Аналитика данных / Data Study

Мой опыт переезда с Windows 😄 на Mac 🍏 Еще в моем детстве мама купила себе ноутбук на Windows Vista. Потом появился стационарный компьютер на Windows XP, позже на Windows 7. Конечно они были "для учебы", как и у всех парней в школе, да?) На самом деле мы учились дрифтить в Need For Speed, играть в футбол в Fifa, и защищать всех подряд в Call of Duty. Привычка работать на 😄 у меня образовалась давно, поэтому и рабочие ноутбуки я всегда выбирал тоже на Windows. Недавно все таки решил перейти на Mac 😁. Основной причиной была просто компактность и легкость самого мака, т.к. в Сравни мне дали изначально игровой 17-дюймовый Acer, который норм для работы дома, но если пойти куда-нибудь с ним, то были неудобства из-за его габаритов и веса. Первые пару дней чувствовал себя дедом 🥸, типа "куда жмать", или "где найти файл после загрузки". Основные отличия, к которым пришлось привыкать: 🫠 клавиатура, основной горячей клавишей всегда был CTRL и нужно было перестроиться на CMD, который еще чуть правее находится по раскладке 🫠 работа с окнами, переключение на Mac более удобно делать через свайп вправо/влево на тачпаде, чем через нижнее меню приложений. 🫠 файловая система и расположение папок 🫠 чуть сильней ткнул на тачпад и происходит какое-то действие перевода или еще что-то, хотя ты просто хотел выделить текст для копипаста Из плюшек, что 100% нравится больше: 👍 синхрон со всеми остальными продуктами apple, будь то подключение к wi-fi с телефона или подключение airpods 👍 большой и тихий при клике тачпад, крутое управление свайпами 👍 использование linux команд через терминал без всяких лишних виртуализаций НО появилась задача поработать с zip-файлами и все никак не могу разобраться с разархивацией в нормальной кодировке архива на Mac, который был создан в Windows. Попробовал встроенный/скачанный архиватор, python-библиотеки, но пока безуспешно 🫠 А вы чем пользуетесь? 🍏- Mac 👀- Windows

Он мой кумир 😂 Не проводи встречи в пятницу, когда можно их провести в понедельник Всех с пятницей)

Посмотрел вчера в записи презентацию Apple Во-первых, оказывается еще не до конца растерял навык listening на английском, последний раз слышал инглиш речь года 2 назад, не считая "how to go to the metro station?" в Москве. Во-вторых, ребята прям умеют на простом для их клиентов языке рассказать технические вещи и преимущества их продуктов. Мне лично понравилась фишка новых Airpods с синхронным переводом, особенно когда показали двух собеседников, которые сидят в наушниках и без проблем могут общаться на разных языках, а наушники переводят им все. Переводчики скоро станут не нужны? Ну и iPhone Air как самый тонкий, но при этом с самым мощным процессором телефон из их линейки - кайф. Думаю, он будет флагманом по сравнению с обычным 17 и даже pro версией. Хочется его полапать вживую

⚡️Пошаговый план: как стать аналитиком данных в 2025 Хотите попасть в аналитику, но теряетесь в море информации и не понимаете, какие навыки действительно важны? Боитесь, что без опыта вас не возьмут на работу? И да, ещё один популярный вопрос — а что, если мне 30/40/50+ лет? Андрон Алексанян — эксперт по аналитике с 8 летним опытом и по совместительству CEO Simulative — покажет рабочие схемы и четкий план, как устроиться в аналитику быстрее, даже если у вас нет опыта. Что будет на вебинаре? 🟠 Разберем полный роадмап: что учить, в каком порядке, до какого уровня; 🟠 Лайфхаки трудоустройства: — Покажем реальные примеры, как оформить резюме и портфолио, чтобы привлекать внимание; — Обсудим какие отклики работают, а какие сразу отправляют в корзину; — Изнанка найма: инсайдерский взгляд на процессы отбора 🟠 Практические техники для новичков: разберём, как компенсировать недостаток опыта и быстро закрывать пробелы в знаниях. 🕗 Важно досмотреть вебинар до конца, чтобы получить бонус от нас, который поможет бустануть карьеру. 😶Зарегистрироваться на бесплатный вебинар

Подсели с женой каждый вечер смотреть документально-исторические сериалы. Посмотрели про Романовых, сейчас смотрим Рюриковичей. Очень интересно, особенно когда историю не запоминаешь и смотришь всегда как с чистого листа 😁

Опа, чаек 🫖

меньше чем через 10 минут встречаемся по ссылке https://telemost.yandex.ru/j/3258671938

❓Какая стоимость и какие есть тарифы? ❓Что указывать в портфолио после курса? ❓Нужен ли VPN для обучения? ❓Как могу оплатить курс с зарубежной карты? ❓Какая программа курса? ❓Чем отличается мой курс от других школ? ❓В каком формате проходит обучения? ❓Смогу ли я найти работу после курса? ❓Когда будет следующий набор на обучение? На все эти вопросы и другие дам ответ сегодня на созвоне в 19:00, а также в чате обучения

Создаю аналитику из всего что меня окружает, так произошло и с созданием портрета ученика При старте обучения я каждого прошу заполнить форму, в которой он указывает общую информацию о себе и свою цель обучения - зачем вообще пришли и что хотите получить в конце. Так я собираю 🔹общую картину группы 🔹сохраняю каждый запрос конкретного ученика для себя Что мне это дает? Так мне становится понятно как найти подход к ученику, чтобы не просто помогать ему стандартно, но и направлять его в обучении конкретно для достижения именно его цели. Цели каждый еще расписывает письменно в анкете. Можете удивиться, но подход к ученикам с целью найти работу и с целью закрыть пробелы в знаниях совсем разный. Цифры все в долях от общего кол-ва 87 анкет, сами переведите в абсолютные значения 😉 🔜 Как можете заметить, обучаются разные возрастные категории - большая часть в возрасте 26-35 лет, но также большая доля в возрасте 36-45 🔜43% учеников имеют за плечами гуманитарное образование, и это их не останавливает 🔜55% приходят с запросом обучиться с нуля, при этом доля учеников с целью систематизации знаний тоже велика 🔜половина хочет сменить профессию, но при этом почти треть понимают как можно применять навыки анализа данных на текущем месте работы Присоединяйся в чат обучения, завтра еще детальней распишу про обучение у меня

Привет! Мне очень приятно видеть вашу заинтересованность к курсу "Основы анализа данных" и приятно отвечать что у меня есть возможность обучать людей и делиться просто тем, что тебе нравится делать. Всем отвечаю и консультирую, но детально я нигде не рассказывал про актуальный формат обучения и текущую стоимость. Чтобы закрывать все ваши вопросы и давать максимально детальную информацию об обучении вне рамках основного канала, 🔹Чат обучение Data Study Там буду максимально подробно делать обзор обучения, его структуру, формат. Также описывать ответы на все вопросы из личных сообщений и отвечать на вопросы в чате. Присоединяйся чтобы быть в курсе всех новостей и деталей обучения со мной. 🔹Онлайн-созвон 8 сентября в 19:00 Покажу материалы курса изнутри, расскажу про выполнение учебного проекта, а также как изменился курс в последнее время и почему цена такая привлекательная по сравнению с другими онлайн-школами (35к вместо 100-150к).

Конструкция фильтрация для функций агрегации Хочу рассказать про удобную конструкцию, про которую знают далеко не все. Часто возникают ситуации, когда при агрегации нужно учесть не все строки данных, а только подходящие под определенные условия. Конструкция такая:

функция агрегации FILTER (WHERE условие фильтрации данных для учета в этой метрике)

Например, нам нужно посчитать несколько метрик - кол-во всех клиентов по customer_id - кол-во клиентов, у которых источник регистрации будет один из этих: direct, form, vk Пишем запрос

SELECT 
COUNT(DISTINCT customer_id),
COUNT(DISTINCT customer_id) FILTER (WHERE reg_source IN ('direct', 'form', 'vk')
FROM customers

Можно конечно писать через CASE, но конструкция с фильтром более наглядная, емкая и эффективная в плане оптимизации

SELECT 
COUNT(DISTINCT customer_id),
COUNT(DISTINCT 
        CASE
            WHEN reg_source IN ('direct', 'form', 'vk') THEN customer_id
            ELSE NULL
        END)
FROM customers

мы в Сравни ищем middle аналитика данных! Пожелания к кандидату: опыт продуктовым или маркетинговым аналитиком (предпочтительнее) от 1 года, желательно с опытом работы в мобильной аналитике. Либо иметь желание быстро погрузиться в эту область и работать в ней Сама вакансия - https://hh.ru/vacancy/124019814 Можете откликаться на вакансию или направить свое резюме мне @daniildzheparov

Привет всем, у меня отличные новости! 8 сентября стартует обучение на моем курсе "Основы анализа данных" Курс точно для тебя если: 🔹нужно освоить фундаментальные навыки аналитика данных 🔹ты в начале профессионального пути аналитика и не знаешь как развиваться 🔹нужна прямая обратная связь от опытного аналитика За 3 месяца: ✅ освоишь технические навыки SQL, Python, BI ✅ узнаешь теорию и практику про DWH, ETL, Git, базы данных ✅ реализуешь свой учебный проект ✅ составишь резюме для поиска работы Из удобного 🫰: ✏️ учись в своем темпе, все материалы доступны в личном кабинете ✏️ чат со мной и другими учениками группы ✏️ до 15 учеников в группе для комфортного обучения ✏️ быстрая и индивидуальная обратная связь по ДЗ и другим вопросам ✏️ материалы доступны в течение 1 года + удобные конспекты навсегда возможен отложенный старт обучения на 2 месяца - приобретай сейчас, начинай учиться когда станет удобно Кейсы учеников (или здесь по тегу #кейс) Проекты учеников для примера Программа курса, детали и оплата здесь - https://datastudy.ru/1 Будут вопросы, пишите @daniildzheparov 😉

ссылка на вебинар https://telemost.yandex.ru/j/7900326259

Напоминаю про вебинар 😎 Собрал весь свой опыт в презентацию и единый рассказ с важной информацией про профессию аналитика 🔹чем занимаемся на работе 🔹какие задачи решаем 🔹какие навыки необходимы 🔹что в первую очередь учить 🔹как грамотно оформить резюме 🔹как подготовить себя к поиску работы 🔹как избежать ошибок в начале пути 🔹как быстро освоить фундамент и не растягивать врем обучения Задавайте все интересующие вас вопросы в группе или на вебинаре Присоединяйся, там будут все материалы и обсуждения + бонус на обучение 🎁 Завтра в 19:00 ❗️Записи не будет

Мой опыт и наблюдения роста ЗП 💲 6 лет назад я пришел на стажировку на довольно скромную сумму (23к в месяц) Сейчас реальные цифры для разных стажировок находятся в вилке 50-120к (да, инфляция, но все же до сих пор это хорошие деньги). Так сложилось, что на каждой предыдущей работе я проводил по 2 года - считаю это хороший срок. С одной стороны, ты не засиживаешься и не врастаешь корнями в компанию (часть команды, часть корабля), но и не считаешься попрыгунчиком - те кто меняют работу слишком часто. В Сравни кстати в сентябре будет 2 года 🎉, но уходить не собираюсь) Читающие коллеги, можете на карандаш меня не брать 😅 Дак вот, какие наблюдения хочу сделать по ЗП: 1️⃣В каждой крупной компании пересмотр проходит в момент ревью Каждые полгода или год, в этот период ты действительно успеваешь показать результат, укрепиться в навыках и вкатиться во все процессы компании. Но что стоит учесть - время с момента твоего трудойстройства до первого ревью. Пришел незадолго до ревью 🔜 рискуешь остаться без пересмотра до следующего ревью, если нет прямых договоренностей в момент найма об обратном. 2️⃣В начале карьеры рост ЗП более быстрый Если ты джун/мидл, показываешь сильные результаты и не боишься говорить о своем желании расти в заработке - у работодателей есть возможность сделать хороший up 📈 30-40-50% Чем выше становится твой грейд и ЗП, тем сложнее ее поднимать и процентный рост будет сильно ниже чем мог быть раньше. Для синьеров например это может быть 10-15-20% в год. Почему: начинаешь упираться в верхнюю вилку, которую перепрыгнуть внутри компании уже не получится без серьезного изменения твоей должности или уровня ответственности. 3️⃣Компании часто готовы платить выше сотрудникам с рынка Наверно слышали такие истории, когда из компании уходит сотрудник с ЗП X, а на его место могут через неделю вывести сотрудника с ЗП 1.5X Почему: это происходит когда компания понимает, что выгодней быстро взять сильного и дорогого сотрудника с рынка сейчас, чем пытаться долго искать под такую же ЗП как была раньше. Как это происходит: 🔹 берут сотрудника на вырост (платят ему больше сейчас, но также сразу или постепенно дают ему больше обязанностей чем прошлому сотруднику) 🔹 выравнивают ЗП по рынку, если например прошлый сотрудник особо не просил повышения или он их не заслуживал своей работой 🔹видят в вас потенциал и сильную экспертизу, поэтому не хотят упустить вас и идут на ваши условия, лишь бы вы вышли работать к ним Всем желаю достичь своего желаемого уровня достатка! 👏

Где и как хранятся данные для анализа? 99% данных в компаниях хранятся в базах данных. Чтобы уметь с ними работать, нужно понимать 🔹что вообще такое база данных (БД) 🔹как организовано хранение данных 🔹как аналитик может обращаться к данным из БД К нашему счастью, самый удобный и поэтому распространенный вид хранения данных - это таблица . Каждая строка - отдельная запись данных, а столбец - количественный или качественный признак для описания. В БД ни одна, а много таблиц, а аналитику для его задач нужно уметь считывать данные из них. Чтобы технически понимать устройство хранения данных нужно разобраться с моделью данных. Кто еще не знает, есть открытый курс по базам данных из 3 уроков (видео + конспекты) 🔜 пройдите его здесь В конце вас ждет практическое задание - создать модель данных магазина велосипедов. На вебинаре обсудим еще правильное решение ДЗ, также поделюсь тонкостями про модели данных и почему это база для аналитика

Скажи что-то на аналитическом

Нужно проверить

Могу предположить

Кого можно спросить об этом?

Здесь данные некачественные

Отчет не обновился, сейчас проверю

Сейчас на встрече, позже посмотрю

Нужно немного подождать, пока посчитается

Вам в excel или csv формате выгрузку сделать?

А вы доку читали?

Как срочно это надо сделать?

Запрос неправильный, нужно по-другому считать

Очень нужны эти данные, где могу их найти?

Данные не доезжают

Гипотеза не подтвердилась, нужно подумать

Ребят, приглашаю вас всех на свой вебинар! Собрал для вас очень много полезной инфы как сейчас освоить профессию и стать тем самым айтишником, работающим 1 минуту в день с пляжа, попивая джууус 🥤(шутка). Если серьезно, то поговорим: 🔹 чем занимаются аналитики 🔹 какие задачи они решают на работе 🔹 какой набор навыков и инструментов нужен для работы 🔹 почему нас не знаменит ИИ, а будет нашим ассистентом в работе 🔹как устроена работа в команде 🔹 какие ошибки допускают новички и как их избежать 🔹 как оформить сильное резюме и эффективно искать работу После вебинара участникам пришлю презентацию со всей этой информацией в письменном виде. 🗓 Когда: 2 сентября в 19:00 по МСК И самым заинтересованным в своём развитии дам хороший бонус на обучение 😉 ❗️Записи не будет Вступить в группу (там будут все материалы после вебинара и живое общение)

Где можно подсмотреть за зарплатами аналитиков 👀 Собрал для вас ресурсы, где можно посмотреть вилки ЗП по вакансиям или даже анонимные истории от аналитиков в компаниях, ведь часто интересно узнать сколько можешь зарабатывать ты или сколько зарабатывают другие на подобных позициях) Зарплатник аналитика Канал, в котором Тагир собирает истории аналитиков анонимно и рассказывает о них в канале. Проект Reveal the Data и Left Join Рома Бунин с Колей Валиотти сделали проект на данных вакансий с HH.ru по зарплатам аналитиков, вилки берутся из самих вакансий, если указано. Исследование от NEWHR Есть масштабное исследование рынка аналитиков, в том числе и по зарплатам, ее изменению и какие компетенции влияют на ее рост Исследование навыков аналитика и ЗП Мой проект, который собирал на данных вакансий с HH.ru. Основная цель была показать самые часто упоминаемые навыки в вакансиях аналитиков, но также есть информация про средние зарплаты по на основе указанных вилок.