Регистрация на Чемпионат по табличному редактору Р7 офис закрывается уже 28 июня.
Успейте воспользоваться возможностью:
Призовой фонд — 2 000 000 рублей.
Подробности и регистрация по ссылке
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
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
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
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Что будет с Data Science через 10 лет?
В этом ролике автор подробно разбирает, умирает ли сфера Data Science, что будет с ней через 5 или 10 лет, а также стоит ли вообще начинать учиться в 2022 году?
00:00 Вступление
00:37 Исчезнет ли DS через 10 лет
01:52 Автоматизация DS
03:38 Динамика количества вакансий
06:50 Развивающиеся направления DS
09:20 Выводы
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/EDErsN-cb48
Секреты аналитики
В этом ролике автор подробно разбирает, умирает ли сфера Data Science, что будет с ней через 5 или 10 лет, а также стоит ли вообще начинать учиться в 2022 году?
00:00 Вступление
00:37 Исчезнет ли DS через 10 лет
01:52 Автоматизация DS
03:38 Динамика количества вакансий
06:50 Развивающиеся направления DS
09:20 Выводы
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/EDErsN-cb48
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
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
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
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
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
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
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
📌 5 секретных трюков Excel
В этом видео автор рассматривает 5 редких трюков, которые позволят легче и быстрее работать в Excel.
0:08 Заголовки для печати
1:46 Фильтрация по значению ячейки
2:35 Перемещение строк и столбцов
4:57 Автоматическая вставка запятой
6:22 Быстрый перевод числа в процент..
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/KsaSh25dnGY
Секреты аналитики
В этом видео автор рассматривает 5 редких трюков, которые позволят легче и быстрее работать в Excel.
0:08 Заголовки для печати
1:46 Фильтрация по значению ячейки
2:35 Перемещение строк и столбцов
4:57 Автоматическая вставка запятой
6:22 Быстрый перевод числа в процент..
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/KsaSh25dnGY
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
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
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Жизовые истории аналитика данных
00:00 Вступление
00:54 Непонятно что должен делать аналитик
07:32 Политика внутри компании
14:06 Система сдержек и противовесов
20:49 Написать макросы, которые все делают за меня
24:59 Мораль: аналитик — это черт знает что, будьте готовы ко всему
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/f-8OXm34qQs
Секреты аналитики
00:00 Вступление
00:54 Непонятно что должен делать аналитик
07:32 Политика внутри компании
14:06 Система сдержек и противовесов
20:49 Написать макросы, которые все делают за меня
24:59 Мораль: аналитик — это черт знает что, будьте готовы ко всему
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/f-8OXm34qQs
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
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
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
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
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
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
План-факт анализ в сводной на Power Pivot
В этом видеоуроке автор делает подробный и пошаговый разбор решения задачи план-факт анализа с помощью Power Pivot, модели данных со связями "многие-ко-многим", мер на DAX и доводкой исходных данных в Power Query.
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/U5fElrOtKEE
Секреты аналитики
В этом видеоуроке автор делает подробный и пошаговый разбор решения задачи план-факт анализа с помощью Power Pivot, модели данных со связями "многие-ко-многим", мер на DAX и доводкой исходных данных в Power Query.
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/U5fElrOtKEE
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
В этой статье автор делает обзор архитектур конвейеров данных, которые вы можете использовать на данный момент.
Секреты аналитики
⚡️ Почему аналитики данных так востребованы и как стать аналитиком в 2026 году?
Большинство новичков совершают одну и ту же ошибку: учат всё подряд.
SQL, Python, Power BI, статистика… Но работодатели оценивают кандидатов не только по базовым навыкам, но и по другим критериям. Из-за этого многие месяцами рассылают резюме и получают только отказы или полное игнорирование.
Андрон Алексанян - аналитик с опытом 9 лет и СEO Симулейтив проведет бесплатный урок и покажет, как выглядит путь к первой работе аналитиком в 2026 году.
Вы узнаете:
Дополнительно на эфире разберем реальные примеры резюме и портфолио кандидатов, которые смогли пройти отбор.
🎁 ПОЛУЧИТЕ 3 КУРСА (PYTHON, SQL, PANDAS) В ПОДАРОК ЗА РЕГИСТРАЦИЮ НА ЭФИР!
Эти курсы - база для того чтобы вкатиться в профессию!
Если вы хотите войти в аналитику и перестать тратить время на лишнее обучение — этот урок поможет понять, на чем действительно стоит сосредоточиться.
🛎️ Регистрируйтесь, эфир совсем скоро!
Большинство новичков совершают одну и ту же ошибку: учат всё подряд.
SQL, Python, Power BI, статистика… Но работодатели оценивают кандидатов не только по базовым навыкам, но и по другим критериям. Из-за этого многие месяцами рассылают резюме и получают только отказы или полное игнорирование.
Андрон Алексанян - аналитик с опытом 9 лет и СEO Симулейтив проведет бесплатный урок и покажет, как выглядит путь к первой работе аналитиком в 2026 году.
Вы узнаете:
🔶 Какие навыки действительно проверяют на собеседованиях;🔶 Что должно быть в портфолио, чтобы его открывали работодатели;🔶 Почему многие резюме аналитиков сразу отправляются в отказ;🔶 Как искать работу без коммерческого опыта;🔶 Какие преимущества есть у кандидатов после 30, 40 и даже 50 лет;🔶 Какие ошибки чаще всего мешают получить первый оффер.
Дополнительно на эфире разберем реальные примеры резюме и портфолио кандидатов, которые смогли пройти отбор.
Эти курсы - база для того чтобы вкатиться в профессию!
Если вы хотите войти в аналитику и перестать тратить время на лишнее обучение — этот урок поможет понять, на чем действительно стоит сосредоточиться.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
📌 С чего стоит начать обучение Data Science?
В этом видео автор подробно разбирает с чего стоит начинать изучение Data Science и в какой именно последовательности. Вы узнаете основные темы, которые являются базисными, а также полезные ресурсы, где можно найти материал.
00:00 С чего начать обучение Data Science?
00:33 Python - основные темы и полезные ресурсы
01:27 Матанализ и Линейная алгебра
01:55 Методы оптимизации
02:03 Теория вероятности и Статистика
02:32 Методы машинного обучения
03:48 Чужой код на Github
04:15 Практика на Kaggle / Pet-project
05:25 Сколько в день нужно учиться?
05:49 Полная программа обучения
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/hZQgOcyQNow
Секреты аналитики
В этом видео автор подробно разбирает с чего стоит начинать изучение Data Science и в какой именно последовательности. Вы узнаете основные темы, которые являются базисными, а также полезные ресурсы, где можно найти материал.
00:00 С чего начать обучение Data Science?
00:33 Python - основные темы и полезные ресурсы
01:27 Матанализ и Линейная алгебра
01:55 Методы оптимизации
02:03 Теория вероятности и Статистика
02:32 Методы машинного обучения
03:48 Чужой код на Github
04:15 Практика на Kaggle / Pet-project
05:25 Сколько в день нужно учиться?
05:49 Полная программа обучения
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/hZQgOcyQNow
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
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
Так уж и быть.
В честь дня рождения канала открывается доступ к приватному клубу, но это в первый и последний раз.
В среднем 90% инсайдерской информации приходится на этот источник. Доступа на сутки должно хватить, чтобы вступить успели самые активные читатели.
Вступить — https://t.me/+ueJVqcC3A4E1NzI0
В честь дня рождения канала открывается доступ к приватному клубу, но это в первый и последний раз.
В среднем 90% инсайдерской информации приходится на этот источник. Доступа на сутки должно хватить, чтобы вступить успели самые активные читатели.
Вступить — https://t.me/+ueJVqcC3A4E1NzI0
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Стоит ли идти в Data Science?
В этом ролике автор рассматривает особенности работы в сфере Data Science и подробно разбирает обстановку на рынке труда:
0:00 Введение
0:23 Индустрия развивается
1:11 Анализ данных
1:49 Исследовательская работа
2:36 Баланс между research и software engineering
3:17 Ситуация на рынке труда
4:42 Data science нужен не везде
5:38 Математика и ML алгоритмы
6:27 Soft skills
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/UUdTiS0D8xo
Секреты аналитики
В этом ролике автор рассматривает особенности работы в сфере Data Science и подробно разбирает обстановку на рынке труда:
0:00 Введение
0:23 Индустрия развивается
1:11 Анализ данных
1:49 Исследовательская работа
2:36 Баланс между research и software engineering
3:17 Ситуация на рынке труда
4:42 Data science нужен не везде
5:38 Математика и ML алгоритмы
6:27 Soft skills
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/UUdTiS0D8xo
Секреты аналитики
ИИ-агенты для аналитики: Yandex открыла бизнесу доступ к агентам-исследователям
Yandex B2B Tech запустила возможность создавать собственных агентов-исследователей в Yandex AI Studio. Такие агенты самостоятельно ищут информацию в интернете, анализируют источники, уточняют запросы и собирают данные в единый контекст, а затем формируют готовый отчет. При ответе они также могут опираться на корпоративные документы и базы знаний. Для BI- и Data Science-команд это способ автоматизировать рутинный этап исследований: от конкурентного анализа и мониторинга рынка до подготовки аналитических сводок на основе внешних и внутренних данных компании.
Секреты аналитики
Yandex B2B Tech запустила возможность создавать собственных агентов-исследователей в Yandex AI Studio. Такие агенты самостоятельно ищут информацию в интернете, анализируют источники, уточняют запросы и собирают данные в единый контекст, а затем формируют готовый отчет. При ответе они также могут опираться на корпоративные документы и базы знаний. Для BI- и Data Science-команд это способ автоматизировать рутинный этап исследований: от конкурентного анализа и мониторинга рынка до подготовки аналитических сводок на основе внешних и внутренних данных компании.
Секреты аналитики