Как выбрать курс по SQL и не утонуть в информации?

Когда я начинала изучать SQL, думала, что делаю всё правильно: беру курсы, читаю статьи, смотрю видео. Но потом поняла, что совершала типичные ошибки новичка. Вот три главные из них — и как я их решила.

Ошибка 1: Выбрала первый попавшийся курс

Взяла курс «для всех», но половина тем вообще не касалась SQL для аналитики данных и была мне не нужна (а скорее была нужна администратору баз данных).

Решение: поняла, что подход зависит от цели (аналитик данных, администратор баз данных и продукт-менеджер применяют SQL по-разному).

😻 Совет: определите, зачем вам SQL, и выбирайте курс под вашу специализацию.

Ошибка 2: Слишком много теории, слишком мало практики

Обучение в университете так и строилось — куча теории без применения на практике. Потом я долго отучала себя от привычки просто потреблять теорию и откладывать практику на потом (казалось, что в нужный момент вспомню и применю). Но знания без применения быстро выветриваются.

Решение: Искала курсы с практическими заданиями или создавала собственные проекты с первых дней.

😻 Совет: Выбирайте курсы с упором на практику. Это ключ к тому, чтобы SQL стал навыком, а не просто знанием.

Ошибка 3: Пыталась углубиться в ненужные детали

На каком-то этапе мне казалось, что я должна знать абсолютно всё, что касается SQL. Это выглядело умно, но на практике мне хватало базовых знаний для решения задач. Я просто тратила время на то, что мне не нужно.

Решение: Сфокусировалась только на тех знаниях, которые полезны для моей работы.

😻 Совет: не углубляйтесь без необходимости, берите только то, что нужно сейчас.

Какие курсы для новичков можете порекомендовать?👇🏻

Как телеграм канал помогает аналитику данных в личном и профессиональном развитии?

Сейчас у меня несколько телеграм-каналов, поэтому могу поделиться личным опытом:

1. Вас начинают замечать:
— Журналист The New York Times заметил меня благодаря моим каналам и моему проекту Telegram Hero, задал мне много вопросов про бизнес в телеграм и получилась статья (на фото☝️).
— ВШЭ предлагало снять совместное видео, компаний 10 приглашали меня провести совместные вебинары.
— Писали рекрутеры, руководители проектов с предложениями о работе, они заинтересовались моими знаниями и подходом после просмотра контента.

2. Канал становится источником дохода. Благодаря каналам я могу работать удаленно там, где захочу. Кроме того, что можно зарабатывать на рекламе чужих продуктов и продавать свои услуги (например, услуги аналитики), канал также может давать и другие возможности, описанные в пункте 2, которые приводят к увеличению дохода.

3. Нетворкинг становится проще. Не люблю нетворкинг. Мне всегда было сложно рассказывать о себе или как-то себя презентовать устно. Но с каналом это стало намного проще: ссылка на канал говорит о вас намного больше и убедительнее, чем просто рассказ о себе, люди видят ваш контент и подход — это вызывает больше доверия и уважения.

4. Канал учит формулировать свои мысли, преодолевать страхи говорить о себе. Если сравнивать меня в самом начале и сейчас, то тогда было много страхов писать, но постепенно, через регулярные посты, я их преодолела. Заметила, что не только у меня такая проблема — многие боятся писать свои мысли, рассказывать о себе, презентовать себя и этот страх мешает им вести блог и получать от него преимущества.

Это если из самого очевидного, но кроме этого масса других преимуществ. Например, Саша продал свой продукт благодаря своему каналу и блогам (я консультировала его ранее).

Иногда я просматриваю своих подписчиков и замечаю, что у многих есть свои небольшие каналы. Они ведут их уже давно — от нескольких месяцев до нескольких лет. Но роста подписчиков нет.

Я тоже была в этой ситуации ранее😂. Мой первый телеграм канал, который я создала в 2019 году, тоже не рос. Тогда мне казалось, что достаточно просто писать, и подписчики появятся сами собой. Но этого не произошло (еще бы 😂). Мотивация постепенно угасла, и в итоге я его забросила. Начала снова только в 2022 году (создала этот канал).

Почти за 3 года я вывела свою схему, в которой собраны проверенные мною бесплатные и платные методы продвижения, монетизации и подходы к созданию контента. Эти инструменты помогли мне вырастить каналы и избежать прежних ошибок.

Если вы также хотите, чтобы ваш телеграм канал рос, обратите внимание на два момента:

1. Польза контента. Полезный контент — это тот, который улучшает жизнь ваших подписчиков. Например, помогает найти лучшую работу, сменить профессию, зарабатывать больше, избавляться от страхов или просто развлекаться. Полезный контент шэрят, а на каналы с такой ценностью активно подписываются. Смотрите в аналитике, что больше всего шэрят и лайкают и делайте подобный контент больше.

2. Продвижение. Полагаться только на органику — ошибка (она в телеграм слабая). Пробуйте разные методы, как платные, так и бесплатные, анализируйте и усиляйте то, что работает.

Мое комьюнити для тех, кто хочет развивать телеграм канал.

6 бесплатных SQL и Python игр для практики навыков и развлечения: Часть 2

Обучение через игру стало трендом в последние годы и используется не только для детей, но и для взрослых. Игры делают процесс более увлекательным, что помогает удерживать внимание и мотивацию на высоком уровне.

Здесь была 1 часть.


1. SQL Squid Game

SQL-игра, вдохновленная популярным сериалом на Netflix. Вам предстоит пройти серию SQL-заданий, чтобы остаться в живых в виртуальном соревновании. Спасибо подписчику Роману за рекомендацию.

Полностью бесплатно.

🔗 Играть в SQL Squid Game


2. SQL Police Department

В этой игре вы выступаете в роли детектива, расследующего преступления с помощью SQL-запросов. Вам предстоит анализировать базы данных полицейского департамента, чтобы раскрыть различные дела.

Полностью бесплатно.

🔗 Играть в SQL Police Department


3. Kusto Detective Agency

Игра, в которой вы – новичок в детективном агентстве и должны расследовать загадочные дела, анализируя данные с помощью SQL.

Полностью бесплатно.

🔗 Играть в Kusto Detective Agency


4. CodeCombat

Игра для изучения программирования, которому нужно пройти подземелья и сразиться с врагами, используя заклинания в виде Python кода.

Бесплатно доступны первые уровни, дальше — по подписке.

🔗 Играть в CodeCombat


5. DataStar

Игра полностью реализована в базе данных PostgreSQL, симулирует экономику с торговлей, добычей и улучшением кораблей. Игроки исследуют вселенную, собирают и анализируют данные, используя возможности SQL. Минус - для игры потребуется развернуть её у себя😂.

Полностью бесплатно.

🔗 Играть в DataStar


6. Scratch

Это проект от Института технологий (MIT), созданный для обучения детей и начинающих логике и основам кодинга (не совсем про SQL и Python, но все равно включаю в список). Вы создаете истории, игры и анимации через визуальные блоки.

Полностью бесплатно.

🔗 Играть в Scratch


Eсли знаете ещё крутые data-игры — кидайте в комментариях, добавлю в следующую часть 😉

Ты можешь расти или застрять: все решает твое мышление.

Проверь себя:

– Твое мышление ограничивает тебя?
– Стараешься выглядеть умнее, чем есть?
– Избегаешь сложных задач, чтобы не казаться «неспособным»?
– Веришь, что успех – это талант, а не процесс?
– Думаешь, что упорный труд = отсутствие способностей?

Если да, это признаки фиксированного мышления (fixed mindset). Оно приводит к страху ошибок и бесконечному поиску "легких" путей, в конце концов к отчаянию.

Если ты веришь, что все навыки развиваются через усилия, эксперименты и настойчивость, ошибки – это не провал, а шанс стать лучше – это мышление роста (growth mindset). Оно помогает развивать новые навыки, восстанавливаться после неудач и достигать целей.

Так говорит автор книги “Mindset: The New Psychology of Success”, Carol Dweck, профессор психологии в университете Stanford. Также на эту тему есть исследования Jason S Moser.

Пример для аналитика:

❌ Фиксированное мышление: "Я не знаю Python, значит, мне не быть крутым аналитиком", "У меня нет интересных задач, значит, роста не будет".

✅ Мышление роста: "Как я могу внедрить Python в свою работу?", "Как самому находить интересные задачи?".

Мой личный пример:

Сейчас разрабатываю сервис с аналитикой для телеграм каналов и у меня есть 2 варианта – поддаться фиксированному мышлению или выбрать мышление роста.

❌ Фиксированное мышление: "Я не разработчик, значит, мне не создать SaaS", "Если бы у меня был партнер-программист, все бы шло быстрее".

✅ Мышление роста: "Как я могу минимально протестировать идею без сложной разработки?", "Как мне учиться нужным навыкам прямо в процессе реализации?"

Я постоянно замечаю это в моем закрытом комьюнити владельцев телеграм каналов: самые быстрые результаты получают те, кто тестирует и анализирует, а не ищет идеальный способ с первого раза.

Та же логика работает и в отношениях, спорте, бизнесе. Каждый раз, когда я это вижу, убеждаюсь в одном: рост — это процесс, а не момент удачи. И тот, кто действует, всегда впереди.

🏄‍♀️ Как я снова отравилась из-за океана — и при чём тут аналитика данных

1. Температура, тошнота, диарея — это происходит со мной каждый раз после серфинга в дождливый сезон, когда в море сливается все, что угодно — от мусора до банальных 💩.

2. В северной части Тихого океана, на полпути между Гавайями и Калифорнией, вращается 100 000 тонн пластикового мусора (на фото). Добро пожаловать в Большое мусорное пятно — область, втрое больше Франции. Оно выглядит так же катастрофично, как и звучит: сверху напоминает гигантский пластиковый суп.

И это лишь 2 примера, подтверждающие: мусор в океане - это глобальный кризис, а не локальная история. Скоро мы вообще не зайдем в океан?

➡️ Ежегодно в океаны, реки и озёра попадает 19–23 млн тонн пластика — как если бы каждую минуту в воду сбрасывали 2 000 мусоровозов (по данным ООН).

➡️ На поверхности океанов плавает около 170 трлн пластиковых частиц, а на дне может быть в 10 000 раз больше (источник).

➡️ Ежегодно из-за мусора в океане погибают 100 миллионов морских животных. Страдают и морские растения, которые участвуют в производстве 70% кислорода (источник).

➡️ В исследовании Университета штата Портленд микропластик нашли в 99% морепродуктов. Это вызывает тревогу из-за возможного влияния на пищеварительную, эндокринную и другие системы организма.

Чем помогает аналитика в этой проблеме?

В мире есть некоммерческие и частные организации, борющиеся с загрязнением. Например, The Ocean Cleanup из Нидерландов — их цель — очищать океаны от пластика с помощью инновационных технологий.

1. Определяют источники загрязнения, чтобы “поймать проблему на старте”

💡 80% пластика попадает в океан через ~1000 рек.

Чтобы найти эти «артерии загрязнения», The Ocean Cleanup анализирует: спутниковые данные, гидрологические карты, поведение мусора в воде, данные о населении и инфраструктуре поблизости. Это позволяет им не просто «ловить мусор в океане», а перехватывать его у истока — в реках.

2. Предсказывают, куда поплывет мусор, чтобы точнее планировать очистку

— Камеры на мостах фиксируют мусор в реках
— GPS-буи и радары отслеживают его путь в океане
— ИИ-модели показывают, где и когда он соберётся в “мусорные вихри”

Это помогает запускать очистку точно там и тогда, где она даст максимальный эффект.

3. Визуализация, которая не оставляет равнодушным

Цифры — это важно, но именно визуализация заставляет почувствовать масштаб. Данные превращают в наглядные дашборды, которые:

— Показывают, где океан «захлёбывается» от пластика
— Делают проблему видимой и понятной для широкой аудитории
— Помогают влиять на решения политиков и доноров

Дашборды и инсайты по загрязнению пластиком
Сколько реки выбрасывают пластика в мировой океан
The Ocean Cleanup прогресс.

4. Прогнозы на будущее и машинное обучение

Чтобы не просто тушить пожары, а предотвращать их, аналитики обучают модели, которые помогают заглянуть вперёд:

— Что будет с океаном, если мы продолжим жить «как обычно»?
— А что изменится, если сократим пластик хотя бы на 20%?
— Где появятся новые точки бедствия через 5 лет?

The Ocean Cleanup и другие подобные организации и компании нанимают аналитиков данных и стажеров в аналитике. Например, вакансии: INTERNSHIP – DATA QUALITY AND MODELLING или COMPUTER VISION AND TIME SERIES ANALYSIS INTERNSHIP.

Или можно стать гражданским ученым и внести свой вклад, документируя пластиковое загрязнение c помощью приложений Ocean Cleanup Survey App или Debris Tracker.

Другие полезные ресурсы:

1. Подкаст The Ocean Cleanup: Рената Коррея провела 4 года путешествуя по миру и анализируя данные о пластиковом загрязнении. Её путь начался с шока от увиденного в Гватемале — а теперь она работает как Head of Performance and Analysis в программе Rivers.
2. Роль аналитики данных в борьбе с загрязнением океанов.
3. London Business School: Выигрывая гонку за чистые океаны с помощью аналитики.
4. Решая проблему загрязнения океана с помощью данных.
5. Дата сеты, которые можно использовать для собственных проектов 1, 2.
6. Фильм в тему Plastic people.


Если пост был полезен, буду благодарна 🔥.

⚡Собираем аналитический отчёт и генерим гипотезы роста

Самая страшная ошибка в аналитике — построение фейковой аргументации. Это когда у есть некая проблема, и она объясняется чем-то, что на самом деле причиной не является. Подготовили для вас вебинар, где научим не просто собирать данные, но и понимать, а так же принимать решения на основании этих данных.

Практический вебинар проведет Андрон Алексанян (эксперт по аналитике с 8 летним опытом и по совместительству CEO Simulative).

В режиме реального времени соберем продуктовый отчет для анализа вебинарной воронки:
🟠Разберём ключевые метрики: CPReg, CPL, доходимость, CR1, AOV и другие;
🟠После сборки отчета проведём мозговой штурм: какие гипотезы можно проверить и как их внедрить?
🟠Разберём кейсы, где подобные инсайты уже дали результат;
🟠Упакуем наш анализ в удобный и универсальный шаблон.

🕗 Встречаемся 20 мая в 18:30 по МСК, будет много практики, ответы на вопросы и полезные инсайты от эксперта

😶Зарегистрироваться на бесплатный вебинар

🔸 8 инструментов аналитики, которые я реально использую каждый день

Я начинала как аналитик, сейчас — предприниматель. Но подход не изменился: принимаю решения только на основе данных, а не интуиции.

Вот основные инструменты, которые я использую практически каждый день:

1. Julius AI ⭐ — ИИ-ассистент для анализа данных

Для аналитики данных, маркетинговой, финансовой аналитики, data science и научных исследований.

— Поддерживает разные форматы данных, в том числе PostgreSQL
— Использует разные языковые модели в работе
— В отличии от ChatGPT Data Analysis дает более точные ответы

Использую: для быстрой повседневной аналитики и визуализации.

Бесплатно ограниченный доступ.

2. Google Analytics — классика веб-аналитики

Базовый, но мощный инструмент.

Использую для анализа откуда приходит трафик, кто моя аудитория, как люди двигаются по воронке.

Бесплатно.

3. Ahrefs Web Analytics — альтернатива Google Analytics

Быстрая и простая веб аналитика по сайту, особенно в live-режиме. Но возможностей меньше, чем в Google Analytics.

Использую для повседневного быстрого отслеживания, сверяю данные с GA.

Бесплатно.

4. Mida 🔺 — эксперименты за 10 минут

Для запуска простых экспериментов без кода.

— Подключается быстро с помощью пикселя
— Интегрируется с GA, Amplitude, Mixpanel и др.
— Не тормозит сайт
— Есть сертификат по информационной безопасности ISO 27001, это подтверждает, что компания серьёзно относится к защите данных.

Тестирую тексты, кнопки и структуру лендингов.

Бесплатно ограниченный доступ.

5. Similar web — анализ конкурентов

Анализирую трафик конкурентов на сайте: откуда трафик, какие каналы дают результаты, географию, демографию и др.

Бесплатно ограниченный доступ.

В платной версии добавляется много углубленной информации по трафику, а также другие функции, как исследование рынка. Подумываю купить.

6. Semrush — SEO и анализ конкурентов

В некоторых моментах пересекается с Similar web.

Использую в основном для SEO анализа. Хочу попробовать инструмент для анализа социальный сетей конкурентов.

Бесплатно ограниченный доступ.

7. PostgreSQL — база для всего

Надёжная, масштабируемая база данных.

Использую как основную базу данных — собираю и храню данные по проектам. Рекомендована для Django, который я использую в разработке.

Бесплатно.

8. Channel Analyzer ⭐ — мой продукт для анализа Telegram-каналов

Анализирует любой Telegram-канал и дает полезные инсайты на основе данных:
— как улучшить монетизацию
— где провисает контент
— как продвигать быстрее и эффективнее.

Сейчас использую только внутри, но скоро будет ранний доступ. Можно подписаться тут, чтобы не пропустить запуск.


Если такие посты полезны, ставьте 🔥.

Мой знакомый Паша из МТС хочет перейти из менеджера в более горячую сферу — аналитику, так как зарплата гораздо выше и можно работать удаленно из любой точки мира (в идеале — уехать в Азию, как я 😂). Он новичок, аналитику не использует в работе, но начал читать разные материалы.

Паша выбрал курс от Eduson и попросил мой разбор.

Посмотрела программу, демо — написала Паше, решила заодно поделиться и здесь. Может, вам пригодится.

! Сразу скажу: у меня нет цели “топить” основателей курса и уж точно “продвигать” кого-то. Разбираю по сути - плюсы и минусы.

Что не так:

— Если хочешь сразу идти в hardcore (типа углубленного Python, SQL, ML с постоянным кодингом) — курс покажется базовым. Он скорее про понимание данных, а не про сложный код.

— Курс на русском. Для тех, кто планирует работать в англоязычной компании — это минус, несмотря на то, что в курсе есть блок про зарубежный рынок. В реальности конечно учиться сразу на английском — слишком резкий старт, поэтому многие аналитики начинают именно так: сначала осваивают всё на русском, потом постепенно переходят на английский — тоже нормальная стратегия.

— Курс асинхронный. Это не “бросили и разбирайся сам” — есть кураторы с обратной связью и эксперты с индивидуальными консультациями и погружением в кейс студента. Но если цели нет — легко слиться. А если есть мотивация расти — это, наоборот, плюс: проходишь в своём ритме, без дедлайнов и созвонов “для галочки”.

Что супер:

— В курсе много кейсов, которые я сама делала в реальной работе. Например: отчёт для агентства, анализ продаж в рознице, разбор метрик в доставке. Один кейс вообще совпал с задачей, которую мы решали в агентстве — структура и формулировка были те же. И такие штуки, если честно, сильнее любых “сертификатов” на собеседовании. (Хотя курс, кстати, и даёт диплом гособразца.)

— 32 кейса в портфолио, диплом, задачи и тренажёры почти в каждом модуле. По сути каждый навык отрабатывается на практике. В бесплатных курсах, которые я рекомендовала, такого объёма, конечно, не будет. Подумала, если бы у меня в начале были кейсы по каждой теме, многих рабочих фейлов можно было бы избежать. Когда я сама переходила в аналитику, сильно недооценила важность кейсов и бизнес-мышления.

— Понравилось, что курс учит не только считать, но и бизнес-мышлению. Аналитик без этого — просто “калькулятор”, которого не слышат и не понимают. Не переживай, если нет матобразования — я видела много “умняшей” с теорией, но без бизнес-мышления от них толку мало. Растут и зарабатывают те, кто умеет говорить на языке продукта. Ну и в целом в курсе есть математика.

— Покрывает весь стек, который нужен в работе - от Excel до Python — с этой базой можно сделать хороший старт. Упомянуто, что курс создан на основе запросов крупных компаний — OZON, М Видео, МТС, Сбербанк и тд. — где отделы аналитики одни из самых сильных.

— Ты сомневался, что курс всего 6 месяцев — а по мне, это плюс. Сейчас важно быстро собрать базу и идти к работе. У взрослых с этим проще: есть опыт, фокус и понимание, зачем учиться. Так что тянуть нет смысла — можно быстрее и осознаннее.

— Так как второй курс у них идет в подарок, рекомендую выбрать в качестве подарка курс по data science, чтобы усилить харды или директора по аналитике, чтобы усилить софты.

— Порадовало, что во многом мысли сходятся, например, про то, как искать работу — 100% информация, особенно про “воронку” при поиске работы.

Я спокойно отношусь к любым школам — мне важна логика курса, а не бренд. Здесь она есть. Дальше всё, как всегда, зависит от тебя: включишься сам, будет результат.


Вот что я ответила Паше. Надеюсь, вам тоже было полезно.

Обозревала этот курс: https://eduson.academy/data-analyst. Посмотрите сами — интересно, совпадёт ли ваше мнение с моим.


Если наберем более 200🔥 — разберу другие курсы. Жмите 🔥, если интересно.