Как разработать модель выявления связанных компаний на основании анализа транзакций
Может возникнуть резонный вопрос: "А для чего, собственно, определять эту связанность?". Для ответа на данный вопрос отправимся на небольшую экскурсию за кулисы банковских бизнес-процессов.
Секреты аналитики
Может возникнуть резонный вопрос: "А для чего, собственно, определять эту связанность?". Для ответа на данный вопрос отправимся на небольшую экскурсию за кулисы банковских бизнес-процессов.
Секреты аналитики
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
План-факт анализ в сводной на Power Pivot
В этом видеоуроке автор делает подробный и пошаговый разбор решения задачи план-факт анализа с помощью Power Pivot, модели данных со связями "многие-ко-многим", мер на DAX и доводкой исходных данных в Power Query.
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/U5fElrOtKEE
Секреты аналитики
В этом видеоуроке автор делает подробный и пошаговый разбор решения задачи план-факт анализа с помощью Power Pivot, модели данных со связями "многие-ко-многим", мер на DAX и доводкой исходных данных в Power Query.
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/U5fElrOtKEE
Секреты аналитики
Какую архитектуру конвейера данных следует использовать?
В этой статье автор делает обзор архитектур конвейеров данных, которые вы можете использовать на данный момент.
Секреты аналитики
В этой статье автор делает обзор архитектур конвейеров данных, которые вы можете использовать на данный момент.
Секреты аналитики
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
📌 С чего стоит начать обучение Data Science?
В этом видео автор подробно разбирает с чего стоит начинать изучение Data Science и в какой именно последовательности. Вы узнаете основные темы, которые являются базисными, а также полезные ресурсы, где можно найти материал.
00:00 С чего начать обучение Data Science?
00:33 Python - основные темы и полезные ресурсы
01:27 Матанализ и Линейная алгебра
01:55 Методы оптимизации
02:03 Теория вероятности и Статистика
02:32 Методы машинного обучения
03:48 Чужой код на Github
04:15 Практика на Kaggle / Pet-project
05:25 Сколько в день нужно учиться?
05:49 Полная программа обучения
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/hZQgOcyQNow
Секреты аналитики
В этом видео автор подробно разбирает с чего стоит начинать изучение Data Science и в какой именно последовательности. Вы узнаете основные темы, которые являются базисными, а также полезные ресурсы, где можно найти материал.
00:00 С чего начать обучение Data Science?
00:33 Python - основные темы и полезные ресурсы
01:27 Матанализ и Линейная алгебра
01:55 Методы оптимизации
02:03 Теория вероятности и Статистика
02:32 Методы машинного обучения
03:48 Чужой код на Github
04:15 Практика на Kaggle / Pet-project
05:25 Сколько в день нужно учиться?
05:49 Полная программа обучения
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/hZQgOcyQNow
Секреты аналитики
Малоизвестные библиотеки Python для анализа данных, которые сделают вашу жизнь проще
В этой статье автор рассмотрит некоторые полезные библиотеки Python для задач обработки данных, с которыми, возможно, вы еще не знакомы. Хотя для задач машинного обучения на ум приходят такие библиотеки, как pandas, numpy, scikit-learn, keras, tensorflow, matplotlib и т.д., но всегда полезно знать и о других предложениях Python, особенно если это поможет улучшить ваши проекты.
Секреты аналитики
В этой статье автор рассмотрит некоторые полезные библиотеки Python для задач обработки данных, с которыми, возможно, вы еще не знакомы. Хотя для задач машинного обучения на ум приходят такие библиотеки, как pandas, numpy, scikit-learn, keras, tensorflow, matplotlib и т.д., но всегда полезно знать и о других предложениях Python, особенно если это поможет улучшить ваши проекты.
Секреты аналитики
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Стоит ли идти в Data Science?
В этом ролике автор рассматривает особенности работы в сфере Data Science и подробно разбирает обстановку на рынке труда:
0:00 Введение
0:23 Индустрия развивается
1:11 Анализ данных
1:49 Исследовательская работа
2:36 Баланс между research и software engineering
3:17 Ситуация на рынке труда
4:42 Data science нужен не везде
5:38 Математика и ML алгоритмы
6:27 Soft skills
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/UUdTiS0D8xo
Секреты аналитики
В этом ролике автор рассматривает особенности работы в сфере Data Science и подробно разбирает обстановку на рынке труда:
0:00 Введение
0:23 Индустрия развивается
1:11 Анализ данных
1:49 Исследовательская работа
2:36 Баланс между research и software engineering
3:17 Ситуация на рынке труда
4:42 Data science нужен не везде
5:38 Математика и ML алгоритмы
6:27 Soft skills
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/UUdTiS0D8xo
Секреты аналитики
5 признаков, что профессия аналитика вам не подходит
В этом материале автор хочет поговорить о специфике работы аналитика. Его она написала для тех, кто только присматривается к профессии. Возможно, статья поможет вам принять осознанное решение.
Секреты аналитики
В этом материале автор хочет поговорить о специфике работы аналитика. Его она написала для тех, кто только присматривается к профессии. Возможно, статья поможет вам принять осознанное решение.
Секреты аналитики
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Основы Tableau
В этом видео автор подробно разбирает как быстро научиться анализировать данные и строить отчеты в Tableau:
0:00:00 Введение в курс
0:05:02 Подключение к данным и знакомство с интерфейсом
0:13:00 От данных к визуализации
0:31:06 Анализ по времени
0:44:29 Анализ по географии
0:59:12 Собираем дашборд
1:15:18 Презентуем результаты
1:23:16 Делимся работой
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/S2Vf-9czTqY
Секреты аналитики
В этом видео автор подробно разбирает как быстро научиться анализировать данные и строить отчеты в Tableau:
0:00:00 Введение в курс
0:05:02 Подключение к данным и знакомство с интерфейсом
0:13:00 От данных к визуализации
0:31:06 Анализ по времени
0:44:29 Анализ по географии
0:59:12 Собираем дашборд
1:15:18 Презентуем результаты
1:23:16 Делимся работой
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/S2Vf-9czTqY
Секреты аналитики
Избегаем ада перекомпиляции в Elixir с помощью mix xref
Elixir — удивительный язык, и в этом материале автор хотел бы указать на проблему, которая, если ее проигнорировать, может серьезно повлиять на производительность вашей команды — (пере)компиляция модуля.
Секреты аналитики
Elixir — удивительный язык, и в этом материале автор хотел бы указать на проблему, которая, если ее проигнорировать, может серьезно повлиять на производительность вашей команды — (пере)компиляция модуля.
Секреты аналитики
Почему работа с данными так популярна: Data Scientist, Big Data и объектное хранение
Наука о данных является востребованной, интересной, и, казалось бы, очень сложной областью знаний. Однако хорошая новость заключается в том, что она доступна для новичков. В этой статье мы разберемся, с какими базовыми основами нужно познакомиться для работы с данными.
Секреты аналитики
Наука о данных является востребованной, интересной, и, казалось бы, очень сложной областью знаний. Однако хорошая новость заключается в том, что она доступна для новичков. В этой статье мы разберемся, с какими базовыми основами нужно познакомиться для работы с данными.
Секреты аналитики
Кто кого: Pandas VS SQL
Еще порядка 10 лет назад для работы по исследованию данных было достаточно SQL. Но время не стоит на месте, и стремительно стала набирать популярность Python-библиотека Pandas. Cегодня уже сложно представить работу Data Scientist’а без данного модуля.
Секреты аналитики
Еще порядка 10 лет назад для работы по исследованию данных было достаточно SQL. Но время не стоит на месте, и стремительно стала набирать популярность Python-библиотека Pandas. Cегодня уже сложно представить работу Data Scientist’а без данного модуля.
Секреты аналитики
Big Data мертвы, да здравствуют Smart Data
Концепция Big Data эволюционирует. Фокус смещается от количества собираемой информации к ее качеству. Этот сдвиг парадигмы привел к появлению понятия Smart Data — «умных» данных, которые являются продуктом интеллектуальной обработки и эволюции Big Data.
Секреты аналитики
Концепция Big Data эволюционирует. Фокус смещается от количества собираемой информации к ее качеству. Этот сдвиг парадигмы привел к появлению понятия Smart Data — «умных» данных, которые являются продуктом интеллектуальной обработки и эволюции Big Data.
Секреты аналитики
Выборочное удаление столбцов для повышения эффективности хранения в озерах данных
В этой статье автор разбирает процесс оптимизации форматов хранения данных, вы узнаете как сократить размер данных в рамках формата Apache Parquet за счет удаления неиспользующихся колонок большого размера.
Секреты аналитики
В этой статье автор разбирает процесс оптимизации форматов хранения данных, вы узнаете как сократить размер данных в рамках формата Apache Parquet за счет удаления неиспользующихся колонок большого размера.
Секреты аналитики
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Аналитические важности: Jupyter Notebook 7, декораторы Python, Streamlit, индексы PostgreSQL, Pandas
00:00 Вступление
00:20 Jupyter Notebook 7
05:05 Декораторы в Python
09:45 Streamlit
14:53 Оптимизация работы Jupyter Notebook
17:53 Сравнение Python, SQL, Excel, R и JavaScript
21:19 Выбор формата файла для Pandas
24:18 Индексы в PostgreSQL
28:48 Заключение
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/wJLZDNIzKRo
Секреты аналитики
00:00 Вступление
00:20 Jupyter Notebook 7
05:05 Декораторы в Python
09:45 Streamlit
14:53 Оптимизация работы Jupyter Notebook
17:53 Сравнение Python, SQL, Excel, R и JavaScript
21:19 Выбор формата файла для Pandas
24:18 Индексы в PostgreSQL
28:48 Заключение
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/wJLZDNIzKRo
Секреты аналитики
Data Mesh – ячеистые топологии для работы с данными
В этой статье автор расскажет о распределённой облачной ячеистой топологии (data mesh), где данные можно группировать в зависимости от их предметной области и трактовать “данные как продукт,” организуя в каждой предметной области конвейерную обработку собственных данных.
Секреты аналитики
В этой статье автор расскажет о распределённой облачной ячеистой топологии (data mesh), где данные можно группировать в зависимости от их предметной области и трактовать “данные как продукт,” организуя в каждой предметной области конвейерную обработку собственных данных.
Секреты аналитики
Hippotable — анализ данных прямо в браузере
В этом материале рассмотрим удобный инструмент для анализа данных. Автор объяснит как он работает, покажет пример использования и расскажет о дальнейшем развитии продукта.
Секреты аналитики
В этом материале рассмотрим удобный инструмент для анализа данных. Автор объяснит как он работает, покажет пример использования и расскажет о дальнейшем развитии продукта.
Секреты аналитики
Как мы спасли от выгорания нанимающих аналитиков
В этой статье автор подробно расскажет, с какими сложностями сталкиваются нанимающие менеджеры в сфере Data Science в условиях интенсивного процесса найма сотрудников, а также продемонстрирует, к какому виду привел процесс собеседований и найма аналитиков больших данных.
Секреты аналитики
В этой статье автор подробно расскажет, с какими сложностями сталкиваются нанимающие менеджеры в сфере Data Science в условиях интенсивного процесса найма сотрудников, а также продемонстрирует, к какому виду привел процесс собеседований и найма аналитиков больших данных.
Секреты аналитики
Что такое аналитический инжиниринг?
Инженеры-аналитики предоставляют конечным пользователям чистые наборы данных, моделируя их таким образом, чтобы конечные пользователи могли сами отвечать на свои вопросы. В данной статье автор расскажет о тенденциях рынка, которые привели к появлению этой новой роли в современных командах по работе с данными.
Секреты аналитики
Инженеры-аналитики предоставляют конечным пользователям чистые наборы данных, моделируя их таким образом, чтобы конечные пользователи могли сами отвечать на свои вопросы. В данной статье автор расскажет о тенденциях рынка, которые привели к появлению этой новой роли в современных командах по работе с данными.
Секреты аналитики
Spark не для чайников: где?
Apache Spark уже давно перестал быть просто технологией и превратился в своего рода стандарт для обработки больших данных. Этот фреймворк, сочетающий в себе скорость, надежность и масштабируемость, вышел далеко за пределы простого инструмента, превратившись в надежного партнера для огромного числа проектов. Поэтому, когда речь заходит о масштабных вычислениях и эффективной обработке данных, Spark - первое, что приходит на ум.
Секреты аналитики
Apache Spark уже давно перестал быть просто технологией и превратился в своего рода стандарт для обработки больших данных. Этот фреймворк, сочетающий в себе скорость, надежность и масштабируемость, вышел далеко за пределы простого инструмента, превратившись в надежного партнера для огромного числа проектов. Поэтому, когда речь заходит о масштабных вычислениях и эффективной обработке данных, Spark - первое, что приходит на ум.
Секреты аналитики
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Что такое сквозная аналитика и зачем она нужна?
Сквозная аналитика собирает данные о полном цикле сделки со всех доступных источников трафика. От момента просмотра рекламного объявления пользователем до момента его последнего контакта с менеджером.
С помощью сквозной аналитики вы можете видеть результаты работы рекламы и понимать, на что конкретно расходуются средства.
0:00 Начало
0:17 Что такое сквозная аналитика?
1:38 Задачи сквозной аналитики
4:10 Что нужно для внедрения сквозной аналитики?
6:54 Способы реализации сквозной аналитики
9:44 Инструменты сквозной аналитики
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/3ixfh_Zrxhw
Секреты аналитики
Сквозная аналитика собирает данные о полном цикле сделки со всех доступных источников трафика. От момента просмотра рекламного объявления пользователем до момента его последнего контакта с менеджером.
С помощью сквозной аналитики вы можете видеть результаты работы рекламы и понимать, на что конкретно расходуются средства.
0:00 Начало
0:17 Что такое сквозная аналитика?
1:38 Задачи сквозной аналитики
4:10 Что нужно для внедрения сквозной аналитики?
6:54 Способы реализации сквозной аналитики
9:44 Инструменты сквозной аналитики
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/3ixfh_Zrxhw
Секреты аналитики