LEFT JOIN – Telegram
LEFT JOIN
44.7K subscribers
946 photos
28 videos
6 files
1.2K links
Понятно про анализ данных, технологии, нейросети и, конечно, SQL.

Услуги — leftjoin.ru
Курсы по аналитике — https://stepik.org/users/431992492

Автор — @valiotti
Реклама — @valiotti

Перечень РКН: https://tapthe.link/PpkTHavwS
Download Telegram
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Да, это тетрис на SQL
Про GPT на SQL мы уже как-то рассказывали, а теперь вот нашли тетрис.

Для запуска нужен Postgres — чтобы обойти некоторые ограничения языка, автор воспользовался возможностями именно этой СУБД.

Скачать игру можно на гитхабе автора и там же почитать, с какими проблемами он столкнулся во время работы над проектом и как искал решения. Материал впечатляющий, как и результат работы. Единственный минус в том, что автор почему-то не назвал свой проект TetriSQL.

А какие впечатляющие проекты на SQL попадались вам? 👀
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😱34🔥145🤩4👍2
Обзор аналогов Miro
А вот и обещанная подборка аналогов ушедшего, но не совсем Miro.

Чтобы пост получился максимально беспристрастным, мы решили отказаться от субъективных оценок «нравится — не нравится», «удобно — не удобно». Вместо этого оценивали инструменты по нескольким главным признакам.
🔵 Цена.
🔵 Функционал. Сравнивали основные возможности (фигуры, схемы, таблицы, стикеры, майндмэпы, рисунки), потому что к богатству функций и интеграций неповторимого оригинала пока никто не приблизился.
🔵 Возможность импорта доски из Miro.

Подробности на карточках, а итог такой:
🔵 У большинства аналогов есть бесплатная версия, в которой можно сделать три доски и пригласить ограниченное число участников.
🔵 Функционал и интерфейс у всех вариантов почти идентичны с небольшими отличиями.
🔵 Импорт из Miro есть почти у всех, но корректно он работает только у holst. Все остальные искажают или не переносят элементы, даже если умеют с ними работать. Почти все аналоги позволяют рисовать на доске, но рисунки при импорте из Miro теряют.

А какая замена Miro больше нравится вам, и почему именно holst?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
14🔥9👍8😍3😁1
В пятом выпуске «Завтра в Data» у микрофона Александр Бараков — Head of BI в Luxoft и автор телеграм-канала Data Nature.

О чем мы поговорили?
🔵От архитектора до BI: путь, который не нужно повторять.
🔵Рабочее комбо в образовании человека, работающего с данными.
🔵Бег по кругу и рутина — единственное, что смущает в сфере?

🔜 Подробности — в канале Карьера в Data | LEFT JOIN.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍8🔥42
Почему аналитика оффлайн-обучения — это боль: рассказывает преподаватель из ВШЭ
Четвертый сезон Data Heroes заканчивается интервью с Евгением Соколовым.

Он больше 10 лет в Data Science, работал в Яндексе, а сейчас руководит департаментом больших данных и информационного поиска факультета компьютерных наук ВШЭ. Вот этому всему и посвящен выпуск!
🔵 Как изменился Data Science за эти годы?
🔵 Как Евгений решился из бизнеса уйти в преподавание, и за что он любит эту работу?
🔵Как в Вышке поддерживают актуальность учебных программ и делают их интересными для студентов?
🔵 Отличия между обучением онлайн и оффлайн с точки зрения преподавателя — какой интереснее формат интереснее? А как их анализировать, и какой в этом плане удобнее?

Смотреть: YouTube, VK
Слушать: Apple Podcasts, Spotify, Яндекс Музыка

И да — это действительно последний выпуск сезона, но мы не прощаемся! Совсем скоро придем с новостями.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
11🔥7👍4
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Дизайнеры отнимают работу у нейросетей!
Летом мы писали про то, как российские сервисы начали внедрять в работу ML и нейросети. Маркетплейсы с помощью ИИ решили упростить заполнение карточек — то есть подготовку текстов и обработку картинок. Тогда нас особенно впечатлили видеообложки от Ozon, и мы даже предложили дизайнеру сделать свой вариант.

И вот он готов, и ждем вашего вердикта. 👆🏻

Кто победил в этом соревновании: человек или робот? Ставьте ❤️, если человек, и 👾, если робот!
88👾44🔥3👍2
2 дня до конца исследования онлайн-школ по аналитике!
Напоминаем: команда LEFT JOIN проводит независимое исследование онлайн-курсов по аналитике. Мы хотим выяснить, какие из них самые популярные и полезные, а заодно — узнать, как люди относятся к такому формату обучения в целом.

💙 Мы уже собрали 360 голосов, и это крутой результат. Спасибо всем, кто принял участие! Если вы еще не успели это сделать, но очень хотите, у вас есть время. Сбор голосов заканчивается 19 сентября.

🔜 Пройти опрос

Всем участникам выдаем в награду список классных бесплатных материалов для аналитиков и всех, кто интересуется ИИ, SQL и работой с данными.

Так что спешите проголосовать сами и рассказать друзьям, если еще не сделали этого! 🔥
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥12😱76👌2
Как подружить разрозненные данные с помощью сквозного идентификатора
Почти каждый бизнес собирает данные о клиентах из множества разных источников. Что-то отправляют они сами, что-то — заносят менеджеры. И это неизбежно приводит к хаосу: просто поразительно, сколько существует разных способов записать один и тот де номер телефона. 👀

🔜 Это мешает корректно отследить путь клиента и посчитать важные метрики — например, стоимость привлечения лида и прибыль, которую он в итоге принес.

Мы в своей практике тоже с таким сталкивались, и в новой статье рассказываем, как решить эту проблему с помощью сквозного идентификатора. Это уникальный номер, который присваивается клиенту, и помогает объединить все данные о нем.

Пройдем весь путь от «да можно руками сметчить» до создания скрипта, который метчил почти все данные о клиентах, собирал в таблички в Tableau и помогал за пару кликов детектить ошибки. Ошибок, кстати, стало в разы меньше, когда мы его ввели.

💙 Читайте подробности в блоге.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍41🔥207👌4🤡1
Мы ищем спикеров для 5-го сезона Data Heroes!
Тема сезона — аналитика в Retail и eCommerce.

🔵 Как работают с данными онлайн-магазины и маркетплейсы?
🔵 В чем отличие аналитики в продуктовом ритейле от аналитики в любой другой сфере?
🔵 Какой стек выбирают лидеры рынка, и как они нанимают технических спецов?

В пятом сезоне будет еще больше аналитики, данных и горячих дискуссионных тем. Сейчас мы активно ищем спикеров, и обращаемся за помощью зала — то есть к дорогим подписчикам.

Если вы работаете в сферах Retail и eCommerce, руководите отделом аналитики или другой командой, но во многом опираетесь на данные в работе, у вас современная и технологичная компания — приходите на подкаст!


🔵 Data Heroes выходит на всех крупных площадках, и у него есть видеоверсия на YouTube.
🔵 У нас больше 5500 регулярных слушателей по всем платформам.

🔜 Интересно? Пишите нашему менеджеру @leftjoin_ads, и она расскажет все подробности.

P.S. Можно переслать сообщение руководителю или коллеге, который подходит под описание!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
15👍86😱1
5 причин, почему ваши данные не приносят пользу бизнесу, и что с этим делать

Вот у нас некий бизнес → Вот есть данные об этом бизнесе — продажи, расходы, доходы и так далее → Вот есть таблицы, где эти данные хранятся, и графики, которые их наглядно визуализируют.

🔜 Но чего-то не хватает. Что же это может быть?..

Ах, да. Польза и те самые ценные инсайты, которые обещают извлечь из данных аналитики. Работы по сбору и обработке данных много, а вот выгоды не очень — почему это происходит?

Читайте в новой статье на VC → https://vc.ru/services/1488821-5-prichin-pochemu-vashi-dannye-ne-prinosyat-polzu-biznesu-i-chto-s-etim-delat

Это случается достаточно часто, и обычно к такой ситуации приводят 5 основных причин. В статье разбираемся, что это за причины и, самое главное, — как с ними бороться.

🔜 Пишите в комментариях на VC, узнали себя или компанию, где работали?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍71🔥2662😱2
Секреты мастерства 👌🏻
👍58😁36🔥2310🤡1
«Я планировал работать колдуном, хотя реальность оказалась более приземленной»
В гостях Валерий Бабушкин — старший главный начальник в British Petroleum, автор книги “ML System Design” и автор телеграм-канала Время Валеры.

О чем поговорили?
🔵 Об учебе в Германии и первой работе в банке.
🔵 О страхе увольнения и самом интересном проекте.
🔵 О подводных камнях сферы и важности университетского образования.

🔜 Подробности — в канале Карьера в Data | LEFT JOIN

Расскажите, как вам формат интервью «Завтра в Data»?
❤️ — Здоровски!
🌚 — Скучновато…
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2010👍6🌚4🔥2
Задача из курса «SQL База»: считаем среднюю стоимость доставки
Недавно мы предложили вам посмотреть поближе на какую-нибудь задачку из нашего нового курса по SQL, и вы выбрали модуль про соединение таблиц.

Для решения вам понадобится ER-диаграмма нашей БД — она на картинке к посту. ☝🏻 Курс оформлен как стажировка в онлайн-магазине True Coffee, поэтому и данные у нас соответствующие — товары, фасовки и разные бренды чая и кофе.

А еще мы приведем пару выдержек из теоретической части, чтобы вы могли оценить подачу материала.
🔵 Особенность нашей базы состоит в том, что все связи имеют тип один-ко-многим с обязательной связью. Также стоит отметить тот факт, что в каждой таблице в качестве первичного ключа используется суррогатный ключ, то есть просто возрастающий номер id.
🔵 Одним из наиболее распространенных операторов соединения является INNER JOIN. С помощью INNER JOIN происходит объединение записей из двух таблиц по какому-то условию, обычно по связующему полю. В результирующую выборку попадают только те записи, которые удовлетворяют условию.
🔵 В запросе оператор INNER JOIN ставится после оператора FROM, при этом необходимо указать еще и условие соединения таблиц после указателя ON.


А вот и сама задача:
Отдел доставки хочет, чтобы мы узнали среднюю стоимость доставки всех вариантов фасовки товара под номером 3. Результат округлите до целого при помощи функции ROUND.

Выведите вариант фасовки и округленную среднюю цену. Поля назовите variant_name и avg_delivery_price соответственно.

Для этого используйте таблицы orders и purchases. Не забудьте отфильтровать данные по номеру товара (поле product_id из таблицы purchases), а также сгруппировать по типу фасовки (поле variant_name из таблицы purchases).


Пишите решения в комментариях!

А если понравилась задача, то записывайтесь на «SQL Базу». Там таких заданий еще очень много, и к тому до конца месяца курс можно купить за 931 рубль вместо 1330 по промокоду СЕНТЯБРЬ30.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍57🔥266