​​Проверка успешного выполнения скриптов BigQuery с помощью оператора ASSERT.

@BigQuery

Подробная инструкция по настройке импорта данных в BigQuery.

Разобрал сам процесс настройки выгрузки, а также то, как решить ошибки, при которых такая интеграция не всегда работает. Если у вас нет проекта в Google Cloud, описал процесс его создания. Инструкция доступна по ссылке https://bit.ly/2K69Mlh

via @prometriki

​​Пример сегментации пользователей на основе их кликов с использованием BigQuery ML.

@BigQuery

​​Один из способов оценки нового функционала продукта:
https://rama-moyano.medium.com/measuring-feature-success-kpi-definition-for-product-managers-c9fc9cf569da

via @ProductAnalytics

​​Хорошее руководство по работе с данными Google Analytics 4 или Firebase с примерами SQL-запросов.

@BigQuery

5 функций в BigQuery о которых ты мог не знать:

https://segorov.medium.com/5-функций-в-bigquery-о-которых-ты-мог-не-знать-936a6399913e

@BigQuery

​​Пошаговое руководство запуска моделей машинного обучения в dbt и BigQuery ML без проблем, связанных с управлением инфраструктурой.

@BigQuery

​​Как объединить общедоступные глобальные данные о погоде и данные Google Analytics в BigQuery, примеры SQL-запросов для Firebase (GA4) и Universal Analytics (GA 360).

@BigQuery

​​Несколько полезных возможностей нового пользовательского интерфейса BigQuery:
• дополнительные вкладки с запросами на одном экране (1),
• разделение экрана для параллельного просмотра результатов (2),
• больше рабочих зон для написания (3), просмотра результатов (4) и истории SQL-запросов (5),
• подсказки для ввода названий датасетов и функций (6),
• кнопка для сворачивания меню (7).

@BigQuery

​​Многие в качестве источника данных в R используют Google BigQuery, поэтому думаю многим этот пост так же будет полезен, хоть непосредственно R он и не посвящён.

Опубликовал на Хабре перевод статьи о том, как в BigQuery с помощью функции UNNEST разворачивать сложные, вложенные структуры данных.

В этой статье я расскажу о том, как использовать функцию UNNEST в Google BigQuery для анализа параметров событий и свойств пользователей, которые вы получаете вместе с данными Google Analytics.

Ссылки:
- Перевод
- Оригинал

#статьи

​​Рекомендации по написанию SQL-запросов для повышения производительности BigQuery.

@BigQuery

​​Прямо сейчас можно посмотреть 24-часовой стрим докладов по аналитике от SuperWeek. Крутые и актуальные темы от лучших специалистов в мире бесплатно на YouTube:

https://www.youtube.com/watch?v=JDqi1HuIF3I

via @WebAnalyst

​​Хорошая подсказка о работе с табличным партиционированием в Firebase/GA4/GA360. И как легко в диапазон запроса включить данные с нефинализированными таблицами.

@BigQuery

​​Простой способ заполнения пропущенных значений в таблице с помощью оконной функции LAST_VALUE. Аналогично можно реализовать и более сложные прогнозные алгоритмы.

@BigQuery

​​В 2020 году появилось много способов сбора и анализа данных. Правильная организация этого процесса очень ценится компаниями. Продуктовый аналитик создает эффективные способы хранения и обработки данных. Так же собирает их и визуализирует в виде таблиц, графиков, дашбордов.

Вот основные обязанности продуктового аналитика по данным hh .ru:
→ технический склад ума;
→ знание Python, SQL и методов статистики;
→ методология исследований в разных областях;
→ проведение A/B−тестов;
→ визуализация данных в BI−системах;

Вы освоите все необходимые навыки для реальных проектов и трудоустройства. Что получает студент?
• 5 курсов, 460 онлайн−уроков и более 50 практических задач;
• 4 маркетолога−аналитика и 1 руководитель−аналитик в качестве преподавателей;
• 3 дипломных проекта в портфолио + 1 по бонус−курсу «СХ−исследования»;
• записи видео−уроков и live−вебинары;
• 14 месяцев обучения на практике и реальных кейсах.

Гарантия трудоустройства для выпускников. Подбор подходящей вакансии начинается уже во время обучения.

Подробная программа курса по ссылке: https://clc.am/m833HA

​​Записывайтесь на новый интенсив по Power BI с нуля до DAX от топовой школы Аналитики и данных IQBI и тренеров Microsoft.

На интенсиве вас обучат основам работы в Power BI, вместе с вами построят простой отчет о продажах в Power BI:
- Подключимся к Excel, чтобы собирать данные в автоматическом режиме
- Подключимся к файлам, находящимся в папке или на сайте
- Объединим данные из разных источников
- Построим отчет по аналитике продаж
- Изучим меры и создадим таблицу дат
- Превратим наш отчет в яркий дашборд и опубликуем его

Интенсив подойдет вам, если вы задумывались изучать Power BI и хотите начать с основ. Но он будет также полезен и тем, кто уже работает в Power BI - мы посвятили один из дней изучению языка DAX Mastering.

Power BI помогает аналитикам, маркетологам, руководителям, финансистам и менеджерам:
- Упростить работу с Excel;
- Сократить ручной труд по сбору и анализу данных;
- Объединить данные из всех источников в одном окне;
- Автоматизировать всю работу с любыми видами отчетов;
- Спрогнозировать исходы управленческих решений.

После 4 часов практики, вы получите все необходимые навыки для начала самостоятельной работы в Power BI. Пройдя этот мини курс, вы получите свой первый сертификат от партнеров Microsoft.

🗓 Дата проведения: 24 и 25 февраля с 19:00 до 21:00
💻 Формат участия: Онлайн трансляция с преподавателем.

📍 Это не запись - вы сможете задать вопросы.
Записывайтесь прямо сейчас. Количество мест ограниченно.

Ссылка для регистрации: https://u.to/-74NGw

​​Мало кто знает, но у Netflix можно запросить все свои личные данные и проанализировать свои предпочтения в потреблении контента. Пример такого анализа в BigQuery.

@BigQuery

​​Почему продукт, который вы разрабатываете, устареет еще до того, как вы зарелизите его

"Проблема в том, что в усложненном мире мы не знаем, что делать сейчас, буквально в ближайший час, чтобы достигнуть целей через 5 лет (к примеру) в 100% непредсказуемом VUCA мире"

Новая реальность говорит нам о том, что никакие долгосрочные планы не имеют места быть. Хотя бы по той простой причине, что долгосрочное планирование и прогнозы должны опираться на актуальные данные. Когда вводные данные меняются на лету, все прогнозы превращаются в гадания на кофейной гуще.

Есть некоторые концепции, которые применяют в Signum.ai для разработки собственных продуктов, они помогут вам двигаться быстрее.

Источник

​​Будущее рядом — освой профессию Data Scientist

Год обучения Бесплатно!!!

Раньше мы с интересом смотрели фильмы про искусственный интеллект и гадали, как же это пришло в голову сценаристам и режиссёрам.
Но в реалиях настоящей жизни искусственный интеллект — это реальность, которая стремительно врывается в нашу жизнь. Незаменимый помощник Data Scientist — специалист по машинному обучению, который выбирает архитектуру и обучающие алгоритмы, для работы с этими данными.

И у тебя как раз есть шанс стать тем самым незаменимым специалистом благодаря курсу от Skillbox «Профессия Data Scientist».

На курсе тебе предстоит научиться очень многим интересным вещам: от программирования на Python и визуализации данных до программирования на R и применения нейронных сетей для решения реальных задач.

После прохождения курса не стоит переживать о том, где найти работу. Эти заботы берут на себя опытные HR-специалисты.
Открой мир будущего — переходи по ссылке ▶️ https://clc.am/Jy794w

​​В Google Tag Manager Server-side появилась поддержка BigQuery API, что позволяет записывать данные в таблицы напрямую из шаблонов клиентов или тегов. Это позволяет делать мгновенный стриминг данных. Simo Ahava уже подготовил пример построения мониторинга отрабатывания тегов на базе BigQuery API.

Важно отметить, что пока поддерживается только запись данных (insert), но в скором времени должна появится еще и поддержка чтения (read) данных из BigQuery, что позволит обогащать данные перед их отправкой в другие системы.

via @WebAnalyst