Еще когда я был подростком, мне запомнились слова одного важного для меня человека. Он сказал, что цели перед собой нужно завышать, делать их чуть более амбициозными, тогда настоящий желаемый результат будет более досягаем. На пути к такой цели ты можешь достигнуть большего результата, чем ты мог ожидать от себя, поставив как кажется оптимальную перед собой цель.
Например, когда ты хочешь зарабатывать 150к в месяц - это твое желание, исходя из которого можно поставить созвучную цель. Добившись ее, ты крутой - зарабатываешь желаемую сумму. Но если ты исходя из желания зарабатывать 150к поставишь более амбициозную - цель зарабатывать 200к, твое планирование и выполнение шагов по достижению этой цели может привести тебя к 200к. Получается, хотел 150к, поставил цель выше, реализовал ее и получаешь 200к 😃
Такое завышение цели еще объясняет выигрыш в том, что даже если ты не смог достичь амбициозной вершины и дошел до нее только частично, скажем 170к ⬅️ это все равно больше чем ты хотел изначально, а значит метод постановки более амбициозной цели сработал).
Привожу пример в заработке, но на самом деле это можно применять в любой сфере жизни: в спорте, личном развитии, финансовом благополучии и т.д.
Я пользуюсь таким подходом и он действительно много раз срабатывал) иногда завышаю прям сильно планку, недооценивая доступные ресурсы и выходит обратная ситуация, когда сильно завышенная цель может быть достигнута на 10-15% и в такие моменты думаешь что с этим делать...
Надеюсь мысль вам понятна 😃
Например, когда ты хочешь зарабатывать 150к в месяц - это твое желание, исходя из которого можно поставить созвучную цель. Добившись ее, ты крутой - зарабатываешь желаемую сумму. Но если ты исходя из желания зарабатывать 150к поставишь более амбициозную - цель зарабатывать 200к, твое планирование и выполнение шагов по достижению этой цели может привести тебя к 200к. Получается, хотел 150к, поставил цель выше, реализовал ее и получаешь 200к 😃
Такое завышение цели еще объясняет выигрыш в том, что даже если ты не смог достичь амбициозной вершины и дошел до нее только частично, скажем 170к ⬅️ это все равно больше чем ты хотел изначально, а значит метод постановки более амбициозной цели сработал).
Привожу пример в заработке, но на самом деле это можно применять в любой сфере жизни: в спорте, личном развитии, финансовом благополучии и т.д.
Я пользуюсь таким подходом и он действительно много раз срабатывал) иногда завышаю прям сильно планку, недооценивая доступные ресурсы и выходит обратная ситуация, когда сильно завышенная цель может быть достигнута на 10-15% и в такие моменты думаешь что с этим делать...
Надеюсь мысль вам понятна 😃
👍26🔥7❤3😁1
На работе все больше беру на себя data engineering задач по написанию потоков данных.
Раньше было достаточно написать SQL-запрос и документацию, которые передавались инженеру и уже он оборачивал их в python-код или другой ETL-инструмент. Сейчас цель такая, чтобы наша команда стала максимально независима от команды инженеров DWH, тогда все наши решения сможем реализовывать самостоятельно с понятными приоритетами, сроками выполнения задач и будущей поддержкой и развитием.
P.S.: Самое сложное с чем пока сталкиваюсь - это интеграция своего кода в текущий репозиторий. Иногда кажется, что проще написать свою маленькую функцию, чем переиспользовать уже написанные части кода с множеством ненужных тебе аргументов.
Подумываю взять какие-нибудь курсы именно backend python-разработчика или менторство у крутого специалиста, чтобы лучше понимать структуру кода и перенимать лучшие практики
Раньше было достаточно написать SQL-запрос и документацию, которые передавались инженеру и уже он оборачивал их в python-код или другой ETL-инструмент. Сейчас цель такая, чтобы наша команда стала максимально независима от команды инженеров DWH, тогда все наши решения сможем реализовывать самостоятельно с понятными приоритетами, сроками выполнения задач и будущей поддержкой и развитием.
P.S.: Самое сложное с чем пока сталкиваюсь - это интеграция своего кода в текущий репозиторий. Иногда кажется, что проще написать свою маленькую функцию, чем переиспользовать уже написанные части кода с множеством ненужных тебе аргументов.
Подумываю взять какие-нибудь курсы именно backend python-разработчика или менторство у крутого специалиста, чтобы лучше понимать структуру кода и перенимать лучшие практики
🔥34👍7❤1
Кто работает с базой данных PostgreSQL, вам думаю может быть интересна данная статья
Автор рассказывает про устроенную в PostgreSQL подсистему сбора статистики работы сервера. С помощью него можно с легкостью найти ответы на следующие вопросы:
- какие запросы и сколько по времени отрабатывают
- определение нагруженных таблиц
- кол-во транзакций на чтение/запись в базе
- статистика по выполнению функций, использованию индексов
В общем, классный материал, вчера сам на работе сидел копал статистику с целью понимания скорости операций по чтению данных с дисков
Автор рассказывает про устроенную в PostgreSQL подсистему сбора статистики работы сервера. С помощью него можно с легкостью найти ответы на следующие вопросы:
- какие запросы и сколько по времени отрабатывают
- определение нагруженных таблиц
- кол-во транзакций на чтение/запись в базе
- статистика по выполнению функций, использованию индексов
В общем, классный материал, вчера сам на работе сидел копал статистику с целью понимания скорости операций по чтению данных с дисков
👍21🔥5
Часто смотрю разные доклады по IT-тематике на YouTube, в том числе и лекции от экспертов компаний в разных ВУЗах.
У Сравни.ру есть целый курс лекций совместно с НГУ по теме «Практическая сторона современной IT-разработки». Будет полезно посмотреть как новичкам и студентам, так и специалистам с опытом, чтобы подчеркнуть для себя новые подходы в инженерии.
Лекция по основам работы с базами данных
Оставлю ссылку на плей-лист лекций здесь
У Сравни.ру есть целый курс лекций совместно с НГУ по теме «Практическая сторона современной IT-разработки». Будет полезно посмотреть как новичкам и студентам, так и специалистам с опытом, чтобы подчеркнуть для себя новые подходы в инженерии.
Лекция по основам работы с базами данных
Оставлю ссылку на плей-лист лекций здесь
YouTube
Лекции 8 в НГУ: основы работы с базами данных
Внутри лекции:
- Популярные базы данных: MongoDB, PostgreSQL, Redis, Elasticserach, Clickhouse
- Как выбрать базу данных
- Столпы: Индекс, Нормализация, Транзакция
- Object-Relational Mapping
- CAP-теорема
===
Ссылки по теме лекции – ищите в телеграм-канале…
- Популярные базы данных: MongoDB, PostgreSQL, Redis, Elasticserach, Clickhouse
- Как выбрать базу данных
- Столпы: Индекс, Нормализация, Транзакция
- Object-Relational Mapping
- CAP-теорема
===
Ссылки по теме лекции – ищите в телеграм-канале…
👍10🔥7
Еще одна статья про наблюдение за метриками и работой сервера PostgreSQL. Будет полезно DBA, DE, аналитикам, кто сталкивается с задачами оптимизации ресурсов базы.
Топ полезных SQL-запросов для PostgreSQL
Топ полезных SQL-запросов для PostgreSQL
Хабр
Топ полезных SQL-запросов для PostgreSQL
Статей о работе с PostgreSQL и её преимуществах достаточно много, но не всегда из них понятно, как следить за состоянием базы и метриками, влияющими на её оптимальную работу. В статье подробно...
👍5❤1🔥1
Кто на меня давно подписан, знают, что 2 года назад я разработал свой курс "Основы анализа данных". Кто не знает, рассказываю) За это время программа и материал курса преобразовывался, оттачивался и улучшался множество раз.
Было в самом начале:
📍7 живых уроков в онлайн-формате
📍2 практические домашние работы
📍1 месяц обучения
Сейчас:
📍Более 30 уроков в онлайн-формате + видеоуроки
📍8 практических домашних заданий
📍3.5 месяца обучения профессии
📍реализация практического итогового проекта и его защита
📍блок по подготовке резюме и поиска работы / развития в сфере аналитики
Результат за эти 2 года:
✅ проведено 7 потоков обучения
✅ у меня обучились 85 учеников
✅ проведено более 150 часов онлайн-уроков и консультаций в рамках курса
✅ написано и проверено 2000+ SQL-запросов
Многие ученики делятся результатами во время курса или после обучения по достижению своих целей:
🔥находят первую работу в IT на позиции аналитика
🔥меняют область своих задач в своей специализации и начинают выполнять задачи анализа данных, повышая свою ЗП 💰
🔥закрывают пробелы в своих знаниях после самостоятельного обучения или неуспешной попытки учебы на других курсах
С частью ребят работаю на совместных проектах и рекомендую их в качестве аналитиков в компании / менторов на курсы где сам веду модуль по SQL. Вы большие молодцы 🔝, знаю что меня также здесь читаете 😉
Обо всех, к сожалению, не знаю, нет столько ресурсов чтобы поддерживать общение со всеми.
📍Сейчас идет набор на 8 поток курса "Основы анализа данных"
Старт обучения: 16 января 2024
Самое время после новогодних праздников с новыми силами пойти учиться 😉
Запись в группу и подробная информация о курсе на сайте ➡️ datastudy.ru
Было в самом начале:
📍7 живых уроков в онлайн-формате
📍2 практические домашние работы
📍1 месяц обучения
Сейчас:
📍Более 30 уроков в онлайн-формате + видеоуроки
📍8 практических домашних заданий
📍3.5 месяца обучения профессии
📍реализация практического итогового проекта и его защита
📍блок по подготовке резюме и поиска работы / развития в сфере аналитики
Результат за эти 2 года:
✅ проведено 7 потоков обучения
✅ у меня обучились 85 учеников
✅ проведено более 150 часов онлайн-уроков и консультаций в рамках курса
✅ написано и проверено 2000+ SQL-запросов
Многие ученики делятся результатами во время курса или после обучения по достижению своих целей:
🔥находят первую работу в IT на позиции аналитика
🔥меняют область своих задач в своей специализации и начинают выполнять задачи анализа данных, повышая свою ЗП 💰
🔥закрывают пробелы в своих знаниях после самостоятельного обучения или неуспешной попытки учебы на других курсах
С частью ребят работаю на совместных проектах и рекомендую их в качестве аналитиков в компании / менторов на курсы где сам веду модуль по SQL. Вы большие молодцы 🔝, знаю что меня также здесь читаете 😉
Обо всех, к сожалению, не знаю, нет столько ресурсов чтобы поддерживать общение со всеми.
📍Сейчас идет набор на 8 поток курса "Основы анализа данных"
Старт обучения: 16 января 2024
Самое время после новогодних праздников с новыми силами пойти учиться 😉
Запись в группу и подробная информация о курсе на сайте ➡️ datastudy.ru
datastudy.ru
Основы анализа данных
🔥10❤5👍4
Фреймворки Python с параллельной обработкой данных
Часто на практике возникает потребность обрабатывать большие объемы данных, либо работать с большим набором запросов к сервису. Делать это в один поток выполнения кода не всегда эффективно и быстро, а сделать эту работу параллельной помогают различные фреймворки или ETL инструменты.
Читать статью про фреймворки Python для параллельной обработки данных
Часто на практике возникает потребность обрабатывать большие объемы данных, либо работать с большим набором запросов к сервису. Делать это в один поток выполнения кода не всегда эффективно и быстро, а сделать эту работу параллельной помогают различные фреймворки или ETL инструменты.
Читать статью про фреймворки Python для параллельной обработки данных
Хабр
Быстрее, больше, сильнее: фреймворки Python с параллельной обработкой данных
Многие разработчики любят Python за простоту и удобство, но вот быстротой обработки данных этот язык программирования никогда не отличался. Во многом эти ограничения скорости связаны с его эталонной...
👍11
Давно с вами хочу поделиться радостью и рассеять один миф
На прошлом потоке курса «Основы анализа данных» в группу записалась ученица. Точнее не так, сначала она мне написала спросить:
Сомнение как вы понимаете по большей части было а плане возраста. Смена профессии дело само по себе непростое, а с возрастом кажется все еще сложней.
После небольшого диалога о целях обучения и о том, что обучение в первую очередь дает знания, практические навыки и как результат - уверенность в себе. Все это в скопе помогает добиться поставленной цели.
Как вы понимаете, пишу я это не просто так 😃
Наталья отучилась на курсе, сделала итоговый проект (правда без защиты), который сразу смогла еще и монетизировать. Недавно она написала, что получила оффер от крупной IT компании. 🎉🎉🎉😍
И поверьте, компания и правда крупная, многие из вас с ней взаимодействуют, но Наталья просила ее не называть)
📍Вывод:
если человек действительно хочет добиться результата, он ищет возможности и обучается, откидывая все посторонние факторы на задний план 😉
#кейс
На прошлом потоке курса «Основы анализа данных» в группу записалась ученица. Точнее не так, сначала она мне написала спросить:
«Мне 52. Думаю, стоит ли мне окунуться в новую профессию, закончить еще Ваши курсы и довести свою задумку до конца? В плане-возраст. Смогу ли найти применение новых знаний.»
Сомнение как вы понимаете по большей части было а плане возраста. Смена профессии дело само по себе непростое, а с возрастом кажется все еще сложней.
После небольшого диалога о целях обучения и о том, что обучение в первую очередь дает знания, практические навыки и как результат - уверенность в себе. Все это в скопе помогает добиться поставленной цели.
Как вы понимаете, пишу я это не просто так 😃
Наталья отучилась на курсе, сделала итоговый проект (правда без защиты), который сразу смогла еще и монетизировать. Недавно она написала, что получила оффер от крупной IT компании. 🎉🎉🎉😍
И поверьте, компания и правда крупная, многие из вас с ней взаимодействуют, но Наталья просила ее не называть)
📍Вывод:
если человек действительно хочет добиться результата, он ищет возможности и обучается, откидывая все посторонние факторы на задний план 😉
#кейс
🔥48👍6❤1
Немного новогоднего настроения в видео
YouTube
When a Programmer Tries to Fix Christmas Lights. / Funny christmas animated short film
Gordon’s just trying to get into the holiday spirit - coding away with his tiny Christmas tree. But when the tree lights stop working, he does what any programmer would do: writes code to fix it.
Simple, right? Well… not exactly.
Turns out, when you’re…
Simple, right? Well… not exactly.
Turns out, when you’re…
🔥6
Часто задаваемый вопрос: "Есть знание теории, но как поддерживать навык на практике?"
Есть множество ситуаций, когда вроде как есть знания, но практической подготовки кажется не хватает. Это может случится по 2 основным причинам:
📍мало практики было на обучении, упор на теорию "на бумажке" (не получили практический опыт)
📍практика была давно и в текущих задачах вы не применяете те инструменты и знания, которые вы изучали (не поддерживаете практический опыт на прежнем уровне)
✅ Практические проекты (или так называемые "pet-проекты") - отличный способ тренировки своих навыков
В сети есть огромное количество данных, которые можно найти под ваши интересы и использовать в проекте. Тем самым у вас есть самостоятельный выбор:
1️⃣ какой проект хотите реализовать
2️⃣ какие навыки хотите подтянуть в момент реализации проекта
3️⃣ какие инструменты хотите вспомнить/освоить в процессе
А чтобы было проще определиться с темой и найти данные, делюсь ссылками на подборки датасетов в статьях:
52 датасета для тренировочных проектов
Подборка датасетов для машинного обучения
Лучшие датасеты для машинного обучения и анализа данных
ТОП 3 сайта для поиска датасетов
1️⃣ Kaggle
2️⃣ The World Bank Data Catalog
3️⃣ Google Dataset Search
Хочешь узнать больше про проекты в сфере data-анализа и инжиниринга данных, освоить нужные инструменты для их реализации, записывайся в группу курса "Основы анализа данных" 😉
Есть множество ситуаций, когда вроде как есть знания, но практической подготовки кажется не хватает. Это может случится по 2 основным причинам:
📍мало практики было на обучении, упор на теорию "на бумажке" (не получили практический опыт)
📍практика была давно и в текущих задачах вы не применяете те инструменты и знания, которые вы изучали (не поддерживаете практический опыт на прежнем уровне)
✅ Практические проекты (или так называемые "pet-проекты") - отличный способ тренировки своих навыков
В сети есть огромное количество данных, которые можно найти под ваши интересы и использовать в проекте. Тем самым у вас есть самостоятельный выбор:
1️⃣ какой проект хотите реализовать
2️⃣ какие навыки хотите подтянуть в момент реализации проекта
3️⃣ какие инструменты хотите вспомнить/освоить в процессе
А чтобы было проще определиться с темой и найти данные, делюсь ссылками на подборки датасетов в статьях:
52 датасета для тренировочных проектов
Подборка датасетов для машинного обучения
Лучшие датасеты для машинного обучения и анализа данных
ТОП 3 сайта для поиска датасетов
Хочешь узнать больше про проекты в сфере data-анализа и инжиниринга данных, освоить нужные инструменты для их реализации, записывайся в группу курса "Основы анализа данных" 😉
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥16❤3
Задумывались ли вы, что ваши данные анализируются каждый день во множестве компаний, чтобы бы вы ни делали?
Все наши покупки, доходы/расходы, предпочтения в еде и просмотре контента - все изучают аналитики и специалисты по работе с данными.
Аналитика данных - это не что-то далекое, с чем сталкиваются только айтишники.
📍Это то, с чем вы сталкиваетесь каждый день📍
🛍 Например, на маркетплейсах: исходя из анализа ваших покупок и просмотров аналитики знают как сделать так чтобы подсунуть вам побольше интересного именно вам товара и повысить продажи.
🚗 Вы можете еще никому не сказать о своих планах про покупку машины, а аналитики уже знают про ваши планы и делают рекламу той машины, которая вам интересна (марка, цвет и т.д.)
🏦 В банках уже все знают о вашей платежеспособности и на основе анализа данных и скоринговой системы принимается решение о выдаче кредита или о рассылке конкретных предложений для открытия счета или оформления кредитки
🛣 Аналитики знают о вас все на дороге. В каком направлении и с какой средней скоростью едете, какие штрафы вы получили и т.п.
Аналитика - это самый сильный инструмент
📍Хочешь узнать почему нет продаж - анализируй данные
📍Хочешь составить портрет потенциального покупателя или найти самый лояльный сегмент покупателей - анализируй данные
📍Хочешь узнать какой товар продается лучше всего и почему - анализируй данные
📍Хочешь спрогнозировать будущее развитие компании - анализируй данные
Поэтому на сегодняшний день аналитика данных - это самая востребованная и разносторонняя профессия
Задачи анализа данных встречаются в любой сфере деятельности, поэтому сложно остаться без работы в этой области. Каждый наоборот сможет найти сферу применения анализа данных по душе 😉
Все наши покупки, доходы/расходы, предпочтения в еде и просмотре контента - все изучают аналитики и специалисты по работе с данными.
Аналитика данных - это не что-то далекое, с чем сталкиваются только айтишники.
📍Это то, с чем вы сталкиваетесь каждый день📍
🚗 Вы можете еще никому не сказать о своих планах про покупку машины, а аналитики уже знают про ваши планы и делают рекламу той машины, которая вам интересна (марка, цвет и т.д.)
🏦 В банках уже все знают о вашей платежеспособности и на основе анализа данных и скоринговой системы принимается решение о выдаче кредита или о рассылке конкретных предложений для открытия счета или оформления кредитки
🛣 Аналитики знают о вас все на дороге. В каком направлении и с какой средней скоростью едете, какие штрафы вы получили и т.п.
Аналитика - это самый сильный инструмент
📍Хочешь узнать почему нет продаж - анализируй данные
📍Хочешь составить портрет потенциального покупателя или найти самый лояльный сегмент покупателей - анализируй данные
📍Хочешь узнать какой товар продается лучше всего и почему - анализируй данные
📍Хочешь спрогнозировать будущее развитие компании - анализируй данные
Поэтому на сегодняшний день аналитика данных - это самая востребованная и разносторонняя профессия
Задачи анализа данных встречаются в любой сфере деятельности, поэтому сложно остаться без работы в этой области. Каждый наоборот сможет найти сферу применения анализа данных по душе 😉
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥18👍2
Недавно прилетело несколько интересных предложений по фриланс-проектам
За все браться не могу, часть запросов отсеиваются, потому что есть
📍основная работа
📍курс и работа с учениками
📍другой интересный фриланс-проект, на котором работаю с сентября
Расскажу про последние запросы
1️⃣ Построение сквозной аналитики компании на основе данных CRM
Основной запрос - построение слоя аналитической отчетности в виде дашборда. Данные уже есть, нужно изучить, правильно рассчитать метрики, очистить при необходимости и визуализировать в виде дашборда
2️⃣ Продукт по оценке эффективности контента соц. сети по привлечению подписчиков
Есть соц. сеть и разного плана контент: посты, сторис и т.п. Сервис собирает статистику и на ее основе подсвечивает какой именно контент привлек подписчиков и в каком объеме.
Пайплайн по сбору данных и сам аналитический расчет есть. Сейчас стоит задача в правильной и user friendly визуализации выводов, которые отдает аналитический сервис
На самом деле предложений по проектам на частичную занятость прилетает довольно много, но на все не хватает личных рук и ресурсов. Поэтому подключаю своих учеников на задачки, на текущий проект позвал Данилу - ученика с текущего потока 😃
На рынке аналитики много работы и есть выраженный дефицит классных специалистов, руководители и HR-ы компаний не дадут соврать)
Поэтому самое время осваивать новые навыки и сразу применять их на реальных проектах
➡️ Data Study "Основы анализа данных"
Сегодня написала ученица прошлого потока курса, тот поток закончился в сентябре. Сейчас она уже работает в международной IT-компании и создает собственные дашборды в Tableau, как-нибудь покажу вам ее большой отзыв об учебе и как она за неделю после получения сертификата прошла на стажировку, а потом на постоянную позицию 🔥😃
P.S. как в поговорке говорится:"Везёт тому кто везёт"
За все браться не могу, часть запросов отсеиваются, потому что есть
📍основная работа
📍курс и работа с учениками
📍другой интересный фриланс-проект, на котором работаю с сентября
Расскажу про последние запросы
1️⃣ Построение сквозной аналитики компании на основе данных CRM
Основной запрос - построение слоя аналитической отчетности в виде дашборда. Данные уже есть, нужно изучить, правильно рассчитать метрики, очистить при необходимости и визуализировать в виде дашборда
2️⃣ Продукт по оценке эффективности контента соц. сети по привлечению подписчиков
Есть соц. сеть и разного плана контент: посты, сторис и т.п. Сервис собирает статистику и на ее основе подсвечивает какой именно контент привлек подписчиков и в каком объеме.
Пайплайн по сбору данных и сам аналитический расчет есть. Сейчас стоит задача в правильной и user friendly визуализации выводов, которые отдает аналитический сервис
На самом деле предложений по проектам на частичную занятость прилетает довольно много, но на все не хватает личных рук и ресурсов. Поэтому подключаю своих учеников на задачки, на текущий проект позвал Данилу - ученика с текущего потока 😃
На рынке аналитики много работы и есть выраженный дефицит классных специалистов, руководители и HR-ы компаний не дадут соврать)
Поэтому самое время осваивать новые навыки и сразу применять их на реальных проектах
➡️ Data Study "Основы анализа данных"
Сегодня написала ученица прошлого потока курса, тот поток закончился в сентябре. Сейчас она уже работает в международной IT-компании и создает собственные дашборды в Tableau, как-нибудь покажу вам ее большой отзыв об учебе и как она за неделю после получения сертификата прошла на стажировку, а потом на постоянную позицию 🔥😃
P.S. как в поговорке говорится:
🔥18👍5❤1
Как начать работать в иностранной компании аналитиком после обучения
Хочу рассказать вам историю Екатерины - ученицы 6-го потока курса Data Study "Основы анализа данных". Их обучение закончилось в сентябре этого года.
Точка А, с которой началось обучение:
📍Екатерина не имела представления об инструментах работы с данными
Точка Б, куда Екатерина пришла сейчас:
📍Работа в крупной иностранной аутсорс-компании на позиции data analyst
Как выглядел путь ⤵️
1️⃣ Изучен SQL и работа с базами данных
Как ни крути, но это база, без которой никуда. SQL - самый востребованный навык для работы с данными
2️⃣ Научились работать с данными с помощью Python
Python является основным языком программирования для задач сферы Data Analysis/Engineering. Вы можете не столкнуться с ним на стажировке или на своей первой работе, но при дальнейшем развитии в сфере вам он будет встречаться все чаще
3️⃣ Визуализация данных и BI инструменты
Бизнес-заказчики как правило работают с данными на уровне визуальных интерактивных отчетов (дашбордов), поэтому визуализировать данные - must have для аналитика
В конце курса Екатерина защитила итоговый проект, который был по теме анализа авиаперевозок в России. При выполнении проекта как раз применяются все изученные инструменты и закрепляются еще раз на практике.
- Python для извлечения и обработки, отчистки данных
- SQL для расчета необходимых метрик
- BI для построения интерактивного отчета с результатами анализа
Как итог, в конце курса у Кати есть готовое портфолио с проектом и практические навыки. Она успешно с отличной обратной связью прошла собеседование, тестовое задание и получила оффер в компанию 🎉🎉🎉
Порадуемся вместе за Катю и других выпускников, кто успешно применяет полученные знания в своих рабочих задачах 🔥😃
Хочу рассказать вам историю Екатерины - ученицы 6-го потока курса Data Study "Основы анализа данных". Их обучение закончилось в сентябре этого года.
Точка А, с которой началось обучение:
📍Екатерина не имела представления об инструментах работы с данными
Точка Б, куда Екатерина пришла сейчас:
📍Работа в крупной иностранной аутсорс-компании на позиции data analyst
Как выглядел путь ⤵️
1️⃣ Изучен SQL и работа с базами данных
Как ни крути, но это база, без которой никуда. SQL - самый востребованный навык для работы с данными
2️⃣ Научились работать с данными с помощью Python
Python является основным языком программирования для задач сферы Data Analysis/Engineering. Вы можете не столкнуться с ним на стажировке или на своей первой работе, но при дальнейшем развитии в сфере вам он будет встречаться все чаще
3️⃣ Визуализация данных и BI инструменты
Бизнес-заказчики как правило работают с данными на уровне визуальных интерактивных отчетов (дашбордов), поэтому визуализировать данные - must have для аналитика
В конце курса Екатерина защитила итоговый проект, который был по теме анализа авиаперевозок в России. При выполнении проекта как раз применяются все изученные инструменты и закрепляются еще раз на практике.
- Python для извлечения и обработки, отчистки данных
- SQL для расчета необходимых метрик
- BI для построения интерактивного отчета с результатами анализа
Как итог, в конце курса у Кати есть готовое портфолио с проектом и практические навыки. Она успешно с отличной обратной связью прошла собеседование, тестовое задание и получила оффер в компанию 🎉🎉🎉
Порадуемся вместе за Катю и других выпускников, кто успешно применяет полученные знания в своих рабочих задачах 🔥😃
🔥28👍9❤1
Достижения 2023 года
Год был насыщен разными событиями. Хочу зафиксировать для себя и для вас основные из них в этом посте:
📍Выступление на конференции "Big Analytics" с докладом Документация на Data проекте
📍Разработан модуль по SQL и записан в онлайн-уроках для школы Data Diving и Томского Гос. Университета
📍Проведены 2 потока личного курса "Основы анализа данных" и 1 поток "Бизнес-анализ в IT". 50+ выпускников за этот год 🔥
📍Закончил и защитил магистерский диплом по программе НИУ ВШЭ "Бизнес-аналитика и системы больших данных"
📍Личное менторство 7 учеников в течение года, 4 из них уже нашли работу аналитиком + записали Моковое интервью на BI аналитика
📍Проведены 3 потока модуля SQL в школе Mathshub в качестве преподавателя
📍Успешно выполнен проект на фрилансе по анализу недвижимости в Испании, еще несколько проектов в процессе работы
📍Поменял место работы 😊
Часть личных активностей остается за рамками данного канала и публикуется в других соц. сетях)
Есть сферы жизни, где сильно просел, потому что ресурсов и фокуса внимания не хватает на все. Буду нагонять в следующем году 😉
Год был насыщен разными событиями. Хочу зафиксировать для себя и для вас основные из них в этом посте:
📍Выступление на конференции "Big Analytics" с докладом Документация на Data проекте
📍Разработан модуль по SQL и записан в онлайн-уроках для школы Data Diving и Томского Гос. Университета
📍Проведены 2 потока личного курса "Основы анализа данных" и 1 поток "Бизнес-анализ в IT". 50+ выпускников за этот год 🔥
📍Закончил и защитил магистерский диплом по программе НИУ ВШЭ "Бизнес-аналитика и системы больших данных"
📍Личное менторство 7 учеников в течение года, 4 из них уже нашли работу аналитиком + записали Моковое интервью на BI аналитика
📍Проведены 3 потока модуля SQL в школе Mathshub в качестве преподавателя
📍Успешно выполнен проект на фрилансе по анализу недвижимости в Испании, еще несколько проектов в процессе работы
📍Поменял место работы 😊
Часть личных активностей остается за рамками данного канала и публикуется в других соц. сетях)
Есть сферы жизни, где сильно просел, потому что ресурсов и фокуса внимания не хватает на все. Буду нагонять в следующем году 😉
🔥21👍5❤1🎉1
Позиция аналитика данных
В первом уроке рассказываю ⤵️
1. Что такое аналитика данных
2. В каких компаниях работают аналитики
3. Продуктовые и проектные команды - их различия и сходства
4. Роли в команде data проекта
5. SDLC цикл разработки и как он выглядит при работе на data проекте
6. Примеры задач аналитика на проекте, его роль и взаимодействие с членами команды
Ссылка на урок 🎦
Это открытый доступ к первому уроку курса «Основы анализа данных».
У вас есть выбор)
📍записаться в группу на полное наставничество (45 тыс.)
📍или записаться на онлайн тариф по супер низкой цене и получить доступ ко всем материалам уже сейчас 🎁 (25 тыс.)
P.S. текущая цена действует до конца декабря, залетающие в последний вагон платят всегда больше)
Пойти учиться
В первом уроке рассказываю ⤵️
1. Что такое аналитика данных
2. В каких компаниях работают аналитики
3. Продуктовые и проектные команды - их различия и сходства
4. Роли в команде data проекта
5. SDLC цикл разработки и как он выглядит при работе на data проекте
6. Примеры задач аналитика на проекте, его роль и взаимодействие с членами команды
Ссылка на урок 🎦
Это открытый доступ к первому уроку курса «Основы анализа данных».
У вас есть выбор)
📍записаться в группу на полное наставничество (45 тыс.)
📍или записаться на онлайн тариф по супер низкой цене и получить доступ ко всем материалам уже сейчас 🎁 (25 тыс.)
P.S. текущая цена действует до конца декабря, залетающие в последний вагон платят всегда больше)
Пойти учиться
YouTube
Урок 0. Позиция аналитика данных (Курс ОАД)
Это первый и вводный урок курса "Основы анализа данных". В этом видео обсудим:
1. Что такое аналитика данных
2. В каких компаниях работают аналитики
3. Продуктовые и проектные команды - их различия и сходства
4. Роли в команде data проекта
5. SDLC цикл разработки…
1. Что такое аналитика данных
2. В каких компаниях работают аналитики
3. Продуктовые и проектные команды - их различия и сходства
4. Роли в команде data проекта
5. SDLC цикл разработки…
👍10❤1