Аналитика данных / Data Study

Много умных слов услышано на конференции Заранее идя на доклады, связанные с клиентской аналитикой, ухожу с впечатлением, что все компании копают и двигаются в сторону еще большей клиентоцентричности и персонализации. Хотя кажется что персонализация и персональные рекомендации и так нас сильно окружают. Но оказывается можно больше и эффективнее… Завтра разгружу голову другими темами типа BI и инженерии 👍

Завтра и послезавтра иду на конференцию Матемаркетинг Вечером просмотрю еще раз программу конференции, чтобы заранее выбрать список докладов для посещения. Кто тоже пойдет, буду рад пообщаться 😉

Убил 3 часа своего времени Поехал забирать заказ визиток-магнитов (да, вот что-то стрельнуло мне в голову что нужно попробовать сделать такие визитки). В итоге навигатор меня повел в какой-то тупик вдоль шоссе, и вместо 1 часа в одну сторону пробегал 2 часа. Ладно хоть успел забрать до закрытия Доставку еды вот заказываю сидя на диване, когда в доме 4 магазина, а за магнитами поехать на 3 часа - х🤬ли нет

❓Как научиться извлекать максимальную пользу из данных? Приходите на курс "Основы Data Governance" с Александром Бараковым от BI Consult и получите актуальные навыки в трендовой теме управления данными! Data Governance позволит вам навести порядок в данных, ускорить разработку в ИТ-системах, повысить надежность и качество данных, аналитики и отчетности. 📆Даты: 4-13 декабря 2024 года. Формат курса: 5 встреч по 3 часа интенсива в онлайн формате для CDO, CIO, Data stewards, BI-менеджеров, Операционных директоров и всех кому тема близка. Автор курса: Александр Бараков - эксперт с 10-летним опытом ведения Data Governance проектов. Курс позволит сформировать глубокое понимание темы Data Governance и 'примерить' все это на бизнес реалии вашей организации. По итогам курса у каждого слушателя будет сформирована готовая стратегия по внедрению Data Governance в свою компанию и понимание того, как настроить управление данными в любом бизнесе. 🗂На курсе мы погрузимся в темы: • Information Management (IM) • Data Quality (DQ) • Data Governance (DG) (основные элементы, технологии и практики) • Master Data Management (MDM) • Управление и оценка эффективности DG Каждый участник будет заполнять excel-гайд своего проекта Data Governance, применяя разделы курса на контекст своей компании. 📌Почему стоит выбрать этот курс? • Сильная база: Вы поймете почему данные - это важно, в чем их реальная ценность и как 'продавать' проект менеджменту. • Практическая направленность: Курс включает реальные кейсы и задачи из бизнеса. • Нетворкинг: Участвуйте в активном обмене опытом с другими участниками курса и расширьте свою профессиональную сеть. На нашем курсе обучаются CDO и CIO таких компаний, как Максидом, Сбербанк, ВК, Sunlight и KFC. 🔝Записаться на курс Реклама. ИП Громов Сергей Леонидович, ИНН: 781133862981. Erid: CQH36pWzJppjxzA96HmYS4njtCiDXeoG2DtaLycgyPPCDF

Прошлый опрос показал, что практически половина голосовавших - аналитики (ничего странного с учетом тематики канала 🧐). Поэтому сейчас интересно посмотреть распределение по специализациям аналитиков, ниже будет опросик для вас, уважаемые аналитики

💪 Сила удаленного формата работы Приехал в этот четверг в офис и в разговоре с командой стало понятно, что ребята быстро полюбили удаленку. Немного контекста: У нас проходила стажировка 3 месяца с условием работы в офисе, при этом кураторам (в данном случае мне) тоже нужно было ездить в офис. Я рассказывал ребятам, что до стажировки появлялся в офисе за год всего 2 раза, поэтому после стажировки также уйду на удаленку. Команда на тот момент не понимала как можно работать без контакта в офисе и попросила приезжать хотя бы раз в 2 недели. Идея понравилась, поэтому пока ее придерживаемся, но в этот раз ребята уже сказали что полностью адаптировались к удаленке и у самих желания ездить в офис особо не возникает 😅 Вот так все быстро перешли на удаленный формат за месяц после окончания стажировки. Наверно дожди и холод этому поспособствовали ☔️ А вы в каком формате работаете? 👍- удаленка ❤️ - гибрид 🔥 - офис

☕️👨‍💻 А вы чем вечерами занимаетесь?

Проголосуйте пожалуйста ☝️ Хочу собрать портрет своей аудитории, чтобы готовить более подходящий для вас контент) Открыл комменты, можете под этим постом написать свою профессию если не нашли ее в списке 😉

Привет! Меня зову Даниил, работаю Analytics Engineer в Сравни. Немного основной информации о себе и своем канале ⤵️ 🏙 Родом из Соликамска, живу в Москве уже 7 лет с момента поступления в ВУЗ 🎓 Закончил бакалавриат и магистратуру в НИУ ВШЭ, из интересного успел съездить по обмену в Грецию "учиться" 😁 📚Инфокоммуникационные технологии и системы связи (бакалавр) 📚 Business Analytics and Big Data systems (магистратура на английском) 👨‍💻 В общем имею 5 лет опыта в аналитике, за это время сменил 3 компании 📍Леруа (System Analyst) ➡️ 📍EPAM (BI/DWH Analyst) ➡️ 📍Сравни (Analytics Engineer) 💼 На данный момент работаю на Lead позиции на проекте клиентской аналитики ✏️ Являюсь основателем образовательного проекта Data Study и автором курсов по аналитике данных, также автор данного канала и 2-х других 🔗 Data Вакансии - @data_vacancy 🔗 Книги по аналитике - @analyst_books Также веду проектную активность в свое свободное время: ▪️ менторство и консультации ▪️ митапы и образовательные встречи для аналитиков компаний ▪️ консалтинговые проекты В этом канале делюсь большим количеством полезного и бесплатного материала, как например эти посты: 🟣Дорожная карта аналитика данных 🟣Статьи по оконным функциям (часть 1 и часть 2) 🟣Исследование требуемых навыков в вакансиях data-специализаций 🟣Мок собесы на аналитиков 🟣Учебный проект по реализации платформы данных с нуля (часть 1, часть 2, часть 3)

Решил сменить закрепленное сообщение в канале. Расскажу вам актуальную информацию о себе и зафиксирую некоторые посты канала 😉

Решил расламиться дома и смотрите что нашел. Это игрушка с самой первой аналитической конференции, которую я посетил когда еще работал в Леруа. Так бы и не вспомнил об этой конференции и множестве полезных игр и докладов, которые тогда посетили с коллегами. Все таки вещи способны хранить воспоминания…

Всем отличного вечера пятницы)

Управление безопасностью данных и распределения доступов с помощью CRUD-матрицы 🔎 CRUD-матрица -это один из методов управления информационной безопасностью в управлении данными. Используется подход построения матрицы данные-роли (столбцы матрицы) и данные-процессы (строки матрицы). Доступ управляется уровнями по аббревиатуре CRUD: 📍C (Create) - создание 📍R (Read) - чтение 📍U (Update) - обновление 📍D (Delete) - удаление Иногда добавляют еще одно действие E (Execute) - выполнение В каждую ячейку матрицы можно поставить как одно действие, так и сразу все, если эта роль должна иметь все доступы и возможности.

Привет! Для тех кто хочет погружаться в Машинное Обучение есть курс, который читают студентам НИУ ВШЭ на Факультете Компьютерных Наук. Записи лекций и семинаров выложены на Github: https://github.com/esokolov/ml-course-hse

pygwalker - библиотека Python для визуализации данных с удобным интерфейсом, очень схожим с Tableau. Для быстрой визуализации результатов преобразований и анализа вообще супер! Всегда было запарно писать код для matplotlib или других визуалок, бывало что проще выгрузить sample данных в файлик и пойти повизуализировать в BI инструменте. Сейчас BI приехал прямо в Jupyter Notebook 🔥🔥🔥 Ссылка на описание pygwalker

💬 Кто такие Дата-инженеры (DE) и чем они занимаются? Анализ данных - это работа аналитика, про которую я вам постоянно рассказываю. Но также я часто пишу про такие темы как ETL, батч и стриминг обработка данных, которые относятся уже к работе инженеров данных. Давайте обозначим кто и и чем занимается на проектах: Аналитик данных 📍 оценка качества данных и подготовка данных для анализа (например, создание витрин данных) 📍 написание гипотез и непосредственно анализ данных (расчет метрик, проведение статистических экспериментов, описательный или прогнозный анализ данных) 📍 интерпретация результатов анализа для бизнеса, создание отчетов, дашбордов Инженер данных 📍разработка потоков данных (ETL/ELT) и их автоматизация (чтобы данные из одного места автоматически попадали в другое место: например из CRM-системы в корпоративное хранилище) 📍настройка мониторинга работоспособности потоков данных (мало сделать сам поток, нужно чтобы он работал стабильно и качественно, а в этом может помочь мониторинг сбоев) 📍 оценка качества данных и подготовка данных для анализа (да, этим также как и аналитики могут заниматься инженеры данных) Различие компетенций аналитика и инженера наглядно показано на картинке в посте Упрощенную, но очень наглядную схему взаимодействия аналитика и инженера можно описать так: 1️⃣ Аналитик узнал у бизнеса какую задачу анализа требуется выполнить, перевел запрос бизнеса на техническое описание задачи (ТЗ - какие данные и где взять, в каком виде положить и как часто обновлять) 2️⃣ Инженер данных получил ТЗ от аналитика и выполнил его 3️⃣ ТЗ выполнено, аналитик получил данные, проанализировал, отдал результаты анализа бизнесу. Все счастливы и сделали свои куски работы Рекомендую подписаться на канала Евгения "Я - Дата Инженер", если вы хотите еще больше узнать про работу инженера данных и какие навыки для этого нужны. Он кстати тоже работает в Сравни 😎 У него на канале есть огромное количество полезного материала: 🔗 Roadmap для Data Engineer 🔗 Видео про Hadoop HDFS 🔗 Канал на Youtube с подробными техническими видео про инструменты DE

Сходили вчера в Аптекарский огород Это небольшой парк, в котором есть огромное количество разных видов растений как под открытым небом, так и в крытых галлереях. Вход платный (есть льготные билеты), лучше идти в будни чтобы было меньше людей 😉 Локация

Наткнулся на исследование затрат предпринимателей и наемных сотрудников. Круто когда бизнес знает все доходы и расходы своего клиента 😎 Так могут «подсказывать» клиентам куда потратить 💵 на свои же продукты или подкинуть партнеров, которые тоже принесут доход) Почитать полное исследование можно здесь