Встречаемся с Анатолием Карповым сегодня в 12:00 по Мск!
Обсудим на кейсах из практики, как устроена индустрия, чем занимаются специалисты и какие навыки востребованы на рынке.
Хотите в аналитики? Спросите, с чего начать, у Анатолия Карпова — основателя karpovꓸcоurses и самого цитируемого эксперта в аналитике по версии NEWHR.

➗Подключиться к вебинару

Мы часто слышим, что для роста в профессии нужна практика. Но почему? Потому что только через реальные задачи можно подготовиться к первым трудностям, получить уверенность в своих навыках и насмотренность.

Не каждая практика одинаково полезна
📌 Простые упражнения, вроде заданий с тренажеров, помогают освоить базу.
📌 Но настоящий рост приходит через другие задачи — сложные, размытые, не до конца понятные. Они максимально приближены к реальным.
📌 На таких проектах приходится много гуглить, засыпать вопросами менторов, размышлять о возможных решениях перед сном. Именно такой опыт формирует крепкие навыки и ускоряет рост.

Так практикуются в karpov.cоurses
На каждой программе студентов ждут:
➗ Задания — короткие упражнения для закрепления теории.
➗ Мини-проекты — практические задачи повышенной сложности, приближенные к реальным. Позволяют применить знания в деле.
➗ Финальный проект — полноценный кейс, который задействует все навыки с курса. Сложный, долгий, зато точно достойный вашего портфолио.

Секретный ингредиент
Сделать практику максимально эффективной помогает обратная связь от действующих специалистов из мира аналитики и ML. Многие из них доросли до руководящих позиций в топовых компаниях: Ozon, «Яндекс», AliExpress. Теперь делятся опытом с начинающими специалистами.

Если вам близок такой подход обучения, ждем вас на наших программах: посмотреть варианты обучения

Хотите учиться в karpov.cоurses, но не уверены в выбранном направлении?
Это нормально. По нашей внутренней статистике, с такой проблемой сталкивается 4 из 10 людей, планирующих развиваться в IT. Поэтому мы подготовили небольшой опрос, который поможет:
➗ определить ваши сильные стороны;
➗ выяснить карьерные ожидания;
➗ узнать лучшее направление для старта.
Чтобы пройти опрос, отправьте кодовое слово «РАЗБОР» нашим спецам на аккаунт @salesteam_kc

«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»