BigQuery Insights
前往频道在 Telegram
Аналітика в Google BigQuery, інсайти, приклади SQL-запитів. Автор: @osiyuk
显示更多
网络:4 986
订阅者
-124 小时
-137 天
-2730 天
数据加载中...
吸引订阅者
七月 '26
七月 '26
+6
在0个频道中
六月 '26
+27
在0个频道中
Get PRO
五月 '26
+36
在0个频道中
Get PRO
四月 '26
+36
在0个频道中
Get PRO
三月 '26
+28
在1个频道中
Get PRO
二月 '26
+31
在0个频道中
Get PRO
一月 '26
+17
在0个频道中
Get PRO
十二月 '25
+26
在0个频道中
Get PRO
十一月 '25
+31
在0个频道中
Get PRO
十月 '25
+30
在0个频道中
Get PRO
九月 '25
+18
在0个频道中
Get PRO
八月 '25
+33
在0个频道中
Get PRO
七月 '25
+37
在1个频道中
Get PRO
六月 '25
+48
在3个频道中
Get PRO
五月 '25
+32
在0个频道中
Get PRO
四月 '25
+39
在0个频道中
Get PRO
三月 '25
+37
在0个频道中
Get PRO
二月 '25
+49
在1个频道中
Get PRO
一月 '25
+54
在0个频道中
Get PRO
十二月 '24
+96
在2个频道中
Get PRO
十一月 '24
+50
在1个频道中
Get PRO
十月 '24
+53
在0个频道中
Get PRO
九月 '24
+61
在0个频道中
Get PRO
八月 '24
+69
在3个频道中
Get PRO
七月 '24
+71
在3个频道中
Get PRO
六月 '24
+38
在0个频道中
Get PRO
五月 '24
+45
在1个频道中
Get PRO
四月 '24
+49
在0个频道中
Get PRO
三月 '24
+79
在2个频道中
Get PRO
二月 '24
+134
在1个频道中
Get PRO
一月 '24
+53
在0个频道中
Get PRO
十二月 '23
+45
在0个频道中
Get PRO
十一月 '23
+66
在0个频道中
Get PRO
十月 '23
+65
在0个频道中
Get PRO
九月 '23
+92
在0个频道中
Get PRO
八月 '23
+62
在0个频道中
Get PRO
七月 '23
+52
在0个频道中
Get PRO
六月 '23
+55
在0个频道中
Get PRO
五月 '23
+82
在0个频道中
Get PRO
四月 '23
+52
在0个频道中
Get PRO
三月 '23
+67
在0个频道中
Get PRO
二月 '23
+51
在0个频道中
Get PRO
一月 '23
+53
在0个频道中
Get PRO
十二月 '22
+71
在0个频道中
Get PRO
十一月 '22
+78
在0个频道中
Get PRO
十月 '22
+49
在0个频道中
Get PRO
九月 '22
+61
在0个频道中
Get PRO
八月 '22
+96
在0个频道中
Get PRO
七月 '22
+99
在0个频道中
Get PRO
六月 '22
+264
在0个频道中
Get PRO
五月 '22
+77
在0个频道中
Get PRO
四月 '22
+96
在0个频道中
Get PRO
三月 '22
+85
在0个频道中
Get PRO
二月 '22
+132
在0个频道中
Get PRO
一月 '22
+100
在0个频道中
Get PRO
十二月 '21
+91
在0个频道中
Get PRO
十一月 '21
+180
在0个频道中
Get PRO
十月 '21
+184
在0个频道中
Get PRO
九月 '21
+113
在0个频道中
Get PRO
八月 '21
+118
在0个频道中
Get PRO
七月 '21
+241
在0个频道中
Get PRO
六月 '21
+102
在0个频道中
Get PRO
五月 '21
+166
在0个频道中
Get PRO
四月 '21
+204
在0个频道中
Get PRO
三月 '21
+123
在0个频道中
Get PRO
二月 '21
+135
在0个频道中
Get PRO
一月 '21
+115
在0个频道中
Get PRO
十二月 '20
+5 983
在0个频道中
| 日期 | 订阅者增长 | 提及 | 频道 | |
| 08 七月 | +1 | |||
| 07 七月 | 0 | |||
| 06 七月 | +1 | |||
| 05 七月 | +3 | |||
| 04 七月 | 0 | |||
| 03 七月 | +1 | |||
| 02 七月 | 0 | |||
| 01 七月 | 0 |
频道帖子
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 |
