Небольшое напоминание: ждём ваши резюме и сопроводительные письма на «прожарку» ⬆️

Дедлайн уже завтра!

📊 Simulative

Конвейер данных

Привет! На связи Павел Беляев — автор канала Тимлидское об аналитике и ментор курса «Аналитик данных» 👋🏻

Сегодня хочу немного пояснить, почему аналитику нужно хотя бы примерно ориентироваться во многих темах.

Ценность аналитики заключается в том, что представитель бизнеса может принимать решения на её основе. А для этого данные следует прогнать через несколько процессов и стадий. Я называю этот путь конвейером данных.

Конвейер данных включает в себя следующие основные этапы:

1️⃣ Формирование вопросов
Сначала определяется потребность в информации, подбираются метрики и методы анализа, а также составляется перечень необходимых данных.

2️⃣ Сбор данных
Сырые, необработанные данные собираются из источников в аналитическое хранилище (АХ), где и производится всяческая аналитическая «магия».

В качестве АХ могут использоваться различные системы управления базами данных (СУБД), например, ClickHouse или PostgreSQL.

Запросы к СУБД выполняются на языке SQL. А процессы сбора и транспорта данных осуществляются специальными инструментами, например, Airflow, который «дирижирует» Python-скриптами.

3️⃣ Преобразование данных
Сырые данные «готовятся», а блюдом являются витрины данных: таблицы, содержащие отфильтрованные строки, рассчитанные метрики, сгруппированные сегменты и прочие результаты реализации бизнес-логики.

С данными производятся операции фильтрации, объединения, расчёта, приведения к нужному виду и т. д. Обычно для этого используются языки SQL или Python.

4️⃣ Визуализация
Витрины служат источниками для отчётов или дашбордов, содержащих графики, чарты, диаграммы и прочую «наглядную красоту», которая помогает пользователю быстро сориентироваться в информации и сделать нужные выводы.

Визуализация делается с помощью соответствующих инструментов: Power BI, Data Lens, Looker Studio, Metabase и др.

5️⃣ Анализ
Собственно, процесс изучения и осознания ситуации, а также формирования выводов и ответов на поставленные вопросы. Рассчитанные метрики сопоставляются с некими желаемыми эталонами, изучаются тренды, обнаруживаются и обосновываются выбросы, проседания и т. д.

6️⃣ Решение
На основе выводов решается, достигнуты ли цели, что делать дальше, работает ли новая фича и т. п.

Путь данных весьма насыщен приключениями, и этим он интересен! Курс «Аналитик данных» достаточно комплексно составлен и затрагивает все эти этапы, чем меня и впечатлил.

➡️ Узнать больше о курсе: simulative.ru/data-analyst

📊 Simulative

Мы готовы к «прожарке» резюме, а вы?

Присоединяйтесь к вебинару 18 февраля, где HR-эксперт Наталья Рожкова разберёт ваши резюме и сопроводительные письма, оценит их глазами рекрутера и покажет, какие ошибки мешают получить оффер.

На вебинаре вы:
➖ Посмотрите разбор трёх реальных резюме аналитиков и увидите сильные и слабые стороны каждого;
➖ Узнаете, как HR читает ваше резюме и какие сигналы ищет на этапе отбора;
➖ Поймёте, как адаптировать описание опыта под конкретную роль — от junior до senior-аналитика;
➖ Получите рекомендации по оформлению и структуре резюме, чтобы пройти скрининг за первые 10 секунд;
➖ Разберётесь, какую роль играет сопроводительное письмо и как написать его без «воды»;
➖ Сможете задать вопросы HR‑эксперту и получить фидбэк в прямом эфире.

❗️ Встречаемся 18 февраля в 19:00 МСК.

💬 А всем зарегистрировавшимся дарим полезный материал — чек-лист из 15 пунктов для самостоятельной проверки вашего резюме.

➡️ Регистрируйтесь!

📊 Simulative