Afleveringen
-
Работаете в Excel, но везде требуют BI и дашборды?
Рынок ушёл вперёд, и вот что с этим делать прямо сейчас.
Валерия Артис — старший аналитик данных и BI-аналитик с 9+ лет опыта (Philip Morris, Huawei, Avon, Сбер). Разрабатывает тесты по Excel SQL и BI для собеседований в крупных компаниях. 8 потоков учеников уже в аналитике.
Из видео вы узнаете:
— почему Power BI стал стандартом, и Excel уже не закрывает требования рынка;
— 4 уровня аналитики и зарплаты от 60к до 500к: на каком уровне вы сейчас;
— что реально умеет BI-аналитик: Power Query, Power Pivot, DAX и дашборды;
— сколько платят BI-аналитику на старте и через 1-3 года опыта;
— почему у вас есть 2-3 года максимум, если не двигаться в сторону BI;
— реальные истории: бухгалтер перешла на 180к за 2 месяца обучения.
🔥 Регистрация на бесплатный эфир «От нуля до первых денег в аналитике» →
https://www.artisdemy.ru/live
📌 Подборка реальных тестовых заданий из Ozon МТС Бондюэль + методичка → https://t.me/valeriartis/396
⏱ ТАЙМКОДЫ
00:00 — Power BI в 2026: почему Excel больше не достаточно
01:44 — Почему компании массово переходят на BI: что изменилось
02:52 — 4 уровня аналитики: зарплаты от 60к до 500к: где вы сейчас
04:22 — Почему Power BI стал стандартом в Сбере, X5, Ozon и банках
05:34 — Что реально делает BI-аналитик: Power Query, Pivot, DAX, дашборд
07:10 — Бухгалтер перешла на 180к за 2 месяца: реальные истории учеников
07:52 — Что будет на бесплатном эфире: 6 тем разбора и живые ответы
09:21 — Как зарегистрироваться, и что придёт сразу после регистрации
#PowerBI #BIаналитик #PowerQuery #аналитика2026 #Excel #карьера #какстатьаналитиком #аналитикснуля #валерияартис #Аналитик
-
90% людей, которые начинают изучать аналитику, не доходят до первой работы. Не потому что некомпетентны. А потому что изучают неправильно.
Меня зовут Валерия Артис — старший аналитик данных с 9+ лет опыта (Philip Morris, Huawei, Avon, Сбер). 8 потоков моих учеников уже устроились в аналитику. В этом ролике разбираю 5 ошибок которые вижу постоянно, и из-за которых новички теряют 6-12 месяцев впустую.
Из видео вы узнаете:
— почему учить всё подряд это путь в никуда, и что нужно реально;
— какие инструменты можно полностью пропустить на старте;
— почему нельзя ждать готовности перед первым собеседованием;
— чем отличается учебный проект от проекта, который нравится работодателю;
— как считать прогресс правильно: не часами, а результатами;
— рабочий маршрут до первого оффера за 4-6 месяцев.
📌 Реальные тестовые задания из Ozon, МТС и других компаний + методичка по Excel → https://t.me/valeriartis/396
👉 Зарегистрируйся на бесплатный эфир «От нуля до первых денег в аналитике» → https://www.artisdemy.ru/live
⏱ ТАЙМКОДЫ:
00:00 — 90% новичков не доходят до первой работы, и вот почему
01:27 — Ошибка 1: учить всё подряд, и не уметь ничего на выходе
03:29 — Ошибка 2: глубоко копать инструменты, которые не спрашивают
05:07 — Ошибка 3: учиться без выхода на собеседования
07:17 — Ошибка 4: учебные проекты вместо реальных кейсов
10:12 — Ошибка 5: считать часы учёбы вместо результатов
11:17 — Рабочий маршрут до первого оффера за 4-6 месяцев
14:26 — Где взять реальные тестовые задания из Ozon и МТС
#аналитика2026 #какучитьсяаналитику #ошибкиновичков #BIаналитик #SQL #PowerBI #карьера
-
Zijn er afleveringen die ontbreken?
-
Хотите войти в аналитику данных, но не знаете, с чего начать и в каком
порядке изучать SQL, Python, Excel и BI? Этот ролик даст полную карту.
Меня зовут Валерия Артис — старший аналитик данных с 9+ лет опыта
(Philip Morris, Huawei, Avon, Сбер). 8 потоков моих учеников уже
устроились в аналитику. Разрабатываю тесты по Excel, SQL и BI
для собеседований в крупных компаниях — знаю изнутри, что проверяют.
Из видео вы узнаете:
— из каких 5 этапов состоит реальная работа аналитика данных;
— что такое базы данных и зачем они аналитику: объясняю простыми словами;
— почему SQL обязателен, и что конкретно нужно знать для собеседований;
— нужен ли Python на старте и в каком объёме — честный ответ;
— что из статистики реально требуют, а что можно отложить;
— почему Excel и Power BI остаются базой в 2026 году;
— в каком порядке всё изучать, чтобы не потратить год впустую;
— конкретный план на 3 месяца до первого оффера.
📌 Подборка реальных тестовых заданий с собеседований из Ozon, МТС,
Бондюэль + методичка по Excel — бесплатно в Telegram:
https://t.me/valeriartis
👉 Зарегистрируйся бесплатно на прямой эфир «От нуля до первых денег в аналитике, Excel, BI» → https://www.artisdemy.ru/live
⏱ ТАЙМКОДЫ:
00:00 — Полный путь в аналитику данных: SQL, Python, Excel, BI: с чего начать
01:25 — 5 этапов реальной работы аналитика: что вы будете делать каждый день
02:31 — Коммуникация — навык, которым пренебрегают 90% кандидатов
02:52 — Базы данных простыми словами: что это и зачем аналитику
04:42 — SQL — почему это главный навык с максимальным результатом
05:23 — Что конкретно нужно знать в SQL для собеседований
06:29 — Excel в 2026: почему он не устарел, и что должно быть в арсенале
07:24 — BI: как добавить 50-100 тысяч рублей к зарплате
07:53 — Python: нужен ли он и в каком объёме для аналитика
09:04 — Статистика: что реально спрашивают на собеседованиях
09:50 — Правильный порядок изучения: Excel → BI → SQL → Python
10:48 — Реальные кейсы учеников: из бухгалтерии на 180 тысяч за 2 месяца
11:25 — План на 3 месяца до первого оффера: 5 конкретных шагов
12:15 — Где забрать бесплатно реальные тестовые задания из Ozon и МТС
#аналитикданных #SQL #Python #PowerBI #Excel #BIаналитик #какстатьаналитиком #аналитика2026 #ВалерияАртис
-
Почему 90% не становятся аналитиками. 3 истории тех, кто смог.
Если вы думаете о смене профессии и слышали, что аналитика — это
будущее, но не понимаете, что аналитик реально делает каждый день
и реально ли войти в неё с нуля — этот ролик закроет все вопросы.
Я Валерия Артис — старший аналитик данных и BI-аналитик с 9+ лет
опыта (Philip Morris, Huawei, Avon, Сбер). 8 потоков обучения,
более 3000 учеников.
В этом видео расскажу:
— Что аналитик реально делает на работе на конкретном примере
— Почему это работа на стыке бизнеса и технологий, а не код
— Сколько платят: от 90 тысяч на старте до 350+ тысяч с опытом
— Как выглядит мой обычный рабочий день на удалёнке
— 3 истории моих учениц: бухгалтер, мама из декрета, студентка
— Главную ошибку, из-за которой 90% не доходят до оффера
— 4 базовых навыка для первого оффера
— Кому эта профессия не подойдёт
🔔 Подпишитесь, чтобы не пропускать новые разборы.
ТАЙМКОДЫ:
00:00 О чём этот ролик
01:29 Чем аналитик ценен компании: пример с рассылкой
02:35 Сколько платят аналитикам
04:04 Нужны ли вышка и техническое образование
04:38 Почему аналитика — творческая работа
05:57 Как выглядит мой обычный рабочий день
07:19 История 1: бухгалтер 10 лет
08:36 История 2: ученица из декрета
09:53 История 3: студентка без опыта
10:21 Как откликаться на вакансии во время учёбы
11:08 Главная ошибка — почему 90% не доходят до оффера
11:27 4 базовых навыка, на которых сосредоточиться
12:18 Кому в аналитику идти не стоит
12:58 Кому стоит идти
13:22 Подборка тестовых заданий и методичка
14:01 Финал
#аналитикданных #какстатьаналитиком #аналитика2026
#PowerBI #Excel #SQL #BIаналитик #ValeriaArtis
-
Если вы ищете работу аналитиком — этот ролик сэкономит вам месяцы хаотичных откликов и провальных собеседований.
Я Валерия Артис — аналитик с 9+ лет опыта (Philip Morris, Huawei, Avon, Сбер). За свою карьеру прошла десятки собеседований, а сейчас сама разрабатываю тесты для собеседований в крупных компаниях — то есть знаю изнутри, как устроен отбор.
В этом видео разберу:
— почему лучше искать работу, когда она у вас уже есть
— 4 базовых навыка, без которых на собес даже не зовут
— что реально отличает кандидата с оффером от кандидата без оффера
— как вести себя на собеседовании, чтобы не "сгореть" под давлением
— главную ошибку новичков
— почему сильные специалисты годами не получают оффер
— как готовиться к стрессу, который многие недооценивают
И конкретный план действий: что делать, если вам нужен оффер в ближайшие 2–3 месяца.
⏱ ТАЙМКОДЫ:
00:00 Что даст этот ролик, и кому он нужен
00:54 Кто я и почему знаю отбор изнутри (разрабатываю тесты для компаний)
01:23 Главный парадокс: лучшее время искать работу — когда она уже есть
02:04 Ученица-бухгалтер: с 90 тыс до оффера на 180 тыс за 3 месяца
02:47 Один опыт — вилка от 200 до 600 тыс: почему компании платят по-разному
03:28 К чему быть готовым: отказы, автофильтры резюме, стресс
04:08 4 базовых навыка, без которых не зовут на интервью
04:36 Навык 1 — коммуникация: почему она важнее техники
05:41 Навык 2 — Excel: что реально спрашивают (70% проваливают тест)
06:49 Навык 3 — SQL
07:12 Навык 4 — BI-инструмент: Power BI, дашборды, DAX
08:06 Что усилит резюме: Python, статистика, бизнес-метрики, английский
09:20 Главное: что отличает кандидата с оффером от кандидата с отказом
09:38 Ошибка №1 новичков: «сначала доучусь, потом пойду»
10:06 Что делать, когда на собесе всё пошло не так
10:25 Как я призналась в ошибке на собесе — и получила оффер
10:47 5 приёмов, которые можно применить с завтрашнего собеседования
11:13 Приём 1 — лист и ручка: записывайте вопросы
11:31 Приём 2 — держите паузу перед ответом
11:47 Приём 3 — проговаривайте ход мыслей вслух
12:06 Приём 4 — просите подсказку, если застряли
12:18 Приём 5 — заготовьте рассказ о себе заранее
13:09 Конкретный план: что делать, если оффер нужен за 2–3 месяца
13:34 Подарок: тестовые задания из Ozon, МТС + методичка по Excel
-
Из декрета — в руководители аналитики. Двое детей, удалёнка.
В этом выпуске разговариваю с Натальей — бизнес-аналитиком, руководителем аналитического отдела, мамой двоих
детей. Реальный путь: от инженера в нефтянке до руководителя в IT через декрет, удалёнку и страх «я никто».
Из выпуска вы узнаете:
— Как выйти из декрета и не сломаться о собственную неуверенность
— Почему мамы — самые ответственные сотрудники в команде
— Как попасть в аналитику без технического образования
— Что реально помогает совмещать карьеру и материнство
— Как пройти собеседование, когда у тебя «провал» в резюме
— Какие суперскиллы декрет даёт женщине-руководителю
— Куда уходит энергия в первые месяцы новой профессии
⏱ Таймкоды:
00:00 Из декрета в руководители — как это вообще возможно?
01:30 Замужество, переезд, ребёнок — и конец карьеры в нефтянке
03:40 Почему 76% женщин боятся возвращаться после декрета
06:10 «Я была никем» — главный страх и как его пережить
09:00 Случайная вакансия и первый день в аналитике
12:00 Как работать с ребёнком на коленях: реальность удалёнки
14:30 Два типа работодателей: проблемная мама vs суперсотрудник
17:00 Спрашивают ли на собеседовании про детей в 2026 году
19:30 Суперскилл материнства, который мужчинам не понять
22:00 «Девушка с двумя детьми — стабильнее, чем без детей»?
25:00 Как нанимать маму из декрета: портрет идеального кандидата
27:30 Саботикал по-европейски: почему в России это не работает
30:00 Лайфхак, который спас от выгорания за 4 года
33:00 Хорошая мать vs хороший сотрудник — кто проигрывает?
35:30 Совет всем, кто выходит из декрета прямо сейчас
#бизнесаналитик #аналитикснуля #карьера #подкаст #Excel #PowerBI #ИИ #собеседование #аналитика #ValeriaArtis
-
Хотите стать бизнес-аналитиком, но нет опыта и технического образования?
Именно об этом четвёртый выпуск аналитического подкаста.
В гостях — Дарья Жданова: начинала с риск-менеджмента, прошла путь через бизнес-аналитику и стала project manager в банке.
Из выпуска вы узнаете:
— нужно ли техническое образование для бизнес-аналитика — честный ответ;
— как получить первый опыт если его нет: стажировки, учебные проекты, практика;
— что писать в резюме с нуля и как не получить «минус» от HR;
— почему Excel — это база всего и без него никуда в 2026 году;
— как использовать ChatGPT для подготовки к собеседованию и написания мотивационного письма;
— как перейти из бизнес-аналитики в project и project management — и вырасти в доходе;
— 4 главных совета от практика тем, кто только начинает путь в аналитике.
Таймкоды:
00:00 — Четвёртый выпуск аналитического подкаста: тема выпуска
00:09 — Знакомство с гостьей: Дарья — от риск-менеджмента до product manager
00:35 — Почему Дарья выбрала финансовые рынки, и как попала в аналитику
01:37 — Решение стать бизнес-аналитиком: зачем нужны аналитические навыки
02:45 — Первый шаг без опыта: идти на стажировку, даже бесплатную
03:40 — Бесплатная практика на Московской бирже, и что из этого вышло
04:21 — Почему думать о стажировке надо ещё на третьем курсе
05:26 — Ярмарки вакансий, и как искать первую практику
06:09 — Excel — обязательный навык на любой аналитической позиции
06:55 — Как писать резюме без опыта: учебные проекты и научные работы
07:50 — Как находить релевантный опыт там где его «нет»
08:08 — Если опыта нет совсем: делаем акцент на твёрдых навыках
09:11 — Главный вывод: техническое образование не обязательно
10:05 — Кто такой бизнес-аналитик — определение от практика
10:55 — Почему цифры без выводов не работают — главное качество аналитика
11:42 — Два ключевых навыка: анализировать и презентовать результат
12:07 — Инструменты аналитика: Excel, Power BI, Яндекс.Метрика
12:51 — Лайфхак: освоишь один инструмент — остальные пойдут сами
13:46 — ВПР, сводные таблицы и СУММЕСЛИ — три столба аналитики
14:43 — Переход из бизнес-аналитики в project management: какие навыки нужны
15:47 — Microsoft Project, Confluence, Jira — инструменты проект-менеджера
17:28 — Главные скиллы бизнес-аналитика: анализ и визуализация данных
18:35 — Как ИИ помогает в ежедневной аналитической работе
19:26 — ChatGPT для переработки таблиц: реальный кейс
20:07 — Как использовать ИИ для подготовки к собеседованию
21:24 — Кто владеет ИИ — тот сильнее остальных специалистов
21:43 — Как составить резюме бизнес-аналитику без опыта: пошагово
22:16 — Изучай вакансии глазами: что реально ищут работодатели
23:48 — Что говорить HR если не знаешь нужную программу — важный совет
24:55 — ИИ в аналитике: что работает, что нет
25:19 — Почему нейросети пока плохо делают дашборды
26:02 — ИИ для написания DAX и SQL кода: работает ли это
26:48 — Конфиденциальность данных и нейросети: о чём важно помнить
27:38 — ИИ в банке: автоматическое саммари встреч: реальный кейс Дарьи
28:32 — 4 совета начинающим аналитикам от Дарьи
32:16 — Рост дохода через новые знания: личный опыт гостьи
32:34 — Итог выпуска: как войти в аналитику с нуля
33:20 — Другие выпуски подкаста и темы следующих выпусков
#бизнесаналитик #аналитикснуля #карьера #подкаст #Excel #PowerBI #ИИ #собеседование #аналитика #ValeriaArtis
-
Хотите стать финансовым аналитиком, но не знаете с чего начать?
В этом видео — пошаговый план, как войти в профессию с нуля или перейти из другой области.
Из видео вы узнаете:
— нужен ли профильный диплом и что важнее на самом деле;
— какая теоретическая база нужна для прохождения собеседований;
— какие твёрдые навыки обязательны: Excel, Power Query, Power BI;
— что реально спрашивают на собеседованиях — конкретные вопросы и ответы;
— как мониторить рынок и куда расти дальше.
⏱ Таймкоды:
00:28 — Нужен ли профильный диплом — честный ответ
00:55 — Что важнее диплома: навыки и опыт
01:14 — Теоретическая база: что точно спросят на собеседовании
01:35 — Микро- и макроэкономика, P&L, факторный анализ — зачем это знать
01:58 — Excel: базовый навык без которого никуда
02:00 — Сводные таблицы, Power Query, очистка данных — что именно учить
02:26 — Power BI: когда и зачем добавлять к Excel
02:46 — Файл «30 вопросов с собеседований» — где взять бесплатно
03:00 — Как мониторить рынок и видеть направление для роста
03:15 — Куда двигаться дальше в аналитике
#финансовыйаналитик #аналитика #финансовыйанализ #PowerBI #PowerQuery #карьера #аналитика #обучение #финансы #валерияартис #финансоваяаналитика #навыкианалитика #какстатьаналитиком
-
Как стать финансовым аналитиком, уйти из найма и начать работать на себя? В этом выпуске подкаста я разговариваю с Еленой — практикующим финансовым аналитиком, которая прошла путь от работы в найме до проектной деятельности и собственных клиентов. Это честный разговор о профессии: без розовых очков, без инфо-мифов и без сказок про лёгкие деньги
В выпуске вы узнаете:
— как Елена пришла в аналитику и с чего начинала;
— в какой момент она поняла, что хочет работать на себя;
— какие инструменты реально используются в работе аналитика;
— нужно ли профильное образование;
— где искать клиентов и как работает сарафанное радио;
— заменит ли ИИ профессию аналитика;
— какие метрики важно понимать новичкам;
Это видео для вас, если:
— вы задумываетесь о карьере в аналитике;
— устали от найма;
— хотите работать на себя;
— боитесь начать;
— не понимаете, с чего входить в профессию.
Таймкоды:
00:00 — Кто в гостях: Елена, финансовый аналитик
00:20 — Как начался путь в аналитику
00:53 — Когда появилось желание работать на себя
02:08 — Какие инструменты реально использует аналитик
04:08 — Момент, когда пора выходить из найма
06:23 — Где аналитик находит клиентов
07:31 — Как Елена видит своё развитие
09:47 — Нужно ли профильное образование
14:00 — Что в работе Елена использует, а что планирует менять
16:12 — Советы тем, кто хочет войти в аналитику
18:06 — Power BI и визуализация данных
20:13 — Заменит ли ИИ профессию аналитика
22:04 — Самый частый запрос от клиентов
23:18 — Шаблоны или уникальные модели?
25:41 — Какие метрики важно понимать новичкам
27:00 — Напутственное слово аналитикам
-
После 18 лет бухгалтером — прыжок в дата-аналитику: сложно ли быть новичком в профессии в 30+ лет?
В этом выпуске я, Валерия Артис, общаюсь с Юрием — аналитиком, который прошёл путь из бухгалтерии и финансового анализа в BI и дата-аналитику, а сегодня развивается в сторону дата-инженерии.
Это честный разговор о том:
как перейти в аналитику, если вы не из IT;
какие навыки действительно важны для BI- и data-аналитика;
почему Excel и финансовый бэкграунд могут стать суперсилой;
как осваивать SQL, Power BI, DAX и Python уже в работе;
с какими сложностями сталкиваются аналитики в реальных проектах;
почему софт-скиллы и понимание бизнеса важнее инструментов.
Юрий делится практическим опытом работы в крупной компании, рассказывает о карьерных переходах, росте дохода и дает рекомендации тем, кто только думает о профессии аналитика или хочет развиваться дальше.
Выпуск будет полезен:
бухгалтерам и финансистам;
начинающим аналитикам;
BI- и data-аналитикам;
тем, кто задумывается о переходе в IT и аналитике данных.
ТАЙМКОДЫ:
00:00 — Путь в аналитику: о чём этот выпуск
01:37 — Почему бухгалтерия и финансы — это плюс
03:14 — Чем аналитика отличается от бухгалтерии
04:35 — Первый переход в BI и data-анализ
06:05 — Как Power BI решает реальные задачи бизнеса
07:52 — Python и автоматизация в работе аналитика
10:08 — Самые сложные задачи аналитика
14:22 — Полный цикл работы BI-аналитика
18:27 — Универсальный аналитик: тренд рынка
20:20 — Главные советы тем, кто хочет войти в аналитику
