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: |

Unlimited members in Telegram group now

Telegram has made it easier for its users to communicate, as it has introduced a feature that allows more than 200,000 users in a group chat. However, if the users in a group chat move past 200,000, it changes into "Broadcast Group", but the feature comes with a restriction. Groups with close to 200k members can be converted to a Broadcast Group that allows unlimited members. Only admins can post in Broadcast Groups, but everyone can read along and participate in group Voice Chats," Telegram added.

The STAR Market, as is implied by the name, is heavily geared toward smaller innovative tech companies, in particular those engaged in strategically important fields, such as biopharmaceuticals, 5G technology, semiconductors, and new energy. The STAR Market currently has 340 listed securities. The STAR Market is seen as important for China’s high-tech and emerging industries, providing a space for smaller companies to raise capital in China. This is especially significant for technology companies that may be viewed with suspicion on overseas stock exchanges.

Python книги на русском from sa


Telegram Python книги на русском
FROM USA