Datalytics

2022-02-18 10:44:41 Открыть/Комментировать

2022-02-18 10:44:37 На курсе «Мидл python-разработчик» студенты учатся продвинутой бэкенд-разработке и получают проекты в портфолио без NDA.
→ Приходите учиться, если вы знакомы с основами Python, базами данных и API. Мы поможем стать уверенным мидлом за шесть месяцев, а не за полтора года.

Курс научит решать задачи с хранилищами данных, работать с синхронными и асинхронными фреймворками, проектировать лаконичную архитектуру, а ещё — даст опыт командной разработки.
Что будет на учёбе:
Код-ревью и обратная связь от старших разработчиков из Яндекса и других IT-компаний.
Вся необходимая теория в одном месте.
Обучение в команде на реальных рабочих задачах: студенты создадут сервисы для полноценного онлайн-кинотеатра в GitHub.
Наставники помогут разобраться с трудностями и поделятся опытом на вебинарах и демо.
Кураторы и дедлайны не дадут прокрастинировать.
Карьерные консультации: наши специалисты помогут найти новый проект или сделать так, чтобы на текущей работе вам начали давать более амбициозные задачи.

→ Старт потока — 24 февраля. Учёба длится шесть месяцев.
→ Познакомьтесь с курсом и оцените свои силы во вступительном тестировании — это бесплатно. Открыть/Комментировать

2022-02-11 17:11:51 Результаты исследования рынка онлайн-образования аналитики данных

@leftjoin Открыть/Комментировать

2022-02-11 17:11:50 ️Мы узнали абсолютно все про рынок онлайн-образования в России (и спешим вам рассказать)
Как вы помните (а если не помните, то кликайте сюда), несколько месяцев назад мы проводили большой опрос по российскому рынку онлайн-образования. Сегодня мы наконец-то можем поделиться с вами результатами, выводами и инсайтами, которые, на наш скромный взгляд, получились весьма крутыми! Но, обо всем по порядку.
В нашем телеграм-канале мы собрали данные с помощью подробного анкетирования. После этого, не без помощи Романа Бунина, наша коллега Олеся структурировала информацию в дашборде Табло. В итоге, для тех, кто хочет быстро посмотреть на результаты на одной странице есть дашборд, а для тех, кому интересно увидеть все подробности, то ниже мы прикрепляем pdf-файл – презентацию результатов исследования, которой призываем делиться.

Короткий How-To к дашборду для самостоятельного изучения:
Дашборд разделен на две части: слева – панель фильтров, справа – результаты опроса.
Панель фильтров содержит информацию об участниках опроса и курсах. Каждая группа участников опроса из панели слева фильтрует данные и графики обновляются. Если вы хотите отменить фильтрацию – щелкните еще раз на ту же строку или обновите страницу для сброса всех фильтров.
На каждом графике (кроме графика с оценками) есть всплывающие подсказки, в которых указано количество участников, в выбранной категории.

Теперь мы с гордостью можем рассказать обо всем, что обнаружили:
Всего в опросе приняло участие 457 человек. Из них – 90% проходят/проходили онлайн курсы, 7% планируют пройти, 3% не проходили и не планируют. Весьма впечатляет! Но, на самом деле, тут нет ничего неожиданного, мы лишь подтвердили свою гипотезу о широкой распространенности онлайн-курсов.
Самые популярные направления образования среди участников – Аналитика данных (66%) и Data Science (19%). Самые популярные платформы – Яндекс.Практикум (30%) и KARPOV.COURSES (14%).
В качестве целей прохождения курсов чаще всего указывали «Получение новой работы» (49,5%) и «Получение новых знаний/навыков» (25%). Что касается достижения поставленных целей, то наши результаты абсолютно совпали с цифрой, которую получили Яндекс и ВШЭ в своем исследовании (учитывая совершенно разные выборки респондентов, это – удивительно!). У них 78% достигли целей после прохождения Практикума и у нас тоже 78%. Мы сильно удивлены и рады, что данные совершеннно репрезентативно описывают опыт прохождения онлайн-курсов в России.
Все участники, которые не планируют проходить онлайн курсы считают важным для профессионального развития опыт и практику в реальном бизнесе. Такое мнение тоже имеет право на существование, ведь эти два направления – теоретические знания и практический опыт – два столпа, на котором основывается человеческий капитал.
Подавляющее большинство участников относятся положительно к онлайн-образованию (даже среди тех, кто не планирует проходить онлайн курсы).

В данных еще можно найти множество более узких выводов. Однако, становится понятно, что стереотип о том, что онлайн-образование сильно уступает высшему образованию и “не котируется” в современном обществе постепенно отмирает. И это круто, потому что мир развивается, а онлайн курсы имеют ряд неоспоримых преимуществ, которые давно стоит перестать недооценивать!

Небольшой спойлер: совсем скоро вы также сможете послушать первый эпизод нашего свежего, но все еще секретного подкаста (пока не можем раскрыть всех деталей), в котором мы поговорим об онлайн-образовании с несколькими участниками опроса, а также с ведущими экспертами рынка! Открыть/Комментировать

2022-02-09 10:38:43 1 февраля Яндекс.Практикум запускает бесплатную Школу наставников.

Школа наставников — это хорошая возможность развить софт-скиллы, научиться делиться знаниями с командой и подтвердить экспертность в своей области. Она проходит в формате онлайн-занятий. Всего будет 5 уроков, которые будут проходить два раза в неделю по вечерам.
Наставник в Практикуме — это опытный специалист, который передаёт свои знания студентам, помогает учиться и справляться с трудностями.

Наставничество можно совмещать с основной работой, оно занимает от 6 до 15 часов в неделю. Вознаграждение — от 35 до 50 тысяч рублей в зависимости от курса и потраченного времени.

Сейчас ищем наставников в сферах: аналитика данных и Data Science, тестирование, веб-разработка, разработка на Java, Python, С++, Go, дизайн и управление.

Подать заявку желательно до 14 февраля, чтобы успеть выполнить тестовое задание: https://clck.ru/aub94 Открыть/Комментировать

2022-02-05 13:58:00 Приглашаем на бесплатный онлайн-митап Microsoft. Тема — «Microsoft Virtual Training Day: основы Power Platform».
9 февраля в 12.00 (МСК)

За 2,5 часа вы узнаете, как:
> создавать многофункциональные приложения;
> анализировать бизнес-производительность в режиме реального времени;
> анализировать данные и автоматизировать рабочие процессы для максимальной эффективности;
> использовать Dataverse для безопасного хранения данных и управления ими.

Вебинар впервые пройдёт на русском языке!

Зарегистрироваться можно уже сейчас:https://bit.ly/3rmKbHE
Количество мест ограничено! Открыть/Комментировать

2022-02-02 14:33:50 Тренды в сфере работы с данными 2022. Основной пост

3️⃣ Reverse ETL

ETL – это аббревитуара для Extract-Transform-Load. Извлекаем данные из источников, трансформируем (производим определенную предобработку, строим агрегаты, обогащаем) и затем записываем в некоторое хранилище. Reverse ETL не означает, что мы всё это делаем задом наперём

Reverse ETL – это подход, при котором есть унифицированный процесс/инструмент/регламент, позволяющий извлекать данные из внутреннего хранилища организации и передавать эти данные в сервисы (чаще всего сторонние) с целью операционализировать эти данные. Под «операционализировать» тут понимается практическое применение данных для принятия решений в регулярных операционных процессах управления (клиентской базой, продажами). Надеюсь, не запутал. На примере: вы определели на основе данных, что пользователь давно не заходил в ваше приложение, вам нужно отправить ему пуш, а делаете вы это через стороннее приложение — в этом случае вы «операционализируете» данные о последнем заходе пользователя для принятия решения о его возвращении в приложение

Например, вам нужно передавать в Facebook данные об аудитории, базируясь на поведении пользователей в приложении, передавать данные о клиентах в CRM, передавать офлайн-транзакции в Universal Analytics. Reverse ETL решения позволяют сохранять консистентность данных между разными платформами, а также тратить меньше ресурсов на разработку коннекторов к API, так как уже содержат встроенные.

Хорошо про Reverse ETL описано в статье сервиса Hightouch Открыть/Комментировать

2022-01-31 18:41:09 Ищем ревьюеров проектов в Яндекс.Практикум на курсы «Аналитик данных» и «Специалист по Data Science»

Парт-тайм, удалённо, от 6 часов в неделю.

Что делает ревьюер?
Проверяет написанный студентом проект и даёт обратную связь. Именно ревьюер решает: зачесть задание или нет. Также он даёт советы по улучшению кода, отмечает неточности, указывает на ошибки.

Что пригодится в работе:
— опыт работы аналитиком на Python;
— умение работать с библиотеками Pandas, NumPy, Matplotlib;
— готовность посвящать проекту от 6 часов в неделю.

Для код-ревьюеров на Data Science дополнительно:
— знание основ математического анализа, линейной алгебры, теории вероятности и статистики;
— опыт работы над проектами из сферы машинного обучения более одного года.

Откликаться можно на сайте:
— Ревьюер на курсе «Аналитики данных»: https://practicum.yandex.ru/job/vacancy-37
— Ревьюер на курсе «Специалист по Data Science»: https://practicum.yandex.ru/job/vacancy-38

Или пишите мне @ax_makarov Открыть/Комментировать

2022-01-29 13:44:53 Почтатех ищет системного аналитика в Big data команду. Детали тут.

Почтатех — ИТ-подразделение Почты России. Разрабатываем сложные цифровые продукты Почты и помогаем ей стать быстрее и технологичнее. Сейчас Почтатех развивает более 100 продуктов как для сотрудников Почты, так и для жителей всей страны.

Ждем от тебя:
опыт написания функциональных и системных требований от 1 года;
высокий уровень SQL-знаний.

Чем предстоит заниматься?
- cоздавать витрины данных, отчетов и дашбордов для различных направлений бизнеса;
- общаться с заказчиками, собирать и систематизировать бизнес-требования;
- проводить пилоты и системный анализ данных, подготавливать техническую документацию для реализации витрин и отчетов;
- принимать, тестировать и сдавать заказчику реализованный функционал.

Предлагаем гибкий график/удаленную работу, конкурентную зарплату и годовую премию, ДМС со стоматологией после трех месяцев работы в компании. А еще проводим регулярные демо-дни и развиваем внутренние ИТ-сообщества. Открыть/Комментировать

2022-01-28 11:59:26 Весь прошедший год в моей работе был неразрывно связан с трудоустройством студентов — вместе с командой мы выстраивали команду карьерного центра в направлении анализа данных

Оказалось, что трудоустраивать — нелегкое дело. Мало просто научить бывшего студента составлять резюме, оформлять портфолио и писать сопроводительное письмо. Надо ещё и дать ему глубокое представление о различных предметных областях, где применяется анализ данных, рассказать об особенностях трудоустройства в разные сегменты компаний, заложить фундамент для обретения профессиональной уверенности, помочь проработать сотни страхов и поводов для сомнения в себе

А ещё пришло понимание, что надо отталкиваться не только от студента, но и от работодателя. И если хочется наладить стабильную поставку классных начинающих аналитиков в организацию, то нужно уметь адаптировать выпускника на выходе из карьерного центра под нужды этой организации, например, научиться додавать те знания и навыки, которые существенно увеличат ценность кандидатов

И вокруг всего этого должны быть организованы регулярные процессы, исследования, активности, инфраструктура, аналитика. В общем, целый небольшой продукт внутри продукта

И как у любого продукта — у продукта трудоустройства должна быть измеримая метрика ценности

Весной 2021 карьерный центр Практикума совместно с Высшей Школой Экономики инициировал исследование, которое позволило бы нам определить значение этой метрики — посчитать как в численном выражении выглядят результаты трудоустройства выпускников Практикума. Помню, что удивительные 71,1% были серьёзным поводом для гордости

Мы опубликовали результаты второй волны исследования трудоустройства выпускников Практикума и можем скромно заявить, что 78% наших выпускников, которые пришли за сменой профессии, трудоустраивается по выбранной специальности

Завораживающе. Превосходно Открыть/Комментировать