Практика на максимум: как устроены симуляторы для аналитиков и ML-инженеров

Учиться без практики — значит терять время. Рассказываем, как получать опыт уже во время обучения: решать реальные задачи, с нуля строить решения и защищать их перед командой.

Как устроены симуляторы

Симуляторы — программы обучения, которые имитируют работу в настоящей компании. Все, как у будущих пилотов. Перед тем как сесть за настоящий самолет, они часами тренируют навыки на авиасимуляторах.

Так и тут: вы не учите теорию в вакууме, а погружаетесь в рабочую реальность. Получаете задачу, исследуете данные, строите прототип решения, презентуете его и оформляете результат в виде кейса для портфолио. Так нарабатываете опыт, который можно показать работодателю.

В зависимости от конкретного симулятора, в программу входят:

• Реальные задачи бизнеса. Например, спрогнозировать, сколько товаров продастся на следующей неделе, или выявить клиентов, которые могут уйти. То есть это типичные задачи, с которыми сталкиваются аналитики и ML-инженеры.
• Командные проекты. Студенты распределяют роли и обязанности, работают вместе над кейсом и защищают свое решение перед экспертами.
• Востребованные инструменты. Python, SQL, ClickHouse, FastAPI, MLFlow — обучение проходит на инфраструктуре, которую используют в настоящих командах.
• Поддержка. Сложные темы, нетипичные задачи, ошибки — все это не так страшно, когда рядом наставники, готовые делиться опытом.
• Эталонные решения. После сдачи работы можно изучить разбор от эксперта: код, комментарии, объяснение логики. Например, вы написали запрос на 15 строк, а эксперт показывает, как уложиться в три. Такие открытия формируют насмотренность и ускоряют рост.

Цель таких программ дать не просто знания, а навыки, которые пригодятся на работе.

Почему стоит учиться на таких программах

На симуляторах вас ждут:

1. Гибкость. Можно учиться в комфортном темпе, а на некоторых программах — выбирать уровень сложности задач и проходить только нужные блоки.
2. Практика. Задачи симулируют реальную работу с данными. Сможете ощутить себя действующим специалистом — аналитиком, инженером, продактом. Научитесь быстро находить решения и обосновывать их.
3. Усиление резюме и портфолио. На многих симуляторах есть кейсы, которые помогают сформировать доказуемый опыт. У вас будет, что показать работодателю: свою модель прогнозирования продаж, оптимизированный ETL-процесс, визуализацию данных в интерактивной панели.

Какие бывают симуляторы

Разберем на примере программ karpov.courses.

Симулятор Data Science

Это образовательная подписка на материалы по аналитике, машинному обучению и работе с ИИ. Сможете взять в работу реальные бизнес-задачи — например, прогноз продаж или построение рекомендательной системы — и решить их самостоятельно от начала до конца.

Формат максимально приближен к реальности —  нужно писать код, тестировать гипотезы, строить пайплайны. Можно практиковаться одновременно в двух направлениях: решать задачи от команды курса и объединиться с другими студентами и создать уникальный пет-проект. Подробнее о том, как устроен курс, рассказали в видеоролике.

Основное о программе

Сложность. Для тех, у кого есть база в аналитике и/или машинном обучении: Python, SQL, устройство моделей, статистика.

Длительность. Можно оформить подписку на 3, 6 или 9 месяцев и проходить материалы в комфортном темпе.

Инструменты. ClickHouse, PostgreSQL, FastAPI, MLFlow, DVC, Spark, Redash, Docker, Pytest, PyTorch, Gitlab. Подробнее — в полной программе обучения.

Стоимость. Подписка на 30 дней — 25 000 ₽, на 60 дней — 45 000 ₽, на 90 дней — 61 000 ₽.

Результаты обучения

На «Симуляторе Data Science» вы сможете на практике:

• программировать на Python — работать с классами, функциями и обработкой ошибок, ускорять задачи и создавать автоматические решения;
• собирать, хранить и анализировать данные, строить отчеты и вычислять ключевые метрики бизнеса;
• строить модели, которые предсказывают спрос, продажи и поведение клиентов;
• создавать системы рекомендаций и динамического ценообразования;
• разбираться в NLP-технологиях и работать с языковыми моделями;
• упаковывать решения в Docker, управлять версиями данных и моделей, чтобы все работало надежно в реальном бизнесе;
• проверять гипотезы, оценивать влияние изменений на пользователей и бизнес;
• сегментировать пользователей и товары для персонализированных предложений.

Все темы и инструменты можно посмотреть в полной программе обучения.

Симулятор аналитика

Программа имитирует прохождение стажировки в реальной компании — идеальный вариант для тех, кто хочет с головой погрузиться в работу с данными.

Вы окажетесь в роли стажера в молодом стартапе и должны будете с нуля выстроить аналитические процессы: дашборды, продуктовую аналитику, ETL, систему алертов. Все — под чутким руководством и с поддержкой более опытного коллеги. О том, что еще ждет вас на курсе, рассказал Анатолий Карпов — один из экспертов симулятора.

Основное о программе

Сложность. Для тех, кто владеет базовыми навыками в аналитике: работа с SQL и Python, понимание статистики.

Длительность. 8 недель — с учетом проверки домашних заданий.

Инструменты. Clickhouse, JupyterHub, Redash, Superset, Gitlab, Airflow, Orbit. Подробнее — в полной программе обучения.

Стоимость. Базовая версия — 44 000 ₽, с карьерной поддержкой — 52 000 ₽.

Результаты обучения

На «Симуляторе аналитика» вы научитесь:

• работать с репозиториями и базами данных;
• создавать продуктовые дашборды и отчеты;
• настраивать Telegram-бота и алерты;
• рассчитывать Retention и проверять корректность сплитования с помощью А/А-тестов;
• анализировать A/B-тесты классическими и специализированными статистическими методами;
• исследовать данные и распределения для правильного выбора статистического критерия;
• оценивать размер выборки методом Монте-Карло;
• строить и валидировать прогнозные модели с библиотекой Orbit;
• анализировать неэкспериментальные данные с помощью метода CausalImpact;
• организовывать ETL-процессы через Airflow.

Симулятор A/B-тестов

Курс целиком посвящен экспериментам. Вы с нуля освоите полный цикл А/В-тестов: от формулировки гипотез до анализа результатов. 

Есть две версии — базовая и продвинутая. Первая подходит продактам и маркетологам, которые хотят детально разобраться в принципах A/B-тестирования. Особых навыков на старте не нужно. А вторая версия с более сложными механиками ориентирована на специалистов с навыками программирования на Python.

Больше о симуляторе — в видеоролике с экспертом курса Валерием Бабушкиным.

Основное о программе

Сложность. Для базовой версии достаточно школьной математики, а для продвинутой — понадобится знание Python с библиотеками, теории вероятности и статистики.

Длительность. Можно изучать материалы в комфортном темпе в течение года, но команда симулятора рекомендует проходить его за 2-3 месяца. Уроки открываются последовательно — один за другим.

Инструменты. Google Sheets, Excel, учебная платформа для А/B-тестов, Python (для продвинутой версии). Подробнее — в полной программе обучения.

Стоимость. Базовая версия — 38 500 ₽, продвинутая — 49 500 ₽.

Результаты обучения

На «Симулятор А/В-тестов» вы научитесь:

• использовать знание статистики для анализа данных и тестирования гипотез;
• формулировать гипотезы и проверять их — даже сразу несколько;
• правильно проектировать эксперименты, рассчитывать выборку и минимальный эффект;
• оценивать дизайн продукта до запуска с помощью A/A и A/B-тестов на исторических данных;
• строить доверительные интервалы и принимать решения на основе статистически обоснованных данных;
• повышать чувствительность тестов, выявлять значимые эффекты даже при ограниченном объеме данных;
• выбирать подходящие метрики и контролировать качество экспериментов;
• применять стратификацию и методы вроде CUPED для более точных и эффективных тестов;
• грамотно распределять трафик между тестами и анализировать ratio-метрики;
• строить полный пайплайн А/В-тестирования и применять его в реальных проектах, избегая преждевременных выводов.

Симулятор SQL

Это интерактивный SQL-тренажер. Здесь вы сможете поработать в реальном рабочем окружении и научитесь решать нетривиальные задачи. Узнаете на практике, как переводить запросы с языка бизнеса на язык аналитики, формулировать и проверять гипотезы, визуализировать результаты анализа и строить интерактивные дашборды.

Формат обучения — асинхронный. Вам будут доступны все уроки, сможете проходить их в комфортном темпе. Узнайте, какие задачи сможете решать, в видео от Анатолия Карпова.

Основное о программе

Сложность. Подходит для студентов любого уровня. Обучение начинается с основ, поэтому справятся даже новички.

Длительность. Можно осваивать материалы в своем темпе, но команда курса рекомендует пройти симулятор за 1,5 месяца. Этого времени достаточно для изучения теории и отправки практических заданий.

Инструменты. SQL, PostgreSQL, Redash. Подробнее — в полной программе обучения.

Стоимость. Обучение полностью бесплатное.

Результаты обучения

На «Симуляторе SQL» вы научитесь:

• составлять простые и сложные SQL-запросы;
• объединять таблицы, использовать подзапросы и оконные функции;
• проверять гипотезы и принимать решения на основе данных;
• анализировать бизнес-данные и визуализировать результаты в Redash;
• решать реальные продуктовые задачи без помощи других специалистов;
• рассчитывать ключевые метрики;
• формировать интерактивные дашборды.

Как выбрать симулятор

Ориентируйтесь на ваши цели, уровень подготовки и навыки, которые хотите освоить. Подготовили таблицу, которая поможет вам наглядно сравнить симуляторы и выбрать тот, который подойдет вам.