Часто після кількох невдалих спроб зареєструватися та почати роботу на фріланс-платформі люди роблять висновок: «Тут велика конкуренція». Профіль є, заявки відправляю, а відповідей немає.Але у 95% причина в іншому: ви приходите на фріланс із хорошим досвідом, але не розумієте, як правильно показати його клієнту.Наприклад, маркетолог може роками працювати в компанії, брати участь у десятках проєктів і запусків. Але клієнту на Upwork байдуже, скільки внутрішніх мітингів ви провели та в яких процесах брали участь.Його цікавить інше:⚪️ Чи можете ви налаштувати рекламу?⚪️ Чи можете проаналізувати результати кампанії?⚪️ Чи можете підготувати дашборд?⚪️ Чи можете автоматизувати звітність?⚪️ Чи можете вирішити конкретну задачу бізнесу?Тому багато спеціалістів приходять на фріланс із сильним бекграундом, але не розуміють, як правильно його «упакувати» для клієнта.Профіль виглядає слабко: досвід ніби є, але клієнти не розуміють, чому їм варто обирати вас. А не іншого виконавця, який зробить те саме за нижчий рейт (оплату за годину). На курсі Start to Freelance ми якраз працюємо з цим: допомагаємо IT, digital та іншим спеціалістам монетизувати свої навички та мати додаткових $500+ на місяць.У багатьох випадках навіть один новий проєкт може окупити навчання вже протягом перших тижнів активної роботи на платформі.⚪️ Детальніше про програму 2-місячного навчання ТУТ ⚪️
Цього місяця на YouTube вийшло одразу кілька інтерв’ю з випускницями Data Loves.Кожна з історій добре показує, що шлях у Data та AI може виглядати зовсім не так, як ви собі уявляєте:🎙 Вероніка — ML EngineerВчителька фізики, мама двох дітей, яка пройшла через невдалі стажування, декрет, безкоштовні курси на Coursera та десятки сумнівів у собі. Сьогодні вже працює ML Engineer і спілкується з іноземними клієнтами англійською. У нас була чесна розмова про страхи, відмови та впевненість у собі.⚪️Переглянути⚪️🎙 Оксана — спеціаліст з впровадження AI-рішень у Modus X (DTEK)Історія про те, як математична освіта, бізнес-аналітика та любов до навчання людей привели до роботи на перетині AI і бізнесу. Поговорили про стартапи та корпорації, творчість в аналітиці й те, чому бізнес-контекст часто важливіший за інструменти.⚪️Переглянути ⚪️🎙 Галина — Data Analyst & Data EngineerКолишня співробітниця податкової служби та менеджерка із закупівель, яка без технічного бекграунду перейшла в аналітику даних. Зараз працює в міжнародній аналітичній агенції, будує ETL-процеси, дашборди та працює з клієнтами з Великої Британії та Швейцарії.⚪️Переглянути ⚪️🎙 Софія — біостатистик у Мюнхені та студентка магістратури TUMІсторія про шлях з академічної математики в аналітику медичних даних у Німеччині. Поговорили про навчання в Технічному університеті Мюнхена, роботу біостатистиком у фармацевтичній компанії, роль Python та AI у сучасній аналітиці й те, як математика перетворюється на реальну кар’єру в Європі.⚪️Переглянути⚪️Якщо вам потрібна мотивація, вмикайте будь-яке та надихайтеся 🤌
Вам не треба йти на фріланс 👀Принаймні якщо ви очікуєте, що це легкий спосіб швидко почати заробляти більше. Бо справа в тому, що перші кроки на фрілансі часто не такі легкі, як може здатися (і як розповідають всі навкруги в інтернеті)Спочатку потрібно розібратися з платформою, оформити профіль, навчитися презентувати свій досвід, відправити десятки заявок і знайти перших клієнтів.Так само фріланс навряд чи стане комфортним форматом для тих, хто любить, коли всі процеси вже побудовані: є менеджер, який ставить задачі, компанія, яка планує навантаження, і зрозумілий дохід наприкінці місяця.На фрілансі більшість цих рішень доводиться приймати самостійно.Але! За це його і люблять — бо це повна свобода. Можна брати лише ті проєкти, які вам відгукуються. Працювати з клієнтами з інших країн. Монетизувати навички, які вже є у вашому арсеналі і поступово будувати додаткове джерело доходу незалежно від основної роботи 😎Питання лиш у тому, чи підходить він саме вам і на якому етапі кар’єри може бути корисним.Про це поговоримо вже завтра о 19:00 на безоплатному вебінарі, який я проведу разом з Андрієм Кондратцем — експертом з Upwork, який допоміг українським фрілансерам заробити понад $1 млн на платформі.Розберемо:☑️ як сьогодні працює фріланс ☑️ де шукати клієнтів☑️ які навички вже зараз можна монетизувати☑️ та як отримати свій перший проєкт навіть без попереднього досвідуРеєструйтеся тут, чекатиму всіх 🫶
Багато хто досі думає, що зростати у фінансах можна тільки змінивши компанію. Проте ваші навички як дата-аналітики чи дата-саєнтиста можна застосувати у додаткових проєктах — на фрілансі.❔У чому головна різниця?У наймі компанія платить вам за повноцінну роль: регулярні задачі, процеси, зустрічі, відповідальність за результат. І щоб суттєво збільшити дохiд, зазвичай потрібно чекати на перегляд зарплати, підвищення або перехід на нову позицію.На фрілансі клієнт платить не за вашу посаду, а за вирішення конкретної проблеми.Тому перші замовлення можна брати вже з тими навичками, які у вас є зараз. Не потрібно чекати ідеального моменту чи ще одного сертифіката. Ви берете точкову задачу на кілька годин, допомагаєте бізнесу отримати результат і одразу бачите цінність своєї роботи.Наприклад 👇✅ Провести конкурентний аналіз для компанії: дослідити канали залучення клієнтів, рекламні активності конкурентів та підготувати висновки для маркетингової команди.✅ Проаналізувати результати рекламних кампаній у Google Ads або Meta Ads і знайти причини, через які бізнес недоотримує ліди чи продажі.✅ Побудувати автоматичний pipeline даних: налаштувати передачу інформації з CRM, API чи Google Analytics у BigQuery та створити зручну звітність для команди.Навіть якщо працювати додатково 10 годин на тиждень зі ставкою $30-50/год, це вже близько $1200-2000 додаткового доходу на місяць 🤌Тому я постійно наголошую, що нові навички — це не обов'язково ≠ зміна професії. Це про те, як створити собі додаткові можливості, просто вивчивши ще один інструмент.18 червня о 19:00 разом с запрошеним спікером проведу безкоштовний вебінар про старт на фрілансі та Upwork: розберу, де шукати клієнтів, отримувати перші замовлення та як уникати помилок, які заважають зарoбляти.РЕЄСТРАЦІЯ ТУТ
Зізнавайтеся, хто досі сприймає аналітику даних та ML виключно як роботу в компанії? 🤓Тобто логіка приблизно така: спочатку пройти курси, потім співбесіди, і лише тоді почати заробляти на своїх навичках.Але на практиці це може працювати не тільки так.Наприклад, вже під час навчання дата-аналітик може брати невеликі проєкти: будувати дашборди для бізнесу, автоматизовувати звітність, налаштовувати аналітику для маркетингових команд або допомагати стартапам працювати з даними.ML Engineer може створювати AI-чатботів, автоматизовувати обробку документів, будувати моделі прогнозування чи AI-рішення для бізнесу.І що цікаво: багатьом компаніям (по всьому світу!) не потрібен спеціаліст у штаті на повний день. Їм потрібно вирішити конкретну задачу, тому з кожним роком стає все більше проєктної роботи та фриланс-запитів.Мені подобається цей формат тим, що не потрібно звільнятися з основної роботи. Такі проєкти займають кілька годин на тиждень і можуть стати хорошим додатковим джерелом доходу. А ще ви класно прокачуєтеся як спеціаліст, бо отримуєте різноплановий практичний досвід. Тож якщо тема фрилансу вам цікава, дуже рекомендую приєднатися до нашого вебінару. Будемо говорити про те, які задачі реально можна брати спеціалісту з даних, як шукати перших клієнтів і як зрозуміти, чи підходить вам цей формат роботи взагалі.РЕЄСТРАЦІЯ ТУТ
Велика подія для Data Science спільноти.Papers with Code повернувся 🚀І зараз поясню, чому це важливо навіть якщо ви не читаєте наукові статті.Уявіть каталог, де зібрано все, що відбувається в AI-дослідженнях — з кодом, рейтингами та поясненням які підходи зараз на піку.Саме там видно що будуть робити ChatGPT, Gemini та інші через рік-два. Бо спочатку — пейпер. Потім — продукт.Платформу закрили в липні 2025. Зараз Hugging Face її відродили — і вона стала зручнішою.Навіщо вам туди заходити:→ розумієте куди рухається AI — раніше за всіх→ бачите, які технології зараз на підйомі→ можете стежити за конкретними темами без зайвого шумуНе обовʼязково читати статті. Достатньо зрідка дивитись на тренди — і картина індустрії стає набагато чіткішою.Якщо розвиваєтесь в Data Science/Machine Learning — знання про існування цієї платформи сильно полегшує життя при підготовці до інтревʼю чи імплементації рішення в новому напрямі, де хочеться розуміти, що зараз є SOTA (State of the art ) 👌🔗 https://paperswithcode.co/
Кейс про те, як навіть без досвіду в програмуванні та BI-системах можна поступово перейти в аналітику даних і почати отримувати перші кар’єрні можливості вже під час навчання 🤌Точка 🤍До курсу Євгенія, студента 8 потоку курса “Аналітик даних в IT”, працювала технічним спеціалістом для онлайн-курсів із доходом близько 1500$.Python ніколи не вивчала, BI-системами не користувалась. SQL колись проходила, але запити вже не пам’ятала.На навчання прийшла з ціллю:⚪️ отримати нові навички⚪️ перейти в дата-аналітику⚪️ вийти на дохід 3000-4000$ у перспективі 6-12 місяцівТочка 🤍Ще під час навчання Євгенія отримала нову роботу 👀Спочатку її взяли як технічного спеціаліста з навичками роботи з таблицями та SQL, а вже через місяць запропонували перейти у відділ аналітики даних, бо побачили потенціал у роботі з даними та аналітичному мисленні.І це все — у великій маркетинговій агенції 🫶Також протягом курсу її дохід виріс на 600$.Що змінилось після навчання?🤍 почала впевненіше працювати з SQL та таблицями🤍 навчилась більш системно підходити до задач🤍 стала краще розуміти логіку показників та аналізу🤍 почала самостійно інтерпретувати дані та пропонувати свої висновки«На новій роботі я зрозуміла, що почала інакше підходити до задач — читати формули крок за кроком, розбиратись, як саме рахується показник і як можна спростити рішення»
Окремо Євгенія відзначила великі практичні проєкти на курсі — Metrocar та фінальний проєкт.«Був великий страх, що я не впораюсь, бо це вже повністю самостійна робота. Але в результаті все вийшло»
Що ще сподобалося у курсі:✔️ розв’язки до кожного завдання, щоб можна було одразу себе перевірити✔️ велика кількість практики✔️ практичний ефір із запрошеним спікером по Power BI🤍🤍🤍🤍🤍🤍🤍🤍Історія Євгенії ще раз показує: щоб змінити професійний напрям, не обов’язково мати ідеальний старт, іноді достатньо просто наважитися почати.#кейси
ВСЕ ПРО ОНОВЛЕНИЙ КУРС «АНАЛІТИК ДАНИХ + AI»Друзі, вже завтра ми закриваємо набір, тож останній раз я читаю ваші думки та розповідаю про всі нюанси навчання 😎«У мене погана математика. На курс краще не йти?»Для старту в аналітиці потрібне лише бажання працювати з цифрами і даними.Вся необхідна математика є в програмі курсу — ми рухаємось від простого до складного та постійно закріплюємо знання практикою.«У мене фул-тайм робота, з якої я не можу піти. Чи встигатиму я вчитися?»Так, бо наш курс створений для людей, які вже працюють. Навчання займає приблизно 10-12 годин на тиждень, тому його реально поєднувати з роботою, сім’єю та іншими справами.«Якщо почну зараз, за скільки часу матиму нову роботу?»«Аналітик даних + АІ» триває 8 місяців. Після цього зазвичай потрібно ще кілька місяців на пошук першої роботи. Тобто менш ніж за рік реально повністю перейти в нову сферу.«Чому ваш курс триває аж 8 місяців? У (якійсь академії чи школі) всього 5 👀»Тому що це повноцінний курс-професія. Окрім вивчення інструментів:⚪️ми вчимо вас аналітичному мисленню (а це не швидко)⚪️паралельно готуємо портфоліо ⚪️готуємо до співбесідПісля закінчення курсу у вас буде все, аби отримати роботу 🤌«Чому назва курсу змінилася?»Тому що змінюється ринок, а ми стежимо за оновленнями. У програмі зʼявилися нові АІ-інструменти для роботи аналітика, щоб ви:✔️ могли автоматизувати рутинні задачі✔️ були готові до роботи в сучасних командахШтучний інтелект — це вже базовий робочий інструмент сильного спеціаліста з аналітики, і ми хочемо, аби ви їм володіли.«Наскільки професійним спеціалістом я буду після курсу?»Завжди кажу, що у нас великий акцент на практиці. За 8 місяців ви навчитеся працювати з інструментами так, як це відбувається в компаніях«Англійська в мене теж слабка 🫠» На старті не проблема, але її варто підтягувати паралельно з навчанням. На нашому курсі ви як раз зможете це зробити 🤌Ідеально мати рівень B2, але навіть якщо він нижчий, ви можете подаватися на вакансії, особливо в українські компанії«Я не можу одразу сплатити всю суму. Є варіанти?»Так, передбачена оплата частинами. За деталями звертайтеся до менеджера (він звʼяжеться з вами після заповнення анкети)Повна програма є НА САЙТІ. Чекаю всіх, хто давно задумувався, але не наважувався. Це ваш шанс 🫶
Я традиційно кілька годин відходжу від своїх офлайн-івентів — і вже готова розказати, як усе пройшло 🤩Пройшло класно! Я отримала купу чудових відгуків від відвідувачів. Багато наших учнів — на цей івент була квота, і 27 із 80 учасників були моїми випускниками. Команда SKELAR сказала, що була в шоці від кількості реєстрацій — 700 сумарно!!! Що не може не тішити. Я радію, що нам разом вдалось зробити такий цінний для людей івент.Теми справді були цікаві — я кайфонула і від доповідей, і від панельної дискусії. Дуже люблю ділитися досвідом, і було приємно, що вже можу поділитися якимись аналітичними штуками з реалій моєї компанії. Бо часто всі говорять про великі дані, але в невеликих теж, так би мовити, є свій прикол і свої аналітичні челенджі)))А поки слухала спікерів з MacPaw і Howly — аж самій захотілось робити щось подібне, такі круті речі розказували!!А ще офіс у SKELAR класний — там є скеледром, уявляєте?! І фітнес-зал, і «майже Балі», і сніданки, обіди та вечері! А ще купа відкритих вакансій хєхє ☺️Буду довго згадувати цей день за теплі розмови, повну залу, чарівну аналітичну атмосферу. Дякую всім, хто був з нами цього дня ❤️P.S. контенту в мене поки мало, але скоро будуть фотки!#інсайти
🤍🤍🤍🤍🤍🤍🤍🤍🤍За останні півроку тут стало значно більше людей. Тож вирішила зібрати в одному місці все найважливіше про мене, Data Loves та наші продукти.😊Хто я?Мене звати Ганна Пилєва. Уже понад 10 років працюю в IT. За цей час пройшла шлях від аналітики даних до Data Science та Machine Learning.Зараз консультую бізнеси щодо впровадження AI/ML-рішень і розвиваю свою Data Loves Academy.За останні 4 роки через наші програми пройшли 600+ студентів, а середня оцінка курсів — 9.92/10 💗😊Чим корисний цей канал?Тут я ділюся:⚪️реальними кейсами переходу в IT⚪️розбором ринку та професій⚪️відповідями на питання та страхи тих, хто тільки планує перехід в IT⚪️порадами щодо навчання, співбесід і пошуку роботи⚪️власним досвідом роботи в Data Science та Machine Learning⚪️Продукти Data Loves⚪️КУРСИ-ПРОФЕСІЇ:Курс-професія «АНАЛІТИК ДАНИХ +АІ»Курс-професія «MACHINE LEARNING ДЛЯ ЛЮДЕЙ» ДОДАТКОВО:Майстер-клас «АІ ДЛЯ АНАЛІЗУ ДАНИХ»Курс «START TO FREELANCE»🚀 БЕЗКОШТОВНІ:Мінікурс «ЗНАЙДИ СВІЙ ШЛЯХ В ІТ З 0 ДО $2500/міс»Мінікурс «ЯК УВІЙТИ В ML З ПОТЕНЦІАЛОМ ЗП ДО $12к/міс»#️⃣Навігація по каналу#кейси — історії студентів та їх результати#відгуки — чесний фідбек про навчання#подкасти — розмови про IT, кар’єру, аналітику, AI, продуктивність та мотивацію #анонси — нові набори, ефіри, вебінари та важливі новини#кориснепроІТ — про ринок, професії та кар’єру#інсайти — мої думки та спостереження
TGLIST.COM.UA
