Симулейтив

⚡️ Через 10 минут начинаем! Анна Першина разберёт, за какие навыки сегодня реально платят аналитикам — и почему одного SQL уже недостаточно. Жмите на кнопку и подключайтесь к эфиру! 👀 👉🏻 Подключиться к эфиру

Эфир уже сегодня! SQL — не самое главное для аналитика Сегодня в 19:00 МСК Анна Першина, аналитик-разработчик с 6-летним опытом в индустрии (ex-Yandex, Ozon, Avito), разберёт, за что сегодня платят работодатели, а что перестало быть конкурентным преимуществом. На вебинаре обсудим, что происходит с наймом аналитиков, какие технические навыки остаются фундаментом профессии рядом с ИИ, и что на практике значат критическое мышление, самостоятельность и умение общаться с бизнесом. Эфир подойдёт и тем, кто ищет первую работу аналитиком, и тем, кто уже работает и хочет понять, какие навыки прокачивать дальше. 📆 Сегодня, 27 октября, 19:00 МСК ➡️ Не пропустить вебинар 📈 Симулейтив | 📱 ВК | 📱 YouTube | 📱 Канал о DS

#проанализировали_и_поняли

💻💻💻💻💻 Какие навыки реально нужны аналитику в 2026-2027 году? Писать SQL-запросы, строить дашборды и анализировать данные сегодня проще, чем когда-либо — за это уже можно поблагодарить ИИ. Но найти первую работу аналитиком всё ещё сложно, и разница между сильным кандидатом и человеком, который просто освоил набор инструментов, лежит не в инструментах. 27 октября вместе с Анной Першиной, аналитиком-разработчиком с 6-летним опытом в индустрии, разберём, за какие навыки сегодня действительно платят работодатели. На вебинаре вы: ➡️ Узнаете, что происходит с наймом аналитиков сейчас и чего компании ждут от начинающих специалистов; ➡️ Разберёте, какие технические знания остаются фундаментом профессии, даже если нейросеть может написать SQL и Python за вас; ➡️ Поймёте на конкретных примерах, что на практике значат критическое мышление, самостоятельность, инициативность и умение общаться с бизнесом — и почему это не просто слова из вакансий.

🧑🏻‍💻 Спикер: Анна Першина, аналитик-разработчик в международном стартапе, ex-Yandex, Ozon, Avito.

📆 Когда: 27 октября, 19:00 МСК ➡️ Поставить напоминание в календарь 📈 Симулейтив | 📱 ВК | 📱 YouTube | 📱 Канал о DS

⚡️ Через 10 минут начинаем! Михаил Строганов покажет, как собрать дизайн A/B-теста с нуля — на реальном примере запуска фичи в Магните. Переходите по ссылке и подключайтесь к эфиру! 👀 👉🏻 Подключиться к эфиру

Уже сегодня: формируем дизайн A/B-теста с нуля Сегодня в 14:00 МСК Михаил Строганов, продуктовый аналитик в Магнит OMNI, разберёт, как собрать дизайн A/B-теста так, чтобы его результату можно было доверять. На вебинаре пройдём весь путь: разберём, зачем вообще нужны A/B-тесты, объясним простым языком статистические термины — мощность, статистический критерий, p-value, и решим реальный кейс на примере запуска фичи в Магните. Эфир подойдёт и продакт-менеджерам, которым важно понимать логику A/B-тестов, и аналитикам — начинающим и опытным. 📆 Сегодня, 24 октября, 14:00 МСК ➡️ Не пропустить вебинар 📈 Симулейтив | 📱 ВК | 📱 YouTube | 📱 Канал о DS

💻💻💻💻💻 Формируем дизайн A/B-теста с нуля Запустить A/B-тест легко. Сложно сделать это так, чтобы результат можно было доверять. Мощность, статистический критерий, p-value — за этими терминами стоят решения, которые определяют, поверите вы выводам теста или нет. 24 октября вместе с Михаилом Строгановым разберём, как собрать дизайн A/B-теста с нуля — на реальном примере запуска фичи в Магните. На вебинаре вы: ➡️ Узнаете, зачем вообще нужны A/B-тесты и какие решения продукта они подтверждают; ➡️ Разберёте статистические термины простым языком: мощность, статистический критерий, p-value; ➡️ Увидите процедуру A/B-теста изнутри — как она устроена на практике, а не в теории; ➡️ Решите реальный кейс и уйдёте с пониманием, как сформировать дизайн теста самостоятельно. Эфир подойдёт и продакт-менеджерам, которым важно понимать логику A/B-тестов, и аналитикам — начинающим и опытным. 🧑🏻‍💻 Спикер: Михаил Строганов, продуктовый аналитик в Magnit OMNI 📆 Когда: 24 октября, 14:00 МСК ➡️ Поставить напоминание в календарь 📈 Симулейтив | 📱 ВК | 📱 YouTube | 📱 Канал о DS

⚡️ Через 10 минут начинаем! Узнайте, как дата-сайентист решает, кому банк одобрит кредит. Жмите на кнопку и подключайтесь к эфиру! 👀 👉🏻 Подключиться к эфиру

⏰ Через час разбираем, кому банк одобрит кредит Что вы узнаете: ➖ Как по данным о клиенте оценить, какие признаки важнее всего — возраст, доход, кредитная история; ➖ Как построить модель, которая предсказывает возврат кредита; ➖ Совпадает ли экспертная оценка с тем, что выберет сама модель, и почему — не всегда. 📆 Сегодня, 21 октября, через час (19:00 МСК) ➡️ Подключиться к эфиру

🔥 Самая частая задача с собеседования на аналитика За свою практику мы помогли сотням студентов с трудоустройством, поэтому через нас прошли тонны различных задач с собеседований. Однако есть одна задача, которая стара как мир, но в разных вариациях она встречается до сих пор, причем очень часто и даже в самых крупных компаниях. Поэтому мы записали подробный разбор этой задачи! Смотрите там, где удобно: 📱 YouTube 📱 VK Видео 📈 Симулейтив | 📱 ВК | 📱 YouTube | 📱 Канал о DS

💻💻💻💻💻 Строим модель кредитного скоринга в прямом эфире! Банк выдаёт кредит с помощью модели, которая предсказывает, вернёт ли клиент долг. Но модель строят люди, и первым шагом аналитик сам решает, какие признаки клиента важны: возраст, доход, кредитная история и т. д. Совпадёт ли эта экспертная оценка с тем, что выберет алгоритм — и есть главный вопрос вебинара! 21 октября вместе с Марией Жаровой разберём профессию дата-сайентиста на практике через реальную задачу банка. Что вы узнаете на вебинаре: ➡️ Как выглядит рабочий день дата-сайентиста и какие задачи он решает каждый день; ➡️ Сами проанализируете данные о клиентах банка и определите, какие признаки кажутся наиболее важными для прогноза; ➡️ Построите модель, которая предсказывает, вернёт ли клиент кредит; ➡️ Сравните свою экспертную оценку с тем, что покажет модель, и разберёте, почему мнения совпадают не всегда.

🧑🏻‍💻 Спикер: Мария Жарова, ML-инженер в команде рекомендаций в Wildberries

📆 Когда: 21 октября, 19:00 МСК ➡️ Поставить напоминание в календарь 📈 Симулейтив | 📱 ВК | 📱 YouTube | 📱 Канал о DS

#проанализировали_и_поняли

⚡️ Через 10 минут начинаем погружение в аналитику Показываем, как данные превращаются в решения бизнеса: сравним четыре направления аналитики, обратимся к базе через SQL и соберём дашборд. Подключайтесь к эфиру! 👀 👉🏻 Зарегистрироваться и подключиться к эфиру

Уже сегодня разберёмся, зачем аналитику SQL SQL помогает получить из большой базы именно те данные, которые нужны для ответа. И на бесплатном вебинаре мы покажем эту связь: бизнес задаёт вопрос, аналитик находит нужную информацию, проводит расчёты и представляет результат в понятном виде. Вы увидите, зачем SQL нужен в реальной работе, и попробуете разобраться в нём через смысл задачи! 🧑🏻‍💻 Спикер: Евгений Буторин, руководитель CRM-аналитики развития клиентской базы в Альфа Банке. 📆 Сегодня, 18 октября в 15:00 МСК ➡️ Зарегистрироваться на вебинар 📈 Симулейтив | 📱 ВК | 📱 YouTube | 📱 Канал о DS

❗️ Новая дата вебинара с Евгением Буториным Друзья, будем рады встретиться с вами 18 октября в 15:00 МСК! Напомним, что обсудим на вебинаре: ➡️ Разберём 4 основных направления аналитики — чем продуктовая аналитика отличается от маркетинговой, а финансовая от дата-аналитики; ➡️ Вы узнаете, какие вопросы бизнес задаёт разным аналитикам и на какие вакансии стоит смотреть новичку; ➡️ Поработаете с базой данных через SQL и соберёте дашборд — увидите путь от вопроса бизнеса до готового ответа; ➡️ Поймёте, какое направление ближе именно вам, и с чего начинать обучение. 📆 Когда: 18 октября, 15:00 МСК ➡️ Зарегистрироваться на вебинар 📈 Симулейтив | 📱 ВК | 📱 YouTube | 📱 Канал о DS

Как работают консьюмеры в Kafka? Привет! На связи Валерия Елпатьевская, ментор курса «Инженер данных» 👋🏻 Если вы только начинаете разбираться с Kafka, одна из самых важных вещей — понять, что именно делает консьюмер (consumer) и зачем нужны консьюмер-группы (consumer groups). Консьюмер читает сообщения из партиций. В Kafka сообщения хранятся в топике (topic), а сам топик разбит на партиции. Консьюмер не читает топик целиком. Он читает конкретные партиции и запоминает, на каком сообщении остановился. Например, есть топик с партициями:

orders
├── partition 0
├── partition 1
└── partition 2

Консьюмер может читать одну, две или все три партиции (смотря как настроим). Важно: внутри одной консьюмер-группы одна партиция в конкретный момент времени читается только одним консьюмером. Зачем нужна консьюмер-группа? Консьюмер-группа объединяет несколько консьюмеров, которые вместе читают один и тот же топик. Например, всё тот же топик 'orders' из примера выше имеет три партиции. Тогда мы можем создать консьюмер-группу из трёх консьюмеров, каждый из которых будет читать свою партицию:

Consumer Group A:
├── Consumer 1 → partition 0
├── Consumer 2 → partition 1
└── Consumer 3 → partition 2

Так можно распределить обработку сообщений между несколькими экземплярами приложения. Важно учитывать, что разные консьюмер-группы читают сообщения независимо друг от друга. На практике это означает, что каждая группа имеет свои офсеты (offsets). Поэтому одно и то же сообщение может быть обработано консьюмерами, принадлежащими группам A, B и C. То есть если у вас есть три независимых сервиса и каждый должен получить все сообщения из топика, то каждому сервису нужна своя консьюмер-группа. Один консьюмер может обрабатывать сразу несколько партиций, но если консьюмеров в группе больше, чем партиций в топике, то часть из них будут простаивать, поэтому количество консьюмеров в группе, как правило, меньше или равно количеству партиций. Теперь самое интересное — ребалансировка Kafka должна поддерживать актуальное распределение партиций между консьюмерами внутри одной группы. Допустим, было:

Consumer 1 → partition 0
Consumer 2 → partition 1
Consumer 3 → partition 2

Консьюмер 2 упал. Kafka обнаруживает, что он больше не является участником группы, и запускает ребалансировку. После неё распределение может стать таким:

Consumer 1 → partition 0, partition 1
Consumer 3 → partition 2

То есть Kafka перераспределяет партиции между оставшимися консьюмерами, чтобы обеспечить чтение всех данных потока. Ребалансировка происходит не только при падении консьюмера, но также если мы добавили новый консьюмер или увеличили количество партиций. Важно помнить, что во время ребалансировки обработка сообщений временно приостанавливается. Ставьте реакции и сохраняйте, чтобы не потерять! 📈 Симулейтив | 📱 ВК | 📱 YouTube | 📱 Канал о DS

⚡️ Через 10 минут начинаем! Показываем, как аналитик превращает фразу «продажи упали» в расследование: раскладываем продажи на составляющие и проверяем гипотезы на реальных данных. Жмите на кнопку и подключайтесь к эфиру! 👀 👉🏻 Подключиться к эфиру

🤔 Тест: какой у вас уровень в аналитике? Повторить старое или узнать новое никогда не поздно! Мы собрали 5 вопросов уровня junior-аналитика — проверьте свои силы и получите бонус, если дойдёте до конца ⬇️ 📌 Пройти тест

А уже сегодня стартует новый поток курса «Аналитик данных»! За 10 недель вы освоите актуальные инструменты для аналитика и сможете выйти на рынок до конца года. Мест осталось немного, успевайте: 📌 Узнать подробности и успеть записаться

📈 Симулейтив | 📱 ВК | 📱 YouTube | 📱 Канал о DS