Яндекс [Яндекс. Практикум] Аналитик данных [3

Профессия Аналитик данных (2019) — Нетология

Чему вы научитесь на курсе

— Работать с сырыми данными Информация для отчетов теперь у вас в руках. От получения данных из разных источников с помощью SQL до создания рабочих моделей и анализа с помощью Python.

— Работать с заказчиками данных Говорите с бизнесом на одном языке. Научим собирать и обрабатывать запросы на аналитику, предоставлять метрики в понятном виде и определять точку приложения усилий.

— Работать с Big Data Получайте конкурентное преимущество: лучшие компании работают с большими данными. Научим использовать в работе актуальные инструменты анализа данных: Hadoop и NoSQL.

— Выдвигать и тестировать гипотезы Берите в работу сложные задачи и будьте уверены в своих подходах к достижению цели. Научим приоритизировать гипотезы и подбирать эффективные инструменты для их проверки.

— Анализировать данные Понимание бизнеса позволяет расти быстрее и увеличивать

Для просмотра ссылок необходимо выполнить Вход или Регистрация

. Научим находить инсайты в данных и предлагать бизнесу оптимальные сценарии роста.

1. SQL и получение данных

составление SQL запросов к БД создание новых таблиц с помощью джоинов группировка и фильтрация данных из БД импорт и экспорт данных в БД изучение характеристик данных с помощью аналитических функций SQL использование PostgreSQL, MongoDB работа с разными форматами файлов

2. Python для анализа данных работа в Jupyter-Notebook работа с pandas в таблицах работа с матрицами и векторами в Python понимание основных математических понятий, лежащих в основе анализа данных работа с библиотекой numpy понимание основ описательной статистики проведение основных статистических тестов (z-test, f-test, chi-2 test) проектирование экспериментов подключение к БД из Python

3. Эксплоративный анализ и предобработка данных визуализация данных с помощью библиотек seaborn, plotly описание основных проблемы данных проверка данных на полноту, целостность, валидность, наличие шумов, ошибок и пропусков очистка данных с помощью numpy и pandas сокращение размерности данных алгоритмами PCA, LDA, NMF

4. Статистика для аналитиков Вы научитесь оценивать, связаны ли признаки, а также делать обоснованные выводы о том, значима ли эта связь статистически. Узнаете о статистических гипотезах, способах их проверки и об основных статистических критериях, которые для этого разработаны. Рассмотрите случайные события, их свойства и операции над ними.

5. Аналитика больших данных Часто аналитик данных нужен именно в тех компания, которые накопили свою big data, и аналитику нужно владеть не только стандартными инструментами вроде статистики и SQL, но и знать основные принципы работы с большими данными, иметь представление о компонентах экосистемы Hadoop и облачных платформах для реализации решений по big data. Обо всем этом мы поговорим в модуле про аналитику больших данных.

6. Работа в команде Вы научитесь работать в команде. Узнаете, кто является заказчиком аналитики в компании и как работать с разными типами заказчиков. Вы получите базовые знания об иерархии метрик, которые позволят вам говорить на одном языке с коллегами, выдвигать рабочие гипотезы и строить понятную отчётность.

Дипломная работа В рамках дипломного проекта вы примените полученные навыки для решения своих текущих профессиональных задач: это может быть дашборд с визуализацией ключевых бизнес-показателей, комплекс предложений по оптимизации стратегии компании, поиск и обоснование точек роста бизнеса и т. д. Вы получаете готовый кейс для уверенного роста и перехода на новую должность.

Вы освоите системный и бизнес-анализ, чтобы помогать компаниям принимать стратегические решения и увеличивать прибыль. Освоите профессию с нуля и сможете устроиться на работу через полгода после начала обучения.

Бизнес-аналитик погружается в экономику, финансы, организационные процессы компании, помогает решать стратегические задачи и выводит бизнес на новый уровень.

На курсе вы получите инструменты и навыки для запуска новых бизнес-процессов и оптимизации существующих.

Бизнес-аналитики востребованы в коммерческих компаниях: от IT и консалтинговых до торговых, строительных и производственных.

Кому подойдёт этот курс:

Студентам и новичкам в бизнес-аналитике

Освоите бизнес-аналитику с нуля: научитесь понимать экономику компании, оптимизировать процессы и программировать на Python. Сможете начать карьеру сразу после окончания обучения.

Разработчикам, которые хотят сменить профиль

Научитесь анализировать работу компании, улучшать эффективность процессов с помощью программирования. Сможете сменить профессию и использовать опыт разработчика как преимущество.

Научитесь углубляться в бизнес-процессы и помогать компаниям повышать эффективность работы, поднимать продажи и сокращать издержки. Прокачаете навыки работы с данными и сможете претендовать на повышение.

Продактам, руководителям проектов и направлений в разработке

Посмотрите на продукт с точки зрения аналитики, поймёте, как его развивать и увеличивать прибыль.

Познакомитесь с практикой лучших компаний, научитесь внедрять IT-системы в работу компании и опираться на бизнес-аналитику в управлении.

Продающая страница и подробное описание курса

Ссылка на изучение этого материала доступна только зарегистрированным пользователям сайта. Регистрация на сайте бесплатная и не займет много времени. Если у Вас уже есть аккаунт — Вы можете авторизоваться.

Актуальный адрес форума OPENSSOURCE — s2.openssource.cc

Статья для тех, кто хочет стать аналитиком данных, продуктовым, маркетинговым или веб аналитиком.

Я расскажу про то, как я изучала аналитику с нуля самостоятельно на примере нескольких навыков, нужных аналитику. Порекомендую бесплатные курсы (в том числе от лучших университетов мира — Harvard, Stanford и других). Сразу скажу, возможно такой путь подойдет не всем и моей целью не является доказать, что именно так и нужно. Я просто поделюсь своим опытом.

Свой путь в аналитике я начала со стажировки и последующей работы в рекламном агентстве и продолжаю в IT компании. На стажировку я попала путем простого поиска вакансий на hh, опыта в аналитики ранее у меня не было.

В первое время я много изучала рынок — что вообще нужно аналитику уметь и знать, какие бывают аналитики, какие есть платные и бесплатные курсы, какие программы они предлагают и тд. Много ходила на собеседования. Так у меня появился четкий план развития в аналитике.

Первые шаги

На стажировке в агентстве первым делом я познакомилась с инструментами веб аналитики (Яндекс Метрикой, Google analytics, GTM). Сразу скажу, что данные инструменты нужны не всем «видам» аналитиков, но большинству, поэтому упомяну их.

Большой плюс в том, что Яндекс и Google предоставляет много информации по своим инструментам: курсы, видео. Есть также различные чаты, где можно задавать вопросы.

Я смотрела курсы, практиковала (настраивала аналитику для клиентов агентства и делала различные анализы с помощью GA и ЯМ), задавала кучу вопросов в чатах и знакомым аналитикам из других агентств. Поэтому достаточно быстро изучила их и решила пойти дальше.

Дашборды

И приступила к изучению дашбордов. Я думала, что дашборды — это что-то сложное и тот, кто умеет их строить — невероятные технари. Спойлер: нет.

Свой первый дашборд построила за 2,5 недели, при этом «построению» я уделяла не весь день, а от 1 до 5 часов в день.

В компании использовали сервис Power BI, у которого есть свои отличные курсы. Я изучала кусок информации — применяла, изучала — применяла. И также задавала много вопросов в чате Power BI в телеграме, мучала подрядчиков, которые предоставляли нам коннектора и умели работать с Power BI.

Как только я построила свой первый дашборд, мой руководитель решил, что теперь мы будем делать дашборд для каждого клиента. Чтобы сэкономить время, я сделала единый шаблон визуализации, куда подставляла датасеты конкретного клиента и собирала дашборд буквально за несколько часов.

А еще я поняла, что +/- все системы для построения дашбордов похожи и владея одной, можно достаточно быстро перейти на другую систему.

А/Б тестирование

А/Б тестов агентство не делало. Но было много внутренних проектов, под которые создавались отдельные сайты, и я решила сделать первый А/Б тест для проекта по найму персонала.

Системы А/Б тестирования соответсвенно тоже не было, поэтому я изучила и использовала Google Optimize.

SQL

Прямых задач на SQL у меня также не было, поэтому я сказала руководителю, что могу брать такие задачи и вскоре одна появилась. Правда она оказалась сложнее, чем я думала, а клиент ожидал, что мы сделаем ее за день, поэтому задача сорвалась.

Но я решила сама включать SQL в свой ежедневный распорядок, ведь одна база данных точно у нас была: я писала SQL запросы и вытаскивала данные, параллельно заканчивая изучение бесплатного курса-тренажера на Stepik (начала я его изучать в спокойном режиме за 2 месяца до применения).

Чтобы утвердиться в своих знаниях, прошла сертификацию по SQL на hakerrank.

5 лучших на мой взгляд бесплатных курса по SQL приводила в посте:

Как обучиться SQL бесплатно?Ниже привожу только те курсы и платформы, которые использовала сама.

Интерактивный тренажер по SQLВ курсе большинство шагов — это практические задания на создание SQL-запросов. Минимум теории.

Этого курса может быть вполне достаточно для начала, далее все дело практики и обращения в интернет по неизвестным вопросам.

Курс по SQL в notion8 уроков с практическими задачами. Я использовала его в в качестве дополнительных материалов.

Введение в базы данныхИспользовала курс в качестве дополнительных материалов, смотрела в нем отдельные интересующие меня темы по базам данных.

Изучение SQL для начинающихНебольшой курс, включающий только основы работы с SQL. Иногда некоторые темы хочется услышать, а не прочитать, поэтому в этом смысле курс хорош.

Тренажер SQL на hakerrankТренажер с реальными задачами. Есть бесплатная сертификация для каждого из уровней: basic, intermediate, advanced. Есть челленджи разного уровня для прокачки скиллов и подготовки к сертификации. Использовала его чтобы «подтянуть» уровень.

Спрашивайте советаСпрашивайте совета у тех, кто уже разбирается в SQL или также изучает его. Например, в телеграме есть чаты, где можно получить ответ на свой вопрос.

Список таких чатов писала в этом посте.

Python

Python мне еще с самого начала казался самым сложным и каким-то недосягаемым из всех инструментов. И также в спокойном режиме я начала изучать самые основы на бесплатном курсе на Stepik еще за за несколько месяцев до применения. Но тогда еще так и не понимала особо, как он применяется в аналитике.

Курс был про основы языка, аналитики там не было. А вот аналитику с помощью Python я уже изучала на практике. В какой-то момент я почему-то решила, что теперь все задачи надо делать непременно в Python, других вариантов не рассматривала.

Чтобы решить первую задачу, искала различные примеры анализа данных на Python (преимущественно смотрела на английском примеры в google collab) и применять куски кода для своего анализа. Первые несколько дней мучали постоянные ошибки кода, которые несмотря на описание решений в интернете, я не понимала и на исправление уходили часы. Но через неделю все оказалось настолько ясным, что я как-то даже не ожидала.

Еще по некоторым вопросам, связанным с SQL и Python я несколько раз брала платные недорогие консультации у людей, которые разбираются в вопросе, это помогало быстрее разрешить проблемы, которые я сама решала бы часами. Также «консультанты» дали мне подтверждение, что я двигаюсь в правильном направлении, подкидывали мне идеи, как еще можно сделать. Это пожалуй, единственное, что было платным, но стоило это не дорого.

В посте приводила хорошие бесплатные курсы по Python:

Как обучиться Python бесплатно?Ловите подборку полностью бесплатных курсов, которые изучала/изучаю сама:

Поколение Python: курс для начинающихХороший базовый курс. Минимум теории, максимум практических упражнений в тренажере. Рассказывает об основных типах данных, конструкциях и принципах структурного программирования.

Анализ данных с использованием Python от IBMIBM — это один из крупнейших в мире поставщиков программного обеспечения. На английском, но есть русские субтитры. Вы узнаете, как подготовить данные к анализу, выполнить простой статистический анализ, визуализировать данные, cпрогнозировать тенденции на основе данных и многое другое!

Введение в анализ данных на Python от VKVK в серии видео на youtube рассматривают анализ данных с помощью Python: библиотеки, визуализацию, временные ряды и тд.

Визуализация данных с помощью Python от IBMОсновная задача курса научить выбирать данные, которые на первый взгляд кажутся малозначимыми, и представлять их в том виде, в котором они будут иметь смысл. Курс на английском, есть русские субтитры

Data Analysis with Python от freeCodeCampВы узнаете, как читать данные из различных источников, как использовать библиотеки, такие как Numpy, Pandas, Matplotlib и Seaborn, для обработки и визуализации данных. Курс на английском.

Базовые курсы

Перед поступлением на стажировку я не изучала вообще никаких курсов, так как впринципе тогда не планировала быть аналитиком (и это уже другая история). Поэтому приступила уже в процессе. Базово мне помог большой бесплатный курс от Google по аналитике данных. Но есть также много других бесплатных, в том числе от Harvard, Stanford, MIT и других лучшие университетов мира. Ссылки на некоторые курсы давала в посте:

10+ бесплатных курсов по аналитике данных от Harvard University, Google, IBM и другихСейчас много платных курсов по аналитике данных, качество которых очень низкое. Но в то же время есть бесплатные курсы от лучших университетов и зарекомендовавших себя международных платформ, о которых никто не знает.

HARVARD UNIVERSITYData Science: Wrangling. На курсе научитесь обрабатывать и преобразовывать необработанные данные в форматы, необходимые для анализа.

Data Science: Visualization. Изучите основные принципы визуализации данных.

Data Science: Machine Learning. На курсе изучите машинное обучение. Создатите систему рекомендаций фильмов и изучите научные основы одного из самых популярных и успешных методов обработки данных.

И другие курсы от университета

GOOGLE DATA ANALYTICS Professional CertificateВ этой программе вы освоите востребованные навыки, которые помогут вам подготовиться к работе менее чем за 6 месяцев. Никакой степени или опыта не требуется. Курс состоит из 8 подкурсов, посвященных конкретной теме в аналитике данных.

Курс состоит из нескольких частей: введение, визуализация данных, основы Python, SQL, анализ данных с помощью Python, визуализация с помощью Python, итоговый проект.OPENLEARNБесплатный восьминедельный курс OpenLearn по кодированию «Учитесь кодировать для анализа данных» дает четкое представление об основных концепциях программирования и анализа данных, и вы даже сможете писать простые аналитические алгоритмы в среде программирования.

UDEMYUdemy предлагает тысячи курсов по анализу данных и науке о данных от различных загрузчиков. Это не курсы от Harvard, Google и IBM, однако можно найти что-то полезное для себя.

CAREER FOUNDRYБесплатный краткий курс по аналитике данных CareerFoundy, состоящий из 6 частей, идеально подходит, если вам нужно легкое введение в аналитику данных.

Резюмирую

• Я четко понимала, какие навыки нужны, для этого изучала рынок, ходила на собеседования.
• Изучала курсы, материалы по каждому навыку и применяла на практике. Изучала — применяла. И так регулярно. По каждому навыку бывало просматривала по несколько курсов, так как в каждом материалы часто представлены по разному.
• Еще раз повторю: практиковала. Для этого у меня была работа. Если бы было так, что я уже изучала, но работу пока не нашла, то я бы использовала различные дата сеты из интернета и училась на них. А если бы у меня была другая работа, не связанная с аналитикой, то я бы находила в этой работе способы применить аналитику. Ведь по сути и моя работа изначально была не настолько аналитичной и от меня многое из описанного даже не требовали, но я это самостоятельно ввела в свою практику.
• Очень много спрашивала: в специальных чатах, у знакомых аналитиков, подрядчиков, брала несколько платных консультаций.

Сейчас многие интересуются профессией аналитик данных. Более подробно о навыках и знаниях, которые требует от аналитика рынок и как их получить писала в статье «Как обучиться аналитике бесплатно».

В этой статье привожу еще ряд бесплатных курсов, которые помогут продвинуться в аналитике. Если вы знаете классный (бесплатный) курс по аналитике — пишите в комментариях, дополню им статью.

Анализ данных просто и доступно

Курс знакомит студентов с основами анализа данных.

Рассматриваются исследования и примеры из жизни, в которых использовался анализ данных. В курсе есть задачи по анализу данных.

Введение в аналитику

Бесплатный курс для тех, кто хочет попробовать себя в аналитике. Познакомитесь с востребованными профессиями в сфере аналитики, пройдёте тест на профориентацию и определите, какое направление подходит вам больше всего.

Коллекция обучения по аналитике данных от Power BI

Множество мини-курсов от платформы для создания дашбордов Power BI, в основном связанных с этой платформой и визуализацией данных.

Google Data Analytics Professional Certificate

Базовый курс по анализу данных на английском от Google. Навыки, которые вы приобретете, будут включать: очистку данных, решение проблем, критическое мышление, этику данных и визуализацию данных.

Big Data и Data Science

Курс расскажет, что такое Big Data и Data Science, чем занимаются специалисты по анализу данных и почему они так востребованы сейчас. После прохождения программы вы поймете, что Data Science — это не страшная, а очень интересная и нужная область знания, и сможете самостоятельно работать с данными на базовом уровне.

Анализ данных в Google analytics

Научитесь настраивать и работать с Google Analytics, собирать и анализировать данные.

Основы работы с данными

Курс охватывает все ключевые аспекты работы с данными. Он познакомит вас с главными элементами предметной области и поможет сделать первые шаги в этой сфере.

Введение в базы данных

Знакомство с методами структурированного хранения данных, основами SQL, принципами использования баз данных в приложениях, обзор нереляционных способов хранения данных

Курс знакомит слушателей с основными принципами работы со структурированными данными в реляционной модели, учит проектировать данные, описывать объекты базы данных в терминах реальной СУБД, составлять запросы на языке SQL, использовать представления, процедуры, функции и триггеры, создавать индексы, управлять конкурентным доступом к данным и манипулировать механизмом транзакций

Анализ данных в R

В рамках трёхнедельного курса рассматриваются все основные этапы статистического анализа R, считывание данных, предобработка данных, применение основных статистических методов и визуализация результатов. Слушатели научатся основным элементам программирования на языке R, что позволит быстро и эффективно решать широчайший спектр задач, возникающих при обработке данных.

Интерактивный тренажер по SQL

В курсе большинство шагов — это практические задания на создание SQL-запросов. Каждый шаг включает минимальные теоретические аспекты по базам данных или языку SQL, примеры похожих запросов и пояснение к реализации.

«Поколение Python»

Курс с кучей тренировочных задач, удобный как для самостоятельного изучения. Рассказывает об основных типах данных, конструкциях и принципах структурного программирования

Большая подборка для аналитиков данных, продуктовых аналитиков, веб аналитиков, маркетинговых аналитиков и особенно тех, кто хочет ими стать!

Все материалы бесплатны! (кроме покупки книг)

Подборка составлена по областям знаний, которые нужны аналитику, чтобы быть востребованным на рынке.

Обязательно сохраняйте и пересылайте друзьям!

Общие курсы

Дают базовое понимание.

• Основы работы с данными (Ранхигс)
• Big Data и Data Science: начни погружение с нуля (Русская школа программирования)
• Big Data и Data Science: перейди на новый уровень (Русская школа программирования)
• Введение в аналитику (Skillbox)
• Анализ данных просто и доступно (Игорь Клейнер)
• Введение в Data Science и машинное обучение (Анатолий Карпов)
• Игровая аналитика. От основ к продвинутым методам (Devtodev)
• Заговори на языке данных (Data Yoga)
• Digital-аналитика (This is data)

• Сертификация по продуктовой аналитике (Mixpanel)
• Data Science: Wrangling (Harvard university)
• Data Science: Machine Learning (Harvard university)
• Principles, Statistical and Computational Tools for Reproducible Data Science (Harvard university)
• Data Science: Linear Regression (Harvard university)
• Google Data Analytics Professional Certificate
• Data Analytics Basics for Everyone (IBM)
• Learn to code for data analysis (OpenLearn)
• Introductory Data Science Courses (Dataquest)
• Бесплатные онлайн курсы по аналитике данных от Udemy
• Курс по аналитике данных (CareerFoundry)

Блоги компаний по аналитике

• Booking.Datascience
• B.log
• Netflix Technology Blog
• Stack Overflow blog
• Research at Yandex
• Data / ML blog Uber

Книги

• Data Science. Наука о данных с нуля. Джоэл Грасс
• Теоретический минимум по Big Data. Всё что нужно знать о больших данных. Су Кеннет
• Игра в цифры. Как аналитика позволяет видеоиграм жить лучше. Василий Сабиров
• Наука о данных. Брендан Тирни
• Как вытащить из данных максимум. Навыки аналитики для неспециалистов. Джордан Морроу
• Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные. Роман Зыков
• Аналитика. Маленькое тайное знаньице
• Product Analytics for Dummies (Amplitude)

SQL и базы данных

Курсы на русском языке:

• Интерактивный тренажер по SQL
• Введение в базы данных
• SQLite на практике
• Базы данных
• SQL Учебник

Курсы на английском языке:

• Khan Academy
• SQL for Data Science (IBM)
• SQL Tutorial (SQL ZOO)
• Intro to SQL (Kaggle)
• Advanced SQL (Kaggle)

Дополнительно для «оттачивания» навыков.

• Hakerrank
• SQL EX
• Strata scratch
• SQLBolt
• W3schools

• SQL. Сборник рецептов. Энтони Молинаро
• SQL для чайников. Аллен Тейлор
• Освой самостоятельно SQL за 10 минут. Бен Форта
• Освой самостоятельно SQL за 24 часа. Рональд Плю
• Изучаем SQL. Алан Бьюли
• Practical SQL. Anthony DeBarros
• SQL for Data Analysis. Cathy Tanimura

Статистика

• Статистика и котики. Владимир Савельев
• Как лгать при помощи статистики. Дарелл Хафф
• Голая статистика. Чарльз Уилан

• Data Science: Visualization (Harvard university)
• Data Visualization (Kaggle)
• Data Visualization and Building Dashboards with Excel and Cognos (IBM)
• Data Analytics and Visualization Capstone Project (IBM)
• Наука о данных: визуализация (Harvard university)
• Анализ и визуализация данных с помощью Power BI (Davidson)
• Основы создания дашбордов в Microsoft Excel (Jordan Goldmeier)
• Визуализация данных и создание информационных панелей с помощью Excel и Cognos (IBM)

• Говори на языке диаграмм. Пособие по визуальным коммуникациям. Джин Желязны
• Дашборд для директора. Алексей Колоколов
• Нейтан Яу «Искусство визуализации в бизнесе»
• Information Dashboard Design, Stephen Few
• Storytelling with Data, Cole Nussbaumer Knaflic
• The Big Book of Dashboards, Andy Kirk

• «Поколение Python»: курс для начинающих 1 часть, 2 часть
• Питонтьютор. Бесплатный курс по программированию с нуля
• Программирование на Python (Bioinformatics Institute)
• Курс Python для начинающих аналитиков (Skypro)
• Введение в анализ данных на Python (Mail.ru Group, МГУ им. М.В. Ломоносова)
• Python для работы с данными (Анатолий Карпов)
• Как научиться разработке на Python: новый видеокурс Яндекса

• Анализ данных с использованием Python (IBM)
• Intro to Programming (Kaggle)
• Python (Kaggle)
• Data Cleaning (Kaggle)
• Pandas (Kaggle)
• Machine Learning Explainability (Kaggle)
• Визуализация данных с помощью Python (IBM)
• Анализ данных с помощью Python (freeCodeCamp)
• Python Basics for Data Science (IBM)
• Analyzing Data with Python (IBM)
• Visualizing Data with Python (IBM)

• Python и машинное обучение. Себастьян Рашка
• Python и анализ данных. Уэс Маккинни
• Data Science from Scratch. O’Reilly Media

• Курс «A/B-тестирование» (Hippo Insurance и Dynamic Yield)
• А/б тестирование сайта или лендинга — практическое руководство (Tilda)

• A/B Testing for Business Analysts (Udacity)
• A/B Testing & Optimization Course (XP2)
• Advanced Experimentation Course (XP2)

• А/Б тестирование. Дэн Сирокер, Пит Кумен
• Доверительное А/Б тестирование. Сюй Я., Тан Д., Кохави Р.

• А/B тестирование с помощью Python (Skypro)
• Как разрабатывать сотни A/B экспериментов (Циан)
• A/B тесты и как мы их готовим (Яндекс Практикум)
• Как устроено A/B-тестирование в Авито
• A/B-тестирование: как сделать так, чтобы оно заработало (Анатолий Карпов)
• A/B-тестирование: что это, зачем нужно и как проводить (Skillsetter)
• A/B тестирование. Тест для пропорций (Computer Science Center)
• A/B ТЕСТИРОВАНИЕ: Почему никто не делает его правильно? (Noukash)
• Блог с полезными статьями по тестированию
• Switchback-тестирование. Как бороться с социальными эффектами в A/B-тестах (EXPF)
• Switchback-эксперименты в Ситимобил. Эпизод 1: Скрытая сила switchback
• Experiments at Airbnb
• A/B тестирование: 70 ресурсов, которые послужат хорошим стартом для начинающих

Системы веб аналитики

• Google аналитика. Google имеет обучающий центр Skillshop, где можно обучиться старой версии Universal analytics (ее перестанут поддерживать в июне 2023 года) и новой версии Google Аналитика 4. Есть тестовый аккаунт для той и другой. Как получить тестовый аккаунт.
• Google Tag manager — менеджер тегов.
• Google analytics course (Школа веб-аналитики Андрея Осипова)

Чаты и каналы в телеграме для помощи с текущими вопросами

• Power BI
• Postgre SQL
• MS SQL
• Обучение SQL
• Python
• Яндекс.Метрика
• Мой телеграм канал по аналитике

Другое

• A guide to product metrics (Mixpanel)
• Как выучит SQL быстрее?
• Как искать прокси-метрики в продуктах (Матемаркетинг)
• Towards universal event analytics – building an event grammar
• Measuring Metrics (Microsoft Corporation)
• Ultimate Guide to Product Analytics (TechMagic)
• Observations on Data, Metrics & Goals (Dan Hill)
• Как выбрать правильные метрики для продукта (Анна Булдакова)
• Как выбрать метрики для продукта: разбираем на примерах (Skillbox)
• Announcing Growth Model v2.0 (Chris More)
• Quick Ratio: или как понять растет ли ваш продукт? (Paul Levchuk)
• Темная сторона метрик (Матемаркетинг)

Мой телеграм канал с подборками классных материалов по аналитике и поиску работы в аналитике

Вы используете устаревший браузер. Этот и другие сайты могут отображаться в нём некорректно.Вам необходимо обновить браузер или попробовать использовать другой.

Администрирование [skillfactory] Программа специализации «Аналитик данных»

Аналитики нужны во всех сферах бизнеса: от маркетинга и продаж до разработки продуктов, от финансов до управленческих решений. Только за последнюю неделю на HH.ru открылось более 1500 вакансий аналитика, при этом инструменты нужны и для многих других позиций.

Яндекс, Сбербанк, Mail.ru, Ростелеком, РЖД и многие другие компании ищут специалистов по аналитике. Ритейл, киберспорт, путешествия, образование, медицина — грамотный анализ информации нужен вне зависимости от индустрии.

Похожие темы из этого раздела:

спасибо! вполне себе интересный и полезный материал!

Яндекс [Яндекс. Практикум] Аналитик данных [3/6] (2021)

Аналитик данных извлекает из данных смысл: структурирует их, формулирует и проверяет гипотезы, находит закономерности и делает выводы. Его работа помогает принимать решения в бизнесе, управлении и науке. На курсе мы хотим научить вас пользоваться основными инструментами для получения профессии: Python и его библиотеки, Jupyter Notebook, SQL.

71,1% выпускников трудоустраиваются
Мы делаем всё, чтобы студенты нашли новую работу после обучения: выдаём официальный диплом, учим собирать портфолио проектов, помогаем с поиском работы.

71,1% выпускников находят работу, большинство из них — за 4 месяца после выпуска. Институт образования НИУ ВШЭ подтвердил данные через исследование трудоустройства выпускников.

В этом видео, мы разберем план обучения, по которому я бы учился data science, если бы начинал сейчас. Все ссылки на курсы ниже или в описании к видео. Все ресурсы на русском языке и абсолютно бесплатные.

Правила сообщества

Здесь вы можете свободно создавать посты по теме Искусственного интеллекта. Добро пожаловать 🙂

— Делиться вопросами, мыслями, гипотезами, юмором на эту тему.

— Делиться статьями, понятными большинству аудитории Пикабу.

— Делиться опытом создания моделей машинного обучения.

— Рассказывать, как работает та или иная фиговина в анализе данных.

— Век жить, век учиться.

I) Невостребованный контент

I.1) Создавать контент, сложный для понимания. Такие посты уйдут в минуса лишь потому, что большинству неинтересно пробрасывать градиенты в каждом тензоре реккурентной сетки с AdaGrad оптимизатором.

I.2) Создавать контент на «олбанском языке» / нарочно игнорируя правила РЯ даже в шутку. Это ведет к нечитаемости контента.

II) Нетематический контент

II.1) Создавать контент, несвязанный с Data Science, математикой, программированием.

II.2) Создавать контент, входящий в противоречие существующей базе теорем математики. Например, «Земля плоская» или «Любое действительное число представимо в виде дроби двух целых».

II.3) Создавать контент, входящий в противоречие с правилами Пикабу.

III) Непотребный контент

III.1) Эротика, порнография (даже с NSFW).

За нарушение I — предупреждение

За нарушение II — предупреждение и перемещение поста в общую ленту

За нарушение III — бан

Лучшие посты за сегодня

17 часов назад

Деньги это хорошо!⁠

Если вы говорите, что деньги не важны, то вы лицемер!

Деньги это хорошо, деньги не делают человека счастливым, но они создают плодородную почву для счастья, за деньги не купишь любовь, но создашь условия для ее роста. За деньги не купишь здоровье, но купишь спокойствие, и уровень медицинского обслуживания, которые являются залогом здоровья.

И самый прекрасный товар, который я могу купить за деньги, это время. Я могу вырвать у системы своих близких и любимых мне людей, проводя с ними больше времени.

Если вы богатеете и при этом никто не пострадал, то это прекрасно!

Деньги это хорошо!

Ответ на пост «Семейный психолог Алексей Капранов объясняет, почему российская семья находится в кризисе и что с этим делать»⁠

Где то выше был пост про деньги, хороший пост. Так вот блять, ключевая проблема — безденежье, порождающее ежедневный стресс и бытовуху. Нет денег — не чувствуешь себя защищенным. Ломается психика. Женщина после работы ежедневно хуярит вторую смену дома, мужчина вместо того чтоб заполнить свободное время любым хобби — подбухивает, так как считает что это помогает в борьбе со стрессом. Везде нужны бабки. Если их нет, никакой блять брак не выдержит в семье озлобленных и нереализованных людей. Нет культуры потребления, нет финансовой грамотности. Поэтому и разводы. Какая любовь и возвышенные чувства, если не закрыты базовые потребности. Какие цветы если можно купить продуктов на несколько дней. Короче не спорьте. Мы в массе своей нищие и в прямом и переносном смысле. У меня есть примеры с двух сторон. Большинство проблем могли бы быть решены деньгами, но если их нет — любви и химии пиздец

15 часов назад

Я не хочу покупать геморой за свои деньги.

Сберовцы, смотрите сами эту рекламу, и не забудьте засунуть эту приставку себе в жопу.

Может кому и пригодится эта информация.

16 часов назад

Ответ на пост «Двухсторонний (проходной) выключатель»⁠

Самая простая для понимания схема для тех, кто зашёл в оригинальный пост именно за проходным выключателем

10 секунд чтобы убежать⁠

Выблядки избили одноклассника, прыгали на нем, а за тем дали 10 секунд на побег. Видео с закрытой группы в VK так что слил как мог

Охотится⁠

Маленькая девочка пропала после того, как её мама была найдена мёртвой под окнами многоэтажки.

Женщина погибла сегодня утром, предварительно, выпала с 8-го этажа на Заречной улице. Её трёхлетняя дочь Полина пропала без вести. В данный момент следователи проверяют камеры. Предварительно, на записях зафиксировано, что мать с дочерью в подъезд заходили вместе, но на улицу малышка не выходила. Полиция обошла все подъезды и ближайшие подвалы.

Сестра погибшей утверждает, что Наташа (так звали погибшую) приехала с ребёнком из Луганска к родственникам и страдала ПТСР (посттравматическое расстройство).

О местонахождении ребенка неизвестно с 17 апреля, когда в последний раз Полина была запечатлена на камерах в подъезде вместе с мамой.

upd:Тело трехлетней Полины обнаружено в полом пространстве под плитой балкона второго этажа над козырьком подъезда, с травмами, характерными при падении с высоты. Предварительно, после падения она еще некоторое время была жива и смогла отползти от тела матери. Поэтому сразу её и не обнаружили.

Ответ на пост «Не хотят работать за 3 копейки, совсем оборзели!»⁠

Ох уж эта молодеж, наглая и виноватая во всем! Мы к ним всей душой, а они вон оно как.

Помню, как я вернулся в 2005 году из армии в свой маленький город. У нас градообразующие предприятие живет госзаказами на оборонку. То густо, то пусто. Образование которое я получил до армии — повар-кондитер. За два года город изменился. А я так же вернулся жить в комнату в комуналке в бараке с выпивающей матерью. Человек у которого я трудился (параллельно с учебой) поваром до армии, погиб в аварии.

Стал искать место трудоустройства. Конечно же пришли из милиции, «Не желаете ли?» Я решил, что стану милиционером! Служил ВВ МВД, даже ходил в такой же форме. Надо пройти медкамиссию, психолога, и в облостной центр за результатами. На комисси один врач сказал, что не может пропустить меня по здоровью. Врач КВД! Печать я, говорит, тебе не могу поставить. А без всех печатей на обходнике ни как. У тебя, говорит,  папиллома, сначала надо удалить. Бесплатно — очередь, а денег у меня нет. Ждал очередь. Пока ждал устроился на базу местной торговой сети, фасовать крупы, клеить этикетки. Неделя в день, неделя в ночь. Пропустил очередь, забил устраиваться в милицию. Позже подал документы на службу по контракту, вместе со своим знакомым. Он надоумил, у него там у родителей кто то знакомый был. Его взяли, мне отказали. Уволился из торговой сети, пошел работать в столярку, снял квартиру.

На дворе 2006. В городе появляются талантливые бизнесмены ровестники, которые открывают автосалоны, кафе. Я реально не вдупляю, кааак?  Уже позже узнаю о кинутых клиентах автосалонов и о «непростых» родителях этих бизнесменов. А пока завидую, параллельно смотрю голливудские  фильмы, мечтаю «зажить хорошо».

На завод вроде намечается заказ. Многие ломятся учениками, скоро будет много денег в городе. Но! На заводе есть один цех, где зарабатывают хорошо и туда не попасть. Остальные цеха зарплатами не восхищают. Учеником — это несколько месяцев работать «за еду», сдать на разряд и получать маленькую зарплату. Меня не устраивает, т.к. за съем жилья платить будет нечем.

В столярке начинается финансовый кризис, ухожу работать в кафе поваром. Денег как было чуть меньше чем впритык, так и остается.

На завод приходит заказ. В городе появляется много новых машин. Но те кто шли учениками так и ходят пешком. Так же на заводе появляется много сторонних фирм, которые работают на этом же заказе. Учеников продолжают набирать. Много моих знакомых уже там работают. Кто то из них взял телефон с цветным экраном и полифонией в кредит под 50% годовых. И вроде бы, жизнь у них налаживается как бац! Заказ сдан, денег нет, все на минималку.

На дворе 2008 я в поисках бОльшего заработка уже работаю экспедитором, позже водителем. За время работы в кафе хватило денег получить водительское удостоверение. В городе много продается двухгодовалых машин  т.к. люди не могут их содержать. Но я у знакомых купил в рассрочку ГАЗ 3102 1996 г.в. Живу не один, снимаем двушку.

Так же в 2008 мать переезжает в маневренный фонд, барак признан, наконец то, аварийным. Дают две маленькие комнаты 8 и 10 кв/м  в замен 16. В одной из них я начну жить с 2009, после продолжительной черной полосы.

В конце 2009 устраиваюсь на предприятие, на котором, поменяв несколько специальностей, работаю до сих пор. Жилье, две машины, заграница с женой, все уже после 30.

Сейчас мне 39. Смотрю я на блогеров миллионеров и какую жизнь они транслируют нынешней молодёжи. Как они не профобразованием заработали свои миллионы. По сути деньги не за что (не вдаваясь в подробности с раскруткой каналов и прочего). Зная, что такое госпредприятие типа завод, где деньги на заказах пилят по верхам и до работяг доходят огрызки. Где работая 8/5 ты сможешь позволить снимать себе квартиру и есть. Но если будешь жить с родителями, то и одеваться. Ктооо? Кто станет выбирать завод? Какой молодой парень решит поставить крест на своей молодости выбирая завод, если можно попробовать дохрена чего в нынешние годы? Где мотивации? Где пропаганда? Где плюшки? Где какая нибудь комната в общежитии? Где гарантии высокого заработка?

Германия⁠

Российские школьницы завоевали 4 золотые медали на Европейской математической олимпиаде⁠

Три золотые медали получили ученицы из Москвы: Наталия Ленская, Виктория Факанова, Ралина Юсупова. Еще одну золотую медаль завоевала Алиса Волкова из Санкт-Петербурга.

Все участницы набрали 42 балла из 42 возможных.

Европейская математическая олимпиада для девушек проходила в Словении с 14 по 18 апреля. Всего было шесть задач. По правилам, в составе команды может быть до четырех участниц.

European Girls’ Mathematical Olympiad проводится с 2012 года. В 2022 году сборная России также завоевала четыре золотые медали, максимального результата (42 балла) достигли две участницы.

Прошу помощи с работой⁠

Уважаемый Пикабу и Пикабутяне!

Очень нужна помощь с работой! Мне 40. Не думал, что вот так придется взывать к коллективной силе, но воспользуюсь этим шансом. Как говориться, лучше сделать и жалеть, чем не сделать и жалеть.

Причина поисков будет ниже.

Я устный (синхронный и последовательный) и письменный переводчик английского языка. Опыт работы очень большой. Много лет работал с Минпромторгом, Организацией по запрещению химического оружия, Carlo Pazolini, 2К Аудит, Morisson KSi, Роснефть, JP Morgan Chase, Shell, Salym Petroleum.

В Carlo Pazolini и 2К Аудит полностью выстраивал все переводческие бизнес-процессы, оптимизировал эффективность взаимодействия подразделений и многое другое.

В совместном предприятии Shell – Газпромнефть (Salym Petroleum) был в роли генподрядчика по переводам – обеспечивал перевод всех коммуникаций, видеообращений и фильмов, итераций, взаимодействий всех подразделений, линейных сотрудников, руководителей среднего и высшего звена, акционеров, а также на объектах на месторождении. Подбирал команду переводчиков, поставщиков оборудования. В 2020 принимал активное участие в переводе процессов на полностью удаленный формат работы. Участвовал в комиссиях производственной эффективности, бережливого производства, внедрения корпоративных культур.

Причина проста. У меня ребенок с ДЦП, которому требуется постоянная активная реабилитация. Много лет назад в качестве благотворительности переводил бесплатно курсы и визиты ведущих реабилитологов мира, которые, в знак благодарности, разработали индивидуальную программу под моего ребенка. Эффективность удивительна. Повезло. Но нельзя останавливаться, чтобы сохранить результаты.

Shell ушел из России, который был основным моим заказчиком в последние годы. Текущая ситуация требует срочной замены клиентской базы, поиска новых возможностей.

Если Вашей компании требуется переводы, помощь в переговорах (в особенности конфликтных), нужен качественный устный и письменный перевод, требуется выстраивание или оптимизация процессов, то буду рад с готовностью помочь! Очень нужен удаленный или гибридный формат.

Денег не прошу, только помощь с поиском заказчиков. Дальше прорвусь! Всем огромнейшего тепла и удачи! Всем Пикабушного добра!