Forwarded from Reveal the Data
🕵🏻♂️ Система дашбордов дона Капоне
▶️ Видео на Youtube
На прошлом Матемаретинге рассказал историю про Дэша Сатриани, который понял, что нужно делать не просто отчеты, а систему связанных дашбордов разного типа. Рассказал какими бывают дашборды и показал примеры систем дашбордов в Яндекс Go.
💟 Сайт конференции
Пожалуй это было самым важным выступлением прошлого года — получился и интересный эксперимент с форматом, и важная для меня тема, которую мало кто развивает. В этом году продолжу историю Дэша и он столкнётся с новыми приключениями когда будет с нуля строить систему дашбордов для своего нового бизнеса. Выступаю 12 ноября в онлайне, приходите. =)
#выступление #избранное
▶️ Видео на Youtube
На прошлом Матемаретинге рассказал историю про Дэша Сатриани, который понял, что нужно делать не просто отчеты, а систему связанных дашбордов разного типа. Рассказал какими бывают дашборды и показал примеры систем дашбордов в Яндекс Go.
💟 Сайт конференции
Пожалуй это было самым важным выступлением прошлого года — получился и интересный эксперимент с форматом, и важная для меня тема, которую мало кто развивает. В этом году продолжу историю Дэша и он столкнётся с новыми приключениями когда будет с нуля строить систему дашбордов для своего нового бизнеса. Выступаю 12 ноября в онлайне, приходите. =)
#выступление #избранное
👍1
Forwarded from Поступашки - ШАД, Стажировки и Магистратура
How to найти работу или получить свой первый опыт?
Количество наших подписчиков растет не по дням, а по часам💪💪 И мои ЛС просто разрывают вопросы студентов (и не только) о том, как найти РАБоту. К тому же, недавно был видос на все эти темы. Поэтому в этом посте соберу все свои советы. И начну с самого общего, который подойдет не только студентам, но и взрослым дядькам.
Шаг-3.
У вас уже есть портфолио и CV (резюме), осталось заняться поиском работы и прохождением собесов.
Самое распиаренное: HH.ru — вариант не для особо умных, ибо у "крупных компаний" как правило стоят высокие требования в духе опыта работы или full-time— и вас отсеивают уже на этапе скрининга. Хотя сама компания готова предложить и условия повыгодней, и требования пониже, но занимающиеся этим HRюшки🐷🐷 обычно вообще не секут, что и кто нужен командам и просто действуют по листочку, ведь ТАК ПРОЩЕ. Хотя из-за последних событий некотрые (компани) активизировались и стали звать на собес всех подряд, даже с HH.ru.
Для ребят поумнее есть проверенный способ, старый как мир. Если видите, что открыта вакансия, заходите в Linkedln (заблокирован на территории РФ, нужен VPN) и добавляете в друзья всех, кто там работает, затем спамите в личку о том, какой крутой вы и какие крытые они и просите взять на собес. Все проекты очень быстро растут, поэтому очень велика вероятность, что в команде есть место или в команде их знакомого и тд. После такого спама до собеса доходит как правило 30-20% и это отличный вариант, ибо могут попросить пропустить вас на скрининге или на собесе. Немало историй, когда соискателя HRюшки🐷🐷 реджектят со всех платформ, а потом он пишет не последнему члену команды и его пропускают😎😎
Вакансии можно смотреть на Хабр Карьера, во всяких телеграм каналах компаний в духе Яндекс Нанимает или же частенько телеграм блогеры публикуют вакансии, например, наш друг Паша или же на край тот же HH.ru. Только чекайте там личку, а то можете пропустить время собеса/ важную инфу.
В идеале, конечно, если у вас куча друзей и знакомых с индустрии и есть возможность залететь с рефкой на собес, там и отношение как правило получше. Поэтому нелишним будет поспрашивать помощи у друзей по этом вопросу и друзей их друзей— своеобразный поиск в ширину, но нередко прокатывает.
Готовьтесь, что может понадобиться пару недель, прежде чем будет приглашение на собес.
Сам же собес у всех по-разному. Как правило, первые собесы полная шляпа— здесь как первые свидания. Главное не врать. Если что-то не знаете, то говорите, что не знаете и не сталкивались с этим. Важно здесь также добавить, что ГОТОВЫ УЧИТЬСЯ и УЗНАВАТЬ НОВОЕ. Могут спросить все, что угодно по профессии и не по профессии: какой рукой дрочишь, почему кружка люка круглая или всякую хрень, которая им самим-то особо не нужна и они ее гуглили за 5 мин до собеса и тд. Где-то еще ужасное тестовое задание, где HRюшки🐷🐷 чекают только ответы или же мотивационное собеседование, где нужно говорить всякую корпоративную хрень в духе клиент всегда прав, хотите какпец как работать и развивать продукты, которыми пользуются сотни-тысячи людей.
На ютубе и хабре полно статей и видосов о том, как проходят собесы на конкретную позицию или же записи мок интервью (fake интервью). Например, можете чекнуть наши посты про Тинек и Яшку. Но нужно понимать, стажеры и джуны просто расходной материал, с ними было проведено куча собесов и понятно что спрашивать: в основном всякую хрень и теорию. С middle или senior все индивидуально, мб, просто нужно срочно закрыть вакансию и вообще РАБотадателя больше интересует ваш опыт: с какими проблемами сталкивались, как решали и тд, чем глубокое понимание теории и резюме. У большинства лидов в резюме просто написаны контакты и места работы в лучшем случае, а у кого-то CV вообще нет😳😳
Количество наших подписчиков растет не по дням, а по часам💪💪 И мои ЛС просто разрывают вопросы студентов (и не только) о том, как найти РАБоту. К тому же, недавно был видос на все эти темы. Поэтому в этом посте соберу все свои советы. И начну с самого общего, который подойдет не только студентам, но и взрослым дядькам.
Шаг-3.
У вас уже есть портфолио и CV (резюме), осталось заняться поиском работы и прохождением собесов.
Самое распиаренное: HH.ru — вариант не для особо умных, ибо у "крупных компаний" как правило стоят высокие требования в духе опыта работы или full-time— и вас отсеивают уже на этапе скрининга. Хотя сама компания готова предложить и условия повыгодней, и требования пониже, но занимающиеся этим HRюшки🐷🐷 обычно вообще не секут, что и кто нужен командам и просто действуют по листочку, ведь ТАК ПРОЩЕ. Хотя из-за последних событий некотрые (компани) активизировались и стали звать на собес всех подряд, даже с HH.ru.
Для ребят поумнее есть проверенный способ, старый как мир. Если видите, что открыта вакансия, заходите в Linkedln (заблокирован на территории РФ, нужен VPN) и добавляете в друзья всех, кто там работает, затем спамите в личку о том, какой крутой вы и какие крытые они и просите взять на собес. Все проекты очень быстро растут, поэтому очень велика вероятность, что в команде есть место или в команде их знакомого и тд. После такого спама до собеса доходит как правило 30-20% и это отличный вариант, ибо могут попросить пропустить вас на скрининге или на собесе. Немало историй, когда соискателя HRюшки🐷🐷 реджектят со всех платформ, а потом он пишет не последнему члену команды и его пропускают😎😎
Вакансии можно смотреть на Хабр Карьера, во всяких телеграм каналах компаний в духе Яндекс Нанимает или же частенько телеграм блогеры публикуют вакансии, например, наш друг Паша или же на край тот же HH.ru. Только чекайте там личку, а то можете пропустить время собеса/ важную инфу.
В идеале, конечно, если у вас куча друзей и знакомых с индустрии и есть возможность залететь с рефкой на собес, там и отношение как правило получше. Поэтому нелишним будет поспрашивать помощи у друзей по этом вопросу и друзей их друзей— своеобразный поиск в ширину, но нередко прокатывает.
Готовьтесь, что может понадобиться пару недель, прежде чем будет приглашение на собес.
Сам же собес у всех по-разному. Как правило, первые собесы полная шляпа— здесь как первые свидания. Главное не врать. Если что-то не знаете, то говорите, что не знаете и не сталкивались с этим. Важно здесь также добавить, что ГОТОВЫ УЧИТЬСЯ и УЗНАВАТЬ НОВОЕ. Могут спросить все, что угодно по профессии и не по профессии: какой рукой дрочишь, почему кружка люка круглая или всякую хрень, которая им самим-то особо не нужна и они ее гуглили за 5 мин до собеса и тд. Где-то еще ужасное тестовое задание, где HRюшки🐷🐷 чекают только ответы или же мотивационное собеседование, где нужно говорить всякую корпоративную хрень в духе клиент всегда прав, хотите какпец как работать и развивать продукты, которыми пользуются сотни-тысячи людей.
На ютубе и хабре полно статей и видосов о том, как проходят собесы на конкретную позицию или же записи мок интервью (fake интервью). Например, можете чекнуть наши посты про Тинек и Яшку. Но нужно понимать, стажеры и джуны просто расходной материал, с ними было проведено куча собесов и понятно что спрашивать: в основном всякую хрень и теорию. С middle или senior все индивидуально, мб, просто нужно срочно закрыть вакансию и вообще РАБотадателя больше интересует ваш опыт: с какими проблемами сталкивались, как решали и тд, чем глубокое понимание теории и резюме. У большинства лидов в резюме просто написаны контакты и места работы в лучшем случае, а у кого-то CV вообще нет😳😳
Forwarded from Поступашки - ШАД, Стажировки и Магистратура
Шаг-2.
После того, как хоть чему-то научились самое время заняться резюме и портфолио.
В резюме пишем все очень сжато и плотно, на одну страницу, только самое главное, соответствующее уровню вакансии и актуальное для места, куда подаетесь. Поэтому никакого ВУЗа, если он "не профильный" или "брендовый" (но пишем, если особо нечего писать и подаемся на стажера/джуна), никакого место работы онлайн репетитором или менеджера по продажам, хотя волонтерство обычно пишут и ценят. Ставим деловую фотку (можно не ставить), пишем контакты, навыки и инструменты (актуальные), полезные ссылки на ваше портфолио, достижение и опыт работы. Можно написать про фриланс, также в достижениях будут неплохо смотреться громкие олимпиады (не победитель физтеха, абсолют школьного этапа или русского мендвеженка) как всеросс, ICPC, CTF, "Мама, я-Гей" и тд.
Конечно, в какие-то софты хрени в духе аналитика или манагера для позиции джуна и стажера портфолио особо не спросят, да и вам прям конкретно по теме будет похвастаться нечем, хотя и на них есть хакатоны или кейс чемпионаты, а телеграм бота вряд ли оценят(( А вот для разработчика ублюдский телеграм бот, to-do list, dating-приложение, расписание самое-то— сразу дадите понять HRюшкам🐷🐷, что вы не хухры-мухры, а двигатель прогресса🤓🤓 Это такой индикатор, что вы хоть что-то умеете, а не просто хотите РАБотать на (((дядю))) за копейки. К тому же, покачаете скиллы и еще раз попробуете, а нравится ли вам этим заниматься. Ну или вдруг бахните свой стартап и уедете на Кипр трахать сексом мулаток, а не вот это вот все.. Главный здесь совет: посмотреть, как оформлено CV, портфолио, профиль Linkedln у коллег и адаптировать под себя😎😎
Шаг-1.
Если нихрена не умеете, ничего не делали, то не стоит тратить время команды и подаваться на любую вакансию, лишь бы взяли. Конечно, можно выучить все вопросы, заучить "Cracking the Coding Interview" от корки до корки, но уже на месте РАБоты сообразите, что это не особо то, чем хотите заниматься, да и команда — мудак. Вместо этого поступаем следующим образом. Если есть возможность или же вы пока на первых курсах, то ботайте прогу и основные мат предметы из вашей программы: ангем, дискра, анализ, линал, теорвер, алгосы и тд. и тп— особенно, если это интересно и нравится. Математика, прога— это базис для всего, с ними будет куда проще расти по профессии и развиваться в смежных областях, особенно если не хотите остаться быдлокодером и РАБотать на (((дядю)) за копейки или манагером Кабан Кабанычем🐗🐗 и наеб-вать гоев. В тот список возможно добавить и мат стат, и слупы, и формальные системы, и асамблеры, теорию групп и тд. и тп. Только держите в голове: чем "уже" курс, тем вероятнее, что вас так или иначе накормят дерьмом. Или сам курс построен, изложен странно, либо программа — мудак и представляет какую-то абстракную, избыточную хрень, — и просто происходит overkill. От всего этого ужаса, конечно, спасут наши индивидуальные занятия и #How_to_заботать.
Далее, около второго курса начинайте профилироваться: попробуйте курсы по Web, backend, frontend разработке, по ML/DL и все, что приглянется. Посмотрите, что вам нравится и к чему лежит душа. Обычно хватает одного курса, чтобы получить представление и переходить к Шаг-2. Потому что с хорошей базой по матеше и проге будет нетрудно "скопипастить" любой пет проект, разобрать статью. Подборку таких курсов также найдете в #How_to_заботать. Также темой будет пройти какой курс от именитых компаний в духе Яшке, Тиньки и тд— сразу повысите свои шансы, особенно попасть на стажку, да и можно подлизаться к спикеру.
После того, как хоть чему-то научились самое время заняться резюме и портфолио.
В резюме пишем все очень сжато и плотно, на одну страницу, только самое главное, соответствующее уровню вакансии и актуальное для места, куда подаетесь. Поэтому никакого ВУЗа, если он "не профильный" или "брендовый" (но пишем, если особо нечего писать и подаемся на стажера/джуна), никакого место работы онлайн репетитором или менеджера по продажам, хотя волонтерство обычно пишут и ценят. Ставим деловую фотку (можно не ставить), пишем контакты, навыки и инструменты (актуальные), полезные ссылки на ваше портфолио, достижение и опыт работы. Можно написать про фриланс, также в достижениях будут неплохо смотреться громкие олимпиады (не победитель физтеха, абсолют школьного этапа или русского мендвеженка) как всеросс, ICPC, CTF, "Мама, я-Гей" и тд.
Конечно, в какие-то софты хрени в духе аналитика или манагера для позиции джуна и стажера портфолио особо не спросят, да и вам прям конкретно по теме будет похвастаться нечем, хотя и на них есть хакатоны или кейс чемпионаты, а телеграм бота вряд ли оценят(( А вот для разработчика ублюдский телеграм бот, to-do list, dating-приложение, расписание самое-то— сразу дадите понять HRюшкам🐷🐷, что вы не хухры-мухры, а двигатель прогресса🤓🤓 Это такой индикатор, что вы хоть что-то умеете, а не просто хотите РАБотать на (((дядю))) за копейки. К тому же, покачаете скиллы и еще раз попробуете, а нравится ли вам этим заниматься. Ну или вдруг бахните свой стартап и уедете на Кипр трахать сексом мулаток, а не вот это вот все.. Главный здесь совет: посмотреть, как оформлено CV, портфолио, профиль Linkedln у коллег и адаптировать под себя😎😎
Шаг-1.
Если нихрена не умеете, ничего не делали, то не стоит тратить время команды и подаваться на любую вакансию, лишь бы взяли. Конечно, можно выучить все вопросы, заучить "Cracking the Coding Interview" от корки до корки, но уже на месте РАБоты сообразите, что это не особо то, чем хотите заниматься, да и команда — мудак. Вместо этого поступаем следующим образом. Если есть возможность или же вы пока на первых курсах, то ботайте прогу и основные мат предметы из вашей программы: ангем, дискра, анализ, линал, теорвер, алгосы и тд. и тп— особенно, если это интересно и нравится. Математика, прога— это базис для всего, с ними будет куда проще расти по профессии и развиваться в смежных областях, особенно если не хотите остаться быдлокодером и РАБотать на (((дядю)) за копейки или манагером Кабан Кабанычем🐗🐗 и наеб-вать гоев. В тот список возможно добавить и мат стат, и слупы, и формальные системы, и асамблеры, теорию групп и тд. и тп. Только держите в голове: чем "уже" курс, тем вероятнее, что вас так или иначе накормят дерьмом. Или сам курс построен, изложен странно, либо программа — мудак и представляет какую-то абстракную, избыточную хрень, — и просто происходит overkill. От всего этого ужаса, конечно, спасут наши индивидуальные занятия и #How_to_заботать.
Далее, около второго курса начинайте профилироваться: попробуйте курсы по Web, backend, frontend разработке, по ML/DL и все, что приглянется. Посмотрите, что вам нравится и к чему лежит душа. Обычно хватает одного курса, чтобы получить представление и переходить к Шаг-2. Потому что с хорошей базой по матеше и проге будет нетрудно "скопипастить" любой пет проект, разобрать статью. Подборку таких курсов также найдете в #How_to_заботать. Также темой будет пройти какой курс от именитых компаний в духе Яшке, Тиньки и тд— сразу повысите свои шансы, особенно попасть на стажку, да и можно подлизаться к спикеру.
Forwarded from karpov.courses
8 октября в Казахстане состоялась IT-конференция Kolesa Conf’22. Более 45 спикеров поделились своей экспертизой в 4 направлениях: Web, Data, Mobile и Management, и мы — не исключение!
Анатолий Карпов выступил с докладом «Методы оценки размера выборки в А/Б-тестах. От размера эффекта до симуляций», в котором рассказал:
● как правильно подглядывать за А/Б-тестами;
● что сильнее: t-test или непараметрика;
● почему симуляция данных позволяет глубже понять свой продукт;
● как правильно оценить размер выборки для эксперимента в случае нетривиального дизайна исследования.
Но лучше один раз увидеть, поэтому включайте запись!
Выступления по каждому направлению доступны по ссылкам:
● Web
● Data
● Mobile
● Management
Анатолий Карпов выступил с докладом «Методы оценки размера выборки в А/Б-тестах. От размера эффекта до симуляций», в котором рассказал:
● как правильно подглядывать за А/Б-тестами;
● что сильнее: t-test или непараметрика;
● почему симуляция данных позволяет глубже понять свой продукт;
● как правильно оценить размер выборки для эксперимента в случае нетривиального дизайна исследования.
Но лучше один раз увидеть, поэтому включайте запись!
Выступления по каждому направлению доступны по ссылкам:
● Web
● Data
● Mobile
● Management
YouTube
Анатолий Карпов, «Методы оценки размера выборки в А/Б-тестах. От размера эффекта до симуляций»
Анатолий Карповm, СЕО Karpov.Courses
Kolesa Conf 2022, 8 октября
Описание доклада:
Уметь отвечать на вопрос «Как долго должен идти А/Б-тест?» — важнейший навык аналитика. Если вы запускаете А/Б-тест на глазок, будьте готовы, что вас ждёт множество проблем:…
Kolesa Conf 2022, 8 октября
Описание доклада:
Уметь отвечать на вопрос «Как долго должен идти А/Б-тест?» — важнейший навык аналитика. Если вы запускаете А/Б-тест на глазок, будьте готовы, что вас ждёт множество проблем:…
👍1
Forwarded from vizbra
Python. Визуализация данных.pdf
7.8 MB
Настольная книга про визуализацию данных в Python с помощью matplotlib, seaborn, mayavi. Простые и наглядные объяснения.
Интересная статья про метрики :)
Хабр
Как продакт-менеджеру найти метрику роста и свести Unit-экономику
В преддверии старта практического онлайн-курса «Product manager» состоялся открытый урок с Сергеем Колосковым , продакт-менеджером Ozon. Участники научились находить метрики роста и строить аналитику...
👍1
Вот вам задачка с собеса:
какой угол образуют стрелки часов в 3.15? 🙃
какой угол образуют стрелки часов в 3.15? 🙃
😁1
Или вот ещё (тоже с собеса):
Есть 100 банок с таблетками. В 99 лекарство, в 1 яд. Лекарственная таблетка весит 1гр, а таблетка яда - 1,01 гр.
И есть весы.
За одно взвешивание нужно определить в какой банке яд. Как?
Есть 100 банок с таблетками. В 99 лекарство, в 1 яд. Лекарственная таблетка весит 1гр, а таблетка яда - 1,01 гр.
И есть весы.
За одно взвешивание нужно определить в какой банке яд. Как?
Forwarded from Job in IT&Digital
Продуктовый аналитик (стажер/джун)
в Тинькофф Инвестиции — сервис по покупке ценных бумаг и валюты.
Ищет Алексей Мигунов, его пост.
Больше вакансий для junior-специалистов:
Telegram @jobforjunior
в Тинькофф Инвестиции — сервис по покупке ценных бумаг и валюты.
Ищет Алексей Мигунов, его пост.
Больше вакансий для junior-специалистов:
Telegram @jobforjunior
В твиттере нашла 3 SQL игры!
Оставлю тут :)
1. SQL Murder Mystery - в общем случилось убийство, нужно найти убийцу, используя SQL :D
2. SQL Police Department - раскрывай преступления и параллельно учи SQL :D
3. Schemaverse - космическая стратегическая игра на PostgreSQL. Нужно управлять своим флотом, соревноваться с другими игроками :D
Оставлю тут :)
1. SQL Murder Mystery - в общем случилось убийство, нужно найти убийцу, используя SQL :D
2. SQL Police Department - раскрывай преступления и параллельно учи SQL :D
3. Schemaverse - космическая стратегическая игра на PostgreSQL. Нужно управлять своим флотом, соревноваться с другими игроками :D
Knight Lab's SQL Murder Mystery
Use SQL queries to solve the murder mystery. Suitable for beginners or experienced SQL sleuths.
👍5
Интересная статья про дерево метрик
Telegraph
Дерево метрик — как построить, с чего начать?
Автор статьи: Кристина Курдюмова product marketing manager (stream B2B) в Rutube Самый популярный вопрос у моих учеников — «как построить дерево метрик и с чего начать?», а следом за ним — можно ли сформировать бэклог продукта без дерева метрик. Дерево…
Forwarded from 👨🏼💻Перекладываю 📊 в 🌲🇫🇮
В комментах спросили с чего начать изучение DE с нуля:
1) Найти курсы по DE, посмотреть какие инструменты и технологии указаны там в программе курса. Выписать их себе (инструменты, не курсы) в план на изучение, и искать статьи, видео уроки, курсы по этим инструментам\технологиям.
2) Найти людей, которые работают в этом направлении, и спросить у них, что они чаще всего используют в работе, как вообще выглядят задачи, и что стоит изучить. Выписать тоже в список.
3) Изучать и отрабатывать на практике (искать тестовые задания выложенные в сети, придумать себе пет-проект), на тренажёрах.
Готово, вы великолепны.
Первым шагом — идём на бесплатный курс от Data Learn https://datalearn.ru/ от Дмитрия Аношина https://news.1rj.ru/str/rockyourdata (которому лично я очень благодарен за его курс, т.к. я не чистый DE, я всё-таки Data Analyst, в первую очередь (в частности Web Analyst / Marketing Analyst, если говорить про доменную экспертизу). И его курс мне помог освоить дополнительные инструменты, чтобы делать не только DA задачи, но и DE (и потом ещё и офер на работу Data Engineer получить).
Поэтому этот курс, это прям первейшее что надо открыть. И по мере изучения профессии и инструментария — гуглить уже уроки и документацию по каждому отдельному инструменту, изучать их глубже, тренироваться на практике.
Перечень DEшных buzzwords, с чем я сталкивался на практике в работе — python, sql, airflow, dbt, postgresql, clickhouse, google bigquery, tableau, powerbi, google data studio, looker, spark, kafka (было дело пускал руки и в AWS пару раз, но чаще работал с Гугловой экосистемой).
Как можно это всё освоить:
1) Осваиваем SQL — https://stepik.org/course/63054/(бесплатный тренажёр, очень качественный), https://stepik.org/course/90778/ (это более прикладной ПЛАТНЫЙ, но дешёвый, курс, с SQL именно под Data задачи) и отдельно курс по оконным функциям https://stepik.org/course/95367/ (стоит копейки, но стоит того, окошки на собесах часто спрашивают)
2) Осваиваем Питон — я изучал по https://stepik.org/course/67/ и https://stepik.org/course/512/ (оба бесплатные), но, говорят, что https://stepik.org/course/58852/ и https://stepik.org/course/68343/ гораздо лучше по части донесения информации (оба бесплатные) и https://stepik.org/course/82541/ (третья ступень, платная, про неё ничего не слышал)
3) Осваиваем азы Pandas — https://stepik.org/course/74457/ (бесплатно)
4) Осваиваем азы Airflow — https://stepik.org/course/99527/promo#toc (платный)
5) Осваиваем архитектуру и вообще Базы Данных — https://stepik.org/course/551/ (бесплатно) , тут и про архитектуры, и про Нормальные Формы и т.п. https://stepik.org/course/70710/ (бесплатно) — более глубокое погружение в БД и СУБД.
6) Осваиваем Git — полно бесплатных уроков на ютубе, практиковаться можно на своём гитхаб аккаунте.
6) Осваиваем Облака — https://practicum.yandex.ru/ycloud/ (бесплатный курс), я предпочитаю Google Cloud Platform, но для простоты доступности (к Гугл Облаку надо карту привязывать, а с этим щас проблемы могут быть) начать освоение можно с Yandex.Cloud или VK Cloud
7) Осваиваем Spark, Kafka, Hadoop — не могу посоветовать бесплатные курсы, т.к. осваивал их на платных курсах и «в бою» на задачах сразу, гугля «КАК СДЕЛАТЬ ___ в Spark», и с помощью коллег. Но начни с модулей бесплатного Data Learn, а там сориентируешься куда гуглить и как. И, возможно, вот этот курс https://stepik.org/lesson/699607/ (бесплатно) подойдёт для азов и обзорного понимания Спарка
8) Осваиваем dbt — у них свои бесплтаные курсы прям на сайте лежат https://courses.getdbt.com/collections
Когда Data Learn и курсы выше будут пройдены — можно идти к Карпову на https://karpov.courses/dataengineer (за деньги, дорого). И погружаться в более ядрёные штуки под присмотром наставников и кураторов.
1) Найти курсы по DE, посмотреть какие инструменты и технологии указаны там в программе курса. Выписать их себе (инструменты, не курсы) в план на изучение, и искать статьи, видео уроки, курсы по этим инструментам\технологиям.
2) Найти людей, которые работают в этом направлении, и спросить у них, что они чаще всего используют в работе, как вообще выглядят задачи, и что стоит изучить. Выписать тоже в список.
3) Изучать и отрабатывать на практике (искать тестовые задания выложенные в сети, придумать себе пет-проект), на тренажёрах.
Готово, вы великолепны.
Первым шагом — идём на бесплатный курс от Data Learn https://datalearn.ru/ от Дмитрия Аношина https://news.1rj.ru/str/rockyourdata (которому лично я очень благодарен за его курс, т.к. я не чистый DE, я всё-таки Data Analyst, в первую очередь (в частности Web Analyst / Marketing Analyst, если говорить про доменную экспертизу). И его курс мне помог освоить дополнительные инструменты, чтобы делать не только DA задачи, но и DE (и потом ещё и офер на работу Data Engineer получить).
Поэтому этот курс, это прям первейшее что надо открыть. И по мере изучения профессии и инструментария — гуглить уже уроки и документацию по каждому отдельному инструменту, изучать их глубже, тренироваться на практике.
Перечень DEшных buzzwords, с чем я сталкивался на практике в работе — python, sql, airflow, dbt, postgresql, clickhouse, google bigquery, tableau, powerbi, google data studio, looker, spark, kafka (было дело пускал руки и в AWS пару раз, но чаще работал с Гугловой экосистемой).
Как можно это всё освоить:
1) Осваиваем SQL — https://stepik.org/course/63054/(бесплатный тренажёр, очень качественный), https://stepik.org/course/90778/ (это более прикладной ПЛАТНЫЙ, но дешёвый, курс, с SQL именно под Data задачи) и отдельно курс по оконным функциям https://stepik.org/course/95367/ (стоит копейки, но стоит того, окошки на собесах часто спрашивают)
2) Осваиваем Питон — я изучал по https://stepik.org/course/67/ и https://stepik.org/course/512/ (оба бесплатные), но, говорят, что https://stepik.org/course/58852/ и https://stepik.org/course/68343/ гораздо лучше по части донесения информации (оба бесплатные) и https://stepik.org/course/82541/ (третья ступень, платная, про неё ничего не слышал)
3) Осваиваем азы Pandas — https://stepik.org/course/74457/ (бесплатно)
4) Осваиваем азы Airflow — https://stepik.org/course/99527/promo#toc (платный)
5) Осваиваем архитектуру и вообще Базы Данных — https://stepik.org/course/551/ (бесплатно) , тут и про архитектуры, и про Нормальные Формы и т.п. https://stepik.org/course/70710/ (бесплатно) — более глубокое погружение в БД и СУБД.
6) Осваиваем Git — полно бесплатных уроков на ютубе, практиковаться можно на своём гитхаб аккаунте.
6) Осваиваем Облака — https://practicum.yandex.ru/ycloud/ (бесплатный курс), я предпочитаю Google Cloud Platform, но для простоты доступности (к Гугл Облаку надо карту привязывать, а с этим щас проблемы могут быть) начать освоение можно с Yandex.Cloud или VK Cloud
7) Осваиваем Spark, Kafka, Hadoop — не могу посоветовать бесплатные курсы, т.к. осваивал их на платных курсах и «в бою» на задачах сразу, гугля «КАК СДЕЛАТЬ ___ в Spark», и с помощью коллег. Но начни с модулей бесплатного Data Learn, а там сориентируешься куда гуглить и как. И, возможно, вот этот курс https://stepik.org/lesson/699607/ (бесплатно) подойдёт для азов и обзорного понимания Спарка
8) Осваиваем dbt — у них свои бесплтаные курсы прям на сайте лежат https://courses.getdbt.com/collections
Когда Data Learn и курсы выше будут пройдены — можно идти к Карпову на https://karpov.courses/dataengineer (за деньги, дорого). И погружаться в более ядрёные штуки под присмотром наставников и кураторов.
❤2
Forwarded from Reveal the Data
Команда Матемаркетинга в этом году выпустила бесплатные онлайн билеты для своей конференции, которые дают возможность посмотреть часть докладов. Леша Никушин сказал, что мой доклад тоже будет в этом треке, я расскажу вторую серию про Дэша Сатриани, не пропустите.
Классная инициатива, ребята хотят поддержать сообщество в ужасное время, хотя и сами столкнулись по понятным причинам со сложной ситуацией. Сил им и удачной конференции.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Telegram
Интернет-аналитика // Матемаркетинг 17-18 ноября
Ну что? Дождались! Бесплатный онлайн-билет, который позволит посмотреть в лайве около 30 докладов конференции!
Среди которых, мастер-класс от Федора Лисицына по построению карьеры в России и за рубежом, лекция и беседа с Валерием Бабушкиным, доклад Марата…
Среди которых, мастер-класс от Федора Лисицына по построению карьеры в России и за рубежом, лекция и беседа с Валерием Бабушкиным, доклад Марата…
🔥4
Forwarded from careerspace
#дайджест #продуктоваяаналитика 🚀
Product Analyst / Эвотор
Зарплата: от 200 000 ₽ /на руки
Подробнее
Продуктовый аналитик / Tele2
Зарплата: от 135 000 ₽ /на руки
Подробнее
Senior Product Analyst / UniSender
Зарплата: от 220 000 ₽ /на руки
Подробнее
Аналитик данных в команду Smart Money / АвитоТех
Зарплата: от 160 000 ₽ /на руки
Подробнее
Руководитель команды аналитики (VK Мессенджер) / VK
Зарплата: от 270 000 ₽ /на руки
Подробнее
Product Analyst (Relocation to Portugal) / Joom
Зарплата: от 156 000 ₽ /на руки
Подробнее
Тимлид в команду продуктовой аналитики / Яндекс
Зарплата: от 230 000 ₽ /на руки
Подробнее
Продуктовый аналитик / Dodo Brands
Зарплата: от 200 000 до 260 000 ₽ /на руки
Подробнее
подборки вакансий 🐶 здесь
карьерные консультации🚀 здесь
Product Analyst / Эвотор
Зарплата: от 200 000 ₽ /на руки
Подробнее
Продуктовый аналитик / Tele2
Зарплата: от 135 000 ₽ /на руки
Подробнее
Senior Product Analyst / UniSender
Зарплата: от 220 000 ₽ /на руки
Подробнее
Аналитик данных в команду Smart Money / АвитоТех
Зарплата: от 160 000 ₽ /на руки
Подробнее
Руководитель команды аналитики (VK Мессенджер) / VK
Зарплата: от 270 000 ₽ /на руки
Подробнее
Product Analyst (Relocation to Portugal) / Joom
Зарплата: от 156 000 ₽ /на руки
Подробнее
Тимлид в команду продуктовой аналитики / Яндекс
Зарплата: от 230 000 ₽ /на руки
Подробнее
Продуктовый аналитик / Dodo Brands
Зарплата: от 200 000 до 260 000 ₽ /на руки
Подробнее
подборки вакансий 🐶 здесь
карьерные консультации🚀 здесь
Forwarded from Start Career in DS
📊 [ENG] Очень красивый курс по базовой теории вероятностей и статистике:
https://seeing-theory.brown.edu/
Тут фактически ускоренное введение в предметную область, которое позволит вам быстро понять ключевые идеи и термины.
Много супер-наглядных визуализаций. Даже если считаете что шарите в статистике - советую потыкаться и получить эстетическое удовлетворение.
Мне понравились визуализации базовых понятий (мат. ожидание, дисперсия, функция распределения, условная вероятность и т.д.). Если они всегда вас пугали или настораживали - рекомендую посмотреть курс.
https://seeing-theory.brown.edu/
Тут фактически ускоренное введение в предметную область, которое позволит вам быстро понять ключевые идеи и термины.
Много супер-наглядных визуализаций. Даже если считаете что шарите в статистике - советую потыкаться и получить эстетическое удовлетворение.
Мне понравились визуализации базовых понятий (мат. ожидание, дисперсия, функция распределения, условная вероятность и т.д.). Если они всегда вас пугали или настораживали - рекомендую посмотреть курс.
👍2