📌 [Вебинар] Разбираем тестовое задание в Самокат на позицию Junior аналитика данных

Скорее всего, вы этого долго ждали. Возвращаемся к разбору тестовых заданий.

18 марта в 18:30 по МСК проведем вебинар, где Денис Иванов разберет тестовое задание в Самокат на позицию Junior аналитика данных. Денис — ведущий продуктовый аналитик и автор телеграм-канала «Денис и аналитика».

Что будем делать на вебинаре:

🟠 Построим SQL-запросы для различных бизнес-сценариев;
🟠 Узнаем, как находить тренды на основе данных и интерпретировать их для бизнеса;
🟠 Обсудим реальные примеры из практики;
🟠 Изучим подход к построению аналитического отчета «с нуля» в новой компании;
🟠 Рассмотрим примеры ограничения задач и как их обходить (исключения, временные рамки, обработка данных).

➡️ Зарегистрироваться

#вебинар

😶 Гайд: Практическое применение алгоритмов ML

Вы знаете, как компьютеры могут учиться на данных и делать точные прогнозы? Благодаря алгоритмам машинного обучения — набору методов, которые позволяют компьютерам учиться на данных и делать прогнозы без явного программирования.

Подготовили для вас материал с обзором и примерами применения таких алгоритмов.

*️⃣ Что вы получите от нашего материала?

🟠 16 алгоритмов с реальными примерами кода, такими как прогнозирование стоимости недвижимости, классификация электронных писем как спам или не-спам и многое другое;

🟠 Разберетесь в принципах работы алгоритмов и их практическом применении. Вы узнаете, как использовать их для автоматизации рутинных задач и улучшения процессов принятия решений;

🟠 Узнаете, как использовать эти алгоритмы для решения реальных задач в бизнесе, науке и других областях. Это может существенно повысить эффективность ваших проектов и дать вам конкурентное преимущество.

➡️ Получить материал

#полезность

Друзья, уже сегодня в 18:30 по МСК проведем вебинар, где Денис Иванов разберет тестовое задание в Самокат на позицию Junior аналитика данных. Денис — ведущий продуктовый аналитик и автор телеграм-канала «Денис и аналитика».

Что будем делать на вебинаре:

🟠 Построим SQL-запросы для различных бизнес-сценариев;
🟠 Узнаем, как находить тренды на основе данных и интерпретировать их для бизнеса;
🟠 Обсудим реальные примеры из практики;
🟠 Изучим подход к построению аналитического отчета «с нуля» в новой компании;
🟠 Рассмотрим примеры ограничения задач и как их обходить (исключения, временные рамки, обработка данных).

➡️ Зарегистрироваться

⚡️ Начинаем долгожданный разбор тестового задания на позицию Junior аналитика данных!

Спикер вебинара — уже знакомый нам Денис Иванов, ведущий продуктовый аналитик и автор телеграм-канала «Денис и аналитика».

Начинаем с ознакомления с датасетом и приступаем к разбору тестового задания.

➡️ Спешите подключиться и готовьте свои вопросы!

😶Гайд по аналитике: как превратить хаос материалов в четкий план обучения😶

Вы уже заметили, сколькими полезными материалами мы делимся с вами? Методички, статьи, интенсивы, тесты — всё это как пазл, который нужно собрать в систему. Но для новичка важно не просто начать, а действовать осознанно.

Поэтому мы подготовили для вас большую подборку разнообразных материалов для начинающих аналитиков, которая поможет вам где-то подтянуть, а где-то проверить свои навыки – и теоретические, и практические.

Наша подборка — это не просто сборник ссылок. Это пошаговый гид, который поможет:

🔹 Сформировать фундамент профессии через проверенные материалы;
🔹 Создать портфолио, которое впечатлит работодателей;
🔹 Подготовиться к собеседованию и собрать портфолио с бизнесовыми кейсами;
🔹 Сэкономить время — больше 25 материалов в одном месте, без бесконечного поиска.

➡️ Получить материал

Начните с того, что уже есть. Каждый материал в подборке — это кирпичик в вашей карьере. Через несколько недель вы увидите, как знания складываются в уверенность и навыки, которые откроют двери в мир аналитики.

Готовы начать?
Скачайте сборник и сделайте первый шаг к мечте — сегодня. 🚀

⚡️Анализ маркетинговых активностей с помощью Python

20 марта в 19:00 по МСК Андрон Алексанян проведет третий, заключительный, в серии интенсив на тему «Анализ маркетинговых активностей с помощью Python».

Что будем делать:
1. Освоим базовый синтаксис языка Python (переменные, циклы, условия, работа с файлами);
2. Изучим датасет и проанализируем маркетинговые активности;
3. Узнаем дополнительные фишки — построение интерактивных графиков, работу с таблицами и т.д.

➡️ Зарегистрироваться

Machine Learning: как машинное обучение меняет мир. От простых алгоритмов к компьютерному зрению

Савелий Батурин, Senior ML-Engineer в Postgres Professional, а также преподаватель нашего курса-симулятора «Инженер машинного обучения» подготовил для вас видео, где расскажет о том, как алгоритмы машинного обучения помогают анализировать большие объемы данных и выявлять закономерности.

На видео Савелий расскажет:

*️⃣О примерах успешного использования машинного обучения, таких как анализ покупательского поведения в Walmart;
*️⃣Актуальную проблему кадрового голода в IT и о том, как развивать практические навыки и решать реальные бизнес-задачи;
*️⃣Про развитие компьютерного зрения, распознавание текста и анализ медицинских изображений.

Смотрите там, где удобно:
YouTube
VK Video

Длительность — 14:47

Друзья, напоминаем про интенсив!

Уже сегодня в 19:00 по МСК Андрон Алексанян проведет третий, заключительный, в серии интенсив на тему «Анализ маркетинговых активностей с помощью Python».

Что будем делать:
1. Освоим базовый синтаксис языка Python (переменные, циклы, условия, работа с файлами);
2. Изучим датасет и проанализируем маркетинговые активности;
3. Узнаем дополнительные фишки — построение интерактивных графиков, работу с таблицами и т.д.

➡️ Зарегистрироваться

Ну что, ребят, мы уже питоним 😉

Начали с базового синтаксиса Python и поехали решать повседневные бизнесовые задачки, с которыми сами ежедневно сталкиваемся.

➡️ Подключайтесь!

[Вебинар] Разбираем тестовое задание в Магнит Tech на позицию аналитика данных

25 марта в 18:30 по МСК проведем вебинар, где Павел Беляев разберет тестовое задание в Магнит Tech на позицию аналитика данных. Павел — руководитель группы дата-аналитиков в компании Яндекс eLama и автор телеграм-канала «Тимлидское об аналитике».

*️⃣ Что будем делать на вебинаре:

* познакомимся с тестовым заданием одной из крупнейших ритейл-сетей «Магнит»;
* с помощью SQL потренируемся искать нужное в товарном ассортименте;
* с помощью Python научимся определять слова-палиндромы.

❗️ А ещё — увидим тестовое задание по SQL eLama, безотказно работавшее 6 лет. В нем есть заковыка, на которой многие сыпались!

➡️ Зарегистрироваться

#вебинар

🪄 Волшебство магических методов в Python ✨

В мире Python существуют методы, которые называются «магическими», потому что они позволяют определить специальное поведение объектов. Эти методы работают скрыто, но оказывают огромное влияние на наш код.

Один из первых магических методов, с которым мы сталкиваемся — это __init__. Он вызывается при создании нового объекта класса и позволяет инициализировать атрибуты объекта.

class Cat:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def __str__(self):
        return f"Я кот {self.name}"

cat = Cat("Буся")
print(cat)  
# Я кот Буся

Здесь мы создали класс 


Cat и определили метод __init__, который принимает аргумент name и устанавливает его в атрибут name.

Мы также переопределили метод __str__, чтобы получать информативное строковое представление объекта при его выводе.

Магический метод str используется для определения текстового представления объекта. Этот метод вызывается, когда вы пытаетесь преобразовать объект в строку с помощью встроенной функции str() или когда объект используется в контексте, где ожидается строковое представление, например, при выводе на экран с помощью print().

Еще одним распространенным магическим методом является __repr__. Он похож на __str__, но предназначен для возвращения представления объекта, которое можно использовать для его точного воссоздания. Обычно используется для отладки и представления объектов в консоли.

class Point:
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y

    def __repr__(self):
        return f"Point({self.x}, {self.y})"

point = Point(2, 3)
print(point)  # Point(2, 3)

Здесь класс Point представляет точку на плоскости, и метод __repr__ возвращает строку, содержащую код для создания точки, что точно пригодится для отладки.

Магические методы играют важную роль и при сравнении объектов операторами сравнения ( ==, <, >). Для каждого из таких операторов есть свой магический метод.

class Rectangle:
    def __init__(self, width, height):
        self.width = width
        self.height = height

    def __eq__(self, other):
        return self.width == other.width and self.height == other.height

    def __lt__(self, other):
        return self.area() < other.area()

    def area(self):
        return self.width * self.height

rect1 = Rectangle(4, 5)
rect2 = Rectangle(4, 5)
rect3 = Rectangle(3, 6)

print(rect1 == rect2)  # True
print(rect1 < rect3)   # False

В этом примере мы переопределили метод __eq__, чтобы сравнивать два прямоугольника на основе их ширины и высоты, и метод __lt__, чтобы сравнивать их по площади.

Кроме сравнения, магические методы также используются:

🟠 для арифметических операций (сложения, вычитания и умножения),
🟠 для создания контекстных менеджеров (которые позволяют управлять ресурсами и выполнением кода в блоке) ,
🟠 для создания собственных итерируемых объектов.

Также магические методы позволяют контролировать процесс сериализации и десериализации объектов и многое другое.

Магические методы в Python предоставляют мощные возможности для определения поведения объектов и помогают создавать чистый и читаемый код. Пользуйтесь ими с умом! 🎩🐍

⚡️ Практическое руководство по Python: от учебного кода к профессиональному

Хороший код — это не просто работающий код, а который легко поддерживать, дорабатывать и масштабировать. Для этого мы подготовили для вас еще один сборник практических примеров на Python из реального коммерческого опыта.

Сборник создан для тех, кто хочет научиться писать код, готовый к продакшену. Мы покажем, как перейти от стиля «как студент», когда вы только учитесь и экспериментируете, к профессиональному подходу.

*️⃣ Что интересного внутри?

🟠 Как красиво работать со списками. Это удобно, когда нужно быстро обработать большой объём информации — будь то заказы клиентов или данные о продажах.

🟠 Порядок в сложных данных. Узнаете, как легко находить нужную информацию в запутанных структурах вроде вложенных словарей (например, когда у вас есть данные о клиентах с кучей параметров).

🟠 Написание читаемых и информативных функций. Мы покажем, как писать функции так, чтобы они были понятны даже через год после написания.

🟠 Как избежать «лестницы из отступов». Если вы видели код с кучей вложенных блоков — знаете, как это неудобно читать. Мы расскажем, как сделать его аккуратным и структурированным.

Этот сборник станет вашим помощником в изучении Python и решении задач любой сложности — от простых до тех, которые раньше казались тупиком. Попробуйте сами!

➡️ Получить материал

#полезность