«Теория — это когда все известно, но ничего не работает».

Еще Альберт Эйнштейн описал проблему джунов: знаний много, а пользы от них мало. Как это исправить, расскажем на бесплатном эфире в нашем тг-канале во вторник, 30 сентября, в 19:00 мск.

Приходите, если хотите знать:
➗ Над какими задачами аналитики работают каждый день
➗ Как джуну получить первый практический опыт
➗ Какие проекты стоит добавлять в портфолио
➗ Как выделиться на рынке труда

Ну и куда без практики: разберем два кейса из «Симулятора аналитика». На реальных примерах покажем, как учиться работать с данными без рисков для бизнеса.

Спикер эфира
Александр Манаенков — эксперт трека по аналитике данных в karpov.cоurses, младший научный сотрудник в ИВНД РАН. Исследует физиологические временные ряды в контексте стресса, цикла сна и бодрствования.

Будет интересно!

Если отчеты создаются вручную, а данные разбросаны по разным системам, бизнес теряет время и возможность принимать решения вовремя. Это особенно ощутимо для продакт-менеджеров, аналитиков и других специалистов, работающих с данными. Приходится тратить часы на сбор информации вместо тщательного анализа.

Сэкономить время можно с помощью специального инструмента — Superset. Он позволяет быстро объединять данные из разных систем, создавать наглядные дашборды и видеть всю информацию в одном окне. И все это бесплатно. Освоить инструмент можно на нашем курсе «Superset: создание дашбордов для бизнеса».

Вы научитесь:
➗ Строить дашборды, которые отвечают на бизнес-вопросы.
➗ Настраивать фильтры и запросы для работы с большими объемами данных.
➗ Визуализировать геоданные, ключевые метрики и временные события.
➗ Подключать Superset к популярным базам данных: PostgreSQL, ClickHouse.
➗ Создавать SQL-витрины для ускорения работы визуализаций.

Так вы сэкономите несколько часов на подготовку отчетов, будете принимать решения быстрее и повысите свою ценность для бизнеса.

Чтобы узнать больше о программе и подходит ли она вам, оставляйте заявку на консультацию.

Как джуну найти первую практику и собрать портфолио?
Обсудим это сегодня вместе с Александром Манаенковым, экспертом трека по аналитике данных в karpov.cоurses и младшим научным сотрудником ИВНД РАН.

📌 На эфире вы:
— узнаете, с какими реальными задачами сталкиваются аналитики каждый день и как их решать на практике
— разберём 2 кейса из Симулятора аналитика — покажем, как работать с данными без риска ошибок
— поймёте, как практика в Симуляторе помогает джунам закрыть главный пробел — отсутствие опыта в портфолио

Начало в 19:00 по Мск в нашем тг-канале

📌 Ваши вопросы к трансляции собираем под этим постом

Спокойно! У вас все получится!
Главный враг начинающего специалиста — не рынок, а собственные страхи. Не найти работу, растеряться на интервью, занизить ожидания по зарплате. Мы понимаем эти переживания и помогаем справляться с ними в карьерном центре.

Студентам доступны:
📌 Консультации от HR-экспертов — узнаете, как грамотно оформить портфолио, резюме и сопроводительное письмо, чтобы впечатлить работодателя с первых строк.
📌 Карьерный блок — на отдельном курсе погрузитесь в разные направления Data Science, требования вакансий, частые вопросы на собеседованиях.
📌 Закрытый чат — сможете получать ответы на вопросы о карьере, вакансии партнеров и ресурсы для поиска работы.

80% студентов karpov.cоurses получают оффер благодаря карьерным консультациям. В среднем на поиск работы уходит 3 месяца.

Готовы сделать шаг к новой карьере? Выберите профессию:
— «Аналитик данных»
— «Инженер машинного обучения»
— «Инженер данных с нуля»

Python стал базовым инструментом в сфере данных. Ловите подборку ресурсов, которые помогут его освоить.

⭐️ Онлайн-платформы
Codecademy — интерактивные уроки с упражнениями и проверкой кода.
Real Python — видеоматериалы, туториалы и статьи о новых технологиях и библиотеках.
W3Schools — платформа с практическими задачами на программирование, объяснениями и примерами кода.
Codingame — тренажер с игровыми заданиями, системой достижений и соревнованиями.

⭐️ Мобильные приложения
Ищите программы и проверяйте совместимость с устройством в магазине приложений вашей платформы.
SoloLearn — интерактивные уроки, упражнения, тесты. Есть курсы для разработчиков разных уровней и встроенный редактор с автодополнением.
Pydroid 3 — полноценная среда разработки с поддержкой популярных библиотек для аналитики и визуализации.
QPython — редактор, интерпретатор и библиотека примеров для проектов и веб-приложений.
Pythonista 3 — написание и запуск кода на iPhone или iPad, поддержка сторонних библиотек и API iOS.
Learn Python (Programming Hub) — короткие уроки и тесты для быстрого освоения основ.

⭐️ Бесплатные курсы
«Основы Python» — программа для начинающих от экспертов karpov.cоurses. На практике учит работать с переменными, основными типами данных, циклами, условиями, писать собственные функции.
Python Class ― объемная программа с основными возможностями языка и примерами кода от компании Google.

⭐️ Платные курсы
Если планируете использовать Python для работы с данными, рекомендуем сразу проходить профильные курсы (да, мы не удержались и добавили свои):
«Аналитик данных» — научитесь анализировать данные с помощью Python, выполните 500+ упражнений и 10+ проектов для портфолио.
«Инженер машинного обучения» — освоите Python и ML-библиотеки на уровне, необходимом для обучения нейросетей.

Делитесь подборкой полезных материалов с друзьями.
Ставьте 🔥, если нужен такой список и по другим инструментам.

Часто хочется смотреть на цифры?
Чувствуете позывы тошноты, когда падают метрики?
Кружится голова, когда в таблицах полный беспорядок?

Такие симптомы — серьезный повод сдать тест на аналитика. Ходить в аптеку не придется: мы обо всем позаботились. Вам осталось только честно ответить на вопросы.

1️⃣ Вы часто сравниваете цифры и пытаетесь отследить закономерности?
2️⃣ Проверяете, насколько эффективно сработала акция или новая функция?
3️⃣ Обсуждаете с командой, почему упали метрики?
4️⃣ Пытаетесь строить гипотезы и искать подтверждения в данных?
5️⃣ Создаете отчеты, чтобы и коллегам было понятно, что происходит в вашем отделе?

Если совпало больше трех пунктов, поздравляем! В вас растет юный аналитик ⭐️😸
Вам нельзя много беспокоиться, поднимать тяжести и переживать по пустякам. А нужно — встать на учет в karpov.cоurses на курс «Аналитик данных».

Узнаете, как растить в себе сильного и здорового аналитика: работать с SQL, Python, библиотеками для машинного обучения, А/В-тестами.

Он мастерски выявляет потребности бизнеса — даже когда бизнес сам их не осознает.
Переводит запросы заказчиков в понятные ТЗ для команды разработки.
Наводит порядок в процессах и помогает проектам двигаться без остановок.

Это не железный человек, а системный аналитик. Как ему все это удается, расскажем на вебинаре 9 октября, в четверг, в 19:00 по Мск. Обсудим:
— какие задачи решает специалист;
— почему бизнесу и команде разработки сложно без системного аналитика;
— можно ли работать в этой сфере без навыков программирования;
— какие навыки и инструменты нужны на старте.

Спикеры вебинара
➗Екатерина Иванушкина — старший системный аналитик в Lemana pro, продукт «Поиск и рекомендации».
➗Алексей Слепцов — системный аналитик и IT-лидер, в индустрии больше 20 лет, работал в Альфа-Банке, ВТБ и Finbridge.

Зарегистрироваться на вебинар

Почему спрос на ML-специалистов растет и не стагнирует? И как выпускнику курсов начать карьеру в 2025 году?
О реальной ситуации на рынке труда расскажет Алексей Кожарин — старший разработчик в Газпром-Медиа Холдинг Дата и преподаватель karpovꓸcоurses.
📌 Приходите на бесплатную встречу с ним сегодня в 18:00 по Москве в нашем тг-канале.

На вебинаре узнаете:
— Что такое машинное обучение — на примерах, простыми словами;
— Про ключевые навыки и инструменты, с которых стоит начать путь в 2025 году;
— Как ML решает задачи бизнеса;
— Как проходит обучение на курсе «Инженер машинного обучения» и какие обновления ждут новых студентов.

Алексей расскажет о своем пути в ML и ответит на вопросы слушателей. Записывайтесь, чтобы получить максимум полезной информации о востребованной IT-профессии.