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 10

2021-12-18 16:34:29 Алексей Селезнев опубликовал на хабре статью, в которой собрал пакеты реализующие на R популярные приёмы Python.

● Декораторы
● Множественное присваивание
● Списковые включения
● Индексирование с нуля
● Обработка исключений (try - except)
● Классическое ООП в R
● Логирование (logging)
● Работа с табличными данными (pandas)

https://habr.com/ru/post/587480/

Подписывайтесь на канал Алексея про использование языка R – https://t.me/R4marketing
236 views13:34
Открыть/Комментировать
2021-12-17 11:48:07
Матрица компетенций BI-аналитика
Сделал матрицу компетенций, она родилась за год большой работы по менторству BI-аналитиков и «сериала» с Русланом. С радостью и гордостью хочу поделиться ей с комьюнити. Получилось круто.

Матрица будет полезна и новичкам — есть подсветка проседающих навыков и ссылки на учебные материалы. И компаниям — для составления планов развития сотрудников.

Необходимо оценить себя по 68 навыкам из 6 направлений, которые важны BI-аналитику на мой взгляд. Каждый навык имеет уровень «прокачки» от 1 до 4 и описание, с примером ожиданий знаний от уровня. Но это только пример, при сомнениях, оцените навык по ощущениям от «джун» до «лид».

Матрица – не истина в последней инстанции, а ориентир и быстрый способ оценить себя. В идеале должна заполняться вместе с ментором, кто мог бы валидировать результат и дать практику.

Большое спасибо всем, кто помогал и участвовал в тестировании. Буду рад идеям, ссылкам и примерам результатов в комментариях.

Ссылка
#избранное
836 views08:48
Открыть/Комментировать
2021-12-16 11:02:07
SQLpedia - канал про SQL и базы данных, в котором вы найдете:
— Возможность предложить нам статью для перевода;
— Полезные видео;
— Интересные опросы;
— Профессиональный юмор;

Полезности с канала:
— Шпаргалка по SQL
— Выбор СУБД
— Обзор типов и подходов БД

Присоединяйтесь, давайте расти как профессионалы вместе
Подписаться: @sql_wiki
1.4K views08:02
Открыть/Комментировать
2021-12-15 13:51:25
Вышел достойный внимания Tableau Data Viz Catalogue от Zen Master Toan Hoang - сборник туториалов по построению чартов. Такой viz каталог адаптируется в BI культуру компании - работает как "How to" инструкция для разработчиков и дополняет BI стайл гайд.

Этот пример отличается различимым авторским почерком, здесь мне кажется 20% чартов имеют нетипичный и интересный (хотя местами на любителя) дизайн.

Есть и другие хорошие виз-каталоги tableau:
- Design Tip Catalogue | by Zak Geis (увидел у Reveal the Data)
- The Tableau Chart Catalog by Kevin Flerlage
- Tableau Cook Book by Josh Weyburne
- Visual Vocabulary by Andy Kriebel

#tableautips #инфодизайн
911 views10:51
Открыть/Комментировать
2021-12-13 16:55:09
3 причины подписаться на аккаунт @selectel

1. Основы программирования простым языком и без снобизма.
2. Полезные факты о железе, дата-центрах и хостингах.
3. Актуальные новости из IT.

Подписывайся, чтобы получать больше IT-материалов и каждый день узнавать что-то новое!
1.1K views13:55
Открыть/Комментировать
2021-12-13 16:21:13
Чтобы понимать, как в продукте создается ценность, важно спрашивать себя - как именно клиенты пользуются вашим продуктом:
-- есть фичи которыми пользуются интенсивно в течение дня, но не регулярно.
-- а бывает наоборот - клиенты пользуются фичами регулярно в течение месяца, но не так интесивно в течение дня.

Я уже делился постом про Матрицу Вовлеченности — простой и эффективный инструмент для ранжирования фич по популярности и интенсивности использования. Павел Левчук написал второй пост из серии постов про продуктовую аналитику по мотивам своего выступления на Матемаркетинг-2021 — про Матрицу Интенсивности

https://ecommerce-in-ukraine.blogspot.com/2021/12/intensity-matrix.html
1.2K viewsedited  13:21
Открыть/Комментировать
2021-12-06 11:02:16
BIpedia - канал про BI аналитику, в котором вы найдете:
— Возможность предложить нам статью для перевода;
— Полезные видео;
— Интересные опросы;
— Профессиональный юмор;

Полезности с канала:
— Зарплаты BI специалиста
— Инструменты для анализа
— Развитие BI систем

Присоединяйтесь, давайте расти как профессионалы вместе
Подписаться: @bi_wiki
1.3K views08:02
Открыть/Комментировать
2021-12-05 20:32:22 Прикольная визуализация работы pandas: https://pandastutor.com/index.html
Удобно при изучении этой крутой библиотеки.
1.5K views17:32
Открыть/Комментировать
2021-11-30 11:57:31 МТС проведет онлайн-митап для дата-сайентистов, дата-инженеров и специалистов по машинному обучению

Беседа начнется 2 декабря в 18.00, зарегистрироваться можно здесь.

Речь, в том числе, пойдет о нюансах обучения бустингов на CPU против GPU и о том, как в МТС налажено взаимодействие между командами DS и MLOps. Также руководитель отдела аналитики в Яндекс.Еде поделится лайфхаками в ML-проектах.
1.2K views08:57
Открыть/Комментировать
2021-11-25 13:51:13 Proba — новый сервис для проверки продуктовых гипотез в мобильных приложениях.

Развитие мобильного приложения невозможно без постоянной проверки новых гипотез. Это конвейер — протестировали, измерили, приняли/отклонили. Любому product-менеджеру, разработчику, аналитику, маркетологу хочется ускорить этот процесс. На проверку каждой гипотезы уходит несколько дней (часто и недель), плюс нужно позаботиться о статзначимости результата.

Мы запускаем сервис, который помогает мобильным продуктам автоматизировать этот процесс и проводить A/B-тесты быстрее и дешевле. Для этого мы реализовали алгоритмы автоматического распределения пользователей и оптимизации под выбранную целевую метрику. Помимо простой конверсии алгоритм может оптимизироваться на ARPU и количество совершённых событий. Уже в ходе эксперимента побеждающий вариант будет получать больше пользователей. Автоматическое распределение трафика работает на основе байесовской статистики.

Мы приглашаем вас попробовать наш сервис бесплатно и будем рады любой обратной связи — регистрируйтесь на proba.ai

Также приглашаем вас на бесплатный вебинар "А/B-тесты в мобайле: как проверять гипотезы быстро и дешево", который пройдет 1 декабря в 16:00 МСК. Регистрация доступна здесь.

По всем вопросам: @annatch66
705 views10:51
Открыть/Комментировать