Datalytics

Приглашаем аналитиков на встречу с командой Алисы и умных устройств 26 июля проводим Welcome Time* — неформальную офлайн-встречу. Расскажем о «внутрянке» проектов, поделимся экспертизой и ответим на ваши вопросы. 💠 Приглашаем датасаентистов, дата-аналитиков и ML-аналитиков с опытом работы на Python от трёх лет и опытом с LLM. ⏬ На встрече можно будет пообщаться с командой и коллегами из индустрии, а также по желанию пройти диагностику навыков по Python и SQL. На диагностике интервьюер подсветит ваши сильные стороны и покажет зоны роста. Хороший результат можно будет зачесть как одну техническую секцию, если решите пройти собеседование в Яндекс. ♾ Подробная программа и регистрация — на сайте: https://yandex.ru/project/events/welcometimes-all

📊 Данные сейчас растут быстрее, чем компании успевают под них перестраиваться. Поэтому всё больше переходят на Lakehouse — архитектуру, которая совмещает гибкость Data Lake и надёжность классического хранилища данных. Почему это важно прямо сейчас: переход на Lakehouse в среднем снижает затраты на инфраструктуру на 40% и ускоряет получение аналитики с недель до дней. А ещё 85% компаний уже строят на Lakehouse свои ИИ-модели — без такой платформы AI-проекты просто не на чем разворачивать. В России эта технология только набирает обороты, поэтому специалисты, которые умеют такие системы проектировать и разворачивать, — на вес золота. Yandex Cloud предлагает два экзамена, чтобы подтвердить это официально: 1⃣ Data Engineer — базовый экзамен для тех, кто работает с данными на Yandex Cloud: загрузка, хранение, обработка данных, оркестрация ETL/ELT-процессов. Рассчитан на специалистов с опытом работы от 6 месяцев, 50 вопросов, 90 минут. 2️⃣ Lakehouse Data Engineer — продвинутый экзамен для тех, кто уже проектирует и разворачивает решения на архитектуре Lakehouse. Для специалистов с опытом работы от 2 лет, 30 вопросов, 45 минут. 🎓 На оба экзамена — скидка 50%, если успеть зарегистрироваться до 25 сентября 2026.

⚡ Почему аналитики данных так востребованы и как стать аналитиком в 2026 году? Большинство новичков совершают одну и ту же ошибку: учат всё подряд. SQL, Python, Power BI, статистика… Но работодатели оценивают кандидатов не только по базовым навыкам, но и по другим критериям. Из-за этого многие месяцами рассылают резюме и получают только отказы или полное игнорирование. Андрон Алексанян - аналитик с опытом 9 лет и СEO Симулейтив проведет бесплатный урок и покажет, как выглядит путь к первой работе аналитиком в 2026 году. Вы узнаете: 🔶Какие навыки действительно проверяют на собеседованиях; 🔶Что должно быть в портфолио, чтобы его открывали работодатели; 🔶Почему многие резюме аналитиков сразу отправляются в отказ; 🔶Как искать работу без коммерческого опыта; 🔶Какие преимущества есть у кандидатов после 30, 40 и даже 50 лет; 🔶Какие ошибки чаще всего мешают получить первый оффер. Дополнительно на эфире разберем реальные примеры резюме и портфолио кандидатов, которые смогли пройти отбор. 🎁 ПОЛУЧИТЕ 3 КУРСА (PYTHON, SQL, PANDAS) В ПОДАРОК ЗА РЕГИСТРАЦИЮ НА ЭФИР! Эти курсы - база для того чтобы вкатиться в профессию! Если вы хотите войти в аналитику и перестать тратить время на лишнее обучение — этот урок поможет понять, на чем действительно стоит сосредоточиться. 🛎️Регистрируйтесь, эфир совсем скоро!

Совместная магистратура Авито и МФТИ — начните карьеру в Data Science! Будущие магистранты, это для вас — бесплатная программа «Прикладное машинное обучение и анализ данных». Готовьтесь получить актуальную теорию по ML, писать диплом под руководством эксперта Авито и выйти на рынок топовым DS-специалистом. Вас ждут: — Востребованные навыки в Data Science, преподаватели из индустрии и практические задания, основанные на реальных задачах Авито. — Работа с реальными данными и помощь с диссертацией от экспертов компании. — Комьюнити и поддержка, ведь поток — всего 18 человек, чтобы уделить внимание каждому. Будем много нетворкать и обмениваться опытом! — Бесплатное обучение и стипендия лучшим студентам до 25 000 ₽ в месяц. А еще — шанс попасть на оплачиваемую стажировку в Авито с перспективой остаться в команде! Если владеете Python, знаете структуры данных и SQL — это знак, что пора подаваться в магистратуру от Авито и МФТИ. Успейте до 12 июля!

Присаживайся на диван к аналитикам Авито 👀 Команда AvitoTech запустила проект «Диванная аналитика». Это серия материалов, где специалисты из Авито рассказывают, как принимают решения в одной из крупнейших экосистем страны. Если ты работаешь с данными, то вот 3 причины зайти на лендинг прямо сейчас: 1️⃣ Все выпуски опираются на реальный опыт — аналитики рассказывают о том, что уже применили у себя и что сработало. 2️⃣ Царит приятная атмосфера: по сути, все видео — это недушные мини-лекции с наглядной презентацией. 3️⃣ Разбираются разные темы — от ML до стратегического планирования. Контент может пригодиться опытным аналитикам и менеджерам, которым надо говорить с командой на одном языке. Смотри готовые выпуски и подпишись на новые — телеграм-бот пришлёт уведомление о новом видео! Посмотреть, что там интересного

🔥 Okko Analysts’ One Day Offer* — твой шанс попасть в команду аналитиков Okko 🛎️ Регистрация скоро закроется: подать заявку можно только до 28 июня, 23:59 МСК. 😁 Okko ищет продуктовых и дата-аналитиков уровня middle+ и senior. ✅Подходит, если у тебя есть опыт в аналитике от 2 лет, ты уверенно работаешь с SQL, Python, BI-инструментами, умеешь быть партнёром для бизнеса и понимаешь влияние задач на продукт. Твои возможности в Okko: 👉 Работа в удобном формате — гибрид или удалённо 👉 Забота о здоровье — ДМС со стоматологией 👉 Льготные условия ипотеки в рамках зарплатного проекта 👉 Задачи, которые влияют на миллионы зрителей 👉 Комьюнити, внутренние активности и многое другое 📎Подробнее об условиях, этапах интервью и возможностях работы в Okko — на сайте. 📌 Подай заявку до 28 июня, 23:59 МСК по ссылке. * Okko Analysts’ One Day Offer — формат быстрого найма для аналитиков от Okko.

Гарантируем вам трудоустройство в аналитике уже в 2026 году! Ребята, если вы давно смотрите в сторону аналитики или хотите прокачаться как специалист, для вас есть классная новость: сейчас ваше время сделать первый шаг! Симулейтив гарантируют ваше трудоустройство и берут оплату только после вашего трудоустройства! Данных вокруг всё больше, бизнесу нужны люди, которые умеют превращать цифры в решения. И именно этим занимаются аналитики данных - профессия, которая стабильно востребована уже много лет и не собирается сдавать позиции. Курс-симулятор «Аналитик данных» от Simulative Что внутри: ➖12 модулей: SQL, Python, BI, статистика, продуктовые метрики и не только; ➖Практика на реальных кейсах, которые помогут нарастить ваше портфолио; ➖Свободный формат, можно легко совмещать с другой учебой или работой; ➖Наставники, которые реально помогают и ведут за руку; ➖Рекомендации по составлению резюме и поиску работы; ➖Возможность трудоустройства сразу после курса. Кому будет полезно: 1. Тем, кто хочет войти в аналитику с нуля; 2. Тем, кто устал от своей текущей работы и хочет получить новую профессию; 3. Тем, кто начал учиться самостоятельно, но нуждается в системном обучении. Simulative сейчас дают возможность получить грант на обучение и гарантию трудоустройство своих студентов! 🔗 ПОЛУЧИТЬ ГРАНТ НА ОБУЧЕНИЕ

Почему AI-агенты ошибаются, даже если у них есть доступ ко всем данным? 🤖 Многие компании уже экспериментируют с AI-агентами для поиска информации, аналитики и работы с корпоративными знаниями. Однако на практике доступ к данным еще не гарантирует качественный результат. Причина часто кроется не в самой модели, а в архитектуре данных: отсутствует семантический слой, бизнес-логика не формализована, а данные не готовы к работе с ИИ. 📆 23 июня в 11:00 мск компания Lasmart приглашает на бесплатный вебинар «Почему 90% данных не готовы к работе с ИИ: архитектурный фундамент AI-агентов». 👨‍💻 Спикер: Павел Хамрин — руководитель AI-направления Lasmart. Более 10 лет занимается внедрением аналитических решений, DWH и BI-систем, развивает практики применения AI в аналитике и работе с данными. В программе вебинара: — почему прямого доступа к данным недостаточно для AI-агентов; — откуда берутся «галлюцинации» при работе с корпоративными данными; — зачем нужен семантический слой; — какие компоненты включает AI-Ready архитектура; — как подготовить DWH, BI и корпоративные данные к работе с ИИ; — практическая дорожная карта внедрения и масштабирования AI-агентов. Вебинар будет полезен CTO, CIO, CDO, руководителям AI-проектов, Head of BI, Head of Analytics, архитекторам данных и специалистам, отвечающим за развитие корпоративной аналитики. 🎁 Бонус участникам — персональный разбор стека данных и рекомендации по подготовке архитектуры для запуска AI-агентов. 🔗 Регистрация по ссылке

Лучший аналитик — ленивый аналитик Если вы когда-нибудь пользовались Авито, то знаете, что в сервисе есть доставка. Она платная, зато удобная: можно купить вещь в городе на другом краю страны. Чтобы рассчитать цену на неё, нужно учесть много деталей: категорию товара, службу доставки, города, скидки и комиссии. Нужно найти такую стоимость, чтобы и бизнес не ушёл в минус, и покупателю с продавцом было выгодно. Эту задачу решал аналитик Илья Цедяков, и в новом выпуске «Диванной аналитики» он рассказал, как подходил к работе: 1️⃣ Сначала оценил исходный алгоритм и его проблему медленной работы. 2️⃣ Затем попробовал эволюционный алгоритм — скорость стала отличной, но упала точность. 3️⃣ В итоге подход пересобрали при помощи линейного программирования. Подробный рассказ о том, как разрабатывали новый алгоритм, смотрите в свежем выпуске «Диванной аналитики»: 📌 YouTube 📌 VK Видео

AI-компании начали менять токены на доли в компаниях В мае 2026 OpenAI предложила каждому стартапу текущего батча Y Combinator $2M в API-токенах за долю. И токены — не по себестоимости: маржинальная стоимость инференса в разы ниже розничной цены, по которой считается сделка Но дело не в том, что инференс дёшев. Инференс стоит денег — GPU, электричество, мощности. Дело в другом: эти мощности и так бы крутились. OpenAI отдаёт то, что и так производит Но обычно он продаёт инференс за деньги. Разовая сделка, конец. А здесь он отдаёт тот же инференс — и берёт долю Стартап не может обналичить токены. Не может потратить на зарплаты, на аренду. Токен тратится только на инференс — то есть обратно у OpenAI. И тем же инференсом стартап строит свой продукт быстрее. Тот самый продукт, долей в котором OpenAI теперь владеет Это как если бы магазин давал тебе кашу, от которой ты лучше работаешь, и брал за это долю твоей выросшей зарплаты Токен из операционного расхода становится капитальной валютой. Расход остаётся расходом — мощности всё равно горят. Меняется то, чем он становится: долей в будущем, которое сам же производишь Один и тот же токен и товар, и доля: стартап потребляет товар, OpenAI владеет долей Это уже было. В конце девяностых Cisco, Lucent и Nortel давали телеком-стартапам оборудование в долг и брали долю — стартапы на это оборудование строились, вендоры росли вместе с ними И если довести до конца — это уже не про один батч и не про $2M. Если инференс — это сырьё, то поставщик сырья берёт долю в каждом, кто из сырья что-то строит. Как если бы электрическая компания владела долей в каждом заводе, работающем на её токе Тот, кто владеет вычислениями, начинает владеть тем, что на вычислениях построено