Оказалось, что доступ к докладам FutureData был весьма ограничен и доступен только людям с билетами. Организаторы выложили доклады на youtube, так что теперь их могут посмотреть все желающие 🙂

Хороший мануал по оконным функциям от канала @thisisdata. Было бы здорово дополнить его для какой нотации SQL написаны все текущие команды, т.к. местами исполнение отличается.

К примеру, в Impala есть функция NTILE.

​​Наконец-то закончил статью на одну из самых сложных для понимания тем - оконные функции в SQL.
На ее написание ушло почти пять месяцев с перерывом на отпуск :)

В статье на простых примерах с картинками разбирается принцип работы данных функций, а в конце вас ждут кейсы с расчетом моделей атрибуции «Первый клик» и «С учетом давности взаимодействий».

@rbunin вчера очень интересно рассказывал про визуализацию, особенно полезны мне показались конкретные рецепты в Tableau (ссылка с таймкодом). Посмотрите, там всего минут 20.

Давно слушаю интересный технический подкаст "Запуск завтра", и последний выпуск посвящен разговору с Мишей Яновичем (основателем Практикума).
Среди прочего в диалоге промелькнула интересная особенность. При завершении курсов выпускникам Практикума иногда помогают специалисты HR Яндекса.
Я и раньше обращал внимание на резюме кандидатов, завершивших Практикум, а теперь еще больше. Действительно, обычно резюме содержит все "правильные" ключевые слова, на которые обращаешь внимание + всегда составлено грамотное сопроводительное письмо, что для среднестатистического технического специалиста (сорри) редкость.

Более подробная расшифровка ответов:
Положительное: выпускники Практикума имеют нужные хард и софт скиллы, а в недостающих областях им помогают более компетентные люди
Нейтральное: сторонняя помощь мало на что влияет, так как тесты и живое общение все равно происходят 1 на 1 с кандидатом
Отрицательное: это формирует неверные ожидания работодателя, т.к. вместо самого кандидата эксперты пишут за него резюме / учат отвечать на каверзные вопросы

Сегодня публикуем первый материал цикла гайдов по BI-системам. Расскажем о постановке задачи, о тестовом датасете и о планируемом макете дашборда

https://leftjoin.ru/all/bi-task-canvas/

Отличная подборка от Романа. Мне кажется, что интересным может быть также доклад Powerful AI Predictions in Tableau with Einstein Discovery в контексте сегодняшних обсуждений про AI в BI и, в частности, в Tableau.

Сегодня начинается Tableau Conference 2020. Там 103 доклада, где взять столько времени! 😱

Отобрал себе часть выступлений, но видимо буду смотреть большинство уже в записи. Мне, в этот раз, больше всего интересны темы про управление контентом и развитие культуры использования BI-системы. И конечно ещё интересно, что новенького в функционале.

Про новые фичи Табло:
Tableau Roadmap
Devs at Desks
Tableau and Einstein Analytics Coming Together

Про развитие культуры и управление контентом:
Best Practices for Content Governance
Metric Insights: Achieving a Single Source of Truth
Monitoring to the Max: Blueprint + Server = ♥️
Building a Data Culture Part
Your Data Culture - A 20:20 Vision

Про проектирование дашбордов и работу с Табло:
Adding Hidden Context to Your Dashboard
Speed Tipping Favorites
Revisiting the Signal and the Noise

Недавно случился очередной Clickhouse Meetup, о котором забыл рассказать. Пару скриншотов слайдов и ссылка на расширенный роадмап 2020.

А это прям для всех must have! SQL Style guide. Если у вас неразбериха с именами таблиц, полей и тп, то просто внедрите подход Симона, там все по делу!

А вот вдогонку и SQL style guide от Fishtown analytics (это те, которые сделали dbt).

И завершим тему гайдом от Kickstarter, ссылку на который мне прислал @ax_makarov (@datalytx).

Вчера в Telegram читатель спросил о том, как правильно определить Retention первого дня. Вопрос действительно интересный, поскольку учет Retention может быть как на основе календарных дней, так и на основе 24-часовых окон. Разбираемся, чем они отличаются и как написать SQL-запрос для расчёта Retention на основе 24-часовых окон.

https://leftjoin.ru/all/retention-difference/

Есть такое приложение для любителей тенниса — Swing Vision. Оно в реальном времени распознаёт удары по мячу, запоминает координаты каждого удара и позволяет проанализировать качество своей игры. В сегодняшнем видео разберёмся, как выгрузить статистику из приложения и визуализировать на дашборде Tableau с кастомным фоном и фигурами:

https://leftjoin.ru/all/tableau-swing-vision/

Давно хотел порекомендовать к изучению канал Андрея @dorozhnij. В канале @data_publication всегда любопытная инфографика и классные диаграммы! 📊📈🏅

А тут как раз и повод для репоста: небезынтересный сервис от Google для журналистов данных.