Раскопки среди цифр или как работают аналитики в 2026 году🍟
Перед тем как писать этот пост про Крошку-Картошку, я минут 20 копался в цифрах.
Сколько у них точек? Какая выручка? С кем вообще корректно сравнивать? Почему сравнение через количество ресторанов даёт один вывод, а через поток гостей — совсем другой?
И вот что забавно: примерно так аналитики данных и работают каждый день.
Не в том смысле, что считают картошку 😄, в смысле постоянно отвечают на вопросы через данные:
• почему падают продажи;
• какой канал приводит клиентов;
• что влияет на прибыль;
• куда компании стоит вкладывать деньги.
Причём сама аналитика давно вышла за рамки "посчитать табличку в Excel". Сейчас от специалистов обычно ждут SQL, Python, понимание метрик, визуализацию данных и умение делать выводы на основе цифр.
Если вам нравится искать закономерности, разбираться в причинах и превращать набор данных в понятную историю, то аналитика может оказаться очень интересным направлением.
Поэтому хочу поделиться курсом-симулятором «Аналитик данных» от Simulative.
Что понравилось лично мне:
➖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
Перед тем как писать этот пост про Крошку-Картошку, я минут 20 копался в цифрах.
Сколько у них точек? Какая выручка? С кем вообще корректно сравнивать? Почему сравнение через количество ресторанов даёт один вывод, а через поток гостей — совсем другой?
И вот что забавно: примерно так аналитики данных и работают каждый день.
Не в том смысле, что считают картошку 😄, в смысле постоянно отвечают на вопросы через данные:
• почему падают продажи;
• какой канал приводит клиентов;
• что влияет на прибыль;
• куда компании стоит вкладывать деньги.
Причём сама аналитика давно вышла за рамки "посчитать табличку в Excel". Сейчас от специалистов обычно ждут SQL, Python, понимание метрик, визуализацию данных и умение делать выводы на основе цифр.
Если вам нравится искать закономерности, разбираться в причинах и превращать набор данных в понятную историю, то аналитика может оказаться очень интересным направлением.
Поэтому хочу поделиться курсом-симулятором «Аналитик данных» от Simulative.
Что понравилось лично мне:
➖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