Data Mirosh

Які знання допоможуть робити глибинний аналіз даних та розвиватися в Data Science?

Усе необхідне robot_dreams зібрали на курсі «Математика та статистика для Data Science» — комплексна програма містить 18 занять та розробку фінального проєкту.

Після курсу ви:

🔹вмієте обробляти, аналізувати та візуалізувати дані за допомогою програмування Python і бібліотек Pandas, NumPy, MatPlotLib
🔹маєте базові знання з вищої математики, необхідні для вирішення реальних завдань Data Science
🔹володієте необхідними методами та теоріями для аналізу та обробки даних
🔹розумієте, як інтерпретувати результати обробки даних, знаходити та коригувати помилки в аналізі
🔹можете описувати реальні процеси та завдання математичною мовою
🔹вмієте будувати і перевіряти статистичні гіпотези

Лекторка — Наталія Кеес, Data Scientist в Airbus

Старт: 18 листопада
Вартість навчання: 18 900 грн

⚡️Приємний бонус — Black Friday у robot_dreams вже розпочалась: придбавши курс, обирайте ще один у подарунок — для себе чи друзів 🎓
Детальніше

📖Dive into Deep Learning

📚Це один з найкращих підручників з глибокого навчання, який я коли-небудь читав. І ось чому:

- Він відкритий та безкоштовний 📖
- Чудова послідовність викладу матеріалу 📝
- Код одразу на PyTorch, NumPy/MXNet, JAX та TensorFlow 🧑‍💻

⭐️ 23.4k зірочок на GitHub.

Додатково можна переглянути курс Practical Machine Learning від Стенфордського університету від 2021 року.

🫶Підтримати | 📺 Youtube | 🔗 Сайт

24 жовтня запрошуємо вас на AWS Notes. Chapter 3. Data Engineering від AWS User Group Kyiv.

Третій розділ AWS Notes об'єднає українських та світових спікерів, щоб поділитися викликами, складнощами, досвідом та інсайтами у сфері Data Engineering. На вас чекають:
- 6 Tech Notes, де спікери поділяться своїм досвідом побудови та роботи із системами обробки та аналізу даних
- 2 короткі Snap Talks з концентрованими інсайтами про найсвіжіші технології та практики

З цієї нагоди ми збираємо разом провідних data експертів та сертифікованих AWS спеціалістів, серед яких: Юлія Шологонь з SoftServe, Тарас Сліпець з Flix, Alex DeBrie (AWS Data Hero), Ростислав Мироненко з Booking.com, Дмитро Сірант з OpsWorks та Максим Войтко з Honeycomb Software.

Для більш детальної інформації та реєстрації відвідайте сайт конференції: https://bit.ly/3BpSl9N

Реєструйтеся та до зустрічі!

🐍 Бібліотеки Python для роботи в Data Science

Щоб знаходити взаємозвʼязки в даних, будувати прогнози та навчати моделі Machine Learning, потрібно знати Python і вміти користуватися його бібліотеками.

Із цим допоможе курс Data Science with Python від robot_dreams, де ви навчитесь проводити маніпуляції з Big Data, будувати моделі, що передбачають можливе майбутнє, та здійснювати Exploratory Data Analysis.

За 17 онлайн-занять ви опануєте 10+ бібліотек Python і навчитеся:
✔️очищати дані та шукати відсутні значення
✔️розвʼязувати задачі прогнозування та класифікації
✔️проводити кластерний аналіз даних та шукати взаємозв'язки
✔️запускати А/В-тестування та валідувати гіпотези
✔️проводити відбір ознак та будувати ML-моделі

Вас навчатиме Олександра Кардаш, Senior Software Engineer в Google🌎, яка має у портфоліо успішні кейси у сфері Forecasting & Time Series Analysis, оптимізації, предиктивній аналітиці та NLP.

Старт: 7 жовтня

Детальніше про курс 📌

Приєднуйтесь та зростайте в Data Science.

📖Introduction to Modern Statistics

Якби я писав підручник по статистиці, я б хотів, щоб він був саме таким🔥

Матеріали охоплюють питання:
- розвідувального аналізу даних
- задач регресії та інтерпретації їх результатів
- статистичного висновування (statistical inference).

💪Тобто база!

Серед особливостей:
1. Купа прикладів, включаючи симуляції та інтерактивні додатки на Shiny 📝
2. Чудове оформлення: Quarto - то любов ❤️
3. Зрозуміле пояснення ✅
4. Використання мови програмування R (якщо Ви вивчаєте Python - не проблема, дані можна взяти з GitHub-репозитарію підручника) 🧑‍💻

Тож цей підручник точно входить в топ моїх рекомендацій для початку вивчення статистики.

🫶Підтримати | 📺 Youtube | 🔗 Сайт

Використовуйте Tableau для аналізу даних, побудови дашбордів і оформлення звітів 📊

📝 robot_dreams поділілись гайдом по візуалізаціям у Tableau, які допоможуть доносити інформацію колегам, керівникам і стейкхолдерам

Опанувати основний функціонал та навчитись користуватись софтом можна на курсі Tableau для аналізу та візуалізації даних з Євгеном М’яновським, Data Analyst у SQUAD

За 18 занять ви навчитесь:
→ підключати дані з різних джерел (наприклад, із .csv-файлу до Google Sheets)
→ писати формули для перетворення текстових, числових та інших типів даних
→ додавати візуалізації в дашборд і налаштовувати їхній вигляд
→ робити SQL-запити до баз даних та діставати потрібну інфу

Курсовий проєкт — власний дашборд на основі наданих датасетів

Старт навчання: 23 липня

Детальніше про курс 🔗

🎉 Розпаковуємо Mystery Box від Google Cloud! 🎁

Вчора прийшли сувеніри від Google 🌟

1. Чорне худі (доволі тонке) та дощовик 🌧
2. Mystery Box:
🍵 Брендована чашка
🧢 Кепка
🔋 Павербанк

Ще раніше на пошту прийшов ваучер на проходження сертифікаційного іспиту Google Cloud.

Найбільше серед подарунків сподобалась чашка - приємна на дотик і розмір чудовий.

🫶Підтримати | 📺 Youtube | 🔗 Сайт

🚀 Мав натхнення прийняти участь у програмі "Розвивайте карʼєру із Google Cloud: AI & Data" від Google:
🔹 6 тижнів безкоштовного доступу до навчальної платформи Google Cloud 🎓
🔹 воркшопи із створення проєктів із Vertex AI Search and Conversation та Dialogflow

За результатами потоку ввійшов у топ-30 🏆 слухачів і отримаю:
🔹 худі + дощовик (хотів пляшку, але перебрав бейджі, за котрі дають мерч)
🔹 ваучер на проходження сертифікаційного іспиту Google Cloud (поки не впевнений, що буду проходити - там цілий квест на проходження онлайн)
🔹 Mystery Box (за топ-30), тримають у секреті що всередині.

Навчання в принципі ок, але відчуваєш себе тестером платформи: якісь лаби заламані, якісь не завжди зараховують проходження і треба починати все з початку, а деякі ти більше чекаєш виконання коду/завершення процесу ніж вчишся. 🌟

🫶Підтримати | 📺 Youtube | 🔗 Сайт

🔎 PowerBI — потужний та легкий у використанні інструмент, якщо знати, як ним користуватися. Він перетворить рядки в Excel на зрозумілу аналітику:

→ підготує дані до подальшого аналізу іншими фахівцями
→ знайде інсайти
→ прослідкує тенденції
→ виявить аномалії у поведінці споживачів

💡Переглянути гайд

На даних тримається приблизно все — тому robot_dreams розробили курс Excel та Power BI для аналізу даних, де ви навчитесь:

📊писати формули та управляти даними в Excel
📊очищати й трансформувати дані в Power Query
📊писати формули в DAX для обчислень і форматування
📊візуалізувати дані в Power BI

90% курсу — практика. Кейси, які найчастіше трапляються у реальному житті, та нові способи використання інструментів

Лектор: Богдан Дуда, аналітик з 18-річним досвідом:
• має ступінь PhD в галузі економіки
• автоматизував планування запасів на складі Nike у США
• працює над проєктом для Державної служби статистики

Старт: 30 квітня

Приєднуйтесь, щоб вміти аналізувати скопи даних та надавати їм зрозумілої форми

Ну що, новий потік на БЕЗКОШТОВНИЙ доступ до всіх курсів DataCamp відкрито!

Інструкція як завжди проста:

1️⃣ ПІДПИСАТИСЯ на канал 📝
2️⃣ Створити обліковий запис в DataCamp з поштою в домені (якщо вже є, пропускаємо) 📧 :

- gmail.com,
- knu.ua,
- kneu.ua,
- kneu.edu.ua,
- kpi.ua,
- stud.nau.edu.ua

3️⃣ Приєднатися до групи в DataCamp за 🔗 ПОСИЛАННЯМ.

Якщо є питання або щось не працює - пишіть у чат 💬.

Група буде активна до 11 жовтня 2024 року, після чого я відкрию наступний потік, тож залишайтесь на зв'язку.

З Вас ВПОДОБАЙКА 👍 і РЕПОСТ 🔄!

🫶Підтримати | 📺 Youtube | 🔗 Сайт

11 квітня robot_dreams запрошує на безкоштовну онлайн-лекцію "5 найефективніших способів роботи з даними в Excel і Power BI"

💡Ви дізнаєтесь про можливості аналізу та візуалізації даних, розберете основні функції Excel та Power BI, та створите власний інтерактивний звіт.

Спікер: Богдан Дуда,
BI Analyst у компанії зі списку Fortune 500
• 18+ років досвіду в аналітиці
• має ступінь PhD в галузі економіки
• з першого дня кар’єри працює з Excel
• у компанії CFT з нуля збудував управлінський облік
• автоматизував планування запасів на складі Nike у США
• зараз працює над проєктом для Державної служби статистики України

Формат: онлайн-лекція + Q&A сессія
Старт: 11 квітня о 19:00

Дізнатись більше та зареєструватись👈🏼

🫶Підтримати | 📺 Youtube | 🔗 Сайт

Quarto 1.4 🎉 + Бонус 🇺🇦

Нещодавно вийшло оновлення для Quarto. Серед основних особливостей:

▪️ Quarto Dashboards: створюємо дашборди
▪️ Quarto Manuscripts: основа для написання та публікації наукових статей
▪️ Нормальний Inline Code для Python: раніше потрібно було заморочуватись з додатковими модулями
▪️ Поліпшення роботи з перехресними посиланнями і багато всього іншого

🎉 І до бонуса. Поки офіційно не оголошено, але вже є у новій версії - це українська локалізація мого авторства 🇺🇦

Приблизно 5 місяців назад зробив переклад і оформив pull request, який прийняли. Очікував, що підтримку української додадуть у поточній версії, але напевно десь не встигли оформити документацію.

Для використання достатньо додати до yaml-шапки:

---
title: "Мій документ"
lang: ua
---

Так, при рендерігну буде повідомляти попередження: [WARNING] Could not load translations for ua data file translations/ua.yaml not found.
Але не звертайте уваги - все працює. Оновлюйтесь і користуйтесь!

🫶Підтримати | 📺 Youtube | 🔗 Сайт

Створив 3D візуалізацію земляного покриву та землекористування в Україні за 2022 рік за допомогою R та пакету rayshader 🌲🏞

Основний фокус проєкту - відсоток від загальної площі для кожного класу земляного покриву, який було візуалізовано і додано у вигляді легенди для кращого зрозуміння. 👀

🖼 Візуалізація у високій якості (51.8 Mb)

🔗 Посилання на GitHub для тих, хто цікавиться технічними деталями та кодом проєкту.

📖 Більше про хід роботи у моєму блозі.

Плани на майбутнє: 🚀
- Дослідження динаміки змін за період з 2017 по 2022 роки.
- Оцінка окупованих територій до/після 24 лютого.
- Більше паралелізації для поліпшення швидкості обробки.

На жаль, rayshader не вміє працювати на GPU, що робить процес трошки тривалим, навіть на 14 ядрах. Та й оперативної пам'яті було використано приблизно 54 Гб, тому розраховуйте сили 😉.

🫶Підтримати | 📺 Youtube | 🔗 Сайт

Сьогодні отримав велику честь бути згаданим в пості від команди DataCamp в їхньому LinkedIn 🙌:

How Ihor Miroshnychenko prepares his students for a data-driven future

Популяризуємо неформальну освіту 💻

Невеличке уточнення щодо доступу до DataCamp: якщо після приєднання до групи у Вас все ще неповний доступ до курсів (зазвичай це тільки перший урок) - напишіть мені або у коментарях свою пошту, я швидко все виправлю.

Новий (четвертий) потік на БЕЗКОШТОВНИЙ доступ до курсів DataCamp.

Інструкція як завжди проста:

1. Підписатися на канал
2. Створити обліковий запис в DataCamp з поштою в домені (якщо вже є, пропускаємо):

- gmail.com,
- knu.ua,
- kneu.ua,
- kneu.edu.ua,
- kpi.ua,
- stud.nau.edu.ua

3. Приєднатися до групи в DataCamp за посиланням.

Все, Ви отримали доступ до всіх курсів абсолютно безкоштовно - користуйтесь.

Група буде активна до 11 квітня 2024 року, після чого я відкрию наступний потік, тож залишайтесь на зв'язку.

Не соромтеся поширювати інформацію 🦆

- 7 398 719 хвилин
- 123 311 годин
- 5 137 днів
- 14 років і 25 днів

Рівно стільки я пропрацював в КНЕУ. Від асистента до доцента, від аспіранта до кандидата наук та вченого звання доцента.

Я не залишаю alma mater назовсім, просто тепер у стінах мого рідного університету мене буде трошки менше.

Далі буде!

📢 Привіт, друзі SQL-магії! 📊🔍

Поділюсь своїм невеличкий конспект з SQL, де розглядаються дані онлайн замовлень продуктів 🛒📦 з моїми рішеннями. Але це не просто SQL – під капотом Python 🐍 + DuckDB 🦆!

📋 Теми, які розглядаються:

1. Базові запити
2. Фільтрація
3. Агрегація та групування
4. Підзапити
5. Об'єднання таблиць
6. Віконні функції
7. Блок практичних задач
8. Аналіз продуктових метрик 📈.

🔗 Для тих, хто хоче глибше зануритися в море даних та SQL, пригощаю вас конспектом за цим посиланням!

Нехай ваш аналітичний потенціал росте так само швидко, як запити до бази даних 🚀💡. Відправляйте мені свої питання та враження!

PS. Книга-конспект в процесі наповнення. Наразі є розділ про Quarto - це next-level RMarkdown (для тих хто в темі). Розділ Python в процесі наповнення.