Симулейтив
7.47K subscribers
2.01K photos
86 videos
1 file
1.59K links
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
Download Telegram
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Вопрос от Сергея:

Здравствуйте, Андрон.
Вопрос кратко: как именно ваш курс «Аналитик данных» поможет выстроить аналитику для МИКРОкомпаний?

Если подробно, причины вопроса вот в чём.
По роду занятий я имею дело с владельцами микробизнеса (ИП, ООО численностью в основном 2-3 человека) — это наши клиенты.
Виды деятельности: в основном мелкая розничная торговля, бытовые услуги, реже грузоперевозки, очень редко мелкое производство.

Я хочу научиться делать аналитику для своих клиентов и предлагать ее в качестве доп. услуги.
У наших клиентов нет веб-сайтов , CRM-систем и т.п. Есть только данные о фхд в 1С и может быть какие-то личные записи.
И я не понимаю, как делать аналитику для них и не понимаю, нужна ли она им вообще.
Прямой разговор с клиентами не дает результата — я не могу внятно объяснить потенциальную пользу аналитики, клиенты не понимают, о чём вообще речь.
Возможно, нашим клиентам действительно интересно отслеживать только лишь какие-то финансовые показатели, которые уже имеют место быть в 1С.

В ходе поисков подходящего обучения стал вашим подписчиком. Пока что наблюдаю за школой со стороны — мне нравится, но предполагаю, что обучение направлено на подготовку аналитиков для средних и крупных компаний, с развернутой ИТ-инфраструктурой, непрерывными маркетинговыми исследованиями, с конверсиями, LTV, DAU/WAU/MAU и т. п.

И если рассматривать вложение в обучение на вашем курсе, то также не могу понять, что я получу на выходе в плане пользы построения аналитики для наших клиентов-микробизнесов.

Но точно могу сказать, что этим бизнесам, испытывающим сейчас и без того серьезную фискальную и административную нагрузку, не нужны доп. расходы в виде развернутых СУБД-серверов, BI-систем и т. п.

Ещё могу сказать, что технические навыки (SQL, Python, BI) преподаваемые в школе (при всём уважении) не являются для меня самоцелью, т. к. могу получить их самостоятельно или в другом месте. Также мне не нужно трудоустройство после курса.

Самое главное, что мне нужно понять: подойдет ли курс «Аналитик данных» для микробизнесов наподобие описанных выше и почему? В каком объёме (целиком или может это будут отдельные блоки), или не подойдет вообще? Нужна профессиональная и правдивая информация для принятия решения.

Дайте, пожалуйста, свое видение.
❤1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Друзья, спасибо за ваши вопросы! Надеемся, ответы были вам полезны 🧡

Напомним, какие курсы упоминал Андрон, и ждём вас в числе наших студентов:
🟠 Курс «Аналитик данных»: simulative.ru/data-analyst
🟠 Курс «Fullstack-аналитик»: simulative.ru/fullstack-analyst

Остаёмся на связи!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4🔥3👍1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
❤3👍1🔥1
Симулейтив
Практика: прокачиваем SQL на реальных задачах Приготовили для вас новый формат эфиров! На практическом стриме с Евгением Буториным, ментором курса «Аналитик данных» и руководителем CRM-аналитики в Альфа Банке, разберём четыре реальные задачи, которые часто…
⚡️ Ждём вас на практикуме по SQL через час!

Евгений Буторин подготовил четыре реальные задачи аналитика, которые мы будем решать на стриме. Вы увидите живые примеры кода и подходы к оптимизации сложных запросов.

Напоминаем, что это новый формат, и будем рады обратной связи!

➡️ Ссылка на комнату

📈 Симулейтив | ВК | YouTube
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥6❤3👍2
Старты обучения в мае 🪴

Уже готовы к майским праздникам? Не забудьте запланировать обучение — а мы подскажем, когда завершаем наборы. Смотрите календарь ⬆️

Напоминаем, что все наши курсы (включая те, что выйдут в течение года с момента покупки) доступны по подписке с выгодой до 70%!


8 мая

🌿 Аналитик данных
Ментор курса: Александр Грудинин, Lead Data Analyst в AdTech Holding

🌿 BI-аналитик
Ментор курса: Павел Беляев, тимлид аналитиков данных в Яндекс eLama

15 мая

🌿 Инженер данных
Ментор курса: Валерия Елпатьевская, инженер данных в Альфа-Банке

🌿 Временные ряды
Автор курса: Павел Беляев, тимлид аналитиков данных в Яндекс eLama

18 мая

🌿 Fullstack-аналитик
Ментор курса: Павел Беляев, тимлид аналитиков данных в Яндекс eLama

22 мая

🌿 Дата-сайентист
Ментор курса: Мария Жарова, ML-инженер в команде рекомендаций в Wildberries

🌿 ML-инженер
Ментор курса: Мария Жарова, ML-инженер в команде рекомендаций в Wildberries

🌿 DL-инженер
Ментор курса: Евгения Анкудинова, дата-сайентист в Avito

25 мая

🌿 A/B-тестирование
Автор курса: Аслан Байрамкулов, руководитель направления алгоритмических продуктов в ЦУМ

29 мая

🌿 Аналитик данных
Ментор курса: Александр Грудинин, Lead Data Analyst в AdTech Holding

Ждём вас на наших курсах!

📈 Симулейтив | 📱 ВК | 📱 YouTube | 📱 Канал о DS
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2🔥2👍1
Всем привет! На связи Мария Жарова, ментор курсов «ML-инженер» и «Дата-сайентист» 👋🏻

В одной небезызвестной соцсети с картинками собираю задачи с собеседований, которые хорошо прокачивают аналитическое мышление. Даже если они вам не попадутся, полезно потренироваться 😁

Небольшую подборку собрала тут. А ещё больше задач ищите по нику simulative_official ❤️

📈 Симулейтив | 📱 ВК | 📱 YouTube | 📱 Канал о DS
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤7🔥4👍1
Два вебинара с Павлом Беляевым на этой неделе!

Тимлид дата-аналитиков в Яндекс eLama будет разбирать тестовое задание и решать задачи по прогнозированию в прямом эфире. Присоединяйтесь ❤️

⭐️ 5 мая, 19:00 МСК — «Разбираем тестовое на аналитика данных в Lamoda»

На вебинаре решим реальное тестовое аналитика: разберём структуру заказов и позиций, посчитаем нужные метрики и увидим, как к таким задачам подходит практикующий аналитик.

➡️ Зарегистрироваться


⭐️ 7 мая, 19:00 МСК — «Решаем задачи по временным рядам»

Покажем, как строить прогнозы на реальных данных, объясним, зачем это нужно бизнесу, и напишем рабочий код прямо на стриме.

➡️ Зарегистрироваться


Регистрируйтесь и добавляйте события к себе в календарь, чтобы не забыть!

📈 Симулейтив | 📱 ВК | 📱 YouTube | 📱 Канал о DS
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥43❤2
Как выявить выбросы в данных?

Всем привет, я Павел Беляев, ведущий канала Тимлидское об аналитике и автор нового курса Симулейтив «Временные ряды» 👋🏻

Одна из самых «популярных» проблем аналитика — выбросы в данных.

Выброс — это значение, которое сильно отличается от остальных. Датчик глюкнул, данные съехали при выгрузке, случилось что-то аномальное. Если не поймать баг, статистика будет искажена, модель будет учиться на мусоре, и в отчёты попадёт ложь. Поэтому выбросы следует постоянно детектировать — или разово перед началом анализа, если это единичное исследование.

Привожу три распространённых способа выявления выбросов:

➖ Ящик с усами (Box Plot)
Визуальный метод. Строите график — и сразу видите точки, которые торчат за «усами». Никакой математики руками, просто смотрите глазами. Хорош для быстрого первичного осмотра данных.

Минус: показывает, где выброс, но не говорит, сколько их, и не автоматизируется легко.

➖ Межквартильный размах (IQR)
Математическая основа того же ящика. Считаем разницу между 75-м и 25-м перцентилем (Q1 и Q3) — это и есть IQR. Всё, что выходит за границы Q1−1.5×IQR и Q3+1.5×IQR — выброс.

Плюс: не зависит от формы распределения, устойчив к самим выбросам. Работает даже на кривых данных.

➖ Z-score
Считаем, на сколько стандартных отклонений точка далека от среднего. Это число обозначается как |z|. Обычно если |z| > 3 — подозрительно, возможно выброс.

Минус: предполагает нормальное распределение. Если данные скошены, метод будет ошибаться. К тому же сами среднее и сигма чувствительны к выбросам.

Что выбрать?
✅ Если быстро посмотреть глазами → Box Plot;
✅ Если надёжная автоматическая очистка → IQR;
✅ Если данные близки к нормальным → Z-score.
На практике используют несколько методов сразу и сравнивают результат.


Все эти методы очистки мы рассмотрим в новом курсе «Временные ряды» — с кодом и подробными пояснениями.

🛎️ Записывайтесь, скоро стартуем: simulative.ru/time-series

📈 Симулейтив | 📱 ВК | 📱 YouTube | 📱 Канал о DS
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤5🔥41