Через 2 часа построим свою рекомендательную систему

Мария Жарова, ML-инженер из команды рексистем Wildberries и автор канала Easy data, ждёт вас на вебинаре!

Вы увидите, как устроены рекомендации в маркетплейсах изнутри, разберётесь, чем занимается ML-инженер и поймёте, почему ML стал массовым инструментом в бизнесе и зачем компании вкладываются в найм ML-специалистов.

♾ Регистрация

📊 Simulative

Почему 80% дашбордов проваливаются?

Привет! На связи Анастасия Кузнецова, BI-эксперт и автор тренинга «Осмысленные дашборды» 👋🏻

Если вы создали красивый дашборд с крутой аналитикой, а им почти не пользуются, это системная проблема. Её корень в классическом, но в порочном подходе к построению дашбордов — мы строим инструмент, который не решает никаких задач и сделан просто чтобы быть.

Вместо того, чтобы начинать обсуждать визуализации и какие данные есть, начните с задачи. Попробуйте спросить — на какие вопросы должен отвечать дашборд и какую из ваших задач он должен помочь решить?

Провал происходит, когда дашборд проектируется исходя из данных, а не вокруг Jobs-to-be-Done (JTBD) — реальных рабочих задач пользователя. Безусловно, данные важны и без них никакого дашборда не будет, но фокус только на них мешает нам подумать, а что действительно может помочь решить задачу Х и подумать о том, каких данных может в том числе не хватать.

В своей статье я разобрала концепцию JTBD подробнее: https://nastengraph.substack.com/p/jobs-to-be-done-a-user-centered-approach

Как научиться собирать такие требования? Мы детально разбираем эту методологию на тренинге «Осмысленные дашборды». Вы узнаете:

🟠 Техники интервью, чтобы «докопаться» до истинной задачи;
🟠 Фреймворк для перевода пользовательских историй в структуру дашборда;
🟠 Как приоритизировать функции, чтобы делать только то, что действительно нужно;
🟠 Готовые шаблоны для описания требований, которые поймут и аналитики, и бизнес.

Превратите ваш дашборд из музейного экспоната в ежедневный рабочий инструмент!

✅ Забронировать место на тренинге: simulative.ru/bi-training

📊 Simulative

Обзор курса «Инженер данных»

На одном из вебинаров Георгий Семёнов, руководитель команды Analytics Engineer в Яндексе и ментор потока «Инженер данных», рассказал об инструментах, которые мы даём на курсе.

Мы решили вырезать этот фрагмент из вебинара и поделиться с вами — вы узнаете, из каких модулей состоит курс и какие навыки вы освоите в процессе обучения.

Смотрите там, где удобно:
📱 YouTube
📱 VK Видео

✅ А оставить заявку на курс можно тут: simulative.ru/data-engineer

📊 Simulative

Как перейти в аналитику данных в 2026 году? Обсудим через пару часов

Вячеслав Потапов, руководитель отдела продуктовой аналитики в Lamoda, ждёт вас на вебинаре, где вы:

🟠 Поймёте ценность аналитики на языке бизнеса: какие задачи помогают принимать решения и какие джун делает на практике;
🟠 Получите реалистичный маршрут на 6–8 месяцев до готовности к трудоустройству;
🟠 Разберёте требования работодателей к джуну: что считается базой и что обычно идёт «плюсом», чтобы не тратить время на лишнее;
🟠 Унесёте понятный план того, как сформировать портфолио и резюме, которые выгодно выделят вас на фоне других кандидатов.

#️⃣ А ещё к вебинару подключится выпускник нашего курса, который нашёл работу ещё до его окончания! Он расскажет, насколько тот пошаговый план, который мы дадим на вебинаре, соответствует реальности, сколько он учился, искал работу и с какого раза получил оффер.

➡️ Зарегистрироваться на вебинар

📊 Simulative

Напоминаем: у нас есть подписка на все курсы Simulative

Разбираем, кому идеально подойдет подписка. Одно решение, и миллион возможностей!

🧑‍🎓 Тому, кто только стартует (или планирует)

Вы смотрите на аналитику данных, дата-инженерию и ML и не можете выбрать, с чего начать. Подписка — ваш идеальный вариант:

→ Попробуете все ключевые направления на практике;
→ Поймёте, что вам ближе и интереснее, без лишних трат;
→ Соберёте максимально широкий стек навыков за год.

В результате вы становитесь многопрофильным специалистом, которого с руками отрывают в 2026 году. Вы закрываете сразу несколько вакансий в одном лице.

👨‍💻 Работающему аналитику

Вы уже в профессии, но чувствуете, что нужно растить экспертизу вширь или вглубь. Нужны конкретные, продвинутые навыки. Подписка в этом случае — ваш инструмент для рывка:

→ Точечно берёте модули из смежных курсов (например, по инженерии данных или ML);
→ Глубоко погружаетесь в смежную специализацию, не теряя времени на базовые темы;
→ Всегда в тренде: у вас будет доступ ко всем новым курсам (например, по A/B-тестам или Deep Learning).

В результате вы усилили свой профиль, стали архитектором данных или senior-специалистом с уникальным бэкграундом. Выросла ценность и зарплата.

👔 Менеджеру или руководителю

Вам не нужно писать код, но нужно понимать данные, процессы и возможности команды, чтобы ставить задачи, считать эффективность и принимать решения. Подписка — ваш бизнес-навигатор:

→ Проходите модули по визуализации (BI), основам анализа и интерпретации моделей;
→ Говорите с техническими специалистами на одном языке;
→ Учитесь видеть в данных точки роста и риски для бизнеса.

По итогу вы принимаете обоснованные решения, грамотно ставите задачи дата-специалистам и напрямую влияете на прибыль компании.

🔧 Специалисту из смежной области

Вы маркетолог, продуктолог, финансист или разработчик, данные — часть вашей работы, и вы хотите автоматизировать рутину и делать больше. Подписка — ваш источник суперсилы:

→ Берёте только то, что внедрите завтра: SQL для своих отчётов, Python для автоматизации, основы статистики для оценки гипотез;
→ Не тратите время на ненужную теорию — только практика под ваши задачи.

По итогу вы в разы увеличиваете свою эффективность и начинаете решать задачи, которые раньше отдавали на аутсорс или вообще не решали. Становитесь незаменимым экспертом в своей нише.

Если ваша работа или цель связана с данными — это ваш шанс получить всё, что нужно, в одной упаковке. И с выгодой до 70%!

➡️ Выбрать подписку: simulative.ru/subscription

📊 Simulative

Как машинное обучение меняет мир

В этом видео мы расскажем о том, как алгоритмы машинного обучения помогают анализировать большие объёмы данных и выявлять закономерности. ML-инженер Савелий Батурин поделится:

*️⃣Примерами успешного использования машинного обучения, такие как анализ покупательского поведения в Walmart;
*️⃣Актуальной проблемой кадрового голода в IT, как развивать практические навыки и решать реальные бизнес-задачи;
*️⃣Новостями про развитие компьютерного зрения, распознавание текста и анализ медицинских изображений.

Смотрите там, где удобно:
📱 YouTube
📱 VK Видео

➡️ И напоминаем — уже завтра стартует новый поток курса «ML-инженер»: simulative.ru/ml-engineer

📊 Simulative

На низком старте! Через 2 часа обсудим поиск работы в 2026 году вместе с NEWHR

Посмотрим на поиск работы со стороны HR и поговорим, что изменится на рынке труда для аналитиков, как сделать поиск работы более эффективным и что важно учитывать при подготовке к собеседованию. Ждём всех, кто уже работает в аналитике, а также только интересующихся этой сферой.

♾ Не забывайте задать вопрос экспертам и получить ответ из первых уст!

😶 Регистрация

📊 Simulative

Курс «Fullstack-аналитик»: как стать незаменимым специалистом

Современные реалии рынка труда таковы, что бизнесу нужны «многорукие многоноги» — специалисты, совмещающие в себе целый спектр компетенций. Учитывая такое положение дел, а также пожелания нашей аудитории, мы разработали специальную программу «Fullstack-аналитик».

Отвечаем на вопросы, что это за программа и чем она выгодна:

❓ Что такое курс «Fullstack-аналитик»?

Это комплексная программа обучения 3-в-1, которая позволяет освоить все основные направления аналитики данных (инженерия+аналитика+визуализация) и в одиночку выстраивать аналитику любому бизнесу.

❓ Какие навыки я получу после прохождения курса?

Вы освоите весь необходимый стек для аналитика данных, включая работу с инструментами визуализации данных (Power BI, Superset, Metabase), классическими базами данных и хранилищами данных. Кроме того, вы научитесь подготавливать данные для анализа с помощью Clickhouse, Hadoop, Spark/pySpark и Docker.

❓ Сколько времени занимает прохождение курса?

Курс рассчитан на 17 месяцев, но проходить сразу всю программу не нужно: уже через 5 месяцев вы сможете начать выстраивать аналитику для бизнеса и приступить к работе как junior-специалист.

❓ Какой формат обучения используется?

Обучение проходит в комбинированном формате: видеоуроки, текстовые лекции, конспекты, задачи, проекты, peer-to-peer-проверки и тесты. Во время обучения вы будете брать коммерческие проекты от компаний-партнёров.

❓ Почему стоит выбрать именно эту программу?

— Высокий уровень востребованности: такие специалисты нужны в любой компании, где есть данные — от стартапов до крупных корпораций;
— Зарплаты фуллстек-аналитиков на 20-30% выше;
— Курс «Fullstack-аналитик» на 30% выгоднее, чем покупка трех курсов по отдельности.

Готовы начать обучение на курсе и стать незаменимым специалистом для любого бизнеса? Оставьте заявку — мы свяжемся с вами, расскажем подробнее о программе и проектах.

➡️ Оставить заявку: simulative.ru/fullstack-analyst

📊 Simulative