Минутка истории
Все эти ваши датавизы, графики и хитрые многосоставные дашборды — это, конечно, хорошо. Но идеальным, проверенным временем способом структурировать данные остаются самые обычные, простые таблицы.

🔜 И про «проверенный временем способ» мы написали не просто так.
Во время раскопок в Ираке нашли глиняную табличку с таблицей, в которой подсчитывали зарплаты рабочих. В одной колонке записаны имена, в других — разные суммы денег и, судя по всему, число отработанных часов или смен. Возраст находки — 3500-4000 лет.

Может быть, когда вы в следующий раз придется поработать с отчетом по зарплатам сотрудникам или выплатам подрядчикам, вы вспомните, что неизвестный житель древнего города Ларса несколько тысяч лет назад заполнял почти такую же табличку. Только фильтров не было и итоговые суммы приходилось считать самому, а не вписанной в ячейку формулой.

А вы случайно не ставили себе цель на этот год прокачать свои скиллы в SQL и построить карьеру в аналитике?
Если это про вас — или про кого-то, кого вы знаете! — то у нас есть для вас отличное предложение. С сегодняшнего дня и до конца января вы можете купить доступ к курсу SQL База со скидкой 20%!

Что такое SQL База?
Это курс, который разработала наша команда. Он знакомит не только с основами SQL, но с работой джуниор аналитика.

Вы узнаете:
🔵 Как фильтровать и агрегировать данные, соединять таблицы и писать подзапросы.
🔵 Какие задачи выполняет аналитик на работе и как взаимодействует с коллегами из других отделов.
🔵 Как устроены базы данных, и какие бывать связи между таблицами в них.
🔵 Какие бывают основные продуктовые метрики и как визуализировать их на графиках.

Курс состоит из 7 модулей с теоретическими блоками, практическими задачами и тестами. После окончания вы научитесь работать с самыми распространенными операторами и функциями SQL и узнаете, что от вас ждет бизнес-заказчик.

Как получить скидку?

1️⃣ Переходите по ссылке → https://stepik.org/a/129108
2️⃣ Вводите промокод ЯНВАРЬ
3️⃣ Начинайте изучать SQL со скидкой 20%!

Астрологи объявили неделю постов на тему «А вы уже составили планы на год?»
Эти посты сейчас во всех каналах, и кто мы такие, чтобы идти против трендов?

Так что тоже спросим — а вы планы составили? И если да, то поделитесь, как вы это делаете в комментариях или в опросе ниже. 👇🏻

Кто-то составляет обычные списки в текстовых документах, кто-то ведет трекеры личных задач и целей в Notion, а кто-то даже делает настоящие карты желаний, что навизуализировать себе успешный успех. Интересно, есть ли среди наших подписчиков те, кто хотя бы раз олдскульно делал на ватмане коллажи из вырезанных картинок?

Для тех, кто еще не озадачился планами на год, мы подготовили небольшую подборку приложений и шаблонов:
🔵 Шаблоны в Notion: в каталоге платформы полно как бесплатных, так и платных вариантов, которые можно легко докрутить под свои запросы.
🔵 Если вы эстет или загорелись идеей сделать карту желаний, то больше подойдет шаблон в Miro: там уже есть блоки под цели из разных сфер жизни, доска для картинок и даже инструкция, как этим всем пользоваться.
💬 Да, мы помним, что Notion и Miro в РФ не работают. Есть российские аналоги с похожим функционалом: Miro лучше всего заменит Holst, а Notion — WEEEK или Strive. Но у них нет каталогов готовых шаблонов, так что трекер целей на год придется собирать своими силами.
🔵 Если не хочется возиться с шаблонами и настраивать их под себя, то можно посмотреть в сторону приложений — например, Singularity, TickTick или старый добрый Microsoft To Do.

Но главное помнить, что планы так и останутся планами, а картинки успешного успеха так и останутся картинками, если не придерживаться правила «Сначала данные — потом мечты».

ИИ всех заменит, но не сегодня
И это неточно.

💬 Одна наша статья на VC собрала рекордное количество комментариев от людей, переживающих, что скоро ИИ отберет у нас работу. Статья было про доработку бота, который выполнял обязанности сейлза и совершал продажи, так что отчасти реакция понятна.

Некоторые компании и правда пытаются с переменным успехом часть задач отдать нейросетям и ботам — это давно не просто страшилка. Но кажется, несмотря на все успехи в развитии ИИ, мы все еще сильно его переоцениваем.

Хороший пример — то, как ИИ используют для кодинга
ИИ уже умеет писать рабочий код или может провести ревью. Это отличный способ быстро набросать MVP, чтобы не набивать все руками, оптимизировать свой код и выловить ошибки.

Это удобно, быстро и в теории открывает новые возможности для людей, которые сами языками программирования не владеют или пока не сильны в них — например, для джунов. К тому же, наблюдая за тем, как ИИ решает поставленные задачи, можно прокачивать свои силлы.

На деле это работает не совсем так
Наверняка, вы и сами видели, как это выглядит в жизни. А если нет, то вот описание от человека, который с этим сталкивался.

Если кратко:
🔵 ИИ — прекрасный помощник для опытных кодеров и инженеров. С его помощью они автоматизируют рутинные задачи и быстро создают рабочие прототипы проектов, которые потом доводят до ума.
🔵 Если то же самое делает джун или вообще человек без опыта, то он скорее всего не заметит ошибки, неудачные, неоптимальные или просто нерабочие решения в том, что пишет ИИ.
🔵 А попытки улучшить свои разработки с помощью ИИ часто приводят к тому, что тот пока одно чинит, другое ломает. В итоге в коде копится все больше ошибок и багов, которые ни роботу, ни человеку не разгрести.

Даже как вспомогательный инструмент (а не замена человеку) ИИ требует контроля, а применять его можно аккуратно, дозированно и только под контролем человека.

💬 В общем, мы думаем, что ИИ нас всех еще очень нескоро заменит — если вообще заменит. А вы?

Кому не надо идти в бизнес? Интервью с основателем дата-консалтинга
Знаете, что худшее, что может сделать профильный специалист?

Найти еще таких же профильных специалистов и открыть свое агентство.

Это, конечно, шутка, но и доля правды в ней есть. В новом выпуске LEFT JOIN Partners с Сергеем Захарченко разбираемся, что меняется в жизни аналитика, когда он решает открыть свой дата-консалтинг.

🔵Почему если и идти в предпринимательство, то не только ради денег?
🔵 Как найти подходящих специалистов — особенно если ты маленькое агентство, о котором никто не знает?
🔵 Как находить и привлекать клиентов, и работают ли холодные звонки?
🔵 Почему важно выбрать свою специализацию и сфокусироваться на ней?
🔵 Как убедить клиентов в ценности ваших услуг и аудита за 10 000 евро?

🔜 Смотрите на YouTube и VK.

Навизуализировали: как мы сделали мерч, работает на бренд и не только
💙 LEFT JOIN — это уже давно не просто авторский блог про аналитику. Это и дата-консалтинг, и медиа-проекты на разных площадках, и курсы по SQL. В общем, это уже целый бренд.

А любой уважающий себя бренд рано или поздно выпускает свой мерч, и кто мы такие, чтобы идти против трендов.

Конечно, мы не стали делать скучные футболки с логотипом. В своем мерче мы отразили подход к работе, который объединяет, кто смотрит на мир через цифры: сначала данные — потом все остальное мечты.

Про то, как мы делали мерч, что получилось (спойлер: там не только футболки) и какие планы по развитию проекта, читайте в статье на VC 🔜 https://vc.ru/life/1755522

💙 Розыгрыш мерча для аналитиков от LEFT JOIN!
Чтобы получить шанс стать обладателем нашей фирменной футболки или шоппера, надо принять участие в розыгрыше:

1️⃣ Подписаться на наш Telegram-канал.
2️⃣ Отправить свою карту желаний или цели на год в комментарии под этим постом — любое количество и в любой форме. Да, мы не просто так недавно спрашивали, ставите ли вы себе цели на год!

Важное условие: мы готовы отправить посылку в пределах России. Если вы живете за границей и хотите принять участие, в случае выигрыша мы можем отправить вашу футболку или шоппер вашему другу или родственнику, чтобы он переслал ее вам.

10 февраля мы выберем 5 счастливчиков с помощью рандомайзера, и вы получите эксклюзивный мерч бренда LEFT JOIN. Такой будет только у нашей команды и у подписчиков, которым повезет в розыгрыше!

Желаем успехов и с нетерпением ждем комментариев! 🔥

SQL против службы безопасности аэропорта
Кто победит: параноидальная система безопасности в аэропорту с ее проверками документов на каждом шагу или старая добрая SQL-инъекция?

💬 Для сотрудников авиалиний в аэропортах нередко действуют специальные условия. В США есть программа KCM (Known Crewmember), благодаря которой они могут пройти регистрацию без очереди, даже если летят по личным делам, а не по работе.
💬 Другая программа, CASS (Cockpit Access Security System) дает доступ в кабину самолета — то есть подтверждает, что человека (который не является членом экипажа) можно подпускать к приборной панели. Ей могут воспользоваться пилоты, чтобы сидеть на отдельном сидении в кабине, а не занимать место в салоне.
💬 Управляет этой системой компания ARINC — она хранит все данные и обрабатывает запросы от аэропортов и авиалиний. Последние сами ищут решения, чтобы получить доступ к данным и подключить к KCM и CASS своих сотрудников.
💬 Крупные компании разрабатывают все решения своими силами, а небольшие обращаются к посредникам — например, FlyCASS. Она предоставляет им веб-интерфейс для доступа к системам KCM и CASS.

И вот она-то и оказалась во всей этой цепочке слабым звеном.

🔜 Двое охотников за багами, Иэн Кэррол и Сэм Карри, сделали сайту FlyCASS инъекцию SQL и получили к админский доступ. Он, в свою очередь, дал им доступ к списку участников KCM и CASS и возможность добавить в него еще кого-нибудь без всяких дополнительных проверок.

Они сообщили о находке в Министерство внутренней безопасности, и дыру заделали. Но осадочек остался — оказалось, что с помощью одного из старейших способов взлома можно получить доступ к критически важной информации. Наверное, зная это, проходить проверки в аэропорту еще обиднее…

А как вам история — не потеряли доверие к системам безопасности в аэропорту?
🔥 — Нет, конечно, это разовый случай в отдельной стране!
🙈 — Да, теперь сомнения закрадываются…

Пятничная дискуссия про карьеру в аналитике и за ее пределами
Не можем пройти мимо самой обсуждаемой HR-новости индустрии: стало известно, что тимлид продуктовой аналитики в крупном российском екоме задолго до того, как прийти в IT, снималась в фильмах 18+.

В интернете девушку активно обсуждают и осуждают — мы к этому присоединяться не будем и не будем постить никакие ссылки, имя и фото. Все желающие и так найдут, либо уже нашли.

🔜 Вопрос в другом — безотносительно личности конкретной девушки, считаете ли вы, что прошлый социально неодобряемый опыт должен влиять на сегодняшнюю деятельность — уже социально приемлемую? Важно ли это для вас, как для сотрудника или руководителя?

Что умеет Superset?
Отвлечемся от дорогущего Tableau со всеми его фантастическими возможностями и не менее уважаемого PowerBI и посмотрим, что умеет опенсорсный Superset.

Мы даже нашли специальные демо-дашборды именно для таких целей — они нужны, чтобы показать функционал инструмента. Давайте посмотрим, хорошо ли они справляются с этой задачей и что вообще из себя представляет Superset.

🔜 Деши можно посмотреть по ссылкам: Slack, Video Game Sales.
А чтобы было интереснее, спросили у нашего BI-специалиста, что он думает про дашборды Superset и про сам инструмент в целом:

Superset не супер в плане визуализации. Во-первых, там не сделаешь ничего кастомного. Во-вторых, в Tableau любую визуализацию можно с точностью до пискеля разместить, куда тебе надо. А тут не так, надо вставить ее в 12-колоночную сетку.

При этом он хорошо работает с разными БД. Каждая отдельная визуализация показывает весь запрос в БД для его построения, и ее можно выгружать в CSV. При построении визуализации ты можешь не просто метрику вытащить из БД, а прям здесь написать небольшой кастомный запрос.

Деши из примеров сложно оценивать с точки зрения бизнеса, но можно пройтись по визуалу. У обоих тяжело читаются верхние графики, а на остальных много мелких недочетов вроде съехавших подписей, технических полей и микроскроллов в табличках. Также на обоих есть неинформативные Treemap’ы. Мало того, что им не хватает контраста, так еще и площади элементов на них сложно сравнивать, чтобы сделать какие-то выводы.

На дашборде по продажам игр у хитмепа неверно составлена легенда, а у круговой диаграммы ее вообще нет. Зато на странице Explore Trends к таблице прикрутили удобную пагинацию.

В общем, пусть Superset и не самый сильный инструмент для датавиза, но простая верстка и ограниченный выбор визуализаций как будто закрывают достаточно много потребностей, и при этом не дают сделать уж прям ужасный дизайн.

А вы что думаете про Superset?

Обзоры BI от команды LEFT JOIN возвращаются!
Несколько лет назад мы с командой выпустили “Лучший гайд по BI-инструментам”. Сегодня эти видео все еще полезны, но в тулах многое изменилось и улучшилось. У кого-то обновился интерфейс, у кого-то появились новые функции и фичи — в общем, есть что обсудить.

Мы решили перезапустить этот формат и начать с Superset. Да, мы не просто так сегодня про него у вас спрашивали.

Первые видеообзоры записывал автор проекта, Николай, а затем уже подключились остальные ребята из команды. Перезапускаемся в том же формате — в кадре Николай Валиотти рассказывает про основные возможности инструмента, интерфейс и опыт нашей команды по работе с ним.

🔜 Смотрите на YouTube и VK!

Надеемся, что видео вам понравится, и ждем ваших комментариев!

❤️ — Ждали!
🌚 — Я и старые обзоры не смотрел...

7 баз данных за 7 недель
Челлендж на 2025 год — изучить 7 баз данных, выделив на каждую по одной неделе. Экспертом не станете, но изучите основные фишки.

Можно, конечно, составить свой список, но можно мы нашли для вас готовый:
1️⃣ PostgreSQL. Куда уж без него — если вы уже работаете с данными, то скорее всего вы работали и в Postgres. Но даже если вы с ним уже знакомы, все равно найдется, что изучить за неделю — например, богатую экосистему расширений.
2️⃣ SQLite. Встраиваемая СУБД, идеально подходящая для сайтов и приложений, для которых особенно важны легкость быстродействие. Из-за этого SQLite используют многие популярные мессенджеры и браузеры.
3️⃣ DuckDB. Еще одна встраиваемая СУБД. Ее главное преимущество — работа с множеством форматов данных и источников. Как PostgreSQL может похвастаться активным коммьюнити и впечатляющим набором расширений.
4️⃣ ClickHouse. Колоночная база данных, отлично оптимизированная для обработки аналитических запросов и работы с большими датасетами. Другой плюс — крайне подробная документация.
5️⃣ FoundationDB. Распределенная база данных «ключ-значение», поддерживающая обработку огромных массивов данных. Хотя это не столько БД, сколько основание для системы хранения данных — отсюда и название. Ее задача — обеспечить хранение данных, а остальные функции докручиваются за счет дополнительных слоев-надстроек.
6️⃣ TigerBeetle. БД, рассчитанная строго на работу с финансовыми транзакциями, которые обрабатывает в 1000 раз быстрее, чем ее аналоги «широкого назначения». Если раньше не имели опыта с такими инструментами, то однозначно стоит выделить недельку на знакомство.
7️⃣ CockroachDB. Завершаем список еще одной распределенной БД и с говорящим названием. Оно призвано подчеркнуть ее отказоустойчивость — якобы она живучая, как таракан. И, видимо, по серверам расползается так же быстро, масштабируясь под запрос пользователя.

Как вам список? Пишите в комментариях, какие БД вы бы в него включили!

Еще один убийца Tableau?
BI-тул Sigma призывает забыть, что творилось в BI-сфере последние 20 лет — якобы это было ужасно скучное время.

Веселье начнется как раз с Sigma, которая обрабатывает триллионы строк данных, масштабируется вместе с бизнесом и, конечно же, позволяет интегрировать в работу LLM.

🔵Главной фичей инструмента, судя по всему, до сих пор остаются таблички — на reddit’е пишут, что когда-то это была его основная функция. Sigma позволяет обрабатывать огромные массивы данных в табличном формате и без знания кода.
🔵Рисовать дашборды и отчеты Sigma тоже умеет. Тут также обещают гибкость и простоту — собирается дашборд с помощью простого drag'n'drop, а в режиме Explore юзер может кастомизировать его под конкретный запрос, не меняя оригинал.
🔵Настройки уровней безопасности, интеграция с популярными датасорсами, удобная совместная работа вместе с командой и прочие обязательные функции тоже на месте.
🔵Разработчики даже подготовили таблицы (любят они таблицы!) для сравнения Sigma с популярными конкурентами — Tableau, Power BI и Looker.

Тул платный, но на сайте цену не пишут. 😕

Мы с командой к Sigma присматриваемся, но еще не работали с ней. А вы про нее что-то слышали? Как вам? 👀

Клавиатура Маркова
Обычная клавиатура со стандартной раскладкой: скучно, предсказуемо, как у всех.

Клавиатура, на которой значение кнопок меняется в зависимости от того, что вы на ней пишете: небанально, свежо, добавляет в жизнь бодрящий элемент неожиданности.

Если вы готовы сделать свою жизнь немножко интереснее, то клавиатура Маркова (да, названа в честь того самого Маркова) уже ждет вас на гитхабе. Она меняет значение кнопок с каждым нажатием так, что буквы, которые вы используете чаще всего, будут расположены на среднем ряду клавиатуры (он же home row). Правда, работает это только с латиницей.

💬 Пример от автора: если весь день печатать только слово «the», то каждый раз, когда вы будете нажимать на клавишу “t”, “h” будет переезжать на средний ряд.

Готовы на этот эксперимент?
❤️ — Да, уже скачиваю!
🙈 — Нет, обойдусь обычной клавиатурой

Snowflake — главная СУБД 2024 года...
По мнению ресурса DB-Engines.

Всего в рейтинге сайта больше 400 «участников», а места распределяются в зависимости от популярности — то есть, от того насколько активно инструмент обсуждают на профессиональных ресурсах и в соцсетях, гуглят, упоминают в вакансиях и резюме.

🔜 Подробнее про методологию можно прочитать здесь.

СУБД года Snowflake становится уже третий раз. На втором месте PostgreSQL, который до этого выходил на первое место четыре раза — в 2017, 2018, 2019 и 2023 годах.

На третьем месте Oracle, который, судя по рейтингу на сегодняшний день, в январе уже успел обогнать обоих конкурентов.

Согласны с результатом?
❤️ — Конечно, поздравляю Snowflake с заслуженной победой
🌚 — Ну нет, я в комментах напишу, кто должен был победить!
🙈 — Третий вариант для тех, кому не подошли первые два

Хорошего датавиза должно быть больше!
А плохого — меньше.

Поэтому мы всячески поддерживаем новый проект Анастасии Кузнецовой (которую вы наверняка знаете по каналу «Настенька и графики») — «Гибкий график».

Это онлайн-курс про то, как делать понятные и полезные графики и дашборды, про которые никто не скажет: «Очень интересно, но ничего не понятно». В нем 11 глав и 22 урока, первый — бесплатно.

Настю мы все знаем и любим давно и поэтому не сомневаемся, что курс отличный и действительно поможет прокачать скилл визуализации данных.

Курс текстовый, проходить можно в удобном темпе, хоть с телефона. Есть тариф для тех, кто хочет просто теорию почитать, есть опции с проверками домашек и личными консультациями. Подробности 🔜 на сайте проекта.