Аналитика и данные: статьи и практика

Практический разбор SQL для аналитика: выборки, агрегаты, соединения, оконные функции и проверка качества результата.

Понятный разбор производных, частных производных, градиента, функции потерь и шага оптимизации в машинном обучении.

Разбор принципов работы сервисов загрузки видео: извлечение медиапотока, форматы, качество, безопасность файлов и правовые ограничения.

Как перейти от простых SELECT к аналитическому SQL: оконные функции, общие табличные выражения, индексы, планы выполнения и безопасная оптимизация.

Практический разбор анализа данных на Python: загрузка, очистка, преобразование, группировка, визуализация и проверка результата.

Практическая база запросов в Microsoft SQL Server: SELECT, фильтрация, JOIN, GROUP BY, подзапросы, параметры и чтение плана выполнения.

Практический разбор Transact-SQL: SELECT, фильтрация, JOIN, GROUP BY, подзапросы, оконные функции и базовые принципы производительности.

Основы SQL без лишней теории: таблицы, SELECT, фильтрация, сортировка, группировка и соединение данных.

Как определить смысл строки, собрать дневные показатели и организовать обновление, которое выдерживает повторные запуски и опоздавшие данные.

Как использовать ИИ в аналитике для черновиков формул, запросов, кода и очистки данных, сохраняя проверяемость результата.

Практический обзор NumPy, pandas, Matplotlib, scikit-learn и других библиотек по этапам анализа данных без привязки к конкретной версии.

Практический разбор профессии: поиск блогеров, проверка аудитории, бриф, согласование, аналитика и ведение отношений без обещаний охватов.

Как избежать ошибок единиц измерения и повторного учета при работе с точками и территориями.

Как организовать небольшой набор наблюдений, выбрать показатель и не путать связь с причиной.