ИИ уже анализирует данные. Но умеет ли он делать это правильно? Нейросеть может быстро обработать таблицу, найти закономерности и подготовить выводы. Но без правильной постановки задачи легко получить ошибочные расчеты, неверные гипотезы и выводы, которым нельзя доверять.
На открытом уроке 30 сентября в 20:00 МСК разберем, как применять ИИ в анализе данных: от подготовки запроса и очистки данных до поиска аномалий, проверки гипотез и создания аналитических выводов. Вы узнаете, какие задачи можно передать нейросети, как проверять ее результаты и превращать данные в рекомендации для принятия решений.
Урок пройдет в преддверие старта курса «Аналитик данных». Занятие подойдет аналитикам, системным и бизнес-аналитикам, которые хотят сократить рутинные задачи и эффективнее работать с данными.
Освойте практический подход к анализу данных с помощью ИИ и используйте новые инструменты в работе: https://clck.ru/3W2HdC
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
На открытом уроке 30 сентября в 20:00 МСК разберем, как применять ИИ в анализе данных: от подготовки запроса и очистки данных до поиска аномалий, проверки гипотез и создания аналитических выводов. Вы узнаете, какие задачи можно передать нейросети, как проверять ее результаты и превращать данные в рекомендации для принятия решений.
Урок пройдет в преддверие старта курса «Аналитик данных». Занятие подойдет аналитикам, системным и бизнес-аналитикам, которые хотят сократить рутинные задачи и эффективнее работать с данными.
Освойте практический подход к анализу данных с помощью ИИ и используйте новые инструменты в работе: https://clck.ru/3W2HdC
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
🥰1
Стать специалистом по Data Science всего за 10 недель — это реально!
Если давно смотрите в сторону Data Science, но откладываете старт из-за огромного количества технологий, математики и непонятного пути до первой работы — сейчас можно зайти в профессию по-другому.
Симулейтив запускает интенсивный буткемп по Data Science, который построен вокруг главного: за первые 10 недель собрать необходимый стек, получить практический опыт и начать готовиться к реальным собеседованиям.
И главное — вам не нужно сначала учиться 8–12 месяцев, а уже потом думать о трудоустройстве.
Что вас ждёт:
➖ необходимые для старта навыки: Python, ML, статистика, работа с данными и AI-инструментами;
➖ практика на реальных задачах и проектах;
➖ понятный ежедневный план обучения и поддержка менторов;
➖ еженедельные живые занятия, а не старые записи;
➖ подготовка к собеседованиям уже с первых недель — групповые интервью, разбор вопросов и подготовка резюме.
А что после 10 недель? Буткемп — это только первый этап.
После него можно продолжить углублять экспертизу и двигаться к уровню middle:
➖ продвинутый Python;
➖ Git;
➖ продвинутая статистика и A/B-тестирование;
➖ Airflow;
➖ MLOps и развёртывание ML-моделей.
Кому подойдёт:
Тем, кто хочет войти в Data Science системно и не тратить год на самостоятельный поиск правильного маршрута.
Тем, кто начинал учиться самостоятельно, но терял темп без структуры и дедлайнов.
Тем, кто хочет не просто изучать теорию, а как можно раньше начать готовиться к выходу на рынок.
Тем, кому важно учиться на практике и получать обратную связь от менторов.
🔥 ВАЖНО: Симулейтив сейчас дают возможность получить грант на обучение и гарантию трудоустройства своих студентов! Количество грантов, ограничено!
Оставляйте заявку до конца недели, чтобы занять одно из 5 оставшихся мест нового потока!
🔗 ЗАБРОНИРОВАТЬ МЕСТО
Если давно смотрите в сторону Data Science, но откладываете старт из-за огромного количества технологий, математики и непонятного пути до первой работы — сейчас можно зайти в профессию по-другому.
Симулейтив запускает интенсивный буткемп по Data Science, который построен вокруг главного: за первые 10 недель собрать необходимый стек, получить практический опыт и начать готовиться к реальным собеседованиям.
И главное — вам не нужно сначала учиться 8–12 месяцев, а уже потом думать о трудоустройстве.
Что вас ждёт:
А что после 10 недель? Буткемп — это только первый этап.
После него можно продолжить углублять экспертизу и двигаться к уровню middle:
Кому подойдёт:
Тем, кто хочет войти в Data Science системно и не тратить год на самостоятельный поиск правильного маршрута.
Тем, кто начинал учиться самостоятельно, но терял темп без структуры и дедлайнов.
Тем, кто хочет не просто изучать теорию, а как можно раньше начать готовиться к выходу на рынок.
Тем, кому важно учиться на практике и получать обратную связь от менторов.
Оставляйте заявку до конца недели, чтобы занять одно из 5 оставшихся мест нового потока!
🔗 ЗАБРОНИРОВАТЬ МЕСТО
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Парадигма DDD стала гораздо важнее, когда ИИ пишет код за вас
"Что бы вы ни думали о программировании с привлечением ИИ, сейчас подходы к созданию ПО меняются. Все задумываются: «Что останется важным»? Сколько людей — столько мнений, но выскажу моё: большинство идей из области предметно‑ориентированного проектирования (DDD) сейчас важны как никогда, поскольку парадигма DDD никогда не ограничивалась кодом как таковым. Чем активнее развивается агентное программирование, тем лучше требуется понимать предметную область, хорошо её моделировать и осваивать командную работу. Давайте поговорим о том, чему такому нас по‑прежнему может научить DDD, чего не в состоянии заменить ИИ."
Читать статью:
"Что бы вы ни думали о программировании с привлечением ИИ, сейчас подходы к созданию ПО меняются. Все задумываются: «Что останется важным»? Сколько людей — столько мнений, но выскажу моё: большинство идей из области предметно‑ориентированного проектирования (DDD) сейчас важны как никогда, поскольку парадигма DDD никогда не ограничивалась кодом как таковым. Чем активнее развивается агентное программирование, тем лучше требуется понимать предметную область, хорошо её моделировать и осваивать командную работу. Давайте поговорим о том, чему такому нас по‑прежнему может научить DDD, чего не в состоянии заменить ИИ."
Читать статью:
Понятно о распределённых системах. Анонс книги Доминика Торнова
"Владислав Светлаков, написавший книгу «Архитектура бэкенда. API для надежных корпоративных приложений», в своё время охарактеризовал книгу Торнова так: «Я посмотрел, мне эти темы понравились, их ранее не встречал. Я бы такую книгу прочитал, единственное я не знаю, насколько аудитория такое воспримет... она достаточно фундаментальная, она примерно как книга по кафке, где глубоко описываются детали, и тут глубоко описываются детали про согласованность, про гонку, как обмен данными происходит... а по поводу этой книги у меня сложилось ощущение, что там присутствует похожий подход, но к набору технологий про распределенные вычисления»."
Читать статью
"Владислав Светлаков, написавший книгу «Архитектура бэкенда. API для надежных корпоративных приложений», в своё время охарактеризовал книгу Торнова так: «Я посмотрел, мне эти темы понравились, их ранее не встречал. Я бы такую книгу прочитал, единственное я не знаю, насколько аудитория такое воспримет... она достаточно фундаментальная, она примерно как книга по кафке, где глубоко описываются детали, и тут глубоко описываются детали про согласованность, про гонку, как обмен данными происходит... а по поводу этой книги у меня сложилось ощущение, что там присутствует похожий подход, но к набору технологий про распределенные вычисления»."
Читать статью
Что, если заменить аналитиков нейросетью?
Да ничего хорошего: результаты анализа получаются слишком общими, и половину работы потом всё равно приходится переделывать руками.
Хард-скилы дешевеют — SQL-запрос или кусок кода теперь может сгенерировать почти кто угодно. А вот доменная экспертиза и умение работать с агентом становятся ценнее: правильно задать вопрос, собрать контекст, проверить, что результат не искажён.
Три аналитика Авито на конкретных примерах рассказывают, как работает тандем аналитик + AI. Делятся кейсами:
➡️ как перенесли 200 витрин за полгода;
➡️ автоматизировали проверку работы сотрудников;
➡️ научили LLM анализировать метрики.
Подробнее в ролике:
📺 YouTube
🔵 ВК
Больше честных историй о работе аналитиков Авито — в «Коммуналке аналитиков».
Да ничего хорошего: результаты анализа получаются слишком общими, и половину работы потом всё равно приходится переделывать руками.
Хард-скилы дешевеют — SQL-запрос или кусок кода теперь может сгенерировать почти кто угодно. А вот доменная экспертиза и умение работать с агентом становятся ценнее: правильно задать вопрос, собрать контекст, проверить, что результат не искажён.
Три аналитика Авито на конкретных примерах рассказывают, как работает тандем аналитик + AI. Делятся кейсами:
Подробнее в ролике:
Больше честных историй о работе аналитиков Авито — в «Коммуналке аналитиков».
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥2
Вклад системного аналитика оценивают не по качеству постановки задач разработчикам. А как тогда?
Автор - Диана Анфёрова, лид аналитиков и системный аналитик в Контур.Толке:
"На рынке есть мнение, что системному аналитику приносят готовую задачу, а его роль — перевести её на язык разработки и передать команде. Если смотреть на работу аналитика так, то и на ревью оценивать его логично по постановке функциональности — подробная, непротиворечивая, у разработчиков нет вопросов, значит, всё хорошо.
Мне такой подход кажется неполным. Можно подготовить безупречную постановку на решение, которое никому не нужно: команда потратит месяцы, а пользовательские и бизнес-метрики не сдвинутся.
Я оцениваю работу не только по качеству постановки, но и по качеству работы с задачей. Смотрю: удалось ли разобраться в проблеме, выбрать оправданное решение, синхронизировать команду и получить результат для бизнеса.
В статье делюсь своими критериями качества работы аналитика и на реальных задачах показываю, как проносить не только постановки, но и результаты. И быть ценнее для компании."
Читать статью
Автор - Диана Анфёрова, лид аналитиков и системный аналитик в Контур.Толке:
"На рынке есть мнение, что системному аналитику приносят готовую задачу, а его роль — перевести её на язык разработки и передать команде. Если смотреть на работу аналитика так, то и на ревью оценивать его логично по постановке функциональности — подробная, непротиворечивая, у разработчиков нет вопросов, значит, всё хорошо.
Мне такой подход кажется неполным. Можно подготовить безупречную постановку на решение, которое никому не нужно: команда потратит месяцы, а пользовательские и бизнес-метрики не сдвинутся.
Я оцениваю работу не только по качеству постановки, но и по качеству работы с задачей. Смотрю: удалось ли разобраться в проблеме, выбрать оправданное решение, синхронизировать команду и получить результат для бизнеса.
В статье делюсь своими критериями качества работы аналитика и на реальных задачах показываю, как проносить не только постановки, но и результаты. И быть ценнее для компании."
Читать статью
❤1
Многие начинают работу с данными с базовых выборок, но быстро сталкиваются с вопросами: какие инструменты SQL использовать, как получать нужные данные и как превращать результаты анализа в решения.
На открытом уроке 20 октября в 20:00 МСК разберем основные возможности SQL на практических примерах. Вы вместе с экспертом напишете реальные запросы, разберете бизнес-кейс и увидите, как аналитик работает с данными.
Урок проходит в преддверие старта курса «Аналитик данных». Занятие подойдет начинающим аналитикам, студентам и специалистам, которые хотят уверенно работать с данными в аналитике продуктов, маркетинге, финансах и отчетности.
Освойте инструменты, которые помогут перейти от таблиц к полноценному анализу данных:
https://clck.ru/3WLyQN
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
Erid: 2W5zFHYgACy
На открытом уроке 20 октября в 20:00 МСК разберем основные возможности SQL на практических примерах. Вы вместе с экспертом напишете реальные запросы, разберете бизнес-кейс и увидите, как аналитик работает с данными.
Урок проходит в преддверие старта курса «Аналитик данных». Занятие подойдет начинающим аналитикам, студентам и специалистам, которые хотят уверенно работать с данными в аналитике продуктов, маркетинге, финансах и отчетности.
Освойте инструменты, которые помогут перейти от таблиц к полноценному анализу данных:
https://clck.ru/3WLyQN
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
Erid: 2W5zFHYgACy
Дерево, Лес или DAG? Как мы строили модель данных для цифрового офиса сотрудника
"Предметное поле банковского приложения для сотрудников: как его визуализировать — как лес, дерево или граф? Я Валерий Разномазов, тимлид команды системных аналитиков проекта «Цифровой офис сотрудника», в рамках которого мы создаем приложение для сотрудников Россельхозбанка. В этой статье я рассказываю, как мы строили модель данных для приложения «Цифровой офис сотрудника» в РСХБ и почему отказались от классического «дерева» в пользу ориентированного ациклического графа (Directed Acyclic Graph, DAG)."
Читать статью
"Предметное поле банковского приложения для сотрудников: как его визуализировать — как лес, дерево или граф? Я Валерий Разномазов, тимлид команды системных аналитиков проекта «Цифровой офис сотрудника», в рамках которого мы создаем приложение для сотрудников Россельхозбанка. В этой статье я рассказываю, как мы строили модель данных для приложения «Цифровой офис сотрудника» в РСХБ и почему отказались от классического «дерева» в пользу ориентированного ациклического графа (Directed Acyclic Graph, DAG)."
Читать статью
Работа с клиентскими обращениями на базе BPMSoft и новые шаги в эксплуатации платформы
От Автора: "Кажется, что не так давно мы впервые рассказывали о нашей работе с платформой BPMSoft в департаменте корпоративных систем ЛАНИТ, где я выполняю задачи аналитика. Но год прошел, календарь перевернут и пришло время добавить новые главы к описанию нашего взаимодействия с этой low-code системой.
В этой статье мне хотелось бы поделиться не только внутренним опытом по настройке и внедрению решения на платформе, но и обратной связью от тех, кто использует систему каждый день."
Читать статью
От Автора: "Кажется, что не так давно мы впервые рассказывали о нашей работе с платформой BPMSoft в департаменте корпоративных систем ЛАНИТ, где я выполняю задачи аналитика. Но год прошел, календарь перевернут и пришло время добавить новые главы к описанию нашего взаимодействия с этой low-code системой.
В этой статье мне хотелось бы поделиться не только внутренним опытом по настройке и внедрению решения на платформе, но и обратной связью от тех, кто использует систему каждый день."
Читать статью
Разработчик больше не обязан выполнять каждую задачу вручную. Но сможет ли ИИ-агент действительно помочь в работе?
ИИ-агенты уже умеют анализировать код, работать с инструментами, искать ошибки и выполнять последовательность действий. Но важно понимать, какие задачи им можно доверить, где они действительно экономят время и как сохранить контроль над результатом.
На открытом уроке 19 октября в 20:00 МСК в преддверие старта курса «Разработка ИИ-агентов» разберем, как создавать и применять агентов в реальной разработке. Вы узнаете, какие задачи можно делегировать ИИ-агентам, как они работают с кодовой базой и внешними системами, где помогают ускорить процессы, а где требуется участие разработчика.
Урок будет полезен разработчикам, техническим специалистам и тимлидам, которые хотят использовать возможности ИИ не только для генерации кода. Откройте новый подход к разработке. Регистрируйтесь на открытый урок: https://clck.ru/3WVCue
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
ИИ-агенты уже умеют анализировать код, работать с инструментами, искать ошибки и выполнять последовательность действий. Но важно понимать, какие задачи им можно доверить, где они действительно экономят время и как сохранить контроль над результатом.
На открытом уроке 19 октября в 20:00 МСК в преддверие старта курса «Разработка ИИ-агентов» разберем, как создавать и применять агентов в реальной разработке. Вы узнаете, какие задачи можно делегировать ИИ-агентам, как они работают с кодовой базой и внешними системами, где помогают ускорить процессы, а где требуется участие разработчика.
Урок будет полезен разработчикам, техническим специалистам и тимлидам, которые хотят использовать возможности ИИ не только для генерации кода. Откройте новый подход к разработке. Регистрируйтесь на открытый урок: https://clck.ru/3WVCue
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
Сравниваем Microsoft Project с российским аналогом Directum Projects: плюсы и минусы систем
"Microsoft Project долгое время являлся эталонной системой управления проектами. В 2022 году российские компании начали процесс импортозамещения, но отказаться от зарубежного ИТ-решения полностью так и не получилось: около 40% отечественных организаций продолжают использовать этот инструмент. При этом зарубежный разработчик продолжает вставлять палки в колеса: Microsoft удалил Publisher и отключил Project Online. Что делать? Искать замену. Рассмотрим возможности аналога MS Project — полностью импортонезависимой ИСУП Directum Projects и сравним функциональность и технические критерии платформы."
Читать статью
"Microsoft Project долгое время являлся эталонной системой управления проектами. В 2022 году российские компании начали процесс импортозамещения, но отказаться от зарубежного ИТ-решения полностью так и не получилось: около 40% отечественных организаций продолжают использовать этот инструмент. При этом зарубежный разработчик продолжает вставлять палки в колеса: Microsoft удалил Publisher и отключил Project Online. Что делать? Искать замену. Рассмотрим возможности аналога MS Project — полностью импортонезависимой ИСУП Directum Projects и сравним функциональность и технические критерии платформы."
Читать статью
Стать аналитиком данных всего за 10 недель — это реально!
Если вы давно смотрите в сторону аналитики или хотите войти в профессию системно, а не одной ногой — сейчас самый подходящий момент.
Симулейтив — школа аналитики, где обучают через практику и реальные кейсы, запускает абсолютно новый курс-буткемп - Профессия «Аналитик данных».
Курс разделен на 2 этапа, за первые 10 недель вы обучаетесь аналитике и доходите до уровня junior-специалиста. А на втором этапе проходит углубленное изучение, где изучаете продвинутые инструменты и новые навыки.
Что вас ждет на курсе:
➖ SQL, Python, BI (Metabase + Power BI), статистика, A/B-тесты и продуктовые метрики;
➖ Живые занятия с ментором каждую неделю — не записи, а разборы вживую;
➖ Подготовка к собеседованиям с первых недель, а не в самом конце;
➖ ИИ-инструменты как часть программы — учите работать с ними, а не избегать;
➖ Гостевые лекции от аналитиков из Яндекса, Т-Банка, Авито, Сбера, OZON;
➖ Официальный диплом о профессиональной переподготовке.
Кому подойдёт:
1. Тем, кто хочет войти в аналитику с нуля — опыт в программировании не нужен;
2. Тем, кто пробовал учиться самостоятельно, но теряет темп без структуры;
3. Тем, кто хочет сменить профессию быстро, а не за год.
🔥 ВАЖНО: Симулейтив сейчас дают возможность получить грант на обучение и гарантию трудоустройства своих студентов! Количество грантов, ограничено!
Оставляйте заявку до конца недели, чтобы занять одно из 3 оставшихся мест нового потока!
🔗 ЗАБРОНИРОВАТЬ МЕСТО
Если вы давно смотрите в сторону аналитики или хотите войти в профессию системно, а не одной ногой — сейчас самый подходящий момент.
Симулейтив — школа аналитики, где обучают через практику и реальные кейсы, запускает абсолютно новый курс-буткемп - Профессия «Аналитик данных».
Курс разделен на 2 этапа, за первые 10 недель вы обучаетесь аналитике и доходите до уровня junior-специалиста. А на втором этапе проходит углубленное изучение, где изучаете продвинутые инструменты и новые навыки.
Что вас ждет на курсе:
Кому подойдёт:
1. Тем, кто хочет войти в аналитику с нуля — опыт в программировании не нужен;
2. Тем, кто пробовал учиться самостоятельно, но теряет темп без структуры;
3. Тем, кто хочет сменить профессию быстро, а не за год.
Оставляйте заявку до конца недели, чтобы занять одно из 3 оставшихся мест нового потока!
🔗 ЗАБРОНИРОВАТЬ МЕСТО
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM