С чего начать обучение Qlik Sense?

В этом ролике автор говорит об обучении работе в Qlik Sense. Вы узнаете на кого можно учиться и чему можно учиться. Также автор подробно разберет все плюсы и минусы разных видов обучения: самостоятельного, на курсах, длительного обучения с наставником.

Смотреть это видео на youtube: youtu.be/Fdn2w5xSvI0

Секреты аналитики

В чём секрет сдачи экзаменов на 100/100? Оцениваем результаты эксперимента с помощью статистики на неполных данных

Недавно автор этого материала посмотрела видео «Я пообщался со 100 людьми, сдавшими ЕГЭ на 100, и вот что понял». Как аналитик с профдеформацией она в любом подобном исследовании видит недоделанный А/В-тест — и считает своим долгом его доделать. В этом тексте она расскажет, какие результаты показал эксперимент из YouTube, и попробует выяснить, являются ли они статзначимыми.

Секреты аналитики

Топ-4 инструмента для Data Science (Jupyter Notebook, DataSpell)

В этом видео автор подробно и наглядно разберет инструменты для работы в Data Science.

00:00 Jupyter Notebook
04:00 JupyterLab
13:11 DataSpell
19:15 Работа с Docker в DataSpell
21:36 Работа с базами данных, поддержка Big Data Tools
23:33 Автоматический импорт модулей в DataSpell
23:49 Google Colab

Смотреть это видео на youtube: youtu.be/eapsami-stY

Секреты аналитики

Метрики качества оценки вероятностей в бинарной классификации

В этой статье автор поделится практическим опытом оценки вероятностных предсказаний, расскажет о ключевых метриках, применяемых в работе, и объяснит, как их интерпретировать и для каких целей они подходят.

Секреты аналитики

Типичные задачи аналитика данных

Часто бывает так, что при внедрении новой функциональности АБ-тестирование провести нельзя. Например, это типично для маркетинговых кампаний нацеленных на массовую аудиторию.

Секреты аналитики

Топ-30 аналогов заблокированного ПО

В этом ролике автор рассматривает 30 лучших отечественных и опенсорсных альтернатив зарубежному ПО разных направлений: операционные системы, дизайн, безопасность, видео и звук, офисные пакеты, управление проектами, электронная бухгалтерия и учёт, IDE, САПР и файловые менеджеры.

Смотреть это видео на youtube: youtu.be/Bpzz8PN0lHc

Секреты аналитики

Рынок труда и перспективы карьеры в Data Science

В этом материале автор собрал аналитические выкладки c сайтов для поиска вакансий и комментарии профессионалов о том, что они думают о специфике рынка труда в Data Sciencе/ML, а также какой стек нужен для разных позиций.

Секреты аналитики

Разоблачаем Эффект Даннинга-Крюгера

Слышали ли вы об «эффекте Даннинга-Крюгера»? Это (очевидная) тенденция неквалифицированных людей переоценивать свою компетентность. Слишком сочная идея, чтобы не быть правдой, вот только есть проблема. Разберемся в этой статье.

Секреты аналитики

Недостатки и предложения по улучшению метода анализа иерархий

В этой статье автор делает обзор метода анализа иерархий в части формирования экспертами матриц парных сравнений, выявляет недостатки и разрабатывает рекомендации по совершенствованию этого метода.

Секреты аналитики

Задачник для проработки бизнес-мышления начинающим аналитиком данных

Зачем аналитикам данных бинес-мышление? Чтобы:
• понимать потребности бизнес-пользователей и эффективно доносить до них результаты анализа данных;
• понимать цели и задачи бизнеса и определять, как анализ данных может помочь их достичь;
• прогнозировать последствия своих решений и, как следствие, давать более обоснованные рекомендации.

Секреты аналитики

Подготовка данных в Data Science-проекте

В этом материале автор делает обзор самой трудоемкой стадии, которая может занимать до 90% общего времени проекта: это этапы, связанные с подготовкой данных — сбор, анализ и очистка.

Секреты аналитики

Зарплаты в Data Science, трудоустройство и поиск работы

00:00 Кто такой Data Scientist
00:38 Что такое production
01:06 Зарплаты Junior Data Scientist
02:40 Зарплаты Middle Data Scientist
04:04 Зарплаты Senior Data Scientist
05:30 Опыт в production
06:53 Зарплаты Lead Data Scientist
07:49 Где получить опыт в NLP
08:32 Про удаленку и зарплаты
09:26 Реально ли устроиться без опыта
11:46 Про исследование трудоустройства без опыта
13:11 Сколько сейчас конкурс на Junior?

Смотреть это видео на youtube: youtu.be/mQmasyIPNLA

Секреты аналитики

Собеседование по Data Science: чего от вас ждут

Проблема многих кандидатов в том, что они плохо представляют, чем занимаются аналитики данных. Поэтому их знания и навыки не всегда релевантны для работы. Давайте разберемся, что нужно уметь, чтобы соответствовать позиции.

Секреты аналитики

Создание аналитического контура с нуля

В этой статье автор подробно расскажет про то, как можно просто и быстро развернуть аналитический контур проекта. Даже если на данный момент у вас нет ничего.

Секреты аналитики

5 вещей о наблюдаемости данных, которые должен знать каждый дата-инженер

Инжиниринг данных (Data Engineering) часто называют «водопроводом data science» - обычно, имея в виду способ, которым инженеры по обработке данных обеспечивают правильное функционирование всех конвейеров и рабочих процессов, а также правильные данные, поступающие в нужных направлениях к нужным заинтересованным сторонам.

Секреты аналитики

Аналитика поведения пользователей

Почему так важна продуктовая аналитика, как интегрировать UX-исследования в рабочие процессы компании, какими методами и инструментами пользуются сегодня ведущие бренды.

Секреты аналитики

Путь в сферу Data Science: советы начинающим

00:00 Вступление
03:46 Образование и первая работа
07:36 Ветви развития Senior Data Scientist
14:42 Советы начинающим
18:18 Английский для Data Scientist
19:18 Хайп и будущее профессии
21:30 Нейминг и разделение задач
23:15 Конференции по Data Science, менторинг
26:24 Растим джунов внутри команды
31:22 Нейросеть для журнала Cosmopolitan
33:34 "Разумный ИИ" LaMDA
36:48 Этические проблемы искусственного интеллекта

Смотреть это видео на youtube: youtu.be/v7aunvZy0xI

Секреты аналитики

Анализировать данные — это как варить пиво. Почему дата-анализ и пивоварение — одно и то же с техноизнанки

Пайплайн у аналитика начинается с сырых данных, которые собираются ежесекундно из приложения или сайта. Их нельзя сразу же использовать: они не организованы как надо, не соответствуют форматам, могут быть дублированы или некорректны. У пивовара всё начинается с сырья — с солода.

Секреты аналитики

Линейная алгебра для Data Science и Machine Learning

Линейная алгебра в Data Science и Machine Learning является основополагающей. Новички, начинающие свой путь обучения в области Data Science, а также признанные практики должны развить хорошее понимание основных понятий линейной алгебры.

Секреты аналитики

Заметки Дата Сайентиста: на что обратить внимание при выборе модели машинного обучения — персональный топ-10

Это топ-10 свойств задачи и просто пунктов (без порядка в них), с точки зрения которых начинают выбор модели и вообще моделирование задачи по анализу данных.

Секреты аналитики

Аналитик в автоматизации — кто он и чем занимается

Жизнь, работодатели и процессы придумали много мест, где может быть полезен человек-аналитик. То есть такой человек, который углубится в проблему и подумает, как надо. Однако областей аналитики много, что понять, кто есть кто и кем хочется быть, может быть сложно. Как и понять, куда развиваться.

Секреты аналитики