Telegram Web Link
Loginom Day 2023

Узнайте, как крупные российские компании применяют low-code для анализа больших данных и машинного обучения🤖

Форум с экспертами low-code аналитики:
• реальные кейсы
• экспертиза
• диалог со спикерами

В программе:
• как повысить эффективность государственного управления с помощью low-code
• как силами аналитиков построить систему поддержки принятия решений крупного банка
• как retail-компании повысить лояльность клиентов

🗓 2 ноября, 13.00 мск
📍 очно в Москве (ВДНХ), онлайн

Участие бесплатное. Регистрация и программа👇🏻
👍6🔥1
Научно-исследовательская лаборатория прикладного анализа больших данных Томского государственного университета проводит открытый семинар «Особенности коллаборации российских социологов на основе библиографических данных eLibrary».

Спикер - заведующая Международной лабораторией прикладного сетевого анализа НИУ ВШЭ Дарья Мальцева.

На семинаре будут представлены результаты исследовательского проекта «Паттерны коллаборации в российском социологическом сообществе: структура научных школ и возможные точки роста» сотрудников ANR-Lab.

Когда: 2 ноября 2023 г. в 12:30 (по Мск)
Формат: онлайн

Для участия в семинаре необходима предварительная регистрация.

30 ноября - 2 декабря Дарья посетит Томский государственный университет и выступит в качестве эксперта на Школе прикладного анализа данных, организуемой Академией Дата-Дайвинг и Томским государственным университетом при поддержке Университетского консорциума исследователей больших данных.
🔥8👍52
Уважаемые коллеги!

Семинар «Особенности коллаборации российских социологов на основе библиографических данных eLibrary» переносится на 15 ноября в 12:30 (по Мск) в связи с болезнью спикера.
Если вы хотели поучаствовать в семинаре, но не успели зарегистрироваться, вы можете сделать это по ссылке.

Напоминаем, что на семинаре будут представлены результаты исследовательского проекта «Паттерны коллаборации в российском социологическом сообществе: структура научных школ и возможные точки роста» сотрудников ANR-Lab.

Спикер - Дарья Мальцева, заведующая Международной лабораторией прикладного сетевого анализа НИУ ВШЭ .

Формат участия - онлайн.
👍52
Академия Дата-Дайвинг проводит Школу прикладного анализа данных для Забайкальского государственного университета

26-28 октября команда Академии Дата-Дайвинг провела очный модуль Школы прикладного анализа данных для Забайкальского государственного университета.
Участниками Школы стали студенты и преподаватели социологического, энергетического, историко-филологического и других факультетов вуза.

Ольга Васильевна Еремеева, проректор по развитию ЗабГУ высказала мнение по поводу очного модуля Школы: “Школа прикладного анализа данных - очень серьезный и замечательный проект. И хорошо, что наши коллеги присутствуют в этой самой повестке. Уверена в том, что компетенции, которые мы прокачиваем в эти три дня, коллегам понадобятся и пригодятся для дальнейшей работы.
Впереди у университета и у коллег, которые принимают участие в Школе, сейчас стоит задача сделать анализ, использовать уже другие технологии (мы, в частности, говорим про “цифру”), те программы и опыт, который они получили на Школе прикладного анализа данных. Это позволит получить результат совсем другой, нежели когда мы использовали те самые традиционные методы.
Сейчас наш университет в стадии трансформации, как и, наверное, все участники проекта “Приоритет 2030”, поэтому мы перенесем и применим полученные знания во время практической работы. И в ноябре мы выйдем на результат, который поможет нам оценить наши дефициты, зоны, над которыми надо работать и развивать и которые помогут нам в обосновании принятия управленческих решений.


В данный момент обучение продолжается в рамках онлайн-модуля. После прохождения теоретической части участники на протяжении трёх недель самостоятельно будут продолжать работу над групповыми проектами в сопровождении экспертов Школы. Кроме того, слушатели получили доступ к дополнительным материалам школы (отраслевым кейсам).
🔥9👍4
Всем привет!🤗
Собрали для вас полезности от нашего прекрасного преподавателя по Excel - Екатерины Савиной🔥

Для начала официальные источники с сайта Microsoft (прекрасно работает с VPN😌)

Официальная страничка Excel

Справка и обучение по Excel

Обучающие видео по Excel

Таблица сравнения возможностей различных версий Excel

Технические характеристики и ограничения Excel

Ссылка на тех документацию с описанием сочетаний клавиш (горячие клавиши)

Учебник. Импорт данных в Excel и создание модели данных

Возможности бизнес-аналитики в Excel и Office 365

А здесь подборка чатов и полезностей с других сайтов

Excel Chat (чат, где можно задать и обсудить вопросы)

Excel Everyday (канал, в котором выкладывают небольшие полезные видеоподсказки)

Простые, но эффективные приёмы для ускоренной работы в Excel

Лучшие 25 приемов Power Query

7 функций Excel, которые помогут управлять финансами

Как в Excel закрепить область при прокрутке

4 техники анализа данных в Microsoft Excel

@data_analyst_pro
❤‍🔥20🔥17👍124
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Всем привет✌🏻
А мы продолжаем рубрику «Уютная беседа с аналитиком».
Наш гость — Светлана Трофимова, тьютор по дизайну исследования и статистическому анализу данных.👩🏻‍💻
Приятного просмотра!

@data_analyst_pro
🔥18👍11🥰2
🎧 Подкаст от наших коллег

Когда погружаешься в новую сферу, полезно окружить себя новыми интересами. Предлагаем один из таких вариантов – подкаст Data breakfast. Если что-то слышали про международное сообщество Open Data Science, то это прекрасный шанс познакомиться с участниками поближе.

Очно в Санкт-Петербурге ребята регулярно собираются, чтобы обсудить все, что связано с данными, искусственным интеллектом и даже больше. А подкаст – это записи тех самых бесед за завтраком.

От себя рекомендуем первый выпуск, в котором можно узнать про найм в сфере машинного обучения, пополнить копилку историй про собеседования и просто без купюр послушать, как все происходит в it-сфере. После первого эпизода уже и не заметите, как затянет✌🏻

@data_analyst_pro
👌73🔥3
​​🤖🧠 Поговорим про искусственный интеллект?

Приглашаем на открытую лекцию «Дилеммы развития искусственного интеллекта: чем заниматься – создавать возможности или устранять угрозы?»🧑🏻‍🏫

Спикер: Константин Воронцов – профессор кафедры интеллектуальных систем ФУПМ МФТИ, профессор Российской академии наук

Когда: 1 декабря, 14.30 (московское время)
Где: 2 корпус ТГУ, ауд. 302 (для студентов и преподавателей ТГУ)

🔗 Онлайн-трансляция: https://youtube.com/live/jixqRndY6_s?feature=share

Лекция проводится в рамках Школы прикладного анализа данных, которая проходит с 30 ноября по 2 декабря на площадке НИ ТГУ
👍13🔥6❤‍🔥1
🔜 Напоминание

Через 10 минут начинается лекция Константина Воронцова

> Дилеммы развития искусственного интеллекта: чем заниматься – создавать возможности или устранять угрозы?

Очно: 2 корпус ТГУ, ауд. 302 (для студентов/сотрудников ТГУ)
Онлайн: трансляция YouTube

🆕 По ссылке ниже доступна запись трансляции
30 ноября - 2 декабря на площадке Томского государственного университета прошел очный модуль ежегодной Школы прикладного анализа данных, реализуемая Академией Дата-Дайвинг и Томским государственным университетом при поддержке Университетского консорциума исследователей больших данных.

В образовательном мероприятии приняли участие 57 слушателей из 13 университетов и организаций:
- ТГУ
- НовГУ им. Ярослава Мудрого
- НГУАДИ
- ЯрГУ им. П.Г.Демидова
- Самарский университет
- СурГУ
- ОмГТУ
- РАНХиГС
- ЮГУ
- ТПУ
- ПГНИУ
- Законодательная Дума Томской области
- ФАУ “РосКапСтрой”

В этом году в программе Школы было 3 образовательных трека:
1. Образование и общество;
2. Рынок труда;
3. Управление наукой.

Участники Школы прикладного анализа данных 3 дня учились принципам цифровой аналитики, осваивали инструменты анализа текстовой информации и сетевого анализа в рамках своих научных интересов, визуализировали тестовые наборы данных, а также работали над групповыми проектами в смешанных командах.

В Школе приняли участие приглашенные эксперты: Константин Воронцов, д.ф.-м.н.,руководитель лаборатории "МОСА" Института ИИ МГУ, профессор РАН, МГУ и МФТИ.
Дарья Мальцева, заведующая Международной лабораторией прикладного сетевого анализа НИУ ВШЭ.

Результатом трехдневного обучения стали дорожные карты 9 групповых проектов, а также технические задания на выгрузку данных. После того, как команды получат готовые датасеты, они приступят к их обработке и интерпретации в сопровождении экспертов и модераторов. А уже 25 декабря состоится итоговая защита проектов, где команды представят результаты своей проектной деятельности приглашенным экспертам, а также получат зачеты в рамках программы повышения квалификации.

Школы прикладного анализа данных реализуются при поддержке Мегапьютер Интеллидженс - компании, создавшей русскоязычную аналитическую платформу PolyAnalyst. PolyAnalyst является ключевым инструментом Школы в рамках курса, посвященного анализу данных, текстовой аналитике и созданию интерактивных дашбордов.
🔥16👍7
Всем привет!🌸

Рекомендуем к прочтению новую статью на Хабр😉
👉Визуализация: лучшие практики
В статье рассматриваются варианты визуализации результатов работы и их применение в различных областях, включая ИБ. Конкретных примеров визуализации там немного, но рекомендуем заострить внимание на разнообразии и полезности представленных решений. Вдруг и вам пригодится😜
Приятного прочтения!
👍14😱2
​​​​Дорогие друзья!
Наша команда академии Дата-Дайвинг поздравляет всех с Новым годом. За этот год вместе с нами больше тысячи студентов погрузились в мир данных.

И мы хотим сказать вам спасибо за то усердие, с которым вы вгрызались в методологии анализа данных. За то, как храбро боролись с питоном и продирались сквозь дебри статистического анализа. За то, как делали свои дашборды понятными, а sql-запросы быстрыми и оптимизированными.

Желаем новых проектов, отличных задач для анализа и много-много качественных данных. А самое главное – призываем вас не переставать учиться новому. Мы, в свою очередь, обещаем и дальше помогать в этом нелегком деле.

С нетерпением ждем начала года, чтобы продолжать :) До новых встреч, друзья, в новом 2024 году!
40🎄16🎉98👍4👌1
🤔 Давайте решим задачу

Мы тренировались писать SQL-запросы и код на Python. А сегодня предлагаем вспомнить язык регулярных выражений.

Для начала несколько полезных ссылок:
короткий курс с примерами, чтобы изучить регулярные выражения (можно пройти за вечер)
понятная статья о том, как устроен язык (стоит заглянуть ради иллюстраций)
удобный сервис для проверки выражений (подсветка и объяснение на полях здорово помогают разобраться)

➡️ Перейдём к делу: в нашем тексте есть теги, ограниченные угловыми скобками <>. Требуется написать регулярное выражение для поиска этих тегов.

<person name=”Эдуард”>Эдик</person> пришел <span number = ‘3’>учиться</span> на <bold><a href="https://skills.tsu.ru/catalog/povyshenie-kvalifikatsii/sql-dlya-analiza-dannykh/">курс по базам данных</a></bold>, а <person>Слава</person> – нет.

Оставляйте решение в комментариях👇🏻
А мы в понедельник опубликуем свои варианты. Хороших выходных!

@data_analyst_pro
11
📝 Решение задачи

Разберем задачу про поиск тегов при помощи регулярных выражений. Тег ограничен угловыми скобками <>, внутри которых может быть любой символ, но не сами угловые скобки.

1️⃣ <.*?>
На языке регулярных выражений:
точка (.) – любой символ;
звёздочка (*) – квантификатор, указывающий, что предыдущий символ повторяется от 0 до бесконечности раз;
вопросительный знак (?) – в этом случае делает наш квантификатор «ленивым», чтобы захватывалась минимальная совпадающая подстрока.

ℹ️ По умолчанию любой квантификатор (* или .) является «жадным», то есть в строке он будет искать самое длинное совпадение с регулярным выражением.

✍🏻 Проверьте самостоятельно: скопируйте в конструктор наш пример из задания и протестируйте выражение <.*>

ℹ️ Выражение <.+?> тоже может подойти. Напишите в комментариях разницу между этими вариантами👇🏻

2️⃣ <[^<>]*>
При помощи каретки (^) можно задать инвертированный класс: запись [^<>] означает «любой символ, кроме < и >».

Ставьте ❤️, если понравилась рубрика, и 🔥, если хотите продолжения

@data_analyst_pro
10🔥6
🥗 Приглашение на дата-обед

Tomsk Data Science – сообщество энтузиастов, увлеченных наукой о данных. Ребята регулярно проводят встречи и обсуждают самое интересное из мира IT.

В это воскресенье в гости заглянет HR из Тинькофф👩🏻‍💻 Запланирован разбор проблем во время трудоустройства в data science, а также множество полезных советов.

🗓 28 января, 14.00 по томскому времени
📍 очно в Томске (Точка кипения, пр-кт Ленина, д. 26)

🗺 Участники Open Data Science встречаются в разных городах и даже в других странах, посмотреть можно здесь

@data_analyst_pro
👍8
Во вторник (23 января) эксперты Академии Дата-Дайвинг приняли участие в стратегической сессии по вопросам организации и проведения Чемпионата высоких технологий.

Чемпионат проводится второй год в рамках национального проекта «Образование» и Всероссийского чемпионатного движения по профессиональному мастерству. Его цель – создание условий и системы мотивации для повышения значимости и престижа рабочих профессий.

В этом году Академия Дата-Дайвинг стала индустриальным партнером компетенции «Специалист по анализу данных (BI-аналитик)», которую курирует Политехнический колледж ФГБОУ ВО «Новгородского государственного университета им. Ярослава Мудрого». Наши эксперты участвуют в разработке конкурсного задания, а также войдут в экспертную комиссию.

Финал чемпионата пройдёт очно в Великом Новгороде. Нам особенно приятно сообщить, что у победителей будет возможность пройти оплачиваемую стажировку в Академии Дата-Дайвинг. Положение и правила проведения на сайте.

В качестве бонуса прикладываем в комментариях слайд с компетенциями BI-аналитика. Этот анализ проводился с помощью открытого инструмента мониторинга рынка труда РосНавык. Можно потренироваться самостоятельно и собрать компетенции нужной вам профессии🧑🏻‍💻

@data_analyst_pro
🔥4🥰21
2025/07/12 11:42:09
Back to Top
HTML Embed Code: