Telegram Group & Telegram Channel
Всем привет! На канале Data analysis | Анализ данных | DA разбираются темы и вопросы, которые должен знать аналитик данных, имеющий опыт 3-6 лет. Все темы взяты из реальных вакансий, опубликованных на hh.ru.

Будет полезно, если вы являетесь аналитиком данных (начинающим или опытным) или работаете по смежной профессии, либо просто интересуетесь базами данных, Python, SQL, экономикой и финансами и всеми производными от этих тем.

🟠Список разобранных вопросов:

Python:

▶️Эмбеддинги предложений
▶️Алгоритм кластеризации
▶️Кластеризация текстовой информации
▶️Визуализация: Matplotlib
▶️Визуализация: Seaborn
▶️Python в Tableau
▶️Python + SQL: Cx_oracle
▶️Большие данные в Python: Dask
▶️Массовая загрузка файлов в БД

SQL:

▶️PARTITION (оконные функции)
▶️PARTITION (партиционирование)
▶️Процедуры: разбор IN | OUT | IN OUT
▶️Процедуры: объявления и исключения
▶️PACKAGE (пакеты)
▶️Циклы LOOP, WHILE, FOR
▶️CURSOR
▶️Индексы
▶️Представления (Views)
▶️Материализованные и нематериализованные views
▶️Pivot в SQL
▶️Hints (хинты)
▶️EXPLAIN PLAN
▶️TRIGGER (триггеры)

Базы данных:

▶️Какие бывают базы данных
▶️Виды БД наглядно
▶️ACID и BASE
▶️Типы данных
▶️OLAP-кубы
▶️Проектирование баз данных
▶️Разница между БД и DWH
▶️Витрины данных
▶️ETL и ELT процессы
▶️Звездочка, снежинка, Data Vault
▶️Слои данных в DWH
▶️Нормализация

Инструменты:

▶️
Обзор Hadoop
▶️Обзор Hive
▶️Обзор Impala
▶️Обзор Airflow
▶️Обзор ClickHouse
▶️Массивы, groupArray, groupUniqArray, uniq
▶️arraySort, arrayReverseSort и arrayFilter
▶️Tableau
▶️Arenadata Catalog
▶️Qlik Sense
▶️Informatica PowerCenter

А/Б тестирование:

▶️Основы А/Б тестов
▶️А/Б тесты на практике
▶️Математические методы проверки результатов
▶️Инструменты А/Б тестирования

Работа с данными:

▶️Парадокс Симпсона
▶️Банковские клиенты
▶️Клиентская информация в банковском DWH
▶️Банковские продукты
▶️Продуктовая информация в банковском DWH
▶️Счета, баланс и фин рез в банковском DWH
▶️Качество данных
▶️Метаданные
▶️Source-to-Target Mapping

🟠В ближайшем будущем будем разбирать:

▶️Больше про SQL и базы данных: архитектуру и т.п.
▶️Больше питоновских библиотек и кейсов
▶️Про банковские данные
▶️Актуальные инструменты, в частности BI-инструменты и ETL-инструменты



tg-me.com/pythonbooksru/817
Create:
Last Update:

Всем привет! На канале Data analysis | Анализ данных | DA разбираются темы и вопросы, которые должен знать аналитик данных, имеющий опыт 3-6 лет. Все темы взяты из реальных вакансий, опубликованных на hh.ru.

Будет полезно, если вы являетесь аналитиком данных (начинающим или опытным) или работаете по смежной профессии, либо просто интересуетесь базами данных, Python, SQL, экономикой и финансами и всеми производными от этих тем.

🟠Список разобранных вопросов:

Python:

▶️Эмбеддинги предложений
▶️Алгоритм кластеризации
▶️Кластеризация текстовой информации
▶️Визуализация: Matplotlib
▶️Визуализация: Seaborn
▶️Python в Tableau
▶️Python + SQL: Cx_oracle
▶️Большие данные в Python: Dask
▶️Массовая загрузка файлов в БД

SQL:

▶️PARTITION (оконные функции)
▶️PARTITION (партиционирование)
▶️Процедуры: разбор IN | OUT | IN OUT
▶️Процедуры: объявления и исключения
▶️PACKAGE (пакеты)
▶️Циклы LOOP, WHILE, FOR
▶️CURSOR
▶️Индексы
▶️Представления (Views)
▶️Материализованные и нематериализованные views
▶️Pivot в SQL
▶️Hints (хинты)
▶️EXPLAIN PLAN
▶️TRIGGER (триггеры)

Базы данных:

▶️Какие бывают базы данных
▶️Виды БД наглядно
▶️ACID и BASE
▶️Типы данных
▶️OLAP-кубы
▶️Проектирование баз данных
▶️Разница между БД и DWH
▶️Витрины данных
▶️ETL и ELT процессы
▶️Звездочка, снежинка, Data Vault
▶️Слои данных в DWH
▶️Нормализация

Инструменты:

▶️
Обзор Hadoop
▶️Обзор Hive
▶️Обзор Impala
▶️Обзор Airflow
▶️Обзор ClickHouse
▶️Массивы, groupArray, groupUniqArray, uniq
▶️arraySort, arrayReverseSort и arrayFilter
▶️Tableau
▶️Arenadata Catalog
▶️Qlik Sense
▶️Informatica PowerCenter

А/Б тестирование:

▶️Основы А/Б тестов
▶️А/Б тесты на практике
▶️Математические методы проверки результатов
▶️Инструменты А/Б тестирования

Работа с данными:

▶️Парадокс Симпсона
▶️Банковские клиенты
▶️Клиентская информация в банковском DWH
▶️Банковские продукты
▶️Продуктовая информация в банковском DWH
▶️Счета, баланс и фин рез в банковском DWH
▶️Качество данных
▶️Метаданные
▶️Source-to-Target Mapping

🟠В ближайшем будущем будем разбирать:

▶️Больше про SQL и базы данных: архитектуру и т.п.
▶️Больше питоновских библиотек и кейсов
▶️Про банковские данные
▶️Актуальные инструменты, в частности BI-инструменты и ETL-инструменты

BY Python книги на русском




Share with your friend now:
tg-me.com/pythonbooksru/817

View MORE
Open in Telegram


Python книги на русском Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

The S&P 500 slumped 1.8% on Monday and Tuesday, thanks to China Evergrande, the Chinese property company that looks like it is ready to default on its more-than $300 billion in debt. Cries of the next Lehman Brothers—or maybe the next Silverado?—echoed through the canyons of Wall Street as investors prepared for the worst.

Newly uncovered hack campaign in Telegram

The campaign, which security firm Check Point has named Rampant Kitten, comprises two main components, one for Windows and the other for Android. Rampant Kitten’s objective is to steal Telegram messages, passwords, and two-factor authentication codes sent by SMS and then also take screenshots and record sounds within earshot of an infected phone, the researchers said in a post published on Friday.

Python книги на русском from us


Telegram Python книги на русском
FROM USA