Один из учеников искал работу аналитиком вне РФ. Недавно нашел, оформился. Переживаю как у него сейчас все идет, успешно ли адаптировался. Получаю такое сообщение. Приятно
Кейс. Ученик пытался войти в аналитику с 2021 года. За два месяца получил оффер на 170К в бигтех
Ученик пришел ко мне в сентябре прошлого года. Ему 30 лет, живёт в региональном городе.
С 2021 года он прошёл несколько курсов по аналитике. Знания появились, но до оффера дело так и не доходило. При этом он работал на позиции, которая называлась аналитической, хотя реальные задачи в основном ограничивались Excel.
На вводном созвоне стало понятно, что еще один большой курс ему не нужен: базовых знаний уже достаточно. Основная проблема была в другом - в подготовке к собеседованиям и презентации своего опыта.
Мы повторили SQL, Python и основные темы, переработали резюме и разобрали, как рассказывать о текущей работе с позиции аналитика.
В ноябре он получил оффер в бигтех-компанию на 170К на руки. Для этого потребовалось около 5 собеседований.
Быстрому результату помогли два фактора: у ученика уже была база, а на рынок мы вышли осенью, в активный сезон найма.
В отзыве он хорошо сформулировал одну из главных особенностей нынешнего рынка:
"Уже недостаточно просто обладать знаниями - нужен еще навык успешно проходить собеседования".
обсудить обучение или задать вопрос -> t.me/timuret
Какие инструменты нужны аналитику данных и как они связаны друг с другом
Все начинается с потребности бизнеса. Руководитель спрашивает: Почему у нас упали продажи?
Можно ли уже начинать писать код? Пока нет - непонятно, что именно он называет падением: выручку, количество заказов, средний чек, прибыль? Отсюда первый навык - умение разговаривать. Задавать уточняющие вопросы, понимать контекст бизнеса, переводить размытый запрос в конкретную задачу.
Дальше нужно понять, как ответить на вопрос. Для этого пригодится язык SQL - с его помощью аналитик обращается к базе данных, куда сохраняются все события с сайта, и выгружает нужные данные о продажах.
А если данных много или их надо сложно обработать - объединить из разных источников, посчитать то, что в SQL неудобно? Тогда подключается более универсальный язык программирования Python.
Данные выгрузили - но как их вообще осмыслить? Первым делом их полезно увидеть: построить графики, посмотреть на картину глазами. Часто именно на визуализации становятся видны закономерности.
Но всякое ли колебание на графике что-то значит? Не всегда - продажи могли просесть случайно. Чтобы понять, реальный это эффект или просто шум, аналитик использует статистику. А если нужно проверить не то, что уже было, а сработает ли изменение, которое мы хотим внести, - ставится эксперимент, A/B тест.
И последнее: можно ли просто отправить заказчику большую таблицу и на этом закончить? Чаще всего нет. Нужно донести суть простыми словами, объяснить что получилось, предложить следующие шаги. Тут тоже важны софт скиллы.
Отсюда складывается общая картина.
Но если вы начинающий, можете не пугаться: на стартовых позициях сложные навыки вроде продвинутой статистики часто не нужны. Достаточно умения пользоваться SQL (выгружать из базы) и строить графики для отображения того, что происходит.
Кейс ученика - студент 22 лет с опытом преподавания айти
Ученик из Уфы, пришел на курс в ноябре 2025 года по сарафанке от друга.
На старте работал предподавателем программирования для детей, получал около 70К.
Таким ученикам помочь легче всего, это "легкая" категория. У них уже есть нужный опыт, склад ума для работы в айти, они схватывают на лету - достаточно помочь в нескольких ключевых моментах.
На первом же созвоне наметили основные шаги, я посоветовал уже в ближайшее время выходить на рынок, как раз был активный осенний сезон найма.
Почти сразу ученик получил оффер в крупную телеком компанию на 170К. (даже не пришлось разбирать собеседования, как обычно)
Успешно прошел испытательный срок, сам со всем справился, говорил что помощь не нужна. Недавно поделился, что задач по работе не так много и думает о том чтобы поискать вторую работу.
Напомню: если вы хотите попробовать себя в аналитике данных, можете начать с прохождения моего курса по SQL
https://stepik.org/a/178511
SQL - один из основных навыков в аналитике данных (наряду с Python). Это язык программирования для общения с базой данных, на котором к ней пишутся запросы.
Курс я создал примерно 2 года назад, с тех пор обучаю на нем всех своих учеников, регулярно вношу в него доработки, добавляю аналоги задач с реальных собеседований.
Отзывы о нем хорошие - ученики делятся обраткой, что все просто и понятно. Не гружу вас лишней теорией, только самые практичные навыки, реально нужные в работе.
На нем вы сможете понять, подойдет вам впринципе эта сфера или нет. Были ученики, которые застревали уже на первых модулях и понимали, что это точно не для них.
Цена курса небольшая - 1900р. А первую половину курса вообще можно пройти бесплатно.
Кейс ученика: 38 лет, из геймдизайна в аналитику данных
"Забавно, что когда-то я сам читал отзывы о курсе Тимура и тогда не знал верить им или нет. А теперь сижу и пишу свой))"
Ученик 38 лет, из Питера. До аналитики работал менеджером по продажам, потом выучился на 3D-художника для геймдева. В 2022 этот рынок схлопнулся, решил идти в аналитику.
До моего курса уже проходил Яндекс Практикум, поучаствовал в хакатоне, нашел работу на стартовой аналитической позиции и немного там проработал. Но там использовал в основном Excel, а хотелось устроиться на полноценную аналитическую позицию.
Составил план обучения - повторить SQL и Python по моим курсам, расписать подробно текущий опыт, чтобы я составил резюме, провести тестовые собесы и выходить на рынок.
Записался на курс в январе 2025, в марте начал откликаться, в апреле уже получил 2 оффера, выбрал один из них.
По итогу принял оффер на 120К на руки - я советовал ученику поискать дальше и выбить условия побольше, но он решил его принять и начать работать.
Начало обучения: январь 2026
Срок обучения до первого оффера: 3.5 месяца
Техсобесов до оффера: около 5
Дальнейшее развитие событий: прошел испытательный срок, продолжает работать в компании
Кейс ученицы: получила оффер на 160К и отказалась от него, подняв зп на текущем месте до той же суммы
Ученица 24 лет, из Москвы, математическое образование.
Пришла на курс в январе 2025 с запросом: работает на позиции UX исследователя в крупной телеком компании, по работе получила доступ к базе данных и делала ряд задач связанных с этим, хочется перейти на полноценную аналитическую позицию.
План был стандартный: повторить SQL и Python по моим курсам, посмотреть лекции по BI и софт-скиллам, составить резюме и выходить на рынок в марте (как начнется найм).
Прошла несколько собесов, довольно быстро получила оффер от Wildberries на 160К на руки.
Но говорит, ребята на собесе не очень понравились. В итоге решила остаться на текущем месте, пришла к руководителю с этим оффером, там подняли зарплату и заменили задачи на полноценные аналитические. По сути нашла работу аналитиком, которую хотела, внутри компании, где уже работала
❗️Запускаем интенсив по аналитике данных c 1 сентября по новой продвинутой программе
Длительность интенсива - 3 месяца
Прикладываю программу курса
Индивидуальное сопровождение каждого студента (как это всегда и было), но в плюс к этому - семинары дважды в неделю, обязательные домашние задания, каждое из которых я проверю лично, активная работа в группе - подберем вам напарника.
Стоимость курса не меняется - интенсив это бесплатное дополнение
Актуальная стоимость всего курса - 110 тыс.р., можно в рассрочку по 10 тыс.р. в месяц сроком на 11 месяцев
После интенсива обучение не заканчивается. Далее мы составляем вам резюме, проводим тестовые HR и технические собеседования. Разбираем каждое пройденное вами собеседование. Поддерживаем на испытательном сроке
Окончание курса - это успешное завершение испытательного срока
Начать практику на наших тренажерах по SQL и Python вы можете уже сейчас, чтобы потом было проще
Готов ответить на ваши вопросы - пишите в лс или можем назначить встречу https://t.me/timuret
"Привет, Тимур. Запиши, на интенсив, пожалуйста, похоже это то, что мне было нужно"
"Я без пинка не могу сам что-то делать, вечно ленюсь"
"Когда нет дедлайнов, нет стимулов что то делать"
Многие потенциальные ученики с энтузиазмом восприняли идею интенсива 🔥
Написали несколько ребят, которые уже давно собирались приступить к учебе. И примерно с одной мыслью: "вот сейчас наконец появилась мотивация начать".
Отдельно показательный случай: одна из твиттерских учениц, проходит курс уже некоторое время. Хорошо зарабатывает, работает маркетологом, обучалась в своем ритме - основное время съедает работа. А вчера пишет: "вау, классная тема, слушай, я присоединяюсь". Материал у нее был все это время. Изменилось только одно - появилась конкретная дата.
В айтишке сейчас много ноют, в том числе аналитики: работу стало сильно сложнее найти. У вас на курсе нет такой проблемы?
Вкратце - да, рынок действительно стал сложнее. Но мы тоже адаптируемся и пока с ситуацией справляемся.
Постараюсь подробно разобрать ситуацию на основе всех имеющихся данных
🔜 1. Выросла планка входа.
Если брать средний кейс 2024 года, ситуация могла выглядеть примерно так: человек изучил SQL, начал Python, еще даже не успел его нормально закончить - но уже выходит на рынок и довольно быстро получает оффер. Были случаи, когда человек буквально через месяц после старта курса уже сидел с двумя офферами. Причем до части тем мы с ним вообще еще не дошли.
Сейчас средняя картина другая. Человек прошел SQL, прошел Python, все остальные темы, сделал домашки, мы провели мок-собеседования, отдельно разобрали слабые места - то есть по моей оценке он уже вполне готов работать. Еще 2 года назад такого специалиста оторвали бы с руками на первом же собеседовании. А сейчас это просто стандартный кандидат.
🔜 2. Выросла сложность собесов
Поднял запись одного собеседования конца 2024 года. Значительная часть технички там - обычный SQL: как работает JOIN, написать выборку по датам, посчитать средний чек, сумму покупок, количество покупок, последнюю дату.
И одно из недавних собеседований. Вопросы там - расскажите про источники данных в компании? А почему тут используется Postgres, а здесь ClickHouse? Как данные попадают в базу из 1С? Как устроена модель данных? Какие связи между таблицами? Звезда или снежинка? Какие объемы? Работал ли с API?
То есть ощущение такое, что раньше компании чаще были готовы взять человека, который хорошо знает основные инструменты и дальше доучится в работе.
Сейчас гораздо чаще хотят уже практически готового специалиста, который понимает не только SQL и Python, но и весь контекст вокруг своей работы.
🔜 3. Есть и еще один сигнал. Один из учеников (из малоактивных) откликался с одним и тем же резюме в прошлом году и сейчас. Недав
Статистика по ученикам
Выше писал, что успешно прошли мой курс по аналитике - получили оффер и прошли испытательный срок - 47 человек.
Возникает логичный вопрос, а это много или мало? Сколько всего было учеников, какие цифры?
✔️ Если смотреть по критерию: ученик прошел курс (теорию sql/python) и сходил хотя бы на 1 собеседование
1. Таких людей 69
2. Из них устроились и успешно прошли ИС 47 человек (+еще 2 в процессе прохождения ИС)
*также в эти 47 включаю тех, кто получил оффер, но сознательно от него отказался. Ситуации по типу "изменились планы, переехал в другой город". Либо "пришел с этим оффером на текущее место и договорился о поднятии зп"
3. Итого успешных учеников по этому критерию 47/69 = 68%.
Почему я считаю этот критерий справедливым?
В статистику включаю тех учеников, кто проявил достаточную активность. То есть прошел теорию а также сходил хотя бы на 1 собеседование. Но может были люди, которые все сделали по инструкции, но не смогли получить ни 1 собеседования? Таких нет. Были случаи, где резюме не работало с 1 раза, мы его дорабатывали, и потом отклики и собесы поступали.
Есть ряд кейсов по типу "человек начал проходить курс, потом возникли личные обстоятельства, бросила девушка, сделал паузу на год". "Проходит курс с целью получить знания и изначально не ставил цель найти работу / начал применять аналитику на текущем месте работы".
Есть те, кто начал проходить курс, но довольно быстро понял что дается сложно, прекратил прохождение. Эти случаи тоже не включаю - так как в них человек и не внес полную оплату за курс, оплатил в рассрочку пару месяцев, потом вышел из курса.
Интересная задача с собеседования
В здании два лифта, которые работают/не работают с вероятностью 50 на 50 - либо работают, либо не работают. Ты подходишь к офису, тебе говорят, что один из лифтов не работает. С какой вероятностью у нас не работают оба лифта?
Интуитивно кажется, что ответ - 50%. Но тут есть подвох.
Рассмотрим все варианты ситуации, которые могут реализоваться. Их 4, каждый с вероятностью 0.5*0.5 = 0.25
00 - оба не работают
01 - первый не работает
10 - второй не работает
11 - оба работают
Когда вам говорят, что один из них не работает - что это значит? Это значит, что исключен вариант 11. Значит остаются 3 - 01, 10, 00.
С какой вероятностью оба не работают, то есть 00? Подходит 1 исход из 3, значит ответ = 1/3
Может показаться удивительным, что ответ такой. Но тут на самом дело в формулировке "не работает один из лифтов" - и так как мы не знаем какой, это может быть 1 из 2 лифтов, ответ получается 1/3. Если бы нам сказали "не работает первый лифт" - мы бы оставили варианты 00, 01, и вероятность что не работают оба была бы 50% - как и кажется интуитивно.
Кейс ученицы 23 лет - училась на последнем курсе вуза, нашла работу на 110К на удаленке
Записалась на курс в сентябре 2025 года - почти год назад. Бекграунд: 23 года, региональный город, обучение на последнем курсе ВШЭ, факультет компьютерной лингвистики. Плюс опыт работы репетитором по математике.
Вначале созвонились с ней, обсудили планы. Сказала, что с поиском работы не торопится, можно попробовать до Нового года, но не критично. Я посоветовал все равно уже осенью начинать откликаться, получить опыт собесов, а возможно и устроиться - осенью самый активный сезон найма.
Из-за активного сезона повезло и нашли работу быстро, спустя 87 дней с момента начала.
Она кстати абсолютно права - изначально в курсе было недостаточно математической статистики, а на интенсиве с 1го сентября на эту тему полноценный блок. Доработали
Были на связи на испытательном сроке, успешно его прошла, продолжает работать. Недавно написала отзыв о курсе)
*это один из новых кейсов, которые раньше не выкладывал. всего их 47, как писал в посте про статистику, в ближайшее время планирую выложить остальные
Кейс ученика - конвенциональный айтишник. Спустя год работы аналитиком
Расскажу про интересный кейс, которым раньше не делился. И про обучение, и про то, какие задачи ученик делал на работе последний год, как в целом все выглядело.
Стас записался ко мне в ноябре 2024. Бекграунд до курса: работал на офисной работе в крупной компании, делал задачи связанные с автоответчиком в чате.
Он вообще очень хорошо попадает в стереотипный образ айтишника: технарь, который любит во всем разобраться и которому мало просто знать, что "делать нужно вот так".
Даже к выбору курса подошел основательно. Составил список вопросов, подробно меня расспросил, сходил на общий созвон учеников посмотреть, как все проходит. Потом показал запись другу-айтишнику. Тот посмотрел и сказал: "Ребята дело говорят, вроде разбираются". После этого Стас записался.
На обучении было примерно так же. Мог зацепиться за какой-нибудь мелкий нюанс работы базы данных и начать расспрашивать:
— Тимур, а почему здесь именно так работает?
Я отвечал в духе:
— Стас, тут не знаю. Это довольно спефицичная тема, в работе не используется.
А у него логика была примерно такая: "Ну как не нужно? Это же тоже важный нюанс. Вдруг я чего-то не понимаю - надо разобраться".
В феврале 2025 начали пробовать откликаться, но рынок был довольно мертвый. Нормально собеседования пошли уже в марте–апреле. Всего получилось около 20 интервью: примерно 10 HR-скринингов и 10 технических.
В мае Стас получил оффер BI-аналитиком в госкомпанию на 150 тысяч рублей на руки. Где успешно прошел испытательный и проработал 9 месяцев.
Чем Стас занимался на работе? Вкратце, работа была довольно типичной для госухи: много старых, когда-то кем-то сделанных процессов, в которых уже никто до конца не понимает, что и почему работает. Огромные SQL-запросы, старые Python-скрипты, часть процессов вообще вне Airflow. Значительная часть работы Стаса состояла в том, чтобы распутывать этот клубок, разбираться в чужом коде, чинить старые процессы и постепен
Теперь техническую часть курса можно взять отдельно - 49к вместо обязательных 110к за полный курс
3 месяца: SQL, Python, дашборды, инфраструктура, статистика, А/Б-тесты. Встречи три раза в неделю, групповая работа, по каждой теме ДЗ, которые я лично проверяю. Плюс составление резюме и лекции по собеседованиям
БЕЗ индивидуальных разборов собеседований, созвонов 1:1 и поддержки на испытательном. Индивидуальное ведение можно докупить потом (доплатить остаток).
Выпускники с полным сопровождением выходят на 160-200к на руки, гибрид или удаленка. Интенсив дает под это техническую базу
Старт 2 сентября, набор до 1 сентября
Программа на картинке
Записаться или задать вопрос: @timuret
В закрытом канале разобрал одну из ошибок ученика. Ребята, у которых мало опыта, могут относиться к работе как к контрольной в универе. А это вообще другая история. Подробнее на скрине
"Кто-то может сказать, что я зажрался, раз пишу такие минусы и он может быть прав. Но тогда делайте выводы о продукте сами🙃"
Очередной ученик (про которого раньше не писал) поделился довольно живым отзывом
Кейс ученика: работал проджектом в айти, решил сменить специальность и найти удаленку
*расписываю полностью
Никита записался на курс в августе 2024. Вводные: 26 лет, региональный город (то есть ищем именно удаленку), опыт работы проджектом в айти. Решил поменять специальность и влиться в аналитику.
Прошли SQL, Python, в осенний сезон 24 года прошел первые 2 собеса.
Продолжил отклики в феврале, поначалу писал, что нет приглашений. (я тогда еще не знал точно, что сезон вообще малоактивный, поэтому волновался, думал, может что не так идет)
В марте найм активизировался, но ученик отвлекся на личные дела, как часто бывает
Периодически пинговал его, уточнял, когда вернется к прохождению курса
Продолжил проходить собесы в августе, буквально после 1-2 собесов получил оффер, устроился, прошел ИС
Сумма оффера: 200К на руки + премии
Успешные кейсы учеников
Структурировал все текущие расписанные кейсы по категориям учеников. Тут самые интересные кейсы, остальные тоже планирую расписать позже
Математическое/тех образование:
Кейс-1 Ученик прошел Яндекс Практикум, 2 года не мог найти работу, с помощью моего курса нашел через 3 недели
Кейс-4 За год обучиться и устроиться после окончания вуза
Кейс-5 Первая ученица из твиттера, оффер 170К на удаленке
Кейс-6 Зумер устроился на работу и уволился через 2 недели, через полгода устроился на 160 на руки
Кейс-11 Ученик закончил мехмат МГУ, нашел работу после окончания вуза
Кейс-18 Ученица 28 лет, окончила хороший вуз, но не имела опыта работы
Кейс-18 Ученица 28 лет, окончила хороший вуз, но не имела опыта работы
Кейс-19 Ученица 23 лет - училась на последнем курсе вуза, нашла работу на 110К на удаленке
Непрофильный студент, без релевантного опыта:
Кейс-2 Устроиться на работу аналитиком данных в 18 лет без вышки и опыта и через год выйти на 220К
Кейс-3 Из военки в айти
Кейс-8 Успешный кейс 21-летнего ученика с нулевым бекграундом (нет вышки, опыта в айти)
С опытом офисной работы:
Кейс-7 Ученик 40 лет влился в айти за полгода и устроился на 300К на руки
Кейс-9 30 лет, из маркетинга в аналитику
Кейс-10 25 лет, Москва, из логистики в аналитику
Кейс-12 Из офисной работы в документообороте банка в аналитику данных
Кейс-13 Ученик пытался войти в аналитику с 2021 года, мой курс помог сделать решающий шаг
Кейс-16 38 лет, из геймдизайна в аналитику данных
Кейс-22 Конвенциональный айтишник. Проработал 9 месяцев, уволился и получил по инициативе руководителя 3 оклада
С опытом в IT:
Кейс-15 Ученица получила оффер на 160К и отказалась от него, подняв зп на текущем месте до той же суммы
Кейс-17 Студент 22 лет с опытом преподавания айти
Кейс-20 Работал проджектом в айти, решил сменить специальность и найти удаленку
Кейс-21 Помог найти работу чемпиону Европы по Что Где Когда
Один из наших выпускников - студент вуза в маленьком городе.
Когда он начал учить аналитику и из-за собесов пропускал занятия, преподаватель постоянно его за это прессовал: говорил, что нет смысла распыляться на какую-то ерунду, что надо заниматься учебой и ничего из него не выйдет, если он будет отвлекаться на работу.
По одному экзамену отправлял на пересдачу три раза. Потом назначил дополнительное тестирование по новой теме - еще два раза. Он знал, что тот уже работает, и именно это его особенно раздражало.
Прошло два года. Сейчас ему 22, грейд миддл+, 250 тысяч чистыми, удаленка.
Тогда он жил в общежитии на 10 тысяч в месяц, которые давала мама. Никто не верил, что получится - ни преподаватель, ни однокурсники, ни родители.
Сейчас снимает одну из лучших квартир в центре города и метит на повышение.
Учебу, кстати, до сих пор не закончил.
Напоминаю: Через неделю стартует интенсив по аналитике.
Кто давно думал записаться, но еще не сделал это - сейчас самое время.
В эту субботу планируем первый созвон участников, подберем каждому человеку пару под его уровень. В следующую среду проведем первую лекцию - начнем с базового SQL и за 3 месяца пройдем все основные темы.
Можно приобрести полный интенсив за 110К или только техническую часть (без сопровождения до оффера и на испытательном сроке) за 49К. Оплата возможна в рассрочку.
Записаться или задать вопрос - @timuret
519 дней. Столько заняло у ученика устроиться на первую работу аналитиком.
Хотите более сложный кейс? Не в духе "устроился за 3 месяца", "получил оффер на втором собеседовании".
Пятьсот девятнадцать дней. Столько прошло с записи на курс до оффера.
Руслан (*имя изменено) пришел ко мне в конце 2024 года. Ему было 19, он учился в университете и параллельно работал управляющим в кафе. Коммерческого опыта в IT - ноль: немного знал Python и JavaScript, но давно этим не занимался.
На вводном созвоне я спросил, насколько быстро он хочет искать работу. Руслан ответил, что спешить некуда: не хочет идти на первую попавшуюся вакансию и у него уже есть работа. Сначала хочет нормально прокачать хард-скиллы и разобраться в профессии.
Начали обучение. Кстати, пришел он по рекомендации друга - в итоге у нас прошла обучение практически целая компания знакомых.
Осенью 2025 года Руслан начал проходить собеседования в свободное от работы время. Уровень уже был хороший и собесов набралось довольно много, но оффер в тот сезон он так и не получил
При этом двое из трех его друзей, с которыми они вместе проходили курс, уже устроились. И да - они были активнее и изначально ставили цель устроиться быстро
До марта 2026, как и в любой другой год, был мертвый сезон, все это время Руслан продолжать неспеша подтягивать свои технические навыки и в итоге вышел на реально крутой уровень
В мае 2026 года наконец получил оффер и вышел на первую работу аналитиком.
519 дней с момента начала обучения.
Я реально вдохновляюсь такими историями. Да, круто устроиться за 3 месяца, но уметь стабильно держать невысокую нагрузку на длинной дистанции и дойти до результата в удобном тебе темпе (параллельно работая) - это тоже очень круто
Всем бы такую выдержку 💪💪💪
*все время я поддерживал ученика, созванивались, разбирал собеседования. так как ученик пауз больших не делал и объективно потребовалось больше времени для достижения результата
Напарники
В ближайшее время мы начинаем интенсив по аналитике и хотим разбивать учеников на пары для обучения.
Откуда вообще появилась такая идея и зачем это нужно?
На самом деле, эта практика появилась довольно спонтанно и случайно. Ученики сами начали так делать, и оказалось, что это очень эффективный формат.
Например, сейчас я веду курс вместе со своим близким другом и партнером Владом. Влад сам прошел курс, влился в аналитику и работает там уже 1.5 года. Когда он сам проходил курс в начале 2025, сразу сказал примерно так:
"Мне лень будет учиться одному, я это точно знаю. Поэтому я возьму себе в пару сильного технаря, который, если что, мне все объяснит. Будем вместе сидеть, ботать - мне так проще, в том числе с точки зрения дисциплины".
В итоге они объединились. Вместе учились, разбирались с задачами, помогали друг другу. И в первом полугодии 2025 года оба устроились.
Потом была еще одна похожая группа - три ученика, про одного из которых прошлый пост. Правда, они изначально были друзьями, поэтому им, возможно, было проще организоваться.
Они тоже проходили курс вместе, решали задачки, сидели по вечерам в Discord. И даже собеседования использовали как совместную практику: один проходит собеседование, остальные слушают, чтобы понимать, что вообще спрашивают, в моменте думать, как бы они сами ответили, а потом вместе разбирать, как все прошло.
В итоге из этой тройки двое тогда устроились, а третий - в этом году.
И вот мы посмотрели на эти кейсы и подумали: кажется, это просто хорошая практика, которую имеет смысл попробовать внедрить системно.
Потому что учиться вместе часто банально проще. У тебя есть человек, которому можно написать, если застрял. Есть с кем разобрать задачу. Есть какая-то дополнительная ответственность: когда ты учишься один, всегда проще сказать себе "ладно, сегодня пропущу". А когда у тебя есть напарник, вы уже как будто двигаетесь вместе.
При этом это, конечно, не будет обязательным.
Я сам, например, скорее интроверт и прекрасно
Софт-скиллы и эмоциональная поддержка
За последний год курс довольно сильно развился. Появились в том числе новые вещи, которые раньше я вообще не планировал делать.
Одна из них - помощь ученикам с коммуникациями и просто эмоциональная поддержка.
Последний год я веду курс вместе со своим близким другом Владом. Мы дружим уже больше десяти лет, а сам Влад работал в международных компаниях и всю жизнь гораздо больше меня занимался вещами, связанными с коммуникацией.
Я все-таки больше технарь. Мне проще разобраться в какой-то задаче, данных или SQL. А Влад хорошо понимает другую часть: как поговорить с заказчиком, как найти общий язык с человеком, как донести свою мысль и что вообще делать в сложной рабочей ситуации.
И я сам много раз этим пользовался.
Например, бывало, что я не мог найти общий язык с каким-то заказчиком. Мне казалось, что я логически абсолютно прав, а Влад мог сказать примерно так: "Тимур, ты сейчас слишком технически на это смотришь. Ты можешь быть прав по сути, но то, как ты это объясняешь, звучит довольно резко. Лучше проявить больше эмпатии".
И это действительно отдельный навык. Иногда заказчик предлагает какую-то странную вещь, но твоя задача не просто сказать ему, что он неправ. Нужно разобраться, чего он вообще хочет, и нормально объяснить свою позицию.
Сейчас Влад помогает с такими вещами и ученикам.
Например, у нас был случай, когда ученик попал под сокращение. Влад помог ему разобраться с ситуацией и выстроить коммуникацию, и в итоге удалось договориться о трех окладах при увольнении.
Не всегда проблема вообще решается логически.
Иногда человек просто приходит и говорит, что у него ничего не получается. У нас был ученик, у которого был тяжелый период в жизни, и ему в тот момент нужна была не очередная задача по SQL, а просто поддержка.
И здесь Влад тоже помогает. Кого-то нужно успокоить и немного подбодрить, а кого-то, наоборот, встряхнуть и объяснить, что пора собраться.
В общем, это еще одна вещь, которая появилась на курсе за