Junior Data Analyst – Telegram
Junior Data Analyst
500 subscribers
235 photos
12 videos
41 files
434 links
Джунам и не только подборки полезных ссылок.
- SQL
- Визуализация, Tableau
- Продуктовая аналитика
- Вакансии
- Книги
- Мемчики:)
Download Telegram
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.
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
👍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.
Вот вам задачка с собеса:
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?
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 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
👍5
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.
2
Forwarded from Reveal the Data
👍 Бесплатные билеты ММ22
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
🔥4
Посмотрите, какой кайф! 👆😍
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
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.
👍2
Очередной насущный вопрос, наиболее часто получаемый админом в личку, - это ‘а каковы же все-таки ресурсы для подготовки к собесам?’

Извольте, дорогие подписчики, их есть у меня! А посему , устраиваем неделю подготовки к собеседованиям, где каждый день буду публиковать всякое-разное #позапросамстраждущих.

Начнем.

1. Перво-наперво рекомендую начать со списка компаний, в которые хочется пойти, засим отправиться на www.glassdoor.com, содержащий в себе разбивку по компаниям и вопросам, которые задавались на интервью. Так-то всяко попроще будет.

2. В списке скиллов по-прежнему лидируют SQL, Python, A/B- тесты и визуализация. В случае с продуктовой аналитикой также фигурируют продуктовые метрики.

Что ж, давайте по порядку. Сегодня пройдемся по SQL, ресурсы по которому упоминались неоднократно :
и лемуры,
и детективные истории ,
и всякоразные подборки,
и списки курсов

Из новенького предлагаю обратить внимание на :

https://sqlbolt.com/lesson/select_queries_introduction - простенько, но опять же для практики сгодится

https://www.stratascratch.com/ - набор задачек из FAANG. Ответы в премиум - версии, но для тренировки , опять же, почему бы и нет

https://www.hackerrank.com/ - с разными уровнями задач и сертификацией бонусом (к слову, там не только лишь SQL)

https://www.programiz.com/sql еще один ресурс с достаточно детальной проработкой наиболее часто употребляемых команд.

http://www.sql-tutorial.ru/en/content.html - детально про операторы, на русском также имеется

https://sqlpd.com/ - еще что-то новенькое, можно бесплатно поиграться

http://www.sqlquiz.com/ простенький квиз

На этом откланиваюсь, завтра продолжим подборку по Python 🙏🏻
#какворватьсяваналитику #полезности #карьера
👍2