Привет!

Часто от подписчиков приходят вот такого плана вопросы:
❓️ "Чем между собой отличаются профессия системного аналитика и бизнес-аналитика?"
❓️ "Какая разница в задачах аналитика данных и Data Science специалиста?"

В начале своего пути 3 года назад я сам не до конца понимал разницу, мне помогли более опытные коллеги и погружение в практические задачи.

Поэтому я понимаю, как важно помогать начинающим специалистам и сколько много вопросов у них возникает. Это также видно в процессе обучения джунов внутри компании.

Предлагаю всем нам вместе обсудить и разобрать роль аналитика в компании на онлайн воркшопе

Поговорим про:
- различия профессий аналитиков
- роль аналитики в компаниях
- какие требования имеют работодатели к кандидатам
- направления развития, в профессии

Когда: 11 июня, 15:00

Запись на воркшоп

Привет!

Спешу к вам с порцией отличных новостей.

Хочу поделиться митапом у AgileFluent. Команда уже год помогает профессионалам из IT готовиться к отборам в международные компании и получать офферы в валюте. Эксперты проекта - рекрутеры и лингвисты из Сингапура, России, Польши, Франции и Нидерландов.
Только за последние два месяца 8 выпускников AgileFluent получили офферы в зарубежные компании🤫

В этот четверг, 9 июня, в 19:00 по МСК пройдет первый митап о том, как найти работу на международном рынке разработчику в 2022. Звездный гость - Сережа, Senior Java Developer. В апреле Сережа получил оффер в N26, и теперь будет работать на позиции High Middle Kotlin Developer в Барселоне.

Даша, основательница проекта AgileFluent, 👩‍💼поделится лайфхаками, расскажет, из каких этапов состоит процесс и как готовиться, а Сережа 👨‍💻расскажет, как он проходил эти этапы на практике, и ответит на все вопросы.

Уверен, что митап будет полезен не только разработчикам, но и аналитикам, которые собираются или уже ищут работу на международном рынке.

Регистрируйтесь на митап 💻 и ребята отправят ссылку на подборку топ-50 джоб-бордов для поиска международных вакансий, а также ссылку на видео после митапа, если получается посмотреть его только в записи.

Подробная шпаргалка по работе с SQL

⚡️ Аналитика данных - блог ведущего Дата саентиста, работающего в Uber, одного из авторов 🔥 Machine Learning ru. Материал канала поможет реально вырасти до профессионала по работе с данными.

1 канал вместо тысячи учебников и курсов, подписывайтесь: 👇👇👇

🚀 @data_analysis_ml

Привет!

Провёл у себя в Instagram опрос по удовлетворенности людей текущим уровнем дохода и планами на развитие их карьеры.

Хотелось бы поделиться результатами ⬇️

89% респондентов НЕ УСТРАИВАЕТ свой текущий доход

49% респондентов хотят попробовать сменить профессию, остальные 51% хотят развиваться в своей текущей специализации.

91% ответили, что они испытывают чувство страха и неизвестности перед изучением чего-то нового в своей жизни.

Однако, 67% респондентов предпочитают обучаться самостоятельно, нежели искать опытного человека или обучаться с экспертом.

❓Какой риски можно встретить при самостоятельном обучении материала?

‼️ потеряться во множестве разноплановой информации
‼️ получить всего понемногу, но не уметь применять это на практике
‼️ получить неструктурированные знания, которые могут противоречить друг другу в разных источниках

➡️ Все это может привести к непониманию материала, потери мотивации и какого-либо желания обучаться дальше.

Сталкивались ли вы с отсутствием помощи от профессионала при самостоятельном изучении материалов?

Привет!

Уже через час сегодня с вами встретимся на воркшопе "Роль аналитика в компании" - задачи, специализации, требования работодателей, пути развития в профессии

11 июня, 15:00 по МСК

Все еще можно записаться на воркшоп здесь

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 😉