📌 Все, что нужно знать о профессии аналитика данных

В этом видео автор разбирает кто такой аналитик данных и какие навыки ему нужны. Вы узнаете как освоить одну из самых востребованных профессий нашего времени, что ждет вас на старте карьеры и чем занимаются специалисты каждый день.

Смотреть это видео на youtube: youtu.be/MwlgWMK_GZE

Секреты аналитики

Аналитика в мобильном приложении на Flutter

Одним из инструментов для аналитики является Yandex AppMetrica. Это бесплатная платформа, в которой доступны отчеты по источникам трафика, ключевые показатели мобильного приложения, аудитории и другой функционал.

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

📌 15 лучших трюков в Excel

В этом видео собраны одни из самых лучших, доступных и простых трюков в Excel.

00:35 Быстрый доступ к листам
00:53 Быстрое копирование листа
01:10 Автоподбор ширины столбца
01:41 Маркет-формула
02:18 Умная таблица
03:29 Выпадающие списки
04:09 Сцепить и расцепить значения в ячейках
05:25 Формат даты с днями неделями
06:14 Фото в примечании
07:25 Функция ДОЛЯГОДА
08:22 Транспонирование ячеек
08:43 Подстановка
10:01 Функция ТЕКСТ
10:45 Умножение через специальную вставку
11:25 Быстрая подстановка данных в диаграмму..

Смотреть это видео на youtube: youtu.be/RKBL4AFsZ1U

Секреты аналитики

Как мы усовершенствовали CDP благодаря агрегатным атрибутам

Постоянный рост конкуренции на рынке вынуждает компании учиться глубже понимать клиентов и адаптировать свои предложения под их потребности. В решении этой задачи маркетологам, аналитикам данных и владельцам бизнеса помогают платформы клиентских данных, которые улучшают персонализацию маркетинговых кампаний и повышают эффективность взаимодействия с клиентами.

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

Сможете ли вы отличить собаку от кошки, или Как объяснить проблемы дата-сайентиста коллегам

В этом материале автор разберет, как объяснить проблемы дата-сайентистов сотрудникам компании, которые ничего не понимают в data science. В первой части вы узнаете о нынешнем положении специалистов, их проблемах и типичных запросах, с которыми они сталкиваются.

Секреты аналитики

Системы генерации отчетов

В этом материале автор делает подробный обзор систем построения отчетов. Вы узнаете какими они бывают, зачем нужны и куда все это движется.

Секреты аналитики

Когнитивные искажения у аналитика данных: найти и починить

Как починить себя? Принять как данность, что все подвержены когнитивным искажениям. От них нельзя избавиться полностью. Можно «пойти на компромисс: научиться распознавать ситуации, в которых возможны ошибки. И стараться избегать серьёзных ошибок, если ставки высоки».

Секреты аналитики

Пирамида потребностей в работе с данными

Психолог Абрахам Маслоу определил пирамиду потребностей человека. У производственных команд также существует своя иерархия потребностей. Для команды по работе с большими данными она начинается с актуальности данных. Следующие «ступени» – объемы, структура и значения данных, а вершина этой пирамиды – происхождение данных.

Секреты аналитики

Работа над неразмеченными данными с QGIS и opentripmap на практике

В этом материале автор поделится интересным опытом работы с неразмеченными данными при помощи открытых ресурсов. Задача: по исходным данным определить является ли конкретное фото, сделанное пользователем, туристическим или нет. А также масштабировать и автоматизировать алгоритм решения на любой регион Российской Федерации, избегая ручную работу.

Секреты аналитики

Сколько времени вы тратите на отчеты, которые можно собрать автоматически?

Если каждый месяц вы открываете таблицы, переносите цифры, раскладываете показатели и вручную собираете из этого отчет – эту работу уже можно отдать ИИ.

18 сентября Зерокодер покажет, как это работает на практике на первой бесплатной лаборатории вайб-кодинга.

Не будем разбирать теорию или просто показывать заранее готовый результат. Возьмем задачу с отчетом и соберем рабочий инструмент прямо в Zoom – с нуля и в реальном времени.

За 1.5 часа разберемся, как:

– забрать данные из исходной таблицы;
– автоматически распределить метрики по нужным категориям;
– собрать из них готовый отчет;
– сохранить привычный формат отчета;
– убрать лишние ручные действия и снизить количество ошибок.

Причем покажем весь процесс, а не только красивый финал: если инструмент где-то ошибется – разберемся почему и исправим это прямо на встрече.

Можно задавать вопросы по ходу и сразу понять, как применять такой подход к своим рабочим задачам.
Первое участие в Лаборатории – бесплатно.

Забрать первое участие в лаборатории бесплатно – по ссылке

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

17 сентября в Москве прошла AI R&D DAY — конференция для исследовательских команд и создателей ИИ-систем.

Более 600 участников на одной площадке, 20+ докладов — концентрат практического опыта, знаний и инструментов, готовых к внедрению сразу по возвращению в офис.

Обсудили альтернативные архитектуры, обучение моделей и AI-агентов, долгосрочную мультимодальную память, новые модальности и коммуникации, а также бенчмаркинг и стандарты качества AI.

Среди спикеров — эксперты Сбера (Sber AI, Kandinsky Lab, Центра «ИИ для науки», Центра практического ИИ, Центра робототехники), института AIRI, Лондонского института практических наук, Национального суперкомпьютерного центра в Цзинане и другие создатели ИИ-систем.

Видеозаписи докладов уже доступны в наших соцсетях.
А если вы хотите стать частью исследовательского коммьюнити Сбера, то переходите по ссылке

#реклама
О рекламодателе

Подборка шпаргалок по Data Science для начинающих

Этот материал поможет вам быстро найти нужную информацию и ускорить процесс работы с данными при использовании Python, SQL, GIT, Pandas, Numpy.

Секреты аналитики

С чего аналитику начать изучение Python

Многие аналитики начинают учить Python, но быстро бросают. Чаще всего это происходит потому, что они начинают изучение с синтаксиса и простых абстрактных примеров. Поначалу это может быть интересным, но потом надоедает. Лучше всего проходить основы языка (на курсах или с помощью учебника), но параллельно пробовать решать простые практические задачи, автоматизируя рутину и сразу же ощущая как Python улучшает вашу жизнь.

Секреты аналитики

Вредные советы по подготовке датасета

Это статья для тех, кто:

• Делает первые шаги в сборе датасетов на натуре, либо
• Уже имеет опыт, но интересно посмотреть на мнение коллег.

Секреты аналитики