BigQuery Insights
الذهاب إلى القناة على Telegram
Аналітика в Google BigQuery, інсайти, приклади SQL-запитів. Автор: @osiyuk
إظهار المزيد
الشبكة:4 986
المشتركون
-124 ساعات
-137 أيام
-2730 أيام
جاري تحميل البيانات...
القنوات المماثلة
سحابة العلامات
لا توجد بيانات
هل تواجه مشاكل؟ يرجى تحديث الصفحة أو الاتصال بمدير الدعم الخاص بنا.
الإشارات الواردة والصادرة
---
---
---
---
---
---
جذب المشتركين
يوليو '26
يوليو '26
+6
في 0 قنوات
يونيو '26
+27
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '26
+36
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '26
+36
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '26
+28
في 1 قنوات
Get PRO
فبراير '26
+31
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '26
+17
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '25
+26
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '25
+31
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '25
+30
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '25
+18
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '25
+33
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '25
+37
في 1 قنوات
Get PRO
يونيو '25
+48
في 3 قنوات
Get PRO
مايو '25
+32
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '25
+39
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '25
+37
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '25
+49
في 1 قنوات
Get PRO
يناير '25
+54
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '24
+96
في 2 قنوات
Get PRO
نوفمبر '24
+50
في 1 قنوات
Get PRO
أكتوبر '24
+53
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '24
+61
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '24
+69
في 3 قنوات
Get PRO
يوليو '24
+71
في 3 قنوات
Get PRO
يونيو '24
+38
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '24
+45
في 1 قنوات
Get PRO
أبريل '24
+49
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '24
+79
في 2 قنوات
Get PRO
فبراير '24
+134
في 1 قنوات
Get PRO
يناير '24
+53
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '23
+45
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '23
+66
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '23
+65
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '23
+92
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '23
+62
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '23
+52
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '23
+55
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '23
+82
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '23
+52
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '23
+67
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '23
+51
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '23
+53
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '22
+71
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '22
+78
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '22
+49
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '22
+61
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '22
+96
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '22
+99
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '22
+264
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '22
+77
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '22
+96
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '22
+85
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '22
+132
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '22
+100
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '21
+91
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '21
+180
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '21
+184
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '21
+113
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '21
+118
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '21
+241
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '21
+102
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '21
+166
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '21
+204
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '21
+123
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '21
+135
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '21
+115
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '20
+5 983
في 0 قنوات
| التاريخ | نمو المشتركين | الإشارات | القنوات | |
| 08 يوليو | +1 | |||
| 07 يوليو | 0 | |||
| 06 يوليو | +1 | |||
| 05 يوليو | +3 | |||
| 04 يوليو | 0 | |||
| 03 يوليو | +1 | |||
| 02 يوليو | 0 | |||
| 01 يوليو | 0 |
منشورات القناة
Ми в MacPaw шукаємо продуктового аналітика з досвідом у web-аналітиці та бажанням працювати над маркетинговими задачами.
MacPaw - продуктова ІТ компанія, розробляє macOS/iOS-додатки, продукти якої встановлені на кожному 5-му макбуці світу.
40+ аналітиків, багато різноманітних сервісних команд, які допомагають продуктовим аналітикам робити їх роботу краще. Можливість працювати віддалено.
Вакансія за посиланням:
👉 Middle Product Analyst.
| 2 | Anthropic автоматизували 95% аналітичних запитів всередині компанії через Claude з точністю роботи ~95%.
Тисячі SQL-запитів з дашбордів як контекст для агента дали менше 1% приросту точності, на відміну від Skills. Skill — задокументований workflow досвідченого аналітика: які питання уточнити, де шукати джерела, як виконати і перевірити. Проблема не в доступі до даних — в структурі й однозначності. Skills вирішили це: без skills: 21% accuracy, а з skills уже 95%+.
Деталі тут: https://bit.ly/43kFIaL
via @WebAnalyst | 837 |
| 3 |  📊 Data Engineering — один із найшвидше зростаючих напрямів у роботі з даними. Попит росте швидше, ніж кількість спеціалістів, які реально мають необхідний скілсет.
Розберіться з Big Data, ETL/ELT, Spark, Airflow, Docker та AWS та опануйте трендову професію, — на курсі «Data Engineering» від robot_dreams.
За 20 занять ви:
– розберетеся зі скілсетом Data Engineer і ключовими інструментами
– навчитеся працювати з великими обсягами даних і будувати підходи до їх обробки
– зможете проєктувати повноцінні Big Data системи
– попрацюєте з Hadoop, Apache Spark, Airflow та іншими технологіями
– зрозумієте, як створювати рішення, які масштабуються
У результаті — зможете переходити від окремих задач до побудови систем роботи з даними.
Вас навчатиме Ілля Хороших — Data Engineer із досвідом у Lyft, EPAM, Luxoft. Працює з системами, які обробляють терабайти даних і масштабуються на мільйони користувачів.
Старт: 13 липня
Деталі, програма та реєстрація ⬅️ | 1 248 |
| 4 | Ймовірність смерті протягом року починає перевищувати 1% у чоловіків приблизно з 44 років, а у жінок - з 60.
Рівень 2% досягається у чоловіків з 55 років, у жінок - з 68. У похилому віці різниця поступово зменшується, і приблизно у 94 роки показники стають майже однаковими - близько 25%.
Це я рахував на основі відкритих даних статево-вікового розподілу населення України за 1989–2022 роки.
Більш детально про це - у моїй статті про моделювання демографії України (писав її ще раніше, але вона досі актуальна).
@BigQuery | 1 351 |
| 5 | Досліджую тему використання Claude Code/Codex для data analysis і поки головний висновок такий: AI дуже серйозно трансформує не тільки роботу інженерів, але й аналітиків.
Наткнувся на оглядовий розбір архітектури, де всередині Claude Code зібрали AI data analyst, який без Python, SQL і взагалі без коду проходить повний цикл аналізу: формулює питання, досліджує дані, валідовує висновки, генерує графіки і збирає презентацію.
Що там особливо цікаво:
— вся система — це 15 agents і 12 skills
— все зберігається у markdown-файлах
— agents роблять роботу
— skills задають стандарти якості
— вся логіка керується одним CLAUDE.md
— кожен feedback покращує всю систему.
Але відкритими лишаються дуже практичні речі:
— хто валідовує результати
— хто будує реальний product/business context
— хто пріоритизує, що взагалі варто аналізувати
— хто не дає організації потонути в десятках AI-висновків, які звучать переконливо, але нікуди не ведуть :)
Нажаль, стаття крім самої ідеї цінності особливо не несе, але якщо вам цікаво — то посилання буде в коментарях :)
Якщо хтось бачив в open-source схожі архітектури або детальні покрокові мануали як зібрати таку систему — діліться в коментарях!
via @WebAnalyst | 0 |
