Дашбордец

⚡️Соберите свой первый проект для портфолио аналитика Как получить коммерческий опыт до выхода на первую работу, положить в портфолио классный пет-проект и впечатлить работодателя умением не просто действовать по шаблону, а сходу решать задачи бизнеса? Для этого мало просто разбираться в Python и SQL, нужно набивать руку на реальных кейсах бизнеса и тренировать насмотренность — смотреть на то как бизнесу растят метрики опытные аналитики. Решить такой кейс и добавить его к себе в портфолио можно будет на вебинаре с Андроном Алексаняном, аналитиком с 8 летним опытом и по совместительству CEO Simulative. В прямом эфире он решит реальный кейс компании: проанализирует продажи на Wildberries с помощью Python, чтобы создать эффективную стратегию — будет в разы быстрее, чем с использованием любых других инструментов. Что будем на вебинаре: 🟠Напишем скрипт на Python, который каждый час собирает статистику о ранжировании карточки на WB по ключевым запросам; 🟠Построим наглядные визуализации для отслеживания динамики ранжирования. 🟠Обсудим, как упаковать этот проект в идеальное портфолио. 😶Зарегистрироваться на бесплатный вебинар

Котятки🐱 Сегодня уже даже не пятничка, а мне все страньше и страньше! Всё чудесатее и чудесатее! Всё любопытственнее и любопытственнее! В общем, не знаю как, но от изучения паттернов построения дашбордов на арабском я плавно нырнула в целом в лингвистику визуализации данных. И вернулась в очередной раз к старому товарищу, вот этому блогу: https://www.tableaufit.com/category/tableau-dashboard-design/linguistics/ Статью с аллегориями из Алисы в стране чудес я, конечно, не могла упустить, делюсь: https://www.tableaufit.com/category/tableau-dashboard-design/linguistics/

Котятки🐱, Как человек, ухитрившийся заболеть в отпуске, я страдаю от странненьких идей. Например, почему бы мне не взять что-то для ‘легкого чтения’? Этот тренажер по Sql я нашла по какому-то видосу из youtube, и поверьте мне, даже если вы его пройдете от и до, это никак не поможет в реальной разработке. Хотя, неплохо так взбодрит, когда вы последний раз код руками дергали в пару лет назад и давно похоронили себя под грудой переписок и согласований. В общем, да, чисто прокачка к собесу: https://github.com/gowthamrajk/SQL-Tutorials/blob/main/800%2B%20SQL%20Server%20Interview%20Questions%20and%20Answers%20.pdf?ysclid=mdfr73s6wm457388522 Его можно пройти за вечер, ибо там сразу с ответами)) Еще из интересного —сейчас дочитываю Mathematical Introduction to Deep Learning: Methods, Implementations and Theory: https://arxiv.org/pdf/2310.20360 Не сказала бы, что книга сильно удачная. Некоторая математика в ней как бы за кадром, приходится иногда обниматься со старой университетской книжкой по рядам.

Котятки🐱, Помните, я как-то ванговала, что data observability как концепт очень всем понравится, и за нами придут? Я короче сдалась и тестирую батончик под названием Astronomer, ибо он сейчас на слуху(Astro). Он по факту является надстройкой над Airflow и пока мало пригоден для моего текущего стека, так как Airflow у меня в зачаточной стадии развития и три дохлых дага я уж как-нибудь смогу промониторить, но интересно) Ну и из полезного, наверно, я оттуда сопру концепт построения дашборда по data observability, ибо он на мой вкус норм и повторить его на данных мониторинга любого другого ETL с модификацией будет вполне реально. https://www.astronomer.io/blog/data-observability-101-an-introduction-to-the-most-critical-features-of-modern-data-observability/ P.S. ну и конечно у них в блоге много теории и полезностей на тему data observability

Котятки🐱 В копилочку полезностей еще сегодня летит блог по Power BI: https://www.antaresanalytics.net/blog В нем есть интересные статьи про оптимизацию, магию списков и многое другое. А главное, я нашла там сравнение производительности классических мер и визуальных расчетов. Линк: https://www.antaresanalytics.net/post/performance-comparison-of-power-bi-visual-calculations

Котятки, сегодня столкнулась с проблемой с компом, которая ввела меня в ступор. В компьютер вселился дух хаоса. Неконтролируемый скроллинг. https://learn.microsoft.com/ru-ru/answers/questions/2828148/question-2828148 Звук самопроизвольно увеличивался, а любая интернет-страница с окошком выбора из списка начинала вести себя так, будто ее кто-то проклял или сайт в стадии DDoS-атаки. Путем напряжения домочадцев выяснилось, что виновата не кошка. А также не мышь, не клавиатура, не периферия, не настройки. Помог один из ответов в треде, он на скрине. P.S. Короче, я умом понимаю, что это наверняка что-то аппаратное, но прямо попахивает магией.

Котятки🐱, я как и многие, подписана на Junk Charts (https://junkcharts.typepad.com/). Люблю всякие истории, когда аналитика "не справилась" - плохие диаграммы, ошибочные интерпретации, кул стори из серии "как аналитика налажала". Есть в этом своего рода guilty pleasure. Сегодня я на больничном, развлекаю себя всратыми иcториями и визуализациями: 1) Интерпретация данных в стиле "ошибка выжившего" https://datavizblog.com/2023/07/02/historical-dataviz-survivorship-bias-and-getting-the-data-wrong/ 2) Тред на реддите про ужасные визуализации: https://www.reddit.com/r/dataisugly/ - это пушка бомба, давно в него не заходила, но оторваться сегодня смогла только часа через 2 3) Книжечка Карен Фелан "Простите, я разрушил вашу компанию. Почему бизнес-консультанты – это проблема, а не решение" - прямо мой личный сорт героина. Я начала читать ее вчера, дошла до главы "Показатели-это средства, а не цели" и прямо залипла. Она старенькая, есть на литрес, а обзор вот тут https://demakhin.livejournal.com/153565.html

Котятки🐱, я по-прежнему на больничном, но вот уже-уже почти кажется вижу свет в конце этого коридора. В общем, болеть летом не круто) Из интересного, что сейчас почитываю - это всякие BCP и DRP - планы по непрерывности работы и восстановлению хранилищ. В прошлом месяце я была увлечена всякими интересностями типа a-ля "резервная сборка" и гибридной стратегии с облачным восстановлением, но опять вернулась к классике. Базовый материальчик: https://www.numberanalytics.com/blog/ultimate-guide-to-data-warehouse-disaster-recovery

​​Энтузиаст замедлил PostgreSQL в 42 000 раз с помощью 32 параметров — и ни одной строчки кода "Один энтузиаст решил выяснить не как ускорить, а как максимально замедлить PostgreSQL. И ему это удалось: производительность упала с 7082 транзакций в секунду до 0,016 TPS, то есть более чем в 42 000 раз. Причем он не трогал железо, не удалял индексы и не вмешивался в код — все только через postgresql.conf." Читать статью

Котятки, однажды я была на встрече, где прозвучало ‘почему вы даете рекомендации по конфигу БД, а не сделаете один универсальный конфиг на все БД у всех клиентов и во всех проектах сразу’🤦‍♀️ И как бы то, что подбор конфига зависит от того, как мы эксплуатируем эту БД в проекте, т.е. характер операций (а он был разный)- пришлось объяснять. После я поумнела и стала кидаться в скептиков не просто рекомендациями по конфигу, но и что почитать на Хабре. Теперь буду еще вот этой статьей кидаться👆, понравилось😊