48381
Всё об анализе данных простым языком. Сотрудничество: @max_excel № заявления 4951718717
9 ценных советов по повышению качества визуализации данных
Как незначительные изменения могут существенно повлиять на коммуникативную силу ваших визуализаций? Ознакомившись с данной статьёй, вы научитесь создавать более убедительные визуальные эффекты, которые обеспечат недвусмысленную передачу выводов и заслуженное признание тяжелой работы.
Секреты аналитики
Аналитик данных и data scientist: в чем отличие?
На первый взгляд профессии аналитик данных и data scientist могут быть похожи, да и во многих компаниях обязанности этих двух специалистов часто пересекаются. В этом материале вы узнаете об особенностях работы в каждой из профессий, а также о необходимых навыках и перспективах.
Секреты аналитики
Аналитик в автоматизации — кто он и чем занимается
Жизнь, работодатели и процессы придумали много мест, где может быть полезен человек-аналитик. То есть такой человек, который углубится в проблему и подумает, как надо. Однако областей аналитики много, что понять, кто есть кто и кем хочется быть, может быть сложно. Как и понять, куда развиваться.
Секреты аналитики
Зачем нужен Power Query, основные возможности
В этом видеоуроке автор подробно разбирает для чего используется Power Query, а также 6 его основных возможностей.
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/JTu8GtntM4Y
Секреты аналитики
17 сентября собираем всех, кто реально делает ИИ, на AI R&D DAY в Москве.
Конференция для R&D-специалистов, AI-архитекторов, продакт-менеджеров и технических лидеров, отвечающих за внедрение технологий следующего поколения.
Особенности программы:
🔹 NextGenAI: из исследований — в продукты
🔹 Голос, текст, изображения, звук — в одной системе
🔹 Как оценивать качество, когда старые метрики устарели
🔹 22 доклада от тех, кто пишет код, а не только статьи
Это не конференция «послушать и забыть». Это точка сборки сообщества, которое формирует, а не комментирует.
📍 Москва / онлайн
💰 Бесплатно
🚨 Места ограничены
👇 Регистрация по ссылке: https://tglink.io/dbf8d0bfd3ccd6?erid=2W5zFGXEYZX
#реклама
О рекламодателе
Хочешь разбираться в Linux?
Для тебя уже всё сделали.
🐧 Канал Секреты Сисадмина делится полезными инструментами, приёмами и лайфхаками системного администрирования, DevOps и Linux.
Подписывайтесь и прокачивайте свои навыки: @sysadmin_library
Анализировать данные — это как варить пиво. Почему дата-анализ и пивоварение — одно и то же с техноизнанки
Пайплайн у аналитика начинается с сырых данных, которые собираются ежесекундно из приложения или сайта. Их нельзя сразу же использовать: они не организованы как надо, не соответствуют форматам, могут быть дублированы или некорректны. У пивовара всё начинается с сырья — с солода.
Секреты аналитики
Аналитика поведения пользователей
Почему так важна продуктовая аналитика, как интегрировать UX-исследования в рабочие процессы компании, какими методами и инструментами пользуются сегодня ведущие бренды.
Секреты аналитики
Инструменты аналитика
В этом ролике автор расскажет, что следует учить, чтобы стать аналитиком данных.
00:00 SQL
04:51 Системы управления базами данных
06:02 Python
09:52 Инструменты визуализации данных
10:44 Tableau и PowerBI
14:22 А как же Excel?
15:10 Google Analytics и Google Tag Manager
15:45 AppsFlyer и Adjust
16:05 Remote Config
17:05 А что требуют в вакансиях на аналитиков?
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/H4vQSoKT9lE
Секреты аналитики
5 вещей о наблюдаемости данных, которые должен знать каждый дата-инженер
Инжиниринг данных (Data Engineering) часто называют «водопроводом data science» - обычно, имея в виду способ, которым инженеры по обработке данных обеспечивают правильное функционирование всех конвейеров и рабочих процессов, а также правильные данные, поступающие в нужных направлениях к нужным заинтересованным сторонам.
Секреты аналитики
«Умение декомпозировать сложную метрику»
Формулировка кочует из вакансии в вакансию младшего и старшего аналитиков. В действительности за ней стоит понятный навык: взять один непрозрачный бизнес-показатель и разобрать его на компоненты, каждый из которых можно измерить, повлиять и объяснить.
Это karpovꓸcourses разбирают на бесплатном интенсиве «Как аналитику разобраться в сложном домене и влиять на бизнес-решения» — на кейсе Авиасейлс. Ключевая метрика по технологии комбинирования билетов была на 10% ниже OKR (цели и ключевые результаты), и никто не понимал, где именно теряется каждый процент.
За час на эфире:
- Как заходить в незнакомый технический домен и не утонуть в его сложности;
- Как раскладывать сложную метрику на управляемые компоненты;
- Как превращать сырые данные в бизнес-инсайты;
- Как строить аналитические инструменты, снимающие поток ad hoc-запросов (единичных заявок от продакта);
- Как связать свою работу с OKR компании.
Ведет Илья Шведов, старший аналитик Авиасейлс — тот, кто эту декомпозицию и делал.
За регистрацию сразу приходит пак: путь аналитика от младшего специалиста к старшему, подборка по А/Б-тестам, материалы по статистике от Анатолия Карпова, «Нейросети для аналитика данных» и карта компетенций в DS (науке о данных).
Регистрируйтесь по ссылке — https://clc.to/erid_2W5zFGne15b
Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFGne15b
Онлайн-магистратура для IT: ИТМО, МИФИ + Яндекс
Программы онлайн-магистратуры ИТМО и МИФИ в партнёрстве с Яндексом. Актуальные знания, практическое обучение и гибкий график. Учитесь, совмещая с работой. Доступна господдержка оплаты, отсрочка от армии
Перейти на сайт
#реклама 16+
practicum.yandex.ru
О рекламодателе
🤖 Почему корпоративный ИИ не приносит ожидаемого результата?
Во многих компаниях уже тестируют AI, но вместо пользы получают неточные ответы и «галлюцинации». В большинстве случаев проблема не в модели, а в качестве и доступности данных.
На бесплатном вебинаре эксперты Conteq и Денвик Аналитика покажут, как подготовить данные для корпоративного ИИ и построить архитектуру, которая действительно работает.
Вы узнаете:
• почему данные важнее выбора модели;
• как автоматизировать получение данных из 1С;
• зачем нужен DWH и единый слой корпоративных знаний;
• с чего начать внедрение AI без лишних затрат.
🎁 Всем участникам — полезные материалы, запись вебинара и возможность задать вопросы экспертам.
📅 12 августа, 11:00 (МСК)
💻 Онлайн, участие бесплатное.
👉 Регистрируйтесь на вебинар и начните подготовку данных для ИИ уже сегодня.
Реклама. ООО "ДЕНВИК АНАЛИТИКА". ИНН 1101178666. erid: 2VtzquYLoJi
Развивайся играя
Платформа Wikium — сервис для тренировки памяти, внимания и мышления. Система автоматически адаптируется под вашу успеваемость и составляет индивидуальную программу занятий. Всего 10-15 минут в день дают улучшение работоспособности, скорости обучения и концентрации.
Также вы можете овладеть конкретным навыком в короткие сроки на специализированном курсе:
• Развитие внимания;
• Скорочтение;
• Эмоциональный интеллект;
• Эффективное общение;
• И многие другие полезные курсы.
Занятия на Викиум — крайне полезная привычка, присоединяйтесь и вы: wikium.ru
Подготовка данных в Data Science-проекте
В этом материале автор делает обзор самой трудоемкой стадии, которая может занимать до 90% общего времени проекта: это этапы, связанные с подготовкой данных — сбор, анализ и очистка.
Секреты аналитики
🚨 ❗️❗️Устали от ограничений PowerBI и затрат на миграцию?❗️❗️
Пора переходить на умную альтернативу:FineBI 7.0. Разрозненных плагинов больше недостаточно. FineBI 7.0 представляет метрико-ориентированную платформу, которая заменит устаревшие процессы и создаст фундамент для ИИ.
🚀 Вебинар: Развитие аналитики с FineBI 7.0
В программе:
🔹 Бесшовная миграция: руководство по обновлению BI (обход ограничений PowerBI).
🔹 Единая система метрик: централизованное управление.
🔹 Анализ первопричин: инсайты с ИИ и Data Agents.
🔹 Связь с бизнес-задачами: интеграция в рабочие процессы.
Реккора - интеллектуальная аналитика для вашего бизнеса.
Мы собрали универсальный аналитический сервис, который превращает ваши таблицы в стратегические решения за минуты.
Загружаете выгрузку из Excel, 1С или CRM — через две минуты получаете:
— живые дашборды: что происходит с продажами, деньгами и складом;
— прогноз с конкретикой: позволяет заранее увидеть кассовый разрыв, спрогнозировать выручку или дефицит на складе.
— сквозную аналитику: графики зависимости, матрицу корреляций и выводы.
Всё уточняется прямо в чате с ИИ-аналитиком: «покажи только по менеджеру Иванову», «сравни с прошлым кварталом», «пересчитай прогноз на 6 месяцев». Внедрять ничего не нужно — без программиста и настройки. Данные хранятся на серверах в России и обезличиваются перед обработкой: модель не видит ни названий, ни ИНН, ни имён.
Проверьте на своей выгрузке: первые 3 разбора бесплатно, а также используйте промокод "START15", чтобы получить скидку 15% на оплату тарифа.
ЗАГРУЗИТЬ ТАБЛИЦУ
⚡️ Почему аналитики данных так востребованы и как стать аналитиком в 2026 году?
Большинство новичков совершают одну и ту же ошибку: учат всё подряд.
SQL, Python, Power BI, статистика… Но работодатели оценивают кандидатов не только по базовым навыкам, но и по другим критериям. Из-за этого многие месяцами рассылают резюме и получают только отказы или полное игнорирование.
Андрон Алексанян - аналитик с опытом 9 лет и СEO Симулейтив проведет бесплатный урок и покажет, как выглядит путь к первой работе аналитиком в 2026 году.
Вы узнаете:
🔶Какие навыки действительно проверяют на собеседованиях;
🔶Что должно быть в портфолио, чтобы его открывали работодатели;
🔶Почему многие резюме аналитиков сразу отправляются в отказ;
🔶Как искать работу без коммерческого опыта;
🔶Какие преимущества есть у кандидатов после 30, 40 и даже 50 лет;
🔶Какие ошибки чаще всего мешают получить первый оффер.
Заметки Дата Сайентиста: на что обратить внимание при выборе модели машинного обучения — персональный топ-10
Это топ-10 свойств задачи и просто пунктов (без порядка в них), с точки зрения которых начинают выбор модели и вообще моделирование задачи по анализу данных.
Секреты аналитики
Основы Power Query. Импорт таблиц PDF
В этом видеоуроке автор подробно разбирает импортирование таблицы из одного PDF файла и из всех PDF файлов в папке.
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/0kSNlNTXAdU
Секреты аналитики
Линейная алгебра для Data Science и Machine Learning
Линейная алгебра в Data Science и Machine Learning является основополагающей. Новички, начинающие свой путь обучения в области Data Science, а также признанные практики должны развить хорошее понимание основных понятий линейной алгебры.
Секреты аналитики
Хотите узнать, как данные становятся драйвером решений, а ИИ — помощником в работе с ними? МТС Web Services приглашает на митап про управление данными 18 августа.
На встрече эксперты из MWS расскажут про:
— ИИ в DataGov: вызовы внедрения и выстраивание ландшафта компании под ИИ с фокусом на баланс качества и стоимости.
— Дата-аналитики + ИИ: какие функции можно отдать искусственному интеллекту и как объективно оценивать скиллы специалистов.
— Агентизация дата деливери: архитектура процесса и инструменты.
— AI ready метаслой: измерение качества, снижение трудозатрат и использование агентов.
Когда: 18 августа 17:00
Формат: Москва + онлайн
Для участия зарегистрируйтесь по ссылке.
erid: 2W5zFG3ehmb
Что скрывается за монетизацией поиска и реков в Авито 👀
Рассчитать ожидаемую выручку сложнее, чем кажется: нельзя просто умножить вероятность на ставку. На практике всё упирается в данные, метрики и бизнес-ограничения.
Если вам интересно, как работает наше ранжирование, приходите на Хабр почитать и оставить комментарии.
Через месяц Россию ждут колоссальные изменения. Нефть продолжает лететь вверх, мировой интернет запрещают, а военный конфликт с Украиной сдвинется с мертвой точки.
Это затронет всех россиян. И большинство в панике потеряют половину нажитого, как в феврале 2022г.
Самое важное сейчас — не терять рассудок и читать аналитику опытных экономистов, которые опираются только на факты. Например, почитайте канал «Инвестиции Студента»
Его автор давно предсказал все потрясения в истории современной России: дату начала СВО, мобилизации и за полгода предупреждал всех о войне Трампа на Ближнем востоке.
Сейчас он рассказывает, к чему готовиться осенью 2026 года, что делать с валютой, нефтью и какие потрясения ждут нас уже в сентябре.
Подписывайтесь, чтобы знать грядущие события наперед:@StudentInvest
Создание аналитического контура с нуля
В этой статье автор подробно расскажет про то, как можно просто и быстро развернуть аналитический контур проекта. Даже если на данный момент у вас нет ничего.
Секреты аналитики
📌 7 секретных трюков Excel
В этом ролике автор расскажет о 7 интересных приемах работы в Excel, о которых вы могли не знать.
0:14 Группировка листов
1:17 Автоматическая сумма нескольких листов
1:59 Деление/умножение диапазона ячеек на число
2:38 Примечания в формулах через функцию Ч( )
3:31 Округления через функцию ОКРУГЛ()
4:33 "Супер-скрытый" лист
5:53 Скрывание ошибок через функцию ЕСЛИОШИБКА( )..
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/--QkDDofTx0
Секреты аналитики
📌 План обучения аналитики данных
В этом видео автор поделится подробным планом обучения аналитики данных на основе своего опыта. Вы рассмотрите принципы, которыми бы он руководствовался, если бы начинал с нуля.
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/V3Q0cZJbFCA
Секреты аналитики
Собеседование по Data Science: чего от вас ждут
Проблема многих кандидатов в том, что они плохо представляют, чем занимаются аналитики данных. Поэтому их знания и навыки не всегда релевантны для работы. Давайте разберемся, что нужно уметь, чтобы соответствовать позиции.
Секреты аналитики
Tableau: секреты визуальной аналитики
В этом ролике автор подробно разбирает что такое визуализация данных, как она помогает достигать поставленных бизнес-задач и какие способы визуализации различных типов данных лучше.
Вы рассмотрите различные визуальные репрезентации данных: карты, диаграммы, графики, и как они могут способствовать правильному восприятию пользователем.
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/oT4x9zzV93s
Секреты аналитики
🤝 Как из 1,5 млн вакансий выбрать 200 самых-самых
Мы привыкли, что поиск просто показывает результаты, но на деле под капотом работает сложная трёхуровневая архитектура. И если думаете, что ранжирование — это просто релевантность, то ошибаетесь.
Старший DS-инженер из Авито Работы поделился в статье, как всё устроено. О чём рассказал:
➡️ Три уровня поиска
➡️ ML-модели оптимизации
➡️ Результаты A/B-тестов
Коротко: наши модели балансируют релевантность, монетизацию, свежесть и репутацию. А если хотите увидеть цифры и детали, читайте статью →
