Открыли предпродажи нового авторского тренинга от Анастасии Кузнецовой

Если вы только начинаете путь в BI, или не первый год делаете дашборды и хотите подняться на ступень выше, тренинг точно вам подойдёт!

На тренинге вы изучите ключевые принципы, которые помогают делать действительно нужные и полезные визуализации. Бизнесу нужны те дашборды, на основе которых легко принимать выгодные решения — и соответственно, BI-специалисты, которые строят такие дашборды.

Почему тренинг точно будет вам полезен?

➖ Курс не привязан к конкретной BI-системе. Делайте задания там, где привычно — в Power BI, Tableau, ClickHouse + Superset или Metabase. Для участия достаточно базовых знаний в любой BI-системе;
➖ Практика на каждом шаге. В каждом модуле — домашки, разборы и мини-кейсы из реального бизнеса (всё как мы любим 😉);
➖ На продвинутом и VIP-тарифах — дополнительные модули в подарок. Причём начинать их можно сразу, не дожидаясь старта — вы подкачаете скиллы, а потом извлечёте максимум пользы из тренинга.

🔥 Автор тренинга — Настя Кузнецова, эксперт по BI и визуализации данных, Tableau Ambassador, автор канала настенька и графики и рассылки BI Bites. Сделала больше 300 графиков и дашбордов и обучила более 3000 студентов из Авито, Сбербанка, Яндекса и Циана.

Если вы хотите научиться делать осмысленные дашборды, которые понимает бизнес и ценят работодатели, — сейчас самое время. Тем более, места на тренинг ограничены!

➡️ Записаться на тренинг по ранним ценам

📊 Simulative

Лайфхаки по работе с SQL-скриптами

Всем привет! На связи Александр Грудинин, ментор курса «Аналитик данных» 👋🏻

На одном из вебинаров я спросил у участников, кто как оценивает свой уровень владения SQL по шкале от 0 до 5.

Спустя какое-то время и пару задач, поступил один занятный комментарий в чате. Не помню дословно, но коллега отметил, что посмотрев на задачи и способы их решения, он осознал, что переоценил свои навыки SQL 🙂

Вспоминая это, я вернулся во времена, когда работал в крупном банке и столкнулся с одним монструозным процессом, под капотом которого было 4 SQL-скрипта — каждый длиной в 1000-1500 строк.

Скрипты бегали по разным источникам, собирали данные по клиентам, агрегировали, считали, фильтровали и т. д. и т. п. И во всём этом зоопарке надо было разобраться: научиться вносить изменения так, чтобы на проде ничего не легло, и отслеживать изменения двух-трёх строк кода или одного порогового значения.

И у меня выработался ряд советов / полезных практик для работы с большими скриптами. Рассказал о них в карточках 👆🏻

Ну и еще не совет, а скорее, добрая рекомендация — приходите к нам на поток курса «Аналитик данных». Будем прокачивать скиллы вместе!

😶 Записаться на курс «Аналитик данных»

📊 Simulative