❓ Кто и как превращает сырые данные в ценные инсайты?

Уже сегодня в 18:30 по МСК встречаемся на вебинаре, где Павел Беляев, руководитель группы дата-аналитиков в компании Яндекс eLama и автор телеграм-канала «Тимлидское об аналитике», проведет прямой эфир и расскажет об этапах конвейера данных, без которого не обходится ни один бизнес, работающий со своими данными.

Что разберем:
🟠 Весь процесс работы с данными: от источников данных до получения выводов;
🟠 Методики сбора данных: ETL и ELT;
🟠 Построение витрин данных;
🟠 Визуализацию, которая помогает принимать эффективные решения;
🟠 И наконец: как по результатам проделанной работы с данными делать максимально верные и полезные выводы.

Материалы, которыми будет делиться спикер, будут доступны только зрителям вебинара.

➡️ Зарегистрироваться

Атмосфера на наших вебинарах be like:

А если серьезно, у нас на вебинарах всегда лампово, а зрители получают то, что им необходимо: знания и ответы на вопросы.

➡️ Присоединяйтесь!

Кстати, чтобы сделать наш вебинар еще более насыщенным, адресным и полезным, напишите в комментариях: чего вы конкретно ждете от вебинара?

⚡️ Вебинар стартовал!

Сейчас мы вместе с уже знакомым нашей аудитории Павлом Беляевым начинаем разбирать этапы конвейера данных.

Тема богатая, тянет на целый курс, но за вебинар можно дать верхнеуровневый взгляд, дающий понимание процесса. Может быть, взгляд на весь процесс поможет вам определить своё место в нём!

Материалы, которыми будет делиться спикер, будут доступны только зрителям в прямом эфире. А еще в прямом эфире можно задать вопросы и получить еще больше пользы.

➡️ Присоединяйтесь!

📎 Бесплатный курс по Python: как освоить язык поэтапно

Python — ключевой навык для современного аналитика, и мы готовы помочь вам его освоить.

Если вы пока только собираете полезные советы или хотите системно изучить язык, наш бесплатный курс «Основы Python» — именно то, что нужно.

После курса вы сможете автоматизировать задачи, например, обработку кассовых чеков или контроль платежей. Даже если сейчас вы о питоне знаете только то, что это змея такая.

*️⃣ 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! 🧡
🟠 Все зарегистрированные получат бесплатные материалы с практикой по применению Python.

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

➡️ Зарегистрируйтесь и начните менять свои навыки уже сегодня!

А вы знали, что владея Python — вы уже можете заняться машинным обучением? 

Даже с базовым знанием Python можно начать применять алгоритмы машинного обучения на практике! Главное – разобраться в основах и попробовать их на реальных данных.

Какие алгоритмы можно использовать уже сейчас?

С помощью библиотек scikit-learn, pandas и numpy вы можете:

🟠 Кластеризовать данные (K-Means, DBSCAN) — например, для сегментации клиентов.
🟠 Предсказывать числовые значения (Линейная регрессия) — скажем, прогнозировать цены на недвижимость.
🟠 Классифицировать объекты (Random Forest, SVM) — определять спам в письмах или распознавать рукописные цифры.
🟠 Упрощать данные (PCA) — уменьшать размерность для визуализации.

Как научиться применять ML на практике?

На курсе-симуляторе «Инженер машинного обучения» вы не просто изучите теорию, а сразу начнёте работать с алгоритмами на кейсах из реального бизнеса.

Какие задачи сможете решать после обучения

➕ Понимать, что у алгоритмов машинного обучения «под капотом», освоив математику
➕ Исследовать и обрабатывать данные с помощью Python
➕ Создавать рекомендательные системы
➕ Обучать модели машинного обучения и нейронные сети

🚀 Хотите попробовать? Записывайтесь на курс и начните применять машинное обучение уже сегодня! 

👀 А чтобы увидеть платформу своими глазами — можете записаться у менеджера на нашу персональную онлайн-экскурсию в Симулятор.

⚡️ Разбираем тестовое задание в Т-Банк и строим дашборд в SuperSet

Разборы тестовых заданий — это не просто полезно, а стратегически важно, особенно если ты хочешь попасть в сильную компанию. Вы не просто увидите, как технически выполнить задачу, но и научитесь превращать данные в бизнес-инсайты, оформлять их убедительно и выделяться среди других соискателей.

22 апреля в 18:30 по МСК проведем вебинар, где Денис Иванов разберет тестовое задание в Т-Банк и построит информативные визуализации в SuperSet. Денис — ведущий продуктовый аналитик и автор телеграм-канала «Денис и аналитика».

Что будем делать на вебинаре:

🟠 Разберем структуру тестового задания и обсудим, на что обращают внимание рекрутеры;
🟠 Вместе решим задачи по SQL разной сложности;
🟠 Покажем, как работать с SuperSet и как создавать информативные визуализации;
🟠 Научимся правильно интерпретировать полученные данные и формулировать бизнес-инсайты;
🟠 Обсудим, какие типичные ошибки допускают кандидаты и как их избежать.

❗️ И, как всегда, ответим на все вопросы в прямом эфире.

👉 Жми на регистрацию — будем разбирать, объяснять и поддерживать!

➡️ Зарегистрироваться

#вебинар

❗️ Работа с API и JSON в Python: практическое руководство

Хотите научиться автоматически получать данные из интернета и сразу их обрабатывать?

В новом материале мы расскажем, как работать с API и JSON на практике — рассмотрим сразу две реальные задачи: получение данных из открытых источников и их анализ с помощью Python. Никакой воды, только реальные кейсы и готовый код!

Что внутри?
🟠 Основы API – как делать запросы и обрабатывать JSON;
🟠 Практика – получаем данные из открытого API и сразу их анализируем;
🟠 Продвинутый разбор – работа с вложенными структурами и сохранение данных;
🟠 Готовый пример – парсим температуру в разных городах и находим самый тёплый.

Переходите к материалу — вас ждут полезные примеры кода и практические советы! 👇

➡️ Получить материал

#полезность

🔥 А вы активно используете match/case в Python?

Конструкция, которая позволяет нам написать более читаемый и лаконичный код при обработке различных вариантов значений. Возможно, не все о ней знают, но она может быть очень полезна и даже удобнее, чем if/else. Давайте проверим!

*️⃣ Что такое match/case?

Это способ сопоставления значения с набором шаблонов и выполнения соответствующего блока кода для первого подходящего шаблона. Подобное по функциональности можно встретить в других языках программирования под названием switch/case. Однако в Python match/case стал еще мощнее и гибче.

Давайте рассмотрим простой пример использования:

def http_status(status_code):
   match status_code:
      case 200:
         return "OK"
      case 400:
         return "Bad Request"
      case 404:
         return "Not Found"
      case 500:
         return "Internal 
                Server Error"
      case _:
         return "Unknown Status"

print(http_status(200))   
# OK

print(http_status(400))   
# Bad Request

print(http_status(404))   
# Not Found

print(http_status(500))   
# Internal Server Error

print(http_status(403))   
# Unknown Status

Здесь мы определяем функцию http_status, которая принимает аргумент status_code. С помощью конструкции match мы проверяем значение status_code и возвращаем соответствующий текстовый статус для первого подходящего шаблона. Если ни один из шаблонов не подходит, мы используем шаблон _, чтобы вернуть "Unknown Status".

*️⃣ А что такое шаблон _?

Шаблон _ представляет собой своего рода «по умолчанию» в конструкции match/case. Если ни один из описанных шаблонов не совпадает с переданным значением, то выполняется блок кода, соответствующий шаблону _. Это позволяет предусмотреть обработку всех возможных вариантов, даже тех, которые не перечислены явно.

Согласитесь, что match/case делает наш код более легким для чтения. Мы можем сразу видеть все возможные варианты значений и обрабатывать их отдельно.

❗️ Match/case в Python имеет еще много интересных возможностей, которые мы рассмотрим в следующем посте. Он позволяет избежать громоздких проверок типов данных, длины и других условий, делая наш код гораздо более компактным.

❓ А вы уже пробовали использовать match/case в Python? Расскажите о своем опыте в комментариях!

⚡️ Самый верный способ индексировать данные | SQL | Оконные функции | Агрегатные функции

Продолжаем наш цикл видео с различными фишками SQL. Задача на сегодня: найти в массиве данных самое раннее действие. Решения будет два — более очевидное, и более изящное и оптимальное по времени.

Смотрите там, где удобно:
YouTube
VK Video

Ждём ваши 🔥 — будем готовить больше полезных видео!
И кстати, накидайте в комментариях, что бы нам еще разобрать на видео?

📎 Как пройти тестовое задание и создать информативные визуализации в SuperSet?

Уже сегодня в 18:30 по МСК встречаемся на вебинаре, где Денис Иванов разберет тестовое задание в Т-Банк и построит информативные визуализации в SuperSet. Денис — ведущий продуктовый аналитик и автор телеграм-канала «Денис и аналитика».

Что будем делать:

🟠 Разберем структуру тестового задания и обсудим, на что обращают внимание рекрутеры;
🟠 Вместе решим задачи по SQL разной сложности;
🟠 Покажем, как работать с SuperSet и как создавать информативные визуализации;
🟠 Научимся правильно интерпретировать полученные данные и формулировать бизнес-инсайты;
🟠 Обсудим, какие типичные ошибки допускают кандидаты и как их избежать.

☝🏻Материалы, которыми будет делиться спикер, будут доступны только зрителям вебинара.

➡️ Зарегистрироваться

Денис будет ждать вас на фан-встрече вебинаре сегодня в 18:30 по МСК.

➡️ Подключайтесь — будем разбираться, помогать и поддерживать 😎

⚡️ Вебинар стартовал!

Сейчас мы вместе с уже знакомым нашей аудитории Денисом Ивановым начали разбирать структуру тестового задания от Т-Банка и обсуждаем, как будем его решать, а потом еще построим дашборд в SuperSet.

Материалы, которыми будет делиться спикер, будут доступны только зрителям в прямом эфире. А еще в прямом эфире можно задать вопросы спикеру и получить еще больше пользы!

➡️ Присоединиться

⚡️ Стрим: Базовые принципы дизайна аналитической отчётности для PRO и начинающих

Сегодня в 18:30 по МСК Мария Гирда (ранее Гришина) — BI-аналитик РЖД и автор телеграмм-канала «Power BI Design» — разберёт базовые принципы дизайна отчётов, которые сделают ваши дашборды мощными и понятными даже для новичков.

Что будет?
🟠 Структура макета — почему это основа любого отчёта;
🟠 Магия цветов — как палитра влияет на восприятие;
🟠 Лонгборд vs 16:9 — какой формат круче и почему;
🟠 Виджеты или графики? — когда что использовать.

Приходи на эфир — мы даем реальные кейсы и лайфхаки, которые можно применить сразу, а также ответы на ваши вопросы!

Эфир пройдет в нашем телеграм-канале — без регистрации и СМС. А вопросы Марии задавать можно в комментариях к этому посту.

До встречи на эфире!

⭐️ Друзья, стрим уже начался — ждём всех!

А после стрима мы еще поделимся полезными и классными плюшками😎

Друзья, прямой эфир с Марией прошел отлично — спасибо, что присоединились! 🧡

А теперь обещанные плюшки для всех, кто с нами:

*️⃣ Сначала бонус от нас: подготовили для вас скидку 20% на курс-симулятор «BI-аналитик» — только до пятницы 25 апреля включительно!

В этом курсе вы научитесь:
🟠 Мыслить как аналитик: формулировать гипотезы, искать инсайты и формулировать идеи роста;
🟠 Освоите фишки визуализации, чтобы отчёты говорили сами за себя;
🟠 Разберётесь в продуктовых метриках и освоите SQL;
🟠 Сможете создавать понятные и сочные отчёты для любого бизнеса — даже с нуля!

Поток стартовал вчера, но вы еще успеваете включиться в обучение.

👉 Оставляйте заявку с указанием промокода BI20 — время ограничено!

*️⃣ И, наконец, собрали список рекомендаций от Марии в один файлик — открывайте, изучайте, вдохновляйтесь!

📎 Открыть список

📌 Хотите выделиться на собеседовании? Разбираем алгоритмы сортировки на Python

Если вы хотите уверенно пройти интервью и показать глубокое знания, вам обязательно нужно знать алгоритмы сортировки без использования встроенной функции sort в Python.

*️⃣Почему это важно?

В реальных задачах и на технических собеседованиях часто проверяют не только умение применять готовые инструменты, но и понимание базовых алгоритмов, их эффективности и особенностей. Кандидаты, объясняющие разницу между устойчивой и неустойчивой сортировкой, сразу попадают в топ-лист.

*️⃣В нашем новом материале:
➕ Разберем 4 ключевых алгоритма с детализацией шагов и визуализацией
➕ Сравним эффективность: когда O(n²) — это норма, а когда нужен O(n log n)
➕ Реальные примеры кода — от «наивных» реализаций до оптимизированных версий

*️⃣Что внутри?
🟠 Bubble Sort — почему он «пузырьковый» и зачем его знать;
🟠 Insertion Sort — в каких случаях он быстрее QuickSort;
🟠 Selection Sort — принцип «минимального элемента» на пальцах;
🟠 Merge Sort — как разделяй-и-властвуй спасает при больших данных.

👉 Переходите по ссылке и приступайте к изучению

#полезность