Знаете какой сейчас тренд номер 1 в Северной Америке, и не только в ней? Это privacy. Все о чем так долго говорили - GDPR, HIPAA, CCPA, теперь дошло до аналитики и хранилищ данных. Вот ещё одно подтверждение - Snowflake купил компанию, которая занимается аналитикой но уже с учётом privacy. В Амазоне все мои проекты завязаны на удаление клиентских данных. А помимо удаления, есть ещё одна опция интересная - когда клиент просит предоставить ему все данные о нем, которые собрала компания. А если не можете удалять записи о клиентах по запросу, то вы не можете собирать клиентские данные и использовать их для аналитики и моделей ML. Как у вас в аналитике с этим? В России какие требования?

Сегодня получил 2 самые свежие книжки по созданию аналитических команд и управлению аналитикой. Много хороших отзывов про них видел.

Всем привет, я все с идей про женскую аналитику🤗 Но! Я имею ввиду не читателей канала, а тех, кто мог бы ими стать, если бы знал, что такое аналитика. Возможно стоит про это писать в чатах для мамочек и тп. Но в целом по статистике получается так:

📹на YouTube у нас около 18% девушек (интересно как они определяют)
👩‍🎓на Data Learn у нас лучше соотношение - 32% женского пола

Есть еще интересная разбивка по возрасту. Было бы классно в будущем в университетах клеить плакаты Data Learn, и на кафедрах ИТ просить рассказать студентам. Сколько будет ценных кадров после завершения университета.

Что касается женской аналитике, есть маленький спрос и некоторые действительно хотят:
1) хотят помогать другим девушка
2) есть те, кому действительно нужна помощь и им было бы комфортно обсудить это вместе с более опытными коллегами

Недавно мне написала Полина из SAP в Германии. И предложила провести опрос для девушек “Меня зовут Полина и я пробую организовать первую встречу для женского коммьюнити в datalearn. Хочется попробовать подстроить все под участниц, поэтому я буду очень рада узнать немного про тебя в этой анкете.”

Вот ссылка на опрос https://www.surveymonkey.de/r/GSH56RY

Девушки, кто записывался на Data Analytics for Women, кто хотел бы узнать больше про аналитику и позиции в ИТ, пройдите опрос и приглашайте ваших подруг, кто вообще не из IT, а может просто в декретном отпуске.

PS Рома нарисовал картинку, говорит надо чтобы Click Through Rate был выше, у моих картинок он меньше🙈

У амазона есть сервис twich для стриминга. Они теперь буду использовать его как обучающую площадку для ML и бесплатно. Скоро будет первый урок. https://aws.amazon.com/blogs/training-and-certification/introducing-new-machine-learning-training-series-on-twitch-save-the-date/

Александр Чернин написал интересный коммент. На одном из видео, я говорил, что надо говорить SEQUEL а не SQL, так как все инностранные коллеги так говорят.

Дмитрий, по поводу SQL и SEQUEL, есть история почему так произошло, а ситуация в том что первично был SEQUEL
(Structured English Query Language) раньше 1970 года, а потом ее поменяли на SQL так как первичное сокращение попадала под авторское право какой-то Английской компании.
И вот люди которые постарше или изучают из книг, так там часто встречается сокращение SEQUEL, а вот уже поколение постарше знает только SQL.
Правильно говорит и так и так)

Даже статью нашел.

PS это классно когда вместе привычного троллинга на просторах рунета у datalearn, да и в канале комментарии по делу!

Кто-нибудь учил своих детей про данные? Мои (8,6,3) ещё пока не въехали, что папа делает. Но старший сказал круто, что я учу кого-то)) А вот Табло делает первые шаги в обучение для детей. Может нам ещё курс надо data for kids?🙈🙊

Начиная с 10-11 минут Жак Фреско говорит про аналитику, очень классные примеры.

Если вы работаете с данными, то точно не раз слышали про важнось знания Python, хочу рассказать вам про канал Datalytics, посвященный анализу данных с помощью Python. Автор канала Алексей Макаров регулярно выкладывает полезные материалы по практическом применению Python для анализа данных и автоматизации рутины. В канале можно найти ссылки на статьи про подготовку и предобработку данных с помощью pandas, про визуализацию данных, использование пакетов для статистики, парсинга веб-сайтов, автоматизации собственных задач и многое другое. У канала также есть чат, в котором можно найти советчиков и единомышленников в сфере анализа данных.

Очень крутая штука https://ncase.me/trust/ - это интерактивная игра про game theory на примере Первой мировой войны, сыграйте в нее и поделитесь опытом, узнали что-то новое?

Красивые примеры визуализации данных https://medium.com/nightingale/what-data-visualisation-experts-wish-they-knew-when-they-first-started-e9bd4906d25 как ни странно все они в Tableau. А в других иснтрументах можно красоту сделать?

Коротко и по делу про А/В тесты https://towardsdatascience.com/how-do-a-b-tests-work-996842ce6fc0

Классный пример использования Azure Data Platfrom для игровой аналитики (BigData, Streaming, BI) + ключевые показатели в игре. И для примера вакансия, где используются эти навыки.

Tableau один из самых популярных продуктов среди BI. На западе Tableau очень популярен. Среди отечественных компаний он широко известен, но часто его считают дорогим. Хотя всем и так известно, что покупка BI - это инвестиция, если его правильно внедрить и хорошо настроить, обучить пользователей и дать им возможность самостоятельно ковыряться в данных (self-service BI). В этом уроке мы рассмотрим Tableau Desktop - клиент решения Tableau, который позволяет работать с большими и маленькими данными, подключаться ко множеству систем и сервисов и создавать офигительные дашборды.

В этом видео мы узнаем:
⚡️ Как начать пользоваться Tableau
⚡️ Как стать экспертом по Tableau
⚡️ Как строить самые крутые визуализации
⚡️ Как стать Tableau Zen Master
⚡️ Как сдать экзамен по Tableau
⚡️ Tableau экзамены
⚡️ Tableau vs Excel
⚡️ Tableau Data Source и другие штучки
⚡️ Демонстрация работы Tableau Desktop⚡️

Полезная очень крутая и нужная статья про переговоры во время обсуждения зарплаты.

Если вам интересно, что значит быть Data Engineerом в Facebook, то можете посмотреть тут:

Fireside chat with Data Engineering Director Vish
My First Month at Facebook!
Making meaningful connections through Data Engineering

Всегда очень интересно знать, что значит инжиниринг данных для топ компаний. Много интересного.