Just relax 😌

Наткнулся на простой, но очень клевый инструмент для создания скетчей и иллюстраций - Excalidraw.

В нем за пару минут можно натыкать вот таких рисованых штуковин и сразу затолкать в свою презентацию/статью/пост/что-у-вас-там.

Ниже в статье ребята рассказывают и показывают, как им пользоваться.

🔗Ссылка

#инструменты

⠀
Стажёр-product аналитик / МТС

МТС — это инновационные решения в сфере интернета вещей, ИИ, больших данных и растущая экосистема сервисов

Зарплата: 34 000 ₽ /на руки

Откликайтесь у нас на сайте

подборки вакансий 🐶 здесь
карьерные консультации🚀 здесь

Меню. Мне кажется, занятно

Middle Аналитик
в «Ясно» — это сервис видеоконсультаций c психологами, лидер российского рынка Mental Health.
Удалённая работа.
Описание вакансии на GeekJob.ru

Среди массы курсов по аналитике, которые предлагают большие и не очень онлайн-школы встречаются проекты, созданные энтузиастами. Зачастую, они не так классно оформлены, не сопровождаются множеством маркетинговых оберток и не обещают трудоустройство.

При этом, они хорошо структурированы и обращают свое внимание на детали, с которыми реально сталкиваются аналитики в своих проектах. И что самое интересное - они бесплатны или почти бесплатны.

Хорошие примеры подобного курса - материалы Глеба Михайлова. Глеб с 2011 года занимается аналитикой и успел поработать в Альфабанке, Сбере, Ростелекоме и других компаниях.

Четырехчасовое видео по основам Python и Pandas на YouTube - хорошая возможность ознакомиться с тем, как объясняет Глеб. Тем, кому видео ”зашло” можно продолжить на полноценном курсе по Pandas и CatBoost на Stepic (стоит 1500 рублей) или Udemy (стоит 1200 рублей). Также, можно подписаться на канал @mikhaylovgleb, в котором он периодически устраивает стримы.

И еще тогда полезное, я обычно все скачиваю через DataMiner. Это, наверное, мой самый любимый тул для быстрого скрапинга (я смотрела другие и этот самый понятный и удобный).

Можно очень легко скрапить данные, создавая простые автоматические “рецепты”. Я так качала hh, airbnb, booking и даже частично гугл новости. Понятно, что маленькие объемы, но дальше бесплатной версии я и не ходила (а там, судя по видосам, начинается сказка).

На некоторые сайты есть готовые рецепты скрапинга. Ну и таблицы тоже качать, конечно, можно. А работает простым экстеншном. Короче, я очень рекомменд!

#дайджест #junior #аналитика

отличный шанс для стажеров-аналитиков

Стажер в направление Data Science / Ozon
Зарплата: от 40 000 до 50 000 ₽ /на руки
Подробнее

Стажер-аналитик (IT-обеспечение) / Ozon
Зарплата: от 50 000 до 60 000 ₽ /на руки
Подробнее

Стажер-аналитик в Группу возвратов / Ozon
Зарплата: от 50 000 до 60 000 ₽ /на руки
Подробнее

подборки вакансий 🐶 здесь
карьерные консультации🚀 здесь

Как определить “aha moment” с помощью качественных и количественных методов анализа.

Подборка на выходные от People Analytics 👇
Один из первых каналов по аналитике, на который подписалась ❤️

​​#дайджест #полезное
Что посмотреть/послушать/почитать на выходных?

❶ Интересный скролителлинг про проблемы рынка труда в Бельгии (см. график к посту/используйте встроенный переводчик браузера). По оси X на графике количество ищущих работу, по оси Y — открытые вакансии. Получается, что ровно по диагонали спрос равен предложению. График повернут так, что в правой части графика окажутся вакансии, где людей не хватает, а в левой — где их избыток | Источник: Data.csv

❷ Статья Шмелёв А. Г., Взорин Г. Д., Рыбникова К. С. Шестифакторная модель личности на базе психосемантического исследования русскоязычной лексики личностных черт. В статье авторы приводят свидетельства валидности теоретической модели «Большой шестёрки» на базе русскоязычной лексики, и валидности системы ТЕЗАЛ для её применения в качестве инструмента автоматизированной интерпретации результатов психологического тестирования и ассессмента в практике управления персоналом | Источник: Форум ЭСПП

❸ Статья о том, так ли хороши OKR в любой ситуации? | Источник: Хабр

❹ Статья Русское поле BI-инструментов: с какими системами мы будем теперь работать? Интересный материал о современных российских BI системах и особенностях их выбора | Источник: vc.ru

❺ Мокапы дашбордов от Ромы Бунина – удобный набор графиков для макетирования дашбордов, который сильно ускоряет разработку макетов | Источник: Reveal the Data

❻ Запись вебинара «Продуктовый подход в HR» (советы по внедрению + кейсы) | Источник: Teachbase

❼ 🔥 Команда Digital Assessment «ЭКОПСИ» провела исследование «Будущее оценки персонала» и опубликовала результаты исследования на выборке 166 организаций см. в PDF-отчёте | Источник: Канал Павла Безручко

Анонс: 💬 27 июня 18:00 (МСК) состоится открытая онлайн-лекция "Почему соционика не работает: психометрический аргумент" преподавателя магистерской программы «Обучение и оценивание как наука» Денисa Федерякинa (НИУ ВШЭ). 👉 После предварительной регистрации на почту отправят ссылку на zoom-конференцию.

👌 Пополняемый сборник всех дайджестов по ссылке или по хэштегу #дайджест. Поддержка канала: нажать кнопку задонатить в шапке канала или сделать перевод любой суммы через yoomoney.

​Подборка ресурсов по математике для Data Science:

Уровни:
⭐️ - закончил универ сто лет назад, ничего не помню
⭐️⭐️ - знаю и помню базу (матан, линал, тервер, матстат)
⭐️⭐️⭐️ - хорошо разбираюсь в высшей математике, хочу поднатаскать специфические для DS темы

⭐️Наглядный разбор теории в серии «X для чайников»: что такое вектор, как считать производную, матричные уравнения и т.д.
⭐️Материалы с лекций и семинаров ВМК МГУ от «Ёжика в матане»: VK, YouTube. Тут можете спокойно начинать с лекций и семинаров Никитина по математическому анализу, их читают в самом начале

⭐️⭐️ Хорошие задачки с подробным разбором решений на Матбюро: линейная алгебра, теория вероятностей, математическая статистика.
⭐️⭐️Курс Райгородского «Основы теории вероятностей». Тут наглядно и на пальцах объясняются базовые аспекты
⭐️⭐️ [Eng] Курс «Matrix Methods in Data Analysis, Signal Processing, and Machine Learning», в нём есть вся ключевая математика для DS

⭐️⭐️⭐️[Eng] Сборник задач и теории по базовой математике (линейная алгебра, оптимизация, графы) и машинному обучению:
Pen and Paper Exercises in Machine Learning
⭐️⭐️⭐️[Eng] Книга «Математика для Data Science»: https://mml-book.github.io/

Воу-воу, на какую классную статью наткнулась.

Подробное описание анализа данных AB-теста

Рома записал новые лайфхаки для табло 🖤

Лайфхаки в Табло #10
Записал новый выпуск. В этот раз подробный лайфхак о графиках с незакрытым периодом и рассчёте Run Rate и два небольших про двойную цветовую легенду и настройку фильтров, построенных на табличных вычислениях.

0:00 — Run Rate
12:30 — Двойная цветовая легенда
15:04 — Apply to Totals (здесь сделал классическую ошибку на единицу, решил не исправлять так как не влияет на смысл)

🔗 Реестр лайфхаков
#лайфхаки

Вконтакте до 6 августа принимает заявки на бесплатное обучение в школу больших данных MADE.

MADE по моему впечатлению стоит в одном ряду с ШАД Яндекса и Озон.Мастерс. Отбор очень серьезный. Желаю удачи всем, кто решит поступить.

В данном случае, многие знания точно не многие печали)

🤿 Глубокое погружение в визуализацию данных 🌊
Недавно прочитал объемную книжку Hands-On Data Visualization про визуализацию данных. Чтобы сэкономить вам время, структурировал самые полезные главы из книги в этом посте.

▪Суперский список ресурсов по поиску датасетов
▪ Классная глава про очистку данных и про функцию Smart Cleanup в Google
▪Инструмент Tabula для извлечения таблиц из pdf
▪Инструмент Open Refine: мощная вещь для очистки данных, которую я изучал в Georgia Tech
▪Важные правила построения графиков:
▪Клевые мануалы по созданию чартов в DataWrapper
▪Полезные принципы дизайна таблиц
▪Серия мануалов по созданию графиков на Chart.js
▪Любопытная глава по определению лжи на графиках
▪Как лгать с помощью графиков и как лгать с помощью карт
▪Полезный прием: выставление акцентов в данных при сторителлинге

❕Не мог не выделить отдельно главу про важность отличий медианы и среднего следующей старой шуткой:
There’s an old joke that when a billionaire walks into a room, everyone becomes a millionaire—on average—but the median barely changes.

Сохраняйте себе этот список, оставляйте ❤️, если хотите больше контента про датавиз!

⠀
Стажер-аналитик в Группу возвратов / Ozon

В группу возвратов Ozon ищем стажера, который умеет работать с различными базами данных, с Vertica и Airflow

Зарплата: от 43 000 до 53 000 ₽ /на руки

Откликайтесь у нас на сайте

подборки вакансий 🐶 здесь
карьерные консультации🚀 здесь

Завтра пройдет практикум Data Analyst от Rebrain на тему Кластеризация в анализе данных

Это бесплатно, но по регистрации

26 июля (вторник) в 19:00 (мск)

Программа практикума:
- основные алгоритмы кластеризации
- какую пользу бизнесу несет кластеризация
- практика применения алгоритмов

Вебинар ведет Артур Сапрыкин - Data Scientist, AI-исследователь и автор курсов по машинному обучению и преподаватель (опыт работы 9 лет в IT, из них 6 в Data Science).

Подобные открытые Data Science практикумы Rebrain проводит еженедельно, о чем пишут в своем канале

⠀
Стажер-продуктовый аналитик / Ozon

В группу контент-аналитики Ozon ищут стажера, который отлично работает с большими данными и умеет докапываться до деталей и отстаивать свое мнение

Зарплата: 43 000 ₽ /на руки

Откликайтесь у нас на сайте

подборки вакансий 🐶 здесь
карьерные консультации🚀 здесь

Решил побить рекорд по объёму подборки по пользовательским исследованиям. Большое плотнотеево:
 
1. Gerry McGovern: Топовая памятка по методу анализа топовых задач пользователей в продукте. Это один из самых полезных способов понять потребности пользователей.
 
2. Robin Zaragoza: Отличная памятка по выбору методов исследований при поиске и понимании проблемы пользователей.
 
3. NN/g: Советы по демократизации пользовательских исследований. Как научить коллег проводить простые исследования, чтобы у профессионалов оставалось время на сложные.
 
4. Spotify: Особенности этнографических исследований в эпоху вечной удалёнки.
 
5. NN/g: Сравнение методов персонажей и архетипов для описания целевой аудитории.
 
6. Salesforce: Опытом практического использования персонажей.
 
7. Shopify: Комбинация методов исследований в продуктовой работе.
 
8. Marty Cagan: Интервью о его понимании роли и формата пользовательских исследований в современной продуктовой работе.
 
9. Steve Bromley: Памятки по проведению игровых тестов и поиску респондентов для них.
 
10. Airtime: Советы по созданию собственной панели респондентов.
 
11. IBM: Комбинация методов исследований для ранжирования беклога.
 
12. NN/g: Чеклист для модератора юзабилити-тестирования.
 
13. Shaun Genter, Yazmín García Trejo и Elizabeth Nichols: Разница в способах представления опросов, где от пользователя требуется расставить список в нужном порядке. У перетаскивания и вбивания номеров вручную свои плюсы и минусы.
 
14. NN/g: 4 типа пользователей, которые покупают люксовую одежду и аксессуары. Чем отличается их поведение и каковы их потребности.
 
15. Dan Busso: Как снизить эффект «социальной благожелательности» при проведении пользовательских исследований. Например, при общении с подростками.
 
#research