📎 Топ ошибок при проведении A/B-тестов и как их избежать

A/B-тестирование — это не просто инструмент, а наука, лежащая в основе успешной оптимизации продуктов. Однако нередко даже самые опытные команды допускают ошибки, которые сильно искажают результаты и могут приводить к неверным решениям.

Подготовили для вас материал с наиболее распространенными «ловушками», реальными примерами из практики и действенными способами их избежать.

🟠Что разберем в материале:
1. Преждевременное завершение тестов;
2. Неправильный выбор метрик;
3. Предотвращайте фальсификацию данных (p-hacking).

Обязательно сохраните себе, чтобы не потерять! 🔥

➡️ Получить материал

#полезность

Февраль — месяц новых возможностей! 🚀

Половина месяца уже позади, но у вас ещё есть шанс сделать мощный рывок в карьере!

До конца месяца у нас запланировано несколько интересных стартов:
🟠21 февраля: Курс-симулятор «Инженер машинного обучения». Станьте экспертом в области ML и откройте новые возможности для своей карьеры.
🟠25 февраля: Курс-симулятор «BI-аналитик». Освойте искусство визуализации данных и продуктовых метрик.
🟠28 февраля: Курс-симулятор «Аналитик данных». Освойте профессию аналитика с нуля, обучаясь на реальных кейсах. Или можно присоединиться к текущему потоку — обучение началось в прошедшую пятницу, еще успеете включиться в течение 7 дней после старта.

📈 Напоминаем про возможность стать фулстек-аналитиком с выгодой до 21%!
Мы объединили наши курсы в три трека:
🟠Аналитик данных с сильной экспертизой в BI — для тех, кто хочет визуализировать и интерпретировать данные.
🟠Аналитик-инженер данных: 2 в 1 — для тех, кто хочет работать с данными и инфраструктурой.
🟠Фулстек-аналитик — для тех, кто хочет стать универсальным специалистом.

⏰ Специальное предложение для тех, кто не ждёт!
До 21 февраля включительно вы можете получить скидку 15% на все платные курсы по промокоду FEB15.

➡️ Получить спецпредложение

P.S. Чем раньше вы начнёте, тем быстрее увидите результат. А к осени вы уже можете стать востребованным специалистом. Не упустите свой шанс!

⚡️ Машинное обучение: что это и как связано с аналитикой

Машинное обучение (ML) — это область искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерам обучаться на данных, выявлять закономерности и делать прогнозы без явного программирования.

В этой статье мы рассмотрим основные концепции машинного обучения, связь с аналитикой и популярные алгоритмы, а также приведем примеры кода на Python.

➡️ Читать статью

🐍 Бесплатный курс по Python: как освоить язык поэтапно

Друзья, мы тут подумали – здесь много людей, которые еще только обучаются, проходят платные или бесплатные курсы и планируют стать аналитиками. А зачем вы учите Python? Вы понимаете для чего изучаете этот язык или всё просто для того «чтобы было»?

Если что, правильный ответ – Python крайне необходим аналитику. Однако супер редко рассказывают в каких задачах вы реально его будете использовать.

Чтобы помочь вам разобраться, мы предлагаем пройти наш бесплатный курс «Основы Python». Даже если у вас нет опыта, после его прохождения вы сможете решать реальные бизнес-задачи, такие как автоматизация обработки кассовых чеков или контроль просроченных платежей.

Почему стоит пройти курс?

🟠 Мы начинаем с основ и постепенно переходим к сложным темам, предоставляя прочную базу знаний. 
🟠 Вы будете работать с реальными кейсами и получите поддержку в обучении через наш чат. 
🟠 Курс уже прошли более 1500 человек, так что вы будете учиться в отличной компании! 🧡

Бонус: зарегистрированные студенты платных и бесплатных курсов могут пользоваться нашей реферальной программой и другими плюшками 😉

⚡️ Вебинар уже сегодня!

Присоединяйтесь сегодня в 19:00 по МСК к открытому вебинару «Строим модель кредитного скоринга на Kaggle». Спикер — Савелий Батурин, Senior ML-Engineer в Postgres Professional, а также преподаватель нашего курса-симулятора «Инженер машинного обучения». Возможно, вы уже даже посещали предыдущий вебинар, где мы строили рекомендательную систему фильмов.

Что будем делать в этот раз:
🟠Изучим классификацию и кредитный скоринг: научимся определять, сможет ли человек вовремя вернуть кредит;
🟠Проанализируем имеющийся набор данных;
🟠Создадим пайплайны для обработки числовых и категориальных признаков;
🟠Обучим модель-классификатор и подберем ее параметры;
🟠Рассчитаем и проанализируем метрики работы модели.

➡️ Зарегистрироваться

Вебинар по машинному обучению уже стартовал!

Мы познакомились друг с другом и нашим очень классным спикером — это Савелий Батурин, Senior ML-Engineer в Postgres Professional, а также преподаватель нашего курса-симулятора «Инженер машинного обучения».

Сейчас мы обсудим базовые понятия о кредитном скоринге и приступим к разбору условий задачи.

Прямой эфир — отличная возможность задать свои вопросы и получить на них ответы от опытного специалиста.

➡️ Подключайтесь — ещё успеете на самое интересное!

В какой последовательности изучать BI-аналитику? 🔥

Если вы только начинаете свой путь в BI-аналитике, то наверняка сталкивались с огромным объемом информации и вопросами:

🟠 Стоит ли учить именно этот инструмент (Power BI) или язык (SQL, Python, DAX)?
🟠 В каком порядке изучать темы, чтобы не запутаться?
🟠 Что нужно освоить в первую очередь, чтобы быстро войти в профессию и не тратить годы на бессистемное обучение?

Мы с командой подготовили для вас бесплатный роадмап по карьере BI-аналитика. Это пошаговый план, который поможет вам выстроить четкую траекторию обучения и быстрее достичь профессиональных целей.

Роадмап включает:

😶 Последовательность изучения тем — от базовых до продвинутых.
😶 Приоритеты: что изучать в первую очередь, а что можно отложить.
😶 Специфические навыки для разных направлений в BI (визуализация данных, ETL-процессы, работа с большими данными и т.д.).

Скачайте роадмап, сохраните его и используйте как чек-лист, чтобы не сбиваться с пути и не тратить время на лишнее. Он поможет вам:

✨ Избавиться от путаницы в обучении.
✨ Сформировать четкий план действий.
✨ Быстро стартовать карьеру BI-аналитика без лишних тревог.

➡️ Получить материал

#полезность

⚡️ Последний день акции!

Друзья, напоминаем о нашем февральском спецпредложении — до 21 февраля включительно вы можете получить скидку 15% на все платные курсы по промокоду FEB15.

➡️ Получить спецпредложение

И, пользуясь случаем, напоминаем о старте курса-симулятора «Инженер машинного обучения».

Преподаватели курса:

🟠Савелий Батурин, которого вы можете знать по нашим вебинарам, интегрирует языковые модели в бизнес-процессы, занимается обучением ML-моделей и вас этому научит;

🟠Андрон Алексанян, наш CEO, Елизавета Бережная и Илья Трофимов погрузят вас во все тонкости Python’а;

🟠Елизавета Алексанян обучит математике в машинном обучении.

Обучение, как и всегда, базируется на реальных кейсах, которые вы сможете использовать в своем портфолио и получить явное преимущество при трудоустройстве.

Курс предназначен не только совсем новичкам, но и тем, кто уже работает в аналитике или ML и хочет углубить свои знания.

➡️ Оставить заявку

Вебинар: Как стать аналитиком и не сдаться на пути

Мы часто получаем сообщения от тех, кто только планирует войти в мир аналитики или делает первые шаги. Звучат они примерно так:

😶 Я гуманитарий, и мне кажется, аналитика — это не для меня…
😶 Смотрю на программу обучения, и всё кажется таким сложным, боюсь, что ничего не пойму.
😶 Мне уже за 30, смогу ли я переучиться и, главное, найти работу после этого?
😶 Не знаю, с чего начать: SQL, Python, метрики?
😶 Столкнулся со сложной темой, потерял мотивацию и веру в свои силы 🙁

Все эти сообщения объединяет одно — растерянность и сомнения в своих силах. Знакомо?

О том, как отправляться в путь к новой профессии поговорим на вебинаре 25 февраля в 19:00 по МСК на тему «Как стать аналитиком и не сдаться на пути».

Спикер — Владимир Камчаткин, тимлид продуктовой аналитики образовательной платформы Т-Банка, более 3 лет работы в образовании, автор телеграм-канала «Data New Gold».

На вебинаре обсудим:
🟠Какие сложности возникали у Владимира и как он их преодолевал;
🟠Как ставить цели, планировать обучение и выбирать качественные ресурсы;
🟠Тайм-менеджмент: как совмещать обучение с рабочими обязанностями;
🟠Применение нейронауки и психологии для повышения эффективности запоминания;
🟠Ответы на вопросы участников вебинара.

Ждём всех: новичков и тех, кто уже работает в аналитике, но хочет профессионального развития. Вебинар — отличная возможность и послушать спикера, и пообщаться с единомышленниками и в целом перенять опыт коллег.

➡️ Зарегистрироваться

#вебинар

Визуализация данных — это искусство превращения данных в понятные и наглядные образы. Когда информация становится ключевым ресурсом, умение визуализировать данные является важным навыком для аналитиков, бизнесменов и исследователей.

Визуализация помогает:

🟠Упростить восприятие сложной информации;
🟠Сделать данные более понятными для широкой аудитории;
🟠Ускорить процесс принятия решений.

Подготовили для вас статью, где рассказали, как правильно визуализировать данные и какие инструменты использовать.

😶 Читать статью 😶

Kind reminder для тех, кто хочет стать специалистом в визуализации — завтра стартует новый поток курса-симулятора «BI-аналитик».

На курсе вы изучите все необходимые и актуальные сейчас инструменты для BI-аналитика, а обучаться будете на реальных задачах из бизнеса. В результате, у вас будет портфолио с такими кейсами:

— Финансовый отчет с разбивкой по месяцам и кварталам;
— Check-up дашборд для руководителя;
— SQL-скрипты для проведения типовых анализов (ABC, XYZ, когортный, RFM, retention).

В потоке есть еще 2 свободных места — будем рады увидеть вас нашим студентом!

➡️ Оставить заявку

📎 Подборка советов по улучшению кода в Python

Как мастер, вы хотите, чтобы ваш код был не просто функциональным, но и красивым, как произведение искусства. Или как нейрокомменты под нашими постами.

Для аналитиков, дата-инженеров и вообще всех, кто работает с Python, мы подготовили подборку приемов по созданию кода, который будет читаться как хорошо написанная книга.

Что вы узнаете:

🟠 Как использовать длинные, но информативные имена переменных, функций и классов.
🟠 Как упаковывать код для повышения читаемости и удобства использования.

Эти техники уже проверены на практике и помогли нашим аналитикам данных создавать качественный код.

➡️ Забирайте файл, сохраняйте себе и делитесь с коллегами!

#полезность

⚡️ Вебинар сегодня!

Присоединяйтесь сегодня в 19:00 по МСК к открытому вебинару «Как стать аналитиком и не сдаться на пути». Спикер — Владимир Камчаткин, тимлид продуктовой аналитики образовательной платформы Т-Банка, автор телеграм-канала «Data New Gold».

На вебинаре поговорим о самообразовании и пути к профессии аналитика, пообщаемся в чате, зададим все животрепещущие вопросы спикеру и получим мотивацию для дальнейшего развития.

Тезисный план:
🟠Какие сложности возникали у Владимира и как он их преодолевал;
🟠Как ставить цели, планировать обучение и выбирать качественные ресурсы;
🟠Тайм-менеджмент: как совмещать обучение с рабочими обязанностями;
🟠Применение нейронауки и психологии для повышения эффективности запоминания.

➡️ Зарегистрироваться

⚡️ О вечернем вебинаре из первых уст

⚡️ Вебинар о карьере аналитика уже стартовал!

Мы познакомились друг с другом и нашим очень классным спикером — это Владимир Камчаткин, тимлид продуктовой аналитики образовательной платформы Т-Банка, более 3 лет работы в образовании, автор телеграм-канала «Data New Gold».

Владимир поделится своим опытом и рекомендациями о том как не сдаваться на пути к профессии аналитика, даже если вы только начинаете и не уверены в своих силах.

И обязательно затронем тему поиска работы, требования работодателей и, на вкусное, – зарплаты в сфере аналитики.

➡️ Подключайтесь и готовьте свои вопросы — ещё успеете на самое интересное!

Перезапуск бесплатного курса по Pandas 🔥

Вы просили, вы ждали — мы сделали!

Мы всегда тщательно работаем над контентом и прислушиваемся к вашим комментариям. Курс по Pandas давно требовал обновления, ведь ничто не стоит на месте — библиотеки обновляются, задачи усложняются.

➡️ Записаться на курс

🟠 Зачем вам бесплатный курс по Pandas?

Потому что Pandas может сильно упростить жизнь аналитика:
— Можно быстро и наглядно обработать большие массивы данных, построив графики или посчитав нужные показатели за несколько строк кода.
— Это намного проще и быстрее, чем делать то же самое в Excel или SQL.


🟠За неделю обучения вы:
— Освоите Pandas с нуля до продвинутых функций:сложная агрегация, оконные функции и т.д.
— Научитесь решать реальные аналитические задачи: проводить многомерный ABC-анализ, XYZ-анализ, рассчитывать динамику продаж и т.д.
— Сделаете собственный проект, который сможете добавить в портфолио: реальный кейс автоматизации обработки финансовой отчетности от крупной региональной аптечной сети.

Обучение проходит на нашей платформе (а это приносит дополнительные бенефиты) в формате интенсива — уроки открываются постепенно каждый день.

🔗 Начать учиться Pandas

📌 Что должен знать инженер данных?

Продолжаем нашу серию роадмапов по разным специализациям в сфере аналитики. На этот раз мы поговорим об инженере данных.

На видео Андрон (CEO Simulative) рассказывает как он вообще пришел к такому роадмапу — провел небольшое исследование что чаще всего спрашивают на собеседованиях, что точно нужно изучить и в каком порядке, а что дополнительно и так далее.

Если вы только начинаете свой путь в профессии, то наверняка сталкиваетесь с огромным объёмом информации и вопросами:

🟠 Стоит ли учить именно эту технологию или инструмент?
🟠 В каком порядке изучать темы, чтобы не запутаться?
🟠 Что нужно освоить в первую очередь, чтобы быстро войти в профессию и не тратить годы на бессистемное обучение?

Мы с командой обновили роадмап по карьере инженера данных. Это пошаговый план, который поможет вам выстроить четкую траекторию обучения и быстрее достичь профессиональных целей.

Скачайте роадмап, сохраните его и используйте как чек-лист, чтобы не сбиваться с пути и не тратить время на лишнее.

➡️ Получить материал

#полезность

⚡️ [Вебинар] Автоматизируем процессы с Airflow как в Бигтехе

Готовы ли вы вывести свои навыки на новый уровень с помощью Apache Airflow? Airflow — это инструмент, который помогает автоматизировать и управлять скриптами, и его используют почти все дата-инженеры (и не только они).

Приглашаем на наш вебинар, который состоится 4 марта в 19:30 по МСК, где наш спикер — Антон Шишков, опытный Software Engineer из бигтех-компании, — поделится с вами своими знаниями и практическим опытом работы с Airflow на примере автоматизации сбора данных.

Что мы будем делать на вебинаре:

🟠 Познакомимся с Airflow: узнаем, как он может упростить работу и повысить эффективность;
🟠 Узнаем об операторах и сенсорах: как использовать для создания гибких и надежных конвейеров данных;
🟠 Напишем базовые и продвинутые DAG'и, чтобы вы могли применить их на практике;
🟠 Разберем, как использовать Docker, FastAPI, Postgres, Clickhouse и Minio для автоматизации ETL-процессов.

Кому это будет полезно:
– Начинающим: чтобы понять основы Airflow и создать прочную основу для будущей карьеры.
– Опытным специалистам: чтобы оптимизировать рабочие процессы и повысить производительность.

Присоединяйтесь к вебинару и подготовьте свои вопросы опытному специалисту!

➡️ Зарегистрироваться

#вебинар