Снова наступил понедельник, и мой календарь выглядит вот так

Не знаю, как вы, но лично я такое не люблю, большое количество созвонов в день не дают нормально поработать:

⏺️Часто на созвонах делятся информацией, которую можно было бы передать асинхронно в корпоративном мессенеджере
⏺️Аналитика требует концентрации внимания на погружение в данные, поиск закономерностей, проверку гипотез. Каждая встреча это переключение внимания. О каком погружении может идти речь?
⏺️Ну и просто представьте сколько стоит час работы каждого участника встречи

(Блин, помню, как на одной из прошлых работ с кучей встреч каждый день, нам поставили ретро на 2 часа, на котором мы обсуждали, почему мы не успеваем делать задачи в спринт 🤪А когда мой коллега сказал, что ему мешает количество встреч, лид ответил, что он все выдумывает и встреч у него не много)

Конечно, есть ситуации, когда важно обсудить что-то голосом, но далеко не всегда

А как вы относитесь к большому количеству встреч? И как ваш календарь сегодня?
😎 - свободен
😱 - ломится от встреч

#карьера_анна_в_данных

Поступил вопрос от подписчика: стоит ли идти на работу аналитиком на Excel, без SQL и Python?

Тут уж каждый волен решать сам, поделюсь исключительно моим мнением:

🟣Рынок уже давно требует аналитиков, которые работают с SQL и Python. Тем более ты потратил время на их изучение. И когда захочешь развиваться дальше, то поймешь, что без практики все забылось и нужно учить заново
🟣Вакансии, где нужен только Excel, обычно оплачиваются хуже. В среднем чем шире и продвинутее стек инструментов, тем выше зарплата
🟣Если в какой-то момент захочется уйти в DE или DS, SQL и Python сильно облегчат переход, в отличие от Excel
🟣Excel конечно мощный инструмент, но у него есть пределы. Если данных больше миллиона строк, он начинает тормозить и просто не справляется. SQL и Python работают с большими объёмами данных гораздо быстрее и эффективнее
🟣Скорее всего, данные в компании на одних эксельках хранятся в виде десятков локальных файлов, которые теряются, дублируются и ломаются - будет хаотичный процесс работы с данными
🟣Мне кажется, тебе быстро станет скучно

⏯Когда делают первый оффер на первую айти работу, велик соблазн схватить сразу, что дают. Но я бы порекомендовала тебе не торопиться и поискать что-то другое, более релевантное↕️

Всех несогласных приглашаю на дискуссию в комментарии⌨️

А для тех, кто хочет в аналитику, но по какой-то причине еще не выучил базу по Python и SQL, ссылочки на 2 бесплатных классных курса с тренажером от Карпова:
👉https://karpov.courses/simulator-sql
👉https://karpov.courses/pythonzero

Эх, если бы в мое время такое было!

#карьера_анна_в_данных
#курсы_анна_в_данных

Идеи для подарков на 8 марта айти-даме и не только

До праздника осталось совсем мало времени. Держите варианты, что можно подарить девушке / подруге:

💗Симпатичный чехол для ноутбука, который защитит его от царапин и будет радовать глаз
💗Стильная сумка, в которую влезет ноутбук
💗Сертификат на массаж, чтобы размять затекшие мышцы
💗Перкуссионный массажер все за тем же
💗Ультралегкий мощный power bank на 20к mAh, чтобы ноутбук и телефон всегда были заряжены, даже если поблизости нет розетки, например от Nitecore
💗Мастер-класс по изготовлению кольца, чтобы отвлечься от монитора и сделать свое уникальное украшение
💗Сертификат в ЗЯ - просто беспроигрышный вариант

Если нужны ссылочки, пишите!

Что добавили бы в список?

#поболтать_анна_в_данных

Лучший источник по статистике для аналитика

Недавно я рассказывала о несложной книге по статистике для новичков.

А сегодня поговорим о настоящей объемной энциклопедии! Я обожаю книгу «Практическая бизнес статистика» Эндрю Сигела и вот почему:
🔵Максимально подробно раскрыты все основные темы по статистике
🔵Много детально разобранных примеров с расчетами и графиками
🔵Удобная навигация (несмотря на внушительный объем книги)

Никакие «Статистика и котики» и что там еще рекомендуют и рядом не стояли. А вот к этой книге я неизменно возвращаюсь каждый раз, когда готовлюсь к собеседованиям и хочу освежить знания по каким-то темам.

Очень рекомендую каким-то образом найти ее в бумажном виде (я покупала через Авито). Ну а электронный вариант прикрепила в комментариях

#статистика_анна_в_данных
#книги_анна_в_данных

А еще я очень рада вас всех здесь видеть👀

Буду рада, если вы расскажете о себе в комментариях👀

Если вы ведете свой телеграм канал, можете рассказать о нем тут же в комментариях к этому посту

Обработка десятков миллионов строк за секунды или Как я заменила Pandas и не пожалела 🐻‍❄️

*Pandas - библиотека для анализа данных на Python

Я уже рассказывала в одном из предыдущих постов, для чего использую Python. Вот и вчера мне понадобилось выгрузить десятки миллионов строк из одной СУБД, потом сметчить с десятками миллионов строк из другой, пофильтровать и посчитать агрегаты. Так как рабочий компьютер у меня слабоват, к сожалению (Air на 8 Гб), Pandas мне бы его положил 🥺Уже сталкивалась с таким

Сразу поняла, что тут он мне не помощник, и стала искать замену. В закладках у меня была статья про Polars🐻‍❄️ https://nuancesprog.ru/p/18192/

Попросила ChatGPT переписать мой код с Pandas. Синтаксис, кстати, очень похож, но различия есть.

В общем, это песня! 🥰Polars выполнил все преобразования и выплюнул мне результат просто за секунду. Он как-то под капотом круто оптимизирует, распараллеливает операции, делает обработку частями и творит прочую магию

А я в результате быстро закрыла задачу и не тратила свои нервы 😎

Документация:
https://docs.pola.rs/user-guide/getting-started/

#python_анна_в_данных

Мы дожили до пятницы! 🫠

Не знаю как у вас, у меня эта неделя была довольно загруженной: несколько презентаций директорам по итогам эффективности дорогостоящих💲фичей, соответственная аналитика и расчеты для них. Одна фича прям спорная и находится на стыке интересов нескольких отделов 😱

При этом я простудилась, поэтому отменила походы на все крутые мероприятия, которые себе запланировала, чтобы никого не заразить. В итоге worklife-balance на этой неделе полностью завален! 😱Не люблю такое

Как ваша рабочая неделя?

(На фото моя очаровательная Булочка)

Всю неделю проболела и продолжаю чувствовать себя не очень😪Но в очередной раз задумалась насколько мир стал удобнее за последние годы

Сейчас, если ты простужаешься, тебе НЕ надо (версия для айтишников):

↔️Брать больничный и терять в доходе♦️
Раньше приходилось либо «героически» идти на работу (и заражать остальных), либо брать больничный и терять огромную часть зарплаты. Сейчас, благодаря удаленке, можно просто продолжать работать в привычном режиме из дома. Помню, как до 2020 года я, как и многие мои коллеги, ходила в офис простуженной, потому что больничный казался слишком большой роскошью. Сейчас это кажется дикостью, но тогда это было нормой.

⏭Идти в поликлинику к врачу⏬
Я предпочитаю обращаться к своим проверенным врачам, а не просто по ДМС, но в несерьезных случаях ДМС очень меня выручает! Например, очень удобно вызывать врача на дом, чтоб послушал, сделал экспресс-тест на 🦠. А иногда можно вообще ограничиться и телемедициной: пообщаться с врачом в чате приложения страховой или созвониться по телефону.

⏮Идти в магазин за продуктами и готовить◀️
К счастью, есть доставка. Этим я пользуюсь даже когда здорова, потому что это удобно и экономит время. А уж когда плохо себя чувствуешь, это просто спасение. Заказал животворящий супчик, мед, лимончик и еще что-то вкусненькое — и через 15 минут уже можно есть, не тратя силы на готовку.

⏩Выходить из дома в аптеку за лекарствами🔼
Все лекарства кроме рецептурных можно просто доложить в корзину к еде, и их так же быстро привезут

‼️Главное, помните, что даже с такими удобствами важно заботиться о себе и не перегружаться‼️

Всем подписчикам желаю крепкого здоровья ❤️

#поболтать_анна_в_данных

Ну а утро понедельника началось у меня с тупняка: я полчаса поэтапно раскомменчивала блоки кода в своем даге, пытаясь понять, почему он падает. Вместо того, чтобы просто глянуть в логи и увидеть, что я забыла выдать техучетке права на изменение таблицы👍

*Даг (DAG) - это грубо говоря Python-скрипт в Airflow, в котором прописано как и какие задачи нужно выполнить, в каком порядке, с какими зависимостями и когда

А календарь свой даже показывать не буду 😅Я выкладывала пару недель назад, так вот на этой он еще хуже

Как ваш понедельник?

Аналитик должен знать ответы на эти 10 вопросов по SQL ⌨️

Для этих вопросов не нужно писать запросы и ответить можно очень быстро, поэтому какие-то из них иногда задают прям рекрутеры во время первого скрининга. У них перед глазами есть правильные ответы, и они делают себе пометочки, чтобы отсеять кандидатов еще до собеседования:

1️⃣Может ли измениться результат запроса, если в LEFT JOIN поменять таблицы местами?

🆒В чем разница между UNION и UNION ALL?

3️⃣Сколько будет 5 + NULL?

4️⃣Можно ли делать JOIN таблицы саму на себя?

5️⃣Включает ли функция COUNT NULL-значения при подсчете?

6️⃣При каких типах соединения условие из WHERE можно перенести в ON с гарантированным сохранением результата запроса?

🆒Какой из операторов: SELECT, FROM, WHERE, GROUP BY - будет выполняться последним при обработке запроса?

8️⃣Какие функции умеют возвращать значения из предыдущих/последующих строк для заданной строки таблицы?

🔡В чем разница между HAVING и WHERE?

1️⃣🔡Какое минимальное и максимальное количество записей может выдать FULL JOIN таблицы на 10 строк с таблицей на 100 строк?

На все получилось ответить?

Ставьте кричащего котенка - 😱, если хотите, чтобы выложила правильные ответы
Ставьте крутого котенка - 😎, если и так знаете ответы на эти вопросы

#sql_анна_в_данных

Аналитик должен знать ответы на эти 10 вопросов по SQL: ОТВЕТЫ👉

Мы собрали достаточно кричащих котиков под предыдущим постом, поэтому выкладываю правильные ответы.

А если что-то показалось непонятным, смело пишите в комментариях, разберём подробнее!

1.Может ли измениться результат запроса, если в LEFT JOIN поменять таблицы местами?

Да. В LEFT JOIN сохраняются все строки из первой (левой) таблицы и соответствующие строки из второй (правой) таблицы. Порядок тут критически важен.

2.В чем разница между UNION и UNION ALL?

UNION удаляет дубликаты строк после объединения, а UNION ALL - нет.

3.Сколько будет 5 + NULL?

Любая математическая операция с NULL вернет NULL.

4.Можно ли делать JOIN таблицы саму на себя?

Да, это называется self-join (слово self при этом писать не нужно, джойните как обычно)

5.Включает ли функция COUNT NULL-значения при подсчете?

COUNT по конкретному столбцу не будет включать NULL значения. COUNT(*) посчитает все строки.

6.При каких типах соединения условие из WHERE можно перенести в ON с гарантированным сохранением результата запроса?

Гарантированно - при обычном JOIN. В случаях с другими видами JOIN есть нюансы (в зависимости от того, к какой таблице условие)

7.Какой из операторов: SELECT, FROM, WHERE, GROUP BY - будет выполняться последним при обработке запроса?

Среди перечисленных операторов SELECT будет выполняться последним, несмотря на то, что пишется первым. Сначала будет определяться откуда берутся данные (FROM), потом какие (WHERE), потом условия группировки (GROUP BY) и только затем, что будет выведено (SELECT)

8.Какие функции умеют возвращать значения из предыдущих/последующих строк для заданной строки таблицы?

Оконные функции, например такие как: LAG(), LEAD()

9.В чем разница между HAVING и WHERE?

WHERE фильтрует отдельные исходные строки таблицы и не может применяться к агрегирующим функциям. HAVING - наоборот фильтрует строки уже после группировки по значениям агрегирующих функций.

А 10-й вопрос я решила сделать через квиз ⌨️ В комментах к ним добавила объяснение

#sql_анна_в_данных

BI vs Продуктовая аналитика: как я сбежала из BI и не пожалела

На момент смены направления у меня уже было 3 года опыта в аналитике, из которых 2 года я занималась BI. Ну и я уже где-то 4 месяца была в компании, в которой чувствовала себя не на своем месте: дежурства, проблемная инфраструктура, дашборды, которые было больно поддерживать, и BI-системы, которые мне не нравились🫠

Я поняла, что пора увольняться, и стала думать, что делать дальше. BI-аналитика начала казаться мне скучной: надоели строгие стайлгайды для дашбордов и неопределенность вокруг BI-систем (многие компании метались между тем, чтобы остаться на зарубежных с риском лишиться лицензии, и сырыми российскими решениями)😠Задачи продуктовой аналитики в противовес сильно разнообразнее, а если начнут надоедать - всегда можно сменить продукт.
Еще одним аргументом стал зарплатный потолок: в BI он ниже, и я уже начала в него упираться, да и вакансий на тот момент, как мне показалось, стало меньше. В то же время спрос на продуктовых аналитиков рос🤑💰

И когда пришло время выбирать между двумя офферами - один на позицию BI-аналитика, другой на продуктового - я выбрала второе. Решающим фактором стало то, что задачи BI уже вызывали у меня внутреннее сопротивление😡Возможно, на это повлиял негативный опыт на предыдущем месте

С тех пор прошло 2 года, и я ни о чем не жалею!

Основные отличия, которые я заметила (на основе своего опыта):
💬Требования к навыкам💬 В BI достаточно знать SQL, BI-системы и базовую статистику буквально на уровне мер центральной тенденции (чем среднее отличается от медианы). Продуктовому аналитику же нужно глубже разбираться в статистике, нужно уметь в АБ-тесты, но можно быть менее продвинутым в BI.
💬Взаимодействие с людьми💬 У BI-аналитиков меньше созвонов: собрал у заказчика требования и дальше сиди себе делай. Дата инженеры обычно не фанаты созваниваться и с ними вопросы тоже можно просто в переписке порешать. Продуктовые же аналитики гораздо больше взаимодействует с коллегами: продактами, разработчиками, тестировщиками, другими продуктовыми аналитиками и пр.
💬Влияние на бизнес💬 BI аналитик не влияет напрямую на деньги, в отличие от продуктового
💬Зарплатный потолок💬 У продуктовых аналитиков он выше

А есть ли среди вас те, кто пробовал оба направления? Согласны с моими наблюдениями или нет? Делитесь в комментариях!

#карьера_анна_в_данных