Аналитика данных / Data Study

Задумывались ли вы, что ваши данные анализируются каждый день во множестве компаний, чтобы бы вы ни делали? Все наши покупки, доходы/расходы, предпочтения в еде и просмотре контента - все изучают аналитики и специалисты по работе с данными. Аналитика данных - это не что-то далекое, с чем сталкиваются только айтишники. 📍Это то, с чем вы сталкиваетесь каждый день📍 🛍 Например, на маркетплейсах: исходя из анализа ваших покупок и просмотров аналитики знают как сделать так чтобы подсунуть вам побольше интересного именно вам товара и повысить продажи. 🚗 Вы можете еще никому не сказать о своих планах про покупку машины, а аналитики уже знают про ваши планы и делают рекламу той машины, которая вам интересна (марка, цвет и т.д.) 🏦 В банках уже все знают о вашей платежеспособности и на основе анализа данных и скоринговой системы принимается решение о выдаче кредита или о рассылке конкретных предложений для открытия счета или оформления кредитки 🛣 Аналитики знают о вас все на дороге. В каком направлении и с какой средней скоростью едете, какие штрафы вы получили и т.п. Аналитика - это самый сильный инструмент 📍Хочешь узнать почему нет продаж - анализируй данные 📍Хочешь составить портрет потенциального покупателя или найти самый лояльный сегмент покупателей - анализируй данные 📍Хочешь узнать какой товар продается лучше всего и почему - анализируй данные 📍Хочешь спрогнозировать будущее развитие компании - анализируй данные Поэтому на сегодняшний день аналитика данных - это самая востребованная и разносторонняя профессия Задачи анализа данных встречаются в любой сфере деятельности, поэтому сложно остаться без работы в этой области. Каждый наоборот сможет найти сферу применения анализа данных по душе 😉

Erid: LjN8JvEnk Собираем портфолио аналитика: когортный анализ LTV в SQL 🔥 Приглашаем вас на интенсив, где мы в прямом эфире будем проводить когортный анализ LTV в SQL на примере бонусной системы 🚀 📅 Дата и время: 13 декабря, 19:00 по Мск 🕘 Спикер: Андрон Алексанян, CEO Simulative / IT Resume 🔗 Ссылка для записи на интенсив: ссылка По итогу интенсива вы: * Глубоко разберетесь с LTV и механикой когортного анализа * Научитесь писать красивый SQL-запрос для проведения когортного анализа * Сформулируете бизнес-выводы на основании анализа * Упакуете впечатляющий кейс в портфолио Интенсив подойдет всем — от новичков и до тех, кто уже знаком с SQL и аналитикой. В прямом эфире мы также расскажем об ошибках составления портфолио, правилах составления «продающего» портфолио, а также ошибках, которые делают абсолютно все начинающие аналитики. Вас ждет только крутой контент и ничего больше, поэтому скорее нажимайте кнопку, чтобы записаться на интенсив 👇🏻 🔗 Ссылка для записи на интенсив: ссылка Реклама. ООО Айти резюме. ИНН 4025460134.

Часто задаваемый вопрос: "Есть знание теории, но как поддерживать навык на практике?" Есть множество ситуаций, когда вроде как есть знания, но практической подготовки кажется не хватает. Это может случится по 2 основным причинам: 📍мало практики было на обучении, упор на теорию "на бумажке" (не получили практический опыт) 📍практика была давно и в текущих задачах вы не применяете те инструменты и знания, которые вы изучали (не поддерживаете практический опыт на прежнем уровне) ✅ Практические проекты (или так называемые "pet-проекты") - отличный способ тренировки своих навыков В сети есть огромное количество данных, которые можно найти под ваши интересы и использовать в проекте. Тем самым у вас есть самостоятельный выбор: 1️⃣ какой проект хотите реализовать 2️⃣ какие навыки хотите подтянуть в момент реализации проекта 3️⃣ какие инструменты хотите вспомнить/освоить в процессе А чтобы было проще определиться с темой и найти данные, делюсь ссылками на подборки датасетов в статьях: 52 датасета для тренировочных проектов Подборка датасетов для машинного обучения Лучшие датасеты для машинного обучения и анализа данных ТОП 3 сайта для поиска датасетов 1️⃣Kaggle 2️⃣The World Bank Data Catalog 3️⃣Google Dataset Search Хочешь узнать больше про проекты в сфере data-анализа и инжиниринга данных, освоить нужные инструменты для их реализации, записывайся в группу курса "Основы анализа данных" 😉

Немного новогоднего настроения в видео

В MyTracker появилась аналитика заказов и товаров для онлайн торговли. Теперь с помощью инструмента Ecommerce вы можете: ✅Анализировать доход по заказам и товарам интернет-магазинов. ✅Получать данные о процессе оформления заказа, оплате и возврате товаров. ✅Анализировать доходы по статусу заказа и оценивать эффективность рекламных кампаний. Решение позволяет сравнивать заказы пользователей, которые перешли на сайт интернет-магазина из рекламы в разных каналах. Таким образом проще оценить, как окупаются инвестиции в продвижение и какие площадки работают эффективнее для привлечения клиентов. Быстрый переход из других систем. MyTracker поддерживает разметку событий DataLayer, поэтому при переходе из этих систем вам не придется размечать события заново — после подключения наша система начнет собирать данные автоматически. Подключайте MyTracker и инструмент Ecommerce уже сейчас по ссылке. Реклама. tracker.my.com. ИНН 7743001840

Давно с вами хочу поделиться радостью и рассеять один миф На прошлом потоке курса «Основы анализа данных» в группу записалась ученица. Точнее не так, сначала она мне написала спросить:

«Мне 52. Думаю, стоит ли мне окунуться в новую профессию, закончить еще Ваши курсы и довести свою задумку до конца? В плане-возраст. Смогу ли найти применение новых знаний.»

Сомнение как вы понимаете по большей части было а плане возраста. Смена профессии дело само по себе непростое, а с возрастом кажется все еще сложней. После небольшого диалога о целях обучения и о том, что обучение в первую очередь дает знания, практические навыки и как результат - уверенность в себе. Все это в скопе помогает добиться поставленной цели. Как вы понимаете, пишу я это не просто так 😃 Наталья отучилась на курсе, сделала итоговый проект (правда без защиты), который сразу смогла еще и монетизировать. Недавно она написала, что получила оффер от крупной IT компании. 🎉🎉🎉😍 И поверьте, компания и правда крупная, многие из вас с ней взаимодействуют, но Наталья просила ее не называть) 📍Вывод: если человек действительно хочет добиться результата, он ищет возможности и обучается, откидывая все посторонние факторы на задний план 😉

😂😅

Фреймворки Python с параллельной обработкой данных Часто на практике возникает потребность обрабатывать большие объемы данных, либо работать с большим набором запросов к сервису. Делать это в один поток выполнения кода не всегда эффективно и быстро, а сделать эту работу параллельной помогают различные фреймворки или ETL инструменты. Читать статью про фреймворки Python для параллельной обработки данных

Хотите узнать, как улучшить пользовательский опыт? Анализ поведения пользователей - вот что вам нужно! Присоединяйтесь к нашему вебинару, где мы расскажем: 🔸 Почему анализ поведения пользователей на сайте и в приложении так важен; 🔸 Какие бизнес-цели можно достичь с помощью анализа поведения (увеличение конверсии, сокращение оттока, улучшение пользовательского опыта); 🔸 Как использовать маркетинговые и продуктовые воронки для решения разных бизнес-задач; 🔸 Какие инструменты для анализа поведения предоставляет MyTracker; 🔸 Как исследовать пути пользователей с помощью нового инструмента "Пути". Не упустите возможность узнать, какие изменения необходимо внести в ваш продукт, чтобы привлечь больше клиентов, повысить удержание пользователей и увеличить прибыль. 07.12 | 14:00 по Мск Регистрируйтесь на вебинар уже сейчас! Реклама. tracker.my.com. ИНН 7743001840

Кто на меня давно подписан, знают, что 2 года назад я разработал свой курс "Основы анализа данных". Кто не знает, рассказываю) За это время программа и материал курса преобразовывался, оттачивался и улучшался множество раз. Было в самом начале: 📍7 живых уроков в онлайн-формате 📍2 практические домашние работы 📍1 месяц обучения Сейчас: 📍Более 30 уроков в онлайн-формате + видеоуроки 📍8 практических домашних заданий 📍3.5 месяца обучения профессии 📍реализация практического итогового проекта и его защита 📍блок по подготовке резюме и поиска работы / развития в сфере аналитики Результат за эти 2 года: ✅ проведено 7 потоков обучения ✅ у меня обучились 85 учеников ✅ проведено более 150 часов онлайн-уроков и консультаций в рамках курса ✅ написано и проверено 2000+ SQL-запросов Многие ученики делятся результатами во время курса или после обучения по достижению своих целей: 🔥находят первую работу в IT на позиции аналитика 🔥меняют область своих задач в своей специализации и начинают выполнять задачи анализа данных, повышая свою ЗП 💰 🔥закрывают пробелы в своих знаниях после самостоятельного обучения или неуспешной попытки учебы на других курсах С частью ребят работаю на совместных проектах и рекомендую их в качестве аналитиков в компании / менторов на курсы где сам веду модуль по SQL. Вы большие молодцы 🔝, знаю что меня также здесь читаете 😉 Обо всех, к сожалению, не знаю, нет столько ресурсов чтобы поддерживать общение со всеми. 📍Сейчас идет набор на 8 поток курса "Основы анализа данных" Старт обучения: 16 января 2024 Самое время после новогодних праздников с новыми силами пойти учиться 😉 Запись в группу и подробная информация о курсе на сайте ➡️ datastudy.ru

Еще одна статья про наблюдение за метриками и работой сервера PostgreSQL. Будет полезно DBA, DE, аналитикам, кто сталкивается с задачами оптимизации ресурсов базы. Топ полезных SQL-запросов для PostgreSQL

Приглашаем на главное BI-событие декабря — Yandex DataLens Festival! В этом году будет ещё интереснее! Вас ждут 2 недели полезного контента от экспертов: ⭐️ Yandex Cloud. Как построить аналитику в облаке ⭐️ MAXIMUM Education. Как переезд с Power BI расширил число пользователей аналитики ⭐️ Ренессанс Страхование. Как построить систему знаний и обучения BI ⭐️ CARCADE. Как организовать работу 1000 пользователей BI в финсекторе ⭐️ YCLIENTS. Как анализировать работу команды разработки ⭐️ Reveal the Data aka Роман Бунин. Сколько живёт дашборд и как увеличить время его жизни Помимо этого, ведущие разработчики DataLens и YTsaurus поделятся рецептами, как готовить опенсорс, а именно: 🛠 как развернуть у себя 🛠 как кастомизировать UI 🛠 как настроить базовую аутентификацию 🛠 как интегрировать с YTsaurus Будет много нетворкинга — разберём вопросы на Q&A-сессии и пообщаемся вживую на афтерпати. Ну и какой фестиваль без конкурсов и сюрпризов 🎁 Участие бесплатное, нужно только ➡️ зарегистрироваться

Часто смотрю разные доклады по IT-тематике на YouTube, в том числе и лекции от экспертов компаний в разных ВУЗах. У Сравни.ру есть целый курс лекций совместно с НГУ по теме «Практическая сторона современной IT-разработки». Будет полезно посмотреть как новичкам и студентам, так и специалистам с опытом, чтобы подчеркнуть для себя новые подходы в инженерии. Лекция по основам работы с базами данных Оставлю ссылку на плей-лист лекций здесь

Кто работает с базой данных PostgreSQL, вам думаю может быть интересна данная статья Автор рассказывает про устроенную в PostgreSQL подсистему сбора статистики работы сервера. С помощью него можно с легкостью найти ответы на следующие вопросы: - какие запросы и сколько по времени отрабатывают - определение нагруженных таблиц - кол-во транзакций на чтение/запись в базе - статистика по выполнению функций, использованию индексов В общем, классный материал, вчера сам на работе сидел копал статистику с целью понимания скорости операций по чтению данных с дисков

А вы знаете, что общего у интернет-магазина одежды, строительного девелопера, IT-компании, государственного театра, университета и сервиса доставки продуктов? Если вы ответили: «все они успешно используют облачные технологии для развития своего бизнеса» — вы будете совершенно правы. Приходите на бесплатный вебинар от облачного провайдера Cloud․ru, на котором эксперты расскажут про кейсы своих клиентов и поделятся инсайтами — опыт действительно полезный в условиях быстроразвивающихся передовых технологий. На вебинаре вы узнаете, как: 😶‍🌫️ развернуть 1С и быстрее выгружать отчеты; 😶‍🌫️ перенести сайт и стабильно работать в периоды распродаж; 😶‍🌫️ виртуализировать рабочие места и защитить данные от утечки; 😶‍🌫️ мигрировать инфраструктуру в виртуальный ЦОД и гибко управлять ресурсами; 😶‍🌫️ хранить резервные копии и восстанавливать из них данные. Будет интересно CEO, техническим и финансовым директорам, разработчикам, инженерам, аналитикам данных в компаниях любого размера, возраста и сферы бизнеса. А запись вебинара будет доступна всем зарегистрировавшимся. ➡️ Зарегистрироваться на вебинар: cloud.ru/webinar ➡️ Подписаться на Telegram канал: @cloudruprovider

На работе все больше беру на себя data engineering задач по написанию потоков данных. Раньше было достаточно написать SQL-запрос и документацию, которые передавались инженеру и уже он оборачивал их в python-код или другой ETL-инструмент. Сейчас цель такая, чтобы наша команда стала максимально независима от команды инженеров DWH, тогда все наши решения сможем реализовывать самостоятельно с понятными приоритетами, сроками выполнения задач и будущей поддержкой и развитием. P.S.: Самое сложное с чем пока сталкиваюсь - это интеграция своего кода в текущий репозиторий. Иногда кажется, что проще написать свою маленькую функцию, чем переиспользовать уже написанные части кода с множеством ненужных тебе аргументов. Подумываю взять какие-нибудь курсы именно backend python-разработчика или менторство у крутого специалиста, чтобы лучше понимать структуру кода и перенимать лучшие практики

Erid:LjN8K55hd 🔥 Live-интенсив: разбираем тестовое задание в OZON на junior-аналитика! 📣 Всем привет! Хотим пригласить вас на интенсив, где мы в прямом эфире будем разбирать настоящее тестовое задание в OZON на аналитика данных! Нам предстоит провести аналитику продаж и доставок с помощью Pandas в Python, а также проиллюстрировать это все графиками. 📅 Дата: 22 ноября 🕘 Время: 19:00 по Мск Что будем делать на интенсиве: ◾️ Проанализируем заказы пользователей по retention, времени доставки, сумме заказа т.д. ◾️ Научимся легко генерировать большой DataFrame с синтетическими данными ◾️ Посчитаем описательные статистики ◾️ Изучим полезные фичи Pandas: apply, map, pct_change и др. ◾️ Построим интерактивные графики с помощью Plotly ◾️ Научимся строить и читать необычные графики - например, violinplot Интенсив подойдет всем — от новичков до тех, кто уже знаком с Python. В прямом эфире мы также расскажем о частых ошибках новичков и поделимся лайфхаками — как достойно пройти собеседование и удивить ревьюера крутыми фишками 🤩 А вы готовы бустануть свои знания и скиллы в аналитике? 👉🏻 Зарегистрироваться на интенсив Реклама. ООО "Айти Резюме". ИНН 4025460134.

Еще когда я был подростком, мне запомнились слова одного важного для меня человека. Он сказал, что цели перед собой нужно завышать, делать их чуть более амбициозными, тогда настоящий желаемый результат будет более досягаем. На пути к такой цели ты можешь достигнуть большего результата, чем ты мог ожидать от себя, поставив как кажется оптимальную перед собой цель. Например, когда ты хочешь зарабатывать 150к в месяц - это твое желание, исходя из которого можно поставить созвучную цель. Добившись ее, ты крутой - зарабатываешь желаемую сумму. Но если ты исходя из желания зарабатывать 150к поставишь более амбициозную - цель зарабатывать 200к, твое планирование и выполнение шагов по достижению этой цели может привести тебя к 200к. Получается, хотел 150к, поставил цель выше, реализовал ее и получаешь 200к 😃 Такое завышение цели еще объясняет выигрыш в том, что даже если ты не смог достичь амбициозной вершины и дошел до нее только частично, скажем 170к ⬅️ это все равно больше чем ты хотел изначально, а значит метод постановки более амбициозной цели сработал). Привожу пример в заработке, но на самом деле это можно применять в любой сфере жизни: в спорте, личном развитии, финансовом благополучии и т.д. Я пользуюсь таким подходом и он действительно много раз срабатывал) иногда завышаю прям сильно планку, недооценивая доступные ресурсы и выходит обратная ситуация, когда сильно завышенная цель может быть достигнута на 10-15% и в такие моменты думаешь что с этим делать... Надеюсь мысль вам понятна 😃