Симулейтив
Kanalga Telegram’da o‘tish
Мы — образовательная платформа в сфере аналитики Симулейтив: simulative.ru Создаём курсы-симуляторы, где обучаем на кейсах из реального бизнеса. Канал по ML: @modprod Наш уютный чат: @itresume_chat Поддержка: @simulative_support
Ko'proq ko'rsatish7 345
Obunachilar
+224 soatlar
+327 kunlar
+10130 kunlar
Ma'lumot yuklanmoqda...
O'xshash kanallar
Taglar buluti
Kirish va chiqish esdaliklari
---
---
---
---
---
---
Obunachilarni jalb qilish
Iyul '26
Iyul '26
+163
0 kanalda
Iyun '26
+145
0 kanalda
Get PRO
May '26
+79
0 kanalda
Get PRO
Aprel '26
+82
2 kanalda
Get PRO
Mart '26
+102
2 kanalda
Get PRO
Fevral '26
+143
0 kanalda
Get PRO
Yanvar '26
+114
1 kanalda
Get PRO
Dekabr '25
+143
2 kanalda
Get PRO
Noyabr '25
+118
2 kanalda
Get PRO
Oktabr '25
+191
1 kanalda
Get PRO
Sentabr '25
+135
2 kanalda
Get PRO
Avgust '25
+202
1 kanalda
Get PRO
Iyul '25
+221
2 kanalda
Get PRO
Iyun '25
+192
1 kanalda
Get PRO
May '25
+354
0 kanalda
Get PRO
Aprel '25
+473
4 kanalda
Get PRO
Mart '25
+480
2 kanalda
Get PRO
Fevral '25
+317
2 kanalda
Get PRO
Yanvar '25
+463
1 kanalda
Get PRO
Dekabr '24
+321
3 kanalda
Get PRO
Noyabr '24
+293
1 kanalda
Get PRO
Oktabr '24
+241
0 kanalda
Get PRO
Sentabr '24
+184
0 kanalda
Get PRO
Avgust '24
+220
0 kanalda
Get PRO
Iyul '24
+147
0 kanalda
Get PRO
Iyun '24
+213
1 kanalda
Get PRO
May '24
+261
1 kanalda
Get PRO
Aprel '24
+253
0 kanalda
Get PRO
Mart '24
+216
0 kanalda
Get PRO
Fevral '24
+214
0 kanalda
Get PRO
Yanvar '24
+220
1 kanalda
Get PRO
Dekabr '23
+304
0 kanalda
Get PRO
Noyabr '23
+313
0 kanalda
Get PRO
Oktabr '23
+103
0 kanalda
Get PRO
Sentabr '23
+118
0 kanalda
Get PRO
Avgust '23
+186
0 kanalda
Get PRO
Iyul '23
+157
0 kanalda
Get PRO
Iyun '23
+137
0 kanalda
Get PRO
May '23
+127
0 kanalda
Get PRO
Aprel '23
+120
0 kanalda
Get PRO
Mart '23
+145
0 kanalda
Get PRO
Fevral '23
+140
0 kanalda
Get PRO
Yanvar '23
+144
0 kanalda
Get PRO
Dekabr '22
+139
0 kanalda
Get PRO
Noyabr '22
+124
0 kanalda
Get PRO
Oktabr '22
+102
0 kanalda
Get PRO
Sentabr '22
+126
0 kanalda
Get PRO
Avgust '22
+332
0 kanalda
Get PRO
Iyul '22
+158
0 kanalda
Get PRO
Iyun '22
+198
0 kanalda
Get PRO
May '22
+142
0 kanalda
Get PRO
Aprel '22
+208
0 kanalda
Get PRO
Mart '22
+169
0 kanalda
Get PRO
Fevral '22
+257
0 kanalda
Get PRO
Yanvar '22
+141
0 kanalda
Get PRO
Dekabr '21
+89
0 kanalda
Get PRO
Noyabr '21
+465
0 kanalda
Get PRO
Oktabr '21
+69
0 kanalda
Get PRO
Sentabr '21
+111
0 kanalda
Get PRO
Avgust '21
+208
0 kanalda
Get PRO
Iyul '21
+758
0 kanalda
Get PRO
Iyun '21
+65
0 kanalda
Get PRO
May '21
+313
0 kanalda
| Sana | Obunachilarni jalb qilish | Esdaliklar | Kanallar | |
| 25 Iyul | +2 | |||
| 24 Iyul | +4 | |||
| 23 Iyul | +13 | |||
| 22 Iyul | +14 | |||
| 21 Iyul | +3 | |||
| 20 Iyul | +8 | |||
| 19 Iyul | +5 | |||
| 18 Iyul | +7 | |||
| 17 Iyul | +6 | |||
| 16 Iyul | +11 | |||
| 15 Iyul | +15 | |||
| 14 Iyul | +7 | |||
| 13 Iyul | +9 | |||
| 12 Iyul | +7 | |||
| 11 Iyul | +3 | |||
| 10 Iyul | +3 | |||
| 09 Iyul | +9 | |||
| 08 Iyul | +7 | |||
| 07 Iyul | +4 | |||
| 06 Iyul | +2 | |||
| 05 Iyul | +4 | |||
| 04 Iyul | +5 | |||
| 03 Iyul | +4 | |||
| 02 Iyul | +5 | |||
| 01 Iyul | +6 |
Kanal postlari
Поймай все метрики 📈
Сделали игру для охотников за метриками — соберите их все, не отвлекаясь на погрешности, и получите призы!
⭐️ Поймайте метрику в нашей игре: https://simulative.ru/metrics-game
Сколько метрик собрали? Делитесь в комментариях ⬇️
📈 Симулейтив | 📱 ВК | 📱 YouTube | 📱 Канал о DS
| 2 | 📹 Друзья, начинаем стрим!
Вы ещё успеваете — заходите, смотрите, как настраивается оркестрация без Airflow: таски по расписанию тянут файлы из Telegram, раскладывают их в S3-подобное хранилище и отдельно сохраняют метадату. Задавайте вопросы прямо в эфире:
➡️ Подключиться к трансляции ⬅️ | 100 |
| 3 | ✨ Чистим документы одной кнопкой ✨
Привет! На связи Валерия Елпатьевская, ментор курса «Инженер данных» 👋🏻
Думаете, дата-инженер — это человек, который просто переливает данные из одной базы в другую?
Это всё ещё является частью работы дата-инженера, но со временем начали появляться новые задачи. Сегодня всё больше задач связано с AI и RAG-системами. Данные всё ещё нужно «переливать», но только уже в векторные базы, при этом не ломая индекс. При этом желательно подумать об эффективности пайплайна и не делать одно и то же дважды.
Представьте: вчера вы проиндексировали 100 тысяч документов, а сегодня несколько из них изменились. Что делать?
Удалить всё и векторизовать заново? Долго и дорого. К тому же в продовой среде приведёт к временной недоступности документов.
Просто добавить новые векторы? Получим дубликаты.
Здесь на помощь приходит Record Manager из LangChain. Его задача — отслеживать, какие документы уже были проиндексированы, и понимать, что с ними произошло при следующем запуске пайплайна.
Самый простой вариант (для тестов) — InMemoryRecordManager:
record_manager = InMemoryRecordManager(
namespace="documents"
)
record_manager.create_schema()
В реальных проектах, конечно, используют record manager, который пишет информацию в базу данных, например, в SQLRecordManager. Но принцип работы у них один.
При индексации каждому документу задаётся уникальный идентификатор, например путь к файлу или ID записи в базе данных. Дальше достаточно передать этот ключ в функцию индексации с помощью source_id_key="source".
Самое интересное под капотом! После разбиения документа на чанки RecordManager вычисляет хэш для каждого чанка и сохраняет его вместе с информацией об источнике. При следующем запуске он снова вычисляет хэш и сравнивает с уже сохранённым.
Если хэш совпадает, значит, чанк не изменился и повторно считать эмбеддинг не нужно. А если хэш изменился, то чанк удаляется из векторной базы, а на его место записывается новый.
Получается, что одна небольшая настройка избавляет сразу от множества проблем: дубликатов, устаревших данных и лишних вычислений.
Именно такие детали редко обсуждают, когда говорят про RAG. А ведь именно они являются залогом надёжной системы, которую можно безопасно запускать в продакшене.
Такие детали — не сломать индекс, не задублировать чанки и не пересчитывать эмбеддинги зря — мы разбираем на курсе «Инженер данных». Если хотите строить RAG-пайплайны, которые выдерживают продакшен, а не разваливаются на втором запуске, — приходите: 26 июля завершается набор!
✅ Записаться на курс: simulative.ru/data-engineer
📈 Симулейтив | 📱 ВК | 📱 YouTube | 📱 Канал о DS | 358 |
| 4 |  Video xabar | 372 |
| 5 |  💻💻💻💻 Настраиваем оркестрацию без Airflow — тянем файлы из Telegram по расписанию
Сегодня вечером ждём вас на стрим! Валерия Елпатьевская, инженер данных в Альфа-Банке, разберёт, как настроить регулярную загрузку файлов из Telegram-канала через API и обойтись без Airflow. Валерия соберёт рабочую оркестрацию на тасках: покажет, куда и как складывать сами файлы и как собрать метаданные к ним.
Что сделаем:
1️⃣ Настроим таски, которые по расписанию забирают новые файлы из Telegram-канала через API;
2️⃣ Разложим файлы в S3-подобное хранилище, а метаданные сохраним отдельно;
3️⃣ Соберём всё в рабочую оркестрацию — без единой строчки Airflow.
Заодно покажем, как обойти ограничение Telegram на выдачу API-ключа — без танцев с бубном.
📆 24 июля, 19:00 МСК, онлайн
➡️ Поставить напоминание в календарь
📈 Симулейтив | 📱 ВК | 📱 YouTube | 📱 Канал о DS | 385 |
| 6 | Matn yo'q... | 494 |
| 7 | 🔴 Мы включили транлсяцию!
Разбираем, чем ML-инженер отличается от обычного разработчика и где ML реально работает в индустрии, а дальше вместе обучим модель оценивать стоимость недвижимости.
Заходите, самое интересное только начинается 👀
➡️ Подключиться к эфиру | 143 |
| 8 | Разбор задачи: ежедневный отчёт о продажах
Всем привет! На связи Валерия Елпатьевская, ментор курса «Инженер данных» 👋🏻
Вчера я давала задачу на ежедневный отчёт о продажах, сегодня несу решение 👇🏻
SQL-запрос:
WITH deduped AS (
SELECT *,
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY order_id ORDER BY updated_at DESC) as rn
FROM orders
WHERE order_date >= CURRENT_DATE - INTERVAL '1 day'
AND order_date < CURRENT_DATE
),
metrics AS (
SELECT
COUNT(*) AS total_orders,
SUM(amount) AS total_revenue,
ROUND(AVG(amount), 2) AS avg_check
FROM deduped
WHERE rn = 1 AND status = 'paid'
)
SELECT
CURRENT_DATE - INTERVAL '1 day' AS report_date, -- бизнес-дата отчёта
total_orders,
total_revenue,
avg_check,
NOW() AS created_at -- метка времени загрузки
FROM metrics;
* ROW_NUMBER по order_id + сортировка по updated_at даёт последнюю версию заказа. Фильтр rn = 1 AND status = 'paid' применяется после дедупликации.
Схема таблицы:
CREATE TABLE daily_sales_report (
report_date DATE PRIMARY KEY,
total_orders INT,
total_revenue DECIMAL(15,2),
avg_check DECIMAL(10,2),
created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW()
);
PRIMARY KEY гарантирует одну строку на день. Типы DECIMAL защищают от ошибок округления.
Шаги пайплайна:
✅ Extract → забираем orders за вчерашний день (инкрементально по дате);
✅ Transform → дедупликация, фильтр paid, агрегаты (тот самый SQL);
✅ Load → UPSERT (INSERT ... ON CONFLICT DO UPDATE) по report_date;
✅ Schedule → запуск в 09:00.
* Важно помнить про идемпотентность: повторный запуск пайплайна не дублирует строки и не ломает метрики.
Data Quality проверки:
✅ total_orders > 0 и total_revenue >= 0;
✅ report_date уникален (нет дублей дат в витрине).
* Опционально: алерт, если выручка отклоняется >50% от предыдущего дня.
Понравилось решение? Больше таких задач решаем на курсе «Инженер данных» с моей менторской поддержкой — вы научитесь строить надёжные пайплайны для компаний и освоите необходимые инструменты для их создания. И самое главное — все задачи построены на реальных кейсах бизнеса!
⚙️ Записаться на курс: https://simulative.ru/data-engineer
📈 Симулейтив | 📱 ВК | 📱 YouTube | 📱 Канал о DS | 542 |
| 9 |  Video xabar | 504 |
| 10 |  💻💻💻💻💻 Как работает ML-инженер: от «пиццы в поиске» до модели в проде
Сегодня вечером вместе с Марией Жаровой, ML-инженером команды рекомендаций в Wildberries, разберёмся, что вообще такое ML, чем отличается ML-подход от обычной разработки и как устроена работа ML-инженера — от постановки задачи до модели в продакшене.
А в практической части возьмём реальные данные о домах и научим модель оценивать стоимость недвижимости: проанализируем факторы, влияющие на цену, обучим несколько моделей, сравним подходы и в финале соберём интерактивное приложение, которое считает цену по характеристикам дома.
На вебинаре вы:
➡️ Поймёте, чем ML-подход отличается от обычной разработки — на примере того, как устроен поиск;
➡️ Разберётесь, как устроен пайплайн ML-проекта и где в нём место ML-инженера;
➡️ Увидите, где ML реально работает в индустрии: беспилотный транспорт, голосовые помощники, генеративные сети, рекомендательные системы, финтех, медицина;
➡️ Узнаете тренды профессии в 2026 году и разберётесь, что реально нужно знать джуну на старте.
📆 22 июля, 19:00 МСК, онлайн
✅ Поставить напоминание в календарь
📈 Симулейтив | 📱 ВК | 📱 YouTube | 📱 Канал о DS | 509 |
| 11 | 🔴 Друзья, мы уже в эфире!
Евгений Буторин только что включил трансляцию — разбираем, кто такой аналитик данных и какие навыки нужны на старте, и вот-вот сядем решать живые SQL-задачи.
Заходите, самое интересное только начинается 👀
➡️ Подключиться к эфиру | 121 |
| 12 | ✍🏻 Задача: ежедневный отчёт о продажах
Всем привет! На связи Валерия Елпатьевская, ментор курса «Инженер данных» 👋🏻
Порешаем задачу вместе?
Проверяем базу: SQL, дедупликацию, инкрементальную загрузку и Data Quality.
Данные:
Есть таблица orders: (order_id INT, order_date DATE, updated_at TIMESTAMP, status VARCHAR, amount DECIMAL), где amount — сумма заказа в валюте.
Бизнес-требования:
👉🏻 Отчёт формируется каждый день в 09:00 за вчерашний день.
👉🏻 В расчёт берём только заказы со статусом paid.
👉🏻 Из-за ретраев микросервисов бывают дубли order_id. Если статус менялся, учитываем последнее состояние (updated_at макс).
👉🏻 Нужно посчитать: кол-во заказов, сумму выручки, средний чек.
Что нужно сделать:
✍🏻 Написать SQL-запрос (дедупликация + фильтр + агрегаты);
✍🏻 Спроектировать таблицу-витрину (поля + типы данных);
✍🏻 Описать 3-4 шага пайплайна загрузки;
✍🏻 Добавить 2 проверки качества данных (Data Quality).
Формат ответа: тезисно. Код для дага в Airflow не нужен.
Попробуйте решить самостоятельно в комментариях, а завтра разберём вместе!
📈 Симулейтив | 📱 ВК | 📱 YouTube | 📱 Канал о DS | 610 |
| 13 |  Привет! На связи Евгений Буторин, ментор интенсива по SQL 👋🏻
Вам хочется попробовать себя в аналитике, но непонятно, кто такой аналитик на самом деле, что нужно уметь на старте и почему все вокруг твердят именно про SQL? Сегодня вечером приходите на мой вебинар — разберём это на реальных примерах и задачах.
Разберём три вещи:
🟠 Кто такой аналитик данных и чем он занимается каждый день на конкретных задачах;
🟠 Какие навыки нужны на старте и куда расти дальше — от первого джуна до руководителя отдела;
🟠 Порешаем пару реальных SQL-задач вместе и разберём, почему без SQL в аналитике никуда.
Если присматриваетесь к аналитике или хотите понять, с чего начать, приходите!
📆 21 июля, 19:00 МСК, онлайн
➡️ Ставьте напоминание в календарь, чтобы не забыть!
📈 Симулейтив | 📱 ВК | 📱 YouTube | 📱 Канал о DS | 572 |
| 14 |  Ошибка при работе с GROUP BY и HAVING в SQL 💻
Буквально на днях в чате студентов курса-профессии «Аналитик данных» обсуждали интересную тему — почему следующий запрос выводит ошибку?
SELECT company_id, count(*) as cnt
FROM users
GROUP BY company_id
HAVING cnt > 10
Казалось бы, все логично: мы считаем количество пользователей для каждой компании, а затем оставляем только те компании, у которых более 10 пользователей. Однако всё не так просто.
Дело в том, что фильтрация HAVING выполняется системой ещё до того, как произойдёт присвоение алиаса cnt. Поэтому на момент выполнения команды HAVING, система еще понятия не имеет, что это за столбец cnt такой. И выдаёт ошибку:
ERROR: column "cnt" does not exist
Поэтому правильно будет переписать этот запрос так:
SELECT company_id, count(*) as cnt
FROM users
GROUP BY company_id
HAVING count(*) > 10
Вообще говоря, алиасы столбцов можно использовать только в ORDER BY, в других случаях можно нарваться на ошибку. Хотя есть исключения — например, мы обучаем студентов на СУБД PostgreSQL, а в ней можно использовать алиасы также и в GROUP BY.
Но студенты из чата, которые уже устроились аналитиками и работают с другими СУБД (например, MySQL или MS SQL Server), совершенно справедливо отметили, что в них использовать алиасы с GROUP BY нельзя — тоже выдаст ошибку.
А чтобы не путаться и избежать ошибок, один из преподавателей дал совет, который гарантированно будет работать всегда:
Никогда не используйте алиасы, кроме как с ORDER BY. Именно так мы показывали в лекциях — это хорошая практика и с точки зрения понятности кода, и с точки зрения избежания ошибок.
⭐️ Хотите и вы стать крутым аналитиком, которого ищут работодатели? Записывайтесь на курс-профессию — за 10 недель вы получите всё необходимое для старта в профессии и будете готовы к любому собеседованию 🔥
🛎️ Записаться на следующий поток «Аналитика данных»: simulative.ru/data-analyst
📈 Симулейтив | 📱 ВК | 📱 YouTube | 📱 Канал о DS | 823 |
| 15 | 5 навыков фуллстек-аналитика
Привет всем! Я Павел Беляев, ментор курса «Fullstack-аналитик» и автор канала Тимлидское об аналитике 👋🏻
Итак, мы осознали, что глобальная задача фуллстека — проводить данные по всему конвейеру:
Сбор — Обработка — Визуализация — Анализ
Каков минимальный набор навыков для такой работы? Давайте разберёмся.
1️⃣ Бизнес-анализ: перевод с «менеджерского» на технический язык данных (и обратно)
Заказчик не говорит: «Построй мне витрину данных». Он говорит: «У нас падают продажи, почему?».
📌 Что нужно уметь: разбираться в основных бизнес-процессах, понимать воронки, юнит-экономику и ловко применять метрики (LTV, CAC, Retention, ROI и т. д.).
Курс по фуллстеку начинается с модуля «Продуктовые метрики и методы аналитики», который раскрывает суть бизнес-анализа: что анализировать, зачем и как.
2️⃣ Data Analytics: подготовка данных
Данные собраны, и теперь их нужно обработать, создать витрины данных — готовые для анализа таблицы. Это значит очистить сырые данные, объединить, отфильтровать, рассчитать нужные метрики.
📌 Что нужно уметь: SQL. Не просто SELECT/FROM, а уверенное владение JOIN, группировками, подзапросами и оконными функциями. SQL — это главный инструмент для создания качественных витрин данных.
Базовый и продвинутый SQL вместе с огромным количеством близких к реальности задач-примеров даётся в программе курса. Упор на практику особенно важен для постижения этого ремесла.
3️⃣ Data Engineering: добыча сырья
Необходимо программирование, чтобы забирать данные из источников, будь то база данных или внешний сервис. Также хорошо бы знать, что такое автоматизация, владеть инструментами, обеспечивающими её.
📌 Что нужно уметь: базовый Python (библиотеки requests и pandas). Умение подключаться к БД и обращаться к API. Знакомство с Apache Airflow (писать даги и таски, скрипты ставить на расписание).
Блок по дата-инженерии в составе курса проясняет всё, что необходимо для сбора данных.
4️⃣ BI и визуализация: упаковка результата
Никто не любит смотреть в бесконечные таблицы. Бизнесу нужны графики, по которым за 5 секунд становится понятна ситуация.
📌 Что нужно уметь: владеть современной BI-системой (Superset, PowerBI, Metabase и/или DataLens). Понимать принципы визуализации и назначение видов диаграмм (точечные, круговые, гистограммы и т. д.) и уметь собирать удобные интерактивные дашборды.
В модуле по BI даётся не только рассмотрение популярных систем, но и система советов о том, как сделать дашборд визуально приятным и легко читаемым.
5️⃣ И главный мета-навык: системное мышление. Умение видеть связь между тем, как криво заполнена CRM, и тем, как это исказит финальный график на дашборде. Полноценная способность, даже чутьё — приходит только с опытом, но системное обучение нужным инструментам и умениям — необходимая база для его развития.
✅ Записывайтесь на курс «Fullstack-аналитик»: simulative.ru/fullstack-analyst
📈 Симулейтив | 📱 ВК | 📱 YouTube | 📱 Канал о DS | 685 |
| 16 | Как работать с датами и временем в аналитике?
Всем привет! На связи Александр Грудинин, ментор курса «Аналитик данных» 👋🏻
Сегодня поговорим про тему, которая кажется простой, но на практике входит в топ источников багов в аналитике — работа с датами и временем.
Самое неприятное, что ошибки с датами сложно заметить. Метрика считается, график строится, всё выглядит правдоподобно... но цифры неверные.
Примеры буду показывать на PostgreSQL, но логика применима и к другим БД.
📌 DATE vs TIMESTAMP
DATE — просто календарная дата: 2025-03-15
TIMESTAMP — дата + время: 2025-03-15 14:30:00
Почему важно различать? Вот классический баг:
WHERE created_at = '2025-03-15'
Заказ в '2025-03-15 10:30:00' сюда НЕ попадет!
— Рабочий вариант #1 — приведение к дате:
WHERE created_at::date = '2025-03-15'
— Рабочий вариант #2 (есть мнение, что так лучше, но я сам использую предыдущий):
WHERE created_at >= '2025-03-15' AND created_at < '2025-03-16'
📌 Часовые пояса — главная боль
Пользователь из Москвы сделал заказ в 1:30 ночи 15 марта. На сервере в UTC это записалось как 14 марта 22:30. Один заказ, два дня. Умножьте на тысячи заказов 🙃
Конвертируем UTC в московское время:
SELECT
(created_at AT TIME ZONE 'UTC' AT TIME ZONE 'Europe/Moscow')::date AS order_date,
COUNT(1) AS orders_count
FROM orders GROUP BY 1
В pandas то же самое:
# Указываем что данные в UTC
df['created_at'] = pd.to_datetime(df['created_at']).dt.tz_localize('UTC')
# Конвертируем в Москву
df['created_at_msk'] = df['created_at'].dt.tz_convert('Europe/Moscow')`
Важно:
— tz_localize = «эти данные уже в таком поясе, запомни»
— tz_convert = «пересчитай из одного пояса в другой»
Перепутаете — и получите сдвиг на несколько часов во всех данных 🙂
📌 Ещё одни грабли — формат дат
Дата 03/04/2025 — это 3 апреля или 4 марта? Pandas может угадать неправильно. Всегда указывайте формат явно:
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%d/%m/%Y')
Чек-лист для проверки:
✅ Проверяйте тип данных — DATE или TIMESTAMP?
✅ Выясняйте, в каком часовом поясе хранятся данные в источнике данных
✅ Договоритесь с командой о едином часовом поясе для отчётов
✅ Явно указывайте формат при парсинге дат
Ставьте 🔥 и сохраняйте шпаргалку к себе!
📈 Симулейтив | 📱 ВК | 📱 YouTube | 📱 Канал о DS | 631 |
| 17 |  💻💻💻💻💻 Онлайн-практикум: превращаем SQL-проект в первый кейс для портфолио
Если вы уже пробовали решать задачи на SQL, следующий шаг — научиться превращать их в проекты, которые можно показать работодателю.
На вебинаре разберём это на практике вместе с Евгением Буториным, ментором бесплатного интенсива по SQL и руководителем CRM-аналитики развития клиентской базы в Альфа Банке.
Что будет происходить на вебинаре:
➡️ Разберём финальный SQL-проект и подход к его решению;
➡️ Поймём, как оформить проект так, чтобы он выглядел сильным кейсом в портфолио;
➡️Обсудим, что сейчас происходит на рынке и как заходить в аналитику в 2026 году.
📆 15 июля, 19:00 мск
📌 Поставить напоминание в календарь
📌 Вебинар будет здесь | 605 |
| 18 | 3 преимущества фуллстека перед узкими специалистами
Привет всем! Я Павел Беляев, ментор курса «Fullstack-аналитик», тимлид дата-аналитиков в Яндекс eLama 👋🏻
Fullstack-аналитик сочетает в себе должности дата-инженера, дата-аналитика, BI-аналитика и бизнес-аналитика. Такой набор компетенций позволяет ему работать со всеми этапами конвейера данных:
Сбор — Обработка — Визуализация — Анализ
Почему заказчикам, особенно небольшим, это выгоднее, чем держать 3-4 специалистов для каждой функции? Разберём на примере.
Положим, руководство захотело автоматизировать анализ эффективности отдела продаж.
Какие выгоды имеет фуллстек перед несколькими узкими специалистами?
1️⃣ Скорость исполнения (или time-to-market)
Снижаются временные издержки межкомандного взаимодействия. Сотрудники не тратят время на постановку задач, въезжание в них, а также на паузы между планированием спринтов разных команд аналитики.
Менеджер ставит задачу в максимально общем виде: «Хочу понимать, сколько приносит каждый продажник». Аналитик сам продумывает метрики, проектирует отчет, соображает, какие данные понадобятся, пишет интеграцию с CRM, подтягивает фин. данные, всё это соединяет, визуализирует, изучает и презентует заказчику.
Это значительно быстрее, чем передача задачи по всем инстанциям от бизнес-аналитика до дата-инженера и обратно.
2️⃣ Цельность информации
Смысл не теряется и не искажается при передаче между звеньями, гораздо ниже риск сделать не так, как требовалось. Фуллстек видит образ результата, помнит о нём на всех этапах исполнения:
Например, нужны по каждому продажнику:
— привлечённый оборот;
— затраченное время;
— количество успешных и неуспешных сделок.
Под эту идею он собирает данные.
3️⃣ Качество результата
Когда конвейер разделён, часто возникает эффект «это не на моей стороне». Узкие специалисты не всегда могут оценить качество данных, выявить мусор, так как не видят полной картины, не знают процесса.
Фуллстек-аналитик контролирует качество на каждом этапе. Он знает, как «грязные» сырые данные повлияют на финальный график, поэтому устраняет аномалии ещё на этапе их сбора.
Вытягивая данные из CRM (как дата-инженер), фуллстек замечает, что менеджеры по-разному ведут карточки: один ставит статус «Оплачено», другой — «Успешная сделка», а третий заносит сумму в комментарии, а не в специальное поле.
Узкий дата-инженер просто передал бы эти данные дальше. Узкий аналитик посчитал бы выручку только по статусу «Оплачено», в результате чего KPI отдела оказался бы занижен.
Фуллстек же сразу видит проблему глазами бизнеса. Он нормализует эти данные на этапе обработки, пишет скрипт, который приводит все статусы к единому стандарту и только потом строит дашборд. Руководство получает цифры, которым можно верить.
В общем, фуллстек-аналитик — очень востребованный бизнесом специалист. Он выполняет задачу под ключ, экономя заказчику время и нервы и давая качественный результат.
Раздумываете, какую нишу в аналитике выбрать, чему учиться? Учитесь работе со всеми этапами конвейера данных — не прогадаете!
✅ Узнать больше о курсе Симулейтив «Fullstack-аналитик»: simulative.ru/fullstack-analyst
📈 Симулейтив | 📱 ВК | 📱 YouTube | 📱 Канал о DS | 670 |
| 19 |  🐍 Хотите выделиться на собеседовании? Разбираем алгоритмы сортировки на Python
Если вы хотите уверенно пройти интервью и показать глубокое знания, вам обязательно нужно знать алгоритмы сортировки без использования встроенной функции sort в Python.
Почему это важно?
В реальных задачах и на технических собеседованиях часто проверяют не только умение применять готовые инструменты, но и понимание базовых алгоритмов, их эффективность и особенности. Кандидаты, объясняющие разницу между устойчивой и неустойчивой сортировкой, сразу попадают в топ-лист.
В нашем материале:
➖ Разберём 4 ключевых алгоритма с детализацией шагов и визуализацией;
➖ Сравним эффективность: когда O(n²) — это норма, а когда нужен O(n log n);
➖ Покажем реальные примеры кода — от «наивных» реализаций до оптимизированных версий.
Что внутри?
🔸 Bubble Sort — почему он «пузырьковый» и зачем его знать;
🔸 Insertion Sort — в каких случаях он быстрее QuickSort;
🔸 Selection Sort — принцип «минимального элемента» на пальцах;
🔸 Merge Sort — как разделяй-и-властвуй спасает при больших данных.
📌 Переходите по ссылке и приступайте к изучению!
📈 Симулейтив | 📱 ВК | 📱 YouTube | 📱 Канал о DS | 786 |
| 20 |  Как стать аналитиком через 10 недель?
Напоминаем: уже в это воскресенье стартуем с первым потоком профессий «Аналитик данных» и «Fullstack-аналитик» 🔥
Мы убрали всё лишнее и собрали программу, которая даёт за 10 недель ровно то, что нужно джуну для первого оффера — с ментором рядом и чётким планом на каждую неделю. Более того, мы учим не только инструментам, но и их автоматизации с помощью ИИ и тому, как их показывать на собеседовании.
Что входит в программу буткемпа:
🔶 SQL — от основ до оконных функций, с задачами с реальных собеседований;
🔶 Python — анализ данных, pandas, визуализация;
🔶 Метрики и продуктовая аналитика;
🔶 BI и Metabase — строите дашборды и умеете рассказывать историю через данные;
🔶 Статистика и A/B-тесты — без этого на большинстве интервью далеко не уйти;
🔶 Карьерный модуль — резюме, позиционирование и разбор реальных интервью.
Этого достаточно, чтобы выйти на рынок уже через 2 месяца! А далее вы уже выбираете трек:
⭐️ Аналитик данных, если ваша конечная цель — войти в профессию максимально быстро;
⭐️ Фуллстек-аналитик, если кроме быстрого входа в профессию вы намерены быстро расти внутри неё.
Выбирайте профессию и записывайтесь, осталось мало мест:
🔥 Аналитик данных
🔥 Fullstack-аналитик
📈 Симулейтив | 📱 ВК | 📱 YouTube | 📱 Канал о DS | 915 |
