Telegram Web Link
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Python для начинающих аналитиков: Jupyter Notebook, методы, функции, аргументы

Это первый урок видеокурса, на котором вы с нуля узнаете как применять популярный язык программирования Python в работе с данными.

02:08 Зачем аналитику Python
03:10 Python — самый популярный язык программирования
09:48 Jupyter Notebook
13:46 Переменные, базовые концепции программирования
20:14 Типы данных
27:27 Операторы
40:47 Методы, функции, аргументы
58:04 Анализируем текст “Войны и мира”

Смотреть это видео на youtube: youtu.be/GQGaqrkV1s4

Секреты аналитики
ETL в анализе данных

Наблюдаемая все чаще и чаще картина в задаче анализа данных вызывает удручающее впечатление. Intel, AMD и другие производители непрерывно наращивают вычислительную мощность. Гениальные математики-программисты пишут суперэффективные библиотеки и алгоритмы. И вся эта мощь гасится и распыляется рядовыми аналитиками и разработчиками.

Секреты аналитики
Фича стор, CLTV и как построить много моделей в короткий срок

В этой статье автор расскажет, что такое CLTV, как от бизнес-постановки задачи перейти к задаче машинного обучения, какие при этом могут возникнуть проблемы и как их решать. А главное — что такое Feature Store и как этот инструмент помогает решить задачи СLTV.

Секреты аналитики
Отказоустойчивая распределённая архитектура для UX-аналитики

UX-аналитика – это сбор и анализ данных о взаимодействии пользователей с интерфейсом (клики, скроллы, навигация и прочие события). Такие события генерируются в огромных количествах, особенно при большой аудитории приложения. Чтобы эффективно обрабатывать эту информацию, необходима распределённая архитектура, способная масштабироваться под высокий поток событий и обеспечивать отказоустойчивость – т.е. работать надёжно даже при сбоях отдельных компонентов.

Секреты аналитики
Инди-геймдев и A/B тесты: совместить несовместимое

В текущих реалиях инди-геймдева каждый человек на вес золота и выделять для аналитики отдельного человека - расточительство. Вместе с тем, сфера аналитики как дремучей лес: мало информации, множество непонятных терминов и сложных вычислений. Однако это совершенно не мешает, чтобы грубо, как обезьяна, потыкать палкой в эту странную сферу и получить дополнительный вектор для развития проекта.

Секреты аналитики
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Обзор дашборда в Yandex DataLens

В этом видео автор подробно разбирает дашборд, созданный в Yandex DataLens на основе датасета Superstore.

00:18 Что такое Yandex DataLens?
00:29 Как начать работу в сервисе
06:44 Подготовка и настройка данных
08:57 Настройка отчетов и визуализации
14:12 Верстка дашборда
14:30 Добавление чартов
15:21 Добавление фильтра
17:38 Добавление страниц
17:46 Публикация и онлайн-доступ
18:23 Выводы и соответствие поставленной задаче

Смотреть это видео на youtube: youtu.be/wKz6rE9n0wY

Секреты аналитики
Изучаем Анализ данных с помощью библиотеки Bokeh в Python

Подходящая визуализация способна превратить сложные структуры данных в наглядные образы, позволяя нам видеть и понимать информацию на более глубоком уровне. В этом контексте библиотека Bokeh для Python выделяется как одно из наиболее мощных и гибких средств для визуализации данных.

Bokeh обеспечивает интерактивные и красочные графики, которые можно легко встраивать в веб-приложения и даже динамически изменять в режиме реального времени.

Секреты аналитики
Welch's test: он вам не замена Т-test'a

В этой статье автор расскажет про один из классических тестов в статистике – тест Уэлча (Welch’s Test). Он постарается максимально раскрыть, когда и где стоит применять данный тест и является ли он на самом деле тестом по умолчанию вместо t-test’a.

Секреты аналитики
Многоразовый шаблон логирования на Python для всех ваших приложений в Data Science

Идеальный способ отлаживать и отслеживать приложения — хорошо определённые, информативные и удобно структурированные логи. Они являются необходимым компонентом любого — малого, среднего или крупного — проекта на любом языке программирования, не только на Python.

Секреты аналитики
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Используем нейронные сети для предсказания цены акций

В этом ролике автор разбирает, как можно предсказать цену на акции компании Apple используя нейронные сети, а именно RNN (LSTM блок).

00:00 Введение
01:00 Обзор датасета с Kaggle
02:09 Анализ данных с использованием Pandas
08:16 Создание датасета для временного ряда
14:33 Обучение RNN модели с помощью Tensorflow

Смотреть это видео на youtube: youtu.be/LI94ZkjE_w4

Секреты аналитики
Математика для Data Scientist: необходимые разделы

Математика — это краеугольный камень Data Science. Хотя некоторые теоремы, аксиомы и формулы кажутся слишком абстрактными и далекими от практики, на самом деле без них невозможно по-настоящему глубоко анализировать и систематизировать огромные массивы данных.

Секреты аналитики
14 практических советов по использованию Tableau

Эта статья будет особенно полезна тем командам, которые только настраивают Tableau — некоторые из приёмов нужно сделать один раз и это сильно упростит жизнь.

Секреты аналитики
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Знакомство с Power Query

В этом видеоуроке автор познакомит вас с Power Query и разберет следующие вопросы:
— зачем нужен Power Query
— как его установить
— как его настроить
— как изменить запрос

Смотреть это видео на youtube: youtu.be/uLeO7nZ0axM

Секреты аналитики
Технические отличия BI систем (Power BI, Qlik Sense, Tableau)

Целью данной статьи является сравнение трёх ведущих BI платформ, которые находятся в лидерах квадранта Gartner:
— Power BI (Microsoft)
— Tableau
— Qlik

Секреты аналитики
Оценка эффективности бизнес-моделей через анализ данных: от ROI до стоимости привлечения клиентов

Бизнес стал невероятно динамичным и конкурентным. Компании постоянно сталкиваются с вызовами и возможностями, их бизнес-модели постоянно эволюционируют. Однако, чтобы преуспеть, предпринимателям и руководителям необходимо оценивать эффективность своих бизнес-моделей.

Секреты аналитики
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Математика для Data Science: какая нужна и зачем

В этом ролике автор разбирает какая математика нужна для data science, где используется и для чего:

00:06 Пример
01:01 Школьная математика
01:39 Статистика
02:31 Линейная алгебра
03:20 Математический анализ
03:53 Теория вероятностей
04:21 Вывод

Смотреть это видео на youtube: youtu.be/wI0wnktEhGE

Секреты аналитики
Как собирать данные, где искать специалистов и куда всё движется

Какие байки ярче всего иллюстрируют заблуждения о больших данных? Какой на самом деле можно получить профит от Big Data? Сколько его придётся ждать и сколько денег необходимо в это вложить? Что лучше — построить свою внутреннюю службу или привлечь консультанта? И, конечно, главное — как правильно произносить это магическое словосочетание?
Всё это обсуждается в данном материале.

Секреты аналитики
А зачем это бизнесу? Экономическое обоснование использования ML для прогнозирования спроса на ж/д

Бизнес всегда хочет сократить затраты, и аналитик может ему в этом помочь за счет прогнозирования спроса. Зная спрос на железной дороге, мы понимаем, где в ближайшем будущем будут основные точки возникновения грузопотоков, куда имеет смысл заадресовывать наши вагоны, чтобы сократить порожние пробеги (когда вагон едет пустым) и остаться в прибыли.

Секреты аналитики
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Интервью с Data Scientist

0:00:00 Начало
0:27:20 Переход в IT
0:38:17 Что такое Data analysis и Data Science
0:44:25 Big Data
0:45:40 Кто такой аналитик
0:46:06 Data mining
0:49:22 Машинное обучение, Deep learning, Нейронные сети
0:52:53 Data Set и обучение нейронных сетей
1:02:34 Как оценить сколько стоит Data Scientist
1:03:46 На чем пишут DS
1:08:54 Инструменты: Tableau, R, Wolfram
1:10:51 По каким процессам работает Data Scientist
1:22:37 Как развиваться чтобы стать DS и что предстоит пройти
1:26:50 Минимальные навыки, которыми должен обладать DS
1:31:25 Где брать практический опыт
1:35:05 Что спрашивают на собеседовании
1:36:17 Источники информации для обучения

Смотреть это видео на youtube: youtu.be/tQYCd8tg56U

Секреты аналитики
Язык 1С: плюсы и минусы для аналитических платформ

Мы часто сталкиваемся с несколько устаревшим мнением, что язык 1С – это только про финансовые системы. На самом деле 1С — это давно не только язык локальной бухгалтерской или финансовой программы, а мощное решение, проверенное огромным количеством компаний.

В этой статье автор подробно разберет, что он из себя представляет, где мы его применяем, какие плюсы и минусы у 1С есть.

Секреты аналитики
2025/07/03 22:22:20
Back to Top
HTML Embed Code: