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 425
Obunachilar
-224 soatlar
-147 kun
-4230 kun
Ma'lumotlar yuklanmoqda
O'xshash kanallar
Taglar buluti
Kirish va chiqish esdaliklari
---
---
---
---
---
---
Obunachilarni jalb qilish
Oktabr '26Okt '26
Oktabr '26
+65
0 kanalda
Sentabr '26
+165
1 kanalda
Get PRO
Avgust '26
+132
0 kanalda
Get PRO
Iyul '26
+199
0 kanalda
Get PRO
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
3 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 | |
| 23 Oktabr | +3 | |||
| 22 Oktabr | +1 | |||
| 21 Oktabr | +1 | |||
| 20 Oktabr | +2 | |||
| 19 Oktabr | +4 | |||
| 18 Oktabr | 0 | |||
| 17 Oktabr | +9 | |||
| 16 Oktabr | +3 | |||
| 15 Oktabr | +7 | |||
| 14 Oktabr | +4 | |||
| 13 Oktabr | +2 | |||
| 12 Oktabr | +1 | |||
| 11 Oktabr | +1 | |||
| 10 Oktabr | +3 | |||
| 09 Oktabr | +6 | |||
| 08 Oktabr | +4 | |||
| 07 Oktabr | +1 | |||
| 06 Oktabr | +4 | |||
| 05 Oktabr | +3 | |||
| 04 Oktabr | 0 | |||
| 03 Oktabr | +3 | |||
| 02 Oktabr | +2 | |||
| 01 Oktabr | +1 |
Kanal postlari
| 2 |  💻💻💻💻💻 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 | 377 |
| 3 | ⚡️ Через 10 минут начинаем!
Узнайте, как дата-сайентист решает, кому банк одобрит кредит. Жмите на кнопку и подключайтесь к эфиру! 👀
👉🏻 Подключиться к эфиру | 170 |
| 4 | ⏰ 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 | 449 |
| 5 |  Video xabar | 429 |
| 6 |  🔥 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 | 482 |
| 7 |  💻💻💻💻💻 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 | 570 |
| 8 |  #проанализировали_и_поняли | 535 |
| 9 | ⚡️ 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 | 163 |
| 10 | 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 | 645 |
| 11 |  ❗️ 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 | 675 |
| 12 | 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 | 570 |
| 13 | ⚡️ 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 | 158 |
| 14 |  🤔 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 | 50 |
| 15 | Уже сегодня: расследование падения продаж интернет-магазина
Сегодня в 19:00 МСК Вячеслав Потапов, CDO Inventive Retail Group, разберёт классическую задачу аналитика: продажи просели, и нужно понять, что произошло на самом деле.
На вебинаре пройдём весь путь — от размытого запроса руководителя до проверенных данными выводов. Разложим продажи на понятные составляющие, проверим несколько гипотез и разберём, какие данные подтверждают или опровергают каждую версию.
Эфир подойдёт и тем, кто только присматривается к профессии, и тем, кто уже работает аналитиком и хочет сверить подход с руководителем продуктовой аналитики Lamoda.
📆 Сегодня, 15 октября, 19:00 МСК
➡️ Не пропустить вебинар
📈 Симулейтив | 📱 ВК | 📱 YouTube | 📱 Канал о DS | 652 |
| 16 | Matn yo'q... | 667 |
| 17 |  💻💻💻💻💻 Падение продаж: как аналитик превращает размытый вопрос в расследование?
Руководитель приходит с фразой «продажи просели, разберитесь». У маркетинга уже есть версия — трафика достаточно, проблема на сайте. У команды сайта — своя: всё работает, просел трафик. Кто-то предлагает скидки, кто-то увеличить рекламный бюджет. Проверить, какая из версий подтверждается данными, — работа аналитика.
15 октября вместе с Вячеславом Потаповым, руководителем продуктовой аналитики в Lamoda, разберём эту задачу как настоящее расследование аналитика.
На вебинаре вы:
➡️ Увидите, как превратить формулировку «продажи упали» в задачу, которую можно исследовать — относительно чего сравнивать и что именно считать падением;
➡️ Разберёте продажи на понятные составляющие: сколько пришло посетителей, какая доля оформила заказ, на какую сумму и сколько заказов в итоге выкупили;
➡️ Проверите гипотезы вместе со спикером: весь магазин или только мобильная версия? Все товары или одна категория? Новые покупатели или постоянные?
➡️ Потренируетесь рассуждать как аналитик: по каждой версии решите, какую таблицу или график смотреть, чтобы её подтвердить или отбросить.
🧑🏻💻 Спикер: Вячеслав Потапов, руководитель продуктовой аналитики в Lamoda.
📆 Когда: 15 октября, 19:00 МСК
➡️ Поставить напоминание в календарь
📈 Симулейтив | 📱 ВК | 📱 YouTube | 📱 Канал о DS | 709 |
| 18 |  💻 Почему ваш SQL-запрос выполняется не так, как вы его написали?
Кажется логичным, что база читает запрос сверху вниз — сначала SELECT, потом FROM, WHERE и так далее. На деле движок обрабатывает всё в обратном порядке, и это порождает вопросы:
⭐️ Почему оконную функцию нельзя использовать в WHERE — и как её туда всё-таки протащить через CTE?
⭐️ Что вычисляется раньше — HAVING или оконные функции?
⭐️ На каком этапе на самом деле «включается» ваш SELECT, если писать его вы привыкли первым?
Мы собрали полную шпаргалку по порядку выполнения SQL-запроса — все 12 этапов с разбором, что происходит на каждом шаге.
💡 Материал в двух форматах: подробный гайд с объяснением каждого этапа и компактный плакат-шпаргалка — распечатайте и повесьте над рабочим столом, чтобы порядок всегда был перед глазами!
✅ Получить материал
📈 Симулейтив | 📱 ВК | 📱 YouTube | 📱 Канал о DS | 716 |
| 19 |  #проанализировали_и_поняли | 726 |
| 20 | ⚡️ 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 по ссылке 👀
👉🏻 Зарегистрироваться и подключиться к эфиру | 143 |
