🐍 После длительного перерыва вернулся с хорошими новостями.

Разместил свой полный курс видео по Python и анализу данных: https://dfedorov.spb.ru/python3/

Недавно прошел вебинар по теме продуктовой аналитики https://youtu.be/oquId6GPadw. Новичкам будет полезно, чтобы понять, что это такое и что значит быть продуктовым аналитиком.
Ниже основные тезисы вебинара

Что делает продуктовый аналитик:
- исследует поведения пользователей
- контролирует корректность сбора данных
- проверяет гипотезы
- разрабатывает систему метрик
- строит дашборды

Что плохо для работы продуктового аналитика:
- быть не в команде продукта
- работать с несвязанными между собой продуктами
- перегрузка ad-hoc запросами

Что хорошо для работы продуктового аналитика:
- работать с одним продуктом или связанными продуктами
- быть частью продуктовой команды
- успевать делать много исследовательских задач

Что важно понимать про компанию:
- подробно про продукт и задачи, от чего зависит круг задач
- орг. структура компании
- зрелость компании, продукта
- размер команды

Какие вопросы задать на собеседовании:
- с каким продуктом буду работать, в какой команде
- какой стек
- кто будет помогать
- что уже есть и что нужно строить
- какова стратегия продукта, куда он движется, какие приоритеты
- для каких задач нужен аналитик

Немного большой перерыв получился, причина простая - "ситуация". Из-за нее некоторые функции отключены. Тем не менее.

Небольшое, но очень полезное видео по настройке и некоторым фичам PyCharm. Не юпитером же, в конце концов, единым.
https://www.youtube.com/watch?v=Z-089JxyUF8

📍Знаешь как вести проект? Умеешь договориться с кем угодно?
📍Имеешь Аналитические способности и математический склад ума?
Тогда тебе к нам! Канал IT Аналитика.
Тут ты найдешь всю доступную и актуальную информацию по данному направлению.
✅ Бизнес-аналитик
✅ Системный аналитик
✅ Дата-аналитик
✅ Web-аналитик
✅ UX аналитик
✅ Продуктовый аналитик
Подписывайся!

Полезные ссылки для знакомства и работы с DataLens

Большой функциональный демо дашборд:
- datalens.yandex/demo - публичный, только чтение
- Развернуть дашборд в своем DataLens для редактирования

Сообщество:
- Телеграм чат (вы сейчас тут)
- Предложить и проголосовать за новую фичу
- Плейлист официальных мероприятий на YouTube

Обучение:
- Быстрый старт, пошаговая инструкция
- Более детальные пошаговые инструкции по сценариям
- Туториалы по аналитическим функциям: агрегации, оконные функции, Level-of-Detail выражения
- Создание SQL-чартов (если вам нужно больше гибкости модели данных)
- Образовательные проекты

FAQ в документации:
- https://cloud.yandex.ru/docs/datalens/qa/

Публичные кейсы использования DataLens:
- КазаньЭкспресс - Аналитика retail маркетплейса
- Правительство С.-Петербурга - Аналитика городских сервисов
- Окраина - Аналитика на мясоперерабатывающем заводе
- МВидео - Платформа данных в облаке, геоаналитика
- Rubetek - Аналитика IOT по датчикам домов и квартир застройщика ПИК
- Moneycare - Кредитный брокер, корпоративный BI
- AnywayAnyDay - Аналитика онлайн туристического агентства
- JustSchool - Аналитика над CRM школы английского языка
- SevenTech - Аналитика технологического стартапа над ClickHouse
- НефтеТрансСервис - Промышленная аналитика интернета вещей
- RADAR - Аналитика аудитории наружной рекламы по всей России
- Цифровое образование - Аналитика олимпиад, учеников, школ
- Биологический Факультет МГУ - Предсказание и аналитика урожая
- tproger – Веб аналитика портала
- Car-Taxi - Продуктовая аналитика сервиса эвакуации авто
- Кинопоиск - Публичная статистика оценок фильмов

Примеры публичных дашбордов:
- Анализ качества воздуха
- Статистика коронавируса
- Погода
- Показатели Российских ВУЗов
- Демография Ставрополья
- Исследование про работу вахтовым методом в РФ
- Безработица РФ
- Пример с LOD выражениями от @ab0xa
(присылайте ваши примеры в чат, если хотите поделиться своим опытом!)

Презентации:
- DataLens
- Yandex Cloud Data Platform

Помощь:
- Обсудить ваш проект
- Завести тикет в техподдержку
- Найти партнера для проекта

Какая-то совсем стремная новость https://www.kommersant.ru/doc/5317970

Интересно сравнить подходы к приоритизации гипотез разными фреймворками: RICE, PIE, ICE(1,2), PXL.
Вначале казалось, что явное преимущество у PXL, из-за того, что он минимизирует оценочность, основывается на простой фактуре. Но, вот, гипотезы, которые не связаны с UX, трудно им оценить. Они всегда будут проигрывать тем, что основаны на UX.
Да, и гипотеза - это не всегда про AB тест
Про PXL здесь: https://cxl.com/blog/better-way-prioritize-ab-tests/

​​Хороший справочник по метрикам для оценки интерфейса.

via @ProductAnalytics

Запускаю несколько долгосрочных открытых проектов 🐍

1️⃣ Воспроизводимая наука о данных

Свободный учебник (в разработке) на основе моего курса по анализу данных для экономистов по ссылке.

2️⃣ Python для программистов

Свободный учебник (в разработке) на основе моего курса по языкам программирования по ссылке.

3️⃣ Сообщество преподавателей Python

Я преподаю Python в школах, вузах и на различных курсах более пяти лет.
И я искренне верю, что только объединив усилия, мы сделаем преподавание ИТ в России лучше.
Именно поэтому я хочу создать сообщество преподавателей Python для поддержки, обмена идеями и полезными материалами.
Подробности по ссылке.

Услышал недавно от продакта такое: "Зачем нам это тестировать? У этого, этого и этого конкурента это уже есть, они же не дураки. И мы такое же себе сделаем, не прогадаем".
Очень смешно. Вот так и появляются одинаково убогие решения на многих сайтах одной тематики. Возразить на это он не смог. Так и живем, приоритизируем гипотезы.

​​Ребята из OWOX сделали бесплатный тег для GTM Server-Side, который позволяет организовать стриминг GA4 данных в GBQ без использования нативного экспорта данных: https://www.owox.com/c/gtmss-ga4-tag

Пригодится, если нужно:
1. Отправлять данные в EU Storage минуя сервера GA (привет, GDPR)
2. Обойти ограничение в выгрузке в 1 млн. событий в бесплатной версии
3. Получать real-time данные

via @WebAnalyst