Секреты аналитики | Data Science, BI, Tableau

С чего аналитику начать изучение Python Многие аналитики начинают учить Python, но быстро бросают. Чаще всего это происходит потому, что они начинают изучение с синтаксиса и простых абстрактных примеров. Поначалу это может быть интересным, но потом надоедает. Лучше всего проходить основы языка (на курсах или с помощью учебника), но параллельно пробовать решать простые практические задачи, автоматизируя рутину и сразу же ощущая как Python улучшает вашу жизнь. Секреты аналитики

Подборка шпаргалок по Data Science для начинающих Этот материал поможет вам быстро найти нужную информацию и ускорить процесс работы с данными при использовании Python, SQL, GIT, Pandas, Numpy. Секреты аналитики

Как учить Data Science? В этом ролике автор расскажет о литературе, что ему довелось прочитать, и о курсах, что он успел пройти, на пути к освоению Data Science. 00:00 Вступление 00:14 Проблема роадмапов 02:25 То что я не рекомендую 03:28 Книги 08:44 Курсы 11:39 Дополнительные курсы 12:10 Послесловие Смотреть это видео на youtube: youtu.be/LLx0rYpOHMc Секреты аналитики

Работа над неразмеченными данными с QGIS и opentripmap на практике В этом материале автор поделится интересным опытом работы с неразмеченными данными при помощи открытых ресурсов. Задача: по исходным данным определить является ли конкретное фото, сделанное пользователем, туристическим или нет. А также масштабировать и автоматизировать алгоритм решения на любой регион Российской Федерации, избегая ручную работу. Секреты аналитики

Пирамида потребностей в работе с данными Психолог Абрахам Маслоу определил пирамиду потребностей человека. У производственных команд также существует своя иерархия потребностей. Для команды по работе с большими данными она начинается с актуальности данных. Следующие «ступени» – объемы, структура и значения данных, а вершина этой пирамиды – происхождение данных. Секреты аналитики

Когнитивные искажения у аналитика данных: найти и починить Как починить себя? Принять как данность, что все подвержены когнитивным искажениям. От них нельзя избавиться полностью. Можно «пойти на компромисс: научиться распознавать ситуации, в которых возможны ошибки. И стараться избегать серьёзных ошибок, если ставки высоки». Секреты аналитики

Системы генерации отчетов В этом материале автор делает подробный обзор систем построения отчетов. Вы узнаете какими они бывают, зачем нужны и куда все это движется. Секреты аналитики

Сможете ли вы отличить собаку от кошки, или Как объяснить проблемы дата-сайентиста коллегам В этом материале автор разберет, как объяснить проблемы дата-сайентистов сотрудникам компании, которые ничего не понимают в data science. В первой части вы узнаете о нынешнем положении специалистов, их проблемах и типичных запросах, с которыми они сталкиваются. Секреты аналитики

Путь в сферу Data Science: советы начинающим 00:00 Вступление 03:46 Образование и первая работа 07:36 Ветви развития Senior Data Scientist 14:42 Советы начинающим 18:18 Английский для Data Scientist 19:18 Хайп и будущее профессии 21:30 Нейминг и разделение задач 23:15 Конференции по Data Science, менторинг 26:24 Растим джунов внутри команды 31:22 Нейросеть для журнала Cosmopolitan 33:34 "Разумный ИИ" LaMDA 36:48 Этические проблемы искусственного интеллекта Смотреть это видео на youtube: youtu.be/v7aunvZy0xI Секреты аналитики

Как мы усовершенствовали CDP благодаря агрегатным атрибутам Постоянный рост конкуренции на рынке вынуждает компании учиться глубже понимать клиентов и адаптировать свои предложения под их потребности. В решении этой задачи маркетологам, аналитикам данных и владельцам бизнеса помогают платформы клиентских данных, которые улучшают персонализацию маркетинговых кампаний и повышают эффективность взаимодействия с клиентами. Секреты аналитики