Ольга Ружиленко, аналітикиня даних у «Новій пошті», ділиться досвідом, як отримати перший офер ще до завершення курсів. Чому не варто чекати «ідеальної готовності», як чесність на співбесіді перемагає вигаданий досвід і що насправді оцінюють компанії в джунах. 14
У новій частині серії «Дата на тата» Дмитро Авраменко розкриває приховану загрозу в аналітиці — пастки нашого мозку. Автор пояснює, як когнітивні викривлення непомітно спотворюють роботу з даними, і ділиться методами критичного мислення, які відрізняють справжнього профі від робочого на фабриці дашбордів. 3
Від Excel і макросів до AI та стратегічних сесій із CEO — за 10 років роль аналітика змінилася кардинально. Оксана, Head of Analytics у Jooble, розповідає про чотири хвилі трансформації цієї ролі: Python і R, розквіт BI, прихід AI та перехід на стратегічний рівень. 6
Всі ми звикли до бізнес-аналітиків на проєктах, пов’язаних з розробкою нових програмних продуктів, міграцією чи зміною процесів. Але яка їхня роль в проєктах з даними? У статті автор розглядає, чому зростає інтерес до дата-проєктів та які додаткові очікування до БА в контексті роботи з даними. 2
Зарплати продуктових аналітиків відновилися та продовжують зростати. У спеціалізаціях ML/DL Engineer, Data Scientist, Data Engineer та AI Engineer є тенденція до зниження медіанних зарплат. У бізнес-аналітиків — без змін, тоді як у дата-аналітиків — дещо знизились. Це четверта стаття зарплатного циклу DOU. 2
Кажуть, що проблемами в комунікації можна пояснити майже будь‑який провал. Дмитро Авраменко (Head of Analytics) з цим згоден. Тому в статті він наводить доведені майже до абсурду сцени краху аналітичної комунікації, зібрані з власного досвіду. Як їх можна уникнути — читайте в матеріалі. 5
Іван Андрєєв вирішив мотивувати свого друга DevOps написати статтю на DOU. А щоб допомогти йому обрати тему, спарсив дані технічного форуму за 12 років. До яких тем аудиторія DOU «голодна» найбільше, що швидко вистрілює, а що залишається бестселером на роки — читайте у матеріалі. 4
Влад, аналітик даних у Новій Пошті, створив візуалізацію про Гаррі Поттера, яка була номінована на Viz of the Day на Tableau Public. Він розповідає, як народилася ідея, як відбувався збір та перевірка даних і як створювався дизайн візуалізації, натхненний газетою Daily Prophet. 13
Зарплати фахівців з DS/Engineering/ML/AI зростають. Медіанна зарплата дата-інженерів зараз найвища за весь час наших досліджень. Зросли зарплати Senior Data Analyst, у решти аналітиків майже без змін. У четвертій статті літнього циклу розповідаємо про зарплати фахівців по роботі з даними. 1
Іван, дата-аналітик в TENTENS Tech, ділиться своїм списком корисних практик у GoogleSQL, що допоможуть писати запити швидше, зручніше та читабельніше. 4
Сьогодні важко уявити сферу Data Science без потужних бібліотек, AutoML, готових пайплайнів і тисяч інструкцій на YouTube. Але ще кілька років тому ситуація була зовсім іншою. У статті Ганна Пилєва розповідає, що важливо для розвитку в ML сьогодні, та як вона сама освоювала кожну секцію необхідних навичок. 57
За пів року дещо знизилися зарплати Data Engineers. Є тенденція до поступового зростання зарплат Business analysts. Зарплати Middle Data Analysts поступово зростають. Публікуємо новий звіт про зарплати фахівців по роботи з даними за результатами зимового зарплатного опитування DOU. 4
Pandas — це не просто бібліотека, це ваш союзник у світі даних, вважає Senior Big Data Developer Олександр. Він розповідає, як зберегти нервову систему свого ліда, уникаючи ігнорування типів даних та інших помилок на початку роботи з цією Python-бібліотекою. 16
У статті Дмитро ділиться досвідом подолання труднощів, пов’язаних з реалізацією аналітики на базі PostgreSQL та використанням Redash. Він розповідає про серйозний інцидент, який стався через проблеми з управлінням даними, та детально пояснює, як команді вдалось його вирішити. 18
Андрій Забавський, Big Data Architect, розглядає задачу виявлення «дружніх» відносин між людьми на основі геопросторових даних. Він описує підходи до моделювання, кластеризації та аналізу даних, використовуючи демо-дані Geolife GPS. 6
Дмитро, Scrapy expert, представляє власний проєкт з автоматизації збору цін на продукти у двох супермаркетах. Він використовує Scrapy та Kaggle, щоб показати, як за їх допомогою ефективно аналізувати ринкові тенденції. 12
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. 16
У цій статті Ганна Сафонова розбирається з алгоритмом обчислення, а також детально аналізує, як і чому геометричні перетворення зводяться до обчислення власних розкладів лінійної алгебри. Робота присвячена не стільки опису алгоритму PCA, а відповіді на питання, чому саме використовуються ті або інші формули й закони та як вони між собою пов’язані. 11
Оксана Носенко, Head of Analytics в jooble і викладачка в Projector, розповідає як будувати стратегію на основі даних і як впровадити аналітику в компаніях з нуля. Тож якщо ви плануєте якісно збирати та аналізувати дані, але не розумієте, які конкретні кроки треба зробити — цей блог для вас. 3
Дмитро Іщенко, який працює над застосунком Snapchat як Data Scientist, у цій статті ділиться думками про сучасні тренди в аналітиці даних, на які варто звернути увагу вже зараз. А також роздумує над швидким темпом розвитку галузі та тим, що потрібно вивчати, аби залишатися в актуальному контексті. 10
Коментарі