Дашбордец

⚡️ 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!

Котятки🐱, Мой менеджер недавно внедрила в нашу спецификацию большой блок - описание бизнес-контекста: для чего нужен результат бизнесу, образ результата после внедрения, частью какого процесса является этот результат. На этом фоне мне вспомнился старый доклад с Analyst days, в котором было как раз про демонстрацию бизнес-ценностей от создаваемых дашиков и синхронизация на трех уровнях - со стейкхолдерами, пользователями и разработкой. Делюсь видосом: https://vimeo.com/880435782

🧭 Database Design for Mere Mortals: 25th Anniversary Edition (2020)

Котятки 😺 Если давно хотели проверить, насколько уверенно чувствуете себя в data engineering, сейчас хороший момент. В Yandex Cloud до 25 сентября можно зарегистрироваться на сертификацию со скидкой 50%. Есть два экзамена — можно выбрать под свой уровень: 1️⃣ Yandex Cloud Certified Data Engineer — базовая сертификация для инженеров данных, которые работают с платформой Yandex Cloud. Проверяют всё, что нужно в ежедневной работе: загрузку и хранение данных, обработку, ETL/ELT-процессы, оркестрацию, мониторинг и безопасность. 2️⃣ Yandex Cloud Certified Lakehouse Data Engineer — уже для тех, кто проектирует и внедряет решения на архитектуре Lakehouse. В программе — архитектура, трансформация данных, пайплайны, метаданные, мониторинг и безопасность. Оба экзамена проходят онлайн с прокторингом: запись с камеры и автоматическая проверка помогают подтвердить, что сертификат получен честно. Если давно откладывали получение сертификации, кажется, это неплохой повод наконец закрыть этот вопрос. 👉 Ссылка.

Котятки🐱, У меня на этой неделе была парочка вопросов по Power BI от пользователей, и пришлось изрядно покопаться в движке Power BI (VertiPaq) и пооткрывать для себя что-то новое. Вот хорошая серия коротеньких статей, зачем вообще это знать и на что полезного для себя мы можем вынести: https://endjin.com/blog/optimising-dax-series-introduction

Котятки😺 Сегодня почему-то у меня в подборках много материалов про CI/CD, вселенная мне о чем-то шепчет. Но это все техника. А вот для логики, ее нюансов и проработки в прошлом году я когда-то вот этот милый докладчик от T-банка, такая база. Потом задачка отошла на второй план, но у меня был прикопан (его давали на конфе тестировщиков кстати, оч рекомендую эти мероприятия как формат, всегда много практичного и мало просто ‘водяных’ докладов) https://squidex.jugru.team/api/assets/srm/76eec7bb-8d0e-45b8-940c-72ecb695205d/manop-heisenbug-f.pdf

Best Practices по GitLab CI/CD: от workflow:rules и кеша до OIDC, BuildKit, ревью-окружений и безопасных раннеров https://habr.com/ru/articles/1052024/ #devopsforlove #gitlab #bestpracties

Котятки🐱, В дополнение по вебинару выше, хочу еще немного поговорить про рост джунов. Точнее, не про то, куда им расти, а про то, как их растить. Как у условного лида, у меня впервые за долгое время появилась очень неочевидная проблема - какие задачки давать Джуну так, чтобы навыки, которые они прокачивают, были полезны в будущем? AI очень поменял расстановку. У меня пока нет универсального ответа, но уже оформляется маршрут)) Вчера нашла вот такой интересный мануал, где Хард и софт скиллы расписаны как ежедневная рутина, то есть не от ‘я должен знать/уметь’, а ‘я выполняю каждый день’. Его прикол в том, что он еще описывает среду - кто есть кто, кто твои сверстники, от чего ты зависишь, с кем придется общаться и какой характер общения, точки эскалации (когда бежать и верещать, а когда можно справиться самому). Типично - на английском, но с переводом читается очень норм: https://www.devopsschool.com/blog/junior-business-intelligence-analyst-role-blueprint-responsibilities-skills-kpis-and-career-path/

Тренд на «универсалов»: кто будет востребован в аналитике в 2026? Эра «просто аналитиков», которые умеют только собирать таблицы, проходит. Сейчас заметен четкий сигнал рынка: компаниям нужны специалисты полного цикла — те, кто понимает путь данных от сбора до принятия бизнес-решения. Знания таблиц и базового SQL больше недостаточно, если вы хотите получать приглашения на собеседования и выигрывать конкуренцию у других кандидатов. Это подтверждает и опыт Dodo Brands. Чтобы не тонуть в бесконечном списке требований работодателей, важно сфокусироваться на самом нужном. Илья Ковалёв (Senior-аналитик Dodo Brands) и Наталья Рожкова (HR-эксперт) проведут прямой эфир о том, как выжить и вырасти в этой среде 👍 🟠На примерах из Dodo посмотрим, как вести задачу от сырых данных до рабочего дашборда. 🟠Почему универсальные навыки стали преимуществом и как джуну соответствовать этому фильтру. 🟠Советы от HR, как доработать резюме и отклики, чтобы «пробивать» автоматические фильтры и внимание рекрутеров. 💬 Всем зарегистрировавшимся Simulative пришлют полезный материал — карту компетенций аналитика данных со всеми нужными инструментами для освоения. 🔗 Регистрируйтесь на бесплатный вебинар

Котятки😻, Я недавно разворачивала у себя superset под Windows, и словила ряд ошибок. Потом нашла хороший курс - от инсталляции и настроек до построения и визуализаций, и дело пошло. Минус курса - это индийский английский, и на некоторых видео вылезают ошибки субтитров) Линк: https://youtube.com/playlist?list=PLH1gsHiD7JxiqIz88CGywds8jSMUEMcs6&si=PZI__mvWy1OW8Fg0 P.S. Нужен он был мне, чтобы пощупать гипотезу: что с помощью css можно визуально довести его до Power BI. И да, кое-где действительно можно.

⚡ Почему одни получают оффер аналитика быстро, а другие учатся годами без результата? Большинство новичков совершают одну и ту же ошибку: учат всё подряд. SQL, Python, Power BI, статистика, курсы на степике... Но работодатели оценивают кандидатов совсем по другим критериям. Из-за этого многие месяцами рассылают резюме и получают только отказы или полное игнорирование. На бесплатном вебинаре Андрон Алексанян - аналитик с опытом 9 лет и СEO Симулейтив покажет, как сегодня 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 покажем реальные примеры резюме и портфолио кандидатов, которые смогли пройти отбор. 🎁 Всем зарегистрировавшимся отправим PDF-гайд как стать Аналитиком данных и чек-лист подготовки к поиску работы. Если вы хотите войти в аналитику и перестать тратить время на лишнее обучение — этот вебинар поможет понять, на чем действительно стоит сосредоточиться. 🛎️Регистрируйтесь, эфир совсем скоро!

Котятки🐱, Мое утро началось с потерянного тикета по правам в Power BI(найден в другой команде) и вот этого канальчика : https://youtube.com/@powerbitips?si=xbQ5k0FEek_mzIh0 В нем мне нравятся не столько лайфхаки, но и хорошие подкасты по Power BI+Agents, тем более что сейчас ютуб позволяет автопереводом делать русскую звуковую дорожку. Но есть нюанс - часть контента доступна только для спонсоров. Как обойти: на сайте проекта есть посты с видосам и транскрипцией, и встроенные видео открываются без ограничений. Линк: https://powerbi.tips/2026/05/13/explicit-measures-podcast-ep-527/

Котятки😺, Сегодня я почти в ресурсе🙈 и у меня в меру архитектурный кейс. Что считать слоем потребления на физическом уровне в аналитическом хранилище для всех эндпоинтов? С чем я встречалась: -определенная схема внутри одной БД -витрины в определенной схеме внутри одной БД -отдельностоящая БД, из которой читают все эндпоинты (и внутри которой уже нет трансформаций, т.е. готовые пригодные для конечных задач таблицы) - асинхронный экспорт -история на несколько серверов (с одного читают одно эндпоинты, с другого - другие и пр) -разные разделенные Virtual Warehouses -историческая мешанина с семантическим слоем поверх нее. Сегодня я в своих исканиях прошла чуть дальше, и обнаружила Context lake (или даже скорее layer) со сложной странненькой архитектурой.😂 Из приятного, была вот эта веселенькая статья про семантический слой: https://www.griddynamics.com/blog/semantic-data-layer-design-principles

Кто-то навайбкодил визуализацию происхождения и миграции слов Вообще тема этимологии безумно интересна, так как она раскрывает не только происхождение тех или иных слов, но и по сути несет в себе еще несколько слоев информации о конкретных культурах, периодах и их пересечениях. В формате дата-визуализации это вдвойне интересно. Сейчас, правда, поиск по словам приостановлен, но можно потыкать на предложенные слова. Видимо автор неплохо потратился на API (под капотом там Gemini). Пробовать тут.

Котятки🐱 Drill down уже, кажется, базовое требование в аналитике. С ним мало что можно сделать, разве что играться с глубиной. Ничего нового. А вот анархический концепт Drill by почему-то такую популярность не набрал, - да, это сложно технологически, однако дает куда большие возможности во всяких data-расследованиях. Возможно,конечно, он еще с точки зрения UX не готов- ведь в идеале, мы просто жмем на любую цифру, и таблица динамически перестраивается под новый разрез. Однако, мне кажется, все еще в пути)

Котятки🐱, Сегодня я полдня ресерчила на тему эволюции data contracts, хотела понять, почему они усложняются, а не упрощаются, ведь по мере роста количества данных передавать связный контекст вместе, а не отдельным потоком, ведет к сильным накладным расходам. Пока я разбираюсь с этим забавным вопросом, ловите прелестную статью об эволюции Data Stack: https://www.moderndata101.com/blogs/evolution-of-the-data-stack-the-story-of-how-we-interpret-ever-growing-data

Котятки, Я все еще живу в процессе миграции, которая подарит мне и новый BI-инструмент, и новые возможности к нему. Там, в частности, будет embedding. Раньше я к нему относилась прохладно, но потом как-то распробовала режим одного окна, когда операционка и аналитика доступна в рамках одного апплика. Если есть желание познакомиться с такими возможностями поближе и приложить к своему ландшафту, то можно пощупать, например, DataLens: 15 апреля Yandex Cloud покажут, как встроить DataLens прямо в продукты (в личные кабинеты, корпоративные порталы или сервисы для клиентов). Говорить будут и про логику, и про UX, и про авторизацию , и про секьюрити - короче, такое мини-погружение. За час команда DataLens покажет реальные кейсы и разберёт embedding-механики непубличного и публичного встраивания. Участие бесплатное, предварительно необходимо зарегистрироваться по ссылке.

Котятки🐱 Концепция Enterprise Intelligence не нова, особенно для тех, кто активно ищет способы, как превратить данные в знания. Интересного в ней то, что BI рассматривается не как отдельный инструмент, а как связующее звено, которое вытягивает смыслы из всех остальных систем. Сегодня утром я лениво по диагонали читала вот эту книжечку по теме и ресерчила, и наткнулась на занимательный блог чувака, который много лет батрачил в SQL Server Analysis Services : https://eugeneasahara.com/2026/02/02/explorer-subgraph-the-dynamic-cartography-of-relation-space/ У него интересные мысли, как превратить связку AI+BI в систему знаний, но подача прямо на любителя.

Котятки, В прошлом, аналитика данных из 1С была нетривиальной задачкой, и выбор обычно стоял между двух зол: либо пиши обработки, либо разрабатывай свои отчеты. В 2014 году, помню, у нас сидело 2 программиста 1С чисто на написании запросов и выгрузках. С появлением нормальных коннекторов к 1С, наконец, появился вменяемый доступ к данным, а теперь и AI-инструменты над ними. Что посмотреть: 7 апреля в 12.00 будет вебинар Yandex DataLens и BI.Qube. Там будет реальный кейс: как в low-code инструменте связывать со справочниками и обновлять 290 млн чеков, хранящихся в 1С, и как получить ответы в BI DataLens с помощью Нейроаналитика. Что обещают: покажут, как запуститься за 1 день, получить первые результаты за 1–2 месяца и дальше развивать аналитику комфортно. Что будет реально - увидим) Думаю, вебинар будет полезен тем, у кого аналитики совсем нет, и тем, кто не хочет сам строить решения типа БД/Хранилище+BI+MCP+AI, и вместо этого попробовать связку Datalens+Нейроаналитик.