Главная › Python для анализа данных — Обучение с ментором
[АКТИВЕН]
// Наставник v2.0

Код для данных:
Python для анализа данных

Привет, я Анатолий. 9 лет опыта в Магнит, Ростелеком, Альфа. Строю твой путь в IT без лишней мишуры. Оплата менторства — только после получения оффера.

Бесплатная консультация Отзывы ВЕРИФИЦИРОВАНЫ Телеграм-канал
100+ Собеседований разобрано
25+ Аналитиков нанято лично
x13 Рост дохода за 3 года
Анатолий Гарьковенко — ментор по SQL и аналитике данных
Стек
SQL & СУБД
Опыт Работы
9 ЛЕТ В IT
МАГНИТ / РОСТЕЛЕКОМ / АЛЬФА
// Why Me

Я играющий тренер.
Тимлид, который знает, как хакнуть рынок.

MAGNIT
ROSTELECOM
ALFA-BANK

9 лет в IT

Прошел путь от стажера до Team Lead. Провёл 100+ собеседований и нанял 25+ аналитиков. Я знаю, на чем "валятся" новички, и как это исправить.

Рост дохода

За 3 года увеличил свою зарплату. Научу тебя делать так же.

x13

База и инструменты

Даю только актуальный стек:

SQL (Advanced)
Базы данных / Архитектура
Tableau / BI
def get_offer(you):
  skills = learn_sql()
  cv = fix_resume()
  return "SUCCESS"

# Running script...

Упаковка под ключ

Резюме, которое проходит HR-фильтры. Портфолио с реальными кейсами. Легенда для "усиления" опыта.

OFFER • SALARY • CAREER • OFFER • SALARY • CAREER •

Готов хакнуть рынок? Врываемся в IT прямо сейчас

Бесплатная консультация
Бесплатная консультация
Напиши — разберём твой случай
Телеграм-канал
Полезный контент, лайфхаки
// Принципы наставничества

Чего я НЕ делаю
в аналитике данных

Не учу строить графики ради графиков

Каждый дашборд и отчет должен отвечать на конкретный вопрос бизнеса и помогать зарабатывать или экономить деньги.

Не замыкаюсь на одном BI-инструменте

Учу логике моделирования данных (Star/Snowflake schema), которая одинаково работает в Power BI, Tableau и Superset.

Не гружу сложной оторванной математикой

Изучаем только ту прикладную статистику, которая нужна в реальных A/B тестах и оценке доверительных интервалов.

Не даю шаблонных проектов с Kaggle

В вашем портфолио будут сквозные коммерческие кейсы с расчетными юнит-экономиками и воронками конверсий.

Система набора: загрузка 80%
02
места

Личное менторство
до оффера

  • Полный стек: SQL, СУБД, BI, ETL
  • Личная работа без кураторов
  • Упаковка резюме и легенда опыта
  • Подготовка к тех. собесам
  • Оплата только за результат
50 000 ₽
25 000 ₽
Предоплата

Остальное — с первой ЗП

Забирай свой оффер в IT

Бесплатная консультация
Бесплатная консультация Телеграм-канал
// Критерии отбора

Кому подойдёт
этот путь

Начинающим аналитикам

Кто хочет получить полноценную профессию Data / BI / Product Analyst и зарабатывать от 140 000 ₽ на старте.

Маркетологам и продакт-менеджерам

Кому нужно самостоятельно оценивать эффективность каналов, считать юнит-экономику и проверять продуктовые гипотезы.

Бизнес- и системным аналитикам

Кто хочет усилить свои технические компетенции инструментами SQL, Python, BI и когортного анализа.

Специалистам смежных IT-ролей

Тестировщикам, саппорту и проектным менеджерам, желающим перейти в высокооплачиваемую нишу данных.

Твой результат

Твой багаж
на финише:

Мы не просто учим инструменты. Мы готовим тебя к реальной работе в крупных компаниях.

База и инструменты

Уверенный SQL, СУБД, работа с дашбордами и базами данных.

Портфолио

Кейсы на реальных данных, которые не стыдно показать тимлиду.

Уверенность

Готовность к любым вопросам на собеседовании и тех. интервью.

Оффер

Чёткая дорожная карта и поддержка до момента выхода на работу.

Готов собрать свой профессиональный билд?

Бесплатная консультация
Бесплатная консультация Телеграм-канал
Python в аналитике

Roadmap: 6 недель практического Python (Pandas, NumPy, EDA)

Python — главный инструмент аналитика, когда возможностей SQL уже недостаточно. Учимся автоматизировать отчеты, парсить данные и строить продвинутую аналитику.

Неделя 1

Основы языка для работы с данными

Списки, словари, генераторы списков (list comprehensions), функции, обработка исключений и работа с файлами.

Неделя 2

Библиотека Pandas: структуры Series и DataFrame

Чтение данных из CSV, Excel, баз данных (SQLAlchemy). Фильтрация, выборка строк по .loc и .iloc, очистка пропусков.

Неделя 3

Трансформация и группировка данных

Операции .groupby(), агрегатные функции, сводные таблицы .pivot_table(), соединение датафреймов pd.merge() и pd.concat().

Неделя 4

Анализ временных рядов (Time Series)

Работа с датами pd.to_datetime, ресемплинг по неделям и месяцам, расчет скользящих метрик и сдвигов .shift().

Неделя 5

Исследовательский анализ данных (EDA) и графики

Поиск аномалий, корреляционный анализ, визуализация распределений с помощью Seaborn и Plotly.

Неделя 6

Автоматизация и сквозной дата-пайплайн

Скрипт выгрузки данных из базы через SQL → очистка в Pandas → генерация Excel-отчета с отправкой в Telegram-канал.

Разбор кейса с собеседования

Кейс с собеседования: Векторизация в Pandas против медленных циклов

Практика менторства

Требуется рассчитать скор клиента на датасете из 3 000 000 строк. Цикл `for row in df.iterrows()` выполняется 14 минут. Как ускорить расчет до 0.2 секунды?

python solution 
import numpy as np
import pandas as pd

# МЕДЛЕННЫЙ ВАРИАНТ (Никогда не делайте так на собеседовании!):
# for idx, row in df.iterrows(): ... (14 минут)

# БЫСТРЫЙ ВЕКТОРИЗОВАННЫЙ ВАРИАНТ через numpy.select (0.18 секунды!):
conditions = [
    (df['orders_count'] >= 10) & (df['total_spent'] > 50000),
    (df['orders_count'] >= 3) & (df['total_spent'] > 10000),
    (df['orders_count'] >= 1)
]
choices = ['VIP', 'Active', 'New']

df['customer_segment'] = np.select(conditions, choices, default='Dormant')
Разбор от ментора Анатолия:

На интервью по Python проверяют, понимает ли кандидат принцип векторизации в NumPy/Pandas. Использование iterrows() на больших объемах — мгновенный ред-флаг для нанимающего лида.

SELECT * FROM market_data WHERE mentor = 'Anatoly'
df.groupby('offer').mean()
UPDATE career SET salary = salary * 2
JOIN success_path ON mentor_guidance
Формат работы

Как проходит
прокачка

01

Созвоны 1-на-1

Встречаемся раз в неделю (или чаще по согласованию). Никаких записанных лекций — только живое общение и разбор именно твоих вопросов.

02

Домашние проекты

Ты решаешь реальные аналитические задачи. Я проверяю код, логику и даю подробный фидбек, как это сделали бы в топовой компании.

03

Поддержка 24/7

Есть вопрос по SQL или не получается проект? Пишешь в ТГ — разбираемся вместе. Не нужно ждать следующего созвона.

04

Пет-проект

Создаем мощный проект для твоего портфолио на реальных данных, который закроет все вопросы техлида на собеседовании.

Готов запустить
процесс найма?

Бесплатная консультация
Бесплатная консультация Телеграм-канал

Инвестиция в ОФФЕР

Выбери свой уровень доступа в IT

// ЭТАП_01: АУДИТ

Первая встреча

Бесплатный первичный разбор твоего запроса. Определим точки роста за 30-60 минут.

0 ₽
Бесплатно
  • Анализ текущих навыков
  • Построение Пошаговый план
  • Ответы на любые вопросы
Бесплатная консультация
СВОБОДНЫХ МЕСТ
В ЭТОМ МЕСЯЦЕ:
02
// ЭТАП_02: НАСТАВНИК

Сопровождение

Веду тебя за руку от первых шагов до первого рабочего дня. Полная ответственность за результат.

25 000 ₽
ПРЕДОПЛАТА + 100% ОТ ОФФЕРА
  • Личная работа 1-на-1
  • Хард-скиллы (SQL, СУБД, BI)
  • Упаковка резюме + Легенда
  • Поддержка на испытательном сроке
Бесплатная консультация
// ЭТАП_03: РОСТ

Увеличение ZP

Для действующих аналитиков, которые засиделись на месте и хотят кратного роста дохода.

25 000 ₽
ПРЕДОПЛАТА + 100% ОТ ОФФЕРА
  • Стратегия перехода в Tier-1
  • Прокачка до Middle/Senior
  • Переговоры о повышении
Бесплатная консультация
Бесплатная консультация Телеграм-канал
// REPUTATION & VERIFICATION SYSTEM

Те, кто уже в системе

НЕЗАВИСИМЫЙ АУДИТ IT-MENTORS
Регламент проверки
10 критериев аудита
Офферы, договоры, логи задач и созвонов. Оценка < 6 баллов — отказ
Независимый менеджер
Live-проверка третьей стороной без коммерческой выгоды в менторе
Тайный контроль
Прямой опрос авторов отзывов и еженедельный повторный аудит
Фильтр 30+ дней
Публикация только после реального обучения и выхода на работу

Частые вопросы

Нужен ли Python Data Analyst?
Да, это второй по важности навык после SQL. Автоматизация, сложные расчёты, визуализация.
Сложно ли учить Python для аналитики?
Python для аналитики проще, чем для разработки. Нужны только библиотеки: Pandas, NumPy, Matplotlib.
Сколько времени нужно на Python?
База — 1-2 месяца. Pandas для анализа — ещё 1-2 месяца.
Кто будет меня учить?
Учить буду лично я (Анатолий Гарьковенко), у меня нет кураторов и помощников. Все занятия, разбор задач и код-ревью проходят индивидуально 1 на 1 со мной.
Когда я должен оплатить оставшуюся часть?
Основную часть вы оплачиваете только после того, как подпишете оффер и выйдете на работу. Первая консультация и аудит резюме — бесплатно.

📚 Похожие статьи

SQL для аналитиков данных
Персональное менторство →
Карьера аналитика данных
Персональное менторство →
Аналитик данных с нуля
Персональное менторство →