0: Привет, меня зовут Андрей, я уже больше 6 лет в аналитике данных на этом месте можно похлопать. Сейчас я работаю, да, saint в американском стартапе, и когда я входил в аналитику, у меня не было меня, ну, то есть не было, нифига, не было понятных Гайдов. Какие инструменты учить?

1: В каком порядке и зачем все это нужно? Именно поэтому я сделал для тебя, да, да, для тебя полную шпаргалку по инструментам аналитика, что учить, в каком порядке, зачем? И самое главное, какой необходимый минимум нужен для того, чтобы

2: Найти уже 1 работу в аналитике. Сохраняй себе это видео. Это будет база. Итак, любой аналитик, неважно какой данных. Маркетинговый, продуктовый. Вот я был продуктовым, но, в принципе, любой, даже бизнес аналитик, он работает с

3: Sql зачем нужен эскьюэль эскьюэль это сокращённо от structure вери лэнгвиш это язык, который нужен для взаимодействия с базами данных чтобы анализировать данные, нужно их где-то хранить, а когда ты их где-то хранишь, нужно их каким-то образом.

4: Вытаскивать и преимущественно аналитику нужен эскьюэль. Как раз-таки для того, чтобы эти данные вытаскивать. Эскьюэль. Он как язык достаточно простой в освоении. Основные вещи. Я уже делал видео на эту тему, где есть большая

5: Карта по тому, что нужно учить в sql, но когда ты освоишь фильтрации в эскьюэль, когда ты освоишь агрегации в эскьюэль и какие-то базовые оконные функции, это будет тот самый необходимый минимум, который нужен тебе для того, чтобы найти свою 1 работу доску.

6: Аналитик, вот я здесь сделал несколько типовых задачек, которые показывают тебе, что ты уже готов по этому скилу найти работу. Например, написать запрос, который возвращает количество активных пользователей за последние 7 дней. Вполне себе. Такая типичная задача для аналитика тебе.

7: Спросили а какой у нас дао, кстати, если не знаешь, что такое дао, у меня есть видео и про продуктовые метрики тоже, и ты такой. Or интересно обращаешься к базе данных, где хранится информация по пользователям? Выгружаешь, приходит к тебе другой человек.

8: Твоей работы и говорит, слушай, а у нас информация по заказам в 1 таблице, а по пользователям в другой таблице можешь их соединить, вот умеешь делать выгрузки, агрегации, джоины, фильтрации и оконные функции. Знай, тебе этого достаточно, а после небольшой рекламной паузы

9: Я расскажу про питон, новые инструменты в аналитике появляются буквально каждый день. Сегодня модны одни фишки, а завтра уже другие. Но если у вас есть мощный фундамент, то освоить новый.

10: Приложение не составит труда, поэтому в 1 очередь нужно освоить базу. Для этого я рекомендую курс analytic про от change эдьюкейшн на курсе аналитик про, вы освоите главные инструменты аналитика, который актуаль

11: Всегда эскьюэль, эксель, питон, биосистемы. И самое главное, вы получаете 12 месяцев опыта работы над реальными проектами крупных компаний. На программе предусмотрены разные форматы работы, индивидуальные

12: Задачи и проекты для самостоятельной практики эскьюэль, эксель, питон и других инструментов. Реальные кейсы из бизнеса. Вы анализируете данные из МТС или т банка, представляете решения и защи.

13: Щищаете их перед реальными экспертами из компании заказчик регулярные групповые проекты. Чтобы научиться работать в команде онлайн воркшопы с экспертами в каждом блоке программы вы решаете задачи с экспертом.

14: Получаете обратную связь и на основании неё улучшаете свои навыки. Школа выпустила уже более 3500 студентов, а 83% выпускников нашли работу во время или в течение 3 месяцев после окончания курса. Так что

15: Вперёд по ссылке в описании оставляйте бесплатную заявку на консультацию по программе курса, а если все-таки решили входить в аналитику, то по промокоду ноу каш 25 у вас будет скидка 25 000 ₽ при оплате.

16: Курса удачи. Итак, ты выгрузил свои данные, что-то с ними базовое сделал. Дальше требуется какой-то более сложный анализ. И тут тебе помогает питон. Питон. Это вообще язык программирования, который многофункциональный, то есть его кьюэй используют

17: И в бэке он используется и в эмейле вот с точки зрения аналитики, тебе понадобится всего лишь несколько основных библиотек, запоминай и записывай это, нампай, это pandas это matplotlib в некоторых случаях это сайпай, ну вот это будет твой.

18: На который мы будем смотреть в рамках твоего обучения, перехода в аналитику. Зачем нужен питон? Питон нужен, когда у тебя есть какие-то более сложные махинации, манипуляции с данными, нежели чем просто их агрегировать, допустим, их очистить, трансформировать что-то в общем,

19: С ними произвести, чтобы привести в другую форму. Но в основном я лично использую питон для более сложных статистических расчётов, когда нужно рассчитать, например, результаты аб теста. Кстати, если не знаешь, что такое аб тесты, и тебя это пугает, у меня есть видео полная лекция про аб.

20: Так что после этого бегом смотреть, когда тебе нужно посчитать доверительные интервалы p велью вот для каких-то таких более сложных статистических расчётов там корреляции, регрессии и так далее и так далее нужен питон в принципе питон поле.

21: Не только для этого. Есть масса применений его как автоматизация каких-то задач, автоматизация там, составления репортов, их рассылка, подгрузка и трансформация данных, но преимущественно аналитику данных. Питон нужен именно для этих расче.

22: Есть необходимый минимум маркер, по которому ты можешь понять, что твоего питона уже достаточно. Это когда ты подгружаешь свои данные, которые ты выгрузил с помощью эскьюэль в некоторый датафрейм трансформировал их каким-то образом и на основании этого

23: Что-то посчитал, например, рассчитал результаты аб теста можно взять какой-нибудь простенький аб тест на конверсию и вот ты рассчитал все основные показатели, пивел, доверительные интервалы туда сюда и вот это та база.

24: Тебя с руками и ногами оторвут на любую джуновскую позицию, если ты умеешь и знаешь, как это делать, что-то сложнее, этого пока не лезь, то есть преимущественно сосредоточься на этом есть масса ресурсов, бесплатных в интернете, где можно освоить.

25: Как раз-таки базу питоновскую. Тебе то нужно че уметь работать с датафреймами, да? Ну и знать, в принципе, основной синтаксис. А дальше ты уже все можешь набирать по, даже по документации, и все. У тебя будет нормально. Вот отличный курс для начинающих, тем более беспла.

26: Платный. Просто если ты никогда ничего не делал в питоне, берёшь, устанавливаешь себе анаконду, ставишь юпитер, ноутбук, все вперёд. И с песней берёшь любой датасет с кэггла, например, и начинаешь его крутить, мешать, начинаешь с ним работать. Ты уже можешь начать это.

27: Делать прямо сегодня и сейчас, когда ты уже освоил питон, все можно расслабиться так сложно, как было, уже не будет дальше все проще. Дальше инструменты визуализации, инструменты визуализации нужны преимущественно для того, чтобы стейкхолдером.

28: Различным продуктологам, маркетологам, ну, людям из бизнеса данные в удобной форме показать. И, самое главное, визуализации. Помимо этого, выполняют ещё 1 очень важную функцию с помощью визуализации. Проще искать аномалии и

29: И тренды в данных, то есть вместо того, чтобы рассчитывать кучу статистических показателей, ты их показал на графике. И вот есть такая книга графики, которые убеждают. И вот тебя во всем это убедило биек и инструментов визуализации. Их просто видано невиданно огромное количество, мой самый любимый.

30: Инструмент, который я очень люблю и который я рекомендую всем начинающим. Это табле, это лучшая система визуализации, которая есть, тем более по ней масса обучающих материалов, но на самом деле неважно, что ты возьмёшь в начале табле.

31: By лукер, кстати, тоже бесплатно. Очень легко можно освоить с помощью веб интерфейса. Они все похожи между собой, то есть их редаш метабейс. Допустим, у меня на текущей работе метабейс амплитуд.

32: Знаешь 1, знаешь, все просто. Берёшь бесплатные материалы из интернета. Опять же то, что ты опять же насчитал в 1 и 2 части видео можно взять и загрузить в бяку и попробовать построить простые графики. 90%. Все, гра.

33: Который я строил за свою карьеру аналитиком, это или временной ряд, какая-то метрика по времени, допустим, количество посещений сайта или продукта на каждый день, или это какая-то воронка, ну, например, воронка конверсии. Сколько пользователей?

34: Перешли на 1 шаг. Сколько пользователей на 2, на 3, на 4 сделай воронку, сделай временной ряд, сделай фильтры на это на основании, допустим, географии языка, устройства и так далее. И уже ты будешь понимать, как используются биай, инструменты, задача

35: Со звёздочкой взять какие-нибудь основные продуктовые метрики и опять же есть видос про продуктовые метрики и в Бийке их рассчитать и изобразить и подумать как их изобразить. Лучше. Опять же все обучение бикам не обязательно идти на какой-то супер

36: Крутой курс. Ты можешь бесплатно в интернете начать крутить это вот сегодня, вот сегодня ты можешь начать делать. Кстати, сохраняй себе книжечку графики, которая убеждает, она тебе очень сильно понадобится, потому что основное во владении биа инструментами не в том, как ты владеешь.

37: А в том, как ты понимаешь, какие именно графики строить. Итак, следующий инструмент это статистика, статистика. Это такое широкое достаточно поле. И преимущественно тебе статистика нужна для того, чтобы как-то с помощью данных находить причинно следственные связи.

38: Зависимости, мы сделали это, а потом случилось вот это мы сделали вот это наши метрики упали. Это хорошо было или это было плохо? Какая задача аналитика данных? По сути, по сути задача аналитика данных помогать принимать качественные решения

39: Для этого тебе нужна статистика, есть отличный бесплатный курс на степике, по основам статистики которого тебе будет достаточно для, скажем так, 60, 70% сдач. Необходимый минимум, который у тебя должен быть, я уверен.

40: Будет, по статистике, это понимание цпт и понимание того, как рассчитываются аб тесты, какие внутри есть показатели, какие есть основные ошибки по аб тестам. Ну, в общем, основной разрез, в котором интересуются, в принципе, часто в вакансии можно увидеть

41: Понимание статистики и теории вероятности, все это преимущественно в разрезе, так или иначе идёт об тестирование. То есть, да, есть, конечно, можно углубляться дальше и больше, и глубже, но на начальном этапе тебе это вообще не нужно, просто зна,

42: Знаешь базу про б тесты, все можешь за неё пояснить. Молодец. Следующий инструмент, с которым ты так или иначе будешь работать в аналитике данных. Это система управления базами данных и хранилище данных. Их множество разных, то есть кликхаус.

43: Там slow флей гуугл клауд, огромное количество, то есть данные где-то хранятся. Эскьюэль это язык, который помогает эти данные вытаскивать, но помимо этого есть ещё хранилище данных, которые, с которыми непосредственно тоже приходится работать и в некоторых случаях.

44: Аналитику данных добавляют ещё к обычным обязанностям какие-то задачи по трансформации данных, по налаживанию процессов etl extract transform load сейчас это тебе понимать необязательно, главное просто тебе знать на этом этапе, что хранилище данных.

45: Есть, можешь вот здесь почитать, что такое dark для трансформации данных, а здесь почитать, что такое дибити это для построения моделей данных, но начинающему джуниору, аналитику и даже меду часто тебе не пригодится, просто вот есть.

46: Список таких ключевых слов, которые ты увидишь. И такой, блин, че это такое, как с этим работать, как с этим взаимодействовать? Не переживай сильно на этот счёт. Джуниору важно просто уметь данные достать. Ты будешь видеть эти ключевые слова и просто сделай себе ментальную галочку, что

47: Вот есть такая штука, ещё такая область аналитики, которая пересекается с датой инженерией, ну или дата инженерия залазит на аналитику, и в некоторых случаях хотят, чтобы ты ещё с данными что-то делал. Допустим, я в рамках своей работы, я

48: Я строю модель данных на дибити. Это значит, что когда есть какие-то сложные трансформации, вот есть огромная куча маркетинговых данных, продуктовых данных из продуктов, финансовых данных и мы каким-то образом хотим это трансформировать в какие-то понятные таб.

49: Модельки, с которыми можно работать, строить дашборды на том же табло или где-то ещё. Сначала эти данные нужно преобразовать. И когда данных много, эти преобразования должны быть организованы таким образом, чтобы они регулярно

50: Происходили и чтобы они не мешали друг другу и для этого нужен дибити. Но опять же не думай пока про это. Есть ещё куча других инструментов, которые не обязательно тебе понадобятся. Прям в 1 очередь, например, эксель. Вот все, что нужно по эксель я писал в этом видео это в основном

51: The lookup икс, лукап и пилот есть различные платформы как Аскар аджаст, которые помогают с трекингом и атрибуцией и тоже могут быть указаны как ключевые слова вакансии, но сосредоточься пока на том, что я тебе сказал преимущественно.

52: Он эскьюэль визуализации и статистика. И этого будет достаточно. И давай на примере, пока ты ещё не ушёл, пока ты ещё здесь смотришь видос, разберём быстренько 1 вакансию миддла аналитика. Итак, мидл аналитик, опыт работы.

53: 3 года, что требуется уверенное владение питон, классический аналитический стек это то, про что мы поговорили эскьюэль базовые знания математической статистики и теории вероятности уверен, все это в разрезе аб. Теста да опыт проведения аб. Тестов.

54: Учебный опыт тоже опыт. Не переживай. Логическое мышление это ерунда, умение работать с большими массивами данных. Ну, по сути, вот оно, вот оно единственное здесь я не вижу биай системы визуализации. Я тебе гарантирую, что под капот

55: Этой вакансии она тоже 100% есть. Вот оно, питон Кель. Статистика, визуализация тоже под капотом. И клихаус, как 1 из субд тоже в рамках вакансии есть. И в принципе, какую ты вакансию бы не открывал, все будет.

56: Приблизительно похожее, какой у меня стек? У меня стек эскьюэль питон хекс хекс. Это достаточно новый инструмент, который, как интерактивный ноутбук, позволяет сочетать в себе эскьюэль, запросы, питон код, визуализацию. Ну, в общем, такая универса.

57: Туза как швейцарский нож. Можешь потыкаться на досуге. Будет достаточно интересно, но он прям очень, очень, очень новый. Это bass. Это как табло для реализации сноуфлейк. Это хранилище данных дивити, в рамках которого я строю модели данных с помощью парадай.

58: И амплитуда, амплитуда это как такой поддерживающий инструмент, в который заходят преимущественно продакты и смотрят, что у нас происходит с продуктом. И иногда меня спрашивают, я правильно построил график или неправильно, и я могу тоже зайти, и что-то, когда мне требуется что-то быстро посмотреть, это удобнее сделать.

59: Через амплитуду, так что ты можешь брать эту схему обязательно она будет в telegram канале и начать учиться уже сегодня. На самом деле все вообще не сложно, если знать, что учить. И я надеюсь, что