Инжиниринг Данных
21.4K subscribers
1.6K photos
38 videos
177 files
2.91K links
Делюсь новостями из мира аналитики и карьерными советами;)

15 лет в Аналитике и Инжиниринге Данных, 9 лет в FAANG, solo entrepreneur🏄‍♂️

Реклама:
https://almond-rule-130.notion.site/1199f595f76a8030ba1be1e607c9a8ce
Download Telegram
Прислали курс сегодня, по описанию выглядит интересно и по делу, и даже во много пересекается с тем, что мы делаем для data learn, разница в цене только 80т рублей. https://karpov.courses/main

Интересно узнать фидбек, проходил кто-то или нет?
Как создавать data team - ebook от Matillion
Моя концепция по Аналитики для женщин, что-то не взошла. Я хотел сделать курсы не для женщин, которые уже работают с данными и уже в профессии, а именно для людей, которые не знают о возможности работать с данными и работаю на не перспективных профессиях, это сообщество могло бы "помогать" женщинам узнать о профессии и ее преимуществах. Но пока идея не прижелась, нет драйвера в лице заинтересованных девушек, развивать это. А картинка, это пример от AWS.
Парочка ресурсов по SQL:
SQL: Analyzing Business Metrics - https://www.codecademy.com/learn/sql-analyzing-business-metrics

Analyze data with SQL - https://www.codecademy.com/learn/paths/analyze-data-with-sql

А я проходил вот это давным давно: https://www.edx.org/course/databases-5-sql там даже была реляционная алгебра и рассматривали различные структуры даных JSON, XML
Написал про Self-Service Analytics + BI Survey. Согласен, старо как мир, но я нашел на гугл диске, когда-то я это написал для какого-то журнала и они не захотели брать.
Forwarded from Дашбордец
Котятки🐱
Сегодня у нас фундаменталочка из 7 глав по дизайну и проектированию дашборда.
В ней, помимо очевидных вещей, есть прикольная классификация пользователей (не по принципу пирамиды Минто, а по принципу характера потребления информации), расширенный экскурс в прототипирование и подборочка трендов.
Линк:
https://www.logianalytics.com/dashboarddesignguide/
Теперь и mail.ru запустил бесплатную школу по ML, DataScience, Data engineering. Конечно если вы прошли экзамен по математике и программированию и все в этом духе. Правильно я понимаю позицию российских тех гигантов - если ты был ботаном хорошо учился и не забыл матан, то тогда у тебя есть шанс пройти долгий курс и потом устроиться на достаточно не высокую ЗП? То есть компании, хотят отобрать лучших (по их мнению) кандидатов и им впринципе плевать на большинство.

Кстати какие ЗП в mail, если не секрет? Раньше я слышал, что не очень высокие🥴
Недавно я писал про "Написать книгу про Snowflake", желающих не нашлось, да и с курсом время все туда уходит. Теперь вот еще предложили книгу про Azure Data Factory. Кстати все студенты проходят сюрвей, и там интересный вопрос "город в котором, хотели жить", и больше половины хотят иммигрировать. Что-бы иммигрировать и потом еще найти работу, нужно не только скилы и бизнес кейсы применения скилов (результат работы аналитики и польза от данных - именно про это я рассказываю в первом модуле DE - 101). Но еще нужны активы (блог, книга, конференции..) Если написать книга, то вы будете как автор на амзоне, а это killer штука к вашему резюме. Так что есть еще один вариантик;) (я кстати однажды писал 2 книги одновременно, но это было перед Канадой, я был заряжен на успех!)
Слышали вы про Sales Force Einstein Analytics? В прошлом году Sales Force купил Tableau, соответственно продукты стали интегрироваться. Изначально Einstein это был внутренний BI для платформу SalesForce, теперь замиксовали. Я сам не смотрел. Если кому интересно (вы в теме и работаете с SF), то вот запись вебинара: https://salesforce.vidyard.com/watch/mYZSEwVcfCPNWhVCQvgTi5 а тут можно учиться