Кейс: Как создать сквозную аналитику для e-com на коленке
В идеальной картине мира в компании есть классные разработчики, которые выгружают данные и собственник видит всю аналитику до копеечки. По каждому товару, заказу. Легко считает свою прибыль.
В реальности существует очень мало компаний, которые могут себе такое позволить.
Секреты аналитики
В идеальной картине мира в компании есть классные разработчики, которые выгружают данные и собственник видит всю аналитику до копеечки. По каждому товару, заказу. Легко считает свою прибыль.
В реальности существует очень мало компаний, которые могут себе такое позволить.
Секреты аналитики
Кто я: аналитик данных или датасаентист?
В 50% статей в интернете написано, что аналитик данных и датасаентист это одно и тоже, а другие 50% - за абсолютную разницу данных профессий. Одной из ключевых задач аналитика является обработка данных, такая же задача стоит и перед Data Scientist. Давайте разберемся к какой профессии вы действительно относитесь и почему.
Секреты аналитики
В 50% статей в интернете написано, что аналитик данных и датасаентист это одно и тоже, а другие 50% - за абсолютную разницу данных профессий. Одной из ключевых задач аналитика является обработка данных, такая же задача стоит и перед Data Scientist. Давайте разберемся к какой профессии вы действительно относитесь и почему.
Секреты аналитики
Как установить Apache Spark за 10 минут
Установка Apache Spark займет немного времени и позволит изучить этот инструмент еще глубже прямо на вашем компьютере.
Секреты аналитики
Установка Apache Spark займет немного времени и позволит изучить этот инструмент еще глубже прямо на вашем компьютере.
Секреты аналитики
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Тренды, роли и образование в Data Science
В этом интервью вы узнаете кому стоит идти на платные онлайн-курсы, как проще всего войти в аналитику данных и что ждёт образование дальше.
0:00:18 Как пришёл в Data Science?
0:04:16 Как изменилась индустрия за последние годы?
0:07:23 Про роли в аналитике данных и ключевые компетенции
0:15:29 На какую роль проще всего войти извне?
0:17:45 В чём отличие платных курсов от бесплатных?
0:25:10 С чего стоит начинать изучение Data Science?
0:29:56 Про университетское образование
0:50:58 Про трудоустройство после онлайн-курсов
0:54:34 Не лопнет ли рынок Data Science в ближайшее время?
0:57:36 Сколько зарабатывают аналитики данных?
1:09:28 Что нужно помнить, когда начинаешь работать в аналитике?
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/ZLfGSQHqk3c
Секреты аналитики
В этом интервью вы узнаете кому стоит идти на платные онлайн-курсы, как проще всего войти в аналитику данных и что ждёт образование дальше.
0:00:18 Как пришёл в Data Science?
0:04:16 Как изменилась индустрия за последние годы?
0:07:23 Про роли в аналитике данных и ключевые компетенции
0:15:29 На какую роль проще всего войти извне?
0:17:45 В чём отличие платных курсов от бесплатных?
0:25:10 С чего стоит начинать изучение Data Science?
0:29:56 Про университетское образование
0:50:58 Про трудоустройство после онлайн-курсов
0:54:34 Не лопнет ли рынок Data Science в ближайшее время?
0:57:36 Сколько зарабатывают аналитики данных?
1:09:28 Что нужно помнить, когда начинаешь работать в аналитике?
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/ZLfGSQHqk3c
Секреты аналитики
Data Science до Data Science: как эволюционировала работа с данными
Систематизировать данные стали в 17-м веке, понятие Data Science ввели 50 лет назад, а популярность к датасайентистам пришла лишь в 2010-е. Но знания из данных извлекали на протяжении всей человеческой истории — в этой статье рассказываем, как именно.
Секреты аналитики
Систематизировать данные стали в 17-м веке, понятие Data Science ввели 50 лет назад, а популярность к датасайентистам пришла лишь в 2010-е. Но знания из данных извлекали на протяжении всей человеческой истории — в этой статье рассказываем, как именно.
Секреты аналитики
Книга: «Data mesh в действии»
Потребность эффективно хранить большие объемы данных и обращаться к ним стала одной из ключевых потребностей любого бизнеса. Сетка данных (data mesh) — это новый способ децентрализовать управление данными, радикально повышая их безопасность и доступность.
Секреты аналитики
Потребность эффективно хранить большие объемы данных и обращаться к ним стала одной из ключевых потребностей любого бизнеса. Сетка данных (data mesh) — это новый способ децентрализовать управление данными, радикально повышая их безопасность и доступность.
Секреты аналитики
Сколько денег вы теряете на инцидентах
В этом материале автор разберет, зачем и как считать потери на инцидентах, можно ли делать это автоматически и как продать ценность расчётов бизнесу.
Секреты аналитики
В этом материале автор разберет, зачем и как считать потери на инцидентах, можно ли делать это автоматически и как продать ценность расчётов бизнесу.
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
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
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Основы ЛИНАЛА для Data Science за 15 минут: векторы, матрицы, базис
В этом видео автор разбирает основы линейной алгебры, которые пригодятся для изучения Data Science:
00:10 Векторы
00:34 Координаты вектора
01:42 Пример с пространством векторов
02:15 Единичные векторы
03:00 Сложение векторов
04:37 Линейная комбинация векторов
04:55 Линейное преобразование векторов
05:57 Матрицы
06:59 Операции над матрицами
07:54 Транспонирование матрицы
08:18 Ранг и определитель матрицы
11:18 Пример, отображающий суть машинного обучения
13:08 Собственный вектор матрицы
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/cGxK2-_0x40
Секреты аналитики
В этом видео автор разбирает основы линейной алгебры, которые пригодятся для изучения Data Science:
00:10 Векторы
00:34 Координаты вектора
01:42 Пример с пространством векторов
02:15 Единичные векторы
03:00 Сложение векторов
04:37 Линейная комбинация векторов
04:55 Линейное преобразование векторов
05:57 Матрицы
06:59 Операции над матрицами
07:54 Транспонирование матрицы
08:18 Ранг и определитель матрицы
11:18 Пример, отображающий суть машинного обучения
13:08 Собственный вектор матрицы
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/cGxK2-_0x40
Секреты аналитики
Сколько времени обычно уходит на сборку полноценной data-архитектуры? Дни, недели или даже месяцы?
2 апреля команда Yandex Cloud покажет, как развернуть Lakehouse по клику и получить рабочую аналитическую архитектуру без долгой интеграции разрозненных инструментов.
В основе — единый стек:
raw-данные в Object Storage (S3);
табличный слой на Iceberg;
обработка через Trino и Spark;
интерактив — витрины в ClickHouse и BI.
✅ Зачем приходить
— Поймёте, как выглядит целевая архитектура «от данных до BI» и как собрать её без лишней ручной интеграции
— Получите практические ответы «как делать правильно»: Iceberg, ingestion, метаданные и доступы
— Услышите опыт крупного бизнеса: где «чистый Lakehouse» достаточен, а где нужен слой витрин (Magnit Tech, F&R, десятки петабайт)
— Разберёте паттерны для низкой латентности и потоковых сценариев: витрины, ClickHouse + Kafka, интеграции с BI
— Узнаете, что дальше по roadmap: Iceberg REST Catalog (управляемость/контроль доступа) + AI‑агенты для работы с кодом и пайплайнами + как попасть в лист ожидания
— В конце — Q&A и сбор заявок на воркшопы/пилоты после митапа
Бонусом вас ждут практические рекомендации по производительности и развитие платформы, включая AI-ускорение ETL/ELT. Для команд, которые строят или модернизируют DWH/Lakehouse и хотят сократить время, это маст!
Всё бесплатно, регистрируйтесь тут.
2 апреля команда Yandex Cloud покажет, как развернуть Lakehouse по клику и получить рабочую аналитическую архитектуру без долгой интеграции разрозненных инструментов.
В основе — единый стек:
raw-данные в Object Storage (S3);
табличный слой на Iceberg;
обработка через Trino и Spark;
интерактив — витрины в ClickHouse и BI.
✅ Зачем приходить
— Поймёте, как выглядит целевая архитектура «от данных до BI» и как собрать её без лишней ручной интеграции
— Получите практические ответы «как делать правильно»: Iceberg, ingestion, метаданные и доступы
— Услышите опыт крупного бизнеса: где «чистый Lakehouse» достаточен, а где нужен слой витрин (Magnit Tech, F&R, десятки петабайт)
— Разберёте паттерны для низкой латентности и потоковых сценариев: витрины, ClickHouse + Kafka, интеграции с BI
— Узнаете, что дальше по roadmap: Iceberg REST Catalog (управляемость/контроль доступа) + AI‑агенты для работы с кодом и пайплайнами + как попасть в лист ожидания
— В конце — Q&A и сбор заявок на воркшопы/пилоты после митапа
Бонусом вас ждут практические рекомендации по производительности и развитие платформы, включая AI-ускорение ETL/ELT. Для команд, которые строят или модернизируют DWH/Lakehouse и хотят сократить время, это маст!
Всё бесплатно, регистрируйтесь тут.
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
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
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
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
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
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
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
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
Как data science экономит сотни часов рабочего времени
Кейс оценки качества изображений с помощью модулей языков программирования.
Секреты аналитики
Кейс оценки качества изображений с помощью модулей языков программирования.
Секреты аналитики
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Excel для начинающих аналитиков
Хоть Excel и не является основным инструментом аналитика, им все равно приходится пользоваться. И на собеседовании вас могут спросить какие-то основные функции и формулы. Зачастую Excel есть в требованиях и для аналитика продаж, и для бизнес аналитика.
0:00 ВПР и ГПР
2:03 ИНДЕКС + ПОИСКПОЗ
2:53 Функция ЕСЛИ
4:02 СУММЕСЛИ и СЧЕТЕСЛИ
4:49 СУММЕСЛИМН
5:40 Сводные таблицы
6:58 Подтягивание данных из внешних источников
8:07 Условное форматирование и визуализация
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/snqGcBdTgCU
Секреты аналитики
Хоть Excel и не является основным инструментом аналитика, им все равно приходится пользоваться. И на собеседовании вас могут спросить какие-то основные функции и формулы. Зачастую Excel есть в требованиях и для аналитика продаж, и для бизнес аналитика.
0:00 ВПР и ГПР
2:03 ИНДЕКС + ПОИСКПОЗ
2:53 Функция ЕСЛИ
4:02 СУММЕСЛИ и СЧЕТЕСЛИ
4:49 СУММЕСЛИМН
5:40 Сводные таблицы
6:58 Подтягивание данных из внешних источников
8:07 Условное форматирование и визуализация
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/snqGcBdTgCU
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
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
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Курс продвинутый уровень Excel
В этом видеокурсе автор раскроет все секреты скоростной работы в Excel.
0:00:00 Введение
0:01:14 Функции поиска и подтягивания ВПР и ГПР
0:31:40 Функции для работы с текстом
1:11:17 Функции для работы с временем и датой
1:34:57 Структурирование данных
1:52:52 Работа с массивами данных
2:10:30 Дополнительные математические функции
2:55:17 Сценарии и представления
3:05:30 Проверка формул
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/aCekgg8B8E0
Секреты аналитики
В этом видеокурсе автор раскроет все секреты скоростной работы в Excel.
0:00:00 Введение
0:01:14 Функции поиска и подтягивания ВПР и ГПР
0:31:40 Функции для работы с текстом
1:11:17 Функции для работы с временем и датой
1:34:57 Структурирование данных
1:52:52 Работа с массивами данных
2:10:30 Дополнительные математические функции
2:55:17 Сценарии и представления
3:05:30 Проверка формул
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/aCekgg8B8E0
Секреты аналитики
😳Пользоваться нейросетями трудно…
Если не знать про Сагану!
Все ИИ в одном месте: создавайте видео, рисуйте, придумывайте мультфильмы, пишите код или крутые сценарии, а так же - превращайте таблицы в архитектуру!
✅ Оплата любыми RU-картами.
❌ Никаких VPN и прокси.
✅ Один кабинет - все топовые ИИ внутри
Все это здесь: https://sagana.ru
Если не знать про Сагану!
Все ИИ в одном месте: создавайте видео, рисуйте, придумывайте мультфильмы, пишите код или крутые сценарии, а так же - превращайте таблицы в архитектуру!
✅ Оплата любыми RU-картами.
❌ Никаких VPN и прокси.
✅ Один кабинет - все топовые ИИ внутри
Все это здесь: https://sagana.ru
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
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
1С Hacks теперь в MAX!
Внутри канала все возможности, приёмы и лайфхаки по работе в 1С.
Подписывайтесь и прокачивайте свои навыки: @secrets_1C
Внутри канала все возможности, приёмы и лайфхаки по работе в 1С.
Подписывайтесь и прокачивайте свои навыки: @secrets_1C