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

Аналитик данных и data scientist: в чем отличие?

На первый взгляд профессии аналитик данных и data scientist могут быть похожи, да и во многих компаниях обязанности этих двух специалистов часто пересекаются. В этом материале вы узнаете об особенностях работы в каждой из профессий, а также о необходимых навыках и перспективах.

Секреты аналитики

9 ценных советов по повышению качества визуализации данных

Как незначительные изменения могут существенно повлиять на коммуникативную силу ваших визуализаций? Ознакомившись с данной статьёй, вы научитесь создавать более убедительные визуальные эффекты, которые обеспечат недвусмысленную передачу выводов и заслуженное признание тяжелой работы.

Секреты аналитики

Письмо начинающему изучать Data Science

Каждый Senior в сфере Data Science хотел бы получить такое письмо, когда только начинал изучать Data Science. Чтобы там были необходимые ссылки на полезные материалы. Эта статья не претендует на полноту охвата необъятной области DS. Однако для начинающего специалиста будет полезна.

Секреты аналитики

Обзор технологий хранения больших данных

Если вы собираетесь построить или перестроить свое хранилище данных, то столкнетесь с внушительным списком технологий на рынке. Пробовать каждую из них в поисках подходящей именно вам — долго и затратно.

В этом материале вы рассмотрите плюсы и минусы различных решений для хранения данных: облака или железо, Hadoop, Vertica, ClickHouse, Exasol, Greenplum, Teradata и не только.

Секреты аналитики

Как учить Data Science?

В этом ролике автор расскажет о литературе, что ему довелось прочитать, и о курсах, что он успел пройти, на пути к освоению Data Science.

00:00 Вступление
00:14 Проблема роадмапов
02:25 То что я не рекомендую
03:28 Книги
08:44 Курсы
11:39 Дополнительные курсы
12:10 Послесловие

Смотреть это видео на youtube: youtu.be/LLx0rYpOHMc

Секреты аналитики

Data Analyst или Data Scientist — кем бы вам хотелось быть?

Обе должности имеют свои особенности и требуют определенных умений, о которых необходимо знать, прежде чем сделать следующий большой шаг в профессиональном развитии. В этой статье автор, опираясь на свой опыт, расскажет, что такое быть аналитиком данных и исследователем данных, и подробно ответит на частые вопросы о каждой позиции.

Секреты аналитики

Как проводить сложные исследования в Google Таблицах и Excel? Работаем с формулой QUERY

В этой статье автор объяснит, как и какие формулы использовать в таблицах, чтобы работать с большими объемами данных.

Секреты аналитики

Что почитать начинающему аналитику?

Часто начинающие аналитики хотят узнать, что можно почитать, чтобы понять профессию и преуспеть в ней. В этом ролике автор составляет свою подборку лучших книг и коротко разбирает каждую. Все они окажутся полезными для начинающих, но на разных этапах их профессионального роста.

Смотреть это видео на youtube: youtu.be/sDqkhCS1c0U

Секреты аналитики

Курс проложит аналитик: проверьте, какими SQL-скилами вы экипированы

Если вы не первый год в аналитике, то знаете, каково это — прокладывать дорогу сквозь неопределённость. Вот вы — хороший штурман? Готовы встретиться с вызовами? Перетряхнём же рюкзак, посмотрим, чем он набит, и есть ли там самое важное, без чего не выжить в пути.

Секреты аналитики