Илья Красинский рассказывает очень годные вещи про то, как устроен Google Analytics, каким показателям верить, а каким нет, посмотрите запись, не пожалеете

https://youtu.be/JWe_EnNIqbk

С чего начать обучение ML и как вообще стать дата сайнтистом?

Существуют уже большие подборки материалов и книг. Однако даже там нет точного и последовательного пути в изучении ML с нуля.

Ребята из SkillFactory сделали курс, который чуть более чем полностью состоит из практики и актуальных кейсов, где вы будете решать конкретные боевые задачи, а не "чесать академично теорию" 😃 Курс ведёт Руководитель отдела аналитики (!) Mail.ru

«Практический Machine Learning» от SkillFactory → https://goo.gl/ESnrFD

Презентации и видео с analytics day — http://bit.ly/2svQXLu

Годный переводной материал о  том, какие шрифты использовать для оформления сложных данных

http://bit.ly/2Hb6hT5

Airbnb рассказывает о своем опыте в проведении а/б тестов, много инетересного http://bit.ly/2JGnd9x

Дима Осиюк написал материал, о том, как можно с помощью custom task стримить данные в фб через pixel

http://bit.ly/2LNuUb0

Про опыт построения аналитики на базе bigQuery от "Вилгуд"

http://bit.ly/2JPvnfK

Дмитрий Комаровский запустил очень полезный набор уроков про Google Analytics по мотивам своих материалов, а также разных авторов (включая меня), целых 43 бесплатных урока

http://bit.ly/2JULad9

Сергей Брыль написал большой материал с кодом на R, об опыте выявления аномалий для бизнес-метрик

http://bit.ly/2JRFhxb

Ребята из eLama рассказывают о своем опыте оценки эффективности мероприятий используя bigQuery

http://bit.ly/2JXFHCn

Курс для всех, кто хочет разобраться в машинном обучении → «Практический Machine Learning» → https://bit.ly/2u7kUSL

15 августа стартует курс по машинному обучению от SkillFactory. Длительность курса - 1,5 месяца. Занятия будут проходить в Москве.

На курсе вы получите практические знания по применению машинного обучения в бизнесе. И сможете начать карьеру как Data Scientist.

Программа курса:

1️⃣ Работа с языком Python
2️⃣ Применение различных алгоритмов машинного обучения: классификация, регрессии, работа с данными, текстами и другими моделями.
3️⃣ Создание http api-модели. Автоматическое переобучения модели и мониторинг результатов.
4️⃣ Выпускной хакатон. Командная работа.

Записаться на курс и получить полную программу можно по ссылке →https://bit.ly/2u7kUSL

P.S. Сейчас у Skillfactory проходит акция и можно купить 2 курса по цене одного!

А еще интересный материал Димы Осиюка про userBacket https://iosiuk.blogspot.com/2018/07/userbucket-google-analytics-api.html

И Макс Гапчук сделал блог про аналитику, и уже пишет клевые материалы, например про то, как установить R Server http://bit.ly/2KRR937

​​В Google Data Studio наконец-то появилась самая долгождання функция — объединение данных из разных источников в одном виджете (например, таблице). С помощью этой функции можно будет делать отчеты по эффективности онлайн рекламных кампаний с учетом исполняемости заказов и маржинальности.

Для того, чтобы воспользоваться функцией достаточно:
1) кликнуть на кнопку «Совмещение данных» под основным источником для виджета (например, таблицы);
2) выбрать источник, данные из которого надо прикрепить;
3) выбрать ключ, по которому данные будут объединяться (например, номер заказа).

Впрочем, Google сделал простую видео-инструкцию по использованию новой функции, которая теперь доступна даже в новых аккаунтах.

via @webanalyst

Клевый материал о том, как не надо проводить аб тесты + объяснение базовых  принципов самих тестов


http://bit.ly/2Llgnnd

Коллеги, я надеюсь, что ни для кого уже не секрет, что без сквозной аналитики в оценке эффективности рекламных кампаний никуда. Вот и я тоже так думаю, а ребята из Skillbox запилили целый курс по тому, как все это дело настроить и, что может более важно, как работать с этими данными. За 200+ часов вам расскажут об этой теме со всех сторон, в общем, рекомендую)

https://goo.gl/9Rajr4

Как обычно, прекрасный материал от Павла Левчука:
A/B-тестирование: последовательное семплирование как способ закончить A/B-тест раньше

http://bit.ly/2vfulAo

Для всех, кто интересовался программированием, и уже немного умеет писать код, команда ФРОО при поддержке Mail.Ru Group запустила специализацию  «Программирование на Python» - (http://bit.ly/2vcgACv  )
Преподаватели — действующие технические директора и специалисты Mail.Ru Group!
1 августа старт новой группы обучения.


Чему научим
1. Реализовывать полноценное серверное приложение для получения метрик от множества клиентов.
2. Профессионально конструировать приложение в объектно-ориентированной парадигме.
3. Использовать Python в web-разработке.
4. Применять навыки программирования для построения моделей машинного обучения, визуализации данных и работы с нейросетями.


Самое интересное, что вы создадите
1. Key-value хранилище
2. Иерархию классов с использованием наследования.
3. Клиент для отправки метрик на сервер.
4. Асинхронный сервер для получения метрик от нескольких клиентов.
5. Конвертер валют.
6. Собственную систему Stackoverflow
7. Телеграм-бот.
8. Веб-приложение для управления умным домом

Кому полезно
Программа подойдет для студентов и профессионалов с начальными навыками программирования.

Как проходит обучение
Учеба онлайн занимает 5-9 часов в неделю в зависимости от нагрузки. Лекции записаны и структурированы по блокам и неделям. Такой формат позволяет равномерно планировать время на обучение.
Чтобы задать вопрос преподавателям или сокурсникам, будет доступен телеграм-чат и форум.  

Сколько стоит
Программа стоит 35 000 руб. Если не готовы заплатить всю сумму сразу —  возможно разбить платежи на 9 месяцев и платить по 5 000 руб.

До 15 августа скидка 5 000 рублей по промокоду pep8 при единоразовой оплате.