В 90% случаев разработка и бизнес сталкиваются с проблемами в общении при совместной оперативной и проектной работе. Это приводит к частому изменению технических заданий и принципов работы продуктов, влияет на сроки и рамки проектов. Сложности в общении приводят к тому, что айтишники и другие сотрудники не довольны результатами работы друг друга.

Почему разработчики и представители бизнеса испытывают трудности в коммуникации друг с другом? Какие инструменты могут помочь решить эту проблему? Как программистам и другим работникам эффективно работать над совместными проектами?

Саша начинает свой карьерный путь в качестве аналитика. Директор ставит задачу: подготовить отчёт по эффективности сотрудников. Саша решает выполнять задачу с помощью Python. У аналитика есть минимальный опыт программирования. 

Саша выгружает данные по первому отделу из таск трекера и пишет код для обработки данных. Код работает, хоть и состоит на 70% из неуниверсальных полуавтоматизированных фрагментов. При выгрузке данных по другим подразделениям формат файла меняется. Код требует постоянных ручных изменений, а срок сдачи отчёта поджимает.

Эта статья о том, какие ошибки допускает Саша при написании кода и как исправляет их. Расскажем, как сделать код более универсальным, чтобы он подходил к меняющимся файлам. Статья подойдёт для начинающих аналитиков, которые только знакомятся с Python.

Аналитики строили систему рекомендаций для менеджеров по работе с авиакомпаниями. Рекомендация должна помочь менеджеру вовремя заметить отклонения в показателях авиакомпании, оперативно отреагировать и принять экономически выгодное решение. 

Эта статья о том, как аналитики делали базовую систему рекомендаций, расширяли и углубляли её, увеличивали количество возможных исходов до сотни тысяч и возвращались к началу. Расскажем о том, как система устроена, какие предлагает рекомендации и почему оказалось, что 17 исходов лучше ста тысяч. Вот как это было…

Эта статья о том, как аналитик изучает основы SQL, какие допускает ошибки и как старается их исправить. В статье будет то, что помогает погрузиться в SQL впервые: схемы и примеры кода, понятия и определения, проблемы и решения. Статья рассчитана на аналитиков-новичков.

Предыстория: аналитик создает отчёты в BI для директора компании «ABC». Аналитик не умеет программировать и подключается к данным по инструкции. Директор требует срочно добавить в отчёт данные из 3 источников: SAP – объем выручки от продаж; HRLink – затраты на персонал; Битрикс – время обработки заявок. 

Аналитик ставит задачу data инженеру на добавление новых данных в BI. Data инженер – единственный специалист по работе с данными в офисе из 400 человек. Он критически оценивает сроки выполнения задачи и объявляет: «Минимум – 2 недели». Такой срок директора не устраивает. Инженер предлагает аналитику альтернативное решение...

Аналитик-экономист Саша устроилась на новую работу, у неё не было навыков программирования. В описании вакансии умение писать код не требовалось. Программирование преследовало экономиста в школе и университете. Саша старательно отмахивалась от написания кода, но избежать кодинга не вышло. 

В Сашин первый день предыдущий сотрудник оставил три скрипта на Python для подготовки отчетности, уволился и сменил номер телефона. Ближайших срок сдачи отчетности – через месяц. Запуска кода было недостаточно для подготовки отчетов, нужно адаптировать скрипт под запрос руководителя. 

Статья описывает ошибки, которые совершила Саша при изучение Python, и пути исправления этих ошибок. Статья расскажет об экстремальном опыте погружения в программирование на Python: анализ данных и визуализацию. Вот как это было…