Валерий С

BI показывает картинку. Но не говорит: «это точно работает». А scipy.stats отвечает чётко: • Есть ли разница? • Насколько она значима? • В каком диапазоне лежит результат? Ты не гадаешь на графике — ты проверяешь гипотезу. Без лишних «кажется» — с фактами. Простой ttest_ind() или chi2_contingency() — и у тебя не просто цифры, а обоснование, на которое можно опереться. Статистика в Python — инструмент для принятия решений. Если ты хочешь, чтобы данные говорили уверенно — научи их этому. Почему график — не доказательство Ты строишь график, смотришь — вроде «тут выше», «здесь просело»...

Как понять, где ты сейчас и к чему стремиться? Вот мини гайд ☝️по грейдам — без мифов, но с инструментами и примерами. Junior Analyst — Умеешь: фильтры, группировки, join’ы — Работаешь в SQL + Excel — Собираешь витрины по шаблону, считаешь простые метрики — Инструменты: Google Sheets, Metabase, basic SQL Middle Analyst — Пишешь осознанный SQL: оконки, подзапросы, CTE — Понимаешь бизнес: сам ставишь себе задачи — Умеешь визуализировать и проверять гипотезы — Инструменты: Python (pandas, matplotlib),...

Как сделать SQL не только читаемым, но и быстрым... CTE — это классно. Читается, как рецепт. Но есть нюанс. PostgreSQL не кеширует CTE — каждый вызов = новый расчёт. Если ты используешь одну и ту же логику 3 раза — будь готов ждать. Особенно на больших объёмах. ▪️ Боль: — Запрос стал медленным — JOIN тормозит — План запроса выглядит как кошмар DBA ▪️ Решение: временная таблица — Один раз посчитал — дальше только используешь — Можно повесить индекс — Можно прогнать ANALYZE — Получаешь стабильность и прирост в скорости ▪️ TEMP TABLE — это не костыль...

В условиях стремительного роста объемов данных эффективность инструментов для их обработки становится критически важной. В современной аналитике Python-библиотеки pandas и Polars играют ключевую роль, однако при работе с большими наборами данных (Big Data) различия между ними становятся существенными. Данное исследование направлено на сравнение производительности этих двух библиотек в задачах чтения, фильтрации, группировки и агрегации данных, подкрепленное экспериментальными данными и техническими объяснениями механизмов их работы...

Вы замечали парадокс: рынок остро нуждается в senior-аналитиках, но большинство специалистов годами остаются на mid-уровне? После 5 лет менторства, 120+ проведенных собеседований и анализа карьерных траекторий 47 data-специалистов я готов раскрыть всю подноготную этой проблемы.  1. Фетишизация инструментов  Многие уверены: "Выучил Python → стал senior". Это опасное заблуждение. В реальности senior сначала считает ROI, потом выбирает инструмент.  Реальный кейс из практики: аналитик в банке потратил месяц на нейросеть для прогноза просрочек с точностью 97%...