
- Главная
- Каталог
- Интернет технологии
- Аналитика данных / Data Study
Аналитика данных / Data Study
Пишу про свою жизнь, аналитику и инженерию данных
Статистика канала
Коротко: жить буду, но не вкусно. Сажусь на диету номер 5
P.S. Пойду просить ИИ сгенерировать вкусные рецепты из того, что можно есть.
P.S.S. Если у вас было желание позвать меня на шашлыки, зовите. Все равно не приду
Проверил домашние работы учеников на курсе. Каждое задание - это полноценная реализация логики сбора, обработки и обновления данных в аналитической витрине и автоматизация через Airflow или Cloud Functions.
Все скрипты комитятся в GitHub репозитории, а там уже настроен целый CI/CD чтобы код попадал в Airflow и работал, а не просто хранился.
Моя задача в индивидуальной обратной связи - это провести код-ревью решения, подсветить что сделано правильно, а что можно учесть и изменить для более эффективных SQL-запросов и ETL процесса в целом.
Считаю, что аналитики должны разбираться в техническом решении. Это стандарт в компаниях, где есть выстроенная культура работы с данными.
Ни у каждого на работе есть коллеги, которые сделают вам код-ревью или подскажут, а здесь такой опыт появляется.
Кто я | Навигация | Обучение
Проверил домашние работы учеников на курсе. Каждое задание - это полноценная реализация логики сбора, обработки и обновления данных в аналитической витрине и автоматизация через Airflow или Cloud Functions.
Все скрипты комитятся в GitHub репозитории, а там уже настроен целый CI/CD чтобы код попадал в Airflow и работал, а не просто хранился.
Моя задача в индивидуальной обратной связи - это провести код-ревью решения, подсветить что сделано правильно, а что можно учесть и изменить для более эффективных SQL-запросов и ETL процесса в целом.
Считаю, что аналитики должны разбираться в техническом решении. Это стандарт в компаниях, где есть выстроенная культура работы с данными.
Ни у каждого на работе есть коллеги, которые сделают вам код-ревью или подскажут, а здесь такой опыт появляется.
Кто я | Навигация | Обучение
Делюсь своим видео с советами по эффективному поиску работы, которые помогут ускорить и упростить трудоустройство. Подойдет не только для аналитиков, да даже не только для IT - советы актуальны практически всем!
● Этапы эффективного поиска работы
● Структура качественного резюме
● Как отбирать лучшие вакансии
● Форматы интервью
● Что помогает бороться со страхом при поиске работы
Также делюсь здесь полезными ссылками на заполненное мое резюме (оно устарело по информации внутри, но структура актуальна) и реестр вакансий для удобного фиксирования процесса поиска работы.
Копируйте файлы шаблонов себе и используйте)
🔗 Шаблон резюме заполненный
🔗 Шаблон реестра вакансий с комментариями
Делитесь с теми кто ищет работу и смотрите сами, приятного просмотра 😉
Кто давно хотел индивидуально заниматься для достижения своих целей, сейчас появилась такая возможность.
Лично обсудим цель, познакомимся, подпишем договор об обучении и начнем заниматься.
Прочитать детали и оставить заявку нужно на сайте
👉 https://datastudy.ru/mentoring
Кто я | Навигация | Обучение
Порадуемся за Оралбека! Здесь писал про процесс его обучения 👉 https://t.me/data_study/1355
Кто я | Навигация | Обучение
📍Освобождение
📍Крик Тишины
📍Что скрывает Ирен
📍Сопротивление
📍Уроки Фарси
📍Война под землей
📍Красавица
Поздравляю всех с Днём Победы, сильный но в то же время тяжелый на эмоции день. Это достижение и подвиг наших предков, который нужно ценить, абстрагируясь от всего что происходит в современном мире и не приплетая к этому дню никаких больше событий
Следующая группа стартует обучение 8 июня!
Записываться нужно уже сейчас, потом будет поздно. Для этого делаем 3 простых шага
После этого я свяжусь с тобой лично, чтобы спросить про опыт и цель обучения. Если курс подходит чтобы достичь твоих целей, оплачиваешь и попадаешь в группу, чтобы 1.5 месяца активно работать и впитывать материалы как губка
P.S. если кто-то хочет оплатить от компании, закладывайте на согласование лучше 2-3 недели
Покажу на наглядном и реальном примере. У нас есть дата и время в UNIX-формате, которое выглядит изначально как целое число: 1776373200
А теперь представляем, я подготовил данные для дашборда, написал SQL-запрос и пошел создавать отчет.
Запрос один и тот же, но стоит его запустить в разных местах и можно получить разные даты.
Мой запрос
SELECT
to_timestamp(1776373200) AS dt,
(to_timestamp(1776373200) AT TIME ZONE 'UTC') AS dt_utc,
(to_timestamp(1776373200) AT TIME ZONE 'Europe/Moscow') AS dt_msk
1-й скрин показывает результат когда пишу запрос в DBeaver. 2-й скрин когда тот же самый запрос запускаю в Datalens под созданием датасета.
В поле dt разные даты!
Почему так получается?
Это не ошибка, а разница часовых поясов, который в случае запуска в DBeaver учитывает мой текущий часовой пояс, а в случае запуска в Datalens дата и время отображаются в UTC. Если оставить запрос как есть в поле dt мы получим расхождение и неправильные метрики в отчете и в базе данных просто потому, что будем как-будто работать в разных часовых поясах. Поэтому важно приводить все временные поля к одному единому часовому поясу, а в запросах лучше указывать его в явном виде, чтобы он не зависел от системных настроек сервера. Ну и не забываем что поля с датами могут сравниваться между собой и также важно чтобы сравниваемые даты были в одном часовом поясе
Ставьте реакции, если теперь будете думать про таймзоны 😉
Кто я | Навигация | Обучение
Покажу на наглядном и реальном примере. У нас есть дата и время в UNIX-формате, которое выглядит изначально как целое число: 1776373200
А теперь представляем, я подготовил данные для дашборда, написал SQL-запрос и пошел создавать отчет.
Запрос один и тот же, но стоит его запустить в разных местах и можно получить разные даты.
Мой запрос
SELECT
to_timestamp(1776373200) AS dt,
(to_timestamp(1776373200) AT TIME ZONE 'UTC') AS dt_utc,
(to_timestamp(1776373200) AT TIME ZONE 'Europe/Moscow') AS dt_msk
1-й скрин показывает результат когда пишу запрос в DBeaver. 2-й скрин когда тот же самый запрос запускаю в Datalens под созданием датасета.
В поле dt разные даты!
Почему так получается?
Это не ошибка, а разница часовых поясов, который в случае запуска в DBeaver учитывает мой текущий часовой пояс, а в случае запуска в Datalens дата и время отображаются в UTC. Если оставить запрос как есть в поле dt мы получим расхождение и неправильные метрики в отчете и в базе данных просто потому, что будем как-будто работать в разных часовых поясах. Поэтому важно приводить все временные поля к одному единому часовому поясу, а в запросах лучше указывать его в явном виде, чтобы он не зависел от системных настроек сервера. Ну и не забываем что поля с датами могут сравниваться между собой и также важно чтобы сравниваемые даты были в одном часовом поясе
Ставьте реакции, если теперь будете думать про таймзоны 😉
Кто я | Навигация | Обучение
Отзывы канала
Каталог Телеграм-каналов для нативных размещений
Аналитика данных / Data Study — это Telegam канал в категории «Интернет технологии», который предлагает эффективные форматы для размещения рекламных постов в Телеграмме. Количество подписчиков канала в 9.5K и качественный контент помогают брендам привлекать внимание аудитории и увеличивать охват. Рейтинг канала составляет 2.3, количество отзывов – 0, со средней оценкой 0.0.
Вы можете запустить рекламную кампанию через сервис Telega.in, выбрав удобный формат размещения. Платформа обеспечивает прозрачные условия сотрудничества и предоставляет детальную аналитику. Стоимость размещения составляет 13986.0 ₽, а за 0 выполненных заявок канал зарекомендовал себя как надежный партнер для рекламы в TG. Размещайте интеграции уже сегодня и привлекайте новых клиентов вместе с Telega.in!
Вы снова сможете добавить каналы в корзину из каталога
Комментарий