию для аналитиков Отправить заявку надо до 2 июля, отборочные начинаются 4 июля. Советуем подаваться и поступать в Академию! Помимо того, что это Авито и уже во время обучения студенты устраиваются в штат на зп выше рынка, есть еще ряд преимуществ: - бесплатное онлайн обучение. Если вы не из топового вуза, Мск или СПб, вы можете получить бесплатно сильное образование (по типу ШАДа, но инженерное). - практика и кейсы на реальных задачах, подключаетесь к инфре Авито. Авито не дает тупые проекты из учебника. - сильное комьюнити. Тут конечно вас будут окружать такие ж заряженые и умные ребята, преподаватели, которые будут тащить вас наверх, а не на дно. Чтобы успешно пройти отбор и поступить в академию, мы запустили интенсив. Всего за 6 недель пройдем все темы, нарешаем типовые задачи, подготовимся к тестированию, экзамену и собеседованию. ➡️Программа интенсива: — Теория вероятности — Математическая статистика — Линейная алгебра и матанализ — Основы программирования — Мотивация и soff skills Подробности программы смотрите на сайте. В основе обучения - практика Каждый модуль курса отрабатывается на задачах, приближенных к экзамену и собеседованиям. А также разбираем первый этап, проводим еженедельные пробники с обратной связью от куратора ➡️Как проходит интенсив: 1. Выкладываем лекции и конспекты со всей необходимой систематизированной теорией 2. Встречаемся онлайн на семинарах с преподом и вместе решаем задачи, объясняя логику решения и нюансы оформления. Даем домашние задания и пробники для закрепления материала 3. На консультациях разбираем, как подготовить мотивацию, прокачиваем soft skills для успешного прохождения собеседований Этапы обучения: Сначала мы готовимся к онлайн-тестированию ➡️затем к экзамену➡️а после к собеседованию➡️получаем оффер

🔊Подробную программу и стоимость смотрите на сайте Скидки: -500 ₽, если учились уже у нас на других курсах -1000 ₽, если берете с другом

Отзывы на курс смотрите здесь. Действует гарантия: выполнил все рекомендации, но не прошел в Академию – вернем деньги! 📌 Времени остается немного, начать подготовку нужно уже сейчас! Для вопросов и записи на курс напишите менеджеру

Авито открыли академию для Аналитиков Отправить заявку надо до 2 июля, отборочные начинаются 4 июля. Советуем подаваться и поступать в Академию! Помимо того, что это Авито и уже во время обучения студенты устраиваются в штат на зп выше рынка, есть еще ряд преимуществ: - бесплатное онлайн обучение. Если вы не из топового вуза, Мск или СПб, вы можете получить бесплатно сильное образование (по типу ШАДа, но инженерное). - практика и кейсы на реальных задачах, подключаетесь к инфре Авито. Авито не дает тупые проекты из учебника. - сильное комьюнити. Тут конечно вас будут окружать такие ж заряженые и умные ребята, преподаватели, которые будут тащить вас наверх, а не на дно. Чтобы успешно пройти отбор и поступить в академию, мы запустили интенсив. Всего за 6 недель пройдем все темы, нарешаем типовые задачи, подготовимся к тестированию, экзамену и собеседованию. ➡️Программа интенсива: — Теория вероятности — Математическая статистика — Линейная алгебра и матанализ — Основы программирования — Мотивация и soff skills Подробности программы смотрите на сайте. В основе обучения - практика Каждый модуль курса отрабатывается на задачах, приближенных к экзамену и собеседованиям. А также разбираем первый этап, проводим еженедельные пробники с обратной связью от куратора ➡️Как проходит интенсив: 1. Выкладываем лекции и конспекты со всей необходимой систематизированной теорией 2. Встречаемся онлайн на семинарах с преподом и вместе решаем задачи, объясняя логику решения и нюансы оформления. Даем домашние задания и пробники для закрепления материала 3. На консультациях разбираем, как подготовить мотивацию, прокачиваем soft skills для успешного прохождения собеседований Этапы обучения: Сначала мы готовимся к онлайн-тестированию ➡️затем к экзамену➡️а после к собеседованию➡️получаем оффер 🔊 Специальная цена до 21.06 включительно! После - повышение цен Стоимость интенсива - 15 150 9 950 ₽ Дополнительные скидки ДО 21.06 включительно: 1. 9 450 ₽, если учились уже учились у нас на других курсах 2. 8 950 ₽, если берете с другом Отзывы на курс смотрите здесь. Действует гарантия: выполнил все рекомендации, но не прошел в Академию – вернем деньги! 📌 Времени остается немного, начать подготовку нужно уже сейчас! Для вопросов и записи на курс напишите менеджер

Готов к космическому разгону AI‑продукта?  Приходи на One Day Offer для Product Analysts! 🚀 20 июня команда GigaChat планирует найти будущего коллегу — продуктового аналитика, который поможет вывести LLM‑платформу на новую орбиту. Ты будешь: ✔️ анализировать поведение пользователей;   ✔️ проводить A/B‑тесты;  ✔️ создавать дашборды;  ✔️ работать с метриками.  А ещё ты станешь частью крупнейшего IT‑комьюнити. Хочешь влиять на продукт для миллионов? Регистрируйся на One Day Offer прямо сейчас!

Финальные скидки на карьерные курсы! Товарищи, специально для вас открываем доступ на линейку карьерных курсов по A/B-тестам, Data Science и Data Engineering со скидкой 40%! Курсы подойдут всем, кто хочет прокачаться уверенно проходить интервью в топовые компании, решать реальные рабочие задачи. Вы научитесь решать задачи с реальных отборочных, поймете, как уверенно отвечать на вопросы интервьюера, сделаете пет-проект и пройдёте mock интервью, а также получите помощь с оставлением резюме, с испытательным сроком. Что входит в каждый курс:

🔵Разбор контеста стажировки в Яндекс 🔵ДЗ и пет-проект с обратной связью от преподавателя 🔵Банк заданий и вопросов с собеседований в BigTech 🔵Пробный тех.собес с обратной связью от эксперта 🔵Поддержку на всех этапах отбора: от составления резюме до испытательного срока

📌 Распродажа 40% действует только до 4 июня включительно Цена за 1 курс - 10 950 6 950 ₽ При покупке от 2-х курсов - 9 650 6 450 ₽ за курс При покупке от 3-х и более - 9 150 5 950 ₽ за курс Гарантия возврата: если выполнишь все рекомендации и не получишь оффер - вернём деньги. Отзывы доступны здесь ➡️Советуем не затягивать. Для вопросов и записи на курсы напишите менеджеру

Кажется, вместе с Авито мы нашли модель уверенного старта в аналитике на Analyst Bootcamp… Узнайте, какой карьерный input нужен, чтобы на output получить мидл-уровень в продуктовой аналитике или BI-разработке всего за год 🚀 А чтобы эта формула заработала, успейте подать заявку до 4 июня: https://u.to/hM2UIg

Набор на карьерные курсы продолжается! Первые семинары по A/B-тестам, Data Science и Data Engineering стартуют уже в эти выходные. Успеете начать полноценную подготовку, чтобы летом уже получить оффер и выйти на работу! Наши курсы единственные на рынке, которые заточены именно на получение оффера, где за 6 недель закрываем все темы, которые спрашивают на собесах, разбираем задачи из реальных отборов и готовим к каждому этапу - от резюме до финального интервью и испытательного срока. Преподаватели - ведущие практики из Сбера, Wildberries, Ozon, МТС, которые сами проводят собесы. Что доступно участникам курса: ➡️закрытый банк собесов Яндекс, Т-Банк, Ozon, WB, Авито ➡️пробное собеседование и разбор резюме ➡️сдашь пет-проект - получишь рефералку в бигтех Гарантия возврата: если выполнишь все рекомендации и не получишь оффер - вернём деньги. До 21.05 можно записаться со скидкой 35% ! Цена за один курс — 6 950 ₽ 10 950 За два курса — 12 900 ₽ 21 900 За три курса — 17 850 ₽ 32 850 📌 Для вопросов и записи на интенсивы напиши менеджеру. Количество мест на каждый курс ограниченно.