Комьюнити для тех, кто хочет разобраться в мире данных на практике: как устроены хранилища крупных компаний, что реально спрашивают на собеседованиях и как вырасти по грейду, а не только прочитать об этом.
Первый опыт с данными в медицинских продуктах — точность и качество данных здесь особенно критичны.
Финтех-хранилища, высокая нагрузка, требования к безопасности и скорости данных.
Большие объёмы данных телеком-операторов, MPP-системы в реальной эксплуатации.
Банковские данные, строгий комплаенс и требования к отказоустойчивости хранилищ.
Данные заказов и каталогов, аналитика воронки и метрики продукта в высоком темпе.
Меня зовут Вадим, я Senior системный аналитик и дата-инженер с опытом в MedTech, FinTech, Telecom, Banking и E-commerce, включая опыт в Яндексе. В канале разбираю устройство хранилищ данных, реальные задачи Senior-специалистов и то, как на самом деле устроен наём в IT-компаниях — без глянца и мотивационных лозунгов.
Менторю начинающих и практикующих специалистов: помогаю выстроить план роста, готовлю к собеседованиям, разбираю резюме и подключаюсь на испытательном сроке, если что-то идёт не по плану. Всё, что я показываю ученикам, — это материалы, которыми пользуюсь сам или проверил на реальных задачах.
«Трушная аналитика» — потому что здесь нет причёсанной теории ради теории: только то, что реально пригождается на работе и на собеседовании.
«Трушная Аналитика» выросла из личного канала в команду менторов. Каждое направление ведётся отдельно — от первых шагов в профессии до сложных архитектурных задач.
Архитектура сервисов, API, паттерны проектирования — путь от первого пет-проекта до продакшн-кода в команде.
SQL, BI-инструменты, метрики и дашборды — как задавать вопросы данным и доносить ответы бизнесу.
От статистики и Python до первых ML-моделей — путь в прикладной анализ данных и машинное обучение без лишней теории.
Хранилища данных, ТЗ, слои ODS / DDS / CDM — направление, которое Вадим ведёт лично на основе своего текущего опыта.
Пайплайны, Airflow, Spark, Kafka — инженерная сторона данных для тех, кто хочет строить системы, а не только анализировать.
Не уверены, какое направление ваше? Напишите нам — поможем сориентироваться по вашему опыту и цели.
Спросить в Telegram ↗Формат меняется под грейд — контент никогда не «для всех сразу». Работаем и с теми, кто входит в профессию, и с теми, кто уже двигает её вперёд, независимо от направления.
Раскладываем базовые инструменты и терминологию направления по полочкам, снимаем страх перед первым техническим интервью и помогаем уверенно пройти скрининг у рекрутера.
Погружаемся в инструменты и практики своего направления — от архитектурных паттернов до продвинутых техник анализа, готовимся к переходу на позиции с большей зоной ответственности.
Проектирование систем и процессов с нуля, менторство внутри своей команды, сложные технические интервью и переговоры об оффере на позиции более высокого уровня.
Можно взять сопровождение целиком, а можно — только то, что нужно прямо сейчас.
Сопровождение от текущей точки до оффера на нужную позицию — с планом, обратной связью и поддержкой на каждом этапе.
Структурированная программа по SQL, метрикам и работе с данными для входа в профессию.
курсПуть от статистики и Python до первых прикладных ML-задач.
курсРеальные интервью — чтобы услышать, как это звучит и выглядит со стороны.
записьСобранные по темам вопросы, которые реально звучали на интервью у учеников.
база вопросовСтруктурированные заметки по темам роадмапа — как шпаргалка перед интервью.
конспектСчитаем ученика с момента старта работы и оффер каждый раз, когда он подтверждает выход на новую позицию. Точка отсчёта — январь 2025 года.
Реальные сообщения из закрытого чата обратной связи @it_growing_feedback — коротко, своими словами.
Помог довести резюме до ума — пошли нужные отклики.
На испытательном сроке был на связи 24/7. Это реально спасло.
Не просто поправил резюме, а помог иначе подать опыт — пошли более серьёзные предложения.
После работы над резюме число и качество откликов выросли сразу.
Помог довести резюме до ума — пошли нужные отклики.
На испытательном сроке был на связи 24/7. Это реально спасло.
Не просто поправил резюме, а помог иначе подать опыт — пошли более серьёзные предложения.
После работы над резюме число и качество откликов выросли сразу.
Дошёл до оффера в крупную компанию — во многом благодаря поддержке, когда хотелось всё бросить.
Бэкграунда не было вообще. Помог разложить профессию по полочкам, а не утонуть в информации.
Из бизнес-аналитика в дата-инженера — на всю теорию хватило полутора-двух недель.
До этого строил ETL только на low-code. За 15 дней пересел на новый стек.
Дошёл до оффера в крупную компанию — во многом благодаря поддержке, когда хотелось всё бросить.
Бэкграунда не было вообще. Помог разложить профессию по полочкам, а не утонуть в информации.
Из бизнес-аналитика в дата-инженера — на всю теорию хватило полутора-двух недель.
До этого строил ETL только на low-code. За 15 дней пересел на новый стек.
Напишите напрямую в Telegram — отвечу лично и помогу разобраться, какое направление и формат подойдут именно вам.