Аналитика данных / Data Study

Я уже заполнил форму регистрации, можем там встретиться и пообщаться с желающими ☝️

Как искать точки роста продуктов и эффективно использовать данные Обсудим вместе с аналитиками Городских сервисов Яндекса на Analytics Talks Meetup. — Катя Семакова из Яндекс Go расскажет о том, как мы с нуля запустили новый продукт для водителей, и поделится опытом, как прошли путь от идеи до product-market fit — Максим Левшин из Яндекс Маркета объяснит, как команде удалось создать модель, которая точно прогнозирует бизнес-эффект от сбора отзывов на маркетплейсе. — Руководители DWH Городских сервисов Яндекса обсудят, есть ли реальная польза от LLM и GenAI в DWH и аналитике или это только хайп. А еще вас ждет настольная игра Atlas от Яндекс Go, афтепати и нетворкинг. 📌 30 октября, сбор гостей с 18:00 📌 Москва, офлайн Пора регистрироваться! Мероприятие бесплатное. Количество мест ограничено — пожалуйста, дождитесь нашего подтверждения. Реклама. ООО «Яндекс.Такси» ИНН 7704340310

Сегодня ходил на конференцию, посвященную работе с клиентскими данными. Несколько тезисов, которые понравились 🔹Компании движутся в гипер-персонализацию, когда компании понимают не только что вам может быть интересно и предлагают это, но знают досконально ваши текущие жизненные ситуации, в которых вы находитесь и действуют проактивно, помогая вам в них. 🔹Взаимодействие с реальным человеком, а не с роботами/AI помощниками, будет все больше и больше привилегией премиум-сервиса, однако все может зависеть от конкретных кейсов: - попал в аварию, лучше и быстрей решить вопрос через человека со страховкой - нужно зарегать 🔹Приватность как-будто уходит на второй план, компании слишком много знают данных о своих клиентах и мало кто читает длинные согласия на обработку перс. данных. Однако, регуляторы наоборот озабочены защитой данных 🔹Практически все продукты компаний в рамках финтех и страховых практически одинаковые. Поэтому компании будут выделяться уровнем предоставляемого сервиса вокруг своих продуктов, чем новыми продуктовыми фичами 🔹Очень впечатлил проект ЕРН - единый реестр населения. Это гос. проект, который объединяет в себе золотые карточки по людям со всеми историческими и актуальными данными документов. Для контекста, все наши разные документы (паспорт, ИНН, СНИЛС, водительское удостоверение, свидетельство о браке …) находятся в обработке и хранении у множества разных гос. ведомств. Обмен и актуализация этих документов между ведомствами - огромная сложная задача + цифровизация всех старых документов и записей прошлого века. Теперь есть этот реестр ЕРН который все в цифровом виде, хранит, обрабатывает, стандартизирует, дедублицирует, обновляет, актуализирует в одном месте и будет являться эталонном источником информации о человеке. Вот это прям впечатляет по масштабу проекта и не сравнится даже с самыми большими корпорациями и их объемами данных 🤯

⚡️Собираем аналитический отчёт и генерим гипотезы роста Самая страшная ошибка в аналитике — построение фейковой аргументации. Это когда у есть некая проблема, и она объясняется чем-то, что на самом деле причиной не является. Подготовили для вас вебинар, где научим не просто собирать данные, но и понимать, а так же принимать решения на основании этих данных. Практический вебинар проведет Андрон Алексанян (эксперт по аналитике с 8 летним опытом и по совместительству CEO Simulative). В режиме реального времени соберем продуктовый отчет для анализа вебинарной воронки:

🟠Разберём ключевые метрики: CPReg, CPL, доходимость, CR1, AOV и другие; 🟠После сборки отчета проведём мозговой штурм: какие гипотезы можно проверить и как их внедрить? 🟠Разберём кейсы, где подобные инсайты уже дали результат; 🟠Упакуем наш анализ в удобный и универсальный шаблон.

🕗 Важно досмотреть до конца, будет много практики, ответы на вопросы и полезные инсайты от эксперта. 😶Зарегистрироваться на бесплатный вебинар

когда подсказал на работе откуда брать данные, а к тебе вернулись с обратной связью по собранной витрине 😄 о ней я думаю еще расскажу здесь, там такая логика сборки, которой во всем dwh нет и состоит она из 27 файлов сборки на sql!

🔥Анонс обучения SQL и построения витрин данных! Я это сделал, то что давно сидело в голове, то чем занимаюсь каждый день на работе и чем я рад буду делиться с вами! Рад объявить предзапись на курс "Продвинутый SQL для анализа и преобразования данных" Речь пойдет не только про сам SQL, но и про Python с ETL-инструментами. Стартуем учиться: 15 октября Длительность: 1 месяц (должны завершить практику 15-23 ноября) После курса ты сможешь творить с данными магию с помощью SQL, а именно: ✅ реализовывать сложные бизнес и технические задачи на SQL ✅ писать оптимальные и технически оптимизированные запросы ✅ создавать и автоматизировать витрины данных разными способами Курс НЕ С НУЛЯ ‼️ вы должны уже уметь писать SELECT запросы, знать JOIN, подзапросы, хотя бы слышали про оконные функции. 🎯 Главная цель курса: поделиться с вами практическими лайфхаками и фишками написания сложных аналитических запросов, показать как эффективно обрабатывать и анализировать данные любой сложности, а также автоматизировать расчет аналитических витрин данных. Как организовано обучение Я подготовил уже песочницу DWH с данными на разных слоях с их обновлением. У каждого будут полные права к своей песочнице с множеством разных таблиц. 1️⃣первые 10-15 дней изучаем теорию и практику с примерами (рассказываю все из своего опыта решения реальных задач) 2️⃣остальные 15-20 дней разрабатываем и автоматизируем витрины данных под разные бизнес-задачи с расчетом аналитических метрик. Добавляй еще к этому Python 🥲, Airflow 👎 и Git для автоматизации. Напишешь минимум 10 витрин данных разной сложности, которые дадут тебе кратный буст по опыту 🚀, соизмеримый с годами работы! Первый набор по стартовой цене, места сильно ограничены Стоимость: 23.000 💸 Заполни форму чтобы попасть в лист предзаписи. Я напишу каждому, проведем мини-созвон по опыту в аналитике и SQL. Больше деталей и ответы на вопросы будут здесь в группе

Сегодня первый раз в жизни сходил в зал утром. Сам, по своему желанию без принуждения 😅 Для меня это подвиг если честно, я привык жить вечерами и делать все основное вечером. Народу нет, а у меня чувство что уже день начался полезно 🔥 Сейчас приду домой и спокойно начну работать 👨‍💻

windows уже не смог добавить в реакцию( Чтобы была вторая кастомная реакция на посты, проголосуйте за канал https://t.me/boost/data_study 🙏

Мой опыт переезда с Windows 😄 на Mac 🍏 Еще в моем детстве мама купила себе ноутбук на Windows Vista. Потом появился стационарный компьютер на Windows XP, позже на Windows 7. Конечно они были "для учебы", как и у всех парней в школе, да?) На самом деле мы учились дрифтить в Need For Speed, играть в футбол в Fifa, и защищать всех подряд в Call of Duty. Привычка работать на 😄 у меня образовалась давно, поэтому и рабочие ноутбуки я всегда выбирал тоже на Windows. Недавно все таки решил перейти на Mac 😁. Основной причиной была просто компактность и легкость самого мака, т.к. в Сравни мне дали изначально игровой 17-дюймовый Acer, который норм для работы дома, но если пойти куда-нибудь с ним, то были неудобства из-за его габаритов и веса. Первые пару дней чувствовал себя дедом 🥸, типа "куда жмать", или "где найти файл после загрузки". Основные отличия, к которым пришлось привыкать: 🫠 клавиатура, основной горячей клавишей всегда был CTRL и нужно было перестроиться на CMD, который еще чуть правее находится по раскладке 🫠 работа с окнами, переключение на Mac более удобно делать через свайп вправо/влево на тачпаде, чем через нижнее меню приложений. 🫠 файловая система и расположение папок 🫠 чуть сильней ткнул на тачпад и происходит какое-то действие перевода или еще что-то, хотя ты просто хотел выделить текст для копипаста Из плюшек, что 100% нравится больше: 👍 синхрон со всеми остальными продуктами apple, будь то подключение к wi-fi с телефона или подключение airpods 👍 большой и тихий при клике тачпад, крутое управление свайпами 👍 использование linux команд через терминал без всяких лишних виртуализаций НО появилась задача поработать с zip-файлами и все никак не могу разобраться с разархивацией в нормальной кодировке архива на Mac, который был создан в Windows. Попробовал встроенный/скачанный архиватор, python-библиотеки, но пока безуспешно 🫠 А вы чем пользуетесь? 🍏- Mac 👀- Windows

Он мой кумир 😂 Не проводи встречи в пятницу, когда можно их провести в понедельник Всех с пятницей)

Посмотрел вчера в записи презентацию Apple Во-первых, оказывается еще не до конца растерял навык listening на английском, последний раз слышал инглиш речь года 2 назад, не считая "how to go to the metro station?" в Москве. Во-вторых, ребята прям умеют на простом для их клиентов языке рассказать технические вещи и преимущества их продуктов. Мне лично понравилась фишка новых Airpods с синхронным переводом, особенно когда показали двух собеседников, которые сидят в наушниках и без проблем могут общаться на разных языках, а наушники переводят им все. Переводчики скоро станут не нужны? Ну и iPhone Air как самый тонкий, но при этом с самым мощным процессором телефон из их линейки - кайф. Думаю, он будет флагманом по сравнению с обычным 17 и даже pro версией. Хочется его полапать вживую

⚡️Пошаговый план: как стать аналитиком данных в 2025 Хотите попасть в аналитику, но теряетесь в море информации и не понимаете, какие навыки действительно важны? Боитесь, что без опыта вас не возьмут на работу? И да, ещё один популярный вопрос — а что, если мне 30/40/50+ лет? Андрон Алексанян — эксперт по аналитике с 8 летним опытом и по совместительству CEO Simulative — покажет рабочие схемы и четкий план, как устроиться в аналитику быстрее, даже если у вас нет опыта. Что будет на вебинаре? 🟠 Разберем полный роадмап: что учить, в каком порядке, до какого уровня; 🟠 Лайфхаки трудоустройства: — Покажем реальные примеры, как оформить резюме и портфолио, чтобы привлекать внимание; — Обсудим какие отклики работают, а какие сразу отправляют в корзину; — Изнанка найма: инсайдерский взгляд на процессы отбора 🟠 Практические техники для новичков: разберём, как компенсировать недостаток опыта и быстро закрывать пробелы в знаниях. 🕗 Важно досмотреть вебинар до конца, чтобы получить бонус от нас, который поможет бустануть карьеру. 😶Зарегистрироваться на бесплатный вебинар

Подсели с женой каждый вечер смотреть документально-исторические сериалы. Посмотрели про Романовых, сейчас смотрим Рюриковичей. Очень интересно, особенно когда историю не запоминаешь и смотришь всегда как с чистого листа 😁

Опа, чаек 🫖

меньше чем через 10 минут встречаемся по ссылке https://telemost.yandex.ru/j/3258671938

❓Какая стоимость и какие есть тарифы? ❓Что указывать в портфолио после курса? ❓Нужен ли VPN для обучения? ❓Как могу оплатить курс с зарубежной карты? ❓Какая программа курса? ❓Чем отличается мой курс от других школ? ❓В каком формате проходит обучения? ❓Смогу ли я найти работу после курса? ❓Когда будет следующий набор на обучение? На все эти вопросы и другие дам ответ сегодня на созвоне в 19:00, а также в чате обучения

Создаю аналитику из всего что меня окружает, так произошло и с созданием портрета ученика При старте обучения я каждого прошу заполнить форму, в которой он указывает общую информацию о себе и свою цель обучения - зачем вообще пришли и что хотите получить в конце. Так я собираю 🔹общую картину группы 🔹сохраняю каждый запрос конкретного ученика для себя Что мне это дает? Так мне становится понятно как найти подход к ученику, чтобы не просто помогать ему стандартно, но и направлять его в обучении конкретно для достижения именно его цели. Цели каждый еще расписывает письменно в анкете. Можете удивиться, но подход к ученикам с целью найти работу и с целью закрыть пробелы в знаниях совсем разный. Цифры все в долях от общего кол-ва 87 анкет, сами переведите в абсолютные значения 😉 🔜 Как можете заметить, обучаются разные возрастные категории - большая часть в возрасте 26-35 лет, но также большая доля в возрасте 36-45 🔜43% учеников имеют за плечами гуманитарное образование, и это их не останавливает 🔜55% приходят с запросом обучиться с нуля, при этом доля учеников с целью систематизации знаний тоже велика 🔜половина хочет сменить профессию, но при этом почти треть понимают как можно применять навыки анализа данных на текущем месте работы Присоединяйся в чат обучения, завтра еще детальней распишу про обучение у меня

Привет! Мне очень приятно видеть вашу заинтересованность к курсу "Основы анализа данных" и приятно отвечать что у меня есть возможность обучать людей и делиться просто тем, что тебе нравится делать. Всем отвечаю и консультирую, но детально я нигде не рассказывал про актуальный формат обучения и текущую стоимость. Чтобы закрывать все ваши вопросы и давать максимально детальную информацию об обучении вне рамках основного канала, 🔹Чат обучение Data Study Там буду максимально подробно делать обзор обучения, его структуру, формат. Также описывать ответы на все вопросы из личных сообщений и отвечать на вопросы в чате. Присоединяйся чтобы быть в курсе всех новостей и деталей обучения со мной. 🔹Онлайн-созвон 8 сентября в 19:00 Покажу материалы курса изнутри, расскажу про выполнение учебного проекта, а также как изменился курс в последнее время и почему цена такая привлекательная по сравнению с другими онлайн-школами (35к вместо 100-150к).

Конструкция фильтрация для функций агрегации Хочу рассказать про удобную конструкцию, про которую знают далеко не все. Часто возникают ситуации, когда при агрегации нужно учесть не все строки данных, а только подходящие под определенные условия. Конструкция такая:

функция агрегации FILTER (WHERE условие фильтрации данных для учета в этой метрике)

Например, нам нужно посчитать несколько метрик - кол-во всех клиентов по customer_id - кол-во клиентов, у которых источник регистрации будет один из этих: direct, form, vk Пишем запрос

SELECT 
COUNT(DISTINCT customer_id),
COUNT(DISTINCT customer_id) FILTER (WHERE reg_source IN ('direct', 'form', 'vk')
FROM customers

Можно конечно писать через CASE, но конструкция с фильтром более наглядная, емкая и эффективная в плане оптимизации

SELECT 
COUNT(DISTINCT customer_id),
COUNT(DISTINCT 
        CASE
            WHEN reg_source IN ('direct', 'form', 'vk') THEN customer_id
            ELSE NULL
        END)
FROM customers

мы в Сравни ищем middle аналитика данных! Пожелания к кандидату: опыт продуктовым или маркетинговым аналитиком (предпочтительнее) от 1 года, желательно с опытом работы в мобильной аналитике. Либо иметь желание быстро погрузиться в эту область и работать в ней Сама вакансия - https://hh.ru/vacancy/124019814 Можете откликаться на вакансию или направить свое резюме мне @daniildzheparov