ch
Feedback
Data Analysis / Big Data

Data Analysis / Big Data

前往频道在 Telegram

Лучшие посты по анализу данных и работе с Big Data на русском и английском языке Разместить рекламу: @tproger_sales_bot Правила общения: https://tprg.ru/rules Другие каналы: @tproger_channels

显示更多
2 741
订阅者
无数据24 小时
-37
+630
吸引订阅者
六月 '26
六月 '26
+3
在0个频道中
五月 '26
+30
在0个频道中
Get PRO
四月 '26
+31
在0个频道中
Get PRO
三月 '26
+17
在0个频道中
Get PRO
二月 '26
+10
在0个频道中
Get PRO
一月 '26
+21
在0个频道中
Get PRO
十二月 '25
+24
在0个频道中
Get PRO
十一月 '25
+31
在0个频道中
Get PRO
十月 '25
+45
在0个频道中
Get PRO
九月 '25
+60
在0个频道中
Get PRO
八月 '25
+24
在0个频道中
Get PRO
七月 '25
+19
在0个频道中
Get PRO
六月 '25
+16
在0个频道中
Get PRO
五月 '25
+50
在0个频道中
Get PRO
四月 '25
+34
在0个频道中
Get PRO
三月 '25
+51
在1个频道中
Get PRO
二月 '25
+30
在0个频道中
Get PRO
一月 '25
+42
在0个频道中
Get PRO
十二月 '24
+25
在1个频道中
Get PRO
十一月 '24
+41
在0个频道中
Get PRO
十月 '24
+39
在1个频道中
Get PRO
九月 '24
+28
在0个频道中
Get PRO
八月 '24
+33
在2个频道中
Get PRO
七月 '24
+38
在0个频道中
Get PRO
六月 '24
+48
在1个频道中
Get PRO
五月 '24
+37
在0个频道中
Get PRO
四月 '24
+36
在1个频道中
Get PRO
三月 '24
+52
在0个频道中
Get PRO
二月 '24
+45
在0个频道中
Get PRO
一月 '24
+70
在0个频道中
Get PRO
十二月 '23
+58
在0个频道中
Get PRO
十一月 '23
+50
在0个频道中
Get PRO
十月 '23
+60
在0个频道中
Get PRO
九月 '23
+77
在0个频道中
Get PRO
八月 '23
+84
在0个频道中
Get PRO
七月 '23
+70
在0个频道中
Get PRO
六月 '23
+51
在0个频道中
Get PRO
五月 '23
+55
在0个频道中
Get PRO
四月 '23
+94
在0个频道中
Get PRO
三月 '23
+75
在0个频道中
Get PRO
二月 '23
+72
在0个频道中
Get PRO
一月 '23
+62
在0个频道中
Get PRO
十二月 '22
+147
在0个频道中
Get PRO
十一月 '22
+122
在0个频道中
Get PRO
十月 '22
+170
在0个频道中
Get PRO
九月 '22
+134
在0个频道中
Get PRO
八月 '22
+651
在0个频道中
Get PRO
七月 '22
+285
在0个频道中
Get PRO
六月 '22
+179
在0个频道中
Get PRO
五月 '22
+211
在0个频道中
Get PRO
四月 '22
+272
在0个频道中
Get PRO
三月 '22
+1 618
在0个频道中
日期
订阅者增长
提及
频道
04 六月+1
03 六月0
02 六月0
01 六月+2
频道帖子
Кажется, аналитика подошла к моменту больших изменений. Ещё недавно подготовка отчётов занимала дни: данные собирались вручну
Кажется, аналитика подошла к моменту больших изменений. Ещё недавно подготовка отчётов занимала дни: данные собирались вручную, цифры перепроверялись, а бизнес слишком долго ждал ответы. Сейчас искусственный интеллект меняет сам подход к работе с данными — делает аналитику быстрее, проще и доступнее. 3 июня Visiology проведёт большой онлайн-эфир Cortex LIVE о новом поколении аналитики. На бесплатном онлайн-эфире покажут: — как ускорить получение аналитики — как сократить объём ручной работы — как быстрее находить ответы для бизнеса — как компании уже меняют подход к работе с данными Без сложной теории — только реальные примеры и практические сценарии. Если вы работаете с аналитикой, отчётностью или управлением, этот эфир точно стоит посмотреть. Регистрируйтесь!

2
Аналитики, которые строят highload: в чём их секрет? 28 мая в 18:00 присоединяйтесь к митапу {43;Tech} в Санкт-Петербурге что
Аналитики, которые строят highload: в чём их секрет? 28 мая в 18:00 присоединяйтесь к митапу {43;Tech} в Санкт-Петербурге чтобы узнать, как наладить процессы системного анализа в сложных проектах. На митапе вы узнаете: ▶️ как выстроить системный анализ с нуля и перейти от хаоса к стандартам; ▶️ как писать спецификации, которые архитекторы принимают с первого раза (с расчётом RPS и сайзинга БД); ▶️ погрузитесь в Sequence Diagram и проверите, насколько ваши знания соответствуют спецификации UML. Приходите офлайн в Санкт-Петербурге или подключайтесь онлайн. Участие бесплатное, ссылка на трансляцию будет отправлена накануне. Регистрация и подробности по ссылке: https://career.crpt.ru/events/system-analytics Информационный канал: https://t.me/team_43tech Чат для общения и нетворкинга: https://t.me/chat Это #партнёрский пост
321
3
152-ФЗ на практике: как найти и контролировать ПДн в базах данных 🔎 Персональные данные сегодня есть практически в каждой ко
152-ФЗ на практике: как найти и контролировать ПДн в базах данных 🔎 Персональные данные сегодня есть практически в каждой корпоративной системе: CRM, ERP, DWH, BI, служебных таблицах и выгрузках. Но в большинстве компаний отсутствует прозрачность: где именно хранятся персональные данные, кто имеет к ним доступ, сколько существует «теневых» копий, используются ли эти данные вообще и какие риски это создает для бизнеса. 📆 26 мая в 11:00 МСК компания Lasmart проведет бесплатный онлайн-вебинар: «Управление персональными данными: как выстроить контроль в базах данных и снизить риски по 152-ФЗ» В программе: 📊 что 152-ФЗ говорит про ПДн в СУБД и DWH 📊 как автоматически находить и классифицировать ПДн 📊 как выявлять лишние копии и неиспользуемые данные 📊 зачем нужен мониторинг использования ПДн 📊 как выстроить системный процесс контроля 📊 как снизить нагрузку на ИБ- и data-команды за счет автоматизации 🔗 Регистрация #реклама О рекламодателе
161
4
Таблицы для аналитиков в 2026-м: Яндекс 360, Р7 и Google Sheets Вопрос инструмента для совместной работы с данными стал сложн
Таблицы для аналитиков в 2026-м: Яндекс 360, Р7 и Google Sheets Вопрос инструмента для совместной работы с данными стал сложнее: рынок офисных редакторов за последние год-два заметно перестроился. Появились новые ИИ-возможности прямо в интерфейсе таблиц, изменились условия по on-prem развёртыванию, а доступность облачных сервисов для российских команд остаётся нестабильной. В полном разборе сравниваются три актуальных варианта по форматам, совместной работе, ИИ-ассистентам и интеграциям с аналитическим стеком (BigQuery, gspread, API). Удобно, что авторы свели всё в одну таблицу сравнения. Читать полный разбор.
1 322
5
Искусственный интеллект в открытом космосе Яндекс и Tproger нарисовали красивую космическую карту, где каждая планета — это и
Искусственный интеллект в открытом космосе Яндекс и Tproger нарисовали красивую космическую карту, где каждая планета — это инструмент для разработчика (от ИИ-ассистентов до облачных сред). Вы летите по орбитам, изучаете, как устроены эти инструменты, и параллельно разминаете мозги историческими загадками про космос и программирование. У тех, кто доберется до конца, есть секретный шанс стать участником розыгрыша космических призов. Играть тут: https://tprg.ru/7xyI
791
6
Чем занимается аналитик данных — открытый урок по Python и SQL Приглашаем вас на открытый онлайн-урок Нового технологического
Чем занимается аналитик данных — открытый урок по Python и SQL Приглашаем вас на открытый онлайн-урок Нового технологического университета, где вы увидите, как аналитики работают с данными в реальных задачах. На занятии вы: ➡️ поймете, кто такой аналитик данных и чем он занимается ➡️ выполните две практические задачи на Python и SQL, даже если ни разу этого не делали ➡️ разберетесь, стоит ли идти в профессию сейчас, и что будет с рынком IT через 1-3-5 лет ➡️ поймете, как стать аналитиком данных в 2026, даже если вы еще учитесь в ВУЗе Урок подойдет, даже если у вас нет опыта в программировании или аналитике. Спикер — Ева Панкратова, руководитель продуктовой аналитики в М2, ex-Райффайзенбанк. Занятие пройдет онлайн, участие бесплатное. Сразу после регистрации вы получите бонус: сборник идей для портфолио. → Регистрируйтесь: ссылка Это #партнёрский пост
1 102
7
Как структура данных диктует стиль кода в SQL и pandas В аналитике часто кажется, что выбор между оконной функцией и GROUP BY
Как структура данных диктует стиль кода в SQL и pandas В аналитике часто кажется, что выбор между оконной функцией и GROUP BY — дело случая. Но исследование решений реальных задач показывает чёткую закономерность: тип данных предопределяет преобладающие конструкции. Временные ряды и задачи типа «самый высокий результат за день» почти всегда приводят к оконным функциям (RANK, LAG). Когда метрика собирается из нескольких таблиц (факты и измерения) — доминируют JOIN + GROUP BY. Задачи на исключения («кто никогда не совершал действие») — это анти-джойны (NOT EXISTS или ~isin). В pandas аналогично: .merge() появляется там, где нужно скомбинировать данные, а .groupby() — на следующем шаге. Понимание этих паттернов позволяет не гадать, а сразу выбирать нужный инструмент, ускоряя написание и отладку кода. Подробности в статье: https://www.kdnuggets.com/visualizing-patterns-in-solutions-how-data-structure-affects-coding-style
891
8
Как UPS сэкономила $400 млн в год на левых поворотах и системной интеграции Американская логистическая компания UPS внедрила систему оптимизации маршрутов ORION (On-Road Integrated Optimization and Navigation). Результат: минус 140 млн км пробега в год и ежегодная экономия $300–400 млн на топливе. Этот кейс приводят как чистый триумф дата-саентистов, разработавших математическую модель. Но главная проблема проекта, разработка которого заняла почти 10 лет, заключалась во внедрении. Чтобы алгоритм заработал на 55 000 грузовиков, потребовалась масштабная работа системных аналитиков. Что было сделано на уровне системного анализа: ➡️ Спроектирована сложная интеграция: ORION необходимо было связать с легаси-инфраструктурой (системой Package Flow Technology), телематикой самих автомобилей и мобильными терминалами водителей (DIAD). ➡️ Оцифрованы нетривиальные бизнес-ограничения: алгоритм должен был учитывать жесткие окна доставки, приоритеты грузов и знаменитое правило UPS «избегать левых поворотов» — это снижает время простоя на перекрестках и риск ДТП. ➡️ Спроектирован UX/UI и логика работы: система должна динамически перестраивать маршрут при новых вводных, но оставаться понятной и предсказуемой для водителя. Без грамотной трансляции процессов в интерфейс водители просто саботировали бы «непонятный» алгоритм. Именно системный аналитик связывает алгоритмы, железо, распределенные базы данных и реальные бизнес-процессы в работающий продукт. Если вы хотите решать задачи такого уровня, проектировать архитектуру и интеграции высоконагруженных систем, обратите внимание на курс «Мидл системный аналитик» от Яндекс Практикума PRO. За 4 месяца вы углубитесь в работу с брокерами сообщений, проектирование API и продвинутое моделирование, чтобы выйти на уровень уверенного middle+. Подробности по ссылке: https://tprg.ru/qMbA Реклама. Рекламодатель: АНО ДПО «Образовательные технологии Яндекса» ИНН 7704282033, erid: 2W5zFHVZL81
598