🚀 Новый формат буткемпа: аналитический продукт с нуля за 4 дня
Запускаю новую серию онлайн-буткемпов — максимально прикладной подход для аналитиков всех уровней.
📅 Даты: 12–15 июня
Каждый день — это не теория, а реальный продовый кейс, который можно развернуть, показать и развивать. А также начать учиться на базе возникающих проблем, вместо пустого изучения теории без понимания где и как она применяется.
По факту это коммерческий опыт, который вы сможете адаптировать к текущей работе и как сторонний проект для добавления в резюме. Это не бесполезный GitHub с jupiter ноутбуками из Рамблер.Техникума, а настоящий проект.
📌 Формат и программа:
12–13 июня (2 дня по 2 часа) — Базовый блок
🔧 Технологии:
Python (asyncio, requests, logging, io)
PostgreSQL + psycopg2
Docker + docker-compose
matplotlib
🧠 Что делаем:
Разворачиваем Telegram-бота в Docker, подключаем базу, логируем данные, визуализируем графики.
📍Зачем это аналитику:
работать с API и асинхронным кодом
хранить данные в PostgreSQL
создавать визуализации
💰 Участие: 10 000 ₽ онлайн / 5 000 ₽ запись
14 июня — Блок Superset
🔧 Технологии: Apache Superset
🧠 Что делаем:
Подключаем Superset к базе, создаём BI-дэшборды, учимся фильтровать, кастомизировать визуализации.
📍Почему это важно:
BI — обязательный навык в работе аналитика
умение строить дашборды в Superset — востребовано в ИТ-компаниях
💰 Участие: всё вместе с Superset — 15 000 ₽ онлайн / 7 500 ₽ запись
15 июня — Блок Airflow
🔧 Технологии: Apache Airflow
🧠 Что делаем:
Создаём полноценный ETL пайплайн для обновления данных.
📍Зачем это нужно:
автоматизация задач
опыт продакшен-пайплайнов
понимание, как работают данные в команде
💰 Участие: полный буткемп с Superset + Airflow — 20 000 ₽ онлайн / 10 000 ₽ запись
💡 Что получится на выходе?
- Ты соберёшь реальный микросервис, в который входит:
- Telegram-бот, который взаимодействует с пользователем
- PostgreSQL-база с логированием событий
- matplotlib-графики
- BI-дашборды в Superset
- ежедневный автоапдейт данных через Airflow
📦 Это можно самостоятельно развернуть на сервере, показать на собеседовании и использовать в портфолио. Забудьте про "нескучные" ссылка на GitHub.
📈 Этот проект покрывает ключевые навыки, которые ищут работодатели: python, sql, docker, apache superset и apache airflow
❓Часто задаваемые вопросы
Можно ли участвовать с нуля?
- Да, буткемп подходит новичкам. Не нужно опыта работы. Всё объясняется пошагово.
Что нужно установить заранее?
- Docker Desktop
- Visual Studio Code
- Zoom
Все программы бесплатные. Инструкции по установке вышлю.
Как проходит обучение?
- Живые занятия в Zoom с записью
- Формат live-coding: ты видишь, как я пишу код
- Каждую строчку кода я объясняю голосом и оставляю комментарий прямо в коде
- Можно делать вместе со мной или по записи
Можно ли оплатить в рассрочку?
- Да, можно разбить платёж на 2 части.
Какие системные требования?
- Любая операционная система, 8 Гб оперативной памяти желательно. Если не подходит, то можете арендовать отдельный сервер.
🤝 Атмосфера: как в настоящей ИТ-команде
Ты не просто учишься — ты ощущаешь, как работает продуктовая команда:
- ежедневные синки (в начале каждого занятия — как в рабочих командах)
- обсуждение архитектуры, задач, проблем
- общий чат для общения, вопросов, взаимопомощи
- фидбек, практика и живое взаимодействие
📍Это не мёртвый курс — это живой ИТ-опыт.
💬 Напиши, если хочешь забронировать место. Кол-во участников в онлайн-группе ограничено.
😀 OnlyAnalyst. Погружаемся в аналитику по-настоящему.
P.S. Все участники еще также узнают первыми о моем новом направлении - AnalystCamp.
Запускаю новую серию онлайн-буткемпов — максимально прикладной подход для аналитиков всех уровней.
📅 Даты: 12–15 июня
Каждый день — это не теория, а реальный продовый кейс, который можно развернуть, показать и развивать. А также начать учиться на базе возникающих проблем, вместо пустого изучения теории без понимания где и как она применяется.
По факту это коммерческий опыт, который вы сможете адаптировать к текущей работе и как сторонний проект для добавления в резюме. Это не бесполезный GitHub с jupiter ноутбуками из Рамблер.Техникума, а настоящий проект.
📌 Формат и программа:
12–13 июня (2 дня по 2 часа) — Базовый блок
🔧 Технологии:
Python (asyncio, requests, logging, io)
PostgreSQL + psycopg2
Docker + docker-compose
matplotlib
🧠 Что делаем:
Разворачиваем Telegram-бота в Docker, подключаем базу, логируем данные, визуализируем графики.
📍Зачем это аналитику:
работать с API и асинхронным кодом
хранить данные в PostgreSQL
создавать визуализации
💰 Участие: 10 000 ₽ онлайн / 5 000 ₽ запись
14 июня — Блок Superset
🔧 Технологии: Apache Superset
🧠 Что делаем:
Подключаем Superset к базе, создаём BI-дэшборды, учимся фильтровать, кастомизировать визуализации.
📍Почему это важно:
BI — обязательный навык в работе аналитика
умение строить дашборды в Superset — востребовано в ИТ-компаниях
💰 Участие: всё вместе с Superset — 15 000 ₽ онлайн / 7 500 ₽ запись
15 июня — Блок Airflow
🔧 Технологии: Apache Airflow
🧠 Что делаем:
Создаём полноценный ETL пайплайн для обновления данных.
📍Зачем это нужно:
автоматизация задач
опыт продакшен-пайплайнов
понимание, как работают данные в команде
💰 Участие: полный буткемп с Superset + Airflow — 20 000 ₽ онлайн / 10 000 ₽ запись
💡 Что получится на выходе?
- Ты соберёшь реальный микросервис, в который входит:
- Telegram-бот, который взаимодействует с пользователем
- PostgreSQL-база с логированием событий
- matplotlib-графики
- BI-дашборды в Superset
- ежедневный автоапдейт данных через Airflow
📦 Это можно самостоятельно развернуть на сервере, показать на собеседовании и использовать в портфолио. Забудьте про "нескучные" ссылка на GitHub.
📈 Этот проект покрывает ключевые навыки, которые ищут работодатели: python, sql, docker, apache superset и apache airflow
❓Часто задаваемые вопросы
Можно ли участвовать с нуля?
- Да, буткемп подходит новичкам. Не нужно опыта работы. Всё объясняется пошагово.
Что нужно установить заранее?
- Docker Desktop
- Visual Studio Code
- Zoom
Все программы бесплатные. Инструкции по установке вышлю.
Как проходит обучение?
- Живые занятия в Zoom с записью
- Формат live-coding: ты видишь, как я пишу код
- Каждую строчку кода я объясняю голосом и оставляю комментарий прямо в коде
- Можно делать вместе со мной или по записи
Можно ли оплатить в рассрочку?
- Да, можно разбить платёж на 2 части.
Какие системные требования?
- Любая операционная система, 8 Гб оперативной памяти желательно. Если не подходит, то можете арендовать отдельный сервер.
🤝 Атмосфера: как в настоящей ИТ-команде
Ты не просто учишься — ты ощущаешь, как работает продуктовая команда:
- ежедневные синки (в начале каждого занятия — как в рабочих командах)
- обсуждение архитектуры, задач, проблем
- общий чат для общения, вопросов, взаимопомощи
- фидбек, практика и живое взаимодействие
📍Это не мёртвый курс — это живой ИТ-опыт.
💬 Напиши, если хочешь забронировать место. Кол-во участников в онлайн-группе ограничено.
P.S. Все участники еще также узнают первыми о моем новом направлении - AnalystCamp.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍21🔥9❤8👎2
🎓 Что говорят участники про Буткемп?
Более 50 человек уже прошли наш интенсив — и вот что они говорят:
💬 «Курс отличный и будет становиться только лучше. Можно отлично и весело провести время, узнав для себя что-то новое!»
— @ilya_mosin_wa
💬 «Очень круто попробовать что-то новое и разобраться с инструментами, о которых раньше только слышала. Теперь я точно знаю — это реально освоить, главное не бояться!»
— @kusyakek
💬 «Это был мой первый опыт с TG-ботом, Python и Docker. Прошло всего несколько звонков — и уже готовый проект. Этот опыт помог мне пройти собеседование и получить оффер!»
— @nastyarimbaud
💬 «Материал без воды, чётко, с молниеносной поддержкой, ощущение настоящего рабочего процесса»
— @nastyarimbaud
💬 «Очень понравился дух обучения, команда, поддержка, и всё это с подачей “говорящей головы”, где каждое действие объясняется на пальцах»
— @Lexina_Elena
💬 «Проект реально можно трогать руками, адаптировать под себя, и он работает! Это кайф»
— @kusyakek
💬 «Подача без “высокого порога входа” — всё объяснено и показано, и даже новичок может подключиться»
— @anni_parsh
💬 «Отдельный респект за организацию: все программы работали без сбоев, никаких технических сложностей. А подача — на высоте!»
— @reddis_m
💬 «Очень понравилось то, как Алексей строит атмосферу: уверенно, спокойно, без “воды”, фокус на реальную практику»
— @avonadzh
💬 «Домашка помогала закрепить материал, а структура буткемпа — это просто идеальный формат для первого data-проекта»
— @EllKirill
🛠 Участники отмечают:
✅ Понятную и «разжёванную» подачу материала
✅ Проект, который можно показать на собеседовании
✅ Настоящее погружение в Docker, SQL, Python и Telegram API
✅ Готовый data-продукт за считаные дни
✅ Рабочую атмосферу, поддержку и командную динамику
✅ Ощущение реального опыта IT-разработки
🧠 Даже те, кто пришли с минимальными знаниями, уходили с конкретным результатом и пониманием, как строятся data-продукты.
🎯 Итог буткемпа — это не просто уроки, а:
— первый data-проект своими руками
— уверенность в себе
— новое окружение
— и строчка в резюме, которая работает
🚀 Июньский bootcamp уже полность набран и остался только в формате в записей. Кто хочет записаться на июль - можете писать мне в личные сообщения @onlyanalyst
😀 OnlyAnalyst. Погружаемся в аналитику по-настоящему.
Более 50 человек уже прошли наш интенсив — и вот что они говорят:
💬 «Курс отличный и будет становиться только лучше. Можно отлично и весело провести время, узнав для себя что-то новое!»
— @ilya_mosin_wa
💬 «Очень круто попробовать что-то новое и разобраться с инструментами, о которых раньше только слышала. Теперь я точно знаю — это реально освоить, главное не бояться!»
— @kusyakek
💬 «Это был мой первый опыт с TG-ботом, Python и Docker. Прошло всего несколько звонков — и уже готовый проект. Этот опыт помог мне пройти собеседование и получить оффер!»
— @nastyarimbaud
💬 «Материал без воды, чётко, с молниеносной поддержкой, ощущение настоящего рабочего процесса»
— @nastyarimbaud
💬 «Очень понравился дух обучения, команда, поддержка, и всё это с подачей “говорящей головы”, где каждое действие объясняется на пальцах»
— @Lexina_Elena
💬 «Проект реально можно трогать руками, адаптировать под себя, и он работает! Это кайф»
— @kusyakek
💬 «Подача без “высокого порога входа” — всё объяснено и показано, и даже новичок может подключиться»
— @anni_parsh
💬 «Отдельный респект за организацию: все программы работали без сбоев, никаких технических сложностей. А подача — на высоте!»
— @reddis_m
💬 «Очень понравилось то, как Алексей строит атмосферу: уверенно, спокойно, без “воды”, фокус на реальную практику»
— @avonadzh
💬 «Домашка помогала закрепить материал, а структура буткемпа — это просто идеальный формат для первого data-проекта»
— @EllKirill
🛠 Участники отмечают:
✅ Понятную и «разжёванную» подачу материала
✅ Проект, который можно показать на собеседовании
✅ Настоящее погружение в Docker, SQL, Python и Telegram API
✅ Готовый data-продукт за считаные дни
✅ Рабочую атмосферу, поддержку и командную динамику
✅ Ощущение реального опыта IT-разработки
🧠 Даже те, кто пришли с минимальными знаниями, уходили с конкретным результатом и пониманием, как строятся data-продукты.
🎯 Итог буткемпа — это не просто уроки, а:
— первый data-проект своими руками
— уверенность в себе
— новое окружение
— и строчка в резюме, которая работает
🚀 Июньский bootcamp уже полность набран и остался только в формате в записей. Кто хочет записаться на июль - можете писать мне в личные сообщения @onlyanalyst
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤12🥰3👎1🔥1
☀️ Я знаю, что вы делали этим летом.
🏕️ Прошло уже 2 недели с последнего буткемпа и наконец-то можно выдохнуть и подвести итог.
🐼 Это был самый большой, самый полный буткем за всю историю: Telegram, Python,
API, SQL, Airflow, Superset. Это если не
вдаваться в подробности.
😊 Меня радует, что созданный продукт реально приносит пользу людям и не имеет аналогов у «продавцов курсов»
🙇♀️ Но у них такого продукта не может быть
по определению: они хотят просто что-то продать, а мы хотим научиться применять современные аналитические технологии, чтобы приобрести коммерческий опыт.
🔮 Что дальше? По сути это первопроходный формат и новое слово в обучении. Поэтому было принято решение перенести его в новую плоскость. Ждите анонсов. Наш ламповый канал скоро сделает большой шаг вперед!
🤫 Не буду много рассказывать сам, а лучше попрошу учеников самостоятельно в комментариях поделиться своими
🖼️ А к посту приложил скриншоты. Можете
оценить вайб по нашим «серьезным» лицам, а по остальным скриншотам посмотрите что мы там сделали за 4 дня.
🏯 На втором скриншоте можете оценить нашу архитектуру. Так что по сути и начальный system design тоже добавлю (шучу).
😀 OnlyAnalyst. Погружаемся в аналитику по-настоящему.
🏕️ Прошло уже 2 недели с последнего буткемпа и наконец-то можно выдохнуть и подвести итог.
🐼 Это был самый большой, самый полный буткем за всю историю: Telegram, Python,
API, SQL, Airflow, Superset. Это если не
вдаваться в подробности.
😊 Меня радует, что созданный продукт реально приносит пользу людям и не имеет аналогов у «продавцов курсов»
🙇♀️ Но у них такого продукта не может быть
по определению: они хотят просто что-то продать, а мы хотим научиться применять современные аналитические технологии, чтобы приобрести коммерческий опыт.
🔮 Что дальше? По сути это первопроходный формат и новое слово в обучении. Поэтому было принято решение перенести его в новую плоскость. Ждите анонсов. Наш ламповый канал скоро сделает большой шаг вперед!
🤫 Не буду много рассказывать сам, а лучше попрошу учеников самостоятельно в комментариях поделиться своими
🖼️ А к посту приложил скриншоты. Можете
оценить вайб по нашим «серьезным» лицам, а по остальным скриншотам посмотрите что мы там сделали за 4 дня.
🏯 На втором скриншоте можете оценить нашу архитектуру. Так что по сути и начальный system design тоже добавлю (шучу).
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥26❤9👍6
📊 Как рассказывать про непростые графики?
На этот график я наткнулся пару месяцев назад. С первого взгляда всё очевидно, но в аналитике, как обычно, не всё так просто.
Ниже разбор, как мы проверили источники, сопоставили показатели и исправили визуализацию.
1) Базовый график
На нём рядом целые страны (Франция, Канада, Финляндия, Чехия, Австрия) и группы населения США (афроамериканцы, латиноамериканцы, белые).
Подпись «OECD», «WHO», «CDC» есть, но методика и год не указаны. Значения по странам завышены, по США — очень высокие.
2) Как определили источники
• США (CDC, 2022, crude): Black — 27.5, Hispanic — 5.5, White — 2.0. Источник: MMWR.
• Страны (UNODC, 2022): Канада — 0.889, Австрия — 0.145, Франция — 0.100, Финляндия — 0.091, Чехия — 0.095.
Почему не OECD/WHO? UNODC — эталон по «умышленным убийствам с применением огнестрела», CDC — медрегистрация смертей в США.
3) Ошибки и исправления
• Смешение уровней → разделили страны и группы.
• Неясный показатель → взяли только firearm homicide.
• Нет года → указали 2022.
• Разная методология → дали дисклеймер.
• Не указано crude/age-adjusted → уточнили, что crude.
• Риск экологической ошибки → без причинных выводов.
4) Исправленный график
Разница осталась огромной, но сравнение стало корректным.
5) Выводы
✅ firearm homicide у некоторых групп США в разы выше, чем в странах ОЭСР.
❌ Этничность ≠ причина — нужны модели с контролем факторов. Нужна корректная модель с контролем факторов (возраст, место проживания, доход, занятость, доступ к оружию и т. д.).
ℹ️ Мини-справка
• Crude rate — случаи на 100 тыс. без учёта возраста: просто, но искажает сравнения.
• Age-adjusted rate — пересчёт при одинаковой возрастной структуре: чище, но сложнее.
💡 Молодая страна может казаться опаснее по crude, но после поправки разница исчезает.
На какие мысли наводит этот график?
И какие дальнейшие действия предприняли бы?
😀 OnlyAnalyst. Погружаемся в аналитику по-настоящему.
💬 Наш чатик.
На этот график я наткнулся пару месяцев назад. С первого взгляда всё очевидно, но в аналитике, как обычно, не всё так просто.
Ниже разбор, как мы проверили источники, сопоставили показатели и исправили визуализацию.
1) Базовый график
На нём рядом целые страны (Франция, Канада, Финляндия, Чехия, Австрия) и группы населения США (афроамериканцы, латиноамериканцы, белые).
Подпись «OECD», «WHO», «CDC» есть, но методика и год не указаны. Значения по странам завышены, по США — очень высокие.
2) Как определили источники
• США (CDC, 2022, crude): Black — 27.5, Hispanic — 5.5, White — 2.0. Источник: MMWR.
• Страны (UNODC, 2022): Канада — 0.889, Австрия — 0.145, Франция — 0.100, Финляндия — 0.091, Чехия — 0.095.
Почему не OECD/WHO? UNODC — эталон по «умышленным убийствам с применением огнестрела», CDC — медрегистрация смертей в США.
3) Ошибки и исправления
• Смешение уровней → разделили страны и группы.
• Неясный показатель → взяли только firearm homicide.
• Нет года → указали 2022.
• Разная методология → дали дисклеймер.
• Не указано crude/age-adjusted → уточнили, что crude.
• Риск экологической ошибки → без причинных выводов.
4) Исправленный график
Разница осталась огромной, но сравнение стало корректным.
5) Выводы
✅ firearm homicide у некоторых групп США в разы выше, чем в странах ОЭСР.
❌ Этничность ≠ причина — нужны модели с контролем факторов. Нужна корректная модель с контролем факторов (возраст, место проживания, доход, занятость, доступ к оружию и т. д.).
ℹ️ Мини-справка
• Crude rate — случаи на 100 тыс. без учёта возраста: просто, но искажает сравнения.
• Age-adjusted rate — пересчёт при одинаковой возрастной структуре: чище, но сложнее.
💡 Молодая страна может казаться опаснее по crude, но после поправки разница исчезает.
На какие мысли наводит этот график?
И какие дальнейшие действия предприняли бы?
💬 Наш чатик.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥9❤5👍1
Ребят, наш любимый Data Engineer Евгений снова делится базой: в этот раз рассматриваем передовые инструменты для MlOps. И самое крутое, что скоро это решение станет частью нашего нового BootCamp! Как всегда обоюдные подписчики будут получать максимум полезной информации! Всех ждем.
❤6🔥3👍1
Forwarded from DataДжунгли🌳
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Что интересного можно узнать в воскресение?
Например:
- Как делать автоматизированный канал про ИИ который ведет ИИ?🤯
- Как экономить деньги если тыгениальный программист? 😄
- Что такое n8n?❓
- Google таблица как база данных не так и плоха!💡
Дорогие подписчики только для вас эксклюзивный контент !
В этом видео я отвечу на вопросы выше, а также вы получите ссылку на мой новый интересный автоматизированный - канал 👯
Подпишитесь на новый канал @iishnoe если любите ИИ, пошарьте друзьям это видео чтобы они тоже не терялись в технологиях будущего.
Надеюсь будет интересно, лайки коменты и респекты приветствуются🔥
Например:
- Как делать автоматизированный канал про ИИ который ведет ИИ?
- Как экономить деньги если ты
- Что такое n8n?
- Google таблица как база данных не так и плоха!
Дорогие подписчики только для вас эксклюзивный контент !
В этом видео я отвечу на вопросы выше, а также вы получите ссылку на мой новый интересный автоматизированный - канал 👯
Подпишитесь на новый канал @iishnoe если любите ИИ, пошарьте друзьям это видео чтобы они тоже не терялись в технологиях будущего.
Надеюсь будет интересно, лайки коменты и респекты приветствуются
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥10👍4❤2
🚀 Новый формат буткемпа: аналитический продукт с нуля за 4 дня
Запускаю новую серию онлайн-буткемпов — максимально прикладной подход для аналитиков всех уровней.
📅 Даты: 10–14 октября 2025 года
Каждый день — это не теория, а реальный продовый кейс, который можно развернуть, показать и развивать. А также начать учиться на базе возникающих проблем, вместо пустого изучения теории без понимания где и как она применяется.
По факту это коммерческий опыт, который вы сможете адаптировать к текущей работе и как сторонний проект для добавления в резюме. Это не бесполезный GitHub с jupiter ноутбуками из Рамблер.Техникума, а настоящий проект.
📌 Формат и программа:
10–12 октября (2 дня по 2 часа) — Базовый блок
🔧 Технологии:
Python (asyncio, requests, logging, io)
PostgreSQL + psycopg2
Docker + docker-compose
🧠 Что делаем:
Разворачиваем Telegram-бота в Docker, подключаем базу, логируем данные, визуализируем графики.
📍Зачем это аналитику:
работать с API и асинхронным кодом
хранить данные в PostgreSQL
создавать визуализации
💰 Участие: 10 000 ₽ онлайн / 5 000 ₽ запись
13 октября — Блок Superset
🔧 Технологии: Apache Superset
🧠 Что делаем:
Подключаем Superset к базе, создаём BI-дэшборды, учимся фильтровать, кастомизировать визуализации.
📍Почему это важно:
BI — обязательный навык в работе аналитика
умение строить дашборды в Superset — востребовано в ИТ-компаниях
💰 Участие: всё вместе с Superset — 15 000 ₽ онлайн / 7 500 ₽ запись
14 октября — Блок Airflow
🔧 Технологии: Apache Airflow
🧠 Что делаем:
Создаём полноценный ETL пайплайн для обновления данных.
📍Зачем это нужно:
автоматизация задач
опыт продакшен-пайплайнов
понимание, как работают данные в команде
💰 Участие: полный буткемп с Superset + Airflow — 20 000 ₽ онлайн / 10 000 ₽ запись
💡 Что получится на выходе?
- Ты соберёшь реальный микросервис, в который входит:
- Telegram-бот, который взаимодействует с пользователем
- PostgreSQL-база с логированием событий
- BI-дашборды в Superset
- ежедневный автоапдейт данных через Airflow
📦 Это можно самостоятельно развернуть на сервере, показать на собеседовании и использовать в портфолио. Забудьте про "нескучные" ссылка на GitHub.
📈 Этот проект покрывает ключевые навыки, которые ищут работодатели: python, sql, docker, apache superset и apache airflow
❓Часто задаваемые вопросы
Можно ли участвовать с нуля?
- Да, буткемп подходит новичкам. Не нужно опыта работы. Всё объясняется пошагово.
Что нужно установить заранее?
- Docker Desktop
- Visual Studio Code
- Zoom
Все программы бесплатные. Инструкции по установке вышлю.
Как проходит обучение?
- Живые занятия в Zoom с записью
- Формат live-coding: ты видишь, как я пишу код
- Каждую строчку кода я объясняю голосом и оставляю комментарий прямо в коде
- Можно делать вместе со мной или по записи
Можно ли оплатить в рассрочку?
- Да, можно разбить платёж на 2 части.
Какие системные требования?
- Любая операционная система, 8 Гб оперативной памяти желательно. Если не подходит, то можете арендовать отдельный сервер.
🤝 Атмосфера: как в настоящей ИТ-команде
Ты не просто учишься — ты ощущаешь, как работает продуктовая команда:
- ежедневные синки (в начале каждого занятия — как в рабочих командах)
- обсуждение архитектуры, задач, проблем
- общий чат для общения, вопросов, взаимопомощи
- фидбек, практика и живое взаимодействие
📍Это не мёртвый курс — это живой ИТ-опыт.
💬 Напиши, если хочешь забронировать место. Кол-во участников в онлайн-группе ограничено.
😀 OnlyAnalyst. Погружаемся в аналитику по-настоящему.
P.S. Все участники еще также узнают первыми о моем новом направлении - AnalystCamp.
Запускаю новую серию онлайн-буткемпов — максимально прикладной подход для аналитиков всех уровней.
📅 Даты: 10–14 октября 2025 года
Каждый день — это не теория, а реальный продовый кейс, который можно развернуть, показать и развивать. А также начать учиться на базе возникающих проблем, вместо пустого изучения теории без понимания где и как она применяется.
По факту это коммерческий опыт, который вы сможете адаптировать к текущей работе и как сторонний проект для добавления в резюме. Это не бесполезный GitHub с jupiter ноутбуками из Рамблер.Техникума, а настоящий проект.
📌 Формат и программа:
10–12 октября (2 дня по 2 часа) — Базовый блок
🔧 Технологии:
Python (asyncio, requests, logging, io)
PostgreSQL + psycopg2
Docker + docker-compose
🧠 Что делаем:
Разворачиваем Telegram-бота в Docker, подключаем базу, логируем данные, визуализируем графики.
📍Зачем это аналитику:
работать с API и асинхронным кодом
хранить данные в PostgreSQL
создавать визуализации
💰 Участие: 10 000 ₽ онлайн / 5 000 ₽ запись
13 октября — Блок Superset
🔧 Технологии: Apache Superset
🧠 Что делаем:
Подключаем Superset к базе, создаём BI-дэшборды, учимся фильтровать, кастомизировать визуализации.
📍Почему это важно:
BI — обязательный навык в работе аналитика
умение строить дашборды в Superset — востребовано в ИТ-компаниях
💰 Участие: всё вместе с Superset — 15 000 ₽ онлайн / 7 500 ₽ запись
14 октября — Блок Airflow
🔧 Технологии: Apache Airflow
🧠 Что делаем:
Создаём полноценный ETL пайплайн для обновления данных.
📍Зачем это нужно:
автоматизация задач
опыт продакшен-пайплайнов
понимание, как работают данные в команде
💰 Участие: полный буткемп с Superset + Airflow — 20 000 ₽ онлайн / 10 000 ₽ запись
💡 Что получится на выходе?
- Ты соберёшь реальный микросервис, в который входит:
- Telegram-бот, который взаимодействует с пользователем
- PostgreSQL-база с логированием событий
- BI-дашборды в Superset
- ежедневный автоапдейт данных через Airflow
📦 Это можно самостоятельно развернуть на сервере, показать на собеседовании и использовать в портфолио. Забудьте про "нескучные" ссылка на GitHub.
📈 Этот проект покрывает ключевые навыки, которые ищут работодатели: python, sql, docker, apache superset и apache airflow
❓Часто задаваемые вопросы
Можно ли участвовать с нуля?
- Да, буткемп подходит новичкам. Не нужно опыта работы. Всё объясняется пошагово.
Что нужно установить заранее?
- Docker Desktop
- Visual Studio Code
- Zoom
Все программы бесплатные. Инструкции по установке вышлю.
Как проходит обучение?
- Живые занятия в Zoom с записью
- Формат live-coding: ты видишь, как я пишу код
- Каждую строчку кода я объясняю голосом и оставляю комментарий прямо в коде
- Можно делать вместе со мной или по записи
Можно ли оплатить в рассрочку?
- Да, можно разбить платёж на 2 части.
Какие системные требования?
- Любая операционная система, 8 Гб оперативной памяти желательно. Если не подходит, то можете арендовать отдельный сервер.
🤝 Атмосфера: как в настоящей ИТ-команде
Ты не просто учишься — ты ощущаешь, как работает продуктовая команда:
- ежедневные синки (в начале каждого занятия — как в рабочих командах)
- обсуждение архитектуры, задач, проблем
- общий чат для общения, вопросов, взаимопомощи
- фидбек, практика и живое взаимодействие
📍Это не мёртвый курс — это живой ИТ-опыт.
💬 Напиши, если хочешь забронировать место. Кол-во участников в онлайн-группе ограничено.
P.S. Все участники еще также узнают первыми о моем новом направлении - AnalystCamp.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥20❤6👎2👍1
Леша, куда пропал?
Именно это сообщение я получал чаще всего в последние месяцы — и справедливо. Постов действительно стало меньше, и на то были объективные причины.
Начну с хорошего: в моей семье пополнение в семье! Появился новый, самый важный проект в жизни, прошу понять :)
Параллельно я запустил несколько крупных инициатив, надеясь, что справлюсь со всем сразу. В итоге получилось. О результатах расскажу в следующем посте. Правда, вымотался настолько, что сил на ведение канала просто не оставалось.
Но вне канала я продолжал работать: преподавал в Сеченовском университете, провел несколько буткемпов, довел учеников до офферов и разработал методологию новой школы аналитики.
Вчера, когда меня поздравляли с Днём учителя, стало особенно неловко перед подписчиками и учениками: я ведь совсем пропал из поля зрения. Пора исправляться. Поэтому в рамках отпуска запланировал несколько интересных активностей и постараюсь вернуть привычный ритм :)
Рассказывайте как у Вас дела? Я скучал. Фото для тех, кто забыл как я выгляжу :)
Именно это сообщение я получал чаще всего в последние месяцы — и справедливо. Постов действительно стало меньше, и на то были объективные причины.
Начну с хорошего: в моей семье пополнение в семье! Появился новый, самый важный проект в жизни, прошу понять :)
Параллельно я запустил несколько крупных инициатив, надеясь, что справлюсь со всем сразу. В итоге получилось. О результатах расскажу в следующем посте. Правда, вымотался настолько, что сил на ведение канала просто не оставалось.
Но вне канала я продолжал работать: преподавал в Сеченовском университете, провел несколько буткемпов, довел учеников до офферов и разработал методологию новой школы аналитики.
Вчера, когда меня поздравляли с Днём учителя, стало особенно неловко перед подписчиками и учениками: я ведь совсем пропал из поля зрения. Пора исправляться. Поэтому в рамках отпуска запланировал несколько интересных активностей и постараюсь вернуть привычный ритм :)
Рассказывайте как у Вас дела? Я скучал. Фото для тех, кто забыл как я выгляжу :)
51👍27🔥15❤12
Плюсы и минусы преподавания в университете.
🏫Последние полгода я работал лектором-экспертом в совместном цифровом кластере Сеченовского университет и Школы 21. Про это несколько раз записывал кружки тут и тут.
За это время для университета составил экзамен, записал 2 видео и провел лекции по анализу данных, SQL и Python для студентов медиков.
➖ По традиции начнем с «а минусы где?»:
1. Очень много бумаги. Если для создания bootcamp, курса по SQL или подготовки к уроку мне хватает заметок в телефоне, то тут по каждой лекции, экзамену нужны километры бумаг, заполненные в определенном формате, что не всегда совпадает с твоим собственным виденьем.
2. Медленные процессы. Вот уже все бумаги готовы и ты готов ринуться в бой! Не так быстро: нужно согласовать дату и пройти 2-3 этапа корректировок.
3. Неявные критерии для оценки результатов. Некоторые артефакты моей работы были проверены внутренними эксперами. Это нужно для подтверждения факта выполнения. Комментарии зачастую носили формальный характер или субъективный из серии: это сложно, тут двояко и так далее.
➕ Минусы выглядят больше как набор придирок, а вот плюсы на много значительнее:
1. Поработал с командой профессионалов: методисты, организаторы, стилисты, операторы. Все на высшем уровне! С некоторыми до сих пор продолжаем сотрудничество уже в частном порядке.
2. Отточил навык преподавания на большую аудиторию. Мой опыт в большинстве своем сводится к частной практике, где ты с учеником один на один. Но когда в аудитории 30+, то преподавание меняется кардинально: больше вопросов, больше критики, больше внимания. Это усложняет и так нелегкий процесс передачи знаний, но в итоге я вел себя также как и на индивидуальных занятиях: был открытым, шутил и работал с аудиторией. Как итог все получилось.
3. Погрузился в университетскую культуру. Познакомимся со студентами, меня приглашали на интеллектуальные игры, вместе пили чай и просто обсуждали жизнь, работу или учебы. Узнал про brainrot мемы :) Я очень скучаю по своей студенческой жизни и такой опыт восполнил эти эмоции.
4. Научился лучше структурировать учебный материал. Когда готовишься к уроку индивидуально, то понятно, что от тебя ожидается, но перед неизведанной аудиторией на 30+ человек все не так: много людей, у них разные уровни подготовки, разнонаправленные цели. Поэтому нужно добавлять много контекста, чтобы было понятно каждому.
🟰 Хотя плюсов явно больше и они с лихвой перекрывают минусы: я взял паузу в этой активности, чтобы немного замедлиться, переосмыслить и применить накопленный опыт уже в своем новом проекте.
Об этом в следующем посте! ⏭️
🏫Последние полгода я работал лектором-экспертом в совместном цифровом кластере Сеченовского университет и Школы 21. Про это несколько раз записывал кружки тут и тут.
За это время для университета составил экзамен, записал 2 видео и провел лекции по анализу данных, SQL и Python для студентов медиков.
1. Очень много бумаги. Если для создания bootcamp, курса по SQL или подготовки к уроку мне хватает заметок в телефоне, то тут по каждой лекции, экзамену нужны километры бумаг, заполненные в определенном формате, что не всегда совпадает с твоим собственным виденьем.
2. Медленные процессы. Вот уже все бумаги готовы и ты готов ринуться в бой! Не так быстро: нужно согласовать дату и пройти 2-3 этапа корректировок.
3. Неявные критерии для оценки результатов. Некоторые артефакты моей работы были проверены внутренними эксперами. Это нужно для подтверждения факта выполнения. Комментарии зачастую носили формальный характер или субъективный из серии: это сложно, тут двояко и так далее.
1. Поработал с командой профессионалов: методисты, организаторы, стилисты, операторы. Все на высшем уровне! С некоторыми до сих пор продолжаем сотрудничество уже в частном порядке.
2. Отточил навык преподавания на большую аудиторию. Мой опыт в большинстве своем сводится к частной практике, где ты с учеником один на один. Но когда в аудитории 30+, то преподавание меняется кардинально: больше вопросов, больше критики, больше внимания. Это усложняет и так нелегкий процесс передачи знаний, но в итоге я вел себя также как и на индивидуальных занятиях: был открытым, шутил и работал с аудиторией. Как итог все получилось.
3. Погрузился в университетскую культуру. Познакомимся со студентами, меня приглашали на интеллектуальные игры, вместе пили чай и просто обсуждали жизнь, работу или учебы. Узнал про brainrot мемы :) Я очень скучаю по своей студенческой жизни и такой опыт восполнил эти эмоции.
4. Научился лучше структурировать учебный материал. Когда готовишься к уроку индивидуально, то понятно, что от тебя ожидается, но перед неизведанной аудиторией на 30+ человек все не так: много людей, у них разные уровни подготовки, разнонаправленные цели. Поэтому нужно добавлять много контекста, чтобы было понятно каждому.
Об этом в следующем посте! ⏭️
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍16❤9🔥6🥰2