Как выбрать график для отчета?

Для этого нужно ответить себе на вопрос, что я хочу показать или какую историю рассказать с его помощью. Существуют различные виды графиков, которые решают определенные задачи. Можно показать динамику, можно части целого, а может быть необходимо отразить зависимость между переменными. Чтобы проще было подобрать необходимый график существует различные шпаргалки. Одной из таких поделились Financial Times. Было это четыре года назад, но информация не теряет своей актуальности и сегодня.

Его можно использовать как интерактивный справочник.

А можно распечатать плакат и повесить в офисе или на рабочем месте.

On-premise или Cloud для Хранилища Данных?

Сегодня ученица на курсе написала такой вопрос. Решил поделиться ответом не только в чате учеников, но и здесь ⤵️

Выбор On-premise или Cloud решения зависит от бизнес-потребностей компании и множества других факторов:
📍какими данными компания обладает,
📍какие объемы данных нужно хранить,
📍нефункциональные требования к хранилищу данных (безопасность, отказоустойчивость, надежность...)
📍выделяемый бюджет

➕плюсы облачного решения:
- быстро настраивается, т.к. есть уже готовые продукты в облаке
- не нужно держать большую команду инженеров для настройки и поддержки серверов
- в зависимости от нужных ресурсов может быть более выгодно чем покупать свой сервер и думать где его установить. некий pay as you go

❌ минусы облачного решения:
- зависимость от вендора (облачного провайдера). все сбои вендора влияют на тебя. лишняя прослойка поддержки между компанией и вашим техническим решением
- ограниченные ресурсы предоставляемых продуктов. т.е. если у вас есть много данных или нужны большие вычислительные мощности, они могут не обеспечиваться лимитами облака
- не все данные можно безопасно хранить в облаке, либо компании просто не готовы взять риски чтобы положить конфиденциальные данные в облако. хоть и провайдеры имеют лицензию на хранение конфиденциальных данных (паспортные данные например), но здесь нужно юридически проверять можно ли хранить например данные банковской тайны

➕плюсы on-premise решения ("свой купленный железный сервер"):
- в первую очередь решение всех минусов облака)
- неограниченное количество ресурсов для масштабирования (покупай ресурсы сколько хочешь на свой сервер)
- дается возможность хранить любые данные внутри сети компании, НО за безопасность данных отвечает сама компания и никто больше
- on-premise обычно быстрее работает, опять же зависит от ресурсов сервера, но еще важно что сервер стоит обычно где-то недалеко (возможно прямо в центральном офисе), что влияет на скорость работы

❌ минусы on-premise
- обычно это дорого и платить нужно сразу большую сумму в моменте (даже для небольших компаний стоимость может исчисляться десятками млн. рублей)
- своя команда инженеров для настройки и поддержания работоспособности
- ответственность за все ложится на плечи компании и команды инженеров в том числе (информационная безопасность, доступы, настройки сети, безопасное хранение данных)

Радовать менеджеров - работа технарей 😉

Ребята из HRData собрали в одном месте все ресурсы по data и продуктовой аналитике, включая телеграм -каналы, экспертов, YouTube-каналы, подкасты. Данные собирали исходя из опросов аналитиков, чтобы собрать такую единую базу знаний. Молодцы, респект 👍
Приятно, что мой канал туда тоже включен)

Ссылка на таблицу

интересно, только в консалтинге джунов за сеньоров продают… 😅

Питер Брюс, Эндрю Брюс / Практическая статистика для специалистов Data Science

"Книга рассчитана на специалистов в области Data Science, обладающих некоторым опытом работы с языком программирования R и имеющих предварительное понятие о математической статистике. В ней в удобной и легкодоступной форме представлены ключевые понятия из статистики, которые относятся к науке о данных, а также объяснено, какие понятия важны и полезны с точки зрения науки о данных, какие менее важны и почему. Подробно раскрыты темы: разведочный анализ данных, распределения данных и выборок, статистические эксперименты и проверка значимости, регрессия и предсказание, классификация, статистическое машинное обучение и обучение без учителя."

Скачать книгу

Сегодня в голову пришла идея для реализации одной интересной работы - разработка AI-ассистента для проверки домашних работ учеников на курсе с обратной связью. Интересно будет получить результат чтобы AI не только сверял задание с правильным и отмечал "верно" или "не верно", но чтобы еще давал развернутый комментарий по улучшению или оптимизации решения.

Например, бывают кейсы, что задание решено верно, но стиль и формат написания SQL запросов можно улучшить. Или одна и та же задача может быть решена разными способами, тогда AI в обратной связи может указать другой способ решения.

В общем кажется интересным опыт создания такой штуки для своего курса, т.к. все работы я проверяю сам и вижу как должен выглядеть весь процесс от и до.

Сомневаюсь только что даже при успешном результате такой ассистент будет внедрен полностью вместо ручной проверки. Потому что все таки живая обратная связь более информативна и более детальна, плюсом бывают моменты, когда прямо в задании ученики задают вопросы, на которые тоже нужно давать ответ.

Думаю начну делать такой проект в рамках обучения prompt-инжинирингу как вспомогательного ассистента для курсов Data Study и потестируем его вместе с учениками/выпускниками

Дорогие девушки, поздравляю вас с 8 марта! 🌷🌷🌷🌷🌷

Желаю вам тепла, заботы, внимания, успехов в достижении своих целей и профессионального развития!

Любите и будьте любимы 😉

не нужно доводить людей с админским доступом к базе данных 😅

Business intelligence и качество исходных данных

Статья про важность качества данных. Рассказано кратко и просто, без технических деталей реализации, только идеи.

Читать статью

Ищу финансового (инвестиционного) аналитика для решения кейс-задачи (уже нашел)

Привет! Есть кейс-задача по инвестиционным проектам, нужно помочь ее решить. Ниже выдержка из задания , чтобы была понятна суть что нужно сделать.

«построить для SPV  3 формы отчетности по годам (P&L, BS, CF с автоматическим расчетом потребности в кредитовании)  и рассчитать показатели эффективности (NPV /IRR) проекта в целом и персонально для акционера»


Если у кого-то есть время и желание решить задачу за 💰, напишите мне @daniildzheparov

На улице погода все чаще радует солнечными днями, настроение в такие дни просто отличное ☀️

Сейчас в моменте нет какого-то творческого настроя писать технический контент в канал, хотя идеи для постов записаны, даже в процессе есть наброски полноценных статей на Хабр.

Но пока стараюсь уделить больше внимания своему ментальному и физическому развитию. Уже 2-й месяц хожу в зал, процесс даже стал приносить удовольствия и мысли «а когда уже наконец в следующий раз на тренировку».

Также сейчас стараюсь разобраться у себя в голове и ответить на вопрос - куда и как я хочу развиваться дальше? В плане аналитики и предпринимательства.

Исходя из этого формируется план дальнейшей работы над курсами, набором групп на обучение. Хочу максимально ближайшие месяцы посвятить своему здоровью, мозгу и долгосрочным планам на 3-5 лет

Поделился немного своими мыслями) Вообще в начале был порыв написать просто пост-благодарность вам, своим подписчикам, за то что вам интересен этот канал, за ваше проявление активности и поддержки, за отклики в моменты когда я ищу человеческие ресурсы. Спасибо вам!

Довольно познавательная статья про подбор системных аналитиков взглядом рекрутера


Читать статью

А вы заметили как стало много предложений на рынке от компаний формата «быстрый оффер»?
Как думаете, что сейчас на рынке труда происходит?

Пример ретеншн-анализа покупки автостраховок

Читать статью