Обложка канала

Datalytics. Страница 12

5840 @datalytx
Открыть

Канал, посвященный анализу данных с помощью Python. Не столько про машинное обучение, сколько про подготовку/очистку/предобработку данных, использование Python для получения данных из API, парсинга веб-сайтов, автоматизации различной рутины

  • Datalytics

    Российские разработчики продолжают расширять линейку своих аналитических решений Спрос на облачные BI-сервисы на российском рынке набирает обороты и существенным фактором при выборе решения становится упрощение инструментов анализа данных. Компания «ОСТ» выпустила новую информационно-аналитическую систему «Analytic Workspace». Ключевые преимущества: поддержка self-service аналитики, подключение к разным источникам данных, настройка визуального оформления. Кроме того, у компании уже появились первые партнеры. Вместе с «БАРС Груп», крупным российским производителем ИТ-решений, «ОСТ» создает инновационные проекты в области BI. Интеграция платформы «Alpha BI» и сервиса «Analytic Workspace» позволит Заказчикам принимать эффективные управленческие решения, а также оставаться конкурентоспособными в быстро меняющихся условиях. 🔎Подробнее: https://analyticworkspace.ru/ P.S. Кстати, вы также можете присоединиться к комьюнити Analytic Workspace в телеграм.

  • Datalytics

    Стань системным аналитиком, который нужен рынку — получи все необходимые навыки на новом курсе от Яндекс Практикума За восемь месяцев курса студенты получат знания и опыт, которые позволят им чувствовать себя уверенно в роли системного аналитика в разных компаниях и секторах бизнеса. Программа предназначена для: • начинающих аналитиков; • аналитиков из других сфер; • IT-специалистов; • новичков. В рамках курса студенты научатся: — собирать требования к программному продукту, обеспечивать их полноту и непротиворечивость; — разрабатывать прототипы пользовательских интерфейсов; — проектировать программные интерфейсы (API); — помогать команде разработки реализовывать требования к программному обеспечению. Создатели и преподаватели курса – профессионалы с большим опытом в области системного анализа как в российских, так и в зарубежных компаниях. В программе: • актуальные знания и реальные кейсы; • практика в тренажёре; • разбор заданий на еженедельных воркшопах с наставником; • портфолио из 5 проектов. По завершении обучения студенты получат диплом о профессиональной переподготовке. При оплате до 23 мая можно приобрести курс по специальной цене: 92 160 ₽ при оплате всего курса вместо 102 400₽. От 13 050 ₽ в месяц при помесячной оплате. Подробности по ссылке
    Курс «Системный аналитик» - обучение по системному анализу от Яндекс Практикум

    Яндекс Практикум предлагает пройти курс «Системный аналитик». Онлайн-обучение по системному анализу с нуля.

    Яндекс.Практикум

  • Datalytics

    Полезные ссылки для знакомства и работы с DataLens Большой функциональный демо дашборд: - datalens.yandex/demo - публичный, только чтение - Развернуть дашборд в своем DataLens для редактирования Сообщество: - Телеграм чат (вы сейчас тут) - Предложить и проголосовать за новую фичу - Плейлист официальных мероприятий на YouTube Обучение: - Быстрый старт, пошаговая инструкция - Более детальные пошаговые инструкции по сценариям - Туториалы по аналитическим функциям: агрегации, оконные функции, Level-of-Detail выражения - Создание SQL-чартов (если вам нужно больше гибкости модели данных) - Образовательные проекты FAQ в документации: - https://cloud.yandex.ru/docs/datalens/qa/ Публичные кейсы использования DataLens: - КазаньЭкспресс - Аналитика retail маркетплейса - Правительство С.-Петербурга - Аналитика городских сервисов - Окраина - Аналитика на мясоперерабатывающем заводе - МВидео - Платформа данных в облаке, геоаналитика - Rubetek - Аналитика IOT по датчикам домов и квартир застройщика ПИК - Moneycare - Кредитный брокер, корпоративный BI - AnywayAnyDay - Аналитика онлайн туристического агентства - JustSchool - Аналитика над CRM школы английского языка - SevenTech - Аналитика технологического стартапа над ClickHouse - НефтеТрансСервис - Промышленная аналитика интернета вещей - RADAR - Аналитика аудитории наружной рекламы по всей России - Цифровое образование - Аналитика олимпиад, учеников, школ - Биологический Факультет МГУ - Предсказание и аналитика урожая - tproger – Веб аналитика портала - Car-Taxi - Продуктовая аналитика сервиса эвакуации авто - Кинопоиск - Публичная статистика оценок фильмов Примеры публичных дашбордов: - Анализ качества воздуха - Статистика коронавируса - Погода - Показатели Российских ВУЗов - Демография Ставрополья - Исследование про работу вахтовым методом в РФ - Безработица РФ - Пример с LOD выражениями от @ab0xa (присылайте ваши примеры в чат, если хотите поделиться своим опытом!) Презентации: - DataLens - Yandex Cloud Data Platform Помощь: - Обсудить ваш проект - Завести тикет в техподдержку - Найти партнера для проекта
    Yandex DataLens

    Сообщество пользователей datalens.yandex.ru - Все полезные ссылки: https://t.me/YandexDataLens/12296 - Перед тем как задавать вопрос, попробуй найти ответ поиском или в FAQ - Вопросы по аккаунту, баги, ошибки - лучше в техподдержку

    Telegram

  • Реклама

  • Datalytics

    Яндекс выложили в открытый доступ систему управления базами данных YDB [1] с полным исходным кодом [2]. Эта распределенная SQL база данных, с собственным расширением языка SQL - YQL [3] и, в целом, выглядит любопытно. Что стоит внимания: - работа в кластере как часть системы - обещанная простая масштабируемость Что удивительно: - база написана полностью на C++, хотя сейчас более популярно когда базы данных создаются на более высокоуровневых языках, в том числе и для того чтобы привлечь разработчиков которые хотят их изучать - поддержка JSON и иерархических данных весьма скромная, по крайней мере документации об этом мало, хотя и упоминается - вместо придумывания своего языка запросов расширяют SQL, что может быть и не плохо, просто +1 SQL диалект - нет PostgreSQL или MySQL "совместимости из коробки", а это полезная фича которую декларируют многие новые СУБД и сервисы. В целом база явно написана под высокие нагрузки, стоит пристального внимания и тестирования. Ссылки: [1] https://ydb.tech/ [2] https://github.com/ydb-platform/ydb [3] https://ydb.tech/ru/docs/yql/reference/ #data #opensource #yandex #tools
    YDB — an open-source Distributed SQL Database

    YDB is an open-source Distributed SQL Database that combines high availability and scalability with strong consistency and ACID transactions.

    ydb.tech

  • Datalytics

    Ответим на 7 важных вопросов, которые задает каждый новичок в аналитике данных. 18 апреля 19:00 Зарегистрироваться

  • Datalytics

    Привет! В своём Instagram блоге мне часто задают вопросы про - роль аналитика данных на проекте - понятие data-продукта и как их создают компании Поэтому я предлагаю обсудить эту интересную тему на онлайн-воркшопе вместе со мной, где я расскажу детально следующие темы: 1. Что такое data-продукт 2. Жизненный цикл проекта и data-продукта 3. Роль аналитика на data-проекте 4. Демонстрация небольшого практического проекта с помощью Python, SQL и Power BI Участие в воркшопе полностью свободное и бесплатное, приветствуются живые вопросы по теме воркшопа во время встречи 😉 📍Когда - Воскресенье (17 апреля) 📍Время - 12:00 по МСК 📍Где и как подключиться - Яндекс.Телемост (ссылка на событие https://calendar.yandex.ru/event/1697132433?applyToFuture=0&event_date=2022-04-17T09%3A00%3A00&layerId=10423820&show_date=2022-04-17 ) Технические моменты по подключению: 1. Заполните форму записи (это поможет понять количество участников) - https://forms.gle/p34SmaUNB3ayKB9B7 2. Проверьте авторизацию в Яндекс и возможность зайти в Яндекс.Телемост 3. Если хотите подключиться с телефона, скачайте приложение Яндекс.Телемост
    Воркшоп по теме data-продукты

    Привет! Это форма записи на онлайн-воркшоп. Заполни ее, пожалуйста, если планируешь присоединиться послушать. Приветствуется задавать все интересующие тебя вопросы по теме воркшопа во время встречи. По любым вопросам можно писать в Instagram @daniil.dzheparov или Telegram @daniildzheparov

    Google Docs

  • Datalytics

    Хорошая возможность для студентов в IT. Занимайтесь любимым делом, участвуйте в хакатонах и олимпиадах и поддерживайте отличную успеваемость. Тинькофф позаботится о вашей стипендии: каждый месяц учебного года участники новой стипендиальной программы будут получать 25 000 ₽. В отборе могут участвовать студенты бакалавриата, специалитета и магистратуры технических специальностей из любых городов и вузов России. Если подходишь по всем критериям, выбирай подходящий трек и подавай заявку.

  • Datalytics

    ⚡️Хотите научиться эффективно работать с NoSQL базами данных. Тогда обновленный онлайн-курс «NoSQL» от OTUS для вас! 📚 За 5 месяцев обучения вы сможете уверенно работать с любой NoSQL БД, проектировать систему хранения, индексы, профилировать запросы и обеспечивать оптимальную надежность и производительность. Пройдите вступительный тест, чтобы проверьте, готовы ли вы к обучению на курсе «NoSQL» 📌ПРОЙТИ ТЕСТ: https://otus.pw/qg6S/ 🔥БОНУС Сегодня 11 апреля, в 20:00 (мск) пройдет бесплатный открытый урок «Couchbase — документоориентированная NoSQL БД»! Регистрация на Урок: https://otus.pw/tdpV/

  • Datalytics

    У Bena Stancil'а очередной замечательный текст про то как устроен рынок стартапов в областях data analytics и не только. В The end of Big Data [1] он пишет о том что Databricks в текущем виде - это раздутый пузырь и что главная ценность продуктов в области больших данных - это снимать головную боль у тех кто ими пользуется. У него в тексте хороший пример про "скучную" презентацию Snowflake которые без какого-либо глянца просто позиционировали свой продут как "Redshift только быстрее и лучше" и "Postgres только быстрее и лучше" и это работало и работает лучше чем лощёные слайды со стоковыми фотографиями. Ben пишет ещё один важный момент что ключевые рыночные преимущества у онлайн хранилищ в том что они: а) Бесконечны б) Легко масштабируются. Если создаётся продукт не обладающий этими качествами, то на рынке ему уже места не найдётся. Чтение интересное, всяческие рекомендую. Ссылки: [1] https://benn.substack.com/p/the-end-of-big-data #data #startups #readings
    The end of Big Data

    Databricks, Snowflake, and the end of an overhyped era.

    Substack

  • Datalytics

    14 апреля в 17:00, @ozon_tech ML Meetup. Кого слушаем: 💬 Ван Хачатрян (Ozon), расскажет, как в Ozon заменили потоп на поток в ETL-pipeline матчинга товаров, а также о прозрачном мониторинге такого подхода в production. 💬 Илья Осиновсков (Ozon), расскажет о рекомендациях на Go и зачем переходить от оффлайн рекомендаций к онлайн. 💬 Макар Краснопёров (Яндекс.Маркет), расскажет о развитии инструментария и платформы от MVP в стартапе до зрелого ML сервиса в большой компании. 💬Андрей Рудницкий и Михаил Бочкарев (AliExpress Россия), расскажут, как в компании перестали бояться иероглифов и полюбили китайскую инфраструктуру. 💬Круглый стол на тему: «Взгляд изнутри: процессы и роли в ML-командах крупных IT-компаний» с представителями Яндекс.Маркет, Aliexpress, Циан. Модерирует Юрий Дорн (Ozon). 🔗Регистрация открыта 📍Для тех, кто хочет посетить митап офлайн, количество мест ограничено (адрес на странице мероприятия).

  • Datalytics

    Хорошая статья за авторством Романа Романчука, руководителя аналитики в Сравни, про то как устроена аналитика в их компании. В своей статье Роман рассказывает о структуре отдела, о пути пользователя и как собираются данные на этом пути, про технологический стек и многое другое На мой взгляд, самая интересная часть именно про сбор данных, где Роман рассказывает об особенностях сбора данных на различных этапах жизненного цикла пользователя — от привлечения до возврата https://habr.com/ru/company/sravni/blog/658937/

  • Datalytics

    ❓Хочешь освоить PostgreSQL? 📌 14 апреля в 20:00 в OTUS пройдет открытый урок «Резервное копирование и восстановление» с Евгением Аристовым, архитектором баз данных PostgreSQL, MongoDB, MSSQL, Oracle, MySQL, MariaDB, Couchbase и автором книг по PostgreSQL. 📘На занятии мы разберем: • Стандартные методы логического и физического копирования • Современную утилиту pg_probackup • Лучшие практики по бэкапам и восстановлению 💻 Открытый урок пройдет в рамках онлайн-курса «PostgreSQL Cloud Solutions», рассчитанного на DevOps-инженеров, SRE, архитекторов данных, администраторов баз данных и разработчиков. 👉ЗАРЕГИСТРИРОВАТЬСЯ https://otus.pw/1sUL/

  • Datalytics

    Нравится эта общая, но полезная статья про UX дизайна дашбордов, с идеей того, что пользователи в ваших дашбордах должны видеть то же, что и вы и ничего лишнее их не отвлекало. Когда в дэше много цветов, форм, паттернов и данных, получаются дата-джунгли, в которых очень сложно найти нужную информацию. Что стоит учитывать: 1. Контекст пользователей. Кто они, их цели, мотивация и потребности, какую информацию они хотят получить и на какие вопросы ответить, их бэкграунд знаний. 2. Путь пользователя. В дэшах он часто не линейный, часто итеративный: зашел, потыкал, вышел; зашел, потыкал одно, другое, снова первое и вышел и тд. На это приложила картинку, кажется, хорошо помогает понять суть. 3. Каждая ключевая визуализация отвечает на конкретный вопрос. Она включает в себя 3 важных элемента: что конкретно вы измеряете и на какой вопрос она отвечает, какие данные в себя включает, какую часть данных в ней важнее выделить относительно остальных.

  • Datalytics

    Привет! Как вы помните, я работаю Senior BI Analyst и знакомлю всех заинтересованных с профессией аналитика, в частности с аналитикой данных и бизнес-аналитикой. Делюсь с подписчиками лучшими практиками работы с данными, полезными ссылками и рассказываю как начать осваивать профессию. 📍Сегодня решил раскрыть чуть больше тему Business Intelligence (BI), как это связано с аналитикой и работой с данными. Смотри обновленный гайд по профессии аналитика: 1. Профессия аналитика данных 2. Задачи аналитика данных 3. Необходимые навыки 4. Business Intelligence и виды аналитики 🔥 5. Уровни аналитиков и компетенции 6. Как составить свое первое резюме 7. Как подготовиться к резюме 8. Вакансии аналитика данных (примеры) 9. Ссылки на полезные ресурсы

    Гайд_по_профессии_аналитика_данных.pdf

    application/pdf

  • Datalytics

    Яндекс.Практикум запускает курс по обучению SQL В рамках курса студенты научатся при помощи SQL-запросов: 🔵 проводить маркетинговые исследования, чтобы оценить успешность бизнеса или продукта 🔵 рассчитывать продуктовые метрики, такие как Retention Rate 🔵 делать сложные запросы, например, с использованием оконных функций и вложенных запросов В программе: - 2 блока учебного материала, каждый из которых представлен в двух форматах: текст и видеоуроки; - практика в SQL-тренажёре; - актуальные знания и реальные кейсы; - разбор заданий на еженедельных воркшопах с наставником; - 2 бизнес-проекта на основе требований заказчиков. По завершении обучения студенты получат удостоверение о повышении квалификации. Стоимость обучения: Вводная часть бесплатна: пользователи смогут выполнить несколько заданий в SQL-тренажёре, что поможет оценить формат, содержание и уровень сложности. 39 000 ₽ при оплате всего курса. От 3 898 ₽ в месяц при помесячной оплате. Подробности по ссылке

  • Реклама

  • Datalytics

    🔥Не пропусти новости и качественные тексты из мира IT! Подпишись на канал @Selectel, там каждую неделю: ▪️Говорим о новом железе и гаджетах. ▪️Делимся знаниями о дата-центрах. ▪️Рассказываем про языки программирования . ▪️Анонсируем вебинары про технологии и горячие тренды. Переходи, чтобы получать контент одним из первых!

  • Datalytics

    SQLpedia - канал про SQL и базы данных, в котором вы найдете: — Возможность предложить нам статью для перевода; — Полезные видео; — Интересные опросы; — Профессиональный юмор; Полезности с канала: — Шпаргалка по SQL — Выбор СУБД — Обзор типов и подходов БД Присоединяйтесь, давайте расти как профессионалы вместе 😉 Подписаться: @sql_wiki

  • Datalytics

    А вы знали, что Delivery Club уже не первый год вещают о полезных фичах и опыте разработки в своем блоге на Хабре? Если нет, вот ссылка на него. В нем лиды, разрабы и аналитики сервиса рассказывают про внедрение платформы А/В-тестирования, эволюцию прогноза времени доставки и отрисовку зон доставки. Вчера ребята рассказали про эволюцию собственной рекомендательной системы ресторанов. Спойлер: она прошла путь от одной модели и бизнес-логики поверх нее до нескольких моделей, максимизирующих разные метрики. В статье вы узнаете, как в Delivery Club решают проблемы холодного старта, exploitation или exploration. Продолжение следует во второй части. Да будет пир с доставкой на дом!