BigQuery Insights
Ir al canal en Telegram
Аналітика в Google BigQuery, інсайти, приклади SQL-запитів. Автор: @osiyuk
Mostrar más
Red:4 986
Suscriptores
-124 horas
-137 días
-2730 días
Carga de datos en curso...
Canales Similares
Nube de Etiquetas
Sin datos
¿Algún problema? Por favor, actualice la página o contacte a nuestro gerente de soporte.
Menciones Entrantes y Salientes
---
---
---
---
---
---
Atraer Suscriptores
julio '26
julio '26
+6
en 0 canales
junio '26
+27
en 0 canales
Get PRO
mayo '26
+36
en 0 canales
Get PRO
abril '26
+36
en 0 canales
Get PRO
marzo '26
+28
en 1 canales
Get PRO
febrero '26
+31
en 0 canales
Get PRO
enero '26
+17
en 0 canales
Get PRO
diciembre '25
+26
en 0 canales
Get PRO
noviembre '25
+31
en 0 canales
Get PRO
octubre '25
+30
en 0 canales
Get PRO
septiembre '25
+18
en 0 canales
Get PRO
agosto '25
+33
en 0 canales
Get PRO
julio '25
+37
en 1 canales
Get PRO
junio '25
+48
en 3 canales
Get PRO
mayo '25
+32
en 0 canales
Get PRO
abril '25
+39
en 0 canales
Get PRO
marzo '25
+37
en 0 canales
Get PRO
febrero '25
+49
en 1 canales
Get PRO
enero '25
+54
en 0 canales
Get PRO
diciembre '24
+96
en 2 canales
Get PRO
noviembre '24
+50
en 1 canales
Get PRO
octubre '24
+53
en 0 canales
Get PRO
septiembre '24
+61
en 0 canales
Get PRO
agosto '24
+69
en 3 canales
Get PRO
julio '24
+71
en 3 canales
Get PRO
junio '24
+38
en 0 canales
Get PRO
mayo '24
+45
en 1 canales
Get PRO
abril '24
+49
en 0 canales
Get PRO
marzo '24
+79
en 2 canales
Get PRO
febrero '24
+134
en 1 canales
Get PRO
enero '24
+53
en 0 canales
Get PRO
diciembre '23
+45
en 0 canales
Get PRO
noviembre '23
+66
en 0 canales
Get PRO
octubre '23
+65
en 0 canales
Get PRO
septiembre '23
+92
en 0 canales
Get PRO
agosto '23
+62
en 0 canales
Get PRO
julio '23
+52
en 0 canales
Get PRO
junio '23
+55
en 0 canales
Get PRO
mayo '23
+82
en 0 canales
Get PRO
abril '23
+52
en 0 canales
Get PRO
marzo '23
+67
en 0 canales
Get PRO
febrero '23
+51
en 0 canales
Get PRO
enero '23
+53
en 0 canales
Get PRO
diciembre '22
+71
en 0 canales
Get PRO
noviembre '22
+78
en 0 canales
Get PRO
octubre '22
+49
en 0 canales
Get PRO
septiembre '22
+61
en 0 canales
Get PRO
agosto '22
+96
en 0 canales
Get PRO
julio '22
+99
en 0 canales
Get PRO
junio '22
+264
en 0 canales
Get PRO
mayo '22
+77
en 0 canales
Get PRO
abril '22
+96
en 0 canales
Get PRO
marzo '22
+85
en 0 canales
Get PRO
febrero '22
+132
en 0 canales
Get PRO
enero '22
+100
en 0 canales
Get PRO
diciembre '21
+91
en 0 canales
Get PRO
noviembre '21
+180
en 0 canales
Get PRO
octubre '21
+184
en 0 canales
Get PRO
septiembre '21
+113
en 0 canales
Get PRO
agosto '21
+118
en 0 canales
Get PRO
julio '21
+241
en 0 canales
Get PRO
junio '21
+102
en 0 canales
Get PRO
mayo '21
+166
en 0 canales
Get PRO
abril '21
+204
en 0 canales
Get PRO
marzo '21
+123
en 0 canales
Get PRO
febrero '21
+135
en 0 canales
Get PRO
enero '21
+115
en 0 canales
Get PRO
diciembre '20
+5 983
en 0 canales
| Fecha | Crecimiento de Suscriptores | Menciones | Canales | |
| 08 julio | +1 | |||
| 07 julio | 0 | |||
| 06 julio | +1 | |||
| 05 julio | +3 | |||
| 04 julio | 0 | |||
| 03 julio | +1 | |||
| 02 julio | 0 | |||
| 01 julio | 0 |
Publicaciones del Canal
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 |
