Для тех кто прётся от Python, как, например, это делаю я, то вот вам кулинарная книга для визуализаций

Регистрация на осенний конкурс дизайнеров и продактов.

Офигеть, оказывается мы делаем Карьерный Цех уже третий год 😳

Никогда бы не подумал, что продержимся так долго 🙂 Это начиналось как эксперимент.

Однако каждый следующий конкурс набирает все больше и больше участников (в прошлый раз работы сдали 240 продактов и больше 150 дизайнеров)

Это самое большое мероприятие подобного формата на русском языке.

Так что продолжаем! С удовольствием объявляю регистрацию на осенний конкурс. В этот раз UX дизайнеры и продакты.

Участие бесплатное.

Задания и механика конкурса позволяют оценить себя и понять свои реальные навыки. Для джунов это хороший шанс раскрыться и попасть через стену игнора HR-ов, а так же пополнить портфолио.

Для мидлов и сеньоров — возможность сравнить себя с другими и получить интересные офферы.

‼️Полное описание конкурса и регистрация на сайте Карьерного цеха:
— Продуктовые менеджеры
— Дизайнеры

Регистрация открыта до 24 сентября в 00:00 по мск

Как бонус - если получится, сегодня часов в 9-10 вечера проведу стрим с рассказом, как мы запускали конкурс, в чем идея и так далее, а так же отвечу на ваши вопросы.

#How_to_заботать

How to заботать собеседование на jun product-аналитика?

Уже не для кого не секрет, что из-за весны 2020 (пандемия) и 24-го февраля отечественные компании остро ощущают нехватку кадров. Джунов набирают тупо с улицы, а на Teamlead позицию ставят без внятного опыта работы. Такая "коррекция кадров" привела к тому, что стажер в другом финтехе спокойно залетает на Middle😳😳 В общем лучшего времени, чтобы начать карьеру может и не быть, а наименее требовательная по background область: конечно же product-аналитика. Отличный вариант для тех, у кого не срослись отношения с "программированием", но способны сложить 2 + 2. И недурное начало пути, если интересно попробовать себя в будущем как Data Scientist или Quantitative researcher🤓🤓. Могу заверить, что если ваша мама не употребляла алкоголь во время беременности, то у вас все получится, а подборка следующих материалов вам в этом поможет😎😎
Все книжки в комментариях, там же делимся любимыми материалами.

SQL
В принципе только это и стоит спрашивать джунов, ибо, похоже, ничем более они и не занимаются..
1. Интерактивный tutorial.
Кратенько ознакомитесь с возможностями sql и поймете о чем это вообще
2. Тренажер на stepik.
Хорошее продолжение, но дальше второго модуля точно не стоит смотреть. Также можете пропустить создания, удаление таблиц и прочее-прочее, спрашивать такое не будут, а при нужде загляните в документацию.
3. SQL ex
Куча упражнений с теорией, есть даже оконки
4. Документация PostgreSQL
Скорее всего, он и будет
5. Статьи про оконные функции
Джунов особо не спрашивают, скорее тема middle+, да и те на деле ими разве что строки нумеруют.
Статья_1 и Статья_2

Математическая Статистика
1. Курсы Карпова на stepik
Все на пальцах, но другого с вас на собесе и не спросят
Часть1, Часть2, Часть3
2. StatQuest
Дополнение к Карпову
3. "Практическая статистика для специалистов Data Science" Питер и Эндрю Брюс.
Недурно раскрыты важнейшие статистические понятия на куче примеров
4. "Теория вероятностей и математическая статистика" Л. Н. Фадеева, А. В. Лебедев.
Стандартный курс математической статистики для экономистов дополнит представления, полученные выше, в терминах теории вероятностей.
5. AB-тесты
Главное, что спросят на собесе. Смотрите How to заботать AB тесты

Cтатистика на python
1. Tutorial по python
Знакомит со всеми основными возможностями языка, нужными в работе. Если видите в первый раз, то там же можно и порешать задачки.
2. Numpy, Pandas, Matplotlib
1) Cтавим Jupyter Notebook
Вообще дедовский метод: освоить это все в процессе курса по статистическому практикум, скачать какой Data set с Kaggle и дрочить его, читая документацию. Но если очень охото можете посмотреть tutorialы для дебилов
1) Если знаем english, то смотрим freecodecamp:
https://www.youtube.com/watch?v=QUT1VHiLmmI&t=162.. – Numpy
https://www.youtube.com/watch?v=3Xc3CA655Y4&t=16s.. –Matplotlib
https://www.youtube.com/watch?v=vmEHCJofslg&t=151.. – Pandas
В целом канал очень крутой, куча всего классного по проге и мл.
2) Курс Хирьянова по анализу данных в МГУ (лекции 7,8,9,10, ноутбуки с кодом прилагаются на сосайте).
3. Курс по статистическому практикуму (notebook zip в комментах)
Много всего интересного: от библиотек до регрессий. Самое важно для собеса: научиться проверять гипотезы на независимых и парных выборках.

Продуктовое понимание
Здесь спрашивают представляете ли вы вообще, чем придется заниматься и как используется все вышеперечисленное.
1. Курс Тинькофф по аналитике
Темы разобраны поверхностно, но кратенько обобщит и структурирует все изученное на продуктовых примерах (notebook zip в комментах)
2. Наш файлик с основными метриками
3. ШМЯ
Здесь смотрим не раскрытые темы, смотреть полностью будет too mach

Ловите классную подборку 👆❤️

#How_to_заботать

How to заботать собес в Тиньку на аналитика?

Гут Шабес. Выражаю огромную благодарность, кто продолжает отправлять контесты: спасибо, что делаете прогнившую корпоративную культуру хоть чуточку ярче🥰🥰

Тем временем уже стартуют первые собесы на стажёров от Тинькофф Старт. Вспоминаем, как готовиться на проадкт-аналтика (+материалы). Времени не так много, поэтому в честь праздника подгон по каждому акту АВ теста, чтобы получить хоть какое-то представление об этой науке.

Если кратенько, то процесс АБ теста следующий: есть новое предложение, как улучшить метрики и его нужно протестить; берём репрезентативную выборку из генеральной совокупности, разбиваем ее на тест и контроль: на тест воздействуем, на контроль нет. Смотрим на получившиеся метрики, выбираем тест, чтобы проверить стат значимость и затем делаем вывод можем ли мы выкатывать фичу (в совковых учебниках пишут, что если нет стат значимости, то отвергаем альтернативу, но на практике обычно все посложнее).

Начнем с конца:
1. Какой тест выбрать для проверки двух гипотез? Если у нас уже есть разбитая выборка на тест и контроль (А и Б)

{https://youtu.be/oa8j8TOndpE

https://youtu.be/YuC1ZZTqdBA

https://vkteam.medium.com/practitioners-guide-to-statistical-tests-ed2d580ef04f

https://www.youtube.com/watch?v=-zps6hm0nX8&t=190s}

2. Как разбить репрезентативную выборку на тест и контроль (А и Б)?

{https://habr.com/ru/company/avito/blog/571096/}

3. Как определить какой размер репрезентативной выборки нам нужен? Которую мы затем разбиваем

{https://www.youtube.com/watch?v=2nP_gcut7SU}

4. Как из всей генеральной совокупности взять репрезентативную выборку (чтобы ее можно было экстраполировать на всю генеральную совокупность)? И вообще как обрабатывать данные перед тестом

{https://habr.com/ru/company/avito/blog/571094/

https://habr.com/ru/company/avito/blog/571096/

https://habr.com/ru/company/uchi_ru/blog/500918/}

Делимся замечаниями и материалами в комментах. Тетрадки лежат там же😎😎

Оконные и аналитические функции в SQL: Начало
Врываемся с серией постов про оконные функции в SQL. Оконные функции — это классная опция в некоторых движках баз данных, которая с легкостью помогает решать ряд аналитических задач без написания сложных SQL-конструкций.

Разберемся подробнее
Когда мы пишем запрос для получения агрегатов, то строки обрабатываются «единым куском», для которого вычисляется агрегат.
А при использовании оконных функций, запрос делится на “окна” и уже для каждой из отдельных частей считаются нужные агрегаты. ​​Важно помнить: движок посчитает в рамках окна только те агрегаты, которые используют оконное выражение, а не все подряд в запросе.
Окно определяется с помощью обязательной инструкции OVER():

SELECT функция (столбец для вычислений)
OVER (
   [PARTITION BY столбец для формирования окна]
   [ORDER BY столбец для сортировки]
   [ROWS или RANGE выражение для ограничения строк в пределах группы]
   )

Для лучшего понимания работы оконных функций стоит вспомнить о порядке выполнения запроса: так как оконные функции выполняются в блоке SELECT, то все вычисления в них происходят после возможной фильтрации и/или группировки. То есть, если в таблице с домашними животными указать WHERE animal = ‘cat’, то оконные функции будут оперировать только котиками, а попугаи и пёсики в их расчёты не попадут.

Интересная особенность
Можно не использовать опциональные конструкции и получить аналогичный обыкновенной агрегации результат.
Сравните:

SELECT SUM(amount) OVER() AS total_amount
FROM A

VS

SELECT SUM(amount) AS total_amount
FROM A

Оба запроса выдадут один и тот же результат. Но в первом случае мы можем дополнительно сразу выбрать другие поля, не участвующие в агрегации, в то время как второй вариант (классическая агрегация) такого не допускает.

Итак, в квадратных скобках обозначены необязательные параметры. Однако, вся суть в том, чтобы указать их для получения иного, разбитого по “окнам” результата.

Поговорим про них отдельно?
#leftjoin_sql

🧑‍💻 Подготовка к собеседованиям

Один из лучших способов подготовиться к интервью - попробовать поставить себя на место кандидата заранее.
В этом могут здорово помочь открытые собседования на ютубе. Подготовили для вас подборку из них.

Для джунов
1. Ключевые блоки: Python, A/B-тесты, Работа с данными (SQL+Pandas), ML алгоритмы
Junior Data Scientist | Собеседование | karpov.courses
2. Ключевые блоки: Python, SQL, ML и работа с данными, статистика
Типичное собеседование #1. Позиция Junior Data Scientist. Accepted!
3. Собеседование на работу с данными c помощью Python и SQL (проводит сам Анатолий Карпов!):
Junior аналитик данных | Собеседование | karpov.courses

Для мидлов
1. Двухсерийная версия: по ML Design и Python
Middle Data Scientist | Выпуск 1. Секция ML | Собеседование | karpov.courses
Middle Data Scientist | Часть 2. Секция Python и работы с данными | Собеседование | karpov.courses
2. Ключевые блоки: Теория вероятностей, SQL, ML, бизнес-кейс
Собеседование на Middle Data Scientist | #Нанято S1E01RU
3. Не совсем формат собеседования, но вопросы хорошие.
Ключевые блоки: Python, SQL, статистика, ML
100 Data Science вопросов мидлу! Парень c Физтеха проходит собеседование

Материал полезен? Тыкайте 🔥👍!

Яндекс Практикум запускает курс по визуализации данных для аналитиков.

Поможем разобраться в интерфейсе актуальных BI- и инструментов визуализации и понять основы визуализации: какие бывают данные, как их преподносить и делать понятными для бизнеса.

После трёх месяцев курса студенты:
— добавят в резюме Tableau, DataLens и Datawrapper;
— научатся создавать интерактивные и комплексные дашборды;
— смогут составлять ТЗ на визуализацию и собирать требования с бизнес-заказчика;
— научатся выбирать и создавать типы визуализации для разных данных и бизнес-запросов;
— смогут представлять инсайты, найденные в данных.

Теорию предстоит изучать в интерактивном тренажёре. Практиковаться — на реальных проектах под руководством наставника.

Протестируйте формат бесплатно →

​Экономика процессов в продукте: больше, чем юнит-экономика. Открытый вебинар ProductSense 29 сентября

Нужно ли пытаться считать юнит-экономику в B2B или для внутренних продуктов? А как быть с темой маржинальности, когда прямой монетизации нет?

Есть два решения. Плохое — не усложнять, не считать, выбирать «ехать», а не «шашечки». Хорошее — посмотреть глубже.

Юнит-экономика — это отражение того, как работает бизнес-модель в продуктовой реальности. И за этим кроется много важного: процессы внутри продукта, потоки денежных средств, система «Пользователь — Продукт — Бизнес», маржинальные/не маржинальные и масштабируемые/не масштабируемые сегменты.

🗓 29 сентября в 19:00 МСК, Елена Серёгина проведет вебинар, на котором поможет разобраться в теме метрик маржинальности продукта.

Поговорим о том, какие возможности дает более широкий взгляд на экономику продукта. Как из зоны непонимания, что происходит в бизнесе, прийти к зоне ясности на уровне денежных метрик. Пойдем от простого к сложному.

Вы откроете для себя несколько больший инструмент, чем просто усложнение юнит-экономики. Скорее, у вас появится еще один угол зрения на все системы и процессы в жизни и бизнесе.

Кому полезно

Middle+ продуктовым менеджерам, senior продуктовым аналитикам, middle+ маркетологам, топ-менеджмерам, c-level специалистам.

Об эксперте

Елена Серёгина — автор фреймворка «Пирамида продуктовых метрик», аналитик и основатель бюро Datalatte. Преподаватель MBA МГУ и ВШЭ. Автор курсов по метрикам, «Стратегической аналитике продуктов». Популяризатор аналитики. С нуля выстроила аналитику Яндекс.Браузера. Затем применила полученный опыт в Яндекс.Такси.

🕛 Когда: 29 сентября 19:00 МСК
⏳ Длительность: 1,5 часа
📺 Формат: YouTube-трансляция

👉 Зарегистрироваться

EY в Польшу ищет младшего датавиз инженера ваять дашборды. Надо чтобы знал power bi ну или Tableau.

https://www.linkedin.com/jobs/view/3210558467

#foreign
#dashboard

Бесплатный курс «Основы DataLens» 🎉
Запустили на Практикуме первые 4 модуля курса: от подключения к данным до создания дашбордов. Новые модули будут появляться по мере их написания. Курс направлен на изучение инструмента и погружение от основ до более глубоких тем.

Формат курса — текстовые теоретические блоки с небольшими скринкастами и самостоятельной работой на бизнес-кейсах. Вместе с аналитиком Анатолием Биаевым участники решат задачи маркетплейса «Живём один раз» и освоят инструмент.

Будем рады видеть вас на курсе и вашей обратной связи по первым модулям!

Нарративная алгебра || Основные теоремы аналитической геометрии

Не для кого уже не секрет, что мы недавно провели несколько успешных запусков курса по ВУЗовской математике. К несчастью, пока лишь мечта, чтобы на будущих занятиях обсуждались лишь трудные вещи, а простые оставались на дом. Отчасти потому что за пару десятков лет не появилось ни одного громкого курса на уровне Зорича, Беклемишева, которые просто откровенно устарели. Где-то до сих пор решают Демидовича, и гадают месяцами, почему умножение матриц задается именно так, а не иначе. Сегодня же мои любимые подписчики🥰🥰 найдут ответы на все вопросы, связанные с Аналитической геометрией: учимся решать любую геометрическую задачу аналитически, что так нужно на первом курсе.
Если будет (((много лайков и шэров))) затехаю листочек с не менее интересными задачками, которые помогут еще лучше разобраться в теме😎😎 Пока советую порешать Смирнова

Лекции по алгебре:
Лекция 1
Лекция 2
Лекции по анализу:
Лекция 1
Лекция 2

Еще одна книжка про визуализацию — хвалят её, говорят, учит как делать данные нескучными
https://socviz.co/

Вот еще небольшая подборка — на этот раз про вопросы и тестовые задания для продактов из реальных компаний. Можно готовиться к собеседованиям, а можно просто подумать, а как бы вы отвечали на эти вопросы.

— Больше 40 тестовых заданий на продакта от ProductStar. Все открыто, берите и смотрите
— Тренажер тестовых заданий от SkillSetter. Тренажер, потому что можно посмотреть ответ и то, как отвечают другие продакты (но для этого нужно зарегаться). Тут 30 заданий
— Большая база вопросов с собеседований продактов в иностранные компании. Можно настроить фильтр по компании и по типу вопроса. Тут тоже надо зарегаться, но если вы собираетесь релоцироваться, то это must see

Все знают книгу Марти Кагана "Inspired", многие знают его вторую книгу "Empowered", но мало кто знает, что есть еще блог Silicon Valley Product Group, основанный им как раз для распространения опыта и best practices в продакт-менеджменте.

Там, кроме Марти Кагана, еще три автора, но большинство статей - его. Можно отфильтровать по топикам - лидерство, продуктовые команды, культура, разработка и т.д

Маст рид 🙂

Говорят, хороший курс по оконным функциям. Я ещё не проходила, но планирую. Всего 900 руб :)

Спасибо за участие! ☝️

Дублирую ссылки с мини-гайдами по трудоустройству за рубежом:
1️⃣ Лайфаки для трудоустройства в Германии от Data Scientist: https://news.1rj.ru/str/goose_expat/22
2️⃣ Заметки по итогам стрима с Дашей из AgileFluent по трудоустройству за рубежом: https://news.1rj.ru/str/productgames/409
3️⃣ Чатик по Германии: https://news.1rj.ru/str/+ml42KOXFjR9jYjNi
Там обычно спрашивают детали до и после переезда. Если нужны каналы с новостями из Германии на русском, а также с обзорами культурных и не очень событий - пишите, скину.

Также мы с @goosen_one помогаем по вопросам о трудоустройстве, получении визы, с бытовыми и административными вопросами на первых этапах жизни в Германии, можем подсказать по вопросам перевода денег. К @goosen_one также по вопросам трудоустройства Data Scientistов. Пишите в лс, будем рады помочь!

Курс Тинькоф по продуктовой аналитике

Статистическая значимость и размер эффекта. Практика.
#jamovi, #статистика, #практика

Продолжение предыдущего теоретического поста - засучиваем рукава и переходим к практике аналитика.

Анкета под релокейт. Если вы сейчас в поиске вариантов трудоустройства аналитиком (или около этого) за рубежом, то обратите внимание на эту анкету

https://matemarketing.typeform.com/relocate

У меня сейчас есть запросы HR из компаний, которые открыли офисы в Европе, Турции, Сербии, США и др и скорее всего, кому-то точно вы будете интересны как потенциальный сотрудник