Я прям дуже радий, що подивися це відео. Тут багато уваги приділяється питанню якості даних та реальним труднощам, які можуть виникнути під час "швидкого" на перший погляд аналізу. Також хочу відмітити класний гумор та енергетику чудової Олени! Від себе додам, що використовую data profiling на регулярній основі, також використовую pygwalker для швидкої первинної візуалізації. І ще зберігаю проміжні результати в pickle files, що дозволяє швидко завантажити такі результати наступного дня без провантаження всього коду. Ще раз дякую! Будь ласка, не зупиняйся, нам потрібні ці відео!
За pygwker дякую, подивлюся) в роботі я пайтоном рідко користуюсь, хіба читаю як програмісти пишуть запити в джанго. Але намагаюсь не забувати, відео в цьому допомагають))
Класне відео з гумором і дуже важливим відображенням ходу аналітичної думки в процесі. Це дуже ціно, адже на англомовних ресурсах з проектами одразу показують все наче так, що сходу вирішили аналізувати 1,2,3,4,5 і ніяких думок в сторону у них не було. Хоча насправді, коли відкриваєш дані, то по ходу з'являється багато питань, яких не було. Дякую
Боже! Мій улюблений Python, та ще й у виконанні такої чарівної дівчини) Олено, Ви дуже добре пояснюєте деталі вашого коду, а також пояснюєте хід своїх думок під час розробки проєкту. Дуже дякую Вам за вашу працю, за ваші цікаві та корисні україномовні випуски
Класна ідея, одразу виникло бажання втілити. Особливо мене цікавили електрокари та гібриди. Дякую, Олено за просте пояснення, у мене достатньо легко вийшло, хоча я уявляю, що на практиці це не так легко, тим паче що у мене базові знання Python, а практика тільки виконання домашок на курсах. А там такому точно не вчать. Бажаю натхнення та нових крутих ідей!
Оленко, дякую за відео. Прикольно, коли ти говориш сама з собою :) Я ще досить мало знаю Python, тож хотілось би більш детальне відео (або кілька відео, бо розумію, що одне буде дуже довгим), з поясненням що цей кусок коду робить. Тобто маю на увазі, що це відео прикольно демонструє, що можна величезний кусок даних опрацювати і проаналізувати в пайтоні. Тобто роблю висновок, що пайтон і його бібліотеки - це потужний інструмент для гуртування, процесінгу, агрегації і аналізу даних. Надіюсь, що будуть ще відео про пайтон з більш детальними поясненнями на реальних прикладах. Ще раз дякую.
Дякую за відео. Тепер маю що надсилати, коли хтось з менті питає про приклад пет-проєкту для аналітика. Бо мої старі стосувалися Пайтону, але не аналітики. Чекатиму на другу частину відео 😊
Особисто дякую тобі за це відео, було б цікаво почути, скільки годин ти витратила на цей код. Тільки попався твій канал на ют) Цікавий контент а ОТЖЕ підписка ))) Чекаю на відео наступне та подальший контент!!! Мила аналітикиня
На код, мабуть, не так багато, може години дві. І то якби не треба було його показувати, я б зробила ще більше шорткатів і було б ще простіше)) а от на те щоб це все виглядало хоч трохи зрозуміло комусь крім мене, а також на зйомку + монтаж - вічність))
Пєдаль скачування файлів або в потоках або асинхронно - буде швидше, бо якщо буде 100500 файлів - замахаєшся чекати. З перейменування файлів і апдейтом полів аналогічно.
з книг можу порадити хіба художку і научпоп) якось я не дуже по книгам для навчання програмуванню чи аналітиці, мені простіше з відео. найближче, що читала до цього - Science of Storytelling: про те, як люди сприймають історії і що саме сприймають як історію. Ще читала "пайтон для дітей"))) там корисно і зрозуміло про головні концепти програмування.
Дуже класне відео) Хотів запитати Ваш експірієнс платного чат gpt) Дата аналітик і дуже часто використовую його. Чим відрізняється(крім швидкості) і чи вартує ця різниця тих грошей, що просять?)
Я оце підписалась на місяць, але не продовжу підписку. Там є штуки, які безкоштовний не робить типу генерація зображень і аналіз таблиці. Але мені ні зображення, ні аналіз не сподобались )) можливо я ще не всі плагіни роздивилась, але теж щось не дуже зацікавило поки. Хочу розпробувати бард і майкрософтівський копайлот, тоді подумаю чи поверться. Бо писати код мені і безкоштовна версія добре писала, якщо нормальний промт
@@catanalyst дуже дякую за фідбек) Тоді чекатиму gpt 4 turbo) На презентації казали, там багато всього буде для дата аналітиків) Подивимось що представлять
На рівні компаній, думаю ide або ноутбуки де можна колабитись, типу google colaboratory чи зараз є багато схожих аналогів. Для EDA як на мене блокноти краще підходять
Не дуже зрозуміло, звідки взялися всі ці графіки, залежності, таблиці та "хмари": Ви їх руками обирали/прописували чи ліба сама перематчила між собою всі означені категорії даних і візуалізувала їх залежності на свій розсуд? Загалом цікаве відео, дякую!
@@catanalyst дякую, в Пітон я вмію) А от у візуалізації не дуже: по роботі є купа даних, але як іх графікувати та дашбордити, щоб усілякі аномалії одразу в очі бросалися, поки що не дуже розумію навіть на рівні ТЗ самому собі.
Як раз сьогодні був на заході для ОМС по відкритим даним, і вирішили перевірити теж авто, використовувади опен рефайн, слово "БЕЖЕВЬІЙ" було написано три рази по різному, але виглядало однаково, коли вирішили кольори в гугл доці перевести на українську з російського, то виявилось більшість слів(90%) не розпізнало нормально через те що використовувались латинські літери. В мене немає слів ...
Блін, я не порівняла суми по кольорах з загальною сумою🤦♀️ а мала б. Мабуть збило з толку що в 2023 все було норм з кольорами, профайлінг все впізнав.
@@catanalyst перевірив самостійно, там украінська, але доклад робив Олександр Оксимець і він не викачував набір даних, а брав зі збережених, і так як він робив виступи ще в 2016 році, то можливо просто брав набір який був викладений раніше і зберігався в нього на компі, зараз же там останні зміни для набору 2015 були зроблені в 2018, можливо дійсно повиправляли.
Так а нашо? В описі є блокнот з кодом, якщо не зрозуміло, що робить якийсь шматок, питайте у чатжпт, він з таким класно справляється. А я краще новий проект зніму)
Перше відео на цьому каналі про те, де я вчилася) мені здається головне - це вміти - задавати питання, а все інше - інструменти. У freecodecamp хороші відео на ютубі по пайтону і sql. По табло я люблю sqlbelle. Далі вже що зайде
В мене не було такого, що я тільки вчилася, я вчилася «по ходу», бо на попередній роботі в Прозорро були такі задачі, де треба було шукати відповіді в даних і так вже сталося, що мені це було найбільш цікаво, а команда була мені занадто дорога (і це не про зарплату) щоб сказати, що це не мої обовʼязки. Я б сказала, що роки три вже постійно вчуся і ютуб - один зі способів фіксувати своє навчання, бо є ще дуже багато чого, що треба вивчити. Іноді це 10 годин на тиждень, іноді півтори.
Аналітикиця - сама назва цього каналу заслуговує на величезний лайк! Просто розчулила.
треба більше таких практичних відео
🫡 буде (сподіваюсь)
Круте відео! Радий, що на українському ютубі з'яляється подібне
Комент та лайк на підтримку і для поширення українськомовного каналу 🖐️
Я прям дуже радий, що подивися це відео. Тут багато уваги приділяється питанню якості даних та реальним труднощам, які можуть виникнути під час "швидкого" на перший погляд аналізу. Також хочу відмітити класний гумор та енергетику чудової Олени! Від себе додам, що використовую data profiling на регулярній основі, також використовую pygwalker для швидкої первинної візуалізації. І ще зберігаю проміжні результати в pickle files, що дозволяє швидко завантажити такі результати наступного дня без провантаження всього коду. Ще раз дякую! Будь ласка, не зупиняйся, нам потрібні ці відео!
Мені здається, я якраз в тебе в лінкедіні підгледіла дата профайлінг)
За pygwker дякую, подивлюся) в роботі я пайтоном рідко користуюсь, хіба читаю як програмісти пишуть запити в джанго. Але намагаюсь не забувати, відео в цьому допомагають))
Дякую з Вашу роботу рідною мовою! Підписаний на обох! Корисно та доступно!
Класс, такое откртие и так вовремя!) Приятно быть одним из ранних подписчиков такого классного канала (украинский+девушка-технарь).
Вав, дуже класно.
О крутий канал про аналітику, лайк та підписка автоматом, поширив в групі❤
Дуже дякую!
Цікаво! Дякую! Нещодавно лише закінчила навчання з дата аналітики. Закохалась у Пайтон і Пандас, саме в ці можливості зазирнути всередину даних.
Класне відео з гумором і дуже важливим відображенням ходу аналітичної думки в процесі. Це дуже ціно, адже на англомовних ресурсах з проектами одразу показують все наче так, що сходу вирішили аналізувати 1,2,3,4,5 і ніяких думок в сторону у них не було. Хоча насправді, коли відкриваєш дані, то по ходу з'являється багато питань, яких не було. Дякую
круто! це неймовірний приклад кодування і збору інформації, дякую!
Боже! Мій улюблений Python, та ще й у виконанні такої чарівної дівчини) Олено, Ви дуже добре пояснюєте деталі вашого коду, а також пояснюєте хід своїх думок під час розробки проєкту. Дуже дякую Вам за вашу працю, за ваші цікаві та корисні україномовні випуски
Ріал крутяк! Давай ще 🔥
Дуже круте відео, та крута подача 😍😍😍👍👍👍
Класна ідея, одразу виникло бажання втілити. Особливо мене цікавили електрокари та гібриди.
Дякую, Олено за просте пояснення, у мене достатньо легко вийшло, хоча я уявляю, що на практиці це не так легко, тим паче що у мене базові знання Python, а практика тільки виконання домашок на курсах. А там такому точно не вчать.
Бажаю натхнення та нових крутих ідей!
шик!
насправді дуже прикольно. і прикольно що такі штуки з реєстрами відкритих даних відбувається
Агінь. Прям про сірий імпорт! :)
Оленко, дякую за відео. Прикольно, коли ти говориш сама з собою :)
Я ще досить мало знаю Python, тож хотілось би більш детальне відео (або кілька відео, бо розумію, що одне буде дуже довгим), з поясненням що цей кусок коду робить. Тобто маю на увазі, що це відео прикольно демонструє, що можна величезний кусок даних опрацювати і проаналізувати в пайтоні. Тобто роблю висновок, що пайтон і його бібліотеки - це потужний інструмент для гуртування, процесінгу, агрегації і аналізу даних.
Надіюсь, що будуть ще відео про пайтон з більш детальними поясненнями на реальних прикладах. Ще раз дякую.
Це кльова ідея, запишу собі в беклог, можливо буде серія відео про пайтон з самого початку, наприклад, в гугл колаб блокнотах 🤗
так, голову напрягло, але суть вловив) Чекаю що ж далі)
а мені як напрягло, поки я його робила! =)
Дякую за відео. Тепер маю що надсилати, коли хтось з менті питає про приклад пет-проєкту для аналітика. Бо мої старі стосувалися Пайтону, але не аналітики.
Чекатиму на другу частину відео 😊
уже завантажується)
@@catanalyst Круть) а говорила, що раз на два тижні буде відео. Чи це як одне ціле сприймати?
Буде завтра що дивитися, значить)
як півтора =)
я була у відпустці перед новим роком, натворила ))
Особисто дякую тобі за це відео, було б цікаво почути, скільки годин ти витратила на цей код.
Тільки попався твій канал на ют)
Цікавий контент а ОТЖЕ підписка )))
Чекаю на відео наступне та подальший контент!!!
Мила аналітикиня
На код, мабуть, не так багато, може години дві. І то якби не треба було його показувати, я б зробила ще більше шорткатів і було б ще простіше)) а от на те щоб це все виглядало хоч трохи зрозуміло комусь крім мене, а також на зйомку + монтаж - вічність))
Ще будь ласка зніміть якесь відео для того аби нас навчити як працювати з бібліотеками пандас і нампай)
Обовʼязково буде 🤞🙃
Дуже круто!
Теж собі роблю петпроекти, але взагалі і близько не такі масштабні)
Мені просто складно зупинитись, це проблема 🤪
Пєдаль скачування файлів або в потоках або асинхронно - буде швидше, бо якщо буде 100500 файлів - замахаєшся чекати. З перейменування файлів і апдейтом полів аналогічно.
Дуже цікаво, нічо не зрозуміло)) поки що файлів було лише 11, коли буде 100500 будем розбиратись
Супер))
Хотілось би почути вашу думку стосовно книг, які би ви порадили для початку, с чого все ж таки почати навчання Дата Аналітику початківцю?
з книг можу порадити хіба художку і научпоп)
якось я не дуже по книгам для навчання програмуванню чи аналітиці, мені простіше з відео. найближче, що читала до цього - Science of Storytelling: про те, як люди сприймають історії і що саме сприймають як історію. Ще читала "пайтон для дітей"))) там корисно і зрозуміло про головні концепти програмування.
Дуже класне відео)
Хотів запитати Ваш експірієнс платного чат gpt) Дата аналітик і дуже часто використовую його. Чим відрізняється(крім швидкості) і чи вартує ця різниця тих грошей, що просять?)
Я оце підписалась на місяць, але не продовжу підписку. Там є штуки, які безкоштовний не робить типу генерація зображень і аналіз таблиці. Але мені ні зображення, ні аналіз не сподобались )) можливо я ще не всі плагіни роздивилась, але теж щось не дуже зацікавило поки. Хочу розпробувати бард і майкрософтівський копайлот, тоді подумаю чи поверться. Бо писати код мені і безкоштовна версія добре писала, якщо нормальний промт
@@catanalyst дуже дякую за фідбек)
Тоді чекатиму gpt 4 turbo) На презентації казали, там багато всього буде для дата аналітиків) Подивимось що представлять
@@catanalyst і ще раз дякую за контент)
Вітаю, чи в багатьох компаніях використовують юпітер чи все ж таки більше ide'шками користуються?
На рівні компаній, думаю ide або ноутбуки де можна колабитись, типу google colaboratory чи зараз є багато схожих аналогів. Для EDA як на мене блокноти краще підходять
@@catanalyst Дякую
відео про те, як встановити Jupiter буде дуже корисним!
Та я щось подумала там нема чого розказувати, одна (чи дві?) строчки в консоль. Плюс є google colab)
@@catanalyst іноді те, що очевидно одному, зовсім не очевидно іншим)) Буду вдячний хоч за шорт формат) Дякую за корисний контент українською)
Не дуже зрозуміло, звідки взялися всі ці графіки, залежності, таблиці та "хмари": Ви їх руками обирали/прописували чи ліба сама перематчила між собою всі означені категорії даних і візуалізувала їх залежності на свій розсуд?
Загалом цікаве відео, дякую!
Якщо ви про профайлінг, то ліба сама це робить.Дуже зручно, коли треба швидко зрозуміти що за дані)
@@catanalyst це оцим робиться: from ydata_profiling import ProfileReport ?
Ага. В описі має бути лінк на гітхаб
@@catanalyst дякую, в Пітон я вмію)
А от у візуалізації не дуже: по роботі є купа даних, але як іх графікувати та дашбордити, щоб усілякі аномалії одразу в очі бросалися, поки що не дуже розумію навіть на рівні ТЗ самому собі.
Як раз сьогодні був на заході для ОМС по відкритим даним, і вирішили перевірити теж авто, використовувади опен рефайн, слово "БЕЖЕВЬІЙ" було написано три рази по різному, але виглядало однаково, коли вирішили кольори в гугл доці перевести на українську з російського, то виявилось більшість слів(90%) не розпізнало нормально через те що використовувались латинські літери. В мене немає слів ...
Блін, я не порівняла суми по кольорах з загальною сумою🤦♀️ а мала б. Мабуть збило з толку що в 2023 все було норм з кольорами, профайлінг все впізнав.
Але де це російською ? Це в якихось інших даних?
@@catanalyst на скільки я пам'ятаю дані за 2015
@@catanalyst перевірив самостійно, там украінська, але доклад робив Олександр Оксимець і він не викачував набір даних, а брав зі збережених, і так як він робив виступи ще в 2016 році, то можливо просто брав набір який був викладений раніше і зберігався в нього на компі, зараз же там останні зміни для набору 2015 були зроблені в 2018, можливо дійсно повиправляли.
зніміть,будь ласка,довге відео з детальними діями всього процесу
Так а нашо? В описі є блокнот з кодом, якщо не зрозуміло, що робить якийсь шматок, питайте у чатжпт, він з таким класно справляється. А я краще новий проект зніму)
можете, будь ласка, скинути посилання де ви взяли дані? бо я в дії не можу знайти,пише що потрібно замовляти їх😔
На data.gov.ua, в блокноті є лінк на набір
@@catanalyst дякую!
Що саме потрібно знати на Дата Аналітика і які відео уроки на ютубі можеш порадити?
Перше відео на цьому каналі про те, де я вчилася) мені здається головне - це вміти - задавати питання, а все інше - інструменти. У freecodecamp хороші відео на ютубі по пайтону і sql. По табло я люблю sqlbelle. Далі вже що зайде
@@catanalyst скільки часу у вас пішло на вивчення десь? І скільки і день чи тиждень вчились?
В мене не було такого, що я тільки вчилася, я вчилася «по ходу», бо на попередній роботі в Прозорро були такі задачі, де треба було шукати відповіді в даних і так вже сталося, що мені це було найбільш цікаво, а команда була мені занадто дорога (і це не про зарплату) щоб сказати, що це не мої обовʼязки. Я б сказала, що роки три вже постійно вчуся і ютуб - один зі способів фіксувати своє навчання, бо є ще дуже багато чого, що треба вивчити. Іноді це 10 годин на тиждень, іноді півтори.
Де ви вчилися python?
не в якомусь одному місці, хаотично і всюди. перше відео на цьому каналі про те, де я вчилася =)
Сорі, це теж була я, неперелогінена 😅