Детектив данных 🕵️ @detective_data Channel on Telegram

Детектив данных 🕵️

@detective_data


Канал про "Аналитику Данных" и мой путь в профессию.
Вкатился после 33
Ныне работаю дата аналитиком в Комусе.
Бывший промышленный альпинист, военный юрист, оперуполномоченный, директор, торг пред, супервайзер и даже HR BP.
Сотрудничество: @data_observer

Детектив данных 🕵️ (Russian)

Добро пожаловать на канал "Детектив данных 🕵️"! Этот канал посвящен теме "Аналитики Данных" и моему пути в эту профессию. Меня зовут [username], и я вдохновился этой областью после достижения 33-летнего возраста. В настоящее время я работаю дата аналитиком в компании Комус. Мой путь к этой профессии был удивителен - я был бывшим альпинистом, военным юристом, оперуполномоченным, директором, торговым представителем, супервайзером и даже HR BP. На этом канале я делюсь своим опытом, знаниями и новостями из мира аналитики данных. Присоединяйтесь к нам, чтобы узнать больше о том, как стать профессионалом в этой увлекательной области. Сотрудничество и вопросы вы можете задать по контакту @data_observer.

Детектив данных 🕵️

21 Nov, 07:24


💪 Уже есть опыт работы с хранилищами данных, но хочешь прокачать скилы и открыть новые карьерные горизонты?

Тогда скорее залетай на бесплатный ИТ-интенсив в Открытых школах Т1 для аналитиков платформы данных (DWH) — регистрация до 22 ноября!

Открытые школы — это возможность усилить свои навыки и получить оффер от одного из лидеров* российского ИТ-рынка — Холдинга Т1. И все это за месяц, онлайн и в удобное вечернее время.

Что ты получишь?

🔹Уникальный рыночный опыт и масштабные ИТ-проекты: мы одни из первых, кто внедряет технологии для управления данными. Выпускники школ смогут присоединиться к проекту по созданию новой технологической платформы данных в банковской сфере.
🔹Быстрый рост в ИТ при поддержке экспертов и топовых преподавателей. Карьерные треки для выпускников Открытых школ позволяют быстро расти в профессии в Т1.
🔹Работа в бигтех-компании: ИТ-аккредитация, современный техстек, ДМС, удаленка, крутые офисы, спорт, обучение, митапы, ИТ-конференции, программы признания и развития, а также многое другое от Т1.

Более 900 специалистов уже прошли этот путь — теперь твоя очередь! Читай подробности в карточках ☝️ Старт обучения уже 25-27 ноября! Ссылка для подачи заявки.

Реклама. ООО «Т1» ИНН: 7720484492. Erid: 2SDnjcbt5sh

Детектив данных 🕵️

21 Nov, 06:20


Когда сделал действительно полезный дашборд на суперсете 🙈

SELECT ('2025-01-01'::date - CURRENT_DATE) AS days_until_new_year;

Детектив данных 🕵️

31 Oct, 13:30


🎉 Результаты розыгрыша:

Победители:
1. Руслан - Голая статистика
2. Kirill - Игра в цифры
3. Данил - Как врать при помощи статистики

Книги уезжают в города Великий Новгород, Санкт Петербург и поселок Лесной городок!
Поздравляем победителей 😀

Проверить результаты

Детектив данных 🕵️

30 Oct, 13:31


🍸 Снова розыгрыш!
💥На канале уже больше полутора тысяч подписчиков!

И по новой традиции разыграю еще три книги с фото 😃

Итоги розыгрыша будут подведены автоматически через сутки. Будет выбрано три победителя: первый выбирает любую книгу, затем второй - из оставшихся двух, третьему достанется последняя книга.
Если по какой-либо причине победитель откажется от приза, книга будет разыграна среди подписчиков, оставивших комментарии к предыдущему посту. Посылка будет отправлена ТК СДЭК

Ещё раз спасибо всем! 🙏
Жмём на кнопку!!! И через пару дней забираем книгу!

Детектив данных 🕵️

30 Oct, 13:29


😉 Пост для комментариев к розыгрышу
От прошлого раза прошло всего три месяца 😃
Всем удачи! 🕵️‍♂️

Детектив данных 🕵️

29 Oct, 17:28


Вебинар прошел просто офигенно.
Всем большое спасибо!

Детектив данных 🕵️

26 Oct, 18:52


Всем блогерам, авторам статей посвящается.

Иногда пилишь какой-нибудь пост, пишешь статью, тратишь кучу времени. Видишь тысячи просмотров и никакого отклика. И задаёшься вопросом - а не зря ли была проделана работа.

А потом, однажды в одном из чатов тебе пишут подобное сообщение.
Моя душа успокоилась.

Пишите лайки и ставьте комментарии, нам (авторам) приятно) 😁

Детектив данных 🕵️

26 Oct, 16:27


🕵️ Метрика NPS – Net Promoter Score

Иначе «Индекс Потребительской Лояльности» – универсальная метрика для многих продуктов – но со своими нюансами – сегодня поговорим о ней.
Расскажу как метрикой NPS оценивались магазины в 🛒

Для расчета метрики достаточно провести опрос среди своих пользователей. Формулировка вопроса не зависит от сферы, продукта и услуги и звучит так:
«Какова вероятность того, что вы порекомендуете нашу компанию/товар/бренд своим друзьям/коллегам?»

Статью можно прочитать по ссылке, пишите в комментариях свои истории связанные с этой метрикой. Может кто-нибудь после прочтения статьи возьмёт отслеживание метрики себе в работу.

Рекомендуйте канал знакомым и коллегам давайте доберём до 1500!
Впереди новый розыгрыш книг для аналитиков! 📗📘📙

Приятного чтения!

Детектив данных 🕵️

26 Oct, 09:07


Позвали в гости в Simulative, не смог отказаться.
Во вторник вечером поговорим, порасуждаем на тему вкатывания, поделюсь своим опытом и мыслями. Можете накинуть тем или вопросов)

Ссылка на запись на вебинар

Детектив данных 🕵️

21 Oct, 15:29


🕵️‍♂️ Есть небольшая идея - поговорим о метриках. Плюсы, минусы, применение. Должно получится интересно.

А для предметного разговора нам нужны данные 🧮, соберём их с помощью опроса.

Для начала будет простая и интересная метрика - кто угадает, пишите в комментариях. Встретимся через пару дней с дальнейшей статьёй по результатам опроса.

Детектив данных 🕵️

18 Oct, 13:23


План - поучиться чему-нибудь в отпуске объявляю полностью проваленным.

Детектив данных 🕵️

23 Sep, 18:47


Какие зарплаты обещают нам курсы по "Аналитике данных" в 2024? 🕵️

Зайдя на страницу курса, в надежде смены профессии «студент» захочет узнать что его ждёт по зарплате. Изначально я предположил, что все курсы обещают примерно одинаковые суммы, но внимательно изучив сайты курсов понял, что это не так.

Главный вывод: ни один из продавцов курсов ни указал нормальной ссылки на исследования зарплат на рынке, или на методику их расчёта. Мне кажется довольно интересный результат. Вместо аналитики от наших «учителей статистики» - мы получаем лишь очередную манипуляцию, либо вообще не находим значимой информации.

В этот раз расследование начинаем с конца: убийца – садовник, подробности – далее.

В исследовании приняли участия 7 курсов с первой страницы Google: Яндекс Практикум, Нетология, Склифактори, Карпов Курсес, Скилбокс, Эдисон и Хекслет. Особняком остались курсы от Simulative, и ВШЭ – информации о будущих зарплатах там просто нет.

На что же ссылаются наши продавцы при указании ожидаемых зарплат?
- Яндекс практикум, ссылается на исследование от блога «Хабр Карьера» на 1 полугодие 2023 г., Хекслет на второе полугодие 2022 без ссылки на сайт.
- Нетология ссылается на сайт hh – без каких либо исследований, Скилфактори так же ссылается на hh (без ссылки) и на международный сайт indeed.
- Карпов, Скилбокс и Эдисон – даже не пытаются дать какие либо ссылки или пояснения. Просто поверьте нам.

Хотя казалось бы, кого как не аналитика мы ожидаем видеть вечно сомневающимся? Докапывающегося до сути. А откуда данные, а правильные ли они? А какая собственно говоря методика расчёта? Используются ли средние значения, или медианные? А что это значит? Представьте - зашёл на сайт и тут же получил дозу полезной информации о статистике. И будто стал более эрудированным человеком, вспомнил со школьной программы что такое медиана.

Интуитивно больше всего доверия хочется выразить курсам, ссылающиеся на Исследования Хабра (Яндекс и Хекслет) –заходим на Хабр и изучаем. Первое что бросается в глаза, то что подобное исследование Хабр ведет со второго полугодия 2017 года, а на сегодняшний день последний пост за 1 полугодие 2024. Все курсы снова мимо – данные неактуальные. Самое интересное дальше – в исследовании нет деления на джунов, мидлов и синьоров. Всё что мы там видим – это 10/90% перцентиль и медианную зарплату «Аналитика данных»

Откуда наши курсы взяли информацию? А этого мы не знаем, так как маркетинг важнее данных.
Кто-то завысил, а кто-то занизил? Случайно или специально? А может чтобы карьерному центру было проще устраивать на работу джунов? Мы же обещали 50 тысяч. Вот получайте.

Минутка теории о показателей в исследовании Хабра: 10 перцентиль — это отметка, ниже которой находится только 10% зарплат. Условно можно смотреть на эти цифры как на минимальную и максимальную зарплату в специализации. Медианная зарплата, похожа на среднюю только лучше подходит для оценки зарплат. 50% специалистов получают зарплату меньше и 50% больше указанной цифры.
На хабре мы не просто получили сухие цифры на веру – мы получаем методику расчёта. А также видим там калькулятор зарплат, на основании которого исследование и проводилось. Самое интересное что просто так подробностей не посмотреть. Чтобы провалится в калькулятор до грейдов конкретной специализации, нужно зарегистрироваться на сайте и указать свою зарплату, что служит фильтрацией для большинства случайных пользователей.

Для вашего удобства, добавил в графики актуальную информацию о зарплатах с Хабра. Статистически указанный, промежуток между 25 и 75 перцентилями — вилка самых вероятных зарплат.

Что хочется сказать, когда мне продают курс, и дают информацию о зарплатах 2022 года... Думаю что это неправильно. Да на самом деле меня просто бомбит. Я еще десять раз корректировал свои выводы. Обновить данные - хоть помесячно - дело 5-10 минут. Потратит ли кто-нибудь это время? Нет.

Намеренно не делаю выводы по курсам. Изучайте сами.
Ставьте лайк за визуал 📊 я старался)

1,736

subscribers

163

photos

1

videos