Как говорится…

Красивые и понятные таблицы в ваших документах - залог успеха.

Разбираем, как видоизменять таблицы в Jupyter Notebook с помощью библиотеки pandas:

Хотите начать карьеру в IT, но не знаете, с чего начать? Теряетесь в обилии материалов? Испытываете сложности в обучении из-за недостатка практики? Если это про вас, то...

1 октября мы запускаем пятый поток курса “Аналитик данных”!

5 месяцев интенсивного обучения по анализу данных от ведущих аналитиков Yandex, ВКонтакте, Mail.ru. Три лекции в неделю, постоянная практика, реальные задачи!


⚫️Общайтесь с преподавателями на онлайн-семинарах
⚫️Изучайте теорию в удобном для вас режиме
⚫️Закрепляйте знания в специальных тренажерах
⚫️Практикуйтесь с Big Data в боевых условиях на вычислительном кластере (всё как в крупных корпорациях!)
⚫️Обсуждайте задачи и проекты с преподавателями в чате

Еще сомневаетесь? Тогда пишите в сообщения сообщества - обязательно развеем сомнения и проконсультируем по всем вопросам!

Ну что, готовы к полному погружению в дата аналитику? Тогда ждем вашу заявку на сайте!

Продолжаем серию вебинаров по статистике!

Все мы знаем, что статистика - штука настолько многогранная, что одну и ту же гипотезу можно проверить абсолютно разных способами, и наоборот - использовать один метод для анализа данных в различных задачах.

На прошлом вебинаре мы разобрали, как не запутаться в задачах регрессии и корреляции. В этот раз будем говорить о том, как:

⚫️ Сравнить несколько групп с использованием такого метода как t-test
⚫️ Выжить, если в данных много нулей и пункт выше не работает (спойлер: с помощью Mann–Whitney U-test)
⚫️ Повысить точность предсказания с Bootstrap

Вебинар проведёт Анатолий Карпов, ведущий аналитик в Mail.Ru, создатель Karpov Courses.

Эта пятница, 25 сентября, 19.00.

Да пребудет с нами статистика!

Запись по ссылке

Почти каждый из нас пользуется телефоном для чтения новостей, совершения покупок и поиска информации. Скорее всего, даже этот пост вы видите с телефона! Мобильный трафик занимает почти половину от всего мирового трафика и содержит огромное количество ценной информации, анализ которой может оказать влияние на ваш бизнес.

Как удобнее всего собирать данные с мобильных приложений? В качестве ответа этот вопрос Ярослав Баранов, Senior BI Analyst в компании Tango, сделал обзор набора сервисов для аналитики мобильных приложений.

P.S. Осторожно! Читать статью будет гораздо легче со знаниями в области аналитики мобильных приложений.

Уже сегодня, уже через час: залетайте наш открытый вебинар по статистике с Анатолием Карповым, ведущим аналитиком в Mail.ru!

Ссылка на трансляцию

Всем привет! На связи Анатолий Карпов.

Завершаем рабочую неделю под интервью с основателями Experiment Fest, Черемисиновым Виталием и Мирмахмадовым Искандером! Вместе мы обсудили такие волнующие вопросы, как:
● Правда ли, что классическая статистика и базовые тесты уже не актуальны?
● A/B тесты - плюсы, минусы и подводные камни?
● Как машинное обучение помогает проводить эксперименты?
И, разумеется, как же выстроить бизнес на знаниях статистики, чтобы конкурировать с экспертами из Big Four?

Все больше компаний хотят решать бизнес-задачи с помощью визуализации данных, а каждая BI-система борется за самые наглядные и интерактивные дашборды. Однако при этом внутренние заказчики до сих пор просят сделать дашборд как одну огромную таблицу с миллионом фильтров «как в Excel».

Почему так происходит? Что на самом деле стоит за желанием получить таблицу «как в Excel»? Как совместить наглядность и информативность? Все это мы обсудим на вебинаре «Как быть, когда заказчик хочет только таблички», а также рассмотрим примеры решения подобных задач и разберем практический кейс создания отчёта в Tableau с «правильной» таблицей.

Занятие проведет Роман Бунин, руководитель команды визуализации данных Яндекс Go, автор телеграм-канала Reveal the Data.

Этот четверг, 1 октября, 20.00

👉Регистрация на вебинар👈

Вебинар начнется совсем скоро! Уже через час Роман Бунин, руководитель команды визуализации данных Яндекс Go, расскажет, как совместить наглядность и информативность в вашем дашборде и что же все-таки делать, если заказчик хочет только подобие Excel-таблички?

Ссылка на трансляцию

1. sql-ex.ru

На этом ресурсе нет четкого разделения уровня задач: они все ориентированы на начинающих, и их можно решать в любом порядке. Помимо упражнений, тут есть интерактивный учебник — sql-tutorial.ru, где можно найти подробные описания работы операторов и примеры запросов разного уровня сложности.

2. leetcode.com

Одна из наиболее популярных платформ для решения алгоритмических задач, на котором также есть упражнения на SQL (в разделе Problems → Database). Сами задачи разделены на три уровня сложности: easy, medium и hard, но часть из них доступна только по подписке. Альтернативные варианты решения можно посмотреть в обсуждении.

3. HackerRank.com

Похожий сайт с набором задач по различным темам, в том числе и SQL. Присутствует разбивка как по сложности, так и по теме (агрегация, простые операции объединения, сложные и т.д.).

Всем привет! На связи Анатолий Карпов

Почти по традиции завершаем понедельник под интервью с Валерием Бабушкиным, тимлидом в X5 Retail Group. Параллельно с обсуждением новостей из мира ML, нам удалось:

● Упорядочить особенности найма в такие крупные компании, как Facebook и Google
● Сравнить зарплаты в России, Европе и США
● Решить, какие новые тренды в Data Science заслуживают особо пристального внимания
● Выяснить, где и как нужно учиться, чтобы стать востребованным data science специалистом

Можно бесконечно смотреть на то, как горит огонь, как течет вода и как меняется восприятие данных в зависимости от способа визуализации. По итогам вебинара «Таблички VS Графики» с Романом Буниным, руководителем команды визуализации Яндекс Go, мы собрали четыре ссылки, с которыми будет гораздо легче отвечать на вопрос «как визуализировать данные»

1. В каких случаях какой график лучше использовать? Какие могут возникнуть ошибки в его интерпретации? Для самостоятельных ответов на эти вопросы, советуем опробовать интерактивный тренажер по сравнению круговых диаграмм и гистограмм.

2. Галерея интерактивных вариантов оформления графиков в Tableau, собранных в соответствии с типами задач и необходимыми к отражению данными. Список не является исчерпывающим, но может стать отправной точкой для создания идеального дашборда. Тренируем насмотренность по ссылке.

3. Не уходя далеко от галереи примеров Tableau, стоит заглянуть в профиль эксперта Романа Бунина с вариантами дашбордов от активности передвижения людей по городам до состояния рынка вакансий в области аналитики.

4. Для тех, кто предпочитает воспринимать информацию через текст, или просто не смог присутствовать на лекции — конспект вебинара, где содержатся ключевые пункты, на которые стоит обратить внимание при составлении дашбордов. Рекомендуем к прочтению и регулярному использованию.

По сути, игра похожа на программирование в ассемблере, где команды отдаются напрямую процессору. Похожим образом выполняется программирование на высокоуровневых языках, типа Python. Скажем, скрипт для категоризации текста на деле выглядит как «взять данные на входе, сложить в ячейку памяти, взять следующие, сложить с имеющимися, отдать на выход». Поиграв в Human Resource Machine, становится понятнее, как работают алгоритмы на более низком уровне.

В общем, рекомендую!

Представьте: вы организуете вечеринку. Уже готова культурная программа, закуплена еда и, конечно, собран список гостей. Родственники, близкие друзья, просто знакомые...и Особенный.

Вы не можете не пригласить Особенного. Возможно, на этом настаивают родственники. Может, он умеет открывать шампанское ухом, а это гвоздь культурной программы. Ну, или вам просто неловко его не звать. Причин может быть много.

Но если Особенный придёт, то вечеринка с ненулевой вероятностью рискует схлопнуться в сингулярность. Он съест всю еду, в том числе из чужих тарелок. Он будет петь караоке при полном отсутствии голоса, слуха и самого караоке. В общем, жизнь разнообразна и удивительна, и с этим что-то надо делать.

...какое это имеет отношение к статистике? Читаем в статье Александра Манаенкова, ментора Karpov.Courses:

Вдогонку к введению в LMM прикрепляем ноутбук с кодом!

За последние 20 лет большинство людей привыкло, что хранить и записывать данные эквивалентно хранению данных в таблице Excel. Так думали и в системе здравоохранения Великобритании в разгар распространения COVID-19, пока не выяснилось, что данных накопилось настолько много, что они… перестали влезать в Excel. Правительство Великобритании на протяжении почти недели получало недостоверные данные по статистике заболеваемости из-за того, что они просто не подгружались в систему.

Дело в том, что файлы в формате Excel имеют ограничение на максимальное количество наблюдений (в данном случае колонок) в 65 000. После этого значения новые случаи перестают загружаться в форму для построения графиков. Таким образом, пусть и верное решение о локдауне было принято на основе неверных данных.

Какой вывод из этого можно сделать? Используйте базы данных, храните свои сложные данные в специально подготовленных форматах вместо .xls и, разумеется, мойте руки, друзья 🙂

Почитать подробнее о случае можно тут

Новая неделя – новое интервью!

В этот раз у нас в гостях Артур Хачуян, основатель Tazeros, который, пожалуй, лучше всех знает, как использовать большие данные для бизнеса и маркетинга.

Вместе мы успели обсудить:
● Что будет с рекламным рынком после iOS 14?
● К каким новым рекламным технологиям следует готовиться аналитикам?
● Что бизнес хочет знать о пользователях?
● Big Data и политика (казалось бы, при чем тут Беларусь?)

Бонус-история: как Шнуров Big Data в космос запускал 🙂