Junior Data Analyst

Python, исследование данных и выборы (серия постов для начинающих) Часть 1 Часть 2 Часть 3 Часть 4 Часть 5

🧠 Групповое занятие по "Исследованию данных". Набираю группу, которая хочет провести часок-другой за исследованием данных) 🖥 Как будет проходить занятие: 1. Заранее пришлю ecomm-датасет и тетрадку с небольшой теорией и набором заданий/вопросов 2. Вы решаете, гуглите, отвечаете на вопросы 3. Собираемся группой из 2-4 учеников и обсуждаем все вопросы и решение. Если будут дополнительные вопросы - готова так же ответить, если останется время 🖥 Уровень: Начальный. Подойдет, если вам нужно структурировать знания по первичному исследованию и/или у вас есть вопросы по этой теме. Или вы вообще об этом никогда не слышали 🖥 Когда: 28.01.2024 (вск) 15:00 МСК (если наберется хотя бы 2 человека) 04.02.2024 (вск) 20:00 МСК 🖥 Продолжительность: 1-1,5 часа 🤑 Стоимость • В группе: 2 500 р. • При личной работе со мной: 3 500 р. Оплата до старта занятия. Если группа не наберется: верну деньги или предложу апгрейднуть тариф и поработать лично😁 ✍️ Пишите @IyaZotova

Дата-сайентистам приготовиться: мы начали набор на оплачиваемые стажировки. Чтобы подать заявку, жмите прямо на этот текст Если вы ещё здесь, воспользуемся моментом и добавим: стажировка длится 6 месяцев. Это полгода полной занятости в крутой команде. Точнее — в одной из четырёх крутых команд: Авито Авто, Автоматическая модерация, Репутационная система или Large Language Models. Стажировка подходит тем, кто: 1️⃣ знает базу по CNN, градиентному бустингу, трансформерам; 2️⃣ умеет работать с PyTorch, Pandas, sklearn, CatBoost; 3️⃣ может написать функцию на Python на 30–40 строк за 20 минут; 4️⃣ будет работать 40 часов в неделю; 5️⃣ готов периодически появляться в нашем офисе в Москве. Подходит? Нажимайте на текст. Ждём ваши отклики до 31 января. Удачи на интервью! #avitostart

🆕 В Тинькофф Страхование ищем Jun/Jun+ Продуктового аналитика. У тебя будет ментор, который пройдет с тобой путь становления крутым аналитиком. Проект: запуск новых экосистемных страховых продуктов. 1️⃣ Что ты будешь делать? • делать дизайн экспериментов для A/B тестов и интерпретировать результаты; • предоставлять команде понятные дашборды с продуктовыми метриками; • помогать команде принимать верные бизнес решения на основе данных. 2️⃣ Какие пожелания к кандидату? • знание математической статистики и теории вероятностей; • навыки работы в системах визуализации; • крепкие знания языков SQL-like; • опыт проведения и обсчета А/Б-тестов (или хотя бы понимание, как работать с небинарными метриками); • образование (МГУ мехмат/физфак, МФТИ, ВШЭ экономика/математика, МГТУ им.Баумана); • будет плюсом опыт программирования на Python. 3️⃣ Что еще важно знать? • из Грузии, к сожалению, не поработать. Гибрид в Москве, через несколько месяцев переезжаем в новый офис на Белорусской; • из плюшек шведский стол на завтрак и обед, свой зал с тренером, обучение, крутые работяги вокруг, ДМС Вопросы, резюме и подарки сюда → @jsimonj 💛

⚡️Книга продаётся! Книга начала постепенно развозиться по книжным магазинам. Где-то уже появилась, где-то небольшая поставка, в течение недели постепенно появится во всех крупных магазинах. Вот тут в Озоне стоит недорого (не знаю много ли там экземпляров): https://www.ozon.ru/product/grafiki-kotorye-ubezhdayut-vseh-2-e-dopolnennoe-i-pererabotannoe-izdanie-bogachev-1383550700 Не обращайте особого внимания на "переработанное" издание. Оно примерно такое же, только обложка новая 😜 В связи с этой позитивной новостью в канале тоже изменения. По вашим просьбам добавлены многочисленные реакции 😈 и комментарии(!). Велкам! Пожалуйста, напишите, в комментах, если книга еще где-то продается. UPD. Проверять цены в разных магазинах можно тут: https://ast.ru/book/grafiki-kotorye-ubezhdayut-vsekh-2-e-dopolnennoe-i-pererabotannoe-izdanie-874030/

Это оч хорошая книга по датавизу)

Топ-7 материалов по аналитике здесь и сейчас. ✔️ Apache Spark и PySpark для аналитика. Учимся читать и понимать план запроса в SparkUI Статья Саши Ледовского о сути и важности планов запроса. ✔️ Анализ пользовательского негатива от CRM коммуникаций Видеодоклад Ани Москаленко о том, как определять цену отписки от CRM коммуникаций. ✔️ Продуктовому аналитику: 7 методик, чтобы находить кратные точки роста продукта Статья Дениса Пехтерева о том, где искать новые идеи для продуктов. И бонус: список профессиональных телеграм-каналов. ✔️ Как мы в Авито открыли школу тимлидов аналитики и за 3 месяца подготовили 15 будущих руководителей Мемуары Стаса Косилова о том, как создавалась образовательная программа для подготовки менеджеров. ✔️ Как нанять или вырастить тимлида: гайд от руководителя аналитики Авито Инструкция Глеба Белогорцева про то, как определить качества идеального тимлида, а затем найти именно такого. ✔️ Как устроена «Академия Аналитиков Авито» Рассуждения выпускницы Академии Жени Мурзаевой о процессе обучения и о том, как у ААА получаются настоящие профи. ✔️ Как устроиться аналитиком в «Авито» Лайфхаки от руководителя Ирины Вовк в формате статьи и видео с подборкой полезных материалов. P.S. У нас прямо сейчас открыто несколько аналитических вакансий. Читайте, готовьтесь, и ждём на интервью. #analytics_avitotech

Задачка с собеседования на SQL #sql #sql_собесы Вывести клиентов, совершивших покупки во всех категориях и их доли трат в каждой категории от общей суммы трат

Задачка с собеседования на SQL #sql #sql_собесы Мы хотим найти магазины, в которых низкая частотность следующего заказа. Для этого нужно посчитать, сколько времени проходит между заказами в магазине. Задачка: Найдите магазин, где среднее время разницы между заказами в часах было наибольшим. Все это нужно проделать для клиентов, которые имели хотя бы 3 заказа в нашем сервисе. Ожидаемый результат: id магазина. Если магазинов с таким значением несколько, то нужно вывести все id. Какие данные использовать: - Используйте таблицу orders - Id заказа - id - Id пользователя – user_id - Id магазина – store_id - Дата / время доставки заказа – shipped_at

Задачки с собесов на python 1. Есть два словаря: рецепт пирога и запасы. Написать функцию, которая будет определять, сколько можно испечь пирогов из имеющихся запасов recipe = {'bread':1,'sugar':10, 'salt':100, 'milk':50} storage = {'bread':10,'sugar':1000, 'salt':510, 'milk':270} 2. В переменной х уже сохранено целое положительное число. Вычислите x + x0x0x. Результат сохраните в переменную result. То есть, если x = 2, то нужно вычислить 2 + 20202 3. В переменной m хранится целое положительное число — продолжительность сна в минутах. Если продолжительность сна составит от 7 до 9 часов включительно, то в переменную optimal_sleep_duration сохраните значение True. В противном случае присвойте это переменной значение False. #python #python_собесы