Аналитика данных / Data Study

Посмотрел вчера в записи презентацию Apple

Во-первых, оказывается еще не до конца растерял навык listening на английском, последний раз слышал инглиш речь года 2 назад, не считая "how to go to the metro station?" в Москве.

Во-вторых, ребята прям умеют на простом для их клиентов языке рассказать технические вещи и преимущества их продуктов. Мне лично понравилась фишка новых Airpods с синхронным переводом, особенно когда показали двух собеседников, которые сидят в наушниках и без проблем могут общаться на разных языках, а наушники переводят им все. Переводчики скоро станут не нужны?
Ну и iPhone Air как самый тонкий, но при этом с самым мощным процессором телефон из их линейки - кайф. Думаю, он будет флагманом по сравнению с обычным 17 и даже pro версией. Хочется его полапать вживую

Подсели с женой каждый вечер смотреть документально-исторические сериалы. Посмотрели про Романовых, сейчас смотрим Рюриковичей. Очень интересно, особенно когда историю не запоминаешь и смотришь всегда как с чистого листа 😁

Опа, чаек 🫖

меньше чем через 10 минут встречаемся по ссылке https://telemost.yandex.ru/j/3258671938

❓Какая стоимость и какие есть тарифы?
❓Что указывать в портфолио после курса?
❓Нужен ли VPN для обучения?
❓Как могу оплатить курс с зарубежной карты?
❓Какая программа курса?
❓Чем отличается мой курс от других школ?
❓В каком формате проходит обучения?
❓Смогу ли я найти работу после курса?
❓Когда будет следующий набор на обучение?

На все эти вопросы и другие дам ответ сегодня на созвоне в 19:00, а также в чате обучения

Создаю аналитику из всего что меня окружает, так произошло и с созданием портрета ученика

При старте обучения я каждого прошу заполнить форму, в которой он указывает общую информацию о себе и свою цель обучения - зачем вообще пришли и что хотите получить в конце.
Так я собираю
🔹общую картину группы
🔹сохраняю каждый запрос конкретного ученика для себя

Что мне это дает?
Так мне становится понятно как найти подход к ученику, чтобы не просто помогать ему стандартно, но и направлять его в обучении конкретно для достижения именно его цели. Цели каждый еще расписывает письменно в анкете.
Можете удивиться, но подход к ученикам с целью найти работу и с целью закрыть пробелы в знаниях совсем разный.

Цифры все в долях от общего кол-ва 87 анкет, сами переведите в абсолютные значения 😉
🔜 Как можете заметить, обучаются разные возрастные категории - большая часть в возрасте 26-35 лет, но также большая доля в возрасте 36-45
🔜43% учеников имеют за плечами гуманитарное образование, и это их не останавливает
🔜55% приходят с запросом обучиться с нуля, при этом доля учеников с целью систематизации знаний тоже велика
🔜половина хочет сменить профессию, но при этом почти треть понимают как можно применять навыки анализа данных на текущем месте работы

Присоединяйся в чат обучения, завтра еще детальней распишу про обучение у меня

Привет!
Мне очень приятно видеть вашу заинтересованность к курсу "Основы анализа данных" и приятно отвечать что у меня есть возможность обучать людей и делиться просто тем, что тебе нравится делать. Всем отвечаю и консультирую, но детально я нигде не рассказывал про актуальный формат обучения и текущую стоимость.
Чтобы закрывать все ваши вопросы и давать максимально детальную информацию об обучении вне рамках основного канала,

🔹Чат обучение Data Study
Там буду максимально подробно делать обзор обучения, его структуру, формат. Также описывать ответы на все вопросы из личных сообщений и отвечать на вопросы в чате.
Присоединяйся чтобы быть в курсе всех новостей и деталей обучения со мной, анонсов и доступа к промокодам 🛍

🔹Онлайн-созвон 8 сентября в 19:00
Покажу материалы курса изнутри, расскажу про выполнение учебного проекта, а также как изменился курс в последнее время и почему цена такая привлекательная по сравнению с другими онлайн-школами (35к вместо 100-150к).

Конструкция фильтрация для функций агрегации

Хочу рассказать про удобную конструкцию, про которую знают далеко не все. Часто возникают ситуации, когда при агрегации нужно учесть не все строки данных, а только подходящие под определенные условия.

Конструкция такая:

функция агрегации FILTER (WHERE условие фильтрации данных для учета в этой метрике)

Например, нам нужно посчитать несколько метрик
- кол-во всех клиентов по customer_id
- кол-во клиентов, у которых источник регистрации будет один из этих: direct, form, vk

Пишем запрос

SELECT 
COUNT(DISTINCT customer_id),
COUNT(DISTINCT customer_id) FILTER (WHERE reg_source IN ('direct', 'form', 'vk')
FROM customers

Можно конечно писать через CASE, но конструкция с фильтром более наглядная, емкая и эффективная в плане оптимизации

SELECT 
COUNT(DISTINCT customer_id),
COUNT(DISTINCT 
        CASE
            WHEN reg_source IN ('direct', 'form', 'vk') THEN customer_id
            ELSE NULL
        END)
FROM customers