Ответы на вопросы про обучение

Каждый раз когда начинается новый набор на курс я сталкиваюсь со списком одних и тех же вопросов, на которые вам важно получить ответы.

Решил собрать все ответы и вопросы в одном месте ⬇️

❓Достаточно ли знаний после курса, чтобы начать работать стажером/джуном на проектах?

✅ Да. Более того, программа курса специально нацелена на то, чтобы подготовить вас к позиции начинающего аналитика. В курс включено все то, что составляют БАЗУ знаний аналитиков, без которых никак не обойтись

❓Можно ли обучаться полностью с нуля?

✅ Да, на курсе ученики обучаются полностью с нуля всем инструментам и практикам, которые даются на курсе. Это постепенная наработка теоретической базы с практическими навыками

❓Можно ли обучаться без технического образования?

✅ На курс можно приходить с любым образованием, даже без него. Главное, чтобы у вас было желание обучаться, остальному научим.

❓Есть ли гарантия трудоустройства?

✅ Процесс трудоустройства всегда зависит только от вас, вашего желания и ваших действий. Поэтому никакой гарантии за ваши действия я давать не могу. Есть контакты HR-специалистов, которым я могу рекомендовать целеустремленных учеников, но остальное опять же зависит от вашего желания и упорства. С моей стороны я дам максимальное количество знаний в рамках программы и помогу подготовиться к интервью.

❓Есть ли поддержка во время обучения и после курса?

✅ Да, это одна из главных ценностей, которые я хочу сохранять. Важно всегда давать обратную связь ученикам, помогать в дальнейшем развитии.

❓Что из оборудования нужно иметь для обучения?

✅ Здесь все довольно просто. Нужен ноутбук или стационарный компьютер. Из программ мы используем DBeaver, Visual Studio Code. Все детали установки и работы с ними разбираем на уроках с практикой. MacOS или Windows разницы сильно нет, со всем можно работать.

❓Есть ли сертификат после обучения?

✅ Нет, сертификаты не выдаются. Если уже выдавать сертификат, то делать его с настоящей аккредитацией, иначе это обычная бумажка. Самое главное что вы получаете - ЗНАНИЯ и ПРАКТИЧЕСКИЕ НАВЫКИ, которые ценят работодатели больше любого сертификата

Главное правило: Держите всегда в голове цель вашего обучения, зачем оно вам нужно. Если цели нет, то возможно это не то что вам нужно покупать.

Обучение - это не волшебная таблетка, которой при покупке будет достаточно чтобы стать аналитиком. Нужно будет приложить свои усилия и потратить время для получения и отработки всех навыков

Привет!

Делюсь ссылкой на материалы ФКН НИУ ВШЭ по Машинному обучению ⬇️

https://github.com/esokolov/ml-course-hse

Привет!

Уже ЗАВТРА стартует обучение по курсу "Основы анализа данных"

❓В чем же его особенность от других обучений?

Оно живое и строится на индивидуальном подходе к каждому ученику

Есть 2 подхода к обучению: Массовое и Индивидуальное

Массовое можно сравнить со школой, где учится 20-30 учеников и каждый из них воспринимает информацию по разному

Если учитель ровняется на учеников с высокой успеваемостью
➡️ Остальные начинают отставать усваивать материал
➡️ Формируется снежный ком непонимания материала

Если учитель ровняется на отстающих
➡️ Всем остальным становится скучно слушать простой материал
➡️ Ученики не удовлетворены качеством и количеством знаний

Индивидуальный подход можно сравнить с репетиторами
✅ занятия с каждым учеником индивидуально
✅ под каждую цель обучения подбирается актуальный материал
✅ программа динамично меняется и подбираются дополнительные инструменты в процессе обучения

📍Я поддерживаю индивидуальный подход - сам по нему люблю учиться, поэтому свои курсы делаю по такому же принципу

Главное - донести до каждого нужные ему знания, чтобы каждый ученик получил максимум пользы от курса 🔝

Поэтому
📍на обучении группы по 4-6 человек (социально-комфортное количество для учеников)
📍каждому я уделяю время для разбора практики и всех вопросов
📍даются дополнительные материалы к курсу в зависимости от запросов учеников

Кто ищет поддержки в индивидуальном обучении и устал от просмотра в одиночку онлайн-уроков ➡️ Курс "Основы анализа данных" вам принесет много ценности

ОСТАЛОСЬ 2 МЕСТА НА ПОТОК

Завтра старт обучения, запись доступна сегодня

Запись на курс

Видео вебинара про выявление и написание нефункциональных требований от Solution Architect.

В видео обсуждается ситуация, когда одному бизнес-аналитику без технического опыта может быть тяжело одному оформить Нефункциональные требования (NFR)

Ссылка на видео

Обобщенные табличные выражения (Common Table Expression)

📍 варианты применения
📍 синтаксис
📍 пример запросов

Ссылка

Наткнулся на канал Data New Gold с полезным контентом про карьеру и обучение Аналитике данных

Автор рассказывает про работу продуктового аналитика:

🔝Подборка полезных источников по SQL (самый востребованный навык для аналитиков)

🧑‍💻 Источники знаний по теории вероятности и статистике (а также АБ тесты) для успешного прохождения отбора в компанию и дальнейшего развития

🚀 Статья на хабре про опыт поиска работы
И видео с собеседованием на позицию продуктового аналитика вместе с HR Озона

🔝Также можно найти себе команду на хакатон по аналитике от ВкусВилла здесь

Подборка Python библиотек для визуализации данных

1. Matplotlib
Одна из самых популярных и функциональных библиотек для построение различных графиков и диаграмм с глубоким функционалом кастомизации дизайна

2. Plotly
Библиотека позволяет создавать как интерактивные так и статические визуализации. Есть множество функций, которые упрощают строить визуализация в процессе анализа данных и применения алгоритмов машинного обучения. Используя эту библиотеку можно также строить дашборды в Dash на основе Python-кода

3. Seaborn
Библиотека использует множество функций Matplotlib, что уменьшает написание кода, а также имеет и свой дополнительный функционал и доработанный дизайн некоторых визуализаций

Менее известные библиотеки для визуализации
📍Altair
📍Bokeh (подходит также для построения динамических визуализаций для streaming данных)

Библиотеки позволяют работать с функционалом pandas для визуализации данных из датафреймов

Ставь реакцию, если интересно почитать подробно про принципы визуализации данных при разработке BI-решений 😉

Привет!

Судя по вашим реакциям вам интересна тема визуализации данных при разработке BI-решений 🔥

Рассказал в статье:

✅ Почему важно визуализировать данные
✅ Как работают принципы визуализации для выделения главных показателей
✅ Правила хорошей визуализации при разработке BI-решения

Читать статью

Привет!

Коллеги из МКБ поделились классной новостью про one day offer и возможность попасть к ним в команду.
Подробней ⬇️

В МКБ сильная IT-команда — у нас уже работает более 1000 айтишников, но, чтобы делать топовые продукты на рынке, нам нужны еще!

25 июня устраиваем One Day Offer для аналитиков и QA Engineer (DWH), разработчиков Android, Java и SAS.

Кого ищем:
- грейд — middle или senior
- работа со стеком .net, VueJS, React, Angular
- понимание принципов работы MS SQL Server

Если это про тебя, оставляй заявку и жди письмо со ссылкой на zoom. Познакомимся, поговорим о проектах, и если нам по пути, пришлем оффер в тот же день!

Оставь заявку до 24 июня: https://clck.ru/qjzNz

В продолжение к теме про визуализацию данных решил поделиться книгой

Джин Желязны / Говори на языке диаграмм

Когда начинаешь искать работу и получаешь тестовые задания от всех подряд 😆😆😅

Знаете ли вы разницу между базами данных SQL и NO-SQL?

Для вас уже всё сделали.
📌 Канал @database_group рассказывает обо всех возможностях, приёмах и лайфхаках Баз Данных, SQL, NO-SQL и многом другом

Подписывайтесь и прокачивайте свои навыки 👍

Transition Requirements (Переходные Требования)

🔎 Переходные требования описывают условия, которые должны быть учтены, а также все возможности нового решения, чтобы осуществить переход от текущего состояния системы (AS-IS) в целевое состояние (TO-BE).

📍Эти требования являются временными и действуют только в момент миграции системы или решения между состояниями.

📍Переходные требования должны обеспечивать эффективный и успешный процесс перехода на новое разработанное решение с учетом всех остальных видов требований (бизнес, функциональные, нефункциональные)

Переходные требования включают в себя:
- Правила преобразования и миграции данных (Source to Target Mapping документ, Диаграммы потоков и миграции данных, Словарь данных)
- Менеджмент и стратегия изменений
- Роли доступов
- Пользовательское тестирование (UAT)
- Инструкции пользователей и администраторов
- Обучение пользователей и стейкхолдеров
- Инфраструктурные изменения

#требования

Ставь реакцию, если пост был полезен для тебя 😉

Коммуникация. Сообщение (идея) как один из блоков коммуникации

Затрагивая тему soft навыков погружаемся дальше в коммуникацию ⬇️

Статья

#soft_skills

Привет!

Решил поделиться книгой, которая легко и быстро читается. Автор рассказывает про различные уровни аналитических методов, важность data-грамотности и принятия решений на основе данных.

Джордан Морроу / Как вытащить из данных максимум. Навыки аналитики для неспециалистов

Язык R - один из наиболее востребованных навыков в сфере Data Science

R способен заменить Excel, BI платформы и даже Python в области анализа данных и Data Science.

В канале R4marketing вы найдёте множество русскоязычных обучающих материалов по языку R, среди которых:

- Заметки по анализу данных на R
- Бесплатные книги
- Бесплатные курсы
- Статьи
- Видео уроки

Подписывайтесь!