Поучаствовал в съемках документального фильма Вышки Онлайн в традиционном качестве "экономиста, который вам сейчас все объяснит". Знаю, что фильм получился классный и с нетерпением жду премьеры.

Говорят, что 27 ноября вы все узнаете.

Почему экономисты проигрывают коллегам с навыками анализа данных

Вы наверняка замечали: на совещаниях всё чаще побеждают не те, кто лучше знает теорию, а те, кто быстрее доказывает гипотезы на данных.

Пример из практики: два аналитика в банке оценивают влияние роста ключевой ставки на спрос на кредиты. Первый строит логическую цепочку, ссылается на исследования, делает выводы "экспертно". Второй за пару часов выгружает данные через SQL, строит модель в Python, показывает сценарии в дашборде.

Угадайте, чьё мнение весит больше?

Экономическая наука пережила революцию достоверности — от теоретизирования к эмпирической проверке. Бизнес прошёл тот же путь. Сегодня без навыков работы с данными экономист рискует остаться на обочине.

Это не про смену профессии. Это про то, чтобы:
— Самостоятельно проверять гипотезы, а не ждать отчёт от IT-отдела неделю
— Строить прогнозные модели, которые работают точнее интуиции
— Презентовать выводы так, чтобы руководство принимало решения в вашу пользу

Что мешает экономистам освоить анализ данных

Главная проблема — разрыв между теорией и практикой. Большинство курсов либо учат программированию в отрыве от экономических задач, либо дают экономическую теорию без технических инструментов.

Программа «Аналитик PRO» от Changellenge >> Education решает эту проблему. Это не курс "про Python для всех", а прикладное обучение для специалистов, работающих с экономикой и управленческими решениями.

Что вы получите:

Вы научитесь делать то, что сейчас отдаёте на аутсорс:

→ Выгружать и обрабатывать данные через SQL — больше не нужно ждать выгрузку от программистов
→ Внедрите в работу навык использования нейросетей на реальных кейсах и задачах,
→ Строить прогнозные модели в Python — проверять гипотезы о влиянии ставки, инфляции, санкций на бизнес-показатели
→ Визуализировать результаты в дашбордах — презентовать выводы топ-менеджменту наглядно, а не таблицами
→ Анализировать маржинальность, спрос, поведение клиентов при разных макроусловиях

Формат для работающих специалистов:

8-10 часов в неделю, онлайн. Можно совмещать с работой. Обучение строится на реальных кейсах от Т-Банка, Сбера, Яндекса, Big4 — вы сразу применяете инструменты на задачах, с которыми сталкиваются экономисты и аналитики в этих компаниях.

Вы работаете над проектами с настоящими данными: анализируете влияние макрофакторов на бизнес, строите сценарии, защищаете выводы перед экспертами. Результат — портфолио из 6 проек% в честь Чёрной пятницы. По промокоду БАЖЕНОВ — дополнительная скидка 10 000 ₽ до 30 ноября.

Узнать детали и записаться → https://clck.ru/3QRTwB
Промокод: БАЖЕНОВ

P.S. 83% выпускников достигают карьерных целей в течение 3 месяцев: повышение, запуск проектов с использованием данных, переход в компании уровня Сбера и Яндекса. Средняя оценка программы — 4,9 из 5.

Когда я рассказываю о том, зачем необходимы финансовые рынки и банковский сектор, акцентирую внимание на простой идее (помимо прочего): при условии нормального функционирования финансы и банки предоставляют агентам гораздо менее рискованные варианты вложений.

Такие финансовые активы, как депозиты, гособлигации и корпоративные облигации с высоким рейтингом надеждности предполагают меньший риск, чем вложения в реальные активы (жилая недвижимость, бизнес и т.д.), да и порог входа там ниже. Это особенно очевидно, если учесть кейс Ларисы Долиной.

Риск настолько высокий, что преодолеть его можно только с Божьей помощью!

https://t.me/gus_vasili/6716