Секреты аналитики | Data Science, BI, Tableau

Почему сейчас самое время стать Data Scientist’ом? Согласно международному карьерному сервису Glassdoor, Data Scientist входит в тройку лучших профессий в США. В России эта специальность только набирает обороты, поэтому автор решил рассказать, почему ему кажется, что сейчас самое время взять паузу на обучение и получить профессию специалиста по работе с большими данными. Секреты аналитики

Замена Google Tag Manager на on-premise-решение без лишних сложностей В этой статье мы рассмотрим лучшие инструменты для управления тегами, которыми можно заменить болезненный и затратный GTM. Секреты аналитики

Что будет с Data Science через 10 лет? В этом ролике автор подробно разбирает, умирает ли сфера Data Science, что будет с ней через 5 или 10 лет, а также стоит ли вообще начинать учиться в 2022 году? 00:00 Вступление 00:37 Исчезнет ли DS через 10 лет 01:52 Автоматизация DS 03:38 Динамика количества вакансий 06:50 Развивающиеся направления DS 09:20 Выводы Смотреть это видео на youtube: youtu.be/EDErsN-cb48 Секреты аналитики

5 декораторов Python, которые стоит использовать во всех своих проектах в области Data Science Поначалу цель каждого разработчика - сделать работающую программу. Постепенно мы начинаем беспокоиться об удобочитаемости и масштабируемости. Именно тогда мы впервые слышим о таком понятии, как декораторы. Секреты аналитики

9 советов начинающему веб-аналитику. Как стать специалистом, за которого будут драться работодатели Бизнесу сейчас как никогда нужны такие решения и такие люди, которые помогут получить и удержать как можно больше клиентов. Веб-аналитик — один из таких специалистов. Он помогает разобраться в причинах низкой конверсии и высокой стоимости лида, и может дать рекомендации по улучшению метрик. Автор сделал подборку ключевых рекомендаций, которые помогут начинающему веб-аналитику сориентироваться в том, что действительно важно для работы. Секреты аналитики

10 простых трюков в Excel для новичков В этом видео автор разбирает несколько приемов эксель, которые упростят вам жизнь и помогут в освоении программы: • Быстрый анализ • Фильтрация данных • Использование клавиш для ориентации • Автоматическое выравнивание • Двойной клик для автоматического заполнения • Формулы • Как инвертировать столбцы со строками • Как скопировать текст и распределить по столбцам • Просмотр формул Смотреть это видео на youtube: youtu.be/DqgFkpY_lsI Секреты аналитики

Как проходят собеседования в Data Science В этом ролике автор подробно рассказывает как проходят собеседования в IT и в Data Science в частности, а также делится полезными материалами для трудоустройства. 00:00 Введение 00:30 Интервью с HR 03:10 Техническое интервью 06:38 Про тестовое задание 08:25 Третий этап интервью 10:20 Ходить на собеседования нужно 11:18 Заключение Смотреть это видео на youtube: youtu.be/z-bwhk4s_tE Секреты аналитики

Как data science экономит сотни часов рабочего времени Кейс оценки качества изображений с помощью модулей языков программирования. Секреты аналитики

Power Query: как работать с данными в таблице? Power Query считается одним из наиболее полезных инструментов в Microsoft Excel. В этом видео автор подробно разбирает данный инструмент. Вы узнаете, зачем нужен Power Query, как получить данные из Excel, как работать с данными, а также рассмотрите конкретные примеры использования Power Query. Смотреть это видео на youtube: youtu.be/Vulpb583V3w Секреты аналитики

Roadmap Data Engineer В этом видео автор разберет, какие навыки необходимы для старта карьеры в больших данных и на чем нужно сосредоточиться для продвижения по карьерной лестнице. Описанный Roadmap поможет новичкам определиться в актуальных и востребованных технологиях, а опытным разработчикам систематизировать свои знания и обратить внимание на новые области. Смотреть это видео на youtube: youtu.be/PquSZWX6qn0 Секреты аналитики

🔵Бесплатные вебинары курса «Бизнес-аналитик в IT» для новичков и опытных специалистов! 🎓Вебинар 1: Ключевые навыки и пути развития бизнес-аналитика ⏰10 июля в 20:00 мск 💎Вы узнаете: Определение роли бизнес-аналитика в IT, рассмотрим смежные направления, как возможные точки роста в данной профессии. Познакомитесь с актуальной матрицей компетенций для аналитика и узнаете, какие навыки и инструменты помогут вам развиваться и повышать экспертизу. 🎓Вебинар 2: MVP глазами бизнес-аналитика: от идеи до первых функций ⏰16 июля в 20:00 мск В рамках вебинара рассмотрим концепцию MVP и варианты развитию первых наработок в рамках продукта 💎Вы узнаете: 1. Что такое MVP 2. Примеры удачных MVP 3. Инструмент UserStoryMaping как инструмент формирования границ MVP 🎓Вебинар 3: Типы требований: чем они отличаются и зачем нужны ⏰24 июля в 20:00 мск 💎Вы узнаете: Какие бывают типы требований, зачем их классифицировать и как это помогает в работе с заказчиком и командой разработки. Рассмотрим два ключевых подхода к типизации требований — по Вигерсу и BABOK, обсудим их различия и преимущества. На практике покажем, как грамотно формулировать требования каждого типа, чтобы избежать путаницы и недопонимания на проекте. ➡️Регистрация на вебинары: https://otus.pw/gwIs/ Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, erid: 2VtzqxeodXM

Пять причин, по которым вам нужны синтетические данные Сбор и разметка данных в реальном мире может быть длительным и дорогостоящим занятием. Кроме того, у этих данных могут быть проблемы с качеством, разнообразием и количеством. К счастью, подобные проблемы можно решать при помощи синтетических данных. Секреты аналитики

Разметка данных — тренируемся на кошках Погружаясь все глубже в процессы автоматизации, в какой-то момент ты сталкиваешься с необходимостью разметки данных, хотя буквально пару недель назад словосочетания — разметка данных и ты — стояли далеко друг от друга. Секреты аналитики

Pandas - разбор основных возможностей на реальном датасете 01:17 Создание датафрейма 03:49 Экспорт датафрейма 04:38 Первичный анализ датафрейма 06:17 Одномерные данные (series) 07:18 Фильтрация по строкам (rows) и столбцам (columns) 14:43 Сортировка данных 16:20 Объединение датафреймов с помощью concat и merge 21:40 Аналитические функции (describe, mean и т.д.) 23:31 Группировка данных с помощью group by 26:12 Подсчет корреляции 26:33 Визуализация данных с помощью plot (matplotlib) Смотреть это видео на youtube: youtu.be/-sJxwvx0P20 Секреты аналитики

Supervised Fine-Tuning: как настроить LLM под конкретную задачу? Пожалуй, для адаптации больших языковых моделей под чётко очерченные задачи обработки естественного языка нет технологии лучше, чем SFT (supervised fine-tuning). Для дообучения модели её необходимо предварительно обучить, а это означает, что она уже многому научилась из широкого спектра текстов. Секреты аналитики

Оптимизация метрик веба через аудит в Google Tag Manager: реальность или вымысел? В этой статье автор расскажет, как она пробовала оптимизировать метрики веба с помощью аудита в GTM, и предоставит план эксперимента на случай, если вы решите провернуть это у себя. Секреты аналитики

8 советов по эффективной визуализации данных Основная цель науки о данных — повысить ценность бизнеса. Большинство людей не понимают данные, и мы должны показать их. При эффективном выполнении визуализация может помочь нам раскрыть идеи, выявить тенденции и донести какой-то смысл. В этой статье автор дает 8 советов о том, как создать красивую, интерпретируемую и эффективную визуализацию данных. Секреты аналитики

Как мы построили сервис, который помогает сократить поиск видео контента в огромной базе данных Цель этой статьи — подробно рассказать о процессе создания сервиса по поиску видеоконтента с помощью текста, решениях, которые команда автора приняла на каждом этапе, и о том, какие технологии использовала. Вы узнаете, как сложные технические задачи могут быть решены простыми и эффективными методами. Секреты аналитики

Основы Power Query: подключение Excel В этом видеоуроке автор подробно разбирает процесс подключения к файлу Excel при помощи Power Query. После создания подключения вы сможете преобразовать данные и импортировать их на лист Excel. Смотреть это видео на youtube: youtu.be/JfChFjhuaNY Секреты аналитики

Кто такой Data Engineer? В этой статье вы узнаете кто такой Data Engineer. А также какие бывают направления и куда можно посмотреть, чтобы развиваться в дата-инженерии. Секреты аналитики