Хочу стать аналитиком с DataBoom!

📢🚨 Внимание всем кадетам Azure-академии,           Приказ всем, интересующимся сдачей экзамена DP-900, присоединиться ко встрече с опытными офицерами для прохождения подготовки.       Готовы ли Вы пуститься в погоню за знаниями об экзамене по Azure Data Fundamentals? Лучший способ - это обучение у бывалых. На встрече Вы сможете перенять важный опыт и получить практические советы с первых уст.            👮‍♀️ Ведущая митапа: Екатерина Рехерт! 3Х Microsoft MVP в направлении Data Platform.        Помимо этого к нам присоединятся 3 специалиста, уже ставших сертифицированными Microsoft! Дата и время: 18.09 (среда), 20:00 (по Астане) Где: Zoom (ссылка будет предоставлена позже).

УЖЕ ЗАВТРА ❗️ СТАРТ КУРСОВ: SQL POWER BI PYTHON EXCEL Это те инструменты, которые сделают тебя ценнейшим специалистом и откроют двери к новым невероятным возможностям 😱 Чтобы успеть записаться, оставь «+» в комментариях прямо сейчас ⬇️

5 полезных ресурсов для аналитика 🔥 Сохрани, чтобы не потерять 📌 1 Kaggle — платформа для соревнований по машинному обучению, обмена датасетами и учебными материалами. Здесь можно найти практические задачи и пройти курсы по анализу данных и машинному обучению. ✔️ Kaggle 2 Towards Data Science — популярный блог на платформе Medium, где публикуются статьи, руководства и примеры использования инструментов для анализа данных, машинного обучения и искусственного интеллекта. ✔️ Towards Data Science 3 DataCamp — образовательная платформа с курсами по Python, R, SQL, машинному обучению, визуализации данных и другим ключевым навыкам для аналитиков данных. ✔️ DataCamp 4 Stack Overflow — сообщество разработчиков и аналитиков, где можно задать вопросы и найти ответы на технические проблемы, связанные с анализом данных, программированием и машинным обучением. ✔️ Stack Overflow 5 GitHub — платформа для совместной работы над проектами и обмена кодом. На GitHub можно найти огромное количество репозиториев с примерами использования различных методов анализа данных и машинного обучения. ✔️ GitHub Было полезно? Кидай нам огонек ⬇️🥳

Выводы и инсайты на основе графиков в PowerBI за 2 секунды с помощью ИИ! 🤖 Надоело самому ломать голову чтобы сделать выводы на основе графиков? Делегируй это ИИ! Как? Смотрим ⬇️ https://youtube.com/shorts/RTaI4buThkM?si=DCKU-KV-I_QTG9Sg

Мемы для аналитиков 🔥 Пиши в комментариях, какой жизненнее всего? 😂

5 КНИГ ДЛЯ ДАТА АНАЛИТИКА 🔥 1. "Data Science for Business" — Foster Provost, Tom Fawcett Эта книга помогает понять, как использовать данные для принятия бизнес-решений. Объясняются ключевые принципы машинного обучения и аналитики данных с акцентом на бизнес-приложения. Она учит думать как аналитик и принимать решения на основе данных. 2. "Python for Data Analysis" — Wes McKinney Одна из лучших книг по использованию Python для анализа данных. В ней подробно рассматриваются библиотеки Pandas, NumPy и другие инструменты Python, которые используются для обработки и анализа данных. Отлично подходит для тех, кто хочет автоматизировать процессы обработки данных. 3. "The Signal and the Noise" — Nate Silver Книга рассматривает принципы прогнозирования и важность различения реальных закономерностей от "шума" в данных. Она учит работать с неопределенностью и вероятностями, что важно для аналитиков при моделировании и интерпретации данных. 4. "Naked Statistics" — Charles Wheelan Отличное введение в статистику для людей, которые хотят углубить свои знания в области анализа данных. Книга объясняет сложные статистические концепции простым языком, что делает её полезной как для новичков, так и для тех, кто хочет освежить знания. 5. "Storytelling with Data" — Cole Nussbaumer Knaflic Эта книга посвящена искусству визуализации данных и правильному представлению информации. Она учит, как лучше передавать информацию с помощью графиков и диаграмм, чтобы облегчить восприятие данных и донести до аудитории ключевые инсайты. Эти книги охватывают ключевые аспекты работы аналитика данных: программирование, статистику, бизнес-анализ и искусство визуализации. Сохрани, чтобы не потерять и кидай нам огонек, если было полезно 🔥

❗️ОСТАЛСЯ 1 ДЕНЬ ❗️ 0-0-24 Успейте приобрести курсы по самой выгодной цене! 🔥 SQL POWER BI PYTHON EXCEL Это те инструменты, которые сделают тебя ценнейшим специалистом и откроют двери к новым невероятным возможностям 😱 Чтобы успеть оформить рассрочку, оставь «+» в комментариях прямо сейчас ⬇️

Рады поделиться новостями от команды PBI из рубрики "Международная сертификация Microsoft"!💫 ✨ На прошлой неделе отлично сдали экзамен и получили международный сертификат от Microsoft: 🏆 PL-300: Power BI Data Analyst Associate — Иззат Жаркинбеков, студент 79 потока PBI 🏆 PL-300: Power BI Data Analyst Associate — Тимур Байжуманов, студент 75 потока PBI Поздравляем Иззата и Тимура с высоким достижением! Желаем вам не останавливаться на достигнутом, продолжать учиться, развиваться и достигать новых вершин. 🔥 Напоминаем, что у нас вы можете пройти экзамен всего за 20$ 😱 Хотите узнать, как? Оставляйте «+» в комментариях и мы свяжемся с вами ⬇️

Аналитик данных часто работает с большим количеством специфической терминологии.💡 Мы подобрали для вас 40 ключевых слов, которые необходимо знать: 1. Data — данные 2. Dataset — набор данных 3. Variable — переменная 4. Feature — признак (характеристика данных) 5. Observation (or Record) — наблюдение (строка данных) 6. Statistics — статистика 7. Correlation — корреляция 8. Variance — дисперсия 9. Standard Deviation — стандартное отклонение 10. Mean — среднее значение 11. Median — медиана 12. Mode — мода (самое часто встречающееся значение) 13. Outlier — выброс (аномальные данные) 14. Regression — регрессия 15. Classification — классификация 16. Clustering — кластеризация 17. Normalization — нормализация 18. Training Set — обучающий набор данных 19. Test Set — тестовый набор данных 20. Overfitting — переобучение 21. Underfitting — недообучение 22. Cross-validation — перекрестная проверка 23. Prediction — прогнозирование 24. Visualization — визуализация 25. Data Cleaning — очистка данных 26. Data Wrangling — подготовка (преобразование) данных 27. Query — запрос 28. SQL — язык структурированных запросов 29. Pivot Table — сводная таблица 30. Histogram — гистограмма 31. Scatter Plot — диаграмма рассеяния 32. Linear Model — линейная модель 33. Decision Tree — дерево решений 34. Neural Network — нейронная сеть 35. Algorithm — алгоритм 36. Big Data — большие данные 37. API — интерфейс прикладного программирования 38. ETL — извлечение, преобразование, загрузка (Extract, Transform, Load) 39. KPI — ключевые показатели эффективности (Key Performance Indicators) 40. A/B Testing — A/B тестирование Сохрани, чтобы не потерять и повторяй на досуге 😌✔️

Кейс нашего студента — Александра Печникова 🔥 На примере Александра мы можем понять, что начать никогда не поздно и можно изменить свою жизнь в любом возрасте💡 ⚡️После сокращения Александра заново вернули в свою компанию, где он получил повышение на работе из ведущего в главного специалиста! Если вы сомневаетесь или хотите узнать подробнее программу курса, цены, даты стартов, оставьте «+» в комментариях и мы свяжемся с вами ⬇️