Даниил - Аналитика Данных

1 день назад

• Вы подписаны

Применяю SQL потому что лень писать на Python

) Решал типовую рабочую задачу. Суть в том, что данные были получены с помощью python и по датасету нужно было сделать несколько преобразований и вычислений метрик. Преобразования сами по себе стандартные: фильтрация, агрегация, сортировка. Можно взять написать все эти операции с помощью pandas к уже имеющемуся датафрейму. Но мне так стало лень писать несколько строк кода на python, что для меня было проще написать всю логику в одном select запросе на sql 😁 Вы спросите "нафига так делать???" чтобы применить sql данные нужно положить в базу данных Нет, точнее не всегда) Данные остались в том же датафрейме, а обработку я сделал с помощью pandasql...

2 дня назад

• Вы подписаны

❌ Хотите внедрить ИИ в компании? Не начинайте с выбора модели

Иначе есть риск потратить бюджет, а получить красивые, но бесполезные ответы. Причина большинства неудачных AI-проектов — не технологии. Проблема в данных: они разрознены, устарели, хранятся в 1С, CRM, Excel и десятках других систем. На бесплатном вебинаре разберем, как подготовить данные, чтобы корпоративный ИИ действительно помогал бизнесу, а не генерировал «галлюцинации». Расскажем: ✔️ почему данные важнее модели; ✔️ как автоматизировать получение...

1 неделя назад

• Вы подписаны

Data Warehouse, Data Lake, Data Lakehouse, Data Fabric, Data Mesh – что это такое, и в чем разница между концепциями

Есть классная историческая справка про появление понятия DWH (сможете похвастаться перед коллегами или на собесах знанием истории концепций хранилищ данных 😎). Если кто-то думает, что аналитика данных и Big Data зародились когда все об этом начали в рекламе курсов кричать, то вы далеко ошибаетесь, история уходит еще в 20 век. Ну и лаконично описаны концепции хранилищ и показаны на визуальных схемах с основными элементами...

1 неделя назад

• Вы подписаны

Без реального опыта попасть в IT ОЧЕНЬ трудно

У каждого человека, кто пытается найти свою первую позицию аналитиком, возникает сложность при поиске и понятный аргумент: Работодатель требует реальный опыт, а у меня только курсы за плечами Я скажу то, что даже с вашим опытом вне аналитики и просто с реализацией максимально практического проекта вне рамок коммерческого опыта у вас есть все возможности найти работу. Но для этого недостаточно ❌ навайбкодить без понимания процессов в проекте ❌ взять готовый датасет и покрутить его в юпитер-ноутбуке ❌ взять чужой проект с GitHub и выдать его за свой И здесь я согласен с мыслями Саши Исакова из его поста про 5 базовых вещей для старта в аналитике...

1 неделя назад

• Вы подписаны

За что аналитики получают 300к+ в месяц

? Далеко не каждый аналитик получает такие суммы, а только те, кто имеет сильные технические компетенции. И получают за то, что другие специалисты сами сделать не могут, или если спец может сделать работу за 2-их или 3-их людей, которые суммарно будут дороже стоить компании. Поэтому совмещение компетенций аналитики и инженерии данных в одном специалисте ценят, ищут, и готовы за это...

2 недели назад

• Вы подписаны

Как хранить исторические данные и отличать их от актуальных данных

В аналитике всегда есть потребность работать с историческим объемом данных, чтобы уметь отвечать на вопросы бизнеса на всем интервале времени, а не только знать ситуацию в текущий момент. Есть разные варианты хранения и обновления исторических данных, которые описываются типами SCD. 🔎 SCD или Slowly Changing Dimensions - медленно меняющиеся измерения, когда некоторые атрибуты в данных могут меняться со временем, тем самым возникает необходимость добавлять новую версию записи данных. 🔵 SCD type...

Покупайте СтеллыИ дарите их за контент