Секреты аналитики | Data Science, BI, Tableau
47.5K subscribers
277 photos
87 videos
405 links
Всё об анализе данных простым языком.

Сотрудничество: @max_excel

РКН: vk.cc/cHiD2p
Download Telegram
20 лучших курсов обучения Power BI

Power BI — это мощный инструмент для визуализации данных, разработанный компанией Microsoft. Он предоставляет возможность создания интерактивных дашбордов, отчетов и графиков на основе различных источников данных, включая файлы Excel, базы данных SQL Server, облачные хранилища данных и другие.

Секреты аналитики
Почему сейчас самое время стать Data Scientist’ом ?

Согласно международному карьерному сервису Glassdoor, Data Scientist входит в тройку лучших профессий 2020 года в США. В России эта специальность только набирает обороты, поэтому автор решил рассказать, почему сейчас самое время взять паузу на обучение и получить профессию специалиста по работе с большими данными.

В этой статье автор рассмотрел все причины, по которым профессия в сфере Data Scienе необходима и востребована для многих компаний.

Секреты аналитики
Полезные приемы и лучшие практики от Kaggle

Kaggle — прекрасное место. Это золотая жила для дата-сайентистов и инженеров машинного обучения. Не так много платформ, на которых вы можете найти высококачественные, эффективные, воспроизводимые, отобранные экспертами, потрясающие примеры коды в одном месте.

Секреты аналитики
Аналитика начинается не с аналитиков! А с чего?

Из этого материала вы узнаете:
• Как построить аналитическую систему.
• Почему не надо собирать аналитику в эксельку.
• Почему в crm- и erp-систему тоже не надо.
• Как может помочь Spark и Airflow.

Секреты аналитики
Все что вы (не) хотели знать о Data Science

Если найти пересечение различных определений что же такое Data Science, то им будет лишь одно слово — данные. Всё это говорит о том, что широта применения Data Science огромна. Согласитесь, но ведь в этом нет ничего хорошего ни для кого: ни для вас, ни для бизнеса. Эта широта не дает никакой информации о вашей потенциальной деятельности. Ведь с данными можно делать всё, что угодно.

Секреты аналитики
Руководство по эффективному изучению науки о данных

Когда автор только начинал изучение науки о данных, потратил много времени на то, чтобы понять, с чего начать, что должен узнать в первую очередь и какие ресурсы должен использовать. Но за последние два года он узнал много вещей, о которых хотел знать раньше. Таким образом, эта статья написана, чтобы дать направления и идеи для тех, кто изучает Data Science.

Секреты аналитики
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Как стать Data Analyst с нуля?

В этом ролике автор обсуждает как выучиться на Data Analyst. Вы узнаете, с чего стоит начинать и в какой последовательности необходимо изучать материал. В видео разобраны основные темы, которые являются базисными, а также полезные ресурсы, где вы можете найти материал.

00:00 С чего начать обучение Data Analyst?
00:27 Что изучать по SQL, полезные ресурсы
02:20 Знание Excel
02:33 Что изучать в Python, полезные ресурсы
03:56 Статистика
04:22 A/B тестирование
05:05 Визуализация: Power BI, Tableau
05:51 Airflow, полезные ресурсы
06:30 Сколько времени уделять обучению?

Смотреть это видео на youtube: youtu.be/y47UPQsq_CA

Секреты аналитики
Big Data в облаке: строим доступное хранилище

В этой статье автор расскажет про решение, которое уменьшит неопределенность при работе с крупными данными и поможет максимально быстро построить с нуля удобную и недорогую систему для аналитических задач в вашей компании.

Секреты аналитики
Как извлекать пользу из данных: подборка материалов

В этом материале автор подготовил подборку книг с высоким читательским рейтингом, которые дают понимание, как собирать данные и извлекать из них ценность, как принимать обоснованные решения, определять сильные и слабые стороны различных инструментов.

Секреты аналитики
Метрологический дефицит в бигдате: что это такое и как с ним бороться

Данные, попадающие в машинное обучение, ИИ, цифровых двойников и т. п., часто не являются тем, чем кажутся. Потому что между их изначальным физическим смыслом и числовым выражением внутри модели, стоит череда преобразований.

Секреты аналитики
Как выучить Git с нуля

В этой статье автор подробно разбирает, зачем осваивать распределенную систему управления версиями Git и как это сделать с нуля.

Секреты аналитики
Построение архитектур для обработки данных в режиме реального времени при помощи Apache Kafka, Flink и Druid

В этой статье автор исследует, как комбинация Apache Kafka, Flink и Druid позволяет создавать широкий спектр приложений для обработки данных в режиме реального времени.

Секреты аналитики
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Tableau: секреты визуальной аналитики

В этом ролике автор подробно разбирает что такое визуализация данных, как она помогает достигать поставленных бизнес-задач и какие способы визуализации различных типов данных лучше.

Вы рассмотрите различные визуальные репрезентации данных: карты, диаграммы, графики, и как они могут способствовать правильному восприятию пользователем.

Смотреть это видео на youtube: youtu.be/oT4x9zzV93s

Секреты аналитики
Как разработать модель выявления связанных компаний на основании анализа транзакций

Может возникнуть резонный вопрос: "А для чего, собственно, определять эту связанность?". Для ответа на данный вопрос отправимся на небольшую экскурсию за кулисы банковских бизнес-процессов.

Секреты аналитики
Какую архитектуру конвейера данных следует использовать?

В этой статье автор делает обзор архитектур конвейеров данных, которые вы можете использовать на данный момент.

Секреты аналитики
Малоизвестные библиотеки Python для анализа данных, которые сделают вашу жизнь проще

В этой статье автор рассмотрит некоторые полезные библиотеки Python для задач обработки данных, с которыми, возможно, вы еще не знакомы. Хотя для задач машинного обучения на ум приходят такие библиотеки, как pandas, numpy, scikit-learn, keras, tensorflow, matplotlib и т.д., но всегда полезно знать и о других предложениях Python, особенно если это поможет улучшить ваши проекты.

Секреты аналитики
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Инструменты аналитика

В этом ролике автор расскажет, что следует учить, чтобы стать аналитиком данных.

00:00 SQL
04:51 Системы управления базами данных
06:02 Python
09:52 Инструменты визуализации данных
10:44 Tableau и PowerBI
14:22 А как же Excel?
15:10 Google Analytics и Google Tag Manager
15:45 AppsFlyer и Adjust
16:05 Remote Config
17:05 А что требуют в вакансиях на аналитиков?

Смотреть это видео на youtube: youtu.be/H4vQSoKT9lE

Секреты аналитики
5 признаков, что профессия аналитика вам не подходит

В этом материале автор хочет поговорить о специфике работы аналитика. Его она написала для тех, кто только присматривается к профессии. Возможно, статья поможет вам принять осознанное решение.

Секреты аналитики
Избегаем ада перекомпиляции в Elixir с помощью mix xref

Elixir — удивительный язык, и в этом материале автор хотел бы указать на проблему, которая, если ее проигнорировать, может серьезно повлиять на производительность вашей команды — (пере)компиляция модуля.

Секреты аналитики
Почему работа с данными так популярна: Data Scientist, Big Data и объектное хранение

Наука о данных является востребованной, интересной, и, казалось бы, очень сложной областью знаний. Однако хорошая новость заключается в том, что она доступна для новичков. В этой статье мы разберемся, с какими базовыми основами нужно познакомиться для работы с данными.

Секреты аналитики
Кто кого: Pandas VS SQL

Еще порядка 10 лет назад для работы по исследованию данных было достаточно SQL. Но время не стоит на месте, и стремительно стала набирать популярность Python-библиотека Pandas. Cегодня уже сложно представить работу Data Scientist’а без данного модуля.

Секреты аналитики