Аналитика хорошо, а предиктивная аналитика — вдвое лучше. Это доказывает Авито: благодаря качественным прогнозам эффективность их рекламы выросла на 22%, стоимость привлечения снизилась на 12%, а новых пользователей в тестовых кампаниях было 60%.

Как этого добились? Тщательно анализируя клиентов, их поведение и путь к целевому событию. Чтобы построить прогноз на 90 дней, пользователей поделили на группы, определили ценность контакта, выбрали события и фичи, которые нужно предсказать, и сделали большую аналитическую работу.

Кампании с предиктивными моделями нужны в нескольких случаях. Если у вас долгие циклы продаж, у товаров в продукте циклы разной длины или продукт предназначен не для разовой покупки, а для длительного использования. Если это про ваш бизнес — открывайте кейс, там исполняющая обязанности тимлида в аналитике маркетинга Авито Ирина Гутман очень подробно объясняется каждый шаг на пути к успеху.

Как это знакомо! Реально "build inhouse" это худшее, что может со мной случится, но есть много 🥸 кто обожает кодить какую-нибудь штуку😜

#weeklydatanewsdump

Начну сначала с подписок за неделю, расскажу о чем пишут tech инфлюенсеры

The Pragmatic Engineer (посты короткие и по делу)
Interesting Learnings from Outages - автор рассказывает про несколько крупных инцидентов. Вы узнаете, что такое incident review и postmortem. Довольно редко такое можно встретить среди аналитических решений, но для SDE решений это стандарт

Building an an Early Stage Startup: Lessons from Akita Software - небольшой интервью с основателем Akita, которую купил Postman.

Seattle Data Guy (несмотря на его популярность, как-то он мне совсем не заходит, и ничего прорывного не пишет, но популярен)
Operational Data Stores Vs Data Lakehouses And All The Other Data Management Methods - узнаете что такое Data Warehouse, Data Lake, Data Mesh, ODS и тп. Ну как узнаете? Если вы знаете, что это такое, то будет понятно, а если нет, то ничего не поймете😄

Getting Unstuck In Your Data Career - идеи про развитие карьеры. Пару банальных и важны вещей - горизонтальные рост (набор дополнительных скилов для вашей профессии), Business Domain (понимание бизнеса). Последнее я считаю очень важных. Ну про soft skills и так все понятно, нельзя быть таким же токсичным на работе, как в комментариях в телеге😭

MongoDB Is Great For Analytics; Until It's Not - для кого-то очевидно, что "Excel это не база данных" (с), и что NoSQL MongoDB нельзя использовать как аналитическое хранилище данных. А для кого-то нет, вот и разгребают потом 💩

Zach Wilson (чувак начал продавать курсы, и много пишет, у него свой стиль, и многие подходы из его опыта дельные, но мне кажется из-за собаки хаски у него + 100 к лайкам и решерам🐶)

How I got a data engineering job at Facebook coming from a small town and tier 3 university - начало большого пути

How I transitioned from mid-level data engineer at Facebook/Meta to senior software engineer at Netflix in less than 1 year - у народа в долине свои течения, успехи и огромные зарплаты. История автор

Data & Data Engineering — the past, present, and future - история аналитики, начиная c Римской Империи.🛵

The Datelist Int - An Efficient Data Structure for User Growth - структура позволяющая конвертнуть множество строк в одну строчку с массивом.

Cumulative Table Design - is an extremely powerful data engineering tool that all data engineers should know. ( я не использовал такую штуку, возможно для конкретных кейсов будет работать)

А теперь к другим новостям:

Streaming Analytics with Tableau and Databricks - real time дашборд это реальность или утопия? Я не сомневаюсь, что databricks может "лить" данные в таблицу нон-стоп. А вот может ли табло отрисовывать данные (обновлять) или не может, не понятно.

21 Great ChatGPT Prompts for Your Resume

PayPal for Data Contract - сейчас много разговоров о контрактах данных, и вот pay pal предложил свой подход. A data contract defines the agreement between a data producer and consumer.

Snowflake SQL Improvements | Summit 2023 - много классных обновлений для SQL в ❄️

Хорошая идея визуализировать необходимость скилов для аналитических профессий, но исполнение плохое.

У уверен, что есть и лучше варианты исполнения описание и визуализации ролей.Даже я делал в 1м модуле datalearn "на коленке".

Если что попадалось, присылайте в комментарии.

Ты системный аналитик и хочешь прокачать свои навыки и знания? Тогда присоединяйся к проекту IT_ONE CAREER!
⠀
Компания IT_One открывает сезон онлайн-мероприятий для системных аналитиков! IT_One – разработчик программного обеспечения для крупных игроков российского бизнеса.
⠀
Первым мероприятием станет IT_ONE CAREER MEETUP
27 июля в 18:00 вы сможете больше узнать о компании и обсудить «горячие» темы системной аналитики.
⠀
В программе 2 актуальные темы и 2 топовых спикера!
⠀
Взаимодействие системного аналитика с Product Owner, бизнес-аналитиком и командой разработки
Ольга Бондарева, старший системный аналитик IT_One
⠀
Обсудим:
— лучших друзей аналитика на разных этапах проекта;
— как выстоять натиск РО.
⠀
Подводные камни в работе аналитика. К чему готовиться?
Екатерина Климова, старший системный аналитик IT_One
⠀
Разберем:
— плюсы работы аналитика;
— минусы, о которых все говорят;
— 7 грехов системных аналитиков.
⠀
Дата и время: 27 июля в 18:00
⠀
Регистрируйтесь здесь: https://clck.ru/355uHT

#промо

Научитесь строить отчёты самостоятельно в Yandex DataLens

🕙 10 модулей, 6 экспертов, больше 300 часов методологической проработки — и всё это для того, чтобы вы могли из первых рук узнать про все возможности работы с облачной BI-системой.

Курс будет полезен всем, кто работает с данными: менеджерам продукта, аналитикам, руководителям и тем, кто хочет упростить себе работу с данными.

📖 Для прохождения курса не нужны специальные знания. Модули построены так, что, начиная с базового функционала по работе с чартами и дашбордами, вы постепенно погружаетесь в более сложные темы. Недавно мы выпустили завершающий модуль курса про работу с продвинутыми функциями, чтобы вы могли делать самую глубокую аналитику.

Все модули курса доступны бесплатно. Начните уже сегодня!

➡️ Узнать подробнее

#промо

Собрал небольшой список конференций до конца года:

Do you know any upcoming events by the end of the year?
https://www.bigdataparis.com/ 25-26 Sept (Paris)
https://bigdataldn.com/ 20-21 Sep (London )
https://cloud.withgoogle.com/next 29-31 Aug (San Francisco)
https://reinvent.awsevents.com/ 27 Nov - 1 Dec (Las Vegas)
https://www.quirks.com/events/4-th-annual-big-data-and-analytics-west-summit-2023 14 -15 Nov (Vancouver, BC)
https://vldb.org/2023/ 28 Aug - 1 sep (Vancouver BC)
https://dev.events/conferences/airflow-summit-toronto-8-2023 Airflow Summit 19-21 Sept (Toronto)
https://dev.events/conferences/machine-learning-conference-new-york-new-york-8-2023 25-28 Sep (New York)
https://dev.events/conferences/data-2030-summit-singapore-8-2023 29 Sep (Singapore)
https://dev.events/conferences/coalesce-online-online-9-2023 16-23 Oct (San Diego)
https://dev.events/conferences/the-ai-summit-new-york-new-york-11-2023 6-7 Sep (New York)

Если есть еще какие-то события большие, присылайте. Возможно многие дают бесплатный онлайн доступ.

У Tableau самый красивые визуализации данных. Я всегда знал, для Power BI сообществе нет лучше способа создать что-то красивое, как подсмотреть у Tableau сообщества.

These were created in Power BI, inspired by the original visualizations shared yesterday by Andy Kriebel. If you don't already, you should follow him for all kinds of inspirational data visualization ideas, tips and advice.

Самый лучший вариант, учится у лучших.

Автор также поделился шаблонами для PowerBI https://github.com/data-goblin/powerbi-macguyver-toolbox

Какие еще есть классные ресурсы для Power BI?

Все привет! Хотел задать вопрос:

Какие сервисы, подкасты или еще чего вы посоветуете для инвестиций и почему?

Я давно планирую, что-нибудь сделать в этой области. Пока дальше покупки недвижимости и получения акций публичных компаний я ничего не сделал. Есть возможность 10к$-15к$ в месяц куда-нибудь закидывать, но не хочется “пальцем в небо”, а может просто лучше жену радовать украшениями Cartier, ведь лучшая инвестиция в семью😎

Вот например популярный сервис Motley Fool, я про него иногда слышал. Но обычно, любая площадка зарабатывает на комиссиях. Напоминает золотую лихорадку в Америке, когда обогатились те, кто продает лопаты.

В Канаде, есть еще интересный подход - так называемые Tax Free Savings Account (TFSA), где вам государство позволяет покупать ценные бумаги на какую-то сумму (в зависимости сколько лет вы живете в Канаде, в среднем 6к в год) и прибыль не облагается налогом.

A TFSA, or Tax-Free Savings Account, is a type of savings account in Canada where the money you put in and any income you earn from it (like interest, dividends, or capital gains) is not taxed, even when you withdraw it.

Еще в Канаде много так называемых Financial Adviser, кто сидит на зарплате и на комиссии, и сам едва едва сводит концы с концами, неуверен, что они могут чему-то полезному научить😏

Вообще вопрос инвестиций интересный и полезный. Главная задача как сохранить деньги. Вариантов много - покупать акции компаний, инвестировать в стартапы, покупать ценные металлы, играть в казино, покупать коллекционные вещи или собирать ЛЕГО наборы.

Мне интересно услышать от вас, какие варианты для вас работают? На кого вы ориентируетесь.

2 августа 11:00 — бесплатный вебинар про виртуальный ЦОД от Cloud․ru

Выбирая модель размещения информации компании в надежном облаке, вы значительно сокращаете затраты на ресурсы и оптимизируете бизнес-процессы.

Эксперты провайдера облачных технологий и AI-решений Cloud․ru в эфире расскажут, как:

✅ бесшовно мигрировать в облачную инфраструктуру;
✅ оперативно масштабировать IT-ресурсы в сезоны пиковых нагрузок;
✅ получить отказоустойчивое резервное хранилище данных;
✅ быстро тестировать гипотезы и новые продукты.

Запись вебинара и презентация будут доступны всем, кто зарегистрируется на мероприятие. Вы сможете вернуться к полезным материалам в удобное для вас время.

▶️ Зарегистрироваться на вебинар
▶️ Подписаться на Telegram канал

Свежая презентация про Databricks (Spark) - Driver & Memory Overload:

• What causes Driver overload
• What causes Executor overload
• How to distinguish between Driver and Executor overload
• How to troubleshoot Driver Overload
• How to troubleshoot Executor Overload
• Discussion of Overload scenarios

Станьте специалистом широкого профиля в работе с данными — научитесь разрабатывать архитектуру данных на курсе Яндекс Практикума.

Выпускники смогут:
◾️ проектировать хранилища и пайплайны;
◾️ использовать инструменты DE: оркестраторы, контейнеры и не только;
◾️ работать со стриминговой обработкой данных и облачными хранилищами;
◾️ создавать хранилища Data Warehouse и Data Lake.

Что будет на учёбе:
— Реальные рабочие задачи и командные проекты.
— Код-ревью и персональные советы от действующих инженеров данных.
— Вебинары и продакшн-опыт от экспертов в инженерии данных.

→ Приходите учиться, если хотите развить свои компетенции или перейти на должность Data Engineer.

Amazon выпустил курс - Deep Dive Generative AI Foundations on AWS

Отлично мужичок суммировал - always remember…you’re not a person…you’re not “family”…you’re a line item…an expense…on a giant spreadsheet.

Все же любят Excel!😁

Но не только в компании 5000+ людей, а наверно в любой, где 30+.

Замечательная динамика рынка, чтобы удвоить стоимость акций, надо уволить кучу людей, потом снова нанять, снова уволить и нанять, в перерывах фиксировать прибыль. 💸

Все чаще вижу упоминание про модель (хранилища) данных. Если с развитием облачных вычислений, можно было забить на модель данных и просто все сложить в одну большую таблицу -> и так сойдет, и работало все быстро.

Теперь все чаще возникают вопросы, про качество данных, удобство пользователей, документацию и их (данных) соответствие целям организации.

it’s best to view dimensional modeling purely as a framework for figuring out how the business actually functions day-to-day and expressing that through data structures.

Это очень сложный процесс взять данные из источников и создать модель, которая будет соответствовать бизнес процессу и отвечать на поставленные вопросы, при этом еще должна масштабироваться.

Вообще на русском есть ресурсы про моделирование данных? На datalearn у нас было несколько хороших вебинаров. А есть еще чего?