Синдром самозванца

Синдром самозванца - психологический синдром, при котором человек не может реально оценить свои качества и личные достижения. Человеку кажется, что он знает меньше других и не достоин того что сейчас имеет. Это проблема адекватной оценки своих достижений и умений.

Лично у себя я ловлю такие мысли иногда, что я "делаю мало", "знаю недостаточно хорошо", "не заслуживаю чего добился" или "мог бы в свои годы достичь большего".

Знакомо❓

Несколько способов как бороться с этим:

1️⃣ Сравнивайте свое текущее состояние с тем что было 1/2/3 года назад
В моменте может показаться, что вы непродуктивны или двигаетесь не так быстро как хотелось бы. Но если вы сравните себя текущего с собой из прошлого, то скорее всего удивитесь как много вы сделали и достигли за это время.

2️⃣ Спрашивайте обратную связь о себе со стороны
Мы себя видим одним образом, люди со стороны могут видеть вас совсем по-другому. Спросите у своих родственников, друзей, коллег что они думают про вас.
- Как бы они вас описали в нескольких предложения, подчеркнув ваши основные черты
- Какие они видят в вас сильные стороны
- Какие они видят в вас недостатки (увы, они есть у всех, но с ними можно работать 👌)
Вы удивитесь сколько нового можно узнать о себе взглядом других людей со стороны.

3️⃣ Всегда занимайтесь саморазвитием и ставьте перед собой цели
Банально, но это дает гарантию, что вы можете оцифровать свои достижения по явному чек-листу прописанных целей. Достижение цели и проставление заветной галочки done ✅ напротив нее дают вам заряд положительных эмоций и фактическое признание своего достижения.

Это пункты, которые я взял себе на вооружение, вы их тоже можете попробовать 😉

🚀 Исследуем данные с помощью ydata-profiling

Сегодня расскажу про инструмент, который вы можете использовать для первичного анализа данных (EDA) и оценки их качества (Data Quality Check) - это библиотека ydata-profiling.

Этот инструмент позволяет в считанные минуты получить полный отчёт о ваших данных, исследовать их основные характеристики и выявить потенциальные проблемы до глубокого погружения в анализ.

Основные возможности ydata-profiling:

1. Генерация отчётов
С помощью библиотеки можно быстро подготовить отчет , который включает в себя статистику по каждой переменной, распределения, корреляций, пропущенных значений и многое другое.

2. Оценка качества данных
Этот же отчет поможет обратить внимание на проблемы в ваших данных, такие как пропущенные значения, дубликаты или неоднозначные форматы, что позволит оперативно перейти к очистке данных.

3. Интерактивные визуализации
Можно визуально посмотреть на распределения и корреляции благодаря встроенным графикам и интерактивным элементам.

Как начать работу?

Для начала работы с ydata-profiling нужно установить библиотеку, например с помощью pip:

pip install ydata-profiling




После установки загрузите ваш DataFrame и сгенерируйте отчёт в несколько строк кода:

import pandas as pd
from ydata_profiling import ProfileReport

df = pd.read_csv('data.csv')
profile = ProfileReport(df, title="Profiling Report")




И на выходе вы получаете отчет, который можно просматривать прямо в Юпитер ноутбуках, либо сохранить например в html и
открыть просто в браузере и даже поделиться с коллегами)

🔗 Официальная документация ydata-profiling

Статья про миграцию Big Data платформы и огромное количество данных 🤯
📍2 года миграции
📍1000+ привлеченных специалистов
📍5 Пб объема данных

Читать статью

Классная статья, в которой можно посмотреть устройство хранилища данных по слоям хранения.
Расписаны виды источников данных и даже применяемые SCD типы для загрузки данных 👍
Кто задается вопрос «что это такое ваше DWH и почему придумали новое название для базы данных» - вам обязательно к прочтению 😉

Статья начала 2022 года, видно что описанный стэк технологий явно неактуален. Думаю ребята уже съехали как минимум с Oracle (в конце написано что в планах был переезд на Greenplum), SAP Business Objects и Power BI тоже скорее всего чем-то заменены.

Читать статью

Бесконечно можно радоваться 3 вещам:
1. Когда светит солнышко ☀️
2. Когда твои ученики находят работу 💼
3. Когда твои посты читают и обсуждают в проф. сообществах 🧑‍💻

Вообще сегодня отличное настроение, жена сдала госы и защитила красный диплом 📕👩‍🎓 В медицинском ВУЗе!!! Это вам не аналитике учиться, у них там думать и зубрить кучу материала нужно 😃

Пытаюсь сейчас ее переманить в аналитику или в IT в целом, она говорит смотря на мои открытые экраны со скриптами, что «более скучную работу чем у тебя я не видела» 😅 Вот так, каждому свой выбор)

#кейс

Лучшие вопросы средней сложности по SQL на собеседовании аналитика данных

Хорошая статья для повторения тем по SQL перед собеседованием

Статья

Нашёл вот такую визуальную карту Chart Suggestions для выбора более оптимального и эффективного визуального элемента в зависимости от данных и решаемой потребности визуализации

Забирайте себе, может кому-то пригодится на практике 😉

Открепляю сообщени о стажировке в Сравни

Мы набрали стажеров, по впечатлениям от собесов все ребята мотивированы погружаться с головой в аналитические задачи. В понедельник поедем знакомиться в офис, делать онбординг и есть пиццу 😉🍕

Методология DataOps

Слышали ли вы про понятие DataOps?
Если нет, то сейчас разберем вместе, что оно обозначает.

🔎 DataOps - это методология и набор практик непрерывной интеграции данных, автоматизации и мониторинга управления данными в течение всего их жизненного цикла.

Какие задачи входят в DataOps?
📍автоматизация процессов загрузки данных в хранилища
📍мониторинг операционных потоков данных
📍оптимизация аналитики данных
📍создание инфраструктуры для корректного хранения, движения и использования данных

Полезные ссылки для погружения в тему:
🔗 DataOps Wikipedia
🔗 Концепция DataOps
🔗 DataOps в Big Data
🔗 What is DataOps

Сегодня стажеры в свой первый день получали доступы и впитывали новые термины. Сразу вспомнился такой мем в тему 😃

🔍 ETL с помощью SQL: Инкрементальная загрузка с обновлением данных🔍

✨ В предыдущем посте мы разобрали инкрементальную загрузку с сохранением всей историчности данных. Давайте разберем загрузку инкремента, чтобы в target таблицы оставались только актуальные значения данных, т.е. исторические значение перезаписывались актуальными.

Ключевые этапах этого процесса будут следующие:

1️⃣ Определение инкремента данных
Пример выделения инкремента из таблицы source по условию, что поле update_date имеет сегодняшнюю дату

SELECT *
FROM source s
WHERE update_date = CURRENT_DATE()

Лучше нам результат запроса сохранить в промежуточную временную таблицу.

CREATE TEMPORARY TABLE tmp_increment AS 
SELECT *
FROM source s
WHERE update_date = CURRENT_DATE()

2️⃣ Вставка инкремента в target таблицу с актуализацией значений данных (перезапись)
Выполняем в 2 шага:

1) Удаляем данные из target, которые есть во временной таблице по уникальному идентификатору записи (например, id). Это удалит нам записи, которые нужно обновить

DELETE FROM target
WHERE id IN (SELECT id 
FROM tmp_increment);

2) Вставляем инкремент с актуальными записями из временной таблицы tmp_increment в target

INSERT INTO target
SELECT *
FROM tmp_increment;
     

Таким образом в target таблицу будут добавляться новые записи и перезаписываться обновленные актуальные записи из source
Оставляйте реакции, если пост был полезен 😉

Кому интересно почитать про внутрянку устройства PostgreSQL, а не только аналитические запросы на SQL писать, предлагаю почитать эту статью
На очень понятно языке со схема объяснено как что работает.
Есть еще вторая часть, которую сам пока не читал, но в ближайшее время ознакомлюсь

💵 Новая статистика зарплат подъехала

Ждём результаты performance review в компании всем коллективом, будет на что ориентироваться в ожиданиях)

Статья

Давайте поздравим Даню с новым местом работы веб-аналитиком! 😃

Даня пришел ко мне на менторские занятия с запросом поиска работы аналитиком, имея опыт работы таргетологом и SMM-специалистом. Для этого мы
📍подтянули техническую базу навыков
📍собрали резюме
📍тренировались проходить собесы

Пару месяцев работы и твердый результат в виде трудоустройства, поздравляю! 🎉🎉🎉

#кейс

Вчера вечером катались на великах под дождём. Настольгия из детства, когда июль (единственный свободный месяц моего школьного лета) проводил в деревне у бабушки с дедушкой и главным средством передвижения куда угодно был велик. Съездить в магазин, поехать на футбольное поле с другом, купаться на речку, на рыбалку - все на великах.

Еще было 2 этапа:
1. Обычные велики (у меня был Stels)
На них всегда что-то ломалось, а цепь слетала мне кажется каждые 15 минут поездок 😃
2. Горные скоростные велики (вот на них мы даже из города в деревню и обратно по 50 км в одну сторону гоняли.

В общем любовь к двухколесному коню у меня с раннего детства привилась. Ставьте ❤️ у кого также