Избегаем ада перекомпиляции в Elixir с помощью mix xref

Elixir — удивительный язык, и в этом материале автор хотел бы указать на проблему, которая, если ее проигнорировать, может серьезно повлиять на производительность вашей команды — (пере)компиляция модуля.

Секреты аналитики

Что будет с Data Science через 10 лет?

В этом ролике автор подробно разбирает, умирает ли сфера Data Science, что будет с ней через 5 или 10 лет, а также стоит ли вообще начинать учиться в 2022 году?

00:00 Вступление
00:37 Исчезнет ли DS через 10 лет
01:52 Автоматизация DS
03:38 Динамика количества вакансий
06:50 Развивающиеся направления DS
09:20 Выводы

Смотреть это видео на youtube: youtu.be/EDErsN-cb48

Секреты аналитики

Почему работа с данными так популярна: Data Scientist, Big Data и объектное хранение

Наука о данных является востребованной, интересной, и, казалось бы, очень сложной областью знаний. Однако хорошая новость заключается в том, что она доступна для новичков. В этой статье мы разберемся, с какими базовыми основами нужно познакомиться для работы с данными.

Секреты аналитики

Тренды в Data Science 2024

0:00 Куда мы движемся? AGI
2:07 Замена множества специальностей AI продуктами
6:06 Тренды от инвестиционных аналитиков
7:46 Итоги

Смотреть это видео на youtube: youtu.be/W_0XOXeZ3yM

Секреты аналитики

Кто кого: Pandas VS SQL

Еще порядка 10 лет назад для работы по исследованию данных было достаточно SQL. Но время не стоит на месте, и стремительно стала набирать популярность Python-библиотека Pandas. Cегодня уже сложно представить работу Data Scientist’а без данного модуля.

Секреты аналитики

#вакансия #удалённо #parttime #преподаватель #ML #MLOps #DataEngineer

Время делиться знаниями!

OTUS – образовательная платформа. У нас авторские курсы разной степени сложности, вступительное тестирование для студентов и преподаватели-практики из крупнейших компаний. 8 лет мы учимся друг у друга, советуемся, помогаем, делимся опытом и обсуждаем новости как в преподавании, так и в IT.

Вакансия преподаватель на онлайн-курсы:
- ML Team Lead
- MLOps
- Data Engineer
- Миграция с Oracle на PostgreSQL

Требуется практический опыт по темам курса. Можно без опыта преподавания, мы поможем вам освоить практики преподавания.

Преподаватель раскрывает тему с помощью теории и примеров из практики. Занятия проводятся c 20:00 до 21:30. Можно выбирать комфортную нагрузку и темы из программы курса. Материалы к занятиям есть.

С нами вы сможете ✅
- структурировать свой опыт и знания;
- прокачать софт-скиллы;
- получать от 4000 до 6000 руб. за один вебинар (полтора часа) + от 300 до 400 руб. за одно проверенное домашнее задание.

Бонусы 🎁
- наши курсы со скидкой/бесплатно;
- можно приглашать лучших выпускников к себе на работу;
- воркшопы и конференции для наших преподавателей.

Обсудить подробнее: @HR_Nikita

План обучения аналитики данных

В этом видео автор поделится подробным планом обучения аналитики данных на основе своего опыта. Вы рассмотрите принципы, которыми бы он руководствовался, если бы начинал с нуля.

Смотреть это видео на youtube: youtu.be/V3Q0cZJbFCA

Секреты аналитики

Big Data мертвы, да здравствуют Smart Data

Концепция Big Data эволюционирует. Фокус смещается от количества собираемой информации к ее качеству. Этот сдвиг парадигмы привел к появлению понятия Smart Data — «умных» данных, которые являются продуктом интеллектуальной обработки и эволюции Big Data.

Секреты аналитики

Жизовые истории аналитика данных

00:00 Вступление
00:54 Непонятно что должен делать аналитик
07:32 Политика внутри компании
14:06 Система сдержек и противовесов
20:49 Написать макросы, которые все делают за меня
24:59 Мораль: аналитик — это черт знает что, будьте готовы ко всему

Смотреть это видео на youtube: youtu.be/f-8OXm34qQs

Секреты аналитики

Выборочное удаление столбцов для повышения эффективности хранения в озерах данных

В этой статье автор разбирает процесс оптимизации форматов хранения данных, вы узнаете как сократить размер данных в рамках формата Apache Parquet за счет удаления неиспользующихся колонок большого размера.

Секреты аналитики

Data Mesh – ячеистые топологии для работы с данными

В этой статье автор расскажет о распределённой облачной ячеистой топологии (data mesh), где данные можно группировать в зависимости от их предметной области и трактовать “данные как продукт,” организуя в каждой предметной области конвейерную обработку собственных данных.

Секреты аналитики

План-факт анализ в сводной на Power Pivot

В этом видеоуроке автор делает подробный и пошаговый разбор решения задачи план-факт анализа с помощью Power Pivot, модели данных со связями "многие-ко-многим", мер на DAX и доводкой исходных данных в Power Query.

Смотреть это видео на youtube: youtu.be/U5fElrOtKEE

Секреты аналитики

Hippotable — анализ данных прямо в браузере

В этом материале рассмотрим удобный инструмент для анализа данных. Автор объяснит как он работает, покажет пример использования и расскажет о дальнейшем развитии продукта.

Секреты аналитики

Как мы спасли от выгорания нанимающих аналитиков

В этой статье автор подробно расскажет, с какими сложностями сталкиваются нанимающие менеджеры в сфере Data Science в условиях интенсивного процесса найма сотрудников, а также продемонстрирует, к какому виду привел процесс собеседований и найма аналитиков больших данных.

Секреты аналитики

Что такое аналитический инжиниринг?

Инженеры-аналитики предоставляют конечным пользователям чистые наборы данных, моделируя их таким образом, чтобы конечные пользователи могли сами отвечать на свои вопросы. В данной статье автор расскажет о тенденциях рынка, которые привели к появлению этой новой роли в современных командах по работе с данными.

Секреты аналитики

Аналитика мобильных приложений — простыми словами для бизнеса

Продуктовая и сквозная аналитика, data driven подход — красивые слова, вдохновляющие, когда ты понимаешь какой профит это дает, и внушающие ужас, когда ты подступаешься к этому в первый раз. Но, что важно, малопонятные для бизнеса.

В этой статье автор объясняет, как устроена аналитика мобильных приложений, максимально простыми словами. За основу для анализа возьмем мобильное приложение интернет-магазина ... утюгов.

Секреты аналитики

С чего стоит начать обучение Data Science?

В этом видео автор подробно разбирает с чего стоит начинать изучение Data Science и в какой именно последовательности. Вы узнаете основные темы, которые являются базисными, а также полезные ресурсы, где можно найти материал.

00:00 С чего начать обучение Data Science?
00:33 Python - основные темы и полезные ресурсы
01:27 Матанализ и Линейная алгебра
01:55 Методы оптимизации
02:03 Теория вероятности и Статистика
02:32 Методы машинного обучения
03:48 Чужой код на Github
04:15 Практика на Kaggle / Pet-project
05:25 Сколько в день нужно учиться?
05:49 Полная программа обучения

Смотреть это видео на youtube: youtu.be/hZQgOcyQNow

Секреты аналитики

Spark не для чайников: где?

Apache Spark уже давно перестал быть просто технологией и превратился в своего рода стандарт для обработки больших данных. Этот фреймворк, сочетающий в себе скорость, надежность и масштабируемость, вышел далеко за пределы простого инструмента, превратившись в надежного партнера для огромного числа проектов. Поэтому, когда речь заходит о масштабных вычислениях и эффективной обработке данных, Spark - первое, что приходит на ум.

Секреты аналитики

Что должен знать дата-инженер - роадмап для джуниора

Узнаем, как выстроить процесс подготовки и обучения, если у вас появилось желание стать дата-инженером. Все необходимые для старта знания можно получить бесплатно и из разных источников.

Секреты аналитики

Гайд по мета-анализу результатов тестов

Подсчитать и проанализировать можно не только A/B, но также подвергнуть анализу ряд тестов с общей нулевой гипотезой. Другими словами, протестировать результаты серии тестов с классическим статистическим выводом о значимости показателей этой серии, то есть провести мета-анализ.

Секреты аналитики