Аналитика данных / Data Study

Приходите на неформальную офлайн-встречу с командой R&D

Технологии, нетворкинг и «внутрянка» проектов — всё это ждёт вас на Welcome Time*, который пройдёт 11 апреля в штаб-квартире Яндекса в Москве.

💠 Приглашаем датасаентистов, дата-аналитиков и продуктовых аналитиков с опытом работы на Python** от трёх лет и опытом с LLM/VLM***

♾ В этот раз встречать вас будет команда R&D. Спикеры расскажут, зачем генеративным моделям нужны аналитики, как работают голосовые технологии Алисы и как её делают человечнее.

После докладов для желающих проведём диагностику навыков. Интервьюер подсветит ваши сильные стороны и покажет зоны роста. А хорошие результаты засчитаем как одну техническую секцию при прохождении собеседования в Яндекс.

🔗Подробная программа и регистрация — на сайте: https://yandex.ru/project/events/welcometimes-all

Работать в корпорации VS в маленькой компании

Давайте раскидаю на плюсы и минусы работу в гигантских компаниях с большими отделами, БигТехе, больших интеграторах и среднем либо малом бизнесе

📍Плюсы корпорации
- сформированная аналитическая культура. Есть общие подходы и best practise, по которым принято работать
- стек технологий широкий, распространенный, большая часть мелочей автоматизирована
- творческое рабочее пространство и гибкие рамки. Это относится как в формату удаленки/гибриду, началу рабочего дня. А если даже есть требование ходить в офис, то офисы в корпорациях как правило крутые: удобные коворкинги, релакс-зоны, спортзалы, сауны, куча еды.

У меня друг сейчас работает в Яндексе, перешел туда после около-государственных компаний. В этот раз обсуждали как его впечатлили орешки в офисе в неограниченном количестве 😁.

- большой коллектив, наличие старших аналитиков, лида. Это очень важно когда ты находишься на уровне junior/middle, чтобы кто-то более опытный был с тобой в команде и мог либо подсказать либо просто дать описанную сразу задачу. Тогда не придется изобретать самому велосипед и сидеть гадать правильно ли сделал или нет.

📍Плюсы маленькой компании
Можешь удивиться, но они есть)
- минимум бюрократии и бизнес-процессов. Как следствие многие задачи могут быть выполнены сильно проще и быстрей.
- повезло, если компания не выживает, а находится в бурной стадии роста. Это супер время вырасти по должности и ЗП, при этом затрачивая столько же усилий сколько в корпорации, но получая по итогу «молодец» за твое старание.
- задачи могут быть проще, просто потому что опять же есть сильно меньше бизнес-процессов, людей, клиентов, corner-кейсов и самих данных по объему, чтобы строить аналитику

На консультациях часто обсуждаем вопрос где лучше работать, где комфортней, какие плюсы и минусы есть.
Давайте наберем 50 🔥 и в следующих постах пройдусь наоборот по минусам корпораций и малых компаний, там ситуация даже поинтереснее чтобы понять где лучше работать

Кто я | Навигация | Обучение

Другое дело! обожаю вас ♥️♥️♥️

Давайте договоримся, что вы накидываете реакции, если посты интересны и полезны, ну или вызывают какую-то эмоцию положительную. А то сохраненки вижу, а по реакциям чет скупо очень. Или все в MAX уже ушли?

Это же для меня показатель что полезное писать, желание чем-то делиться, создавать, рассказывать, расписывать в посты)

А то сидим с Маркизой наблюдаем и не понимаем заходит вам контент или вы вообще не с нами

Библиотеки Python для работы с базами данных и SQL-запросами

1. sqlite3
Библиотека позволяет работать с базами данных SQLite, которые записывают и читают данные с файлов, а значит пользователю не нужно устанавливать сервер для БД, что очень удобно)

2. psycopg2
Модуль для работы с базами данных PostgreSQL. Также позволяет все основные функции с базой данных: работа с таблицами, написание запросов и т.д.

3. mysql-connector-python
Как уже понятно из названия, модуль позволяет подключаться к БД MySQL) Включает в себя все те же функции, что и описанные выше модули. Подробная документация доступна по ссылкам в названии модулей

4. pymssql
Модуль позволяет подключаться к БД Microsoft SQL Server

5. SQLAlchemy
Алхимия при работе с базами данных из python) Библиотека позволяет подключаться к различным БД. Есть множество функций: создание/изменение/удаление таблиц, извлечение/вставка данных, написание запросов, изменение данных. Библиотека позволяет работать с БД с помощью объектно-ориентированного кода, не используя при этом SQL

6. PandaSQL
Модуль позволяет расширить функционал pandas и писать SQL запросы прямо к датафреймам. Как вариант использования модуля с другими библиотеками, после подключения к БД и извлечения данных, к датафрейму можно писать запросы как будто бы к обычной таблице в БД, не используя синтаксис pandas

👍 если пост полезен

Кто я | Навигация | Обучение

Настало время распаковать эту имбу!

Каждый год доставать из коробок летние кроссовки - это отдельный вид удовольствия 😍
А вот обратную сторону осенью менять на ботинки не люблю.
Поэтому стремимся к новому уровню, чтобы круглый год можно было в кроссовках ходить 🔝

🔥 кто такой же

Где практиковать навык создания аналитических витрин на реальных задачах

У текущей группы идет 2-й практический спринт, на скрине спрашиваю как в целом дела в процессе учебы идут.
Знаете что приятно, ученики с курса по основам анализа приходят на курс по разработке витрин и показывают сильные результаты. Оралбек завершил основы и сразу пошел на следующую ступень.

Ребята, ценю каждого из вас и ваше доверие ♥️

👉 Про курс разработки витрин https://datastudy.ru/
(формат/программа/стоимость/запись в группу)

P.S. а мы на обучении с помощью Яндекс Метрики проанализируем вашу активность на сайте и построим витрину с атрибуцией целевых действий 😉

Компания Anthropic, разработчик Claude, исследовали долю теоретического и реального на данный момент замещения ИИ профессий в 22 отраслях и сферах деятельности

Ну что, пора становится фермерами 🧑‍🌾👩‍🌾 Там ИИ пока бессильно. Нас и так куда-то в каменный век откидывает все больше, еще и технологии вытесняют 😁

Устали на работе выполнять рутинные задачи или киснуть без роста в профессии и перспектив развития? Хватит тратить свое время на выгрузку данных из Excel, ручные сверки и обновление отчётов! Хотите перейти от monkey job к реальной аналитике и инженерии данных, но не хватает навыков и инструментов?

Я запускаю новый поток курса «Продвинутый SQL и автоматизация витрин данных» — и он создан именно для тебя!

Что освоишь за время обучения:

📍Оптимизацию SQL‑запросов: сократите время выполнения задач с часов до минут. SQL только начинается с простых запросов и джойнах, его возможности сильно шире, а в открытых источниках дают только самую базу, без глубокого погружения в практические детали

📍Построение и автоматизацию витрин данных: забудьте о ручной выгрузке и Excel‑таблицах

📍ETL‑процессы от А до Я: сбор данных из базы, Google-таблиц, через API, очистка, агрегация, загрузка в витрину

📍Современные инструменты: Airflow (оркестрация), ClickHouse и PostgreSQL (базы данных), Git (контроль версий), Python (автоматизация).

📍Лучшие практики: архитектура DWH, документация, масштабируемые структуры данных.

Это не просто курс про SQL, это полноценная база знаний и практическая песочница чтобы научиться создавать аналитическую отчетность по стандартам рынка.

Твой практический результат после курса:
✅ Ты самостоятельно реализуешь полный цикл сборки витрины — от выбора источника данных до автоматизации обновления.
✅ У тебя будет 10 готовых кейсов создания витрин для самых частых аналитических задач в компании, которые легко упаковать в рабочий опыт
✅ Сможешь автоматизировать отчётность на текущем месте работы и выйти на повышение в грейде благодаря своему результату работы


Кому подойдёт курс:
- аналитикам данных, которые хотят перейти на новый уровень;
- BI‑разработчикам и инженерам данных, кому не хватает аналитических знаний;
- специалистам, работающим с базами данных и отчётностью;
- всем, кто хочет систематизировать знания и стать востребованным data-специалистом

Формат обучения:
📖 текстовые уроки с практическими примерами
💬 чат со мной и другими учениками группы, чтобы обсуждать все вопросы
💻 10 реальных практических заданий на разработку и автоматизацию витрин в настроенной инфраструктуре инструментов
🔥 обратная связь от меня по практическим заданиям

🏁 В конце обучения - сертификат, подтвержденный образовательной лицензией


🗓 Старт обучения: 13 апреля
Количество мест в группе ограничено — записывайся прямо сейчас!

Тебя ждет 1.5 месяца максимально сочного практического опыта аналитика-инженера

Программа обучения и детали оплаты со стоимостью на сайте https://datastudy.ru/

Хочу на обучение и консультацию!

Что с кошкой 🐈

У пушистой булки все хорошо, понервничала всех вчера, пошипела на врачей, теперь лежит. Анализы в норме, симптомы прошли, видимо внимания не хватало