👍16❤9
Сегодня стартовало обучение на моем курсе по созданию аналитической отчетности под ключ в качестве аналитика-инженера
Кто любит залетать в последний вагон, сегодня ваш шанс 😉
Сразу дам доступ к материалам и инфраструктуре, будете создавать потоки данных с аналитическими витринами
Пишите мне @daniildzheparov
Кто любит залетать в последний вагон, сегодня ваш шанс 😉
Сразу дам доступ к материалам и инфраструктуре, будете создавать потоки данных с аналитическими витринами
Пишите мне @daniildzheparov
🔥4👍3
В жизни столько всего происходит. В «мире» хаосе дак вообще жесть, даже в соц. сети заходить уже страшно
А я вот только рабочий ноутбук закрыл и не успеваю здесь поделиться своими новостями 😕
Новости основные 2
1. ко мне в команду вышел новый аналитик, сейчас онбординг проходим. Расскажу об этом в отдельном посте
2. Подал сегодня кое-какие документы, но подробнее расскажу когда все будет готово
Вы как?
♥️ - держусь
🤯 - новости в мире не дают спокойно жить
А я вот только рабочий ноутбук закрыл и не успеваю здесь поделиться своими новостями 😕
Новости основные 2
1. ко мне в команду вышел новый аналитик, сейчас онбординг проходим. Расскажу об этом в отдельном посте
2. Подал сегодня кое-какие документы, но подробнее расскажу когда все будет готово
Вы как?
♥️ - держусь
🤯 - новости в мире не дают спокойно жить
❤33🤯14👍3
15 марта в Москве пройдет AI Dev Day — митап Яндекса, посвященный реальному опыту внедрения AI-инструментов в разработку.
Программа делится на два блока.
В первом руководители и инженеры из Яндекса, Авито, Сбера, Т-Банка, Ozon расскажут, как в их командах оценивают эффективность AI-инструментов.
Андрей Попов из Яндекса расскажет о том, как в компании используют и измеряют полезность AI: в компании, помимо генерации кода, его используют для задач по оптимизации процессов, тестированию и работе с инцидентами. А Александр Мазько из Сбера, объяснит, какие метрики действительно показывают ROI в DevTools, как отделить реальный эффект от хайпа и связать инженерные показатели с бизнес-ценностью.
Вторая часть программы посвящена конкретным технологиям и кейсам. Например, Сергей Бульдяев из Яндекса расскажет, как создавали кодового ассистента для разработки в IDE на базе open-source решения. И как этот инструмент продвигали внутри и растили адопшен.
Регистрируемся на митап до 12 марта.
Программа делится на два блока.
В первом руководители и инженеры из Яндекса, Авито, Сбера, Т-Банка, Ozon расскажут, как в их командах оценивают эффективность AI-инструментов.
Андрей Попов из Яндекса расскажет о том, как в компании используют и измеряют полезность AI: в компании, помимо генерации кода, его используют для задач по оптимизации процессов, тестированию и работе с инцидентами. А Александр Мазько из Сбера, объяснит, какие метрики действительно показывают ROI в DevTools, как отделить реальный эффект от хайпа и связать инженерные показатели с бизнес-ценностью.
Вторая часть программы посвящена конкретным технологиям и кейсам. Например, Сергей Бульдяев из Яндекса расскажет, как создавали кодового ассистента для разработки в IDE на базе open-source решения. И как этот инструмент продвигали внутри и растили адопшен.
Регистрируемся на митап до 12 марта.
❤5👍5🔥2
Дорогие девушки, с 8 Марта! 🌷
Желаю вам профессиональных побед, весеннего настроения и огромного количества приятных моментов в жизни. Пусть каждый день приносит счастья, радость, любовь и теплые эмоции.
Просто будьте сами собой и цените себя!
Желаю вам профессиональных побед, весеннего настроения и огромного количества приятных моментов в жизни. Пусть каждый день приносит счастья, радость, любовь и теплые эмоции.
Просто будьте сами собой и цените себя!
❤43
Как мы нашли аналитика в команду
Про новый проект и почему искали человека
С начала года я перешел на другой проект в Сравни. Переход был не запланированным, так сложились обстоятельства. А если быть точнее, то единственный аналитик приняла решение двигаться дальше по карьере вне компании и нужно было быстро найти того, кто подхватит работу.
Этим человеком оказался я) Но при этом у меня в команде на тот момент было 3 аналитика. В итоге
🔹меня начинают погружать в новое направление
🔹вся моя команда переходит в смежные команды, продолжая заниматься +- похожими задачами что мы вместе делали
На новом проекте сразу обсуждаем, что будем искать еще одного аналитика, чтобы нас было двое. Задач и планов много, поэтому нужно расширяться.
Составили вакансию, сбились по условиям и по критериям кого конкретно ищем и что нам важно.
Мы искали аналитика уровня middle с максимально уверенным владением Python и SQL. При чем в этот раз Python при поиске поставили приоритетом, т.к. много скриптов автоматизации с которыми нужно работать написаны именно на нем.
Также важно было, чтобы кандидат понимал полный цикл решения аналитической задачи и мог искать методы оптимизации процессов обработки данных.
Этапы отбора
1. скрининг HR
Здесь прям Юля (рекрутер) хорошо сработала и мне выдавала резюме действительно подходящие под то что мы обсуждали. Был скрининговый созвон рекрутер-кандидат, после него кто подходит по основным критериям резюме уже попадали мне.
2. техническое интервью
Буквально через 3-4 дня у нас сформировался график с первыми кандидатами на интервью. Проводил я его по 1-1.5 часа с частично теоретическими и по большей части практическими вопросами, чтобы понять по кандидату
- как размышляет
- с какими задачами/инструментами работал
- какой опыт и насмотренность на разнообразие решений
В качестве задания практического давал python-скрипт с реально нашей задачи, время на то чтобы в него погрузиться и рассказать что в скрипте происходит. Еще спрашивал что в этом скрипте можно переписать для оптимизации. Проверял понимание кода в целом
3. финальное интервью
На финале были еще руководители с проекта, чтобы познакомиться с кандидатом, задать свои вопросы. Немного посмотреть на стрессоустойчивость и в целом на софты как человек умеет строить диалог.
Мы готовились к достаточно долгим поискам, но для нас все сложилось максимально удачно и оффер мы сделали буквально через неделю от старта поиска. Теперь у нас есть Влад, который вышел к нам с начала марта, проходит онбординг и за это время уже успел реализовать 2 свои задачи 🙂
Кто я | Навигация | Обучение
Про новый проект и почему искали человека
С начала года я перешел на другой проект в Сравни. Переход был не запланированным, так сложились обстоятельства. А если быть точнее, то единственный аналитик приняла решение двигаться дальше по карьере вне компании и нужно было быстро найти того, кто подхватит работу.
Этим человеком оказался я) Но при этом у меня в команде на тот момент было 3 аналитика. В итоге
🔹меня начинают погружать в новое направление
🔹вся моя команда переходит в смежные команды, продолжая заниматься +- похожими задачами что мы вместе делали
На новом проекте сразу обсуждаем, что будем искать еще одного аналитика, чтобы нас было двое. Задач и планов много, поэтому нужно расширяться.
Составили вакансию, сбились по условиям и по критериям кого конкретно ищем и что нам важно.
Мы искали аналитика уровня middle с максимально уверенным владением Python и SQL. При чем в этот раз Python при поиске поставили приоритетом, т.к. много скриптов автоматизации с которыми нужно работать написаны именно на нем.
Также важно было, чтобы кандидат понимал полный цикл решения аналитической задачи и мог искать методы оптимизации процессов обработки данных.
Этапы отбора
1. скрининг HR
Здесь прям Юля (рекрутер) хорошо сработала и мне выдавала резюме действительно подходящие под то что мы обсуждали. Был скрининговый созвон рекрутер-кандидат, после него кто подходит по основным критериям резюме уже попадали мне.
2. техническое интервью
Буквально через 3-4 дня у нас сформировался график с первыми кандидатами на интервью. Проводил я его по 1-1.5 часа с частично теоретическими и по большей части практическими вопросами, чтобы понять по кандидату
- как размышляет
- с какими задачами/инструментами работал
- какой опыт и насмотренность на разнообразие решений
В качестве задания практического давал python-скрипт с реально нашей задачи, время на то чтобы в него погрузиться и рассказать что в скрипте происходит. Еще спрашивал что в этом скрипте можно переписать для оптимизации. Проверял понимание кода в целом
3. финальное интервью
На финале были еще руководители с проекта, чтобы познакомиться с кандидатом, задать свои вопросы. Немного посмотреть на стрессоустойчивость и в целом на софты как человек умеет строить диалог.
Мы готовились к достаточно долгим поискам, но для нас все сложилось максимально удачно и оффер мы сделали буквально через неделю от старта поиска. Теперь у нас есть Влад, который вышел к нам с начала марта, проходит онбординг и за это время уже успел реализовать 2 свои задачи 🙂
Кто я | Навигация | Обучение
👍19🔥5
Под капотом каждого технического продукта есть еще целый мир под названием "Инфраструктура"
Так и у меня на курсе Продвинутый SQL настроено куча всего, чтобы на практике можно было работать с реальными инструментами для построения потоков данных.
Для этого проделал много работы по настройке и дальнейшему администрированию:
✅ арендовал серверы на Linux
✅ установил на них Docker
✅ написал docker-compose файлы для нужных сервисов
✅ сделал план бэкапов
✅ настроил роли и доступы
✅ создал облако и сервисные аккаунты
✅ сделал процесс деплоя DAGов в Airflow через Github
✅ продумал модель данных
✅ разработал и автоматизировал скрипты загрузки сырых данных в базу
✅ подключил загрузку данных из Яндекс Метрики
✅ автоматизировал выдачу доступов к ресурсам
✅ настроил технический мониторинг
✅ использую биллинг, сколько сервисы потребляют💰
Объем работы уже тянет на стартап, но для меня важно чтобы каждый, кто приходит учиться, погружался прям в эту реальную техническую песочницу инструментов, а не пытался разворачивать инструменты у себя локально (если только в этом не заключается само обучение), проклиная все на свете.
Или еще хуже просто писать запросы в формате тренажера, что вообще от практики и реальной работы сильно далеко. Тренажеры для базового изучения любого языка - ОК. Но на следующем уровне нужна практика в виде проектов с применением рабочих инструментов.
Кто я | Навигация | Обучение
Так и у меня на курсе Продвинутый SQL настроено куча всего, чтобы на практике можно было работать с реальными инструментами для построения потоков данных.
Для этого проделал много работы по настройке и дальнейшему администрированию:
✅ арендовал серверы на Linux
✅ установил на них Docker
✅ написал docker-compose файлы для нужных сервисов
✅ сделал план бэкапов
✅ настроил роли и доступы
✅ создал облако и сервисные аккаунты
✅ сделал процесс деплоя DAGов в Airflow через Github
✅ продумал модель данных
✅ разработал и автоматизировал скрипты загрузки сырых данных в базу
✅ подключил загрузку данных из Яндекс Метрики
✅ автоматизировал выдачу доступов к ресурсам
✅ настроил технический мониторинг
✅ использую биллинг, сколько сервисы потребляют💰
Объем работы уже тянет на стартап, но для меня важно чтобы каждый, кто приходит учиться, погружался прям в эту реальную техническую песочницу инструментов, а не пытался разворачивать инструменты у себя локально (если только в этом не заключается само обучение), проклиная все на свете.
Или еще хуже просто писать запросы в формате тренажера, что вообще от практики и реальной работы сильно далеко. Тренажеры для базового изучения любого языка - ОК. Но на следующем уровне нужна практика в виде проектов с применением рабочих инструментов.
Кто я | Навигация | Обучение
🔥9👍5❤1🆒1
Как считать Retention Rate через Когортный анализ
🔎 Retention Rate - метрика, которая показывает долю клиентов, которые продолжают пользоваться продуктом (покупать или совершать другое целевое действие) спустя какое-то время после их первого взаимодействия с продуктом. Эта метрика позволяет бизнесу оценить по-другому насколько долго клиент остается с компанией.
🔎 Когорты и когортный анализ - это метод анализ, когда клиентов объединяют одним признаком по дате совершения действия в одну группу (когорту) и считают метрику для когорты в целом, а не для конкретного клиента.
Давай разберем картинку, на которой приведен пример анализа Retention Rate для оценки подписок с момента регистрации пользователя. Например, нас интересует
Формируется когорта: в марте зарегистрировалось 1000 человек - это наши 100%
Идем читать retention по первой строке слева направо (March 2019 и по номеру месяцев 0,1,2,3...)
🔹91% из них оформили подписку в марте (0 месяц). Остальные значит ее либо вообще не оформили, либо оформили в последующие месяцы
🔹через месяц также 91% оформили подписку (1 месяц). Это считается от общего числа зарегистрированных еще в марте, по этому списку клиентов проверяем кто купил подписку а кто нет и считаем долю.
🔹а вот спустя 10 месяцев только 59% клиентов купили подписку из той самой 1000, кто зарегистрировался в марте.
Таким образом у бизнеса благодаря анализу данных есть понятный инструмент по отслеживанию эффективности удержания клиентов.
Как считать Retention Rate с помощью SQL и визуализировать в Datalens разбираем на курсе Продвинутый SQL.
Кто я | Навигация | Обучение
🔎 Retention Rate - метрика, которая показывает долю клиентов, которые продолжают пользоваться продуктом (покупать или совершать другое целевое действие) спустя какое-то время после их первого взаимодействия с продуктом. Эта метрика позволяет бизнесу оценить по-другому насколько долго клиент остается с компанией.
🔎 Когорты и когортный анализ - это метод анализ, когда клиентов объединяют одним признаком по дате совершения действия в одну группу (когорту) и считают метрику для когорты в целом, а не для конкретного клиента.
Давай разберем картинку, на которой приведен пример анализа Retention Rate для оценки подписок с момента регистрации пользователя. Например, нас интересует
как много клиентов и как долго оформляли ежемесячную подписку, которые зарегистрировались в марте 2019?
Формируется когорта: в марте зарегистрировалось 1000 человек - это наши 100%
Идем читать retention по первой строке слева направо (March 2019 и по номеру месяцев 0,1,2,3...)
🔹91% из них оформили подписку в марте (0 месяц). Остальные значит ее либо вообще не оформили, либо оформили в последующие месяцы
🔹через месяц также 91% оформили подписку (1 месяц). Это считается от общего числа зарегистрированных еще в марте, по этому списку клиентов проверяем кто купил подписку а кто нет и считаем долю.
🔹а вот спустя 10 месяцев только 59% клиентов купили подписку из той самой 1000, кто зарегистрировался в марте.
Таким образом у бизнеса благодаря анализу данных есть понятный инструмент по отслеживанию эффективности удержания клиентов.
Как считать Retention Rate с помощью SQL и визуализировать в Datalens разбираем на курсе Продвинутый SQL.
Кто я | Навигация | Обучение
❤14👍2🔥2😁1
Терпение и труд всё перетрут 💪
К этой пословице еще хочу добавить
- гибкость к внешним факторам, но ловить фокус на том что важно именно тебе
- упорство повторять то, что с первого раза не получается
- рефлексию и анализ что сделано и что нужно улучшить, чтобы достичь цели
У нас у всех всё получится!
Кто я | Навигация | Обучение
К этой пословице еще хочу добавить
- гибкость к внешним факторам, но ловить фокус на том что важно именно тебе
- упорство повторять то, что с первого раза не получается
- рефлексию и анализ что сделано и что нужно улучшить, чтобы достичь цели
У нас у всех всё получится!
Кто я | Навигация | Обучение
👍11🔥6🎉1
Я получил образовательную лицензию! 🎉
С 2022 года я обучил больше 200 аналитиков в разном формате. Все это время меня не покидала мысль, чтобы получить документ, который не просто будет подтверждать мой практический опыт и компетенции, а будет являться маркером образовательного стандарта для моих авторских курсов.
В целом мог бы продолжать работать и без этого, ведь форма ИП дает возможность давать дополнительное образование детям и взрослым, а также иметь возможность получить налоговый вычет ученикам.
Это повышает доверие к обучению, а также усиливает ценность именно сертификата после завершения курса. Сертификат можно показывать при трудоустройстве или на текущей работе, чтобы подтвердить свои навыки.
Пусть лицензия будет ценным дополнением к моему вкладу в вас, а для вас приятным бонусом и аргументом чтобы прокачивать свои технические навыки)
Но самым главным хочу отметить всегда остаются ваши приобретенные навыки и знания 😉
Кто я | Навигация | Обучение
С 2022 года я обучил больше 200 аналитиков в разном формате. Все это время меня не покидала мысль, чтобы получить документ, который не просто будет подтверждать мой практический опыт и компетенции, а будет являться маркером образовательного стандарта для моих авторских курсов.
В целом мог бы продолжать работать и без этого, ведь форма ИП дает возможность давать дополнительное образование детям и взрослым, а также иметь возможность получить налоговый вычет ученикам.
Но при получении лицензии курс проверяет Министерство Образования на все требуемые стандарты: формат обучения, способ предоставления материалов, достаточное кол-во практических заданий, общий объем обучающих материалов и их качество. Это не просто бюрократия, а действительно проверка материалов на соответствие высокому качеству.
Это повышает доверие к обучению, а также усиливает ценность именно сертификата после завершения курса. Сертификат можно показывать при трудоустройстве или на текущей работе, чтобы подтвердить свои навыки.
Пусть лицензия будет ценным дополнением к моему вкладу в вас, а для вас приятным бонусом и аргументом чтобы прокачивать свои технические навыки)
Но самым главным хочу отметить всегда остаются ваши приобретенные навыки и знания 😉
Кто я | Навигация | Обучение
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥33🎉15❤8👍2
С чего начать в аналитике? Самый частый вопрос у меня в ЛС
Вот 3 шага:
1. Найди 20-30 вакансий на аналитика, которые тебе интересны и хотел бы на них откликнуться
2. Из этих вакансий выпиши все требуемые навыки и инструменты, отсортируй их по частоте упоминания в вакансиях. Разметь их по тегам «знаю» / не знаю»
3. Составь план обучения этим навыкам. Сначала бесплатные материалы: видео, курсы, статьи, книги. Для более глубокого и быстрого обучения найди ментора или платный курс
Кто я | Навигация | Обучение
Вот 3 шага:
1. Найди 20-30 вакансий на аналитика, которые тебе интересны и хотел бы на них откликнуться
2. Из этих вакансий выпиши все требуемые навыки и инструменты, отсортируй их по частоте упоминания в вакансиях. Разметь их по тегам «знаю» / не знаю»
3. Составь план обучения этим навыкам. Сначала бесплатные материалы: видео, курсы, статьи, книги. Для более глубокого и быстрого обучения найди ментора или платный курс
Кто я | Навигация | Обучение
🔥22👍9
Оптимизируем аналитические SQL запросы
Написал практическую статью с правилами написания оптимальных SELECT-запросов. Начинающим аналитикам и кто имеет мало опыта с SQL просто must have для прочтения, все правила помогают избавиться от типичных и распространенных ошибок!
Прочитай обязательно если
✅ хочешь ускорить выполнение SELECT-запросов
✅ нужно сократить затраты ресурсов базы/хранилища данных на операции чтения
✅ нужен чистый аналитический код в едином стиле
✅ помнишь что техническая реализация запросов влияет также и на качество данных
P.S. для запуска запросов из статьи есть доступ к базе данных
ЧИТАТЬ СТАТЬЮ
Написал практическую статью с правилами написания оптимальных SELECT-запросов. Начинающим аналитикам и кто имеет мало опыта с SQL просто must have для прочтения, все правила помогают избавиться от типичных и распространенных ошибок!
Прочитай обязательно если
✅ хочешь ускорить выполнение SELECT-запросов
✅ нужно сократить затраты ресурсов базы/хранилища данных на операции чтения
✅ нужен чистый аналитический код в едином стиле
✅ помнишь что техническая реализация запросов влияет также и на качество данных
P.S. для запуска запросов из статьи есть доступ к базе данных
ЧИТАТЬ СТАТЬЮ
vc.ru
Оптимизируем аналитические SQL запросы
Привет! Если ты читаешь эту статью, значит явно интересуешься как писать оптимальные SQL запросы для чтения данных из баз данных или аналитических хранилищ.
❤9🔥7👍3