Получи случайную криптовалюту за регистрацию!

Datalytics

Логотип телеграм канала @datalytx — Datalytics D
Логотип телеграм канала @datalytx — Datalytics
Адрес канала: @datalytx
Категории: Технологии
Язык: Русский
Количество подписчиков: 7.87K
Описание канала:

Канал для аналитиков данных про Python, карьерное развитие в анализе данных, всякое разное
Автор – @ax_makarov
Отдельный канал про ChatGPT и его практическое применение —  @ai_forge
Чат канала — @pydata_chat
Вакансии — @data_hr

Рейтинги и Отзывы

2.50

2 отзыва

Оценить канал datalytx и оставить отзыв — могут только зарегестрированные пользователи. Все отзывы проходят модерацию.

5 звезд

0

4 звезд

1

3 звезд

0

2 звезд

0

1 звезд

1


Последние сообщения 17

2021-08-23 11:58:33
Мы создали специальный курс по Python для разработчиков с опытом. За 6 месяцев обучения вы освоите углублённые знания технологий, которые используются в backend-разработке на Python. Научитесь решать сложные задачи с базами данных, работать с синхронными и асинхронными фреймворками. И писать очень красивый и лаконичный код.

Вас ждёт:

- Собственная среда для обучения. Специальный полноценный тренажёр от Яндекс.Практикума.
- Портфолио из 6 веб-проектов. Соберёте всё вместе и получите аналог Netflix.
- Практика. Все знания отрабатываются в онлайн-тренажёре.
- Поддержка наставников.
- Программа профессиональной акселерации и помощь с трудоустройством.

Учитесь прямо сейчас. Вводный курс — бесплатный
1.6K views08:58
Открыть/Комментировать
2021-08-20 23:28:46
Год назад мы с Колей Валиотти сделали дашбород по рынку вакансий аналитиков. Подводим итоги за год! Сделали это в виде карточек по разным направлениям аналитики — пощёлкайте и сравните разные профессии.

А ещё, подобрали ТГ каналы, чтобы качаться в каждой из областей:
— Про BI и Табло — Reveal The Data =)
— Про аналитику и DS — Left Join
— Про системный анализ — BA|SA
— Про DE — Инжиниринг данных
— Про маркетинг — Матемаркетинг
— Про Web — WebAnalytics

Карточки на Табло Паблик
Основной дашборд
Disclaimer: данные по вакансиям с HH для Москвы и Питера. Профессии определяются по наличию ключевых слов в названии вакансии (есть BI → BI-аналитик, есть ML → Data Scientist и т.п.). Больше всего вакансий в разделе просто «аналитик» и «бизнес-аналитик», так как под ними часто понимают разные обязанности. Зарплаты указаны как средние и чистыми. Кажется, что можно умножать на ×1.2-1.4 и будет примерно рынок.
#пример #ссылка
420 views20:28
Открыть/Комментировать
2021-08-18 14:42:59
Отличный джоб-тайтл вакансии. Сразу понятно кого ищут
1.3K views11:42
Открыть/Комментировать
2021-08-14 13:32:52 Подготовил новый перевод с кейсами: Исследуем отношение между переменными

Мы будем визуализировать отношения с помощью диаграмм рассеяния (scatter plots), диаграмм размаха (box plots) и скрипичных диаграмм (violin plots).

И количественно определять отношения, используя корреляцию (correlation) и простую регрессию (simple regression).

Самый важный урок этого блокнота заключается в том, что вы всегда должны визуализировать взаимосвязь между переменными, прежде чем пытаться ее количественно оценить; в противном случае вас могут ввести в заблуждение.

Ссылка на html-версию

Ссылка на Colab

Остальные переводы по ссылке: https://dfedorov.spb.ru/pandas/
917 views10:32
Открыть/Комментировать
2021-08-13 23:32:24 Совершенно оффтопный пост с очень личной просьбой

Была когда-то (а может и есть сейчас) такая компания «Кирилл и Мефодий». Они занимались производством интерактивных энциклопедий на CD/DVD в начале 2000х, когда ещё мало у кого был нормальный интернет. Может быть у кого-то есть контакты того, кто там работал или работает до сих пор. Буду рад, если поделитесь
1.4K views20:32
Открыть/Комментировать
2021-08-13 18:29:50 Почему я считаю важным разместить этот пост?

Во-первых, он показывает, что в использовании многих инструментов есть границы применимости. То, что можно назвать подводными камнями. И очень важно разбирать публично эти подводные камни, рассказывать о них, объяснять, вступать в продуктивную аргументированную дискуссию

Во-вторых, как будто это оказалось для меня глотком свежего воздуха. Я часто встречаю в интернете другой тип дискуссий: попытку выставить собеседника «дураком», аргументировав это фразой «вы ни в чём не разбираетесь, тогда не пишите ничего». Особенно часто это касается областей, в которых прослеживается «наукоёмкость» и «систематичность», то есть областей где много математического или инженерного фундамента. К такой отрасли относится и аналитика данных. Мне кажется это катастрофически снижает культуру дискуссий, ограничивает развитие отрасли и бьёт по самоценке людей, входящих в эту индустрию. Я верю, что открытый диалог, аргументированное объяснение и работа над ошибками в формате взаимопомощи, а не «тыкания носом» — это то, что делает нас всех лучше как сообщество единомышленников

Как мне кажется, такой уровень дискуссии и объяснений — это то, чего крайне не хватает в русскоязычном коммюнити аналитиков за пределами профессиональных конференций. Моя большая мечта — выстраивать такое коммюнити, где эксперты как Юрий и Максим будут активно делиться такими кейсами, повышая уровень экспертизы всего рынка. Ограничивающим фактором тут является то, что такое качество объяснений и глубина мысли требуют очень больших вложений сил и времени

А ещё, пользуясь случаем, хочу анонсировать, что на конференции Матемаркетинг-2021 я буду выступать с докладом «Математика как прикладная область знаний в работе и карьере аналитика», где в том числе попытаемся разобраться как аналитику усилить свою математическую интуицию, лучше понимать подводные камни использования статистических инструментов. Рассчитываю, что этот доклад будет результатом переосмысления коллективного опыта различных экспертов аналитики, поэтому если вам есть что сказать про математику/статистику, задать вопросы мне, Юрию или Максиму — пишите в комментариях
756 viewsedited  15:29
Открыть/Комментировать
2021-08-13 18:18:14 Вчера Юрий Борзило выложил в Фейсбуке пост про доверительные интервалы в работе аналитика. Это хороший пост, так как он поднял проблему использования статистики как инструмента получения достоверных выводов

Максим Годзи из Retentioneering в группе «Python для анализа данных» написал большой пост, где разобрал этот кейс с точки зрения границ применимости, а также значимости этого для бизнеса. Мне кажется получилась хорошая мини-дискуссия, детально разбирающая этот кейс, освещая все подводные камни

Ниже, с разрешения Юрия и Максима, я привожу текст первоначального поста Юрия и ответа Максима. Посты достаточно длинные, поэтому размещаю их на telegraph, но советую прочитать полностью, чтобы понять все причинно-следственные связи, о которых говорят Юрий и Максим

Доверительные интервалы в работе аналитика
994 views15:18
Открыть/Комментировать
2021-08-12 21:24:28 Знаете как порой говорят «Математика ум в порядок приводит». Так вот в моём случае можно сказать, что «Эксель ум в порядок приводит»

Впервые я познакомился с Экселем где-то в школе, когда мы там учились в одной ячейке писать 2, в другой 2, а в третьей через формулу получалось 4. Уже магия. Затем какое-то понимание табличных процессоров мне пригодилось в университете, когда я за половину своей группы прорешал курсовые по статистике, которые можно было полностью сделать в Эксель. Нам всем тогда давали разные выборки с данными и нужно было посчитать разные статистические показатели: медиану, среднее, дисперсию, построили гистограмму и ещё всякие штуки, которые тогда казались бесполезными (ох как я ошибался). Принцип, по которому можно было сделать вычисления для всех курсовых был одинаковый, поэтому тут Эксель выручил: я сделал форму, которая по сути считала всю курсовую, только успевай менять данные. Уже тогда я где-то в глубине своей ленивой души полюбил концепцию «сделай что-то один раз, а потом автоматизируй»

Но настоящее моё помешательство на Эксель случилось, когда я пошёл на свою первую работу — на ней я сидел в Эксель 80% своего времени. Для кого-то это может показаться самой ненавистной работой — ну что может быть хуже, чем весь день красноглазить в таблички? Для меня же наоборот. Я часто ловил себя на том, что мне интересно приводить таблички и процессы к такому виду, чтобы они работали без меня. Это требовало усилий, изучения новых функций, бесконечного гуглежа и просиживания на форумах. При этом это научило меня этому безумному упорству нёрдов — привычке не жалеть времени, чтобы найти ответ на какой-то небольшой технический вопрос, из-за которого всё не работает так, как хочется

В процессе такой автоматизации своего мира я всё больше высвобождал времени для того, чтобы изучить что-то новое и покопаться в чём-то ещё, поставить себе ещё какой-то новый вызов. То есть именно Эксель научил меня привычке освобождать себя от рутины, но при этом забивать освободившееся время поисками того как ещё лучше использовать инструмент. В какой-то момент я понял, что всё более менее доступное я уже понимаю, инструмент исчерпан для меня. Можно было бы двигаться и глубже, например, изучая VBA и автоматизировать ещё больше. Но мне это показалось сложным и ненужным, поэтому подумал, что надо искать что-то другое. Так от Экселя я пришёл в веб-аналитику и дальше двинулся в освоение мира всяких там сессий, просмотров страниц и настройки событий, что привело меня к аналитике данных, но Excel до сих пор не выходит из обихода моих регулярных инструментов

Короче, учите Эксель (конечно, если ещё не умеете программировать) – он меняет способ восприятия и голову в порядок приводит
1.7K views18:24
Открыть/Комментировать
2021-08-12 18:50:21 Яндекс.Практикум выпустил бесплатный курс по Excel. Вернее по Google Sheets, но те формулы и функционал, которые изучается в этом курсе имеют аналоги и в Excel, так что вы запросто сможете делать упражнения из этого курса и Excel

Мы сделали этот курс, чтобы менеджеры, маркетологи, продюсеры, малые предприниматели и другие специалисты облегчили себе работу с помощью Excel. На нём вы научитесь работать с самыми востребованными формулами и сможете быстрее начать решать 90% своих задач на работе. Например, собирать простой финансовый отчёт, искать совпадения в двух разных вкладках и чистить таблицу от однофамильцев, не удаляя людей с другими именами

https://practicum.yandex.ru/excel-for-work/
2.6K viewsedited  15:50
Открыть/Комментировать
2021-08-03 12:00:19
Business | System analyst - канал для всех, кому интересен бизнес/системный анализ. Ежедневно публикуются обучающие материалы и полезные статьи, с помощью которых вы прокачаете hard и soft skills.

Здесь вы найдёте:
переведённые статьи с английского языка
обучающие видео с ведущими IT-специалистами
актуальные новости
профессиональный юмор
1.3K views09:00
Открыть/Комментировать