единственное, если используешь dbc , то все темплейты должны быть на нем построены

и еще, если при нажатии ничего не происходит, значит событие либо не забиндили, либо ошибка. Ошибку смотреть либо в логах сервера, либо в консоли браузера (F12, консоль, и там будет красная ошибка). Так же при каждом нажатии куда-либо dash отправляет на бекенд запрос, и в ответ приходят данные. при ошибке в ответ приходит текст ошибки (вкладка network в консоли браузера)

надеюсь, эта инфа поможет

это значит, что все элементы должны быть из dbc?

да. корень можешь из html сделать, но внутрь пихай только dbc

чтобы не было конфликтов

Конфликтов? Интегрировал прогресс-бар из dbc, при этом все остальные элементы были из стандартного набора. Всё работало без проблем

Да, могут быть конфликты, если что-то не туда пихнешь. Не помню , на чем обжегся, но точно были )

Спасибо 👍

Гайз, всем привет!  ✌️

Мы сейчас в Практикуме хотим существенно расширить линейку наших курсов по аналитике, Data Sceince, Data Engineering. На этом фоне сейчас ходим по рынку и собираем мнения экспертов: какие навыки особенно нужны, какие софт-скиллы стоит прокачивать, что отличает джуна от миддла, с какими рабочими задачами чаще всего сталкиваются специалисты, что делает кандидата суперзвездой в глазах нанимающего менеджера и ещё кучу всего хотим узнать

Если у вас есть опыт от 3х лет в аналитике, DS или Data Engineering (а если есть опыт найма — вообще 🔥) и желание с нами пообщаться — черканите пару строк

Суперзвезда - человек, умеющий работать с облачными технологиями и разными БД.
AWS lambda, redshifth, hadoop, spark, Airflow, Azure Data Lake, Azure Data Factory. знающий отличие SQL от NoSQL, умеющий настроить аналитику логов, знающий ELK / Solr , знающий Python / R. И! (тут самое веселое)
Молодой, креативный, имеющий положительный и долгий опыт работы вот этого всего в продакшне не менее 5-ти лет 😄

смысл в том, что этот стек кочует из проекта в проект (из вакансии в вакансию) с минимальными изменениями

это про него з/п 300кк/сек?)

Это про аналитика или про Data Engineer? Просто Azure & AWS и прочая братия, это же скорее что-то в компетенция Analytics Engineer. А вот, например, продуктового аналитика что делает суперстаром? Тут не совсем достаточно технологического стека кмк

это в основном дата инженер + аналитик.
То есть человек, который знает, как перегнать данные из одной системы в другую, подготвить витрины, а не просто, аналитик, который в powerbi дашборды фигачит

ребят, просто умеющих писать SQL много. ребят, умеющих тупо строить дашборды много. а джедаев нет. за ними и охотятся.

именно.

но это опять же, супер стар. такие редко можно найти

Вот. Это да, есть одна такая ветка. Я её для себя в голове понимаю как Analytics Engineer

А ещё есть чуваки что-то вроде Decision Scientist или Product Scientist — ребята, которые очень хорошо понимают в бизнес-метриках и поведении пользователей, при этом могут юзать методы data science и data analytics (например, разные фреймворки для предсказания LT пользователя или вероятности оттока, поиска a-ha точек), чтобы валидировать гипотезы роста продуктов

С моей точки зрения, если в Практикум завести побольше SQL (а не неделю, как сейчас на Data Analyst) и пару недель любой бигдаты, то будет уже легче.