Хотите узнать, как улучшить пользовательский опыт? Анализ поведения пользователей - вот что вам нужно!

Присоединяйтесь к нашему вебинару, где мы расскажем:

🔸 Почему анализ поведения пользователей на сайте и в приложении так важен;

🔸 Какие бизнес-цели можно достичь с помощью анализа поведения (увеличение конверсии, сокращение оттока, улучшение пользовательского опыта);

🔸 Как использовать маркетинговые и продуктовые воронки для решения разных бизнес-задач;

🔸 Какие инструменты для анализа поведения предоставляет MyTracker;

🔸 Как исследовать пути пользователей с помощью нового инструмента "Пути".

Не упустите возможность узнать, какие изменения необходимо внести в ваш продукт, чтобы привлечь больше клиентов, повысить удержание пользователей и увеличить прибыль.

07.12 | 14:00 по Мск
Регистрируйтесь на вебинар уже сейчас!

Реклама. tracker.my.com. ИНН 7743001840

Можете проверить какой у вас Score на резюме https://resumeworded.com/upload-resume.php

У меня 59 из 100.

В MyTracker появилась аналитика заказов и товаров для онлайн торговли. Теперь с помощью инструмента Ecommerce вы можете:

✅Анализировать доход по заказам и товарам интернет-магазинов.
✅Получать данные о процессе оформления заказа, оплате и возврате товаров.
✅Анализировать доходы по статусу заказа и оценивать эффективность рекламных кампаний.

Решение позволяет сравнивать заказы пользователей, которые перешли на сайт интернет-магазина из рекламы в разных каналах. Таким образом проще оценить, как окупаются инвестиции в продвижение и какие площадки работают эффективнее для привлечения клиентов.

Быстрый переход из других систем.
MyTracker поддерживает разметку событий DataLayer, поэтому при переходе из этих систем вам не придется размечать события заново — после подключения наша система начнет собирать данные автоматически.

Подключайте MyTracker и инструмент Ecommerce уже сейчас по ссылке.

Реклама. tracker.my.com. ИНН 7743001840

Из книги https://thetechresume.com/

Хотя я уверен, чтобы попасть в 30 резюме на HR screen качество вашего резюме не так сильно важно, если оно у вас уже более менее и вы не первый раз ищете. Но в целом хорошая визуализация

Отзыв от Екатерины, кстати это она переводила статью выше 1,5 года назад, и это реальная матрица инженера данных в Амазоне.

Привет! Меня зовут Екатерина, я из города Самара, мне 33 года. По образованию я инженер связи, после института работала по специальности. Потом ушла в декрет. На основную работу возвращаться не хотелось. Я мечтала стать аналитиком, но у меня не было ни опыта, ни образования)) пока сидела в декрете, начала проходить курс Data Learn, прошла первые три модуля. Было сложновато, приходилось дополнительно гуглить. Возможно это были очевидные вещи, но мне они были не знакомы)) стала на hh везде отправлять свое резюме, получила и много отказов, но и несколько тестовых. выполнила тестовое в компанию ВД ком. Компания - вендор для финансовой отчетности. И меня взяли на должность младшего аналитика! Конечно, первый год у меня зп была 50 тысяч рублей😊 но сейчас прошло время и меня повысили, даже пригласили из вендора перейти на штатную должность в банке. Спасибо Дмитрию за такой чудесный курс😊 и бесплатный!

Кстати, у меня тоже первый год было 50т рублей в качестве BI разработчика и первые 3 месяца я бесплатно работал, правда это был 2010 год.

#testimmonial

В субботу в Surfalytics мы с 0 разобрали Docker и контейнеры. Все смогли создать их Docker и Docker Compose и главное понять зачем он нужен в повседневной жизни аналитика или инженера.

Мурат сделал отличную фотку в тему контейнеров из окна.

В следующую субботу мы возьмем наши контейнеры и разверенем их в облаке, за одно узнаем наконец, что такое CI/CD процес и где же должен хоститься dbt и Airflow, которые пока у нас на локальных машинах, хоть и в докере.

Теперь файлы типа:
- Dockerfile
- docker-compose.yml
- requirements.txt
- .gitignore
- .pre-commit-config.yaml
- .github/workflows/pre_commit.yml

не должны больше пугать. Потому что хочешь не хочешь, мы все делаем через GitHub.

Таким образом я сделал контент для prerequisites к основному курсы (аналог datalearn):

- Just Enough IDE (VisaulCode)
- Just Enough CLI
- Just Enough GitHub
- Just Enough Docker

Осталось записать видео.

Так же независимо от меня, у нас 2-3 раза в неделю решается LeetCode задачки по SQL, Python.

По проектам у меня дальше план такой:

Data Engineering:
- Deploy containers on Azure/AWS
- Pytest for CI and pre-commit
- Apache Spark, Databricks, Delta Lake
- Trino
- BigQuery
- Kubernetes
- DuckDb
- Metlano/Airbyte
- Snowpark (Snowflake)

Analytics:
- Metabase
- Redash
- Looker
- Apache Superset
- Классно было бы добавить задачки по A/B тестам и примеры анализа дынных с использованием статистики

GenAI:
- Databricks, Azure, AWS entry level trainings

Так как я полностью закрыл пробел в Docker, Git, CLI, IDE то все проекты у нас будут +/- в одном и том же framework.

Сам концеп Surfalytics уже финализировался - What, How, Who, Why и сейчас Лала пересобирает сайт и оттачивает навыки UI/UX и product vision/product features на реальном продукте.

На новом проекте используем Trino на GCP поверх iceberg lakehouse. Все это живет на kubernetes. Сама компания занимается созданием High Frequency Trading решений для традиционных бирж и крипты, то есть трейдинг через код.

В качестве BI - Metabase, в качестве ETL Airflow + dbt.

Есть еще и Airbyte+BigQuery, но для локальных маленьких задач.

Trino, который произошел от Presto, был разработан в Facebook. Далее они ушли в open source и стали называться Trino. А коммерческая версия называется Starburst.

AWS Athena тоже использует Presto. Оказывается Teradata в своем время выделила 20 инженеров, которые контрибьютили в open source.

Сейчас читаю книгу по Trino - Trino: The Definitive Guide, 2nd Edition. В 1й главе книги очень классно рассказана история решения и развитие продукта.

В книге подробно рассказывают про функционал и много примеров. Я уже добавил в список проектов на Surfalytics на следующий год.

Есть ли у вас опыт работы с Trino? Как впечатление?

PS Linkedin сжалился надомной и выдал мне "Top Data Engineering Voice" хотя я уже ничего особого не делал для этого, кроме раз в день писал пост про Data Engineering. Не знаете кому ставить likes в Linkedin, ставьте мне! А я буду вам ставить=) Мне кажется это единственный вариант стать популряным в этой сети, когда люди начинают друг другу elevate content.

Давно уже пора чем-то заменить фанги, манги, на что-то другое. Вот уже и термин подоспел.

Уважаемый человек попросил расшарить вакансию, вакансия и видение мне очень понравилось, так что если кого заинтересует может откликнуться или написать напрямую Виталию. (@VitalyASazonov)

Ищу Директора центра аналитики данных в дирекцию управления данными Президентской Академии (РАНХиГС).

Чем предстоит заниматься: с начала операционка - дашборды руководителей и простые отчеты и аналитики. Быстрая организация всего этого.

Как это сделаем, полезем в отслеживание процессов обучения, адаптивку и ИИ.

В подчинении будут аналитики данных (4-5 для начала) и скрамер или продакт овнер для управления задачами - набирай команду единомышленников!
Стек: SuperSet, DataLens
Локация: МСК

Вакансия общая описана здесь: https://hh.ru/vacancy/89346257

Nearly 40% of Snowflake accounts also run Databricks.
About 46% of Databricks accounts run Snowflake.

То есть компании одновременно используют и Databricks и Snowflake.

Из статьи Connecting the dots on Snowflake’s Data Cloud ambitions

Интересная эволюция аналитического решения от Notion. Начали с современного решения Snowflake+Fivetran и перешли на Hudi + Spark.

Запись на linkedin https://www.linkedin.com/events/ahudiliveevent-notion-sjourneyt7138325735781400576/comments/

2 автора лучших книг по SDE best practices в 2023 году встретились пропустить по стаканчику.

Tidy First?: A Personal Exercise in Empirical Software Design

Messy code is a nuisance. "Tidying" code, to make it more readable, requires breaking it up into manageable sections. In this practical guide, author Kent Beck, creator of Extreme Programming and pioneer of software patterns, suggests when and where you might apply tidyings to improve your code while keeping the overall structure of the system in mind.

Instead of trying to master tidying all at once, this book lets you try out a few examples that make sense for your problem. If you have a big function containing many lines of code, you'll learn how to logically divide it into smaller chunks. Along the way, you'll learn the theory behind software design: coupling, cohesion, discounted cash flows, and optionality.

The Software Engineer's Guidebook: Navigating senior, tech lead, and staff engineer positions at tech companies and startups

In my first few years as a developer I assumed that hard work was all I needed. Then I was passed over for a promotion and my manager couldn’t give me feedback on what areas to improve, so I could get to the senior engineer level. I was frustrated; even bitter: not as much about missing the promotion, but because of the lack of guidance.

By the time I became a manager, I was determined to support engineers reporting to me with the kind of feedback and support I wish I would have gotten years earlier. And I did. While my team tripled over the next two years, people became visibly better engineers, and this progression was clear from performance reviews and promotions.

This book is a summary of the advice I’ve given to software engineers over the years – and then some more.

Все чаще вижу упоминание DuckDb и даже у нас на одном из проектов Security команда использует DuckDB вместо default Snowflake.

Multi-engine data stack

А еще из самого новенького заметил, что векторные БД становятся популярней, вот пример новой фичи у Databricks - Introducing Databricks Vector Search