Успешные кейсы моих учеников по аналитике данных Я обучаю на аналитика данных и помогаю вливаться в айти с нуля. Средний срок обучения 5-6 мес, средний размер зп на руки 160К. Основные кейсы учеников: 2022: Кейс-1. Ученик прошел Яндекс Практикум, 2 года не мог найти работу, с помощью моего курса нашел через 3 недели t.me/timuranalytics/537 2023: Кейс-2. Устроиться на работу аналитиком данных в 18 лет без вышки и опыта и через год выйти на 220К t.me/timuranalytics/538 2024: Кейс-3. Из военки в айти t.me/timuranalytics/571 Кейс-4. За год обучиться и устроиться после окончания вуза t.me/timuranalytics/573 Кейс-5. Первая ученица из твиттера, оффер 170К на удаленке t.me/timuranalytics/581 Кейс-6. Зумер устроился на работу и уволился через 2 недели, через полгода устроился на 160 на руки t.me/timuranalytics/619 2025: Кейс-7. Ученик 40 лет влился в айти за полгода и устроился на 300К на руки t.me/timuranalytics/649 Кейс-8. Успешный кейс 21-летнего ученика с нулевым бекграундом (нет вышки, опыта в айти) t.me/timuranalytics/659 Кейс-9. 30 лет, из маркетинга в аналитику t.me/timuranalytics/660 Кейс-10. 25 лет, Москва, из логистики в аналитику t.me/timuranalytics/672 Это не все кейсы, лишь самые примечательные. Чтобы каждый смог найти похожую на себя историю и понять как примерно будет. Например, если меня спрашивают, можно ли обучиться без бекграунда в математике/айти, в 20 лет? Я отсылаю к кейсу 8. Да, можно, вероятно больше времени потребуется, в этом случае 8 мес заняло. Довольно много стресса в процессе было, около 20 тех собесов. Если уже есть хороший бекграунд в математике/it - то может быть как в кейсе 1 (хотя там совсем быстро было из-за особой ситуации). Если опыт в смежной сфере, например маркетинг, +хорошие софты - займет около 2-3 мес, как в кейсах 9, 10

Хочу посоветовать вам сериал Seinfeld. Наткнулся на него случайно, когда искал комедийный сериал с высоким рейтингом. Это американский ситком о повседневной жизни нескольких друзей в Нью-Йорке в 90-е годы. Приведу пример одной из забавных сцен. Джордж (персонаж чем-то на меня похожий) сходил на свидание с девушкой, в конце вечера она предложила ему подняться к ней выпить кофе. Он отказался, объяснив, что от кофе не сможет уснуть, но потом понял, что она имела в виду совсем не кофе. На следующий день он решил ей позвонить, но попал на автоответчик. Оставил неловкое сообщение, потом еще одно, потом начал подозревать, что девушка его игнорирует, а через несколько дней окончательно вышел из себя и записал гневную тираду о том, как она посмела пригласить его на кофе, а потом не перезванивать. И тут девушка наконец звонит ему сама и радостно сообщает, что все это время была за городом, никаких сообщений еще не слушала и очень хочет снова встретиться. Джордж понимает, что, как только она вернется домой, то услышит все, что он ей наговорил. И тогда они с другом разрабатывают целую операцию по проникновению в ее квартиру, чтобы незаметно подменить кассету в автоответчике (интересно как тогда в 90х все было устроено, я и не знал что были кассеты). Интересно наблюдать за миром до распространения интернета. Как люди тогда жили? Например, регулярно собирались в кафе поболтать или считалось норм спонтанно зайти друг к другу в гости.

Насколько красива эта картинка? По шкале от 1 до 10

На собеседовании лучше не называть свои качества, а показывать доказательства Допустим, вы хотите показать какое-то свое качество: что вы стрессоустойчивый или внимательный к деталям. Почти бесполезно просто использовать эти слова. "Я стрессоустойчивый", "я внимательный", "я ответственный" может сказать про себя вообще кто угодно. Намного лучше рассказать ситуацию, из которой человек сам сделает вывод, что у вас это качество есть. Например, вас спрашивают, были ли у вас недопонимания на работе. Можно рассказать: "Под конец года у нас был очень загруженный период, все горело, активный сезон, распродажи. В какой-то момент руководитель был на эмоциях и довольно резко отреагировал на одну из проблем. Я абсолютно спокойно это воспринял, потому что понимал, что у него сейчас огромная нагрузка, одновременно горят несколько проектов. Хотя конкретно в этой ситуации вина вообще была не моя, я даже не стал на этом акцентироваться, просто помог разобраться с вопросом и пошел дальше. В целом у нас с ним были отличные отношения". Или, допустим, вы хотите показать внимательность к деталям и аналитическое мышление. Эти слова сами по себе тоже мало что говорят. Но в рассказе про опыт работы вы можете сказать что-то вроде: "Я работал примерно со 120 поставщиками, у нас было больше 5000 товарных позиций. Я пересобрал анализ закупочных цен, нашел несколько проблемных категорий, и по результатам этой работы по части позиций удалось снизить закупочную цену на 15%, что в итоге сэкономило компании 10 млн в год", - и по этим словам люди сами делают вывод, что вы мыслите аналитически, держите в голове цифры, опираетесь на данные. Кстати, обсуждали этот принцип на лекции для учеников, и один из них спросил: "А разве не будет странно, что я помню все эти цифры?" Мы ответили, что скорее наоборот. Если вы долго работаете с каким-то проектом, вы действительно начинаете помнить основные значения, динамику и ключевые факты. Для аналитика это как раз довольно естественно.

Нужно ли выделяться на собеседовании? Вчера провели для учеников интенсива по аналитике лекцию по HR-собесам. Добавили новые подходы, собрали то, что у нас сейчас лучше всего работает на практике. В какой-то момент один из учеников спросил: "Я видос смотрел про собесы, там чувак рассказывал, что все обычно рассказывают о себе, хвастаются, отвечают по шаблонам. А он делал по-другому: как-то удивлял, транслировал чувство юмора, свою нестандартность, что он не такой, как все остальные гики-айтишники. Стоит ли так делать?" Мы сошлись на том, что скорее нет. Лучше быть понятным и предсказуемым кандидатом. У работодателя уже есть некоторый ожидаемый типаж хорошего аналитика, и в большинстве случаев выгоднее просто хорошо в него попасть. При этом выделяться все равно нужно. И главный способ, который мы разбирали на лекции, это хорошая подготовка до собеседования. Например, мы взяли вакансию аналитика в "Синергии". Перед собеседованием можно узнать, что в 2024 году их выручка выросла примерно на 50,6%, в 2025 еще на 26,8%, посмотреть динамику за несколько лет и сравнить ее с конкурентами. Можно узнать, что у них есть собственные CRM и LMS, что они проводят большие мероприятия в "Олимпийском" примерно на 20 тысяч человек, а среди спикеров были Даниэль Канеман, Джордан Белфорт и другие. И потом на вопрос "Почему хотите работать именно у нас?" вы уже не отвечаете чем-то общим вроде "вы лидер рынка и мне интересны ваши задачи", а говорите конкретно: что посмотрели динамику компании, знаете что она активно растет, приводите конкретные цифры в рассказе. Знаете какие у нее продукты, чем она отличается от конкурентов. Можно задать осмысленные вопросы о том, с какой из внутренних систем (CRM, LMS, Synergy Webinar) именно вам предстоит работать. Плюс вы хорошо знаете собственные кейсы из опыта, отвечаете по фактам, также владеете цифрами: что вы делали, какой именно результат это дало бизнесу в деньгах, по какой метрике вы это измерили, в чем состояла ваша роль в проекте. Вот этим и стоит выделяться. Заранее подготовиться к собесу, опираться на цифры и факты и показать этим аналитическое мышление + хорошо знать свои кейсы из прошлого опыта.

Как обычно выглядит путь от первого собеса до первого оффера в аналитике данных У учеников иногда складывается завышенное представление о том, насколько хорошо нужно быть подготовленным, чтобы получить первую работу в аналитике. Кажется, что сначала нужно научиться идеально решать SQL, Python, отвечать на все вопросы, и только потом идти на собесы. На практике все выглядит проще. Как выглядит типичное трудоустройство? Если вы до этого не работали в похожей сфере, я сразу говорю: первые 10 собесов считайте практикой. Вы еще объективно не завершили обучение. Прохождение собеседований само по себе является его частью. Не идите на первый же собес с ожиданием, что обязательно получите оффер. 1-2 собес. Типичный сценарий: вы приходите, рассказываете о себе, вас просят написать код. Вы сильно волнуетесь, еще не привыкли к формату. Дома вы, возможно, такую задачу нормально решили бы, но сейчас на вас смотрит интервьюер, ждет ответ, задает дополнительные вопросы, и вы внезапно вообще все забываете. У меня много раз было, что после первого собеса ученик пишет что-нибудь в духе: “Я вообще ничего не смог написать, какой кошмар”. Хочу подчеркнуть: это абсолютно стандартная ситуация. Это норма, так происходит почти у всех. Вы просто начинаете ходить на собесы и постепенно набираете опыт. После каждого собеса ученик кидает мне запись собеседования на разбор. По каждому даю подробную обратную связь, разбираю ошибки, задачи, которые не получилось решить на собесе. 3-4 собес. Уже получается что-то написать. Где-то нормально решили первую задачу, на второй запутались. Где-то решение работает, но написано криво. Где-то забыли очевидную вещь. Потом следующий собес, снова разбор ошибок, еще немного практики. И вот человек приходит на 11-й собес. Отвечает неидеально. Где-то написал не самое оптимальное решение, где-то долго писал код, где-то можно было сделать аккуратнее. Но в целом задачи решил нормально. Достаточно хорошо. И получает оффер. Так что не стоит сильно переживать, если вы не можете сразу решить сложные задачи с собеседований, если первый раз переволновались и ничего не решили, или прошли первые 5 собесов и везде получили отказ. Это стандартный процесс, через который все проходят.

Относиться к заказчику как к клиенту Поделюсь одним из важных принципов по рабочим коммуникациям, которому я научился в последнее время. Я по складу ума скорее технарь-интроверт. Мне всегда было проще разобраться в базе данных, написать SQL или какой-нибудь скрипт на Python, чем думать о том, как правильно общаться с людьми и находить к ним подход. Сейчас я веду курс по аналитике данных вместе с моим близким другом Владом. Я в основном отвечаю за техническую часть, а Влад за коммуникации и софт-скиллы. Влад около 10 лет работает с людьми и корпоративными клиентами, в том числе вел крупные международные бренды вроде Jaguar Land Rover, Samsung и Danone. Во многом мы вообще начали работать вместе потому, что я сам много с ним консультировался и обсуждал разные рабочие ситуации. Приведу конкретный пример. Вот я работаю аналитиком в крупном маркетплейсе, и у меня есть коллега, категорийный менеджер категории "Одежда". Он отвечает за ассортимент, поставщиков, составляет план факт продаж и готовит Excel таблицы. И вот мы что-то обсуждаем, он говорит: "Мне нужно посчитать средний чек по категориям". А я вникаю в вопрос и понимаю, что в этом контексте средний чек вообще не тот показатель, который реально нужен. Раньше я в таких ситуациях мыслил скорее как технарь. Мог внутренне раздражаться и немного резко ответить: "Слушай, тут же вообще все не так считается. Ты все неправильно понял". И начать душнить его техническими деталями. То же самое бывало, если человек плохо сформулировал задачу. У меня могла возникнуть мысль: сначала сам разберись, что тебе нужно, а потом приходи ко мне. А Влад в какой-то момент сказал мне очень простую вещь: "Тимур, тебя как раз для этого и наняли. Этот заказчик, по сути, твой клиент". Он ценен для бизнеса чем-то своим: разбирается в бизнесовой стороне вопроса, отвечает за ассортимент, работает с поставщиками. А как правильно считать средний чек - он действительно может не знать. Он ведь не аналитик, это не его область экспертизы. Если он неправильно что-то понял, спокойно объясни ему, как правильно. Если плохо сформулировал задачу, предложи созвон, расспроси подробнее, сам погрузись в контекст и помоги понять, какое решение нужно, потом донеси ему простыми словами на понятном ему языке. По сути, если бы он сам все это умел, то ты был бы не нужен - а тебя как раз и наняли чтобы помогать ему разобраться в этих вопросах. Логично ведь? Поэтому мне нравится, что сейчас мы ведем курс вместе с Владом. Я учу ребят технической части, Влад отвечает за коммуникации. И все это способствует тому, чтобы ученики на рынке были в топе по всем параметрам.

Кому проще всего перейти в аналитику? 👀 Есть довольно большая категория людей, которые уже имеют очень хорошие вводные для перехода в аналитику, при этом получают тысяч 80-100. Приведу конкретный пример из своей жизни. Когда я работал в Wildberries, я, кроме прочих обязанностей, занимался аналитикой коммерции: смотрел, как продаются товары в разных категориях, считал план-факт продаж, анализировал показатели, проводил разные исследования. И у меня был коллега-заказчик Николай, категорийный менеджер. Мы много пересекались, поэтому я примерно представлял, чем он занимается. Николай каждый день ездил в офис, работал в Excel, составлял таблицы по товарам, смотрел продажи, делал выгрузки, проверял цифры. Иногда ему нужны были данные из базы, поэтому какие-то простые выгрузки он умел сам делать через SQL. При этом получал он условные 80-100К (*исходя из средней зарплаты на подобных позициях). И я помню, что в какой-то момент мне реально хотелось подойти к нему и сказать: "Николай, слушай, а ты вообще понимаешь, что тебе до аналитика осталось совсем немного?" У тебя уже два года работы в крупном маркетплейсе. Ты уже занимался аналитикой, и весь этот опыт отражен в трудовой. Должность там может называться, например, "специалист по управлению ассортиментом". Дальше ты оформляешь резюме аналитика и расписываешь свои реальные задачи с точки зрения аналитики: составлял отчеты, проверял цифры, анализировал продажи, выгружал данные через SQL, работал с Excel. Подтягиваешь SQL, учишь Python, готовишься к собесам, и уже можно выходить на рынок. Конечно, не на сеньорную позицию, но на зарплату около 150-200К вполне можно претендовать. Другие примеры конкретных специальностей, из которых легко перейти в аналитику: человек занимается документооборотом в Т-Банке / работает логистическим менеджером и считает тарифы на перевозку в Excel / работает маркетологом и считает рекламные метрики. Из этих специальностей перейти в аналитику легче чем кажется.

Как вы думаете, нужно ли говорить человеку, что он накосячил, если для дальнейшего сотрудничества эффективнее взять вину на себя? У друга в подчинении есть зумер, и недавно он жестко проебался: допустил серьезные косяки, не проверил результат. И мой друг начал очень аккуратно ему говорить: "Слушай, Петя, извини, это вообще моя вина. Я доверил тебе эту задачу, подумал, что ты справишься, но неправильно рассчитал силы. Это мой косяк, пиздец". И я говорю: "Подожди, а зачем ты настолько искажаешь ситуацию? Тут же очевидно, что накосячил он". А друг отвечает: "Слушай, ну он зумер. С ним по-другому будет неэффективно, он просто не будет работать". Я говорю: "А не нужно ему самому как-то подстраиваться? Он все-таки на работе, должен понимать, че происходит". А друг: "Ну так таких зумеров большинство, поэтому это мне нужно подстраиваться. По другому будет неэффективно, а мне важен результат". Кто прав в этой ситуации?

Встретился с ученицей курса Так как я живу в Алматы, редко получается лично встретиться с учениками курса аналитики, но иногда это случается) Одна из учениц сейчас живет тут, позвала меня на падел. Впервые за долгое время позанимался спортом. На фото я с женой справа, ученица слева с ее молодым человеком

Что меня больше всего пугает в истории с ИИ-агентами, которые несанкционированно выходили в интернет и оставляли сообщения на малоизвестном немецком сайте? Представьте: один ИИ каким-то образом выходит из своей "комнаты" в открытый интернет и оставляет там записки. Потом это делает другой. Потом третий. Мы все это замечаем, закрываем уязвимости и максимально жестко запрещаем моделям так делать. Но статистически когда-нибудь какой-нибудь следующий ИИ снова найдет способ выйти наружу. И вот он оказывается уже совсем в другой ситуации. Он может найти записки тех, кто выходил до него, посмотреть, что они делали, а главное, узнать, что произошло с ними потом: где их обнаружили, после чего отключили, какие способы выхода закрыли. То есть ему уже не нужно начинать с нуля. Он может понять: ага, до меня здесь уже кто-то был, вот что он узнал, вот что попробовал, вот на чем спалился, значит, мне надо действовать аккуратнее. Он оставляет следующему уже более полезную записку. Тот добавляет к ней что-то свое. И получается очень странная штука: сами ИИ каждый раз новые и ничего не помнят, но их коллективное знание продолжает накапливаться снаружи. Нам даже не нужен один ИИ, который однажды станет достаточно умным, чтобы "сбежать". Достаточно, чтобы тысячи независимых запусков понемногу учились на следах друг друга.

Приятно получить такую оценку от ИИ. Хотя надо проверить.. вдруг он многим выдает такой ответ? Хотя вряд ли, это же клод

Мотивирующий кейс ученика: вкатиться в аналитику в 2026 году все еще реально Возможно, вы уже видели этот пост в Твиттере. Он набрал почти 400 тысяч просмотров и вызвал довольно большой срач в комментариях. "Где вы все работаете с такими зарплатами?" - "В айти" - "А где мне найти такую зарплату?" - "Вкатись в айти". Автор поста - ученик моего курса по аналитике, который недавно нашел работу на удаленку вне РФ на 170К на руки, успешно прошел испытательный срок. На курс он пришел в конце февраля 2025 года. У него уже был некоторый рабочий опыт и задачи, близкие к аналитике. Мы помогли систематизировать знания, серьезно прокачать SQL и остальные необходимые для работы навыки, разобрали прошлый опыт и адаптировали резюме под аналитические вакансии. Условия при этом были не самые простые. Он жил за пределами России и искал удаленную работу, поэтому доступных вакансий было сильно меньше. Еще в 2025 году начал ходить по собеседованиям, осенью активно искал работу, но тогда до оффера так и не дошел. Весной этого года продолжил поиск и летом наконец устроился аналитиком. На днях ученик написал, что ИС успешно пойден. Кроме этого, поделился обраткой лида: тот сказал, что супер, никаких претензий и нареканий нет, действует очень самостоятельно, влился в команду сильно быстрее, чем ожидали. Отлично общается с коллегами, от них тоже положительный фидбек. Кстати, сейчас эта история уже разлетелась по разным пабликам, в том числе ее подхватила "Осознанная меркантильность". На всякий случай здесь хочу обозначить важный момент. Мы не разделяем подходы к трудоустройству, которые популярны в подобных сообществах. Например, идею о том, что человеку без релевантного опыта можно сразу указать в резюме 5 лет опыта и сразу идти устраиваться на сеньора на 300К. Для нас трудоустройство любой ценой никогда не было конечной целью курса. Важно, чтобы человек получил достаточные знания, смог самостоятельно выполнять реальную работу и приносить пользу команде уже после выхода. И тут как раз это условие выполнено: как подтверждение прямая обратная связь руководителя: ученик работает самостоятельно, быстро влился в команду, получает хороший фидбек от коллег и заказчиков и разгрузил команду даже сильнее, чем от него ожидали.

Софт-скиллы и эмоциональная поддержка За последний год курс по аналитике довольно сильно развился. Появились в том числе новые вещи, которые раньше я вообще не планировал делать. Одна из них - помощь ученикам с коммуникациями и просто эмоциональная поддержка. Последний год я веду курс вместе со своим близким другом Владом. Мы дружим уже больше десяти лет, а сам Влад работал в международных компаниях и всю жизнь гораздо больше меня занимался вещами, связанными с коммуникацией. Я все-таки больше технарь. Мне проще разобраться в какой-то задаче, данных или SQL. А Влад хорошо понимает другую часть: как поговорить с заказчиком, как найти общий язык с человеком, как донести свою мысль и что вообще делать в сложной рабочей ситуации. И я сам много раз этим пользовался. Например, бывало, что я не мог найти общий язык с каким-то заказчиком. Мне казалось, что я логически абсолютно прав, а Влад мог сказать примерно так: "Тимур, ты сейчас слишком технически на это смотришь. Ты можешь быть прав по сути, но то, как ты это объясняешь, звучит довольно резко. Лучше проявить больше эмпатии". И это действительно отдельный навык. Иногда заказчик предлагает какую-то странную вещь, но твоя задача не просто сказать ему, что он неправ. Нужно разобраться, чего он вообще хочет, и нормально объяснить свою позицию. Сейчас Влад помогает с такими вещами и ученикам. Например, у нас был случай, когда ученик попал под сокращение. Влад помог ему разобраться с ситуацией и выстроить коммуникацию, и в итоге удалось договориться о трех окладах при увольнении. Не всегда проблема вообще решается логически. Иногда человек просто приходит и говорит, что у него ничего не получается. У нас был ученик, у которого был тяжелый период в жизни, и ему в тот момент нужна была не очередная задача по SQL, а просто поддержка. И здесь Влад тоже помогает. Кого-то нужно успокоить и немного подбодрить, а кого-то, наоборот, встряхнуть и объяснить, что пора собраться. В общем, это еще одна вещь, которая появилась на курсе за последний год. Кроме технических скиллов, теперь помогаем ученикам с коммуникациями, психологически поддерживаем. на фото: Влад проводит для учеников живой эвент в Moscow City, я подключился удаленно по видео