⚡️ Как стать аналитиком данных и не потеряться в толпе джунов?

Сегодня вечером на вебинаре разберём, почему SQL до сих пор решает 90% исходов на собеседованиях, как выглядит рынок аналитики в 2026 году и чего реально ждут работодатели на live-coding интервью. Евгений Буторин даст топ-5 вопросов с собеседований и конкретные стратегии ответов, которые работают прямо сейчас.

📆 Забрать напоминание в календарь
➡️ Ссылка на трансляцию

📈 Симулейтив | 📱 ВК | 📱 YouTube | 📱 Канал о DS

💻💻💻💻💻 Аналитика данных в 2026: рынок, ИИ и как войти в профессию

Знакомая ситуация: хочется войти в аналитику, но непонятно, с чего начать, сколько это займёт и не отберёт ли ИИ работу раньше, чем вы до неё доберётесь. Обычно на это отвечают общими словами, а мы решили разобраться с данными в руках.

2 июля в 19:00 МСК приглашаем на прямой эфир с Андроном Алексаняном, основателем Симулейтив, где мы разберём:

➖ Живую рабочую сессию: напишем SQL-запросы к реальным данным и соберём дашборд прямо в эфире — от пустого экрана до готового результата;
➖ Рынок 2026 года: реальные вакансии, реальные зарплаты, честный ответ на вопрос про ИИ;
➖ Конкретный план входа за 10 недель: какие навыки нужны, в каком порядке учить и как дойти до собеседований.

Приходите, если думаете об аналитике или хотите понять, куда движется рынок!

📆 2 июля, 19:00 МСК, онлайн
➡️ Поставить напоминание в календарь

📈 Симулейтив | 📱 ВК | 📱 YouTube | 📱 Канал о DS

Всем привет! На связи Алёна Лесихина, продуктовый аналитик и автор Telegram-канала Select * from аналитика 👋🏻

В новой статье для Симулейтив я продолжаю обозревать GitHub Actions на примере пет-проекта для аналитика. В прошлый раз я подробно описала гайд по работе с GitHub Actions.

Статья будет полезна начинающим аналитикам в поисках хорошего проекта для своего портфолио. В этой части разбираю подход к выбору проекта и источника данных, к сбору и анализу данных и представлению результатов своей работы.

📌 Читать статью: simulative.ru/blog/github-actions-2

📈 Симулейтив | 📱 ВК | 📱 YouTube | 📱 Канал о DS

Ошибка целочисленного деления в SQL 🔥

Проверяя работы наших студентов на курсе, мы раз за разом сталкиваемся с одними и теми же ошибками. И сейчас мы расскажем вам об одной из таких ошибок при написании SQL-запросов в PostgreSQL.

✅ Описание проблемы

Мы привыкли, что в математике можно просто разделить одно число на другое и получить результат, даже если нацело числа не делятся — получится десятичная дробь. Однако SQL не всегда работает так, как мы ожидаем…

Например, в PostgreSQL, если вы делите два целых числа, результат будет целым числом, без дробной части:

SELECT a/b FROM demo
# если a и b целые, получаем столбец целых чисел

SELECT 1 / 2
# такое деление вернет 0

Примеры кажутся синтетическими, однако если вы делаете какую-то сложную агрегацию и вычисления с операцией деления, то вы можете даже не заметить эту ошибку, так как получите некий результат. Просто он будет неверным.

Примечание: в большинстве других СУБД, таких как MySQL, подобные запросы вернут десятичные дроби, как и ожидается.

✅ Решение проблемы

Чтобы избежать неоднозначностей при выполнении вычислений, всегда лучше явно указывать преобразование типов. Например:

SELECT a::NUMERIC/b FROM demo
SELECT a*1.0/b FROM demo
SELECT CAST(1 AS FLOAT)/2 FROM demo

Используя любую из этих конструкций, вы приводите числитель (можно знаменатель) к дробному формату, а значит и результатом деления будет дробь.

🛎️ Если вы хотите познакомиться с SQL и узнать ещё больше классных фишек, приходите на наш бесплатный интенсив по SQL с менторской поддержкой! Вы научитесь писать первые SQL-запросы и решать задачи, положите первый проект в портфолио и получите сертификат о прохождении курса.

Записывайтесь, стартуем уже завтра!

📌 Зарегистрироваться на интенсив

📈 Симулейтив | 📱 ВК | 📱 YouTube | 📱 Канал о DS

Привет! На связи Евгений Буторин, ментор интенсива по SQL 👋🏻

Вам хочется попробовать себя в аналитике, но непонятно, кто такой аналитик на самом деле, что нужно уметь на старте и почему все вокруг твердят именно про SQL? Сегодня вечером приходите на мой вебинар — разберём это на реальных примерах и задачах.

Разберём три вещи:
🟠 Кто такой аналитик данных и чем он занимается каждый день на конкретных задачах;
🟠 Какие навыки нужны на старте и куда расти дальше — от первого джуна до руководителя отдела;
🟠 Порешаем пару реальных SQL-задач вместе и разберём, почему без SQL в аналитике никуда.

Если присматриваетесь к аналитике или хотите понять, с чего начать, приходите!

📆 7 июля, 19:00 МСК, онлайн
➡️ Ставьте напоминание в календарь, чтобы не забыть!

📈 Симулейтив | 📱 ВК | 📱 YouTube | 📱 Канал о DS

Тренд, сезонность, цикличность, шум: как не перепутать сигнал с помехой?

Всем привет, с вами Павел Беляев, руководитель команды аналитиков в Яндекс eLama и автор курса «Временные ряды» 👋🏻

Немножко о базе, а точнее — о декомпозиции временных рядов. Что это такое и зачем оно нужно?

Вот перед нами график продаж и на нём ясно видно падение в январе. Это катастрофа? Или так было всегда? А может, это просто случайный выброс?

Чтобы ответить на этот вопрос, нужно понять, из чего вообще состоит любой временной ряд.

Подавляющее большинство рядов в «природе» можно разложить на компоненты. Разберём их на примере продаж интернет-магазина одежды

📈 Тренд — долгосрочное направление измеряемой величины

Если год за годом выручка растёт — это тренд вверх. Если аудитория постепенно уходит — тренд вниз. Тренд отвечает на вопрос: куда движется процесс в целом, если убрать все краткосрочные колебания?

Не следует принимать краткосрочный рост за тренд. Две недели роста после акции — это реакция на разовый шок, а не тренд. Эффект закончится — и ряд вернётся на прежний уровень.

📈 Сезонность — повторяющиеся колебания с фиксированным периодом

Продажи зимней одежды растут каждый октябрь-ноябрь и падают каждый март. И так каждый год. Причём сезонность прослеживается не только в рамках года, но и внутри недели — например, трафик-менеджеры пополняют рекламные сервисы чаще всего в понедельник.

Ключевое слово здесь — фиксированный период. Как правило, он привязан к календарю. Если вы знаете, что каждую пятницу трафик на сайте выше — это сезонность с периодом в одну неделю.

Так что не стоит паниковать из-за январского спада или праздновать декабрьский пик как собственную заслугу.

📈 Цикличность — колебания без фиксированного календарного периода

Звучит похоже на сезонность, но это другое. Экономические циклы, волны спроса, изменения потребительского поведения — всё это цикличность. Период может быть 2 года, а может 7 лет — заранее не угадаешь.

Именно поэтому цикличность сложнее всего выделить и спрогнозировать. Она прячется в данных и часто маскируется под тренд.

📈 Шум (остаток) — всё, что не объяснили первые три компонента

Внезапная публикация у блогера, сбой на сайте, праздник в конкретный вторник. Случайные, непредсказуемые отклонения.

Хороший аналитик стремится к тому, чтобы остаток представлял собой белый шум — без паттернов и без автокорреляции. Если в остатках ещё видна структура, значит модель что-то недоуловила и над её качеством нужно ещё поработать.

Почему это важно на практике?

Если смотреть на смешение всех этих компонентов, можно принять неверные выводы и решения:

— Реагируете на шум как на тренд → ненужные изменения в стратегии;
— Не видите сезонность → неправильное планирование запасов и бюджетов;
— Путаете цикл с трендом → ошибочные долгосрочные прогнозы.

Декомпозиция временного ряда — это первый шаг любого нормального анализа. Прежде чем строить модели, нужно понять что вообще происходит в ваших данных.

Как это делается технически?

В Python достаточно нескольких строк:

from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose

result = seasonal_decompose(df['sales'], model='additive', period=12)
result.plot()

И вы получаете четыре отдельных графика: тренд, сезонность, остаток. То, что раньше выглядело как хаос, вдруг обретает структуру!

Это только первый шаг. Дальше — тесты на стационарность, выбор модели, прогнозирование.

📌 Всё это мы разбираем на курсе «Временные ряды» — от базовых понятий до прогнозирования с помощью Prophet и XGBoost, с практикой на реальных данных в Python. Присоединяйтесь!

📈 Изучить временные ряды: simulative.ru/time-series

📈 Симулейтив | 📱 ВК | 📱 YouTube | 📱 Канал о DS

4 «подводных камня» на пути аналитика

Всем привет! На связи Александр Грудинин, ментор профессии «Аналитик данных» 👋🏻

Как у начинающих аналитиков, так и у студентов я вижу одинаковые «подводные камни», о которые спотыкаются почти все в начале своего пути. Делюсь своими наблюдениями и что с ними делать:

1️⃣ Перестройка мышления

Самое сложное — начать видеть за метриками бизнес, а не просто числа в таблице.

Студент научился считать метрики, видит, что CR просел на 5%, но не может объяснить, что это значит для бизнеса, какие гипотезы проверить и что с этим делать. Именно этот переход от технического к бизнес-мышлению даётся далеко не сразу.

2️⃣ SQL и мышление таблицами

В жизни любого аналитика рано или поздно появляются JOIN’ы, и в чате появляется знакомое сообщение: «Я всё понял… пока не попробовал объединить таблицы».

И проблема тут не в синтаксисе, а в умении мысленно держать структуру данных — понимать, как строки соединяются, какие ключи пересекаются и почему количество строк вдруг увеличилось в два раза или появились дубли. Это то самое «табличное мышление», которое приходит только с практикой.

3️⃣ Понимание данных перед анализом

Часто студенты сразу набрасываются на данные, не разобравшись, как вообще они устроены: какие есть пограничные случаи (corner cases), пропуски, странные значения, какая логика формирования витрин данных и т. п.

Например, берут таблицу заказов, считают выручку — и получают очень красивую сумму. А потом оказывается, что в выборку попали и отменённые заказы. Аналитик должен уметь останавливаться и сначала понять данные, прежде чем их крутить.

4️⃣ Оптимальный код

Когда объём данных становится чуть больше, чем игрушечный, выясняется, что неоптимальный код — это не просто некрасиво, а больно.

Кто-то пишет подзапросы в подзапросах, и бывает, что до последнего не агрегируют данные или, делая аналитику за последние 30 дней, тянут данные на всю глубину таблицы. Потом всё это крутится минутами, а иногда и падает.

Именно здесь приходит понимание, зачем смотреть план выполнения запросов, для чего нужны оконные функции, индексы и как важен чистый, читаемый и оптимальный код.

⭐️ Эти сложности можно легко преодолеть на нашей профессии «Аналитик данных» — есть структурированная программа с реальными бизнес-кейсами и поддержка ментора. Тем более, недавно коллеги полностью переработали формат: теперь это 10-недельный интенсив, где вам дадут только самое необходимое для старта в карьере!

✅ Записаться на профессию: simulative.ru/data-analyst

📈 Симулейтив | 📱 ВК | 📱 YouTube | 📱 Канал о DS

💻💻💻💻💻Временные ряды: для чего нужны и что полезного они дают аналитику?

Если вы работаете с данными, которые меняются со временем — поздравляю, вы уже работаете с временными рядами. Методы анализа временных рядов позволяют отделить реальный сигнал от шума, понять, что именно движет вашими данными, и строить прогнозы, которым можно доверять.

Вместе с Павлом Беляевым, руководителем группы дата-аналитиков в Яндекс eLama и автором курса «Временные ряды», разберём на мастер-классе ключевые задачи временных рядов в аналитике. Отдельно поговорим о декомпозиции и фильтрации: зачем они нужны, как применяются и где чаще всего ошибаются.

И конечно, не обойдётся без практики: вместе с вами сядем и плотно попитоним в прямом эфире 😁

Если вы хотите увереннее работать с динамикой метрик, лучше понимать поведение данных и не путать сигнал с шумом, ждём вас на мастер-классе!

📆 9 июля, 19:00 МСК, онлайн
➡️ Поставить напоминание в календарь

📈 Симулейтив | 📱 ВК | 📱 YouTube | 📱 Канал о DS

5 сфер, где особенно пригодятся fullstack-аналитики

Привет всем! Я Павел Беляев, ментор курса «Fullstack-аналитик» и ведущий канала Тимлидское об аналитике 👋🏻

Давайте сообразим, где особенно ждут фуллстек-аналитиков. В каких компаниях и сферах вы будете нарасхват?

Fullstack-аналитик — это самый желанный кандидат в средних и небольших компаниях, за пределами IT-гигантов (вроде Яндекса или Сбера).

Потому что он самостоятельно сделает аналитику «под ключ». Не нужна целая команда разных специалистов, не нужна сразу огромная инфраструктура. Один фуллстек настроит весь конвейер и даст все ответы.

Вот на какие варианты я бы ориентировался, если бы решил отправиться в свободное плавание в качестве фуллстек-аналитика:

1️⃣ Быстрорастущие стартапы (EdTech, AdTech, MedTech)

Положим, бизнес-идея выстрелила, продукт запустился и оказался настолько хорош, что число лидов растёт. Растёт и количество данных, а с ними — нестыковок, издержек и нервов на обработку и анализ. Юнит-экономика не сходится, и основатели не понимают, где закрались расхождения.

У стартапа нет времени и бюджета нанимать дата-инженера, аналитика и BI-разработчика. Им нужен один «спецназовец», который придет, сам построит систему аналитики с нуля: подключится к базам, посчитает метрики и выведет их на дашборд.

2️⃣ Средний e-commerce и ритейл

Вот есть интернет-магазин, к нему подключены 1С:Склад, Битрикс24, Я.Метрика и на него льётся платный трафик из пяти рекламных систем. Данные из этого всего выгружаются кем попало, директор сводит отчетность руками в Excel по выходным.

Вы — тот человек, который наконец-то автоматизирует процесс, свяжет клик в Яндекс Директе с реальной отгрузкой со склада. Построите сквозную аналитику и покажете бизнесу реальную маржинальность каждого товара.

3️⃣ Digital и маркетинговые агентства

Агентство полного цикла продвигает своих клиентов разными способами — поисковое продвижение, интернет-реклама, ивент-маркетинг и т.д. Все эти активности требуют своих методов сбора данных. Ну а клиенты требуют понятных отчетов: «Сколько денег мне принес каждый вложенный рубль?».

И вот вы, фуллстек, по API забираете данные из VK, Яндекс.Директа, GA4, склеиваете их с CRM клиента и создаёте понятный интерактивный дашборд об эффективности маркетинга. За такие решения агентства готовы платить дорого, потому что это удерживает их клиентов.

4️⃣ Продуктовые команды внутри больших корпораций

Да, в корпорациях тоже нужны фуллстеки! Часто внутри большого банка создаётся отдельный стартап (например, новое мобильное приложение).

Продуктовой команде некогда ждать месяцами, пока неповоротливый центральный Data-отдел корпорации выделит им ресурсы на сбор витрины. Им нужен свой, локальный аналитик-универсал внутри команды, который быстро проверит гипотезы.

5️⃣ Фриланс и консалтинг (b2b)

Если вы не хотите работать в найме, фуллстек — идеальная профессия для консалтинга.
На рынке тысячи малых бизнесов (сети пекарен, салоны красоты, автосервисы), которые хотят «сделать красиво, как у больших».

Вы можете продавать настройку аналитики «под ключ» как проектную услугу. Чек за такую работу измеряется сотнями тысяч рублей. Конечно, здесь нужно уметь и продвигаться, продавать себя. Если вам даётся это легко, то почему нет? Научитесь полному циклу аналитики и работайте на себя.

В общем, фуллстек-аналитик востребован везде, где у бизнеса появились данные, есть желание расти, но нет бюджета (или желания) раздувать штат.

⭐️ Записывайтесь на новый формат курса — вначале вас ждёт 10-недельный интенсив, где дадут только самое необходимое для старта, а затем углубляйтесь в различные аспекты профессии и становитесь востребованным специалистом!

✅ Записаться: simulative.ru/fullstack-analyst

📈 Симулейтив | 📱 ВК | 📱 YouTube | 📱 Канал о DS

Как стать аналитиком через 10 недель?

Напоминаем: уже 15 июля стартуем с первым потоком профессий «Аналитик данных» и «Fullstack-аналитик» 🔥

Мы убрали всё лишнее и собрали программу, которая даёт за 10 недель ровно то, что нужно джуну для первого оффера — с ментором рядом и чётким планом на каждую неделю. Более того, мы учим не только инструментам, но и их автоматизации с помощью ИИ и тому, как их показывать на собеседовании.

Что входит в программу буткемпа:
🔶 SQL — от основ до оконных функций, с задачами с реальных собеседований;
🔶 Python — анализ данных, pandas, визуализация;
🔶 Метрики и продуктовая аналитика;
🔶 BI и Metabase — строите дашборды и умеете рассказывать историю через данные;
🔶 Статистика и A/B-тесты — без этого на большинстве интервью далеко не уйти;
🔶 Карьерный модуль — резюме, позиционирование и разбор реальных интервью.

Этого достаточно, чтобы выйти на рынок уже через 2 месяца! А далее вы уже выбираете трек:

⭐️ Аналитик данных, если ваша конечная цель — войти в профессию максимально быстро;
⭐️ Фуллстек-аналитик, если кроме быстрого входа в профессию вы намерены быстро расти внутри неё.

Выбирайте профессию и записывайтесь, осталось всего 10 мест:
🔥 Аналитик данных
🔥 Fullstack-аналитик

📈 Симулейтив | 📱 ВК | 📱 YouTube | 📱 Канал о DS

🐍 Хотите выделиться на собеседовании? Разбираем алгоритмы сортировки на Python

Если вы хотите уверенно пройти интервью и показать глубокое знания, вам обязательно нужно знать алгоритмы сортировки без использования встроенной функции sort в Python.

Почему это важно?

В реальных задачах и на технических собеседованиях часто проверяют не только умение применять готовые инструменты, но и понимание базовых алгоритмов, их эффективность и особенности. Кандидаты, объясняющие разницу между устойчивой и неустойчивой сортировкой, сразу попадают в топ-лист.

В нашем материале:
➖ Разберём 4 ключевых алгоритма с детализацией шагов и визуализацией;
➖ Сравним эффективность: когда O(n²) — это норма, а когда нужен O(n log n);
➖ Покажем реальные примеры кода — от «наивных» реализаций до оптимизированных версий.

Что внутри?
🔸 Bubble Sort — почему он «пузырьковый» и зачем его знать;
🔸 Insertion Sort — в каких случаях он быстрее QuickSort;
🔸 Selection Sort — принцип «минимального элемента» на пальцах;
🔸 Merge Sort — как разделяй-и-властвуй спасает при больших данных.

📌 Переходите по ссылке и приступайте к изучению!

📈 Симулейтив | 📱 ВК | 📱 YouTube | 📱 Канал о DS