Мathshub

🎙Конференция «Женский Голос 2026» (Women Talk) - DAY 1 🎙 Сообщество Women in Big Data Russia в партнерстве со «Школой 21» приглашает Вас на ежегодную конференцию «Женский Голос 2026» (Women Talk), посвященную развитию карьеры и профессиональному мастерству в сфере больших данных и аналитики. 🔖24 апреля - Международный день девушек в информационно-коммуникационных технологиях. Дамы и господа, мы хотим разделить этот праздник вместе с вами, приглашаем всех 💜 ➡️В первый день конференции поговорим про Discovery: идеи проектов. Понимание потребностей пользователя, определение требований и разработка концепции продукта. Программа первого дня конференции: 🔵Акманова Елизавета Спикер, автор и преподаватель курсов по интеграциям и архитектуре, координатор закрытого клуба системных аналитиков Tech Analyst Club Как перестать ставить счётчики наугад и начать собирать полезную веб-аналитику 🟣Разберём, какие метрики в веб-аналитике действительно имеют смысл, а какие создают иллюзию контроля и не помогают принимать решения. 🟣Посмотрим, как настроить сбор данных о клиентах: от базовых показателей до событий и целей на примере Яндекс Метрики. 🟣Узнаете, как выбрать именно те параметры, которые отвечают на бизнес-вопросы, и не утонуть в бесконечных отчётах. 🔵Лемдясова Екатерина Студентка РОСБИОТЕХ, 3 курс прикладной информатики, ex ИПУ РАН Когнитивные профили и языковые модели: гибридный подход для решения проблемы холодного старта рекомендательных систем Холодный старт в рекомендательных системах - это момент, когда алгоритм знает о пользователе почти ничего, но именно от первых показов зависит, останется человек или уйдёт. 🟣Разберем, что такое когнитивные профили VARK, как большие языковые модели помогают их симулировать и почему такой гибрид способен сделать выдачу осмысленнее. 🟣Узнаете историю исследования — от идеи до работающего пайплайна с открытым кодом, о неудачных гипотезах и неожиданных результатах, которые получили на MovieLens, Serendipity и Taobao. 🟣Получите несколько советов , кто хочет погрузиться в сложную исследовательскую тему. 🔵Колесникова Полина Аналитик по стратегии, со-директор Women in Bid Data Меньше данных, больше смысла: как упростить анализ рынка без потери качества. 🟣Обсудим, зачем бизнесу нужен анализ рынка и как выстроить его грамотно. 🟣На реальных кейсах разберём типичные ошибки и посмотрим, как ИИ-инструменты уже сегодня позволяют сократить время на исследование в разы, не теряя в качестве результата. 🔵ДружининаАлександра Директор по GEN AI продукту в Rocket Control, Ex Senior Product Manager в AI центре Т-Банке, Ex ML Product Manager VK. Co-owner консалтингового стартапа brAInstormers.ru Как успешно продавать и внедрять AI внутри компании Многие AI-продукты и инициативы не доходят до реального использования не из-за качества моделей, а из-за сопротивления, непонимания и страха людей. В докладе разберем: 🟣 Почему классический discovery не покрывает внедрение 🟣 Какие страхи и барьеры возникают у пользователей и команд 🟣 Как правильно формулировать ценность AI, чтобы не вызывать сопротивление 🟣 Какие практики помогают “продать” ваше решение внутри компании 🟣 Как доводить внедрение AI от идеи до реального использования. ❗️ Встречаемся офлайн, 24 апреля 19:00 МСК на площадке «Школы 21» • Начало регистрации в 18.00 📢 Регистрация открыта: • Офлайн в Москве • Онлайн 25 апреля 15.00: • Онлайн ❗️Обратите внимание, для очного участия регистрация обязательна Анонс спикеров второго дня конференции совсем скоро, следите за новостями!🔵

Дорогие друзья! 🎈В этом году сообществу Women in Big Data исполняется 10 лет!🎈 В честь этого события мы приглашаем вас на саммит, который состоится 7 октября в 19.00 по МСК. 🔜Регистрация доступна по ссылке Мы растём и развиваемся все эти годы благодаря вашей вере в нас! Наша главная цель — быть опорой для тех, кто хочет войти в IT и построить успешную карьеру. Чтобы вдохновить вас, мы собрали спикеров, которые прошли этот путь. Они поделятся своими историями: как начинали, с какими трудностями сталкивались и какие секреты помогли им добиться карьерного роста. 🟣Карьерный путь от воспитателя детского сада до COO Спикер: Борчанинова Полина, ментор программы Woman in Tech, сертифицированный Scrum Master, Head of Project Management Office, COO, Senior Project Manager 7+ лет опыта, Спикер PM Community. Как сменить вектор развития, рисковать и добиться успеха. Обсудим work-life balance, и как совмещать множество ролей и не выгорать. 🟣Как я из флориста стала AI продакт-лидом Спикер:АлександроваЛола, AI Lead Центра интеллектуализации МТС, эксперт по внедрению ИИ в цифровые продукты, AI-визионер, спикер, автор канала LolaGPT Pro Max 2.0. Расскажет про свой переход в IT после 10 лет работы в творческом бизнесе вне найма, даст советы по переходу, расскажет про скилл-сет, необходимый для работы AI продактом, и как его наработать. 🟣Переезд в новую страну – как интегрироваться в «IT-тусовку» Спикер: Акчурина Диана, эксперт по маркетинговым коммуникациям для технологических компаний, автор телеграм-канала Без Бюджета. Расскажет о переезде, выборе места для жительства, интеграции как в русскоязычное, так и в международное пространство, поиске работы и заказчиков. 🟣Практический опыт создания AI-ассистентов, в том числе для карьерного консультирования в IT Спикер:Бахтиева Камила, энтузиаст в области AI и его практического применения, имеет опыт в создании веб-сайтов, лендингов и AI-ассистентов, интерес к кибербезопасности и использованию AI в этой сфере, участница международных инициатив Women4Cyber CyberDrill 2025. Поговорим о том, как использовать no-code инструменты, чтобы быстро запускать проекты и создавать лендинги, даже если вы не умеете программировать. 🟣От 10 до 350: Мой путь к масштабируемому лидерству в IT Спикер:Елисеева Ольга, руководитель технической дирекции, Инфосистемы Джет. За последние 9 лет прошла путь от руководителя команды из 9 человек до 350+. Автор телеграм-канала TeamLead. С места в career. Поделится личной историей роста. Расскажет, какие ошибки и препятствия ждут на этом пути, и как самопознание — понимание своих ценностей и сильных сторон — стало ключом к успеху. Идеально для тех, кто стремится к карьерному росту в IT, при этом хочет оставаться собой. Мы искренне благодарны всем, кто внёс вклад в развитие нашего сообщества, и с радостью примем ваши поздравления после выступлений!🥳

🚀3 ключевых навыка, без которых не возьмут в команду Многие начинающие аналитики и дата-сайентисты думают, что работодателям важны только технические навыки: умение писать SQL-запросы, владение Python или знание ML-моделей. Но на практике компании всё чаще отдают предпочтение тем кандидатам, кто умеет не только «кодить», но и приносить реальную ценность бизнесу. Вот 3 навыка, которые сегодня решают при отборе: 1️⃣ Умение презентовать результаты: мало построить модель или собрать дашборд, важно уметь донести выводы так, чтобы их понял бизнес. 2️⃣ Критическое мышление: хороший специалист не принимает данные «как есть», а умеет проверять гипотезы, замечать ошибки и находить инсайты. 3️⃣ Навыки командной работы: в реальных проектах придётся взаимодействовать с аналитиками, инженерами и менеджерами. Здесь важны коммуникация и ответственность. 💡 Хорошая новость: все эти навыки можно прокачать! В нашей школе работает карьерная программа, которая помогает студентам не просто выучить профессию, но и успешно выйти на рынок: - карьерные лекции с экспертами, - индивидуальный трек под ваш бэкграунд, - 3 личные встречи с карьерным коучем. 👉Записывайтесь на бесплатную консультацию, чтобы построить карьеру в Аналитике или Дата-сайенс и попасть в команду мечты.

📊Тренды в Дата-сайенс и аналитике Мир данных развивается с невероятной скоростью: компании внедряют искусственный интеллект, автоматизируют аналитические процессы и ищут специалистов, способных превращать огромные потоки информации в реальные бизнес-решения. 1️⃣Databricks прогнозирует $4 млрд годового дохода благодаря резкому росту спроса на AI‑решения. Компания активно расширяет продукты для анализа данных и запускает новые платформы для работы с ML и генеративным ИИ. 2️⃣Databricks открывает R&D‑центр в Индии и увеличивает команду на 50 %. Планируется обучение сотен тысяч специалистов через внутреннюю Data+AI Academy. 3️⃣Google Cloud представила шесть новых AI‑агентов для автоматизации работы data engineers, аналитиков и разработчиков. Агентам можно поручать подготовку данных, визуализации, CI/CD‑процессы и другие рутинные задачи. 4️⃣Важность данных как конкурентного преимущества: CEO Clearwater Analytics подчеркнул, что в эпоху генеративного ИИ компании выигрывают те, кто умеет быстро превращать данные в бизнес-решения. Чтобы оставаться конкурентоспособными, компании нуждаются в профессионалах, которые умеют работать с современными инструментами, строить модели, анализировать поведение пользователей и быстро реагировать на изменения рынка. 🎓Почему это важно для вас Рынок Дата Аналитиков и Дата-сайенстов растёт, компании переходят на «умные» решения и ищут специалистов, способных превращать данные в инсайты и бизнес‑результаты. В нашей школе вы научитесь: - собирать, чистить и анализировать данные; - строить модели и визуализировать результаты; - работать с современными AI-инструментами, как Databricks и Google Cloud AI; - применять знания на реальных проектах, чтобы быть готовыми к рынку. 👉Записывайтесь на бесплатную консультацию — разберём ваш уровень и составим индивидуальный путь обучения.

📊Перспективы профессий Аналитик данных и Дата-сайентист в 2025 году Если в 2015-м аналитик данных был редкостью, а дата-сайентист звучал как «профессия будущего», то в 2025-м это уже профессии настоящего. Но спрос на специалистов не только не снизился — он продолжает расти. Аналитик данных В 2025 году компании особенно ценят тех, кто умеет быстро структурировать большие массивы информации и превращать их в простые и понятные отчёты. Аналитики помогают бизнесу принимать решения в реальном времени — от маркетинга до финансов. Даже при развитии ИИ автоматизировать эту роль полностью невозможно, потому что именно аналитик переводит «язык цифр» на язык бизнеса. Дата-сайентист Дата-сайентисты остаются «архитекторами будущего». Именно они создают модели машинного обучения, генеративного ИИ и прогнозирования. В 2025-м внимание компаний смещается к прикладным задачам: не просто экспериментировать с моделями, а внедрять их в продукты и бизнес-процессы. Здесь важны навыки Python, ML и умение доводить проект до практической ценности. Что это значит для вас? Обе профессии останутся в числе ключевых на рынке труда ближайшие годы. Умение работать с данными — это компетенция, которая открывает двери в IT, финансы, маркетинг, образование и даже государственные проекты. В нашей школе вы можете освоить профессию «Аналитик данных» или «Дата-сайентист» с нуля: теория, практика, менторы и карьерное сопровождение помогут быстро выйти на рынок и занять востребованную позицию. А также, выпускница программы профессий «‎Аналитик данных»‎ Марина Раева поделилась о том, как проходили процесс обучения и поиска работы, а также рассказала, как карьерная поддержка помогла при прохождении собеседований. → Смотреть видео 👉Записывайтесь на бесплатную консультацию, чтобы понять, какая роль ближе именно вам!

📌 Дайджест программ от Mathshub Мы собрали для вас наши направления обучения, чтобы было проще сориентироваться и выбрать свой путь. 🔹Аналитик данных Вы освоите SQL, Excel, BI-системы и научитесь превращать «сырые» данные в понятные отчёты и дашборды. Именно аналитики помогают бизнесу принимать решения «здесь и сейчас»: от оптимизации рекламных кампаний до оценки продаж и построения прогнозов. — Подходит тем, кто любит порядок, системность и хочет быстро начать карьеру в данных. 🔹Дата-сайентист Это более глубокое погружение в Python, машинное обучение и исследовательский анализ данных. Дата-сайентисты создают модели, прогнозируют поведение пользователей и находят скрытые закономерности в информации. — Подходит тем, кому интересно экспериментировать, копаться в алгоритмах и создавать решения «про будущее». 🔹Карьерная программа Если вы пока не уверены, какое направление выбрать, или хотите быстрее выстроить путь в профессии — эта программа для вас. В ней мы: — проводим карьерные лекции и разбираем профессии в данных, — даём личное общение и поддержку на каждом этапе, — организуем 3 индивидуальные встречи с карьерным коучем, где вы определите свои сильные стороны и составите пошаговый план развития. 👉Запишитесь на бесплатную консультацию, чтобы выбрать программу под ваш запрос.

🎯5 ошибок начинающих аналитиков и дата-сайентистов Начало пути в сфере данных всегда захватывает: новые инструменты, проекты, возможности. Но именно здесь чаще всего совершаются ошибки, которые замедляют рост. Давайте разберём ключевые: 1️⃣Фокус только на инструментах Новички часами учат Python, SQL или Power BI, но не понимают, какие задачи реально решает бизнес. В итоге знания остаются «в стол». Работодателю нужен не просто код, а решение конкретной проблемы. 2️⃣Нет портфолио Обычные курсовые работы и решённые задачки из учебников — это не портфолио. Нужно показывать реальные кейсы: анализ датасета, дашборд с визуализациями, предсказательная модель. Именно такие проекты убеждают работодателя. 3️⃣Игнорирование soft skills Аналитик или дата-сайентист не работает в вакууме. Нужно уметь презентовать выводы так, чтобы они были понятны руководителю или заказчику, а не только коллегам из IT. Умение говорить простыми словами о сложных вещах — навык, который делает вас ценным специалистом. 4️⃣Сравнение с «гуру» из интернета Кажется, что все вокруг делают state-of-the-art модели, пишут сложный код и уже работают в Google. На самом деле у каждого свой путь, и двигаться важно по шагам. Постоянное сравнение убивает мотивацию и мешает радоваться собственному прогрессу. 5️⃣Отсутствие карьерного плана Можно выучить десятки библиотек и инструментов, но без понимания, куда вы хотите прийти, знания будут рассеиваться. Кто-то мечтает о продуктовой аналитике, кто-то о научных исследованиях, а кто-то о построении рекомендательных систем. Карьерный план помогает не распыляться и двигаться быстрее. 🚀Чтобы избежать этих ошибок, мы создаликарьерную программу. В неё входят: — карьерные лекции и практические разборы, где вы поймёте разницу между ролями и найдёте свой путь, — личное общение и поддержка от нашей команды, — 3 индивидуальные встречи с карьерным коучем, на которых вы выстроите свой карьерный трек и получите пошаговый план действий. 👉Запишитесь на бесплатную консультацию, чтобы избежать «подводных камней» и быстрее выйти на сильные позиции в сфере данных.

🚀AI Journey 2025: Сбер объявил даты крупнейшей конференции по искусственному интеллекту С 19 по 21 ноября в Москве пройдёт международная конференция AI Journey 2025. Это не просто форум, а крупнейшее событие в Восточной Европе по искусственному интеллекту. В этом году организаторы обещают расширенный формат: больше внимания прикладным решениям, реальные кейсы внедрения ИИ в бизнес и науку, дискуссии с международными экспертами. На прошлогоднем AI Journey участвовали более 200 спикеров со всего мира, а в этот раз программа станет ещё масштабнее. Ожидаются треки про машинное обучение, генеративный ИИ, аналитику данных и индустриальные сценарии применения. То есть можно будет увидеть, какие технологии задают тренды прямо сейчас и чему стоит учиться, чтобы быть востребованным завтра. Почему это важно? Потому что именно такие события показывают, куда движется индустрия и какие профессии будут востребованы завтра. И уже сейчас ясно: специалисты по данным — Аналитик данных и Дата-сайентист — остаются ключевыми игроками в мире ИИ. В нашей школе мы даём теорию и практику, личное общение с командой и карьерное сопровождение, чтобы вы точно знали, куда двигаться. 📊Аналитик данных помогает бизнесу принимать решения «здесь и сейчас», превращая данные в понятные отчёты и визуализации. 🤖Дата-сайентист создаёт модели машинного обучения, прогнозы и рекомендации, задавая направление будущего. 👉Запишитесь на бесплатную консультацию, чтобы понять какая роль ближе именно вам и как встроиться в стремительно растущую индустрию

💡 Классная возможностью для тех, кто уже в IT или только делает первые шаги! С 9 сентября стартовал прием заявок в Mentor in Tech 7.0 — бесплатную программу наставничества, которую уже в седьмой раз запускают сообщества Women in Tech и Women in Big Data. 📌 Можно быть ментором, менти или и тем и другим 🎓 В программе индивидуальные сессии, вебинары, комьюнити 📅 Программа пройдет с 10 октября 2025 по 10 февраля 2026. 💼 В программе 12 направлений от Data Science до Cybersecurity. Подробнее обо всех направлениях можно узнать на сайте: mentorintech.ru ⏳Подать заявку можно до 25 сентября 2025 через Telegram-бот @MiT_Russia_Bot 📌 Все подробности о программе на записи установочной сессии - Youtube, VK, презентация. 📣 Приходите сами и приглашайте своих друзей и коллег!

🚀Аналитик данныхили Дата-сайентист: кто вы на самом деле? На первый взгляд оба из этих специалистов «работают с данными», но подход и задачи отличаются, давайте разберемся вместе: Аналитик данных — это «переводчик данных на язык бизнеса». Он берёт уже собранные данные, очищает их и превращает в отчёты, дашборды и визуализации. Работает с SQL, BI-инструментами. Главная цель — показать, что происходит в компании прямо сейчас и помочь руководителям принимать обоснованные решения. Дата-сайентист — это «исследователь и прогнозист». Он строит модели машинного обучения, прогнозы и рекомендации, экспериментирует с алгоритмами и Python-библиотеками. Его работа глубже уходит в математику, статистику и программирование. Data Scientist отвечает не только на вопрос «что происходит», но и «что будет дальше» и «почему так». Если вам ближе структурировать данные и превращать их в понятные отчёты, скорее всего, ваш путь — Аналитик данных. Если же вам интересно копаться в алгоритмах, экспериментировать и искать скрытые закономерности, то вам ближе роль Дата-сайентист. 📌 Чтобы не гадать вслепую и точно понять, какая роль подходит именно вам, мы запустили карьерную программу Mathshub. Это не просто лекции «в теории», а пошаговый путь к ясности в профессии: — Лекции и практические разборы — вы разберётесь, чем реально живут дата специалисты, какие инструменты используют и как выглядит их рабочий день. — Личное общение и поддержка — сможете задать свои вопросы и обсудить сомнения, чтобы не тратить месяцы на догадки. — 3 индивидуальные встречи с карьерным коучем — вместе определите ваши сильные стороны, выберете вектор развития и составите понятный план действий: от обучения до первых шагов на рынке. Программа подойдёт, если вы только думаете о карьере в данных или уже начали, но не понимаете, куда двигаться дальше. 👉Запишитесь на бесплатную консультацию и мы вместе разберем, какая роль ближе именно вам.

📊Яндекс открыл KIT для бизнеса 11 августа 2025 года Яндекс представил KIT — новую платформу для запуска интернет-магазинов «под ключ». В сервис встроена готовая ИТ-инфраструктура: хостинг, платёжные решения, интеграции с логистикой и аналитикой. Особенность KIT — встроенный ИИ-помощник, который помогает предпринимателям автоматизировать рутинные процессы: от настройки каталога товаров и анализа поведения покупателей до персонализированных рекомендаций клиентам. Но вместе с этим растёт и другой тренд: бизнесу нужны специалисты, которые умеют правильно интерпретировать данные, проверять гипотезы и извлекать из цифр реальные инсайты. Автоматизация снимает часть рутины, но ключевая ценность по-прежнему в людях, которые понимают, как работать с данными и строить аналитику на основе современных инструментов ИИ. Мы помогаем студентам освоить профессии Data Analyst и Data Scientist с нуля, чтобы они могли быть востребованы в компаниях, которые переходят на «умные» цифровые платформы. 👉Запишитесь на бесплатную консультацию — и мы вместе определим ваш уровень и составим индивидуальный путь в мир данных.

🚀Google делает следующий шаг в развитии ИИ! 20 августа 2025 года Google анонсировал масштабные обновления Gemini Live. Обновлённая версия получила: — расширенную визуальную осознанность — система лучше «понимает» окружающую среду, умеет интерпретировать изображения и видео в реальном времени; — глубокую интеграцию в приложения — Gemini теперь «вшивается» в экосистему сервисов Google, помогая автоматизировать задачи прямо там, где вы работаете; — упор на прикладное ИИ-ассистирование: поддержка принятия решений, быстрый анализ данных, помощь в рутинных процессах. Фактически, Google подтверждает тренд: ИИ перестаёт быть экспериментом и становится ежедневным инструментом, который меняет подход к аналитике, управлению и работе с информацией. 📊 Для специалистов в Data Analytics и Data Science это отличная новость: растёт спрос на людей, которые умеют собирать, анализировать и интерпретировать данные, строить модели и использовать ИИ-сервисы в реальных задачах бизнеса. 🎓 В нашей школе мы не только обучаем профессиям Data Analyst и Data Scientist— мы даём прикладные кейсы, реальные проекты и поддержку наставников, чтобы после курса вы могли уверенно выйти на рынок. Хотите стать частью профессии будущего? 👉Запишитесь на бесплатную консультацию — разберём ваш бэкграунд и подберём трек, который приведёт к новой карьере.