Карьерные цели для специалиста по аналитике данных Tableau

1. Разработка и внедрение интерактивных и визуально привлекательных дашбордов и отчетов в Tableau для улучшения принятия решений на основе данных.

2. Повышение точности прогнозных моделей путем интеграции различных источников данных и применения продвинутых аналитических методов.

3. Оптимизация процессов анализа данных и создания отчетности, сокращение времени на обработку запросов пользователей и увеличение продуктивности работы с Tableau.

4. Совершенствование навыков в области SQL и Python для более глубокого анализа данных и их визуализации в Tableau.

5. Сотрудничество с бизнес-подразделениями для более точного определения ключевых показателей эффективности (KPI) и их визуализации через Tableau.

План повышения квалификации для Специалиста по аналитике данных Tableau на 2025 год

1. Повышение уровня знаний по Tableau

   • Курс: "Tableau Desktop Specialist"
     Пройти курс для повышения уровня владения Tableau, который охватывает основы работы с данными, создание визуализаций, использование вычислений, фильтров и таблиц.

   • Сертификация: "Tableau Desktop Specialist"
     Получить официальную сертификацию, подтверждающую базовые навыки работы с Tableau.

2. Продвинутые навыки работы с Tableau

   • Курс: "Advanced Tableau"
     Изучение более сложных методов работы с данными: оптимизация производительности, использование LOD-выражений (Level of Detail), сложные вычисления и визуализации.

   • Сертификация: "Tableau Desktop Certified Professional"
     Сертификация для профессионалов, работающих с большими объемами данных и сложными задачами по визуализации.

3. Интеграция Tableau с другими инструментами

   • Курс: "Tableau & Python for Data Analytics"
     Изучение интеграции Tableau с Python для более мощных аналитических возможностей. Работа с библиотеками Pandas и Matplotlib для улучшения обработки и визуализации данных.

   • Курс: "Tableau & SQL for Data Analysis"
     Совмещение работы с Tableau и SQL, обучение написанию сложных SQL-запросов для подготовки данных для анализа в Tableau.

4. Развитие навыков по работе с большими данными

   • Курс: "Big Data Analytics with Tableau"
     Основы работы с большими данными, интеграция с Hadoop и Spark для анализа на платформе Tableau.

   • Курс: "Tableau for Cloud Analytics"
     Изучение облачных решений для работы с Tableau, включая интеграцию с AWS, Google Cloud и Microsoft Azure.

5. Тренды и новые функции Tableau

   • Курс: "Tableau New Features and Trends"
     Регулярное обновление знаний о новых возможностях и фишках Tableau, таких как улучшения в интерфейсе, новые виды визуализаций и расширенные функции.

   • Сертификация: "Tableau Server Certified Associate"
     Овладение базовыми и средними знаниями по установке, настройке и администрированию Tableau Server.

6. Курс по визуализации данных и бизнес-аналитике

   • Курс: "Data Visualization with Tableau"
     Погружение в принципы визуализации данных, изучение лучших практик и создание эффективных отчетов и дашбордов.

   • Курс: "Business Analytics and Tableau"
     Обучение применению аналитики в бизнесе, развитие навыков по интерпретации данных для принятия управленческих решений.

7. Лидерство и навыки общения с клиентами

   • Курс: "Tableau for Business Leaders"
     Курс, ориентированный на руководителей и аналитиков, который помогает представить результаты работы с Tableau на более высоком уровне.

   • Курс: "Effective Communication for Data Analysts"
     Изучение навыков эффективной презентации аналитики и работы с данными для руководства и клиентов.

8. Участие в сообществе и сетевых мероприятиях

   • Участвовать в Tableau Community Forums и Tableau User Groups, посещать Tableau Conference для обмена опытом, обсуждения новейших трендов и практик.

Ключевые достижения для резюме и LinkedIn Специалиста по аналитике данных Tableau

1. Разработка и внедрение интерактивных дашбордов и отчетов в Tableau, что позволило сократить время принятия решений на 30%.

2. Оптимизация существующих рабочих процессов, что привело к ускорению обработки данных на 25%.

3. Создание автоматизированных отчетов в Tableau, улучшивших точность анализа данных и снизивших вероятность ошибок на 40%.

4. Внедрение системы визуализации данных для мониторинга ключевых бизнес-показателей, что улучшило оперативную отчетность на всех уровнях компании.

5. Успешная интеграция данных из различных источников (SQL, Excel, API), что позволило снизить время на сбор и подготовку данных на 20%.

6. Разработка кастомизированных визуализаций и графиков для различных департаментов, обеспечив более точные инсайты для маркетинга, продаж и финансов.

7. Проведение тренингов для сотрудников по работе с Tableau, что повысило общий уровень навыков работы с аналитикой в компании.

8. Аудит и оптимизация существующих дашбордов, что позволило уменьшить время отклика и улучшить их производительность на 15%.

9. Реализация сложных аналитических моделей с использованием расчетных полей и параметров, улучшивших прогнозирование и планирование в бизнесе.

10. Применение лучших практик визуализации данных для создания информативных и привлекательных отчетов, что повысило вовлеченность руководства в процесс принятия решений.

Выбор компании как стратегическое решение для развития карьеры

Мне привлекла именно эта компания, потому что она предоставляет уникальные возможности для применения моих знаний в области аналитики данных с использованием Tableau. Ваша организация известна своими инновациями и фокусом на данных как основе для принятия решений, что полностью совпадает с моими профессиональными устремлениями. Я убежден, что, работая здесь, я смогу глубже раскрыть потенциал Tableau, улучшая процессы визуализации данных и оптимизации бизнес-решений.

Кроме того, ваша компания активно развивает культуру аналитики, внедряет новейшие методы работы с данными и активно использует аналитику для улучшения результатов бизнеса. Это именно та среда, в которой я стремлюсь развиваться как специалист, применяя лучшие практики и лучшие инструменты. Я вижу большие возможности для профессионального роста, благодаря высококлассным коллегам и качеству проектов.

Не менее важен и ваш подход к развитию сотрудников. Программы обучения и возможности для карьерного роста, которые вы предлагаете, создают атмосферу для постоянного самосовершенствования. Я верю, что смогу внести вклад в достижение амбициозных целей компании и развиваться в среде, где ценится аналитическое мышление и инновации.

Вопросы и ответы для собеседования на позицию Специалист по аналитике данных Tableau

1. Что такое Tableau и для чего он используется?
   Ответ: Tableau — это инструмент для визуализации данных, который помогает быстро создавать интерактивные отчеты и дашборды для принятия обоснованных бизнес-решений.
   Что хочет услышать работодатель: Понимание сути продукта и его прикладной ценности.

2. Какие типы соединений данных поддерживает Tableau?
   Ответ: Tableau поддерживает live-соединения, экстракты, а также прямое подключение к различным источникам: базы данных, Excel, облачные хранилища.
   Что важно: Знание способов работы с данными и различий между ними.

3. Объясните разницу между измерениями (Dimensions) и показателями (Measures) в Tableau.
   Ответ: Измерения — категориальные данные (например, даты, категории), а показатели — числовые данные, по которым выполняются агрегирования (например, сумма продаж).
   Что нужно показать: Понимание структуры данных и принципов их анализа.

4. Что такое фильтры в Tableau и какие виды фильтров вы знаете?
   Ответ: Фильтры позволяют ограничить набор данных для анализа. Существуют фильтры источника данных, контекстные фильтры, фильтры листа и фильтры дашборда.
   Цель вопроса: Понимание управления объемом данных и оптимизации запросов.

5. Как создать расчетное поле и для чего оно используется? Приведите пример.
   Ответ: Расчетное поле создается для вычислений на основе существующих данных, например, создание показателя прибыли как Sales - Cost.
   Что проверяется: Навыки трансформации данных внутри Tableau.

6. Что такое LOD выражения в Tableau?
   Ответ: Level of Detail (LOD) выражения позволяют задавать вычисления на уровне определенной детализации, независимо от текущей агрегации. Например, вычислить средний доход на клиента, игнорируя фильтры.
   Что важно: Глубокое понимание продвинутых возможностей аналитики.

7. Как можно улучшить производительность дашборда в Tableau?
   Ответ: Использовать экстракты вместо live-подключений, применять контекстные фильтры, минимизировать количество вычислений, оптимизировать источники данных.
   Что хотят услышать: Практические знания по оптимизации.

8. Опишите разницу между live и extract соединениями. Когда стоит использовать каждый?
   Ответ: Live соединение дает актуальные данные в реальном времени, но может быть медленнее. Extract — это снэпшот данных, обеспечивает быстродействие, но не всегда актуален.
   Что важно: Знание плюсов и минусов для выбора подходящего варианта.

9. Как создать дашборд в Tableau? Какие основные принципы его проектирования?
   Ответ: Дашборд собирается из нескольких листов, важно уделять внимание читаемости, минимизировать количество визуальных элементов, использовать фильтры и интерактивность.
   Что оценивается: Навыки визуализации и понимание UX.

10. Какие типы визуализаций наиболее часто используются в Tableau?
    Ответ: Гистограммы, линейные графики, карты, диаграммы с областями, круговые диаграммы, тепловые карты.
    Что демонстрируется: Знание инструментов и умение выбирать подходящие визуализации.

11. Как вы работаете с пропущенными или некорректными данными в Tableau?
    Ответ: Использую функции заполнения NULL значений, фильтры, расчетные поля для обработки ошибок или исключения некорректных данных.
    Что проверяется: Навыки очистки и подготовки данных.

12. Объясните понятие «контекстный фильтр». Почему и когда он нужен?
    Ответ: Контекстный фильтр создает подмножество данных, который используется как основа для других фильтров. Полезен для улучшения производительности при больших объемах данных.
    Цель: Проверка понимания иерархий фильтрации.

13. Что такое «dashboard action» в Tableau? Приведите пример использования.
    Ответ: Это действия для интерактивности: фильтрация по клику, выделение, переход на URL. Например, клик по графику обновляет другую часть дашборда.
    Что хотят услышать: Умение создавать интерактивные отчеты.

14. Как работать с параметрами в Tableau?
    Ответ: Параметры позволяют пользователю вводить или выбирать значения для динамического изменения отображаемых данных.
    Что проверяется: Навыки создания гибких визуализаций.

15. Расскажите о своем опыте интеграции Tableau с другими инструментами или базами данных.
    Ответ: Подключался к SQL Server, PostgreSQL, Excel, а также использовал API для автоматизации обновлений.
    Что важно: Практический опыт работы с источниками.

16. Как вы подходите к задаче построения отчета для разных типов пользователей?
    Ответ: Анализирую потребности, создаю разные уровни детализации, делаю понятные визуализации и обеспечиваю интерактивность.
    Что проверяется: Умение адаптировать решения под аудиторию.

17. Какие метрики вы считаете ключевыми при оценке эффективности бизнеса через Tableau?
    Ответ: В зависимости от задачи — выручка, маржа, конверсия, удержание клиентов, средний чек.
    Что важно: Понимание бизнес-аналитики.

18. Что такое «Table Calculation»? Приведите пример.
    Ответ: Это вычисления, которые выполняются на уровне визуализации, например, расчет кумулятивной суммы или процентного изменения по сравнению с предыдущим периодом.
    Что хочет услышать работодатель: Навыки продвинутой аналитики внутри Tableau.

19. Как вы проверяете корректность данных и результатов в Tableau?
    Ответ: Сравниваю с исходными источниками, использую контрольные выборки, проверяю логику расчетов и визуализаций.
    Что проверяется: Внимательность и качество работы.

20. Расскажите о случае, когда вам пришлось решать сложную задачу с данными в Tableau. Как вы это сделали?
    Ответ: Описываю конкретный кейс — например, необходимость интеграции разных источников, создание сложного LOD вычисления и оптимизацию дашборда.
    Что важно: Демонстрация опыта, инициативы и умения решать проблемы.

Запрос рекомендаций для специалиста по аналитике данных Tableau

Здравствуйте, [Имя преподавателя/ментора],

Меня зовут [Ваше имя], я недавно начал(а) развиваться как специалист по аналитике данных с использованием Tableau. В процессе обучения и практики Ваши советы и поддержка оказали для меня большую помощь.

Для дальнейшего развития карьеры и повышения доверия со стороны работодателей мне необходимы рекомендации от опытных специалистов. Буду очень признателен(на), если Вы сможете написать для меня рекомендательное письмо, отражающее мои навыки, ответственность и стремление к профессиональному росту.

Если потребуется, я могу предоставить информацию о проектах и достижениях, которые могут быть полезны для составления рекомендации.

Заранее благодарю за уделённое время и поддержку.

С уважением,
[Ваше имя]
[Контактная информация]

Опыт работы с клиентами и заказчиками для специалиста по аналитике данных Tableau

При описании опыта работы с клиентами и заказчиками для позиции специалиста по аналитике данных Tableau важно подчеркнуть вашу способность работать с различными типами запросов, поддерживать коммуникацию и предоставлять клиентам ценные аналитические решения, основанные на данных. В резюме или на собеседовании следует акцентировать внимание на следующих аспектах:

1. Выявление потребностей заказчика: Опишите, как вы взаимодействовали с клиентами или заинтересованными сторонами для понимания их бизнес-целей и специфики данных. Пример: "Работа с заказчиком для уточнения требований к отчетности и анализа данных, создание индивидуальных решений на основе потребностей бизнеса."

2. Разработка аналитических решений: Подчеркните, как вы использовали Tableau для создания отчетов, дашбордов или аналитических панелей, которые соответствуют ожиданиям клиента. Пример: "Создание интерактивных дашбордов в Tableau, которые позволяли заказчику анализировать ключевые метрики в реальном времени."

3. Коммуникация и обратная связь: Упомяните, как вы поддерживали постоянный контакт с заказчиком, обеспечивали обратную связь по результатам работы, решали возникающие вопросы и корректировали проект в процессе. Пример: "Регулярная коммуникация с клиентами для уточнения требований, предоставление отчетности по промежуточным результатам."

4. Обучение и поддержка: Важно также показать вашу роль в обучении клиентов работе с аналитическими инструментами, включая Tableau, и обеспечении поддержки. Пример: "Обучение пользователей Tableau для самостоятельной работы с дашбордами и аналитическими отчетами."

5. Проблемы и решения: Опишите примеры, когда возникали сложности при работе с заказчиками (например, несоответствие данных или изменившиеся требования) и как вы их решали. Пример: "Оперативное решение проблемы с несоответствием данных в отчете, что позволило избежать задержек в принятии бизнес-решений."

6. Достижения и результаты: Укажите, как ваши усилия помогли заказчикам достичь целей или повысить эффективность их бизнес-процессов. Пример: "Внедрение системы отчетности в Tableau, что позволило заказчику сократить время на принятие решений на 30%."

В резюме и на собеседовании важно показать, что вы не просто технический специалист, но и партнер для клиента, способный предложить действенные решения, ориентированные на его успех.

Оформление публикаций и выступлений в резюме для специалиста по аналитике данных Tableau

Публикации

1. Заголовок статьи/исследования — укажите точное название работы, публикации или отчета.

2. Журнал/Конференция — где была опубликована работа (например, название научного или профессионального издания, конференции, семинара).

3. Дата публикации — укажите месяц и год публикации.

4. Краткое описание — несколько предложений, описывающих содержание работы и ваш вклад, например, в чем заключалась ваша аналитика или какое решение было предложено.

5. Роль — если вы были соавтором, укажите свою роль, например, "главный аналитик", "разработчик дашбордов", "ведущий исследователь".

6. Ссылка — если публикация доступна онлайн, добавьте ссылку.

Пример:

• "Анализ трендов продаж с использованием Tableau", журнал "Data Insights", апрель 2023. В статье представлены результаты аналитики продаж для розничных сетей с использованием визуализаций Tableau. Роль: главный аналитик. Ссылка: www.example.com.

Выступления и конференции

1. Название выступления — укажите название вашего выступления или мастер-класса.

2. Мероприятие — название конференции, форума, семинара, вебинара, на котором выступали.

3. Дата — укажите дату мероприятия.

4. Краткое описание — расскажите, о чем шла речь в выступлении, какие инструменты использовались (например, Tableau), какой результат был достигнут.

5. Роль — ведущий, докладчик, панелист и т.д.

6. Место проведения — город, страна (если мероприятие было международным или локальным).

7. Ссылка — если есть возможность, добавьте ссылку на запись выступления или слайды.

Пример:

• "Использование Tableau для анализа больших данных в розничной торговле", конференция "Data Science Expo", ноябрь 2022, Москва. Доклад о практическом применении Tableau для анализа данных и визуализации в реальном времени.

Примечания:

• Подчеркните те мероприятия и публикации, которые имеют высокий авторитет в области аналитики данных, визуализации или бизнеса.

• Укажите достижения, если они есть: например, привлечение аудитории, положительная обратная связь или внедрение ваших решений в бизнес-процессы компании.

Стратегия нетворкинга для специалиста по аналитике данных Tableau

1. Установление контактов на профессиональных мероприятиях:

   • Подготовка к мероприятиям: заранее изучить список участников и спикеров. Сделать акцент на профессионалов в области аналитики данных и Tableau, подготовить несколько ключевых вопросов, связанных с их опытом и проектами.

   • Активное участие: не просто быть присутствующим, но активно участвовать в обсуждениях, задавать вопросы спикерам, делиться своим опытом. Это позволяет сразу продемонстрировать свою экспертизу и заинтересовать коллег.

   • Использование визиток: на мероприятиях всегда иметь при себе визитки, специально подготовленные для профессионалов в области аналитики. Важно, чтобы на визитке было указано ваше умение работать с Tableau, а также ваши достижения и примеры успешных проектов.

   • Налаживание связей после мероприятия: в течение нескольких дней после мероприятия отправить каждому новому контакту персонализированное письмо или сообщение в LinkedIn, чтобы закрепить связь и предложить помощь в решении аналитических задач с использованием Tableau.

2. Использование социальных сетей:

   • LinkedIn: активно обновлять свой профиль, подчеркивая опыт работы с Tableau, участие в проектах, получение сертификатов. Присоединиться к тематическим группам, например, "Tableau Users Group", и регулярно делиться интересными статьями, аналитическими отчетами и кейсами, связанными с использованием Tableau.

   • Публикации и статьи: делитесь полезным контентом, например, аналитическими материалами, обучающими видео, или заметками о том, как решать конкретные задачи с помощью Tableau. Публикации должны быть направлены на решение актуальных проблем в области аналитики данных, чтобы вызвать интерес у профессионалов.

   • Обмен опытом в сообществе: отвечайте на вопросы коллег, делитесь своими знаниями и находками по использованию Tableau. Это поможет построить доверительные отношения и продемонстрировать свою экспертность.

   • Twitter и тематические форумы: следите за актуальными трендами в сфере аналитики данных, участвуйте в обсуждениях с хештегами, связанными с Tableau. Присоединяйтесь к форумам и дискуссиям, где делятся опытами и решениями по вопросам работы с Tableau.

3. Создание личного бренда через онлайн-курсы и блоги:

   • Разработать серию онлайн-курсов или видеоруководств по использованию Tableau для различных уровней пользователей. Такой подход поможет укрепить авторитет и привлекать внимание потенциальных партнеров и работодателей.

   • Вести блог, где можно публиковать подробные кейс-стадии, решения конкретных задач с помощью Tableau. Публикации могут включать примеры из реальной практики, что повысит ценность информации для читателей.

4. Участие в конференциях и вебинарах:

   • Присутствовать на тематических конференциях по аналитике данных и бизнес-аналитике, как онлайн, так и офлайн. Подготовить короткие, но емкие презентации, которые можно использовать на таких мероприятиях для представления своего опыта.

   • Предложить организаторам конференций провести мастер-классы или вебинары по теме "Как оптимизировать процессы аналитики данных с помощью Tableau". Это поможет не только продемонстрировать свою экспертизу, но и привлечь внимание потенциальных клиентов или работодателей.

5. Менторство и волонтерство:

   • Становитесь наставником для начинающих специалистов в сфере аналитики данных. Участие в таких программах создаст не только хорошие связи, но и улучшит репутацию как эксперта, готового делиться опытом.

   • Участвуйте в волонтерских проектах, связанных с аналитикой данных. Такие проекты предоставляют возможность работать с новыми инструментами и методами, а также расширять сеть контактов.

План развития навыков для Специалиста по аналитике данных Tableau на 6 месяцев

Месяц 1: Основы Tableau и базовые навыки работы с данными

1. Изучение интерфейса Tableau и основы работы с данными

2. Онлайн-курс: "Data Visualization with Tableau" (Coursera)

3. Задачи: создание простых графиков и диаграмм, импорт данных из Excel, создание простых сводных таблиц

4. Практика: анализ и визуализация открытых данных (например, из Kaggle)

5. Soft skills: управление временем, базовые навыки коммуникации (публичные выступления и презентации)

Месяц 2: Углубленное понимание визуализаций и отчетности

1. Онлайн-курс: "Tableau Desktop Specialist Exam Prep" (Udemy)

2. Задачи: создание различных видов графиков (bar, line, scatter), фильтрация данных, работа с цветами и размером для улучшения восприятия

3. Практика: создание интерактивных панелей и отчетов, изучение возможностей анализа данных через Tableau

4. Soft skills: ведение деловых встреч, улучшение навыков презентации данных, аргументация решений

Месяц 3: Продвинутые функции Tableau и аналитика данных

1. Онлайн-курс: "Tableau Advanced Techniques" (Pluralsight)

2. Задачи: использование сложных функций (calculated fields, LOD expressions), создание фильтров и параметров

3. Практика: анализ многомерных данных, построение прогнозных моделей и создание дашбордов для бизнес-анализа

4. Soft skills: критическое мышление, решение проблем, анализ информации и принятие решений

Месяц 4: Автоматизация процессов и работа с большими данными

1. Онлайн-курс: "Data Science and Machine Learning with Tableau" (LinkedIn Learning)

2. Задачи: работа с большими наборами данных, оптимизация работы с Tableau, автоматизация отчетности с помощью Tableau Prep

3. Практика: создание сложных дашбордов для мониторинга ключевых показателей, интеграция с базами данных

4. Soft skills: развитие лидерских качеств, участие в групповых проектах, работа в команде

Месяц 5: Глубокое погружение в Tableau Server и облачные технологии

1. Онлайн-курс: "Tableau Server Administration" (Udemy)

2. Задачи: настройка и администрирование Tableau Server, управление правами доступа, использование Tableau Online для совместной работы

3. Практика: настройка серверов для организации и мониторинга работы Tableau в компании

4. Soft skills: ведение переговоров, управление проектами, работа с клиентами и внутренними заинтересованными сторонами

Месяц 6: Интеграция Tableau с другими инструментами и финальные проекты

1. Онлайн-курс: "Integrating Tableau with Other Data Tools" (Coursera)

2. Задачи: интеграция Tableau с Python, SQL, Power BI и другими BI-инструментами

3. Практика: реализация комплексных аналитических проектов, подготовка отчетов для принятия управленческих решений

4. Soft skills: улучшение навыков деловой переписки, работа с обратной связью, публичные выступления и защита проектов

Роль аналитика данных Tableau в стартапе на ранней стадии

1. Гибкость в настройке аналитических процессов
   Специалист по аналитике данных Tableau способен адаптировать инструменты под любые задачи, обеспечивая гибкость в работе с данными. На ранних этапах стартапа, когда часто меняются приоритеты и задачи, такая способность особенно ценна, так как позволяет оперативно перенастроить аналитические панели и отчеты без долгих задержек.

2. Мультизадачность и высокая продуктивность
   Работа в стартапе требует умения эффективно справляться с множеством задач одновременно. Специалист Tableau может быстро переходить от одного вида анализа к другому, обеспечивая поддержку разных отделов (маркетинга, продаж, продукта) с минимальными затратами времени и ресурсов. Он может работать с данными из различных источников и формировать отчеты по множеству направлений, что важно для стартапа с ограниченными ресурсами.

3. Принятие обоснованных решений на основе данных
   Специалист по аналитике данных Tableau помогает команде стартапа принимать более информированные решения. Это особенно важно на ранних стадиях, когда каждая ошибка может дорого обойтись. Создание наглядных и понятных визуализаций данных помогает руководству оперативно оценивать ситуацию и корректировать стратегию, опираясь на точные данные.

4. Автоматизация и ускорение аналитических процессов
   Специалист Tableau способен автоматизировать процессы отчетности, что освобождает время для более стратегических задач. Он может настроить автоматические обновления данных и отчеты, сокращая время, которое команда тратит на ручной анализ. Это критически важно для стартапа, где нужно быстро реагировать на изменения.

5. Ответственность и оперативность в принятии решений
   В стартапах на ранних стадиях часто возникают ситуации, когда требуется оперативное решение на основе актуальных данных. Специалист по аналитике данных Tableau понимает, что от своевременной и точной информации зависит успех бизнеса. Его ответственность заключается в том, чтобы предоставлять данные в нужный момент и в нужной форме, что позволяет команде действовать быстро и с уверенностью.