ClickHouse простыми словами: OLAP против OLTP, чем отличается от PostgreSQL, как устроены MergeTree, parts, гранулы, FINAL, Distr...
Разбираем, заменит ли AI аналитика данных на практике: какие задачи автоматизируются, что остается за человеком и как не проиграт...
Разбираем задачу с собеседования: сколько строк может получиться после INNER, LEFT, FULL и CROSS JOIN, если в таблицах 5 и 10 строк.
Разбираем порядок выполнения SQL-запроса: FROM, WHERE, GROUP BY, HAVING, SELECT, ORDER BY и почему это важно для собеседований и ...
Разбираем главные ошибки при использовании AI в аналитике: слепое доверие, отсутствие проверки, плохие промпты и подмена мышления...
Разбираем, как проверять ответы AI в аналитике: SQL, Python, выводы по данным, логика расчета и признаки опасной галлюцинации.
Пошаговый план подготовки к SQL-собеседованию для аналитика: какие темы учить, какие задачи решать и как не завалиться на практике.
Разбираем реальные ежедневные сценарии, как аналитик может использовать AI в работе: SQL, Python, отчеты, выводы, гипотезы и доку...
Разбираем, что такое DAU, WAU, MAU, stickiness, retention, conversion и другие продуктовые метрики: как они считаются, как их инт...
Разбираем, что должен знать junior data analyst: SQL, Excel, Python, метрики, визуализация, продуктовая логика и реальная рабочая...
Разбираем, что должен уметь аналитик в эпоху AI: какие навыки становятся слабее как конкурентное преимущество, а какие — наоборот...
Сравниваем ChatGPT, Claude и Gemini глазами аналитика: где лучше SQL, Python, работа с текстом, объяснение логики и разбор задач.
Разбираем разницу между ROW_NUMBER, RANK и DENSE_RANK на простых SQL-примерах: когда будут пропуски в рангах, а когда нет.
Объясняем разницу между HAVING и WHERE в SQL: когда фильтровать строки до группировки, а когда фильтровать уже агрегированные дан...
Разбираем разницу между UNION и UNION ALL в SQL: когда удаляются дубликаты, что быстрее и какой оператор выбирать на практике.
Простое объяснение LEAD и LAG в SQL: как получать предыдущее и следующее значение, считать изменения и анализировать ряды.
Разбираем все основные способы работы с дубликатами в SQL: DISTINCT, GROUP BY, ROW_NUMBER, UNION и удаление дублей из таблицы.
Разбираем разницу между pandas merge, join и concat: когда объединять таблицы по ключам, а когда просто склеивать данные.
Понятное объяснение разницы между iloc и loc в pandas: когда обращаться по именам, а когда по позициям.
Разбираем разницу между apply, map и replace в pandas: когда преобразовывать Series, когда весь DataFrame и какой метод выбрать.
Разбираем try/except в Python на реальных примерах: чтение файлов, работа с API, преобразование типов и безопасные скрипты.
Понятно объясняем, что такое функции, классы и модули в Python, и зачем это реально нужно аналитику в рабочих задачах.
Разбираем самые частые ошибки начинающих аналитиков в Python: от copy/paste-кода и apply везде до игнора типов и обработки ошибок.
Разбираем инструмент Handy: как быстро превращать голос в текст, не терять идеи и сохранять фокус во время работы.
Показываем SQL-хак, как проверить запрос без таблиц, тестовой среды и админских прав всего за несколько секунд.
Объясняем, что такое скользящее среднее, как оно считается и как помогает увидеть реальный тренд сквозь шум данных.
Разбираем, нужно ли аналитику изучать ООП в Python, где оно реально помогает в работе и как подойти к теме без перегруза.
Пошаговый разбор, как искать работу на HeadHunter без массовых откликов: выбор вакансий, стратегия отклика и экономия энергии.
Подборка бесплатных материалов по Python для аналитика: с чего начать, какие темы закрыть и какой базовый минимум стоит изучить.
Разбираем SQL-лайфхаки с GROUP BY по номерам столбцов и делением без потери дробной части в расчетах.
Показываем, как посчитать произведение в SQL, если есть только SUM: математическая идея, код и разбор собеседовательной задачи.
Подборка SQL-фишек, которые помогают аналитикам быстрее писать, отлаживать и читать запросы на уровнях junior, middle и senior.
Разбираем, как посчитать медиану в SQL без встроенной функции: логика, оконные функции и типичная задача с собеседования.
Объясняем простыми словами, что такое data-driven подход, зачем бизнесу аналитика и почему профессия аналитика остается востребов...
Показываем, как делать сводные таблицы в SQL через CASE WHEN, чтобы быстро собирать компактные и читаемые отчеты.
Разбираем, почему типы данных в SQL ломают JOIN, функции и сравнения, и как находить такие проблемы на практике.
Разбираем, как загружать CSV, Excel и Pandas DataFrame во временные данные ClickHouse без прав на создание таблиц.
Показываем, как быстро копировать данные из Pandas DataFrame в буфер обмена и обратно без лишних файлов и ручных шагов.
Показываем, как отслеживать прогресс цикла в Python: от простых print до tqdm, чтобы понимать, что происходит в длинных задачах.
Понятное сравнение TEMP TABLE и MATERIALIZED VIEW в SQL: как они работают, где хранят данные и в чем между ними разница.
Понятное сравнение CTE и VIEW в SQL: что это такое, как они работают и в чем разница между временной логикой запроса и представле...
Пошагово показываем, как выгружать большой объем данных по частям в Python через батчинг, чтобы избежать таймаутов и падений.
Разбираем конструкции ANY и ALL в SQL на простых примерах: как они работают и когда полезнее обычных сравнений и подзапросов.
Объясняем, как агрегатные функции SUM, AVG и COUNT ведут себя с NULL в SQL и где из-за этого чаще всего ошибаются.
Разбираем, почему возникает тревожность в мире неопределенности, как работают когнитивные искажения и что с этим можно делать.
Размышление о неопределенности, вероятности и том, почему в жизни и работе полезнее искать не абсолютную истину, а лучшие шансы.
Пошагово показываем, как за несколько минут превратить CSV-файлы в базу SQLite через DBeaver для JOIN, фильтрации и анализа.
Практическая статья о том, как хранить пароли и другие секреты в Python-проектах без риска случайно засветить их в коде.
Объясняем, почему NOT IN в SQL может ломаться из-за NULL, и когда EXISTS оказывается надежнее и понятнее.
Разбираем две полезные магические команды Jupyter Notebook, которые экономят время, убирают лишние перезапуски и упрощают работу.
Разбираем, чем полезен NotebookLM от Google: как загружать материалы, получать выжимки, ответы и аудиоразборы для учебы и работы.
Подборка горячих клавиш для DBeaver, Jupyter Notebook, VS Code и других IDE, которые реально ускоряют ежедневную работу.
Пошагово показываем, как собрать простого Telegram-бота на Python для уведомлений, чтобы он работал, пока вы заняты другими задач...
Подробное введение в оконные функции SQL: что это такое, зачем нужны и как применять их для ранжирования, трендов и накопительных...
По запросу ничего не нашлось. Попробуй другую тему или категорию.