Напоминаем: у нас есть подписка на все курсы Simulative

Разбираем, кому идеально подойдет подписка. Одно решение, и миллион возможностей!

🧑‍🎓 Тому, кто только стартует (или планирует)

Вы смотрите на аналитику данных, дата-инженерию и ML и не можете выбрать, с чего начать. Подписка — ваш идеальный вариант:

→ Попробуете все ключевые направления на практике;
→ Поймёте, что вам ближе и интереснее, без лишних трат;
→ Соберёте максимально широкий стек навыков за год.

В результате вы становитесь многопрофильным специалистом, которого с руками отрывают в 2026 году. Вы закрываете сразу несколько вакансий в одном лице.

👨‍💻 Работающему аналитику

Вы уже в профессии, но чувствуете, что нужно растить экспертизу вширь или вглубь. Нужны конкретные, продвинутые навыки. Подписка в этом случае — ваш инструмент для рывка:

→ Точечно берёте модули из смежных курсов (например, по инженерии данных или ML);
→ Глубоко погружаетесь в смежную специализацию, не теряя времени на базовые темы;
→ Всегда в тренде: у вас будет доступ ко всем новым курсам (например, по A/B-тестам или Deep Learning).

В результате вы усилили свой профиль, стали архитектором данных или senior-специалистом с уникальным бэкграундом. Выросла ценность и зарплата.

👔 Менеджеру или руководителю

Вам не нужно писать код, но нужно понимать данные, процессы и возможности команды, чтобы ставить задачи, считать эффективность и принимать решения. Подписка — ваш бизнес-навигатор:

→ Проходите модули по визуализации (BI), основам анализа и интерпретации моделей;
→ Говорите с техническими специалистами на одном языке;
→ Учитесь видеть в данных точки роста и риски для бизнеса.

По итогу вы принимаете обоснованные решения, грамотно ставите задачи дата-специалистам и напрямую влияете на прибыль компании.

🔧 Специалисту из смежной области

Вы маркетолог, продуктолог, финансист или разработчик, данные — часть вашей работы, и вы хотите автоматизировать рутину и делать больше. Подписка — ваш источник суперсилы:

→ Берёте только то, что внедрите завтра: SQL для своих отчётов, Python для автоматизации, основы статистики для оценки гипотез;
→ Не тратите время на ненужную теорию — только практика под ваши задачи.

По итогу вы в разы увеличиваете свою эффективность и начинаете решать задачи, которые раньше отдавали на аутсорс или вообще не решали. Становитесь незаменимым экспертом в своей нише.

Если ваша работа или цель связана с данными — это ваш шанс получить всё, что нужно, в одной упаковке. И с выгодой до 70%!

➡️ Выбрать подписку: simulative.ru/subscription

📊 Simulative

Как машинное обучение меняет мир

В этом видео мы расскажем о том, как алгоритмы машинного обучения помогают анализировать большие объёмы данных и выявлять закономерности. ML-инженер Савелий Батурин поделится:

*️⃣Примерами успешного использования машинного обучения, такие как анализ покупательского поведения в Walmart;
*️⃣Актуальной проблемой кадрового голода в IT, как развивать практические навыки и решать реальные бизнес-задачи;
*️⃣Новостями про развитие компьютерного зрения, распознавание текста и анализ медицинских изображений.

Смотрите там, где удобно:
📱 YouTube
📱 VK Видео

➡️ И напоминаем — уже завтра стартует новый поток курса «ML-инженер»: simulative.ru/ml-engineer

📊 Simulative

На низком старте! Через 2 часа обсудим поиск работы в 2026 году вместе с NEWHR

Посмотрим на поиск работы со стороны HR и поговорим, что изменится на рынке труда для аналитиков, как сделать поиск работы более эффективным и что важно учитывать при подготовке к собеседованию. Ждём всех, кто уже работает в аналитике, а также только интересующихся этой сферой.

♾ Не забывайте задать вопрос экспертам и получить ответ из первых уст!

😶 Регистрация

📊 Simulative

Курс «Fullstack-аналитик»: как стать незаменимым специалистом

Современные реалии рынка труда таковы, что бизнесу нужны «многорукие многоноги» — специалисты, совмещающие в себе целый спектр компетенций. Учитывая такое положение дел, а также пожелания нашей аудитории, мы разработали специальную программу «Fullstack-аналитик».

Отвечаем на вопросы, что это за программа и чем она выгодна:

❓ Что такое курс «Fullstack-аналитик»?

Это комплексная программа обучения 3-в-1, которая позволяет освоить все основные направления аналитики данных (инженерия+аналитика+визуализация) и в одиночку выстраивать аналитику любому бизнесу.

❓ Какие навыки я получу после прохождения курса?

Вы освоите весь необходимый стек для аналитика данных, включая работу с инструментами визуализации данных (Power BI, Superset, Metabase), классическими базами данных и хранилищами данных. Кроме того, вы научитесь подготавливать данные для анализа с помощью Clickhouse, Hadoop, Spark/pySpark и Docker.

❓ Сколько времени занимает прохождение курса?

Курс рассчитан на 17 месяцев, но проходить сразу всю программу не нужно: уже через 5 месяцев вы сможете начать выстраивать аналитику для бизнеса и приступить к работе как junior-специалист.

❓ Какой формат обучения используется?

Обучение проходит в комбинированном формате: видеоуроки, текстовые лекции, конспекты, задачи, проекты, peer-to-peer-проверки и тесты. Во время обучения вы будете брать коммерческие проекты от компаний-партнёров.

❓ Почему стоит выбрать именно эту программу?

— Высокий уровень востребованности: такие специалисты нужны в любой компании, где есть данные — от стартапов до крупных корпораций;
— Зарплаты фуллстек-аналитиков на 20-30% выше;
— Курс «Fullstack-аналитик» на 30% выгоднее, чем покупка трех курсов по отдельности.

Готовы начать обучение на курсе и стать незаменимым специалистом для любого бизнеса? Оставьте заявку — мы свяжемся с вами, расскажем подробнее о программе и проектах.

➡️ Оставить заявку: simulative.ru/fullstack-analyst

📊 Simulative

Вам пришёл оффер в компанию мечты! Найдите его среди сообщений:

💬💬💬💬
💬💬💬💬
💬💬💬💬

📊 Simulative

Кто будет ментором на курсе Deep Learning?

Напоминаем: программа Deep Learning Engineer — это совместный курс Simulative и МИФИ по глубокому обучению нейросетей. Вы будете создавать, обучать и внедрять современные нейросетевые модели, а также разворачивать и поддерживать инфраструктуру для них.

Кто такой ментор? Это человек, который будет помогать и поддерживать студентов на протяжении всего обучения, а также делиться своей экспертизой в чате.

Раскрываем карты: это Евгения Анкудинова, Data Scientist в Avito!

Несколько фактов о Евгении:

1️⃣ Более четырёх лет работает в области машинного обучения и Data Science.

2️⃣ Занималась разнообразными проектами как в области компьютерного зрения, так и в обработке естественного языка. Строила RAG-пайплайны, обучала модели, предсказывающие тональность текста, модели для реализации Face ID, обучала классические модели и т. Д.

3️⃣ Преподаёт в Центральном университете, читала лекции в МГУ, вела курс по искусственному интеллекту в школе Летово.

4️⃣ Закончила с красным дипломом ВМК МГУ, обучалась на кафедре, занимающейся машинным обучением.

✅ Узнать подробнее о курсе и оставить заявку: simulative.ru/dl-engineer

📊 Simulative

-- Найти все тёплые воспоминания
SELECT * FROM студенческая_жизнь 
WHERE воспоминания = 'тёплые';

-- Обновить статус навыков после курсов
UPDATE навыки 
SET уровень = 'профи' 
WHERE дата >= '2025';

-- Удалить ненужные страхи
DELETE FROM страхи 
WHERE название IN ('сдача_проекта', 'дедлайн', 'экзамен');

Вот так могли бы выглядеть запросы к нашей «вселенской зачётке». Поздравляем всех причастных — и конечно, всех подписчиц-Татьян — с Днём студента!

Жизнь — это непрерывный JOIN опыта и возможностей. А сегодня отличный день, чтобы запустить новый CREATE TABLE для своих целей!

👑 Только сегодня дарим скидку до 35% на все наши курсы и тарифы! Ловите удачу по ссылке: https://clck.ru/3RREqu

А какой запрос вы бы написали к своей студенческой жизни? 😁

📊 Simulative

Машинное обучение без сложностей: краткий курс для начинающих

Хотите понять, как работает машинное обучение, без погружения в сложные математические формулы?

Сегодня мы разберём основные термины и концепции простым языком. Вы узнаете, как использовать логистическую регрессию для предсказания ошибок в коде и повышения зарплаты, как визуализировать данные с помощью графиков, чтобы лучше понять результаты.

В тетрадке вы найдёте:

➖ Краткий словарь терминов ML;
➖ Основные концепции ML с примерами из жизни;
➖ Простые примеры кода на Python для логистической регрессии;
➖ Графики рассеяния для визуализации данных;
➖ Практические советы для начала работы с машинным обучением.

✅ Получить материал

📊 Simulative

Привет, аналитики! На связи Вячеслав Потапов, ментор курса «Аналитик данных» 👋🏻

Скоро стартует новый поток обучения, и я хочу сказать одну вещь, которую редко говорят вслух.

Курс нужен не для того, чтобы выучить SQL, BI или Python. Он про то, чтобы научиться думать как аналитик в реальном бизнесе.

Почти у всех новичков в первые недели происходит один и тот же сценарий: сначала кажется, что всё понятно, первые уроки заходят легко и появляется мотивация, драйв, даже азарт.

А потом резко становится сложно: JOIN’ы начинают ломать голову, метрики путаются, в задачах появляются подвохи, а в какой-то момент возникает мысль: «Кажется, я туплю. Наверное, аналитика не моё».

И вот это самый важный момент. Это нормально.

Аналитика — это профессия, где мозг постоянно учится: задавать правильные вопросы, сомневаться в цифрах и искать причины, а не просто строить графики. Если вам в какой-то момент стало трудно, это не значит, что вы не «не подходите» — вы реально прокачиваетесь.

💡 Я как ментор, буду помогать вам пройти этот этап:
— Делиться примерами из работы;
— Объяснять, где чаще всего ошибаются новички;
— Подсказывать, как выглядит правильное мышление в аналитике.

Чтобы по итогу курса вы не просто «что-то прошли», а смогли уверенно сказать: «Я понимаю, как это применять в задачах бизнеса».

Если вы давно хотели войти в аналитику — это отличный момент. Новый поток стартует уже в эту пятницу, и я буду рядом на протяжении обучения.

➡️ Присоединяйтесь к потоку: simulative.ru/data-analyst

📊 Simulative

🗣 Задайте вопрос дата-инженеру

Видим, что вам понравился наш формат Q&A-сессии с экспертами. Поэтому рады представить вам следующего эксперта, который ответит на ваши вопросы — Георгий Семёнов!

Более 14 лет Георгий управляет IT-проектами и продуктами, командами инженеров и аналитиков. Последние 7 лет внедрял и развивал аналитические решения и платформы на сеньорных и руководящих позициях в компаниях VK, Wildberries, СТС, ЦУМ, ВТБ.

Георгий имеет богатый опыт в области Data Governance, Data Architecture, Data Engineering, Business Intelligence. Работал с различными технологиями и архитектурами данных, инфраструктурами от одного до сотен серверов, десятков петабайт данных и десятков тысяч датасетов. Вывел в прод сотни пайплайнов и десятки дата-продуктов, включая ML-сервисы.

Если у вас есть вопросы по дата-инженерии, кейсам или карьере в аналитике, да и вообще любые — самое время его задать! Георгий выберет самые интересные вопросы и разберёт их здесь, в канале @simulative_official.

Не упустите шанс получить совет от топового эксперта!

✍️ Задать вопрос: https://forms.gle/Q5pumwYytwsnLkSD6

📊 Simulative

Чем различаются аналитик данных, дата-сайентист и ML-инженер?

Ментор курса «ML-инженер» Мария Жарова объяснила разницу в профессиях на простом примере 👆🏻

📊 Simulative

Какое направление в аналитике выбрать?

Всех, кто задумывается о карьере в аналитике, но пока не уверен, с чего начать, мы вас понимаем ☺️

Чтобы помочь вам сделать осознанный первый шаг, мы подготовили короткий профориентационный тест. Всего 4 вопроса — они помогут сопоставить ваш склад ума и интересы с подходящей профессией в аналитике.

✨ Пройти квиз и узнать свой вариант: clck.ru/3RVoQU

После прохождения делитесь результатами в комментариях! Интересно, какое направление лидирует в нашем комьюнити 😉

📊 Simulative