Данные давно перестали быть только инструментом аналитиков — сегодня они влияют на продукты, клиентский опыт, риски, эффективность и стратегические решения.
9 июля на Форуме Data Day эксперты и практики по работе с данными и ИИ из Сбера, Т-Банка, ГПБ, ВТБ, Альфа-Банка, X5 Tech, Ozon Fintech, Lamoda, ДОМ РФ и других компаний расскажут, как данные и искусственный интеллект помогают ускорять бизнес в финтехе, ритейле, промышленности, транспорте и агросекторе.
В программе форума:
✅ Тренды AI и данных «из первых уст». На какие технологии и подходы делают ставку лидеры рынка?
✅ Как превратить хаос данных в надежный бизнес-навигатор и сделать данные стратегическим активом компании.
✅ Практика внедрения AI и data-driven подходов в финтехе, ритейле, логистике, промышленности и агросекторе.
✅ Как находить новые точки роста, используя опыт цифровых лидеров и сильные data-команды.
✅ AI-hub: выставка и центр экспертизы готовых AI-решений и автономных агентов для бизнеса.
Выступают:
– Руслан Булатов, директор Департамента финансовых технологий, Банк России
– Алексей Бондаренко, Газпромбанк, вице-президент — начальник департамента управления данными.
– Артём Летин, ВТБ, начальник управления моделирования КИБ и СМБ, вице-президент
– Дмитрий Рузанов, Альфа-Банк, директор департамента разработки моделей.
– Валерий Поляков, Т-Банк, лидер по данным группы Т-Технологии (Chief Data Officer).
– Александр Лукьянов, ДОМ РФ Технологии, генеральный директор.
– Павел Денисенко, X5 Tech, директор департамента развития платформы больших данных.
– Екатерина Демкина, Банк России, заместитель директора юридического департамента.
– Дмитрий Криволапов, Lamoda, директор департамента по данным и аналитике.
– Андрей Скачёк, М.Видео, директор по маркетингу
И другие.
Вас ждет самый масштабный Data Day:
🔥 6 отраслевых треков (Финтех, Агропром, Транспорт и логистика, Промышленность, Ритейл, Персональная эффективность)
🔥 1500+ участников
🔥 60+ спикеров
Присоединяйтесь! Форум соберет экспертов по данным и AI из банков, ритейла, телекома, транспорта, агропрома, ИТ-компаний и индустриальных лидеров.
👉 Программа и регистрация
9 июля на Форуме Data Day эксперты и практики по работе с данными и ИИ из Сбера, Т-Банка, ГПБ, ВТБ, Альфа-Банка, X5 Tech, Ozon Fintech, Lamoda, ДОМ РФ и других компаний расскажут, как данные и искусственный интеллект помогают ускорять бизнес в финтехе, ритейле, промышленности, транспорте и агросекторе.
В программе форума:
Выступают:
– Руслан Булатов, директор Департамента финансовых технологий, Банк России
– Алексей Бондаренко, Газпромбанк, вице-президент — начальник департамента управления данными.
– Артём Летин, ВТБ, начальник управления моделирования КИБ и СМБ, вице-президент
– Дмитрий Рузанов, Альфа-Банк, директор департамента разработки моделей.
– Валерий Поляков, Т-Банк, лидер по данным группы Т-Технологии (Chief Data Officer).
– Александр Лукьянов, ДОМ РФ Технологии, генеральный директор.
– Павел Денисенко, X5 Tech, директор департамента развития платформы больших данных.
– Екатерина Демкина, Банк России, заместитель директора юридического департамента.
– Дмитрий Криволапов, Lamoda, директор департамента по данным и аналитике.
– Андрей Скачёк, М.Видео, директор по маркетингу
И другие.
Вас ждет самый масштабный Data Day:
🔥 6 отраслевых треков (Финтех, Агропром, Транспорт и логистика, Промышленность, Ритейл, Персональная эффективность)
🔥 1500+ участников
🔥 60+ спикеров
Присоединяйтесь! Форум соберет экспертов по данным и AI из банков, ритейла, телекома, транспорта, агропрома, ИТ-компаний и индустриальных лидеров.
👉 Программа и регистрация
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2
Forwarded from Александр Гинько (автор и переводчик)
У вас проблемы с визуализацией графиков в Python? Моя новая книга по Seaborn уже вышла и доступна для покупки всего за 1199 руб!
Друзья, я написал свою третью книгу, и она посвящена графической библиотеке Seaborn в Python (фотки в предыдущем посте)! Полгода назад мне попалось одно иностранное издание про Seaborn, я сначала хотел его перевести, но в итоге написал собственную книгу, в которой подробно описал библиотеку Seaborn. А изюминкой книги стал полный экскурс в новый объектный интерфейс seaborn.objects, который вышел не так давно и навсегда изменил методику создания графиков в Python.
Если при работе в Python у вас постоянно возникают проблемы с тем, чтобы построить тот или иной график или диаграмму, и вы идете в интернет за примерами, то эта книга – для вас! После нее вы будете двумя-тремя строчками кода визуализировать все что угодно!
350 страниц в цвете позволят вам полностью погрузиться в мир простой и понятной визуализации данных, а в качестве бонуса – два проекта с визуализацией t-критерия Стьюдента и созданием простой сверточной нейросети. Ознакомиться с фрагментом книги и купить ее вы можете в моем боте (@alexanderginko_books_bot), нажав на кнопку Купить книги, или по ссылке ниже:
Ссылка: https://www.dmkpress.com/catalog/computer/programming/python/978-5-93700-404-8/
Промокоды:
Бумажная версия: промокод (22%) Ginko_Seaborn_paper (1247 руб)
Версия PDF: промокод (25%) Ginko_Seaborn_PDF (1199 руб)
Друзья, я написал свою третью книгу, и она посвящена графической библиотеке Seaborn в Python (фотки в предыдущем посте)! Полгода назад мне попалось одно иностранное издание про Seaborn, я сначала хотел его перевести, но в итоге написал собственную книгу, в которой подробно описал библиотеку Seaborn. А изюминкой книги стал полный экскурс в новый объектный интерфейс seaborn.objects, который вышел не так давно и навсегда изменил методику создания графиков в Python.
Если при работе в Python у вас постоянно возникают проблемы с тем, чтобы построить тот или иной график или диаграмму, и вы идете в интернет за примерами, то эта книга – для вас! После нее вы будете двумя-тремя строчками кода визуализировать все что угодно!
350 страниц в цвете позволят вам полностью погрузиться в мир простой и понятной визуализации данных, а в качестве бонуса – два проекта с визуализацией t-критерия Стьюдента и созданием простой сверточной нейросети. Ознакомиться с фрагментом книги и купить ее вы можете в моем боте (@alexanderginko_books_bot), нажав на кнопку Купить книги, или по ссылке ниже:
Ссылка: https://www.dmkpress.com/catalog/computer/programming/python/978-5-93700-404-8/
Промокоды:
Бумажная версия: промокод (22%) Ginko_Seaborn_paper (1247 руб)
Версия PDF: промокод (25%) Ginko_Seaborn_PDF (1199 руб)
Оно показывает, как российские платформы помогают бизнес-пользователям работать автономно во всей архитектуре данных, а не только в BI.
В отчет вошло 20+ российских решений: от BI, ETL и IBP-систем до облачных сервисов и платформ по работе с семантическим слоем. Среди которых: Yandex DataLens, Modus BI/ETL, Loginom, Dat. ax, DataForge,Visiology, PIX BI, Rapeed и другие.
➡️ Отчет поможет понять:
– где self-service – реальная управляемая модель, а где – набор разрозненных функций или маркетинговая декларация,
– какие элементы инфраструктуры критичны и как безопасно интегрировать AI,
– как балансировать свободу пользователя и управляемость среды.➡️ Особое внимание уделено:
– AI в self-service: без бизнес-контекста AI может давать убедительные, но неверные ответы.
– и семантическому слою: пользователю недостаточно просто дать доступ к данным; нужно зафиксировать показатели, правила расчета, связи и ограничения интерпретации.
Используйте готовые ориентиры для оценки зрелости self-service в вашей компании.
Круги Громова | Подписаться и стать частью Data-сообщества
#КругиГромова #ИИ #AgenticAI #SelfService #SemanticLayer
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1
Как вкатиться в аналитику, с зарплатой в 3 раза выше, чем у остальных 2026 году❓
Если следовать обычному треку развития карьеры аналитика, рост зп будет медленным и постепенным. К тому же во время кризисов бизнес, хуже нанимает и чаще сокращает тех, кто не расширяет свой стек и не прокачивает знания вокруг основной области.
Все это не относится к фулл-стек аналитикам, доля вакансий которых активно растет в общей массе вакансий аналитиков.
В связи с этим приглашаю вас
на эфир📉 📉 📉 📉 📉 📉
📹 На эфире будет разобрано:
— Почему рынку реже нужны узкие специалисты и чаще — fullstack-аналитики
— Как войти в профессию с нуля и устроиться на работу быстро
— Кому подходит fullstack-путь, что нужно изучить и как новичку дойти до оффера
Эти и ещё кучу важных вопросов для вас разберёт Илья Ковалёв - лид команды клиентской аналитики в Dodo Brands. Илья нанимает аналитиков и проводит собеседования: знает, что реально требует рынок в 2026
🎁 Всем зарегистрировавшимся на вебинар мы пришлют видеоурок по собеседованиям и карту компетенций fullstack-аналитика.
📊 Зарегистрироваться бесплатно
Если следовать обычному треку развития карьеры аналитика, рост зп будет медленным и постепенным. К тому же во время кризисов бизнес, хуже нанимает и чаще сокращает тех, кто не расширяет свой стек и не прокачивает знания вокруг основной области.
Все это не относится к фулл-стек аналитикам, доля вакансий которых активно растет в общей массе вакансий аналитиков.
В связи с этим приглашаю вас
на эфир
— Почему рынку реже нужны узкие специалисты и чаще — fullstack-аналитики
— Как войти в профессию с нуля и устроиться на работу быстро
— Кому подходит fullstack-путь, что нужно изучить и как новичку дойти до оффера
Эти и ещё кучу важных вопросов для вас разберёт Илья Ковалёв - лид команды клиентской аналитики в Dodo Brands. Илья нанимает аналитиков и проводит собеседования: знает, что реально требует рынок в 2026
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁1
Forwarded from AI Forge – про ИИ в бизнесе (Алексей Макаров)
AI-компании начали менять токены на доли в компаниях
В мае 2026 OpenAI предложила каждому стартапу текущего батча Y Combinator $2M в API-токенах за долю. И токены — не по себестоимости: маржинальная стоимость инференса в разы ниже розничной цены, по которой считается сделка
Но дело не в том, что инференс дёшев. Инференс стоит денег — GPU, электричество, мощности. Дело в другом: эти мощности и так бы крутились. OpenAI отдаёт то, что и так производит
Но обычно он продаёт инференс за деньги. Разовая сделка, конец. А здесь он отдаёт тот же инференс — и берёт долю
Стартап не может обналичить токены. Не может потратить на зарплаты, на аренду. Токен тратится только на инференс — то есть обратно у OpenAI. И тем же инференсом стартап строит свой продукт быстрее. Тот самый продукт, долей в котором OpenAI теперь владеет
Это как если бы магазин давал тебе кашу, от которой ты лучше работаешь, и брал за это долю твоей выросшей зарплаты
Токен из операционного расхода становится капитальной валютой. Расход остаётся расходом — мощности всё равно горят. Меняется то, чем он становится: долей в будущем, которое сам же производишь
Один и тот же токен и товар, и доля: стартап потребляет товар, OpenAI владеет долей
Это уже было. В конце девяностых Cisco, Lucent и Nortel давали телеком-стартапам оборудование в долг и брали долю — стартапы на это оборудование строились, вендоры росли вместе с ними
И если довести до конца — это уже не про один батч и не про $2M. Если инференс — это сырьё, то поставщик сырья берёт долю в каждом, кто из сырья что-то строит. Как если бы электрическая компания владела долей в каждом заводе, работающем на её токе
Тот, кто владеет вычислениями, начинает владеть тем, что на вычислениях построено
В мае 2026 OpenAI предложила каждому стартапу текущего батча Y Combinator $2M в API-токенах за долю. И токены — не по себестоимости: маржинальная стоимость инференса в разы ниже розничной цены, по которой считается сделка
Но дело не в том, что инференс дёшев. Инференс стоит денег — GPU, электричество, мощности. Дело в другом: эти мощности и так бы крутились. OpenAI отдаёт то, что и так производит
Но обычно он продаёт инференс за деньги. Разовая сделка, конец. А здесь он отдаёт тот же инференс — и берёт долю
Стартап не может обналичить токены. Не может потратить на зарплаты, на аренду. Токен тратится только на инференс — то есть обратно у OpenAI. И тем же инференсом стартап строит свой продукт быстрее. Тот самый продукт, долей в котором OpenAI теперь владеет
Это как если бы магазин давал тебе кашу, от которой ты лучше работаешь, и брал за это долю твоей выросшей зарплаты
Токен из операционного расхода становится капитальной валютой. Расход остаётся расходом — мощности всё равно горят. Меняется то, чем он становится: долей в будущем, которое сам же производишь
Один и тот же токен и товар, и доля: стартап потребляет товар, OpenAI владеет долей
Это уже было. В конце девяностых Cisco, Lucent и Nortel давали телеком-стартапам оборудование в долг и брали долю — стартапы на это оборудование строились, вендоры росли вместе с ними
И если довести до конца — это уже не про один батч и не про $2M. Если инференс — это сырьё, то поставщик сырья берёт долю в каждом, кто из сырья что-то строит. Как если бы электрическая компания владела долей в каждом заводе, работающем на её токе
Тот, кто владеет вычислениями, начинает владеть тем, что на вычислениях построено
👍3😁1
Лучший аналитик — ленивый аналитик
Если вы когда-нибудь пользовались Авито, то знаете, что в сервисе есть доставка. Она платная, зато удобная: можно купить вещь в городе на другом краю страны. Чтобы рассчитать цену на неё, нужно учесть много деталей: категорию товара, службу доставки, города, скидки и комиссии. Нужно найти такую стоимость, чтобы и бизнес не ушёл в минус, и покупателю с продавцом было выгодно.
Эту задачу решал аналитик Илья Цедяков, и в новом выпуске «Диванной аналитики» он рассказал, как подходил к работе:
1️⃣ Сначала оценил исходный алгоритм и его проблему медленной работы.
2️⃣ Затем попробовал эволюционный алгоритм — скорость стала отличной, но упала точность.
3️⃣ В итоге подход пересобрали при помощи линейного программирования.
Подробный рассказ о том, как разрабатывали новый алгоритм, смотрите в свежем выпуске «Диванной аналитики»:
📌 YouTube
📌 VK Видео
Если вы когда-нибудь пользовались Авито, то знаете, что в сервисе есть доставка. Она платная, зато удобная: можно купить вещь в городе на другом краю страны. Чтобы рассчитать цену на неё, нужно учесть много деталей: категорию товара, службу доставки, города, скидки и комиссии. Нужно найти такую стоимость, чтобы и бизнес не ушёл в минус, и покупателю с продавцом было выгодно.
Эту задачу решал аналитик Илья Цедяков, и в новом выпуске «Диванной аналитики» он рассказал, как подходил к работе:
Подробный рассказ о том, как разрабатывали новый алгоритм, смотрите в свежем выпуске «Диванной аналитики»:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4👎1
Почему AI-агенты ошибаются, даже если у них есть доступ ко всем данным? 🤖
Многие компании уже экспериментируют с AI-агентами для поиска информации, аналитики и работы с корпоративными знаниями. Однако на практике доступ к данным еще не гарантирует качественный результат.
Причина часто кроется не в самой модели, а в архитектуре данных: отсутствует семантический слой, бизнес-логика не формализована, а данные не готовы к работе с ИИ.
📆 23 июня в 11:00 мск компания Lasmart приглашает на бесплатный вебинар «Почему 90% данных не готовы к работе с ИИ: архитектурный фундамент AI-агентов».
👨💻 Спикер: Павел Хамрин — руководитель AI-направления Lasmart. Более 10 лет занимается внедрением аналитических решений, DWH и BI-систем, развивает практики применения AI в аналитике и работе с данными.
В программе вебинара:
— почему прямого доступа к данным недостаточно для AI-агентов;
— откуда берутся «галлюцинации» при работе с корпоративными данными;
— зачем нужен семантический слой;
— какие компоненты включает AI-Ready архитектура;
— как подготовить DWH, BI и корпоративные данные к работе с ИИ;
— практическая дорожная карта внедрения и масштабирования AI-агентов.
Вебинар будет полезен CTO, CIO, CDO, руководителям AI-проектов, Head of BI, Head of Analytics, архитекторам данных и специалистам, отвечающим за развитие корпоративной аналитики.
🎁 Бонус участникам — персональный разбор стека данных и рекомендации по подготовке архитектуры для запуска AI-агентов.
🔗 Регистрация по ссылке
Многие компании уже экспериментируют с AI-агентами для поиска информации, аналитики и работы с корпоративными знаниями. Однако на практике доступ к данным еще не гарантирует качественный результат.
Причина часто кроется не в самой модели, а в архитектуре данных: отсутствует семантический слой, бизнес-логика не формализована, а данные не готовы к работе с ИИ.
📆 23 июня в 11:00 мск компания Lasmart приглашает на бесплатный вебинар «Почему 90% данных не готовы к работе с ИИ: архитектурный фундамент AI-агентов».
👨💻 Спикер: Павел Хамрин — руководитель AI-направления Lasmart. Более 10 лет занимается внедрением аналитических решений, DWH и BI-систем, развивает практики применения AI в аналитике и работе с данными.
В программе вебинара:
— почему прямого доступа к данным недостаточно для AI-агентов;
— откуда берутся «галлюцинации» при работе с корпоративными данными;
— зачем нужен семантический слой;
— какие компоненты включает AI-Ready архитектура;
— как подготовить DWH, BI и корпоративные данные к работе с ИИ;
— практическая дорожная карта внедрения и масштабирования AI-агентов.
Вебинар будет полезен CTO, CIO, CDO, руководителям AI-проектов, Head of BI, Head of Analytics, архитекторам данных и специалистам, отвечающим за развитие корпоративной аналитики.
🎁 Бонус участникам — персональный разбор стека данных и рекомендации по подготовке архитектуры для запуска AI-агентов.
🔗 Регистрация по ссылке
Гарантируем вам трудоустройство в аналитике уже в 2026 году!
Ребята, если вы давно смотрите в сторону аналитики или хотите прокачаться как специалист, для вас есть классная новость: сейчас ваше время сделать первый шаг! Симулейтив гарантируют ваше трудоустройство и берут оплату только после вашего трудоустройства!
Данных вокруг всё больше, бизнесу нужны люди, которые умеют превращать цифры в решения. И именно этим занимаются аналитики данных - профессия, которая стабильно востребована уже много лет и не собирается сдавать позиции.
Курс-симулятор «Аналитик данных» от Simulative
Что внутри:
➖ 12 модулей: SQL, Python, BI, статистика, продуктовые метрики и не только;
➖ Практика на реальных кейсах, которые помогут нарастить ваше портфолио;
➖ Свободный формат, можно легко совмещать с другой учебой или работой;
➖ Наставники, которые реально помогают и ведут за руку;
➖ Рекомендации по составлению резюме и поиску работы;
➖ Возможность трудоустройства сразу после курса.
Кому будет полезно:
1. Тем, кто хочет войти в аналитику с нуля;
2. Тем, кто устал от своей текущей работы и хочет получить новую профессию;
3. Тем, кто начал учиться самостоятельно, но нуждается в системном обучении.
Simulative сейчас дают возможность получить грант на обучение и гарантию трудоустройство своих студентов!
🔗 ПОЛУЧИТЬ ГРАНТ НА ОБУЧЕНИЕ
Ребята, если вы давно смотрите в сторону аналитики или хотите прокачаться как специалист, для вас есть классная новость: сейчас ваше время сделать первый шаг! Симулейтив гарантируют ваше трудоустройство и берут оплату только после вашего трудоустройства!
Данных вокруг всё больше, бизнесу нужны люди, которые умеют превращать цифры в решения. И именно этим занимаются аналитики данных - профессия, которая стабильно востребована уже много лет и не собирается сдавать позиции.
Курс-симулятор «Аналитик данных» от Simulative
Что внутри:
Кому будет полезно:
1. Тем, кто хочет войти в аналитику с нуля;
2. Тем, кто устал от своей текущей работы и хочет получить новую профессию;
3. Тем, кто начал учиться самостоятельно, но нуждается в системном обучении.
Simulative сейчас дают возможность получить грант на обучение и гарантию трудоустройство своих студентов!
🔗 ПОЛУЧИТЬ ГРАНТ НА ОБУЧЕНИЕ
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Твои возможности в Okko:
* Okko Analysts’ One Day Offer — формат быстрого найма для аналитиков от Okko.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👎1
Присаживайся на диван к аналитикам Авито 👀
Команда AvitoTech запустила проект «Диванная аналитика». Это серия материалов, где специалисты из Авито рассказывают, как принимают решения в одной из крупнейших экосистем страны.
Если ты работаешь с данными, то вот 3 причины зайти на лендинг прямо сейчас:
1️⃣ Все выпуски опираются на реальный опыт — аналитики рассказывают о том, что уже применили у себя и что сработало.
2️⃣ Царит приятная атмосфера: по сути, все видео — это недушные мини-лекции с наглядной презентацией.
3️⃣ Разбираются разные темы — от ML до стратегического планирования.
Контент может пригодиться опытным аналитикам и менеджерам, которым надо говорить с командой на одном языке.
Смотри готовые выпуски и подпишись на новые — телеграм-бот пришлёт уведомление о новом видео!
Посмотреть, что там интересного
Команда AvitoTech запустила проект «Диванная аналитика». Это серия материалов, где специалисты из Авито рассказывают, как принимают решения в одной из крупнейших экосистем страны.
Если ты работаешь с данными, то вот 3 причины зайти на лендинг прямо сейчас:
Контент может пригодиться опытным аналитикам и менеджерам, которым надо говорить с командой на одном языке.
Смотри готовые выпуски и подпишись на новые — телеграм-бот пришлёт уведомление о новом видео!
Посмотреть, что там интересного
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2
Совместная магистратура Авито и МФТИ — начните карьеру в Data Science!
Будущие магистранты, это для вас — бесплатная программа «Прикладное машинное обучение и анализ данных». Готовьтесь получить актуальную теорию по ML, писать диплом под руководством эксперта Авито и выйти на рынок топовым DS-специалистом.
Вас ждут:
— Востребованные навыки в Data Science, преподаватели из индустрии и практические задания, основанные на реальных задачах Авито.
— Работа с реальными данными и помощь с диссертацией от экспертов компании.
— Комьюнити и поддержка, ведь поток — всего 18 человек, чтобы уделить внимание каждому. Будем много нетворкать и обмениваться опытом!
— Бесплатное обучение и стипендия лучшим студентам до 25 000 ₽ в месяц. А еще — шанс попасть на оплачиваемую стажировку в Авито с перспективой остаться в команде!
Если владеете Python, знаете структуры данных и SQL — это знак, что пора подаваться в магистратуру от Авито и МФТИ. Успейте до 12 июля!
Будущие магистранты, это для вас — бесплатная программа «Прикладное машинное обучение и анализ данных». Готовьтесь получить актуальную теорию по ML, писать диплом под руководством эксперта Авито и выйти на рынок топовым DS-специалистом.
Вас ждут:
— Востребованные навыки в Data Science, преподаватели из индустрии и практические задания, основанные на реальных задачах Авито.
— Работа с реальными данными и помощь с диссертацией от экспертов компании.
— Комьюнити и поддержка, ведь поток — всего 18 человек, чтобы уделить внимание каждому. Будем много нетворкать и обмениваться опытом!
— Бесплатное обучение и стипендия лучшим студентам до 25 000 ₽ в месяц. А еще — шанс попасть на оплачиваемую стажировку в Авито с перспективой остаться в команде!
Если владеете Python, знаете структуры данных и SQL — это знак, что пора подаваться в магистратуру от Авито и МФТИ. Успейте до 12 июля!
⚡ Почему аналитики данных так востребованы и как стать аналитиком в 2026 году?
Большинство новичков совершают одну и ту же ошибку: учат всё подряд.
SQL, Python, Power BI, статистика… Но работодатели оценивают кандидатов не только по базовым навыкам, но и по другим критериям. Из-за этого многие месяцами рассылают резюме и получают только отказы или полное игнорирование.
Андрон Алексанян - аналитик с опытом 9 лет и СEO Симулейтив проведет бесплатный урок и покажет, как выглядит путь к первой работе аналитиком в 2026 году.
Вы узнаете:
🔶 Какие навыки действительно проверяют на собеседованиях;
🔶 Что должно быть в портфолио, чтобы его открывали работодатели;
🔶 Почему многие резюме аналитиков сразу отправляются в отказ;
🔶 Как искать работу без коммерческого опыта;
🔶 Какие преимущества есть у кандидатов после 30, 40 и даже 50 лет;
🔶 Какие ошибки чаще всего мешают получить первый оффер.
Дополнительно на эфире разберем реальные примеры резюме и портфолио кандидатов, которые смогли пройти отбор.
🎁 ПОЛУЧИТЕ 3 КУРСА (PYTHON, SQL, PANDAS) В ПОДАРОК ЗА РЕГИСТРАЦИЮ НА ЭФИР!
Эти курсы - база для того чтобы вкатиться в профессию!
Если вы хотите войти в аналитику и перестать тратить время на лишнее обучение — этот урок поможет понять, на чем действительно стоит сосредоточиться.
🛎️ Регистрируйтесь, эфир совсем скоро!
Большинство новичков совершают одну и ту же ошибку: учат всё подряд.
SQL, Python, Power BI, статистика… Но работодатели оценивают кандидатов не только по базовым навыкам, но и по другим критериям. Из-за этого многие месяцами рассылают резюме и получают только отказы или полное игнорирование.
Андрон Алексанян - аналитик с опытом 9 лет и СEO Симулейтив проведет бесплатный урок и покажет, как выглядит путь к первой работе аналитиком в 2026 году.
Вы узнаете:
Дополнительно на эфире разберем реальные примеры резюме и портфолио кандидатов, которые смогли пройти отбор.
Эти курсы - база для того чтобы вкатиться в профессию!
Если вы хотите войти в аналитику и перестать тратить время на лишнее обучение — этот урок поможет понять, на чем действительно стоит сосредоточиться.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM