Ребята из product sense собрали фильмы, из которых можно чему-то научиться. Для аналитиков они тоже будут полезны.
Особо обращаю внимание на эти:
- Человек, который изменил все (Moneyball), 2012
- Основатель (The Founder), 2016
- Скрытые фигуры (Hidden Figures), 2016
- Остановись и гори (Halt and Catch Fire), 2014
https://productsense.io/productmovies
Особо обращаю внимание на эти:
- Человек, который изменил все (Moneyball), 2012
- Основатель (The Founder), 2016
- Скрытые фигуры (Hidden Figures), 2016
- Остановись и гори (Halt and Catch Fire), 2014
https://productsense.io/productmovies
productsense.io
Фильмы для прокачки продуктового мышления
список фильмов для менеджеров продуктов и предпринимателей
Небольшой таймлайн в Tableau по сталинской и хрущёвской архитектуре. Понравился общий стиль и особенно куски здания как тетрис.
#tableau
#tableau
Tableau Public
Judit Bekker - Profile | Tableau Public
Judit Bekker's Tableau Public profile. View interactive data visualizations published by this author.
Дмитрий Аношин оценил мой пост про тестовое в Welltory. Отличный повод для поста)
Forwarded from Инжиниринг Данных (Dmitry Anoshin)
Саша классно написал как он креативно out of the box решал тестовое задание. Очень хороший пример как нужно подходить к каждому работадателю. Так же это хорошо характеризует опыт кандидата с компанией во время собеседования. Я попозже расскажу про свой опыт с Microsoft и Facebook (work in progress). А еще Саша дал ссылочку на классный пост сделать <> делать
sashamikhailov.ru
Тестовое задание в Welltory
…или как я нашёл пользователя по данным фитнес-трекера
в прошлом году я развлекался тем, что парсил веб-страницы через гугл-таблицы. Из сырого текста и ссылок собрал аккуратный план, чтобы удобно было отслеживать прогресс. И даже сделал титульную страницу в стиле источника.
Прогресс так и не пригодился: нашёл работу дата-инженером, а не маркетинговым аналитиком ¯\_(ツ)_/¯
https://sashamikhailov.ru/blog/all/jedi-index-process/
#blog #google_spreadsheets #web_parsing
Прогресс так и не пригодился: нашёл работу дата-инженером, а не маркетинговым аналитиком ¯\_(ツ)_/¯
https://sashamikhailov.ru/blog/all/jedi-index-process/
#blog #google_spreadsheets #web_parsing
sashamikhailov.ru
Как спарсить веб-страницу гугл-таблицей
У агентства IT-Agency есть план обучения для сотрудников — он открыт и опубликован на их сайте
Forwarded from настенька и графики
Прикольная статья про то, что дэшборды уже мертвы, а будущее за блокнотами по типу Jupyter notebook💪
❓Почему так: 1) дэшбордов слишком много и они начинают терять свою ценность, потому что на любую задачу есть свой дэшборд; 2) куча фильтров, от которых хочется умереть и по итогу, чтобы что-то нормально сравнить, нужно очень сильно постараться с дичайшей фильтрацией; 3) некоторые не верят чужим дэшбордам, потому что у тебя есть итоговая картинка, а что внутри не очень понятно.
📍Что дают блокноты: 1) выше доверие к данным, потому что видно, как это все собирается в график или таблицу; 2) они более гибкие, если другие пользователи знают язык, на котором все написано, то могут под свои нужды его быстро адаптировать; 3) больше возможностей для совместной коллаборации и презентаций.
Я совсем недавно тоже об этом всем думала, делая очередной дэшборд, которые уже просто путаются в глазах. Блокноты реально прикольная штука, но очень не универсальная. Основное, наверное, упирается в язык программирования и в то, что зачастую заказчикам этих дэшбордов важен результат, а не процесс. Поэтому все еще верю, что дэшборды штука важная и нужная, и она помогает именно communicate data, а блокноты стали бы отличным вариантом для каких-то небольших задач, потому что еще непонятно, что хуже: дэшборд с кучей страниц или блокнот с таким же количеством.
Ну и в конце статьи немножко рекламы сервиса Count (выглядит на картинках оч красиво), если кто-то пробовал, напишите, как вам, буду рада)
https://towardsdatascience.com/dashboards-are-dead-b9f12eeb2ad2
❓Почему так: 1) дэшбордов слишком много и они начинают терять свою ценность, потому что на любую задачу есть свой дэшборд; 2) куча фильтров, от которых хочется умереть и по итогу, чтобы что-то нормально сравнить, нужно очень сильно постараться с дичайшей фильтрацией; 3) некоторые не верят чужим дэшбордам, потому что у тебя есть итоговая картинка, а что внутри не очень понятно.
📍Что дают блокноты: 1) выше доверие к данным, потому что видно, как это все собирается в график или таблицу; 2) они более гибкие, если другие пользователи знают язык, на котором все написано, то могут под свои нужды его быстро адаптировать; 3) больше возможностей для совместной коллаборации и презентаций.
Я совсем недавно тоже об этом всем думала, делая очередной дэшборд, которые уже просто путаются в глазах. Блокноты реально прикольная штука, но очень не универсальная. Основное, наверное, упирается в язык программирования и в то, что зачастую заказчикам этих дэшбордов важен результат, а не процесс. Поэтому все еще верю, что дэшборды штука важная и нужная, и она помогает именно communicate data, а блокноты стали бы отличным вариантом для каких-то небольших задач, потому что еще непонятно, что хуже: дэшборд с кучей страниц или блокнот с таким же количеством.
Ну и в конце статьи немножко рекламы сервиса Count (выглядит на картинках оч красиво), если кто-то пробовал, напишите, как вам, буду рада)
https://towardsdatascience.com/dashboards-are-dead-b9f12eeb2ad2
Count
The only collaborative AI agent and BI platform | Count
Explore data and solve problems together. Build metric trees, create dashboards, and share insights with your team—all in one collaborative analytics platform.
ссылку на канал ^ нашёл в подборке Ромы Бунина, там есть ещё:
https://revealthedata.com/blog/all/dataviz-channels/
https://revealthedata.com/blog/all/dataviz-channels/
Revealthedata
Чаты и каналы про датавиз, аналитику и около
Большая подборка каналов, чатов и ресурсов про визуализацию данных, аналитику, данные, дизайн, управление продуктами и темы вокруг них
Продвинутый пайтон для аналитики?
Или как же разобраться с бардаком в своих юпитер-блокнотах?
На работе пишу ETL-скрипты для сбора данных. Первое время было как-то не до эффективности или общего порядка в коде — мне в принципе было сложно поверить, что они действительно работают (и я всё боялся, что вот завтра-то меня точно раскусят и уволят к чертям).
В результате через полгода такой практики обнаружил себя посреди кодового бардака:
какие-то куски кода я оборачиваю в функции, а что-то остаётся просто в теле программы (или как это будет по-питонячьи?)
При этом функции копируются из предыдущих программ и постепенно модифицируются, получаются новые версии функций. В разных программах разные версии разных функций.
Когда в очередной раз мне нужна функция, я не могу найти файлик, где она в последней-самой-хорошей версии. Беру другую версию, дорабатываю её — и вот у меня ещё одна «последняя» версия.
Думал выделить в отдельный модуль общие функции и развивать там. Увидел такое в открытом коде вастрик.клуба — там есть специальная папочка-модуль Common и там всё «общее», что может потребоваться в нескольких местах
https://github.com/vas3k/vas3k.club/tree/master/common
кажется, если углубиться в пайтон, то там ещё много таких приёмников, которые могли бы сильно упростить жизнь аналитикам (и тем, кто потом релизит их код на прод!).
решил углубить свои знания в питоне — уделю этому сентябрь. Пробую сервис от JetBrains: маленькие кусочки теории, обложенные практическими задачами.
https://hyperskill.org/
а вот Фёдор Борщёв для изучения питона рекомендует прочитать от корки до корки Марка Лутца и сделать все «домашки» оттуда (пост и подкаст)
#python
Или как же разобраться с бардаком в своих юпитер-блокнотах?
На работе пишу ETL-скрипты для сбора данных. Первое время было как-то не до эффективности или общего порядка в коде — мне в принципе было сложно поверить, что они действительно работают (и я всё боялся, что вот завтра-то меня точно раскусят и уволят к чертям).
В результате через полгода такой практики обнаружил себя посреди кодового бардака:
какие-то куски кода я оборачиваю в функции, а что-то остаётся просто в теле программы (или как это будет по-питонячьи?)
При этом функции копируются из предыдущих программ и постепенно модифицируются, получаются новые версии функций. В разных программах разные версии разных функций.
Когда в очередной раз мне нужна функция, я не могу найти файлик, где она в последней-самой-хорошей версии. Беру другую версию, дорабатываю её — и вот у меня ещё одна «последняя» версия.
Думал выделить в отдельный модуль общие функции и развивать там. Увидел такое в открытом коде вастрик.клуба — там есть специальная папочка-модуль Common и там всё «общее», что может потребоваться в нескольких местах
https://github.com/vas3k/vas3k.club/tree/master/common
кажется, если углубиться в пайтон, то там ещё много таких приёмников, которые могли бы сильно упростить жизнь аналитикам (и тем, кто потом релизит их код на прод!).
решил углубить свои знания в питоне — уделю этому сентябрь. Пробую сервис от JetBrains: маленькие кусочки теории, обложенные практическими задачами.
https://hyperskill.org/
а вот Фёдор Борщёв для изучения питона рекомендует прочитать от корки до корки Марка Лутца и сделать все «домашки» оттуда (пост и подкаст)
#python
GitHub
vas3k.club/common at master · vas3k/vas3k.club
No bullshit IT community with private membership. Contribute to vas3k/vas3k.club development by creating an account on GitHub.
нужны ли алгоритмы программистам?
холиварный выпуск Moscow Python подкаста: Григорий Петров и Злата Обуховская накидывали на вентилятор, направленный на Асю Воронцову из Яндекса.
Тезис №1: знание алгоритмов нужны только тем, кто работает с высоконагруженными сервисами, где важна эффективности. Типа ядра Линукса или поисковика Яндекса. (важно отметить: даже в самом Яндексе не все работают с хайлоадом)
Тезис №2: внедрение алгоритмов в код ухудшает его читаемость. Это важно, т.к. код больше читается, чем пишется.
Тезис №3: времязатраты на написание эффективного кода не всегда окупается. Можно потратить две недели на код, который даёт всего 5% в сравнении с уже готовой библиотекой.
Тезис №4: профилировщик — лучший друг программиста. Это снимает большинство вопросов с эффективностью. Например, он подскажет, если вдруг код зайдёт в цикл.
Тезис №5: в больших компаниях спрашивают знание алгоритмов (и умение их писать на бумажке) не только ради самого знания, но и просто как ещё один фильтр, чтобы отсеять людей, которые уже приложили усилия и вызубрили редко используемую информацию.
#data_podcast в iTunes и overcast
#python
#algorithms
холиварный выпуск Moscow Python подкаста: Григорий Петров и Злата Обуховская накидывали на вентилятор, направленный на Асю Воронцову из Яндекса.
Тезис №1: знание алгоритмов нужны только тем, кто работает с высоконагруженными сервисами, где важна эффективности. Типа ядра Линукса или поисковика Яндекса. (важно отметить: даже в самом Яндексе не все работают с хайлоадом)
Тезис №2: внедрение алгоритмов в код ухудшает его читаемость. Это важно, т.к. код больше читается, чем пишется.
Тезис №3: времязатраты на написание эффективного кода не всегда окупается. Можно потратить две недели на код, который даёт всего 5% в сравнении с уже готовой библиотекой.
Тезис №4: профилировщик — лучший друг программиста. Это снимает большинство вопросов с эффективностью. Например, он подскажет, если вдруг код зайдёт в цикл.
Тезис №5: в больших компаниях спрашивают знание алгоритмов (и умение их писать на бумажке) не только ради самого знания, но и просто как ещё один фильтр, чтобы отсеять людей, которые уже приложили усилия и вызубрили редко используемую информацию.
#data_podcast в iTunes и overcast
#python
#algorithms
Apple Podcasts
«Moscow Python: подкаст о Python на русском»: «Moscow Python Podcast. Алгоритмы vs Профилировщик (level: All)» в Apple Podcasts
Шоу «Moscow Python: подкаст о Python на русском», выпуск «Moscow Python Podcast. Алгоритмы vs Профилировщик (level: All)» от 12 авг. 2020 г.
data будни
нужны ли алгоритмы программистам? холиварный выпуск Moscow Python подкаста: Григорий Петров и Злата Обуховская накидывали на вентилятор, направленный на Асю Воронцову из Яндекса. Тезис №1: знание алгоритмов нужны только тем, кто работает с высоконагруженными…
Software Craftsmanship — рецепт хорошего кода от Григория Петрова
(цитата из подкаста про алгоритмы)
вместо того, чтобы учиться писать на бумажке сортировку Ахо-Корасик,
Григорий предлагает учиться писать код, который потом будет легко читать и поддерживать.
Как можно улучшить свой код:
⁃ писать читаемый код
⁃ рассказывать историю через код
⁃ давать понятные имена идентификаторам
⁃ пользоваться гитом
⁃ включать профилировщик
⁃ настроить себе Continuous Integration
#software_engineering
#python
(цитата из подкаста про алгоритмы)
вместо того, чтобы учиться писать на бумажке сортировку Ахо-Корасик,
Григорий предлагает учиться писать код, который потом будет легко читать и поддерживать.
Как можно улучшить свой код:
⁃ писать читаемый код
⁃ рассказывать историю через код
⁃ давать понятные имена идентификаторам
⁃ пользоваться гитом
⁃ включать профилировщик
⁃ настроить себе Continuous Integration
#software_engineering
#python
Какие дата инженеры бывают и чего от них все хотят?
Запись доклада Николая Маркова с митапа DE or DIE
Кого могут называть дата инженером в разных компаниях:
⁃ ETL разработчика (pandas, PostgreSQL etc.)
⁃ «оператора» Hadoop на Java
⁃ архитектора хранилищ (Data Warehouse, Data Lake)
⁃ DevOps (Jenkins, Agile etc.)
Определение Николая:
«Data Engineer — это человек, который умеет правильно использовать компьютеры»
Наскриншотил несколько слайдов. Есть даже про игры)
https://youtu.be/GfBWzXxF5M8
#data_engineer #data_video
Запись доклада Николая Маркова с митапа DE or DIE
Кого могут называть дата инженером в разных компаниях:
⁃ ETL разработчика (pandas, PostgreSQL etc.)
⁃ «оператора» Hadoop на Java
⁃ архитектора хранилищ (Data Warehouse, Data Lake)
⁃ DevOps (Jenkins, Agile etc.)
Определение Николая:
«Data Engineer — это человек, который умеет правильно использовать компьютеры»
Наскриншотил несколько слайдов. Есть даже про игры)
https://youtu.be/GfBWzXxF5M8
#data_engineer #data_video
data будни
Какие дата инженеры бывают и чего от них все хотят? Запись доклада Николая Маркова с митапа DE or DIE Кого могут называть дата инженером в разных компаниях: ⁃ ETL разработчика (pandas, PostgreSQL etc.) ⁃ «оператора» Hadoop на Java ⁃ архитектора хранилищ…
был удивлён, когда увидел логотип Додо пиццы на техническом митапе. Задался вопросом и кроличья нора привела меня на интересный сайт dodo.dev
Так я узнал про Dodo Engineering.
Так я узнал про Dodo Engineering.