Симулейтив

⚡️ Через пару часов решаем тестовое в Lamoda

Присоединяйтесь сегодня в 19:00 по МСК к вебинару — Павел Беляев, тимлид дата-аналитиков в Яндекс eLama, поделится своим решением тестового задания в Lamoda.

На примере реального тестового вы сможете «заглянуть в голову» нанимающему аналитику, разобрать живые кейсы и понять, как отвечать растущим требованиям рынка, не утопая в абстрактной теории.

➡️ Регистрация

📈 Симулейтив | 📱 ВК | 📱 YouTube | 📱 Канал о DS

Как выявить выбросы в данных?

Всем привет, я Павел Беляев, ведущий канала Тимлидское об аналитике и автор нового курса Симулейтив «Временные ряды» 👋🏻

Одна из самых «популярных» проблем аналитика — выбросы в данных.

Выброс — это значение, которое сильно отличается от остальных. Датчик глюкнул, данные съехали при выгрузке, случилось что-то аномальное. Если не поймать баг, статистика будет искажена, модель будет учиться на мусоре, и в отчёты попадёт ложь. Поэтому выбросы следует постоянно детектировать — или разово перед началом анализа, если это единичное исследование.

Привожу три распространённых способа выявления выбросов:

➖ Ящик с усами (Box Plot)
Визуальный метод. Строите график — и сразу видите точки, которые торчат за «усами». Никакой математики руками, просто смотрите глазами. Хорош для быстрого первичного осмотра данных.

Минус: показывает, где выброс, но не говорит, сколько их, и не автоматизируется легко.

➖ Межквартильный размах (IQR)
Математическая основа того же ящика. Считаем разницу между 75-м и 25-м перцентилем (Q1 и Q3) — это и есть IQR. Всё, что выходит за границы Q1−1.5×IQR и Q3+1.5×IQR — выброс.

Плюс: не зависит от формы распределения, устойчив к самим выбросам. Работает даже на кривых данных.

➖ Z-score
Считаем, на сколько стандартных отклонений точка далека от среднего. Это число обозначается как |z|. Обычно если |z| > 3 — подозрительно, возможно выброс.

Минус: предполагает нормальное распределение. Если данные скошены, метод будет ошибаться. К тому же сами среднее и сигма чувствительны к выбросам.

Что выбрать?
✅ Если быстро посмотреть глазами → Box Plot;
✅ Если надёжная автоматическая очистка → IQR;
✅ Если данные близки к нормальным → Z-score.
На практике используют несколько методов сразу и сравнивают результат.

Все эти методы очистки мы рассмотрим в новом курсе «Временные ряды» — с кодом и подробными пояснениями.

🛎️ Записывайтесь, скоро стартуем: simulative.ru/time-series

📈 Симулейтив | 📱 ВК | 📱 YouTube | 📱 Канал о DS

Два вебинара с Павлом Беляевым на этой неделе!

Тимлид дата-аналитиков в Яндекс eLama будет разбирать тестовое задание и решать задачи по прогнозированию в прямом эфире. Присоединяйтесь ❤️

⭐️ 5 мая, 19:00 МСК — «Разбираем тестовое на аналитика данных в Lamoda»

На вебинаре решим реальное тестовое аналитика: разберём структуру заказов и позиций, посчитаем нужные метрики и увидим, как к таким задачам подходит практикующий аналитик.

➡️ Зарегистрироваться

⭐️ 7 мая, 19:00 МСК — «Решаем задачи по временным рядам»

Покажем, как строить прогнозы на реальных данных, объясним, зачем это нужно бизнесу, и напишем рабочий код прямо на стриме.

➡️ Зарегистрироваться

Регистрируйтесь и добавляйте события к себе в календарь, чтобы не забыть!

📈 Симулейтив | 📱 ВК | 📱 YouTube | 📱 Канал о DS

Всем привет! На связи Мария Жарова, ментор курсов «ML-инженер» и «Дата-сайентист» 👋🏻

В одной небезызвестной соцсети с картинками собираю задачи с собеседований, которые хорошо прокачивают аналитическое мышление. Даже если они вам не попадутся, полезно потренироваться 😁

Небольшую подборку собрала тут. А ещё больше задач ищите по нику simulative_official ❤️

📈 Симулейтив | 📱 ВК | 📱 YouTube | 📱 Канал о DS

Старты обучения в мае 🪴

Уже готовы к майским праздникам? Не забудьте запланировать обучение — а мы подскажем, когда завершаем наборы. Смотрите календарь ⬆️

Напоминаем, что все наши курсы (включая те, что выйдут в течение года с момента покупки) доступны по подписке с выгодой до 70%!

8 мая

🌿 Аналитик данных
Ментор курса: Александр Грудинин, Lead Data Analyst в AdTech Holding

🌿 BI-аналитик
Ментор курса: Павел Беляев, тимлид аналитиков данных в Яндекс eLama

15 мая

🌿 Инженер данных
Ментор курса: Валерия Елпатьевская, инженер данных в Альфа-Банке

🌿 Временные ряды
Автор курса: Павел Беляев, тимлид аналитиков данных в Яндекс eLama

18 мая

🌿 Fullstack-аналитик
Ментор курса: Павел Беляев, тимлид аналитиков данных в Яндекс eLama

22 мая

🌿 Дата-сайентист
Ментор курса: Мария Жарова, ML-инженер в команде рекомендаций в Wildberries

🌿 ML-инженер
Ментор курса: Мария Жарова, ML-инженер в команде рекомендаций в Wildberries

🌿 DL-инженер
Ментор курса: Евгения Анкудинова, дата-сайентист в Avito

25 мая

🌿 A/B-тестирование
Автор курса: Аслан Байрамкулов, руководитель направления алгоритмических продуктов в ЦУМ

29 мая

🌿 Аналитик данных
Ментор курса: Александр Грудинин, Lead Data Analyst в AdTech Holding

Ждём вас на наших курсах!

📈 Симулейтив | 📱 ВК | 📱 YouTube | 📱 Канал о DS

⚡️ Ждём вас на практикуме по SQL через час!

Евгений Буторин подготовил четыре реальные задачи аналитика, которые мы будем решать на стриме. Вы увидите живые примеры кода и подходы к оптимизации сложных запросов.

Напоминаем, что это новый формат, и будем рады обратной связи!

➡️ Ссылка на комнату

📈 Симулейтив | ВК | YouTube

Друзья, спасибо за ваши вопросы! Надеемся, ответы были вам полезны 🧡

Напомним, какие курсы упоминал Андрон, и ждём вас в числе наших студентов:
🟠 Курс «Аналитик данных»: simulative.ru/data-analyst
🟠 Курс «Fullstack-аналитик»: simulative.ru/fullstack-analyst

Остаёмся на связи!