Привет!

У бизнеса на практике часто встречается задача построить полноценную аналитику, используя данных из excel, csv файлов. Разнообразие подходов к заполнению и образованию таких файлов может быть разное:

Привет всем!

Это вторая часть к продолжению статьи "Оконные функции простым языком с примерами". Рекомендую ознакомиться сначала с ней, а потом вернуться к прочтению данной статьи, чтобы полностью понимать синтаксис и применение оконных функций. В этой статье будет разобрано на примерах такое понятие как "фрейм" оконных функций, который расширяет возможности оконок для решения более сложных аналитических задач.

Сразу хочется отметить, что данная статья написана исключительно для людей, начинающих свой путь в изучении SQL и оконных функций. Здесь могут быть не разобраны сложные применения функций и могут не использоваться сложные формулировки определений - все написано максимально простым языком для базового понимания. 

P.S. Если автор что-то не разобрал и не написал, значит он посчитал это не обязательным в рамках этой статьи :-)

Будем разбирать примеры на такой небольшой таблице, где указана прибыль (net_profit) компании на каждый месяц в рамках одного года.

Привет! Это статья будет полезна начинающим специалистам по анализу и работы с данными в формате сборника ресурсов для поиска вакансий.

Всем привет!

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Привет! 

Эта статья по большей части будет полезна людям, которые только начинают погружаться в процессы работы команд, применяющих Agile. После общения со стажерами и джунами в компании сразу становится понятно, что помимо погружения человека в технические инструменты работы конечно важно объяснять и основные методы работы проектных и продуктовых команд, большая часть которых работает по Kanban или Scrum.  

Не забываем, чтобы работать по Agile, в первую очередь важно придерживаться Agile-манифеста и его ценностей. Не достаточно просто работать в таск-трекерах и применять Kanban и Scrum.

Имея опыт администрирования Jira, настройкой проектов и досок для многих команд, а также работой на других проектах по Scrum и Kanban подходам, хочу поделиться простым языком терминами и процессами, которые применяются в командах.   

Я не буду брать общепринятые термины, которые написаны в книгах по Agile, их вы и без меня можете прочитать. Постараюсь объяснить здесь таким языком, как объясняю это новым специалистам при их онбординге на проекты. 

В первую очередь нужно сказать пару слов про Agile. 

Agile - это набор методик и подходов для гибкого управления проектом по разработке программного обеспечения. Есть написанный манифест принципов и ценностей, которые описывают этот способ разработки. 

Есть разные методики управления проектом: Kanban и Scrum. 

Kanban - методология, в которой делается акцент на визуализацию задач, которые сейчас находятся в работе у команды разработки. В зависимости от приоритетов, новые задачи могут поступать и браться в работу каждый день, в Kanban не выставляются итерации работы по времени. 

Привет всем!

Сегодня решил написать основную теорию про применение диаграмм потоков данных как одного из инструментов моделирования процессов.

Диаграмма отображает потоки данных между системами, базами данных. Ключевыми элементами являются входные/выходные данные, системы, точки хранения и сбора данных. 

Зачем нужны DFD диаграммы?

DFD диаграммы в отличии от других нотаций позволяют визуально показать все процессы с точки зрения данных. Это может быть полезно:

Привет всем!

Сразу хочется отметить, что данная статья написана исключительно для людей, начинающих свое путь в изучении SQL и оконных функций. Здесь могут быть не разобраны сложные применения функций и могут не использоваться сложные формулировки определений - все написано максимально простым языком для базового понимания. 

P.S. Если автор что-то не разобрал и не написал, значит он посчитал это не обязательным в рамках этой статьи))) 

Для примеров будем использовать небольшую таблицу, которая показывает оценки учеников по разным предметам. В БД табличка выглядит следующим образом

Каждый человек в своей жизни сталкивается с этим этапом когда ему нужно написать резюме. Достаточно ли просто перечислить все свои навыки и достижения, чтобы на резюме отреагировал работодатель? - Нет. 

Резюме - это полная картина вас как профессионала, которое описывает ваши профессиональные навыки, а также сильные человеческие качества, которыми вы обладаете. 

Резюме должно содержать в себе следующие разделы:

История анализа данных начинается примерно с 70-х годов прошлого века, когда Американский математик и ученый Джон Тьюки  опубликовал свою книгу “Exploratory Data Analysis” или “Разведывательный Анализ Данных”. В книге Тьюки пишет, что необходимо исследовать и анализировать данные для подтверждения или опровержения выдвигаемых гипотез.

Давай подумаем, что же такое “Данные” и зачем их вообще нужно анализировать.

Данные - это представление фактов или сведений о чем-либо в виде, который может понять и интерпретировать человек, а также передать эти факты/сведения другим. 

Примеров данных в нашей жизни можно привести очень много: записи банковских транзакций, записи с различных датчиков или видеокамер, технические записи приборов на производствах и предприятиях о режиме работы, онлайн-опросы, журнал посещения тренировок или учебных классов,  записки в блокноте, двоичный код из 0 и Также к данным можно относить медиа-контент в виде музыки или видео.

В следующем разделе мы разберём какие типы данных существуют. 

Мы поняли, что множество предметов воспроизводят очень много данных вокруг нас.