Все ссылки, о которых говорила в видео, в моем телеграм канале в этом посте t.me/analyticsgrowthmindset/181 Все сказанное в видео является моим опытом и выводами из него, это не истина в последней инстанции. Мой телеграм канал, подписывайся, там пишу больше t.me/analyticsgrowthmindset Отправить мне чашечку кофе☕❤ pay.cloudtips.ru/p/f68cbff0
Спасибо большое за конкретные ответы на конкретные вопросы , без философии на тему что такое аналитика и как туда заходить , а конкретный список Хард Скиллов которые можно получить ! Еще раз благодарю вас !
Курс по Питону (на степике), действительно, очень объёмный. Очень хорошо проработанный и с очень большим упором на практику. Стал проходить по твоему совету и удивился, что такой хороший курс не попадался мне в поиске. Вложено очень много сил и времени. Такие курсы обычно платные.
Даже здесь ниже есть комментарий человека, который проходит курс, но не понимает, что, для чего нужно. Я тоже сколько роликов посмотрел, так и не понял, как конкретно используется Python, SQL, в работе аналитика. Неужели так трудно просто взять и на каком-то рабочем примере продемонстрировать, что руками делает аналитик с помощью этих инструментов? Я убежден на 100500%, что не все данные секретные на работе и какую-то часть можно легко использовать для примера. от установок необходимых программ на ноутбук, до их действительного применения на практике. Я нигде и никогда не видел отдельного курса Python для аналитика/автоматизации тестирования. Во всех похожих курсах уйма "воды" и лишнего. Ведь понятно, что тестировщик, разработчик, аналитик по-разному должен изучать этот язык. Ни один человек на сегодняшний день не дал четкого ответа на вопрос, что именно надо изучать в Python всем перечисленным специалистам.
Спасибо за советы! Со многим согласен, но у меня возник вопрос - аналитику в 90% случаев нужна математика и статистика(A/B тесты, метрики и т.д.), обучение на эту тему где-то реально найти и сколько нужно времени на то, чтобы это все выучить?
сама идея стримов интересная, но на них нужно время, да и бОльшее количество подписчиков (а так при 1000 подписчиков на канале на стрим придут человек 10:)). подумаю над этим, возможно в скором будущем что-то подобное и сделаю.
Спасибо за весьма полезный контент! С выводом по курсам по Python на Stepik согласен. Заканчиваю второй этап и не сомневаюсь, нужен ли мне третий, хотя уже оплатил, ибо продукт отличный и разработчиков не грех поддержать.
Маша, спасибо за видео. Ты уже делала видео о нейросетях и ChatGpt в аналитике данных. Не кажется ли тебе, что их прогресс в течение ближайших нескольких лет просто девальвирует профессию аналитика данных? Какие профессии в ближайшие 10 лет на твой взгляд являются перспективными и не исчезнут с развитием AI и нейросетей?
Я не могу точно сказать, что будет в будущем. И если честно, пока просто наблюдаю). Но в ближайшее время я не думаю, что ChatGpt девальвирует аналитику данных. По поводу профессий - я сейчас изучаю машинное обучение и искусственный интеллект.
Есть магистерская специальность аналитика геномных(омиксных) данных через 3 года я думаю туда поступить и как то подготовиться за этоо время по основам пайтона
Спасибо, что делитесь полезным контентом! Хотелось бы узнать что для вас значит выбранное вами направление? Это больше про удобство в каких-то отдельных моментах, сравнивая с той же разработкой в том или ином виде? Или это про зп, или просто душа лежит и тд? За небольшой ответ уже буду очень благодарен.
Спасибо за классное, подробное видео. Ты могла бы также порекомендовать, возможно сайты или форумы, где можно пообщаться как с начинающими аналитиками так и с теми кто уже состоялся?
У меня ранее были подписки на разные телеграм чаты, в основном они под каждый инструмент аналитики (Python, Power BI и тп). Вот тут в конце статьи есть некоторые из них vc.ru/education/495786-bolee-100-besplatnyh-kursov-i-resursov-po-analitike. Но они как правило нужны были мне на начальных этапах, поэтому потом отписалась. Сейчас не знаю, насколько там идет полезное общение.
Про степик и питон - посмотрел свою статистику. 1й блок я прошел за 37 часов и 2 недели. Занимался в свободное от работы время. Идею про затянутось не поддерживаю. 2 недели это не смертельно, любой курс аналитики - от 5-6 месяцев и больше. 2я часть пройдена наполовину (15 часов и около недели). Я вовсе не глубоко погружен в математику, но вот у меня такие показатели.
На Stepik курсы "Поколение Python" действительно очень затянутые по времени и больше с упором на синтаксис и решение огромного количества задач, но не про анализ данных на Python
@@analytics-growthmindsetБиблиотеки я знаю, я спрашиваю вы имели ввиду шаблон и фреймворк это одно и тоже? Я читал что в аналитике фреймворки тоже могут быть такие как apache spark
Подскажи, пожалуйста, такой момент: начал с Python и синтаксиса и утонул в нем. Затем такая же история при изучении pandas и numpy. Как начать делать как-то прикладной анализ в pandas и не утонуть?) И как определить тот момент, что пора немного подотпустить python и взяться за sql/статистику?
Просто начните практический проект уже сейчас, какой бы уровень у вас не был. А учить теорию можно параллельно. Также к теории вы будете обращаться в любом случае по мере выполнения проекта. Практические проекты можете спросить в Google/у ChatGPT, или вот тут приводила примеры проектов по исследовательскому анализу данных с подробным объяснением t.me/analyticsgrowthmindset/175
во всех. ПО ним принимается решения в бизнесе, в разработке. Еще до начала создания продукта , делают аналитику и смотрят что нужно или нет. Либо анализируют существующую систему и уже делают выводы, прогнозы что да и как улучшить, убрать и т.п. Аналитика везде применяется.
Все ссылки, о которых говорила в видео, в моем телеграм канале в этом посте t.me/analyticsgrowthmindset/181
Все сказанное в видео является моим опытом и выводами из него, это не истина в последней инстанции.
Мой телеграм канал, подписывайся, там пишу больше t.me/analyticsgrowthmindset
Отправить мне чашечку кофе☕❤ pay.cloudtips.ru/p/f68cbff0
Спасибо, что делишься своим опытом.
Что рассказываешь короткие пути для достижения цели, набивая себе шишки =)
Спасибо огромное за полезную информацию!
Спасибо большое за большую информацию)
Roadmap самостоятельного изучения Python по ссылке в тг канале t.me/analyticsgrowthmindset/329
Спасибо огромное, это то что нужно😍
Спасибо большое за конкретные ответы на конкретные вопросы , без философии на тему что такое аналитика и как туда заходить , а конкретный список Хард Скиллов которые можно получить !
Еще раз благодарю вас !
Как всё тонко раписоно.Спосибо большое за ваши труды
За ссылки на проекты - отдельный респект.
Курс по Питону (на степике), действительно, очень объёмный. Очень хорошо проработанный и с очень большим упором на практику.
Стал проходить по твоему совету и удивился, что такой хороший курс не попадался мне в поиске.
Вложено очень много сил и времени. Такие курсы обычно платные.
смотря какой курс, если поколение пайтон то там нулевая практика, задачки из книг и интернета не имеющих никакого отношения к реальной жизни
@@vladimir7759на каких курсах практические задачки?
@@vladimir7759?
@@vladimir7759 вы не проходили поколение Пайтон если так говорите, там буквально 20% процентов теории (а то и меньше) и 80% практики.
Мария, доброго времени суток! Большое спасибо за данную информацию!
Привет! Поставил лайк, и коммент в поддержку канала. Продолжай делиться!
То что нужно! Больше спасибо!
Я степик прохожу и не понимаю пока что и для чего. Будто не понимаю как это потом для данных применить.
Даже здесь ниже есть комментарий человека, который проходит курс, но не понимает, что, для чего нужно.
Я тоже сколько роликов посмотрел, так и не понял, как конкретно используется Python, SQL, в работе аналитика.
Неужели так трудно просто взять и на каком-то рабочем примере продемонстрировать, что руками делает аналитик с помощью этих инструментов?
Я убежден на 100500%, что не все данные секретные на работе и какую-то часть можно легко использовать для примера.
от установок необходимых программ на ноутбук, до их действительного применения на практике.
Я нигде и никогда не видел отдельного курса Python для аналитика/автоматизации тестирования. Во всех похожих курсах уйма "воды" и лишнего.
Ведь понятно, что тестировщик, разработчик, аналитик по-разному должен изучать этот язык.
Ни один человек на сегодняшний день не дал четкого ответа на вопрос, что именно надо изучать в Python всем перечисленным специалистам.
Посмотрите вот эти видео проекты по ссылке, там есть Python-проекты в том числе t.me/analyticsgrowthmindset/424, авторы наглядно объясняют что к чему
спасибо за видосик наглядный!))
Круто! Спасибо ❤
Спасибо за советы! Со многим согласен, но у меня возник вопрос - аналитику в 90% случаев нужна математика и статистика(A/B тесты, метрики и т.д.), обучение на эту тему где-то реально найти и сколько нужно времени на то, чтобы это все выучить?
Отличный видео ролик. Но почему-то говоря о средах разработки не упомянули про Anaconda или это уже информация не для новичков?
Вы можете использовать любую среду разработки, их много, все не упомянуть. 😊
Спасибо, было интересно!
Thats Exactly as I did, and Its right. You are totally right
Спасибо. выдавайте еще. Было бы интересно про geopandas. Если сможете стримчик бы небольшой был бы хорош
сама идея стримов интересная, но на них нужно время, да и бОльшее количество подписчиков (а так при 1000 подписчиков на канале на стрим придут человек 10:)). подумаю над этим, возможно в скором будущем что-то подобное и сделаю.
Спасибо за весьма полезный контент! С выводом по курсам по Python на Stepik согласен. Заканчиваю второй этап и не сомневаюсь, нужен ли мне третий, хотя уже оплатил, ибо продукт отличный и разработчиков не грех поддержать.
Маша, спасибо за видео.
Ты уже делала видео о нейросетях и ChatGpt в аналитике данных. Не кажется ли тебе, что их прогресс в течение ближайших нескольких лет просто девальвирует профессию аналитика данных?
Какие профессии в ближайшие 10 лет на твой взгляд являются перспективными и не исчезнут с развитием AI и нейросетей?
Я не могу точно сказать, что будет в будущем. И если честно, пока просто наблюдаю). Но в ближайшее время я не думаю, что ChatGpt девальвирует аналитику данных. По поводу профессий - я сейчас изучаю машинное обучение и искусственный интеллект.
@@analytics-growthmindsetможете поделиться информацией о том, какие ресурсы используете для изучения ИИ и машинного обучения?
@@saltanatsutemgenova9671 в тг канале скоро сделаю пост
Есть магистерская специальность аналитика геномных(омиксных) данных через 3 года я думаю туда поступить и как то подготовиться за этоо время по основам пайтона
Да ты моя хорошая
Спасибо, что делитесь полезным контентом! Хотелось бы узнать что для вас значит выбранное вами направление? Это больше про удобство в каких-то отдельных моментах, сравнивая с той же разработкой в том или ином виде? Или это про зп, или просто душа лежит и тд? За небольшой ответ уже буду очень благодарен.
Интерес и выгода, но не материальная, а в полученных знаниях, которые я использую для своих проектов.
Умница!
Супер.
Спасибо за классное, подробное видео. Ты могла бы также порекомендовать, возможно сайты или форумы, где можно пообщаться как с начинающими аналитиками так и с теми кто уже состоялся?
У меня ранее были подписки на разные телеграм чаты, в основном они под каждый инструмент аналитики (Python, Power BI и тп). Вот тут в конце статьи есть некоторые из них vc.ru/education/495786-bolee-100-besplatnyh-kursov-i-resursov-po-analitike. Но они как правило нужны были мне на начальных этапах, поэтому потом отписалась. Сейчас не знаю, насколько там идет полезное общение.
Салют ✋ как бодрость духа ⁉️
Спасибо!
Спасибо
Про степик и питон - посмотрел свою статистику. 1й блок я прошел за 37 часов и 2 недели. Занимался в свободное от работы время. Идею про затянутось не поддерживаю. 2 недели это не смертельно, любой курс аналитики - от 5-6 месяцев и больше. 2я часть пройдена наполовину (15 часов и около недели). Я вовсе не глубоко погружен в математику, но вот у меня такие показатели.
Спасибо
На Stepik курсы "Поколение Python" действительно очень затянутые по времени и больше с упором на синтаксис и решение огромного количества задач, но не про анализ данных на Python
Ест курсы где питон идёт в связке с аналитикой, но там погружение в язык значительно хуже.
такие крутые информативные видео!, спасибо большое! жаль, что вам это может надоесть и вы перестанете их выпускать)
Ух ты нифига пайтон надо несколько лет учить если нет опыта в программировании
Аналитика на Python - это не программирование в чистом виде. Вам нужно выучить всего несколько библиотек = шаблонов и применять их в нужном месте.
@@analytics-growthmindset А шаблон это фреймворк?
@@ostrovskiartur прочитайте в интернете про библиотеки для анализа данных, думаю, станет понятнее.
@@analytics-growthmindsetБиблиотеки я знаю, я спрашиваю вы имели ввиду шаблон и фреймворк это одно и тоже? Я читал что в аналитике фреймворки тоже могут быть такие как apache spark
@@analytics-growthmindset?
Подскажи, пожалуйста, такой момент:
начал с Python и синтаксиса и утонул в нем. Затем такая же история при изучении pandas и numpy.
Как начать делать как-то прикладной анализ в pandas и не утонуть?)
И как определить тот момент, что пора немного подотпустить python и взяться за sql/статистику?
Просто начните практический проект уже сейчас, какой бы уровень у вас не был. А учить теорию можно параллельно. Также к теории вы будете обращаться в любом случае по мере выполнения проекта. Практические проекты можете спросить в Google/у ChatGPT, или вот тут приводила примеры проектов по исследовательскому анализу данных с подробным объяснением t.me/analyticsgrowthmindset/175
Здравствуйте. Научите
Так это ты бы таблички повертела, а не мантры произносила, мы тут итак норм мотивированы
Ну так создайте канал и повертите, в чем проблема? 😃
в какой сфере и для чего используются эти анализы данных?
во всех. ПО ним принимается решения в бизнесе, в разработке. Еще до начала создания продукта , делают аналитику и смотрят что нужно или нет. Либо анализируют существующую систему и уже делают выводы, прогнозы что да и как улучшить, убрать и т.п. Аналитика везде применяется.
долго. если бы за 2 дня
стак оверфлоу бррр слух режет)