Марія, Head of Analytics у Kiss my Apps, ділиться досвідом відбудови аналітики на новому проєкті. Вона розглядає основи Business Intelligence, ключові потреби проєктів та вибір відповідних аналітичних інструментів.
Для багатьох слово «карти» викликає асоціацію з Google maps і питання, чи потрібні інші карти взагалі. Водночас чимало фахівців так чи інакше стикалися з картографічними даними на проєктах. Тож у своєму блозі Technical Product Manager Олена Слєпцова ділиться досвідом у темі картографії та навігації.
Head of Analytics Оксана Носенко зрозуміла, що не всі знають різницю між професіями, пов’язаними з даними та аналітикою. Наприклад, на фінансового аналітика потрібно навчатися у профільних вишах, а задачі Data Analyst можуть відрізнятись у різних компаніях. Більше про ці посади читайте в блозі.
Важливо розуміти, як конкретні дії на щось впливають, і аналіз даних це показує. Бізнес розуміє, куди рухається компанія. Інженери бачать, як їхні рішення впливають на рух компанії у відповідному напрямку. Data Analyst Анна Ткаченко розповідає, як проходив процес побудови аналітики у її проєкті.
У цій статті Дмитро Москаленко ділиться досвідом роботи з найпопулярнішими підходами до структурування та зберігання даних, просто та доступно пояснює, чим вони відрізняються та як підібрати необхідний відповідно до потреб проєкту.
А також робить деякі прогнози щодо майбутнього одного з підходів, про який уже зараз говорять топові компанії на кшталт Google і Facebook.
Чимало фахівців задумуються: який найважливіший компонент створення успішного бізнесу? Продакт-менеджерка Юлія впевнена, що актуальна та правильно витлумачена інформація — головний дороговказ, який веде до успішного продукту.
У статті спеціалістка розповідає про головні принципи data-driven підходу, його функціонування та вміння ухвалювати рішення, засновані на даних.
Продуктовий аналітик Роман Повзик зібрав у матеріалі ґрунтовну базу питань, за якими варто готуватися до співбесід початківцям в аналітиці даних. SQL, AB-тести, продуктові метрики, логіка і статистика, BI-системи — читайте у матеріалі, що саме варто знати з цих напрямів.
Юний розробник Тарас написав свою першу статтю про те, як створював проєкт для аналізу великого обсягу інформації за малий проміжок часу з використанням технології штучного інтелекту. У цьому імпровізованому щоденнику розробника описані технічні рішення фронтенду та бекенду, вибір хостингу, дизайну та назви продукту. Читайте про здібності сучасної молоді.
«Я вірю у pet-проєкти як хорошу можливість початківцю прокачати себе і збільшити шанс на розмову з рекрутером. Їх не варто переоцінювати, але й ігнорувати теж не раджу». Аналітик даних Роман Повзик розповідає про pet-проєкти для початківців — усе, що треба знати, якщо ви сумніваєтесь чи варто братися до своїх розробок.
Візуалізація та її якість стає важливою частиною аналітики. Водночас важливо розуміти, що візуалізація — це не фінальна ціль. Головне — допомогти бізнесу ухвалювати вдалі рішення на основі актуальних даних. Візуалізація тут виступає лише інструментом, тому варто вчитися використовувати його грамотно — про це і читаємо статтю від Оксани Носенко.
Дмитро Самчук, Machine Learning Engineer з компанії Levi9 ділиться переліком корисних порад, які стосуються бібліотеки для аналізу даних Pandas. Матеріал стане в пригоді тим, хто регулярно працює з даними.
Юлія Легка працює Senior Geodata Analyst в Intetics і підготувала огляд цієї спеціальності. Дізнавайтесь, що роблять спеціалісти на перетині аналізу даних, картографії і програмування, та в яких сферах застосовується Geographic Information System.
Євген Ковалевський, CPO/CTO в TECHIIA та KOLO, вирішив перевірити цифрами, чи справді все так погано з відключенням світла у столиці, як здається. У цій статті наведені графіки та python-код для їх генерації, а також є роз’яснення, на основі яких даних ці графіки побудовані.
Оксана Носенко, Head of General Analytics в компанії Jooble, розповідає, як вдалося побудувати актуальну та зручну у використанні аналітику з розрізнених внутрішніх баз даних. Які технічні складнощі виникли, як їх долали і з якими інструментами, а також про те, що й досі потребує вдосконалення. Читати аналітикам — і не тільки.
Аналітик даних Роман Повзик зібрав увесь свій досвід, а також досвід колег з інших компаній, щоб описати типовий робочий день і робочий тиждень на своїй ролі в ІТ-компанії. Ця розповідь допоможе початківцям зрозуміти, що саме доведеться робити в професії.
Стаття про те, як команда бізнес-аналітиків використовувала версіонування історій користувачів для документування змін. Про сам процес, виявлені переваги та недоліки, теорія і практика. Буде цікаво аналітикам з різним рівнем досвідченості.
Дата-аналітик Роман Панасюк ділиться своїм поглядом на роботу джуніора у продуктовій ІТ-команді. Почитати буде корисно тим, хто розглядає аналітику як майбутню професію або ж фахівцям, які уже працюють аналітиками, але не в продуктовій команді.
Якщо вирішили працювати з аналітикою даних в ІТ — зберігайте собі цей матеріал. Тут є перелік YouTube-каналів, книжок і курсів на тему роботи з даними. Користь усіх джерел на собі перевірив Роман Повзик, продуктовий аналітик з геймдев-компанії Bini Bambini.
«Працюючи з добре описаною юзер-сторі, розробник не витрачає час спринту на те, щоб розібратися в проблемі та декілька разів змінити підхід до її вирішення.» А як навчитись створювати такі юзер-сторі — читаємо у статті.
Стаття буде корисною всім, хто працює з різними даними та хоче отримувати від них максимум користі за допомогою Tableau: навчитись розуміти, швидше знаходити інсайти та бачити закономірності, валідувати гіпотези.
Коментарі