Перетяжка, Премия ТПрогер, 13.11
Перетяжка, Премия ТПрогер, 13.11
Перетяжка, Премия ТПрогер, 13.11
Аналитика
Аналитика

Материалы для программистов на тему «Аналитика»

Эдуард С.

Почему даже самые продуманные «хотелки» клиента могут погубить сайт

«Давайте сделаем новый сайт, но оставим всё как на старом» — такой парадоксальный запрос аналитики слышат постоянно. Клиенты уверены, что точно знают, чего хотят. Но реальные данные часто показывают другую историю.

Почему даже самые продуманные «хотелки» клиента могут погубить сайт
3522
Сергей Трошин

От таблиц к сквозной цифровой модели: трансформация планирования поставок в металлургии

Меня зовут Сергей Трошин, я отвечаю в НЛМК за развитие систем управления производством, и сегодня расскажу о том, как компания перевела раздробленные планово-логистические процессы в цифровую экосистему со сквозной интеграцией и пользовательской аналитикой.

От таблиц к сквозной цифровой модели: трансформация планирования поставок в металлургии
3528
Татьяна Жукова для Tproger

Как пройти 45 собеседований за 2 месяца и остаться в живых? Опыт аналитика

Аналитик прошёл 45 собеседований за два месяца — рассказываем, как изменился рынок труда в IT, через что проходят кандидаты, как не перегореть, отсеивать токсичные компании и выстроить стратегию поиска, которая действительно работает.

Как пройти 45 собеседований за 2 месяца и остаться в живых? Опыт аналитика
6849
Татьяна Жукова для Tproger

Сравниваем Pandas, Polars и PySpark: что выбрать аналитику?

Pandas, Polars или PySpark — что выбрать для работы с данными? Вместе с Никитой Егоровым, ведущим аналитиком в МТС Диджитал, разбираем отличия, плюсы и минусы каждого инструмента.

Сравниваем Pandas, Polars и PySpark: что выбрать аналитику?
8649
Татьяна Жукова для Tproger

Как понять партиционирование: DWH для гуманитариев

Вместе с Никитой Егоровым, ведущим аналитиком в МТС Диджитал, объясняем принципы партиционирования простыми аналогиями, сравниваем с шардированием, разбираем стратегии разбиения данных и популярные инструменты (PostgreSQL, BigQuery, ClickHouse).

Как понять партиционирование: DWH для гуманитариев
10 052