Как стать аналитиком данных с нуля? Бесплатная программа обучения / Хабр
https://habr.com/ru/articles/873446/
https://habr.com/ru/articles/873446/
Хабр
Как стать аналитиком данных с нуля? Бесплатная программа обучения
Если вбить фразу «как стать аналитиком данных » в поисковую строку, можно найти огромное количество курсов по данному направлению. Проблема в том, что все курсы являются платными и, как правило, имеют...
Forwarded from Виктор Комлев | IT простым языком | Программирование
Представьте себе: вы предприниматель, директор компании.
В последнее время, прибыль компании снизилась, хотя поток клиентов вырос, продавцы жалуются, что не успевают обслуживать покупателей.
❓ В чем причина? Как разобраться в цифрах, показателях?
✅ Вам придет на помощь аналитик данных.
Поэтому, профессия аналитика данных - важная и востребованная. Ведь вы как владелец бизнеса заинтересованы в том, чтобы бизнес приносил максимальную прибыль.
В новом материале на сайте, я рассказываю о данной профессии. Изучив ее вы узнаете.
☑️ Кто такой аналитик?
☑️ Основные обязанности аналитика
☑️ Отличия аналитика от Data Scientist
☑️ Инструменты и методы, которые применяет аналитик
☑️ Какие качества нужны аналитику
☑️ Как можно четко объяснить, почему именно вас нужно взять на работу.
☑️ Из чего состоит работа аналитика данных.
📖 Приятного чтения!
В последнее время, прибыль компании снизилась, хотя поток клиентов вырос, продавцы жалуются, что не успевают обслуживать покупателей.
✅ Вам придет на помощь аналитик данных.
Поэтому, профессия аналитика данных - важная и востребованная. Ведь вы как владелец бизнеса заинтересованы в том, чтобы бизнес приносил максимальную прибыль.
В новом материале на сайте, я рассказываю о данной профессии. Изучив ее вы узнаете.
☑️ Кто такой аналитик?
☑️ Основные обязанности аналитика
☑️ Отличия аналитика от Data Scientist
☑️ Инструменты и методы, которые применяет аналитик
☑️ Какие качества нужны аналитику
☑️ Как можно четко объяснить, почему именно вас нужно взять на работу.
☑️ Из чего состоит работа аналитика данных.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Школа Виктора Комлева
Анализ данных и профессия аналитика. Кто это?
Аналитик данных: что это за профессия. Какими навыками должен обладать такой специалист? Что он делает? Чем отличается от Data Science?
Мини-урок №1: «Кто такой аналитик?»
Всем привет! Сегодня стартуем серию коротких уроков о профессии аналитика. Готовьтесь к порции вдохновения и открытий — разберёмся, кто такие аналитики, чем они занимаются и попробуем примерить эту роль на себя!
---
### 1. Кто такой аналитик?
Аналитик — это своего рода «детектив в мире данных». Он берёт цифры, факты, разрозненную информацию, затем соединяет их, ищет закономерности и выдаёт ценные инсайты для принятия решений. Проще говоря, аналитик помогает находить ответы на вопрос: «А что, собственно, происходит, и почему?»
---
### 2. Определение аналитика
Если совсем коротко, аналитик — это специалист, который:
- Собирает и структурирует данные (всех мастей: из таблиц, баз данных, соцсетей — хоть из холодильника, если потребуется).
- Анализирует (тут включаются статистические методы, логика, иногда чутьё Шерлока Холмса).
- Интерпретирует результаты (чтобы коллеги поняли, что значат все эти цифры и графики).
- Помогает командам и руководству принимать обоснованные решения.
---
### 3. Основные обязанности аналитика
1. Сбор данных: будь то выгрузка из CRM, Google Analytics или опроса клиентов — аналитик всё это аккуратно складывает в «корзину».
2. Обработка и «чистка»: находит пропуски, исправляет ошибки, приводит данные к нужному формату.
3. Анализ и поиск закономерностей: использует статистические методы, строит гипотезы, проверяет, почему всё идёт так, а не иначе.
4. Презентация результатов: визуализация, отчёты, понятное объяснение всех этих цифр — чтобы каждый понял «что к чему».
---
### 4. Обсуждение
У вас когда-нибудь возникало ощущение, что от данных можно сойти с ума? Гигантские таблицы, страшные формулы, а ты сидишь и думаешь: «Зачем мне всё это?». На самом деле, аналитика — это про то, как из этого «хаоса» сделать классную «музыку». Как только начинаешь понимать логику и связь между цифрами, ощущаешь настоящую мощь анализа.
Как вы думаете, какие личные качества помогают аналитику находить инсайты? Делитесь идеями в комментариях — может, вы найдёте что-то новое в себе!
---
### 5. Мини-практика
1. Шаг 1: Выберите небольшой объём данных из вашей жизни. Например, посмотрите статистику сна за неделю в приложении на телефоне (или список расходов, если хотите узнать, куда утекают деньги).
2. Шаг 2: Сформулируйте вопрос. Например, «Почему в среду я спал всего 5 часов?» или «Почему траты на кофе превышают все остальные расходы?».
3. Шаг 3: Найдите закономерности. Сравните, проверьте гипотезы: может, именно по средам у вас проходят поздние созвоны, а в кофейне действует акция «каждый пятый капучино в подарок»?
Расскажите в комментариях, что получилось! А в следующем мини-уроке погрузимся в основные направления аналитики и узнаем, где каждый из нас может применить эти навыки.
---
Берите на заметку: аналитик — это не только технарь, который любит Excel, это человек, который обожает искать ответы, «копать» глубже и открывать новые смыслы. И это самое увлекательное в профессии!
До скорого! Следующий урок уже на подходе.
Полный материал доступен по ссылке:👉 https://victor-komlev.ru/vvedenie-v-professiyu-analitika-dannyh/
Всем привет! Сегодня стартуем серию коротких уроков о профессии аналитика. Готовьтесь к порции вдохновения и открытий — разберёмся, кто такие аналитики, чем они занимаются и попробуем примерить эту роль на себя!
---
### 1. Кто такой аналитик?
Аналитик — это своего рода «детектив в мире данных». Он берёт цифры, факты, разрозненную информацию, затем соединяет их, ищет закономерности и выдаёт ценные инсайты для принятия решений. Проще говоря, аналитик помогает находить ответы на вопрос: «А что, собственно, происходит, и почему?»
---
### 2. Определение аналитика
Если совсем коротко, аналитик — это специалист, который:
- Собирает и структурирует данные (всех мастей: из таблиц, баз данных, соцсетей — хоть из холодильника, если потребуется).
- Анализирует (тут включаются статистические методы, логика, иногда чутьё Шерлока Холмса).
- Интерпретирует результаты (чтобы коллеги поняли, что значат все эти цифры и графики).
- Помогает командам и руководству принимать обоснованные решения.
---
### 3. Основные обязанности аналитика
1. Сбор данных: будь то выгрузка из CRM, Google Analytics или опроса клиентов — аналитик всё это аккуратно складывает в «корзину».
2. Обработка и «чистка»: находит пропуски, исправляет ошибки, приводит данные к нужному формату.
3. Анализ и поиск закономерностей: использует статистические методы, строит гипотезы, проверяет, почему всё идёт так, а не иначе.
4. Презентация результатов: визуализация, отчёты, понятное объяснение всех этих цифр — чтобы каждый понял «что к чему».
---
### 4. Обсуждение
У вас когда-нибудь возникало ощущение, что от данных можно сойти с ума? Гигантские таблицы, страшные формулы, а ты сидишь и думаешь: «Зачем мне всё это?». На самом деле, аналитика — это про то, как из этого «хаоса» сделать классную «музыку». Как только начинаешь понимать логику и связь между цифрами, ощущаешь настоящую мощь анализа.
Как вы думаете, какие личные качества помогают аналитику находить инсайты? Делитесь идеями в комментариях — может, вы найдёте что-то новое в себе!
---
### 5. Мини-практика
1. Шаг 1: Выберите небольшой объём данных из вашей жизни. Например, посмотрите статистику сна за неделю в приложении на телефоне (или список расходов, если хотите узнать, куда утекают деньги).
2. Шаг 2: Сформулируйте вопрос. Например, «Почему в среду я спал всего 5 часов?» или «Почему траты на кофе превышают все остальные расходы?».
3. Шаг 3: Найдите закономерности. Сравните, проверьте гипотезы: может, именно по средам у вас проходят поздние созвоны, а в кофейне действует акция «каждый пятый капучино в подарок»?
Расскажите в комментариях, что получилось! А в следующем мини-уроке погрузимся в основные направления аналитики и узнаем, где каждый из нас может применить эти навыки.
---
Берите на заметку: аналитик — это не только технарь, который любит Excel, это человек, который обожает искать ответы, «копать» глубже и открывать новые смыслы. И это самое увлекательное в профессии!
До скорого! Следующий урок уже на подходе.
Полный материал доступен по ссылке:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Школа Виктора Комлева
Анализ данных и профессия аналитика. Кто это?
Аналитик данных: что это за профессия. Какими навыками должен обладать такой специалист? Что он делает? Чем отличается от Data Science?
Forwarded from Архив | Книги по IT
Python для анализа данных-1.pdf
9.6 MB
Мини-урок №2: «Профессии, связанные с данными: Ваш квест в мире IT» ⚔️💡
Привет, искатели знаний и новых возможностей! Сегодня погружаемся в удивительный мир дата-специальностей. Представьте, что вы отправляетесь в ролевое приключение, где каждый герой имеет уникальные навыки и задачи. Готовы? Начинаем!
---
### 1. Ваш гайд по профессиям: «От кузнеца данных до дирижёра генеративного интеллекта»
1. ETL-специалист (Extract, Transform, Load) – 🔨 *кузнец данных.*
Он «куёт» и перековывает сырые данные в удобный формат. Без него потоки информации так бы и остались разбросанными по разным «корзинам».
2. Инженер данных (Data Engineer) – 🏗 *строитель цифровых мостов.*
Создаёт надёжную инфраструктуру, чтобы данные плавно «перетекали» и были доступны нужным людям и системам.
3. Архитектор данных (Data Architect) – 🏰 *дизайнер цифрового мира.*
Продумывает, как связать все базы и хранилища воедино, чтобы системы работали как одна большая, умная машина.
4. Проектировщик баз данных (Database Designer) – 🗄 *мастер оптимизации запросов.*
Следит, чтобы всё хранилось логично и занимало минимум ресурсов, чтобы поиск любой информации был сверхбыстрым.
5. Data Scientist – 🧙 *волшебник машинного обучения.*
С помощью магии статистики и алгоритмов находит закономерности, которые раньше никто не видел, и предсказывает будущее (почти буквально).
6. Аналитик данных (Data Analyst) – 🕵️ *переводчик мира цифр.*
Превращает сложные числовые ряды в понятные отчёты и рекомендации. Настоящий шпион-детектив, только вместо лупы — Excel и SQL.
7. BI-разработчик (Business Intelligence Developer) – 🎨 *творец интерактивных историй.*
Использует инструменты визуализации, чтобы превращать огромные массивы данных в понятные и красочные отчёты и дашборды.
8. ML Engineer – 🤖 *мастер алгоритмов.*
Создаёт и внедряет модели машинного обучения в реальные системы, чтобы они работали быстро и безошибочно (ну почти).
9. Prompt Engineer – 🎼 *дирижёр генеративного интеллекта.*
Управляет нейросетями, подбирает правильные «подсказки» (prompts), чтобы искусственный интеллект выдавал шедевральные тексты, коды или картинки.
10. Специалист по большим данным (Big Data Specialist) – 🌐 *повелитель кластеров.*
Умеет работать с гигантскими объёмами информации и знает, как «приручить» распределённые системы и Hadoop.
11. Специалист по визуализации данных – 🎨 *художник инфографики.*
Превращает массивы статистики в красивые и наглядные графики, чтобы даже далекие от цифр люди сказали: «Вау, понятно!».
12. Специалист по анализу бизнес-процессов (Business Process Analyst) – 🚀 *оптимизатор эффективности.*
Изучает процессы компании, ищет узкие места и придумывает, как сделать всё быстрее, дешевле и удобнее.
---
### 2. Кому подойдут профессии в области данных?
- Любопытным исследователям: если у вас глаза загораются от слов «эксперимент», «гипотеза» и «данные».
- Технарям и гуманитариям: в профессиях хватает и чисел, и творчества. Аналитика — удивительный гибрид!
- Людям, которые любят решать задачи и не боятся искать ответы на непростые вопросы.
*(Представьте, что вы выбираете свой «класс» в игре: если вам ближе магия – вам к Data Scientist, если хотите строить мосты – добро пожаловать к Data Engineer.)*
---
### 3. Какие навыки необходимы?
1. Основы математики и статистики: чтобы чувствовать себя уверенно среди формул и алгоритмов.
2. Знание инструментов (SQL, Python, R и т.п.): как в ролевой игре — без «оружия» никуда.
3. Умение визуализировать: даже самый сухой отчёт может заиграть, если уметь «рисовать» данные красиво.
4. Коммуникация: важно объяснить сложные вещи так, чтобы все поняли и сказали «Ого!».
---
### 4. Порог входа и карьерный рост
Привет, искатели знаний и новых возможностей! Сегодня погружаемся в удивительный мир дата-специальностей. Представьте, что вы отправляетесь в ролевое приключение, где каждый герой имеет уникальные навыки и задачи. Готовы? Начинаем!
---
### 1. Ваш гайд по профессиям: «От кузнеца данных до дирижёра генеративного интеллекта»
1. ETL-специалист (Extract, Transform, Load) – 🔨 *кузнец данных.*
Он «куёт» и перековывает сырые данные в удобный формат. Без него потоки информации так бы и остались разбросанными по разным «корзинам».
2. Инженер данных (Data Engineer) – 🏗 *строитель цифровых мостов.*
Создаёт надёжную инфраструктуру, чтобы данные плавно «перетекали» и были доступны нужным людям и системам.
3. Архитектор данных (Data Architect) – 🏰 *дизайнер цифрового мира.*
Продумывает, как связать все базы и хранилища воедино, чтобы системы работали как одна большая, умная машина.
4. Проектировщик баз данных (Database Designer) – 🗄 *мастер оптимизации запросов.*
Следит, чтобы всё хранилось логично и занимало минимум ресурсов, чтобы поиск любой информации был сверхбыстрым.
5. Data Scientist – 🧙 *волшебник машинного обучения.*
С помощью магии статистики и алгоритмов находит закономерности, которые раньше никто не видел, и предсказывает будущее (почти буквально).
6. Аналитик данных (Data Analyst) – 🕵️ *переводчик мира цифр.*
Превращает сложные числовые ряды в понятные отчёты и рекомендации. Настоящий шпион-детектив, только вместо лупы — Excel и SQL.
7. BI-разработчик (Business Intelligence Developer) – 🎨 *творец интерактивных историй.*
Использует инструменты визуализации, чтобы превращать огромные массивы данных в понятные и красочные отчёты и дашборды.
8. ML Engineer – 🤖 *мастер алгоритмов.*
Создаёт и внедряет модели машинного обучения в реальные системы, чтобы они работали быстро и безошибочно (ну почти).
9. Prompt Engineer – 🎼 *дирижёр генеративного интеллекта.*
Управляет нейросетями, подбирает правильные «подсказки» (prompts), чтобы искусственный интеллект выдавал шедевральные тексты, коды или картинки.
10. Специалист по большим данным (Big Data Specialist) – 🌐 *повелитель кластеров.*
Умеет работать с гигантскими объёмами информации и знает, как «приручить» распределённые системы и Hadoop.
11. Специалист по визуализации данных – 🎨 *художник инфографики.*
Превращает массивы статистики в красивые и наглядные графики, чтобы даже далекие от цифр люди сказали: «Вау, понятно!».
12. Специалист по анализу бизнес-процессов (Business Process Analyst) – 🚀 *оптимизатор эффективности.*
Изучает процессы компании, ищет узкие места и придумывает, как сделать всё быстрее, дешевле и удобнее.
---
### 2. Кому подойдут профессии в области данных?
- Любопытным исследователям: если у вас глаза загораются от слов «эксперимент», «гипотеза» и «данные».
- Технарям и гуманитариям: в профессиях хватает и чисел, и творчества. Аналитика — удивительный гибрид!
- Людям, которые любят решать задачи и не боятся искать ответы на непростые вопросы.
*(Представьте, что вы выбираете свой «класс» в игре: если вам ближе магия – вам к Data Scientist, если хотите строить мосты – добро пожаловать к Data Engineer.)*
---
### 3. Какие навыки необходимы?
1. Основы математики и статистики: чтобы чувствовать себя уверенно среди формул и алгоритмов.
2. Знание инструментов (SQL, Python, R и т.п.): как в ролевой игре — без «оружия» никуда.
3. Умение визуализировать: даже самый сухой отчёт может заиграть, если уметь «рисовать» данные красиво.
4. Коммуникация: важно объяснить сложные вещи так, чтобы все поняли и сказали «Ого!».
---
### 4. Порог входа и карьерный рост
- Начальный уровень: можно стартовать с позиций стажёра или джуниора, осваивая SQL, Excel, основы Python.
- Средний уровень: когда освоите базы, статистику и научитесь уверенно делать аналитические отчёты, вам откроются двери в роль Data Analyst, BI-разработчика и т.д.
- Высший пилотаж: архитекторы, Data Scientists, ML Engineers — те, кто создаёт всю «магическую» инфраструктуру и модели, влияющие на глобальные решения.
*(Приятный бонус: в мире данных всегда есть куда расти, ведь технологии развиваются постоянно.)*
---
### 5. Ролевой вызов: «Собеседование в мире данных»
Представьте, что вы идёте на собеседование в волшебную «Дата-Гильдию», где каждый, кто туда попадает, получает свой уникальный набор инструментов. Вас будут спрашивать:
1. Как бы вы собрали и обработали данные о погоде за последний месяц?
2. Какую проблему в мире решают ваши любимые алгоритмы?
3. Расскажите, как бы визуализировали свои результаты — и почему именно так?
Попробуйте ответить на эти вопросы. Можете даже позвать друзей и устроить мини-ролевую игру. Важно понять, как вы умеете раскрывать и описывать данные, находить в них связи и объяснять результаты другим.
---
В следующем мини-уроке поговорим о том, где учиться аналитике, какие курсы и источники знаний выбрать, а ещё разберём «лайфхаки», чтобы не утонуть в информации.
Используйте этот «квест» как шанс понять, какая роль вам больше по душе. Делитесь своими находками в комментариях: вдруг именно там вы найдёте напарника для совместного похода в мир IT!
До встречи! Обнимем данных и пойдём дальше! ✨
Полный урок👉 https://victor-komlev.ru/vvedenie-v-professiyu-analitika-dannyh/
- Средний уровень: когда освоите базы, статистику и научитесь уверенно делать аналитические отчёты, вам откроются двери в роль Data Analyst, BI-разработчика и т.д.
- Высший пилотаж: архитекторы, Data Scientists, ML Engineers — те, кто создаёт всю «магическую» инфраструктуру и модели, влияющие на глобальные решения.
*(Приятный бонус: в мире данных всегда есть куда расти, ведь технологии развиваются постоянно.)*
---
### 5. Ролевой вызов: «Собеседование в мире данных»
Представьте, что вы идёте на собеседование в волшебную «Дата-Гильдию», где каждый, кто туда попадает, получает свой уникальный набор инструментов. Вас будут спрашивать:
1. Как бы вы собрали и обработали данные о погоде за последний месяц?
2. Какую проблему в мире решают ваши любимые алгоритмы?
3. Расскажите, как бы визуализировали свои результаты — и почему именно так?
Попробуйте ответить на эти вопросы. Можете даже позвать друзей и устроить мини-ролевую игру. Важно понять, как вы умеете раскрывать и описывать данные, находить в них связи и объяснять результаты другим.
---
В следующем мини-уроке поговорим о том, где учиться аналитике, какие курсы и источники знаний выбрать, а ещё разберём «лайфхаки», чтобы не утонуть в информации.
Используйте этот «квест» как шанс понять, какая роль вам больше по душе. Делитесь своими находками в комментариях: вдруг именно там вы найдёте напарника для совместного похода в мир IT!
До встречи! Обнимем данных и пойдём дальше! ✨
Полный урок
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Школа Виктора Комлева
Анализ данных и профессия аналитика. Кто это?
Аналитик данных: что это за профессия. Какими навыками должен обладать такой специалист? Что он делает? Чем отличается от Data Science?
Мини-урок №3: «Аналитик или Data Scientist? Разбираемся!» ⚡️🤔
Привет, любители данных и приключений! Сегодня ныряем в глубины мира аналитики, чтобы выяснить, в чём разница между аналитиком и Data Scientist. Готовы к новому этапу нашего квеста? Поехали!
---
### 1. Отличия аналитика от Data Scientist
- Аналитик: фокусируется на сборе и интерпретации данных, формирует отчёты и создаёт выводы, которые помогают бизнесу принимать решения. Предпочитает «копать» в известных пределах: чаще использует SQL, Excel и BI-инструменты.
- *Миссия:* понять, «что происходит сейчас» и «почему так».
- *Пример:* анализировать продажи, выявлять тренды, строить визуализации и советовать, как улучшить показатели.
- Data Scientist: исследует и создаёт предиктивные модели, используя продвинутые алгоритмы машинного обучения. Это такой «учёный-заклинатель», который «приручает» данные, чтобы предсказывать будущее и находить сложные закономерности.
- *Миссия:* отвечать на вопросы «что будет?» и «что, если?».
- *Пример:* разрабатывать систему рекомендаций, прогнозировать отток клиентов или оптимизировать ценообразование с помощью ML.
*(Коротко говоря, аналитик — это про «здесь и сейчас», Data Scientist — про «завтра» и «стратегию», но оба любят Excel и SQL с нежной страстью, поверьте!)*
---
### 2. Обзор ролей
- Business Analyst: решает бизнес-задачи, часто взаимодействует с клиентами и стейкхолдерами, формирует требования.
- Marketing Analyst: концентрируется на маркетинговых метриках, анализирует кампании и поведение клиентов.
- Financial Analyst: глубоко копает финансы, строит финансовые модели и прогнозы.
- Junior Data Scientist: пишет простые модели, помогает команде с базовыми предиктивными задачами.
- Senior Data Scientist: придумывает и внедряет сложные ML-модели, менторит «джуниоров», отвечает за стратегические решения.
- Research Scientist: углубляется в научные исследования, развивает новаторские алгоритмы и модели.
У каждого своя суперсила и свой «уровень прокачки». Выбирайте, что ближе вашей «игровой» душе!
---
### 3. Инструменты и методы
- Для аналитика:
- *SQL* (запросы к базам данных),
- *Excel* (ещё никто не отменял сводные таблицы!),
- *BI-системы* (Tableau, Power BI) для красивых дашбордов,
- *Основы статистики* (уметь говорить «среднее», «медиана» и не стесняться).
- Для Data Scientist:
- *Языки программирования* (Python, R),
- *Библиотеки ML* (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch),
- *Теория вероятностей и высшая математика* (машинное обучение любит точность),
- *Инструменты для работы с большими данными* (Spark, Hadoop), если объёмы действительно впечатляют.
---
### 4. Дискуссия
Когда люди слышат «Data Scientist», у них в глазах сразу загораются огоньки. Но давайте не забывать, что без аналитика все эти магические модели будут бесхозными. Аналитик — это голос разума, который «переводит» результаты в бизнес-контекст и подсказывает, как применять их на практике.
Вопрос вам: считаете ли вы, что роль «аналитик» может плавно перерасти в «Data Scientist»? Или же это два параллельных пути? Делитесь своими мыслями в комментариях!
---
### 5. Мини-практика
1. Оценка своего профиля: напишите список того, что вам уже нравится и чем вы занимались: любите ли вы алгоритмы и Python, либо ваша страсть — строить красивые отчёты и визуализировать данные?
2. Попробуйте простой ML: если у вас есть базовые навыки Python, найдите онлайн-туториал (например, «Predictions on Titanic dataset») и сделайте свою первую модель. Это увлекательно!
3. Сделайте вывод: подумайте, насколько вам понравился процесс обучения, и задайте себе вопрос: «Хочу ли я развиваться в этом направлении или больше склонен к аналитике?»
---
Вот и всё на сегодня! Теперь у вас есть представление о том, чем отличаются аналитик и Data Scientist, какие у них роли, инструменты и зоны ответственности. В следующем выпуске продолжим наше путешествие и раскроем новые грани волшебного мира данных.
До скорых встреч в комментариях! ✨ Делитесь впечатлениями и успехами — вместе двигаемся к нашей мечте!
Привет, любители данных и приключений! Сегодня ныряем в глубины мира аналитики, чтобы выяснить, в чём разница между аналитиком и Data Scientist. Готовы к новому этапу нашего квеста? Поехали!
---
### 1. Отличия аналитика от Data Scientist
- Аналитик: фокусируется на сборе и интерпретации данных, формирует отчёты и создаёт выводы, которые помогают бизнесу принимать решения. Предпочитает «копать» в известных пределах: чаще использует SQL, Excel и BI-инструменты.
- *Миссия:* понять, «что происходит сейчас» и «почему так».
- *Пример:* анализировать продажи, выявлять тренды, строить визуализации и советовать, как улучшить показатели.
- Data Scientist: исследует и создаёт предиктивные модели, используя продвинутые алгоритмы машинного обучения. Это такой «учёный-заклинатель», который «приручает» данные, чтобы предсказывать будущее и находить сложные закономерности.
- *Миссия:* отвечать на вопросы «что будет?» и «что, если?».
- *Пример:* разрабатывать систему рекомендаций, прогнозировать отток клиентов или оптимизировать ценообразование с помощью ML.
*(Коротко говоря, аналитик — это про «здесь и сейчас», Data Scientist — про «завтра» и «стратегию», но оба любят Excel и SQL с нежной страстью, поверьте!)*
---
### 2. Обзор ролей
- Business Analyst: решает бизнес-задачи, часто взаимодействует с клиентами и стейкхолдерами, формирует требования.
- Marketing Analyst: концентрируется на маркетинговых метриках, анализирует кампании и поведение клиентов.
- Financial Analyst: глубоко копает финансы, строит финансовые модели и прогнозы.
- Junior Data Scientist: пишет простые модели, помогает команде с базовыми предиктивными задачами.
- Senior Data Scientist: придумывает и внедряет сложные ML-модели, менторит «джуниоров», отвечает за стратегические решения.
- Research Scientist: углубляется в научные исследования, развивает новаторские алгоритмы и модели.
У каждого своя суперсила и свой «уровень прокачки». Выбирайте, что ближе вашей «игровой» душе!
---
### 3. Инструменты и методы
- Для аналитика:
- *SQL* (запросы к базам данных),
- *Excel* (ещё никто не отменял сводные таблицы!),
- *BI-системы* (Tableau, Power BI) для красивых дашбордов,
- *Основы статистики* (уметь говорить «среднее», «медиана» и не стесняться).
- Для Data Scientist:
- *Языки программирования* (Python, R),
- *Библиотеки ML* (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch),
- *Теория вероятностей и высшая математика* (машинное обучение любит точность),
- *Инструменты для работы с большими данными* (Spark, Hadoop), если объёмы действительно впечатляют.
---
### 4. Дискуссия
Когда люди слышат «Data Scientist», у них в глазах сразу загораются огоньки. Но давайте не забывать, что без аналитика все эти магические модели будут бесхозными. Аналитик — это голос разума, который «переводит» результаты в бизнес-контекст и подсказывает, как применять их на практике.
Вопрос вам: считаете ли вы, что роль «аналитик» может плавно перерасти в «Data Scientist»? Или же это два параллельных пути? Делитесь своими мыслями в комментариях!
---
### 5. Мини-практика
1. Оценка своего профиля: напишите список того, что вам уже нравится и чем вы занимались: любите ли вы алгоритмы и Python, либо ваша страсть — строить красивые отчёты и визуализировать данные?
2. Попробуйте простой ML: если у вас есть базовые навыки Python, найдите онлайн-туториал (например, «Predictions on Titanic dataset») и сделайте свою первую модель. Это увлекательно!
3. Сделайте вывод: подумайте, насколько вам понравился процесс обучения, и задайте себе вопрос: «Хочу ли я развиваться в этом направлении или больше склонен к аналитике?»
---
Вот и всё на сегодня! Теперь у вас есть представление о том, чем отличаются аналитик и Data Scientist, какие у них роли, инструменты и зоны ответственности. В следующем выпуске продолжим наше путешествие и раскроем новые грани волшебного мира данных.
До скорых встреч в комментариях! ✨ Делитесь впечатлениями и успехами — вместе двигаемся к нашей мечте!
*(А мы пока отправимся колдовать над следующей темой.)*
Ссылка на полный урок: 👉🏻 https://victor-komlev.ru/vvedenie-v-professiyu-analitika-dannyh/
Ссылка на полный урок: 👉🏻 https://victor-komlev.ru/vvedenie-v-professiyu-analitika-dannyh/
Школа Виктора Комлева
Анализ данных и профессия аналитика. Кто это?
Аналитик данных: что это за профессия. Какими навыками должен обладать такой специалист? Что он делает? Чем отличается от Data Science?
Мини-урок №4: «Как работают аналитики?» 🔎 ✨
Всем привет! Сегодня поговорим о самом важном — о том, как именно аналитики извлекают пользу из данных. Почему-то многим кажется, что аналитика — это бесконечное копание в таблицах, но на самом деле всё куда интереснее. Давайте разбираться!
---
### 1. Процесс работы аналитика
1. Формулировка вопроса:
Аналитик начинает с «загадки», которую нужно разгадать. Например, «Почему упали продажи в сентябре?» или «Какая рекламная кампания принесла больше заявок?».
2. Сбор данных:
Он ищет информацию в разных источниках — базах данных, Google Analytics, CRM-системах. Важно всё аккуратно «подтянуть», чтобы не пропустить ничего важного.
3. Очистка и подготовка:
Данные часто бывают «грязными»: пропущенные значения, дубли, опечатки. Аналитик удаляет и правит лишнее, чтобы работать с чистыми цифрами.
4. Анализ и поиск инсайтов:
- Использует статистические методы, графики, сводные таблицы.
- Сравнивает периоды, высчитывает средние/медианы, строит гипотезы (например, «в сентябре могло упасть из-за конца акции»).
5. Визуализация и интерпретация:
Строит дашборды, диаграммы, чтобы наглядно показать, что «не так» или «что хорошо». Тут важно говорить на языке, понятном бизнесу.
6. Принятие решений и рекомендации:
На основе собранных фактов и закономерностей аналитик даёт советы: «Надо усиливать рекламу на такие-то каналы», «Корректируем цены так-то», «Вводим новую механику скидок» и т.д.
*(В итоге аналитик не только выдаёт цифры, но и помогает бизнесу увидеть в этих цифрах новые возможности.)*
---
### 2. Пример
Ситуация: представьте, что у компании вдруг уменьшились заказы на онлайн-курс в августе.
- Шаг 1: Аналитик формулирует вопрос: «Почему это произошло именно в августе?»
- Шаг 2: Смотрит статистику продаж из CRM, проверяет бюджеты на рекламу, узнаёт, была ли рассылка новостей.
- Шаг 3: Видит, что почти две недели реклама в соцсетях была приостановлена (возможно, кто-то «забыл» продлить).
- Шаг 4: Аналитик собирает графики, сравнивает август и июль, подтверждает, что в период без рекламы продажи резко упали.
- Шаг 5: Делаются выводы: «Чтобы подобных провалов не было, нужно планировать рекламные кампании заранее». Результат: компания возобновляет рекламу, продажи опять идут вверх!
*(Так аналитик буквально спасает бизнес от неожиданных «провалов».)*
---
### 3. Мини-практика
1. Найдите вопрос: подумайте, какой «загадочный» вопрос вы могли бы задать себе о своих личных данных. Например, «На что я трачу больше всего времени/денег за неделю?»
2. Соберите данные: воспользуйтесь приложением-учётчиком расходов или трекером задач.
3. Проанализируйте: постройте элементарные диаграммы (даже в Excel или Google Sheets).
4. Сделайте вывод: что можно изменить, чтобы оптимизировать ваши расходы или тайм-менеджмент?
Поделитесь, что у вас получилось! Возможно, вас удивит, что больше всего времени вы тратите на проверку соцсетей, а денег — на кофе или доставку. Эмоции гарантированы!
---
На этом завершаем нашу серию мини-уроков об аналитике! Теперь у вас есть понимание, кто такой аналитик, чем он занимается, какие инструменты использует и как примерно протекает вся магия работы с данными. Если у вас остались вопросы или хочется обсудить реальные кейсы — пишите в комментариях!
До новых встреч! Пусть данные будут с вами, а мы продолжим открывать для вас удивительный мир аналитики и Data Science.⚡️
Ссылка на полный урок:👉 https://victor-komlev.ru/vvedenie-v-professiyu-analitika-dannyh/
Всем привет! Сегодня поговорим о самом важном — о том, как именно аналитики извлекают пользу из данных. Почему-то многим кажется, что аналитика — это бесконечное копание в таблицах, но на самом деле всё куда интереснее. Давайте разбираться!
---
### 1. Процесс работы аналитика
1. Формулировка вопроса:
Аналитик начинает с «загадки», которую нужно разгадать. Например, «Почему упали продажи в сентябре?» или «Какая рекламная кампания принесла больше заявок?».
2. Сбор данных:
Он ищет информацию в разных источниках — базах данных, Google Analytics, CRM-системах. Важно всё аккуратно «подтянуть», чтобы не пропустить ничего важного.
3. Очистка и подготовка:
Данные часто бывают «грязными»: пропущенные значения, дубли, опечатки. Аналитик удаляет и правит лишнее, чтобы работать с чистыми цифрами.
4. Анализ и поиск инсайтов:
- Использует статистические методы, графики, сводные таблицы.
- Сравнивает периоды, высчитывает средние/медианы, строит гипотезы (например, «в сентябре могло упасть из-за конца акции»).
5. Визуализация и интерпретация:
Строит дашборды, диаграммы, чтобы наглядно показать, что «не так» или «что хорошо». Тут важно говорить на языке, понятном бизнесу.
6. Принятие решений и рекомендации:
На основе собранных фактов и закономерностей аналитик даёт советы: «Надо усиливать рекламу на такие-то каналы», «Корректируем цены так-то», «Вводим новую механику скидок» и т.д.
*(В итоге аналитик не только выдаёт цифры, но и помогает бизнесу увидеть в этих цифрах новые возможности.)*
---
### 2. Пример
Ситуация: представьте, что у компании вдруг уменьшились заказы на онлайн-курс в августе.
- Шаг 1: Аналитик формулирует вопрос: «Почему это произошло именно в августе?»
- Шаг 2: Смотрит статистику продаж из CRM, проверяет бюджеты на рекламу, узнаёт, была ли рассылка новостей.
- Шаг 3: Видит, что почти две недели реклама в соцсетях была приостановлена (возможно, кто-то «забыл» продлить).
- Шаг 4: Аналитик собирает графики, сравнивает август и июль, подтверждает, что в период без рекламы продажи резко упали.
- Шаг 5: Делаются выводы: «Чтобы подобных провалов не было, нужно планировать рекламные кампании заранее». Результат: компания возобновляет рекламу, продажи опять идут вверх!
*(Так аналитик буквально спасает бизнес от неожиданных «провалов».)*
---
### 3. Мини-практика
1. Найдите вопрос: подумайте, какой «загадочный» вопрос вы могли бы задать себе о своих личных данных. Например, «На что я трачу больше всего времени/денег за неделю?»
2. Соберите данные: воспользуйтесь приложением-учётчиком расходов или трекером задач.
3. Проанализируйте: постройте элементарные диаграммы (даже в Excel или Google Sheets).
4. Сделайте вывод: что можно изменить, чтобы оптимизировать ваши расходы или тайм-менеджмент?
Поделитесь, что у вас получилось! Возможно, вас удивит, что больше всего времени вы тратите на проверку соцсетей, а денег — на кофе или доставку. Эмоции гарантированы!
---
На этом завершаем нашу серию мини-уроков об аналитике! Теперь у вас есть понимание, кто такой аналитик, чем он занимается, какие инструменты использует и как примерно протекает вся магия работы с данными. Если у вас остались вопросы или хочется обсудить реальные кейсы — пишите в комментариях!
До новых встреч! Пусть данные будут с вами, а мы продолжим открывать для вас удивительный мир аналитики и Data Science.
Ссылка на полный урок:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Школа Виктора Комлева
Анализ данных и профессия аналитика. Кто это?
Аналитик данных: что это за профессия. Какими навыками должен обладать такой специалист? Что он делает? Чем отличается от Data Science?
**🔥 Зачем аналитикам Python? Или почему этот язык – билет в мир данных?**
Ты когда-нибудь замечал, что у всех крутых аналитиков, дата-сайентистов и исследователей данных в резюме фигурирует Python? Это не просто случайность, а закономерность. Давай разберемся, почему!
💡 Python – как удобный инструмент, без которого ты не захочешь работать
Представь, что тебе дали данные в виде огромной таблицы Excel. Ты можешь вручную копаться в ней часами… или за пару минут написать пару строк кода и получить готовый результат.
Вот 5 причин, почему Python стал лучшим другом аналитиков:
✅ Простота и читаемость кода
Python – это язык, который понимают даже новички. Код выглядит почти как обычный английский текст. Даже если ты впервые видишь скрипт, в 90% случаев сможешь догадаться, что он делает.
✅ Гигантская библиотека инструментов
Хочешь быстро проанализировать данные? 🚀 Есть Pandas.
Работать с графиками? 📊 Matplotlib и Seaborn.
Строить модели машинного обучения? 🤖 Scikit-learn и TensorFlow.
Практически под любую задачу в аналитике уже есть готовый инструмент!
✅ Идеален для больших данных
Python – это не только для «табличек». Он справляется с обработкой гигантских массивов данных, работая с базами, API и облачными сервисами.
✅ Автоматизация всего!
Скрипты на Python легко автоматизируют рутинные задачи: отчёты, сбор данных, очистку информации. Это экономит часы работы и нервы.
✅ Поддержка сообщества
Любой вопрос – и в интернете уже есть готовый ответ. Ты никогда не останешься один на один с проблемой.
💬 Вывод: если ты хочешь уверенно чувствовать себя в аналитике, Python – это не просто плюс, а обязательный навык. Освоив его, ты сможешь быстро разбираться в данных, находить инсайты и делать крутые исследования.
Полный гайд по установке и настройке тут👉 статья.
Ты когда-нибудь замечал, что у всех крутых аналитиков, дата-сайентистов и исследователей данных в резюме фигурирует Python? Это не просто случайность, а закономерность. Давай разберемся, почему!
Представь, что тебе дали данные в виде огромной таблицы Excel. Ты можешь вручную копаться в ней часами… или за пару минут написать пару строк кода и получить готовый результат.
Вот 5 причин, почему Python стал лучшим другом аналитиков:
Python – это язык, который понимают даже новички. Код выглядит почти как обычный английский текст. Даже если ты впервые видишь скрипт, в 90% случаев сможешь догадаться, что он делает.
Хочешь быстро проанализировать данные? 🚀 Есть Pandas.
Работать с графиками? 📊 Matplotlib и Seaborn.
Строить модели машинного обучения? 🤖 Scikit-learn и TensorFlow.
Практически под любую задачу в аналитике уже есть готовый инструмент!
Python – это не только для «табличек». Он справляется с обработкой гигантских массивов данных, работая с базами, API и облачными сервисами.
Скрипты на Python легко автоматизируют рутинные задачи: отчёты, сбор данных, очистку информации. Это экономит часы работы и нервы.
Любой вопрос – и в интернете уже есть готовый ответ. Ты никогда не останешься один на один с проблемой.
Полный гайд по установке и настройке тут
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Школа Виктора Комлева
Как настроить Python начинающему аналитику данных
Узнайте, как установить Python, создать виртуальное окружение и написать первый скрипт для аналитика данных. Простой и понятный план
Forwarded from Виктор Комлев | IT простым языком | Программирование
🐍 Какую версию Python выбрать?
Ты решил освоить Python и встал перед выбором: какую версию ставить? Ведь на официальном сайте их куча: 3.7, 3.8, 3.9, 3.10, 3.11… А может, вообще Python 2? (нет, забудь про него 😅).
💡 Главное правило: бери Python 3.9 или 3.10 – не прогадаешь!
🔹 Почему не старее 3.9?
Старые версии (например, 3.7 или 3.8) всё ещё работают, но поддержка постепенно уходит, а новые крутые библиотеки могут на них уже не запуститься.
🔹 Почему не новее 3.10?
Python 3.11+ – это, конечно, здорово, но… Многие библиотеки могут ещё не успеть адаптироваться к самым свежим версиям.
📌 Что делать, если уже установлена другая версия?
Если у тебя стоит Python 3.7 или 3.8 – можно пользоваться, но лучше обновить.
Если уже установил 3.11 – попробуй, но если начнутся проблемы с библиотеками, знай, в чём дело.
✅ Вывод: Python 3.9–3.10 – идеальный баланс стабильности и новизны.
🔥 Готов ставить? В следующем посте разберёмся, как правильно установить Python на Windows, macOS и Linux.
А пока лови гайд по установке и настройке 👉 ссылка на статью
Ты решил освоить Python и встал перед выбором: какую версию ставить? Ведь на официальном сайте их куча: 3.7, 3.8, 3.9, 3.10, 3.11… А может, вообще Python 2? (нет, забудь про него 😅).
💡 Главное правило: бери Python 3.9 или 3.10 – не прогадаешь!
🔹 Почему не старее 3.9?
Старые версии (например, 3.7 или 3.8) всё ещё работают, но поддержка постепенно уходит, а новые крутые библиотеки могут на них уже не запуститься.
🔹 Почему не новее 3.10?
Python 3.11+ – это, конечно, здорово, но… Многие библиотеки могут ещё не успеть адаптироваться к самым свежим версиям.
Если у тебя стоит Python 3.7 или 3.8 – можно пользоваться, но лучше обновить.
Если уже установил 3.11 – попробуй, но если начнутся проблемы с библиотеками, знай, в чём дело.
✅ Вывод: Python 3.9–3.10 – идеальный баланс стабильности и новизны.
🔥 Готов ставить? В следующем посте разберёмся, как правильно установить Python на Windows, macOS и Linux.
А пока лови гайд по установке и настройке 👉 ссылка на статью
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Школа Виктора Комлева
Как настроить Python начинающему аналитику данных
Узнайте, как установить Python, создать виртуальное окружение и написать первый скрипт для аналитика данных. Простой и понятный план
Forwarded from Виктор Комлев | IT простым языком | Программирование
🚀 Устанавливаем Python: пошаговый гайд для Windows, macOS и Linux
Ты решил освоить Python и теперь хочешь его установить? Отличный выбор! Давай разберёмся, как всё сделать правильно, без боли и лишних вопросов.
### 🖥 Установка Python на Windows
1️⃣ Заходим на [официальный сайт Python](https://www.python.org/downloads/)
2️⃣ Жмём «Download Python 3.10» (или 3.9)
3️⃣ Запускаем установщик и ОБЯЗАТЕЛЬНО ставим галочку «Add Python to PATH» (это важно, без этого не заработает нормально!)
4️⃣ Жмём Install, ждём пару минут… и всё! 🎉
5️⃣ Проверяем: открываем Командную строку (Win + R → cmd) и вводим:
Если появится «Python 3.10.x», значит, всё установлено верно!
---
### 🍏 Установка Python на macOS
📌 Вариант 1 (для новичков):
1️⃣ Скачиваем .dmg-файл с [python.org](https://www.python.org/downloads/mac-osx/)
2️⃣ Открываем установщик и следуем инструкциям
3️⃣ Проверяем в терминале:
📌 Вариант 2 (если ты хакер 😎):
Можно установить через Homebrew (если он есть):
---
### 🐧 Установка Python на Linux
Чаще всего Python уже есть, но если вдруг нужна конкретная версия:
📌 Ubuntu/Debian:
📌 Arch Linux:
📌 Fedora:
Проверяем командой:
---
🎯 Теперь у тебя есть Python! Следующий шаг – создать виртуальное окружение, чтобы твои проекты не мешали друг другу. О том, как это сделать – в следующем посте!
А пока полный гайд по установке и настройке здесь 👉 ссылка на статью
Ты решил освоить Python и теперь хочешь его установить? Отличный выбор! Давай разберёмся, как всё сделать правильно, без боли и лишних вопросов.
### 🖥 Установка Python на Windows
1️⃣ Заходим на [официальный сайт Python](https://www.python.org/downloads/)
2️⃣ Жмём «Download Python 3.10» (или 3.9)
3️⃣ Запускаем установщик и ОБЯЗАТЕЛЬНО ставим галочку «Add Python to PATH» (это важно, без этого не заработает нормально!)
4️⃣ Жмём Install, ждём пару минут… и всё! 🎉
5️⃣ Проверяем: открываем Командную строку (Win + R → cmd) и вводим:
python --version
Если появится «Python 3.10.x», значит, всё установлено верно!
---
### 🍏 Установка Python на macOS
📌 Вариант 1 (для новичков):
1️⃣ Скачиваем .dmg-файл с [python.org](https://www.python.org/downloads/mac-osx/)
2️⃣ Открываем установщик и следуем инструкциям
3️⃣ Проверяем в терминале:
python3 --version
📌 Вариант 2 (если ты хакер 😎):
Можно установить через Homebrew (если он есть):
brew install python@3.10
---
### 🐧 Установка Python на Linux
Чаще всего Python уже есть, но если вдруг нужна конкретная версия:
📌 Ubuntu/Debian:
sudo apt update && sudo apt install python3.10
📌 Arch Linux:
sudo pacman -S python
📌 Fedora:
sudo dnf install python3.10
Проверяем командой:
python3 --version
---
🎯 Теперь у тебя есть Python! Следующий шаг – создать виртуальное окружение, чтобы твои проекты не мешали друг другу. О том, как это сделать – в следующем посте!
А пока полный гайд по установке и настройке здесь 👉 ссылка на статью
Forwarded from Виктор Комлев | IT простым языком | Программирование
🐍 Anaconda или Miniconda? Что выбрать для работы с Python?
Ты уже установил Python, но слышал про Anaconda и Miniconda. Что это такое и нужно ли оно тебе? Давай разберёмся!
### 💡 Что такое Anaconda?
Anaconda – это готовый «комплект» Python для аналитики данных, машинного обучения и научных вычислений. В нём уже предустановлены:
✅ NumPy, Pandas, Matplotlib – для анализа данных 📊
✅ Jupyter Notebook – удобная среда для кода 📝
✅ Conda – мощный менеджер пакетов и виртуальных окружений
Просто устанавливаешь Anaconda, и у тебя сразу есть всё, что нужно!
### 💡 Что такое Miniconda?
Miniconda – это «лёгкая версия» Anaconda. Она включает только Python и менеджер пакетов Conda, а все библиотеки ты ставишь сам.
📌 Главные отличия:
🔹 Anaconda → большая (около 500 МБ), но со всем готовым набором инструментов.
🔹 Miniconda → лёгкая (~50 МБ), без предустановленных библиотек.
---
### 🆚 Что выбрать?
🔹 Выбирай Anaconda, если ты новичок в Data Science и хочешь готовую среду для работы 📈
🔹 Выбирай Miniconda, если предпочитаешь минимализм и сам хочешь выбирать, какие библиотеки ставить 📦
🔹 Обычный Python (без Anaconda/Miniconda) – хороший вариант, если ты хочешь максимальный контроль над окружением и знаешь, какие инструменты нужны.
---
🔥 Вывод:
Если у тебя много места на диске и хочется всё готовое – ставь Anaconda.
Если хочешь гибкость и лёгкость – Miniconda твой выбор.
👉 В следующем посте разберёмся, что такое виртуальные окружения и зачем они нужны!
А пока полный гайд по установке и настройке здесь 👉 ссылка на статью
Ты уже установил Python, но слышал про Anaconda и Miniconda. Что это такое и нужно ли оно тебе? Давай разберёмся!
### 💡 Что такое Anaconda?
Anaconda – это готовый «комплект» Python для аналитики данных, машинного обучения и научных вычислений. В нём уже предустановлены:
✅ NumPy, Pandas, Matplotlib – для анализа данных 📊
✅ Jupyter Notebook – удобная среда для кода 📝
✅ Conda – мощный менеджер пакетов и виртуальных окружений
Просто устанавливаешь Anaconda, и у тебя сразу есть всё, что нужно!
### 💡 Что такое Miniconda?
Miniconda – это «лёгкая версия» Anaconda. Она включает только Python и менеджер пакетов Conda, а все библиотеки ты ставишь сам.
📌 Главные отличия:
🔹 Anaconda → большая (около 500 МБ), но со всем готовым набором инструментов.
🔹 Miniconda → лёгкая (~50 МБ), без предустановленных библиотек.
---
### 🆚 Что выбрать?
🔹 Выбирай Anaconda, если ты новичок в Data Science и хочешь готовую среду для работы 📈
🔹 Выбирай Miniconda, если предпочитаешь минимализм и сам хочешь выбирать, какие библиотеки ставить 📦
🔹 Обычный Python (без Anaconda/Miniconda) – хороший вариант, если ты хочешь максимальный контроль над окружением и знаешь, какие инструменты нужны.
---
🔥 Вывод:
Если у тебя много места на диске и хочется всё готовое – ставь Anaconda.
Если хочешь гибкость и лёгкость – Miniconda твой выбор.
👉 В следующем посте разберёмся, что такое виртуальные окружения и зачем они нужны!
А пока полный гайд по установке и настройке здесь 👉 ссылка на статью
Школа Виктора Комлева
Как настроить Python начинающему аналитику данных
Узнайте, как установить Python, создать виртуальное окружение и написать первый скрипт для аналитика данных. Простой и понятный план
Forwarded from Виктор Комлев | IT простым языком | Программирование
🔬 Что такое виртуальное окружение и зачем оно нужно?
Представь, что ты работаешь сразу над двумя проектами:
📌 В первом нужна библиотека pandas версии 1.3
📌 Во втором — pandas версии 2.0
Если ты установишь всё в систему, то одна версия заменит другую, и что-то обязательно сломается. 🤯
💡 Решение? Виртуальное окружение!
Виртуальное окружение – это отдельная изолированная песочница для каждого проекта.
🔹 В одном окружении – Python 3.9 + pandas 1.3
🔹 В другом – Python 3.10 + pandas 2.0
Проекты не мешают друг другу, и ничего не ломается!
---
### 📌 Почему это важно?
✅ Ты можешь работать с разными версиями библиотек без конфликтов
✅ Легко переносить проекты (на другом ПК всё будет работать так же)
✅ Разработка становится чище и удобнее
Это как разные рабочие столы на компьютере – один для дизайна, другой для кода.
---
### ⚙️ Как создать виртуальное окружение?
В следующем посте разберёмся, как правильно его настроить в venv и conda! 🔥
А пока подробный гайд по установке Python и окружений здесь 👉 ссылка на статью
Представь, что ты работаешь сразу над двумя проектами:
📌 В первом нужна библиотека pandas версии 1.3
📌 Во втором — pandas версии 2.0
Если ты установишь всё в систему, то одна версия заменит другую, и что-то обязательно сломается. 🤯
💡 Решение? Виртуальное окружение!
Виртуальное окружение – это отдельная изолированная песочница для каждого проекта.
🔹 В одном окружении – Python 3.9 + pandas 1.3
🔹 В другом – Python 3.10 + pandas 2.0
Проекты не мешают друг другу, и ничего не ломается!
---
### 📌 Почему это важно?
✅ Ты можешь работать с разными версиями библиотек без конфликтов
✅ Легко переносить проекты (на другом ПК всё будет работать так же)
✅ Разработка становится чище и удобнее
Это как разные рабочие столы на компьютере – один для дизайна, другой для кода.
---
### ⚙️ Как создать виртуальное окружение?
В следующем посте разберёмся, как правильно его настроить в venv и conda! 🔥
А пока подробный гайд по установке Python и окружений здесь 👉 ссылка на статью
Школа Виктора Комлева
Как настроить Python начинающему аналитику данных
Узнайте, как установить Python, создать виртуальное окружение и написать первый скрипт для аналитика данных. Простой и понятный план
Forwarded from Виктор Комлев | IT простым языком | Программирование
🎯 Как создать виртуальное окружение в Python? (venv, conda)
Теперь, когда ты знаешь, зачем нужны виртуальные окружения, пора научиться их создавать и использовать! 💡
## 1️⃣ venv — встроенный инструмент в Python
Создаём окружение:
📌 Открываем терминал (или командную строку) и выполняем:
Здесь
Активируем окружение:
🔹 Windows:
🔹 macOS/Linux:
После активации перед строкой терминала появится (my_env) – значит, всё работает! 🚀
Выход из окружения:
---
## 2️⃣ Conda — мощный менеджер окружений (Anaconda/Miniconda)
Создаём окружение:
Здесь мы создаём окружение
Активируем:
Выход из окружения:
Удалить окружение (если оно больше не нужно):
---
### 🔎 venv или conda? Что лучше?
✅ venv – подойдёт, если у тебя просто установлен Python (лёгкий и стандартный вариант).
✅ conda – мощнее, если ты работаешь с Anaconda и хочешь удобное управление библиотеками.
Теперь ты знаешь, как создать виртуальное окружение! 🎉
👉 В следующем посте расскажем, как устанавливать библиотеки в Python (pip vs conda)!
А пока полный гайд по установке и настройке здесь 👉 ссылка на статью
Теперь, когда ты знаешь, зачем нужны виртуальные окружения, пора научиться их создавать и использовать! 💡
## 1️⃣ venv — встроенный инструмент в Python
Создаём окружение:
📌 Открываем терминал (или командную строку) и выполняем:
python -m venv my_env
Здесь
my_env — это имя окружения (можно назвать как угодно). Активируем окружение:
🔹 Windows:
my_env\Scripts\activate
🔹 macOS/Linux:
source my_env/bin/activate
После активации перед строкой терминала появится (my_env) – значит, всё работает! 🚀
Выход из окружения:
deactivate
---
## 2️⃣ Conda — мощный менеджер окружений (Anaconda/Miniconda)
Создаём окружение:
conda create --name my_env python=3.10
Здесь мы создаём окружение
my_env с Python 3.10. Активируем:
conda activate my_env
Выход из окружения:
conda deactivate
Удалить окружение (если оно больше не нужно):
conda remove --name my_env --all
---
### 🔎 venv или conda? Что лучше?
✅ venv – подойдёт, если у тебя просто установлен Python (лёгкий и стандартный вариант).
✅ conda – мощнее, если ты работаешь с Anaconda и хочешь удобное управление библиотеками.
Теперь ты знаешь, как создать виртуальное окружение! 🎉
👉 В следующем посте расскажем, как устанавливать библиотеки в Python (pip vs conda)!
А пока полный гайд по установке и настройке здесь 👉 ссылка на статью
Школа Виктора Комлева
Как настроить Python начинающему аналитику данных
Узнайте, как установить Python, создать виртуальное окружение и написать первый скрипт для аналитика данных. Простой и понятный план
Forwarded from Виктор Комлев | IT простым языком | Программирование
Задания с собеседования ТБанка. Математическая секция.
Forwarded from Виктор Комлев | IT простым языком | Программирование
📦 Как устанавливать библиотеки в Python? (pip vs conda)
Ты создал виртуальное окружение. Отлично! 🎉 Но теперь тебе нужны библиотеки: pandas, numpy, requests и другие. Как их установить правильно? Разбираемся!
---
### 🔹 Способ 1: pip – стандартный менеджер пакетов Python
📌 pip (Python Package Installer) идёт вместе с Python и использует PyPI – главный репозиторий Python-библиотек.
👉 Как установить библиотеку с pip?
🔹 Хочешь сразу несколько библиотек? Легко!
👉 Как узнать, какие библиотеки установлены?
👉 Как удалить библиотеку?
📌 Как сохранить список установленных библиотек?
Если тебе нужно передать проект коллеге или запустить его на другом компьютере, используй:
Затем на другом ПК просто выполни:
и все пакеты установятся автоматически! 🚀
---
### 🔹 Способ 2: conda – менеджер пакетов Anaconda
Если ты используешь Anaconda/Miniconda, то вместо pip можно использовать conda.
👉 Установка библиотеки с conda:
👉 Установка нескольких библиотек:
👉 Удаление библиотеки:
👉 Как установить библиотеки из сторонних каналов (например, conda-forge)?
---
### 🔎 pip vs conda – что выбрать?
✅ pip – универсальный, подходит для всех версий Python
✅ conda – удобнее для работы с Anaconda, особенно для научных библиотек
💡 Совет:
📌 Если ты работаешь в обычном Python – используй
📌 Если ты в Anaconda – лучше ставить пакеты через
---
🔥 Теперь ты знаешь, как устанавливать и управлять библиотеками в Python!
👉 В следующем посте разберёмся, где искать библиотеки и что такое PyPI!
А пока полный гайд по установке и настройке здесь 👉 ссылка на статью
Ты создал виртуальное окружение. Отлично! 🎉 Но теперь тебе нужны библиотеки: pandas, numpy, requests и другие. Как их установить правильно? Разбираемся!
---
### 🔹 Способ 1: pip – стандартный менеджер пакетов Python
📌 pip (Python Package Installer) идёт вместе с Python и использует PyPI – главный репозиторий Python-библиотек.
👉 Как установить библиотеку с pip?
pip install requests
🔹 Хочешь сразу несколько библиотек? Легко!
pip install numpy pandas matplotlib
👉 Как узнать, какие библиотеки установлены?
pip list
👉 Как удалить библиотеку?
pip uninstall requests
📌 Как сохранить список установленных библиотек?
Если тебе нужно передать проект коллеге или запустить его на другом компьютере, используй:
pip freeze > requirements.txt
Затем на другом ПК просто выполни:
pip install -r requirements.txt
и все пакеты установятся автоматически! 🚀
---
### 🔹 Способ 2: conda – менеджер пакетов Anaconda
Если ты используешь Anaconda/Miniconda, то вместо pip можно использовать conda.
👉 Установка библиотеки с conda:
conda install numpy
👉 Установка нескольких библиотек:
conda install pandas matplotlib seaborn
👉 Удаление библиотеки:
conda remove numpy
👉 Как установить библиотеки из сторонних каналов (например, conda-forge)?
conda install -c conda-forge scikit-learn
---
### 🔎 pip vs conda – что выбрать?
✅ pip – универсальный, подходит для всех версий Python
✅ conda – удобнее для работы с Anaconda, особенно для научных библиотек
💡 Совет:
📌 Если ты работаешь в обычном Python – используй
pip. 📌 Если ты в Anaconda – лучше ставить пакеты через
conda, но если нужной библиотеки нет в conda, тогда используй pip install. ---
🔥 Теперь ты знаешь, как устанавливать и управлять библиотеками в Python!
👉 В следующем посте разберёмся, где искать библиотеки и что такое PyPI!
А пока полный гайд по установке и настройке здесь 👉 ссылка на статью
Школа Виктора Комлева
Как настроить Python начинающему аналитику данных
Узнайте, как установить Python, создать виртуальное окружение и написать первый скрипт для аналитика данных. Простой и понятный план
Forwarded from Виктор Комлев | IT простым языком | Программирование
🔎 Где искать нужные библиотеки для Python? Что такое PyPI?
Ты уже знаешь, как устанавливать библиотеки с
## 📌 PyPI – главный "магазин" Python-библиотек
🔹 PyPI (Python Package Index) – это официальный репозиторий всех Python-библиотек.
🔹 Это как App Store или Google Play, но для Python-пакетов.
📌 Чтобы найти нужную библиотеку, заходи на 👉 [https://pypi.org](https://pypi.org)
Там можно:
✅ Искать библиотеки по названию
✅ Читать описания и документацию
✅ Узнавать, как их устанавливать
💡 Пример:
Хочешь работать с Excel-файлами? Ищи "pandas" или "openpyxl", и PyPI подскажет, что скачать!
---
## 📌 Как узнать больше о библиотеке перед установкой?
Просто загугли:
или
и ты найдёшь страницу библиотеки с инструкцией, как её установить и использовать.
Пример для Pandas: 👉 [https://pypi.org/project/pandas/](https://pypi.org/project/pandas/)
---
## 📌 Как проверить, что библиотека установлена?
Введи в терминале:
и получишь информацию: версия, автор, сайт, описание.
---
## 📌 Альтернативные источники библиотек
🔹 Conda – если ты используешь Anaconda/Miniconda, ищи библиотеки здесь 👉 [https://anaconda.org](https://anaconda.org)
🔹 GitHub – иногда библиотеки выкладывают прямо в открытые репозитории 👉 [https://github.com](https://github.com)
🔹 Документация проекта – просто ищи "название_библиотеки docs", чтобы сразу попасть в руководство.
---
🔥 Теперь ты знаешь, где искать нужные библиотеки и как с ними работать!
👉 В следующем посте разберёмся, какой редактор или IDE выбрать для Python: PyCharm vs VS Code?
А пока полный гайд по установке и настройке здесь 👉 ссылка на статью
Ты уже знаешь, как устанавливать библиотеки с
pip и conda, но где их искать? Какие библиотеки выбрать? Как узнать, что они делают? 🤔 ## 📌 PyPI – главный "магазин" Python-библиотек
🔹 PyPI (Python Package Index) – это официальный репозиторий всех Python-библиотек.
🔹 Это как App Store или Google Play, но для Python-пакетов.
📌 Чтобы найти нужную библиотеку, заходи на 👉 [https://pypi.org](https://pypi.org)
Там можно:
✅ Искать библиотеки по названию
✅ Читать описания и документацию
✅ Узнавать, как их устанавливать
💡 Пример:
Хочешь работать с Excel-файлами? Ищи "pandas" или "openpyxl", и PyPI подскажет, что скачать!
---
## 📌 Как узнать больше о библиотеке перед установкой?
Просто загугли:
pandas python pypi
или
site:pypi.org pandas
и ты найдёшь страницу библиотеки с инструкцией, как её установить и использовать.
Пример для Pandas: 👉 [https://pypi.org/project/pandas/](https://pypi.org/project/pandas/)
---
## 📌 Как проверить, что библиотека установлена?
Введи в терминале:
pip show numpy
и получишь информацию: версия, автор, сайт, описание.
---
## 📌 Альтернативные источники библиотек
🔹 Conda – если ты используешь Anaconda/Miniconda, ищи библиотеки здесь 👉 [https://anaconda.org](https://anaconda.org)
🔹 GitHub – иногда библиотеки выкладывают прямо в открытые репозитории 👉 [https://github.com](https://github.com)
🔹 Документация проекта – просто ищи "название_библиотеки docs", чтобы сразу попасть в руководство.
---
🔥 Теперь ты знаешь, где искать нужные библиотеки и как с ними работать!
👉 В следующем посте разберёмся, какой редактор или IDE выбрать для Python: PyCharm vs VS Code?
А пока полный гайд по установке и настройке здесь 👉 ссылка на статью
PyPI
PyPI · The Python Package Index
The Python Package Index (PyPI) is a repository of software for the Python programming language.
Forwarded from Библиотека баз данных
800+ SQL Server Interview Questions and Answers .pdf
1 MB
Он также включает задачи для самостоятельной работы и множество примеров.
Сборник отлично подходит для тех, кто хочет прокачать свои навыки работы с SQL, освежить знания и проверить свои знания.
▪ GitHub
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM