5414
Аналітика в Google BigQuery, інсайти, приклади SQL-запитів. Автор: @osiyuk Product Analyst в MacPaw.com
Третій армійський корпус проводить збір і дає можливість виграти квартиру.
Збір перевірений, усі кошти йдуть Третьому армійському корпусу. Доначу сам і вас запрошую.
Щоб взяти участь, задонать від 300 грн на збір «Герої районів» за цим посиланням
Більша сума - більше шансів виграти
▫️ 300 грн — 1 шанс;
▫️ 900 грн — 3 шанси;
▫️ 3000 грн — 10 шансів.
📌 Якщо донатиш не з картки ПриватБанку, обов’язково вкажи номер телефону чи інший контакт у коментарі до донату
@BigQuery
Шукаємо аналітиків в MacPaw:
- Product Analyst (Web + App),
- Product Analyst (iOS),
- Middle Data Engineer.
MacPaw - продуктова ІТ компанія, розробляє macOS/iOS-додатки, продукти якої встановлені на кожному 5-му макбуці світу.
Є можливість працювати віддалено.
@BigQuery
🐍 Якщо Excel вже не тягне, а рутина поглинає години, які можна було б присвятити стратегічним завданням → час прокачати аналіз даних та знайти нові інструменти.
Навчіться ухвалювати рішення на основі повної, чистої та оновлюваної аналітики без залучення технічної команди — на курсі «Python для аналітиків» від robot_dreams.
Протягом 16 занять ви:
→ опануєте Python та ключові бібліотеки для роботи з даними: NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn і Plotly
→ навчитеся створювати зрозумілі та інтерактивні візуалізації
→ збиратимете дані з API та вебу, працюватимете із зовнішніми джерелами
→ опануєте базову статистику, перевірку гіпотез і побудову прогнозів у scikit-learn та statsmodels
→ автоматизуєте збір, обробку та аналіз даних — без залучення розробників
📊 Наприкінці курсу напишете власну прогнозну модель та оформите аналітичний звіт, які додасте в портфоліо
Лекторка — Анна Шепелєва, Senior Data Analyst у Brainstack з 10+ роками досвіду в аналітиці даних.
Старт: 7 жовтня
Деталі, програма та реєстрація ⬅️
Google відкриває реєстрацію на програму "Розвивайте кар’єру із Google Cloud"
Новий потік програми стартує 29 вересня 2025 року та націлений на Junior та Middle розробників, IT-інженерів, студентів IT-спеціальностей і точних наук та всіх, кому цікаві хмарні технології.
Учасники програми отримають:
✔️ 60 днів безкоштовного доступу до платформи Google Cloud Skills Boost.
✔️ Доступ до воркшопів від експертів Google Сloud та лідерів української ІТ - індустрії.
✔️ Брендовані нагороди від Google за здобуті бейджі навичок.
✔️ Безкоштовні ваучери на сертифікаційний іспит Google Cloud (навіть, якщо ви отримували його раніше).
🔗 Реєстрація на програму за посиланням!
Знайшов дві цікаві статі про LLM трафік:
- Як відслідковувати трафік з AI чат-ботів в Google Analytics 4 для сегментації (оскільки він може дещо спотворювати дані про поведінку користувачів).
- Дослідження глобального трафіку AI чат-ботів у 2025 році: порівняння часток ринку, регіональні відмінності та метрики залучення користувачів (трафік з LLM часто є значно ціннішим за традиційний органічний трафік через вищу залученість відвідувачів).
Якщо ви зустрічали хороший матеріал по цій темі — діліться ним в коментарях!
via @WebAnalyst
Google презентував нову можливість у BigQuery — Automated Data Insights Feature for BigQuery with Gemini Integration
Вона дозволяє:
• Генерувати запитання природною мовою та відповідні SQL-запити на основі метаданих таблиці,
• Допомагати аналітикам швидше виявляти закономірності, перевіряти якість даних та аналізувати статистику,
• Автоматично створювати описи таблиць і стовпців, що покращує документацію й спрощує пошук даних.
@BigQuery
🔥 Стань експертом зі штучного інтелекту з Google!
Google запускає оновлений “Інтенсивний курс з машинного навчання” українською. За 15 годин ви зможете безкоштовно опанувати ШІ і навіть навчитися створювати власні “розумні” програми.
Що всередині курсу:
• 12 модулів із практичними темами
• 9 відео з поясненнями
• Понад 100 вправ та тестів
• Бейджі за успішне проходження
• Реальні приклади та інтерактивні візуалізації
Курс доступний онлайн – вчіться з будь-якого місця і у зручний час. Крім того, можете обирати лише теми, які вас цікавлять, адже модулі не залежать один від одного.
👉 Розпочати навчання за посиланням.
Моделювання Customer Retention Rate за допомогою Shifted-Beta-Geometric (sBG) розподілу дає доволі точні результати.
Реалізувати можна на R, Python і навіть Excel.
via @ProductAnalytics
Подавай заявку на навчання з аналітики від Genesis Academy!
Обирай програму, яка найкраще відповідає твоєму запиту:
📊 Genesis Analytics Week — відкритий тиждень live-лекцій і воркшопів, що допоможе розібратися з основами аналітики в IT-бізнесі.
Без відбору — участь за реєстрацією.
Після навчання ти:
▪️знатимеш, які бувають ролі аналітиків у продуктовому ІТ;
▪️розумітимеш метрики та їхню взаємозалежність;
▪️отримаєш інструменти для розвитку критичного мислення й боротьби з когнітивними викривленнями;
▪️навчишся доносити результати своєї роботи та впливати на бізнес.
⌛️ Реєструйся: https://cutt.ly/orkfEKdY
💻 Genesis Analytics Summer Camp — інтенсивний курс, що поєднує теоретичне навчання та роботу над реальними бізнес-кейсами.
На тебе чекають:
▪️4 тижні теорії: онлайн-навчання на LMS, live-лекції, воркшопи, тестування;
▪️8 тижнів практики: кейс-стаді, практикуми, реальні задачі, ярмарок вакансій.
📌 Проходь відбір у закриту групу та навчайся безоплатно.
⌛️ Подавай заявку до 1 червня: https://cutt.ly/IrkfR3pA
Якщо хочеш глибше зрозуміти аналітику, метрики, бізнес-контекст і логіку ухвалення рішень у продуктовому ІТ — долучайся!
Чудовий метеріал про моделі даних, допоможе у прийнятті рішень під час вибору між типами моделей даних, щоб оптимізувати використання та витрати. Шкодую, що не бачив такого раніше.
Гарний аналіз моделей із практичними оптимізаціями, рекомендаціями та найкращими практиками.
@BigQuery.
Забудьте про довжелезні формули Excel 📊
Навчіться будувати схеми зберігання даних, самостійно писати SQL-запити та отримувати читабельну інформацію, щоб вивести на новий рівень роботу з великими даними — на курсі «SQL для аналітики» від robot_dreams.
Після 38 занять ви:
🔹 комплексно працюєте з інформацією завдяки мові SQL
🔷 пишете влучні запити й витягуєте потрібну інформацію
🔷 керуєте базами та ефективно аналізуєте дані з різних джерел
🔷 візуалізуєте їх у Looker Studio, Power BI і Tableau
Лектор — Олександр Сапєльніков, Head of Analytics у Solidgate, який будував аналітику повного циклу для напрямів recruitment, sales, client requests, інсайти з якої зберегли не одну тисячу доларів.
Старт: 26 березня
Деталі, програма та реєстрація ⬅️
Сергій Бриль шукає Data Engineer у команду AI та аналітики
Сергій Бриль — екзек’ютів-менеджер у сфері Data Science. Він побудував з нуля потужний Data Science департамент у MacPaw, а зараз очолює напрям AI та аналітики в іншій українській продуктовій компанії.
Сергій шукає в команду Data Engineer, який розвиватиме інфраструктуру, матиме вплив на ключові рішення в своїй сфері.
Чому варто розглядати вакансію:
✔ Динамічна команда, яка працює над сучасним продуктом
✔ Можливість будувати напрямок data engineering
✔ Сергій класний менеджер, з ним цікаво працювати і є чому повчитись
Опис вакансії за посиланням.
А ще рекомендую підписатися на його канал про візуалізацію даних.
@BigQuery
Добірка свіжих новин, які могли пропустити:
• Приклади оптимізації запитів в BigQuery,
• Як зменшити витрати за допомогою HyperLogLog,
• essamabdelgaffar/2-methods-for-recovering-deleted-data-in-bigquery-f6c4c1dda54f">2 методи відновлення даних та nhan.hoang.le/how-to-create-yhtable-deletion-alert-in-bigquey-3d4c26c9336e">як створити сповіщення про видалення таблиці в BigQuery,
• antonmakarov55555/open-and-closed-funnels-based-on-ga4-raw-data-in-bigquery-eeec8908268a">SQL-запити для побудови закритих та відкритих воронок,
• nminhquang380/automating-sentiment-analysis-on-youtube-comments-using-bigquery-dbt-and-gcp-composer-8b7e276a130f">Автоматизація аналізу настроїв у коментарях YouTube за допомогою BigQuery, dbt і GCP Composer.
@BigQuery
Сьогодні я не потрапив до свого офісу в MacPaw, росія нанесла удар по цивільним будівлям в центрі Києва.
Донатьте на фонд MacPaw Foundation, і ми покажемо, що кожен такий удар, робить нас сильнішими.
@BigQuery
GTMFixer — розширення для Google Chrome, яке доповнює UX з налаштуванням Google Tag Manager корисними фічами, які дозволяють зручно шукати і фільтрувати теги, тригери і змінні в тому числі і в preview режимі, а також краще підсвічують теги у яких є якісь помилки при спрацюванні:
https://bit.ly/40TfQCy
via @WebAnalyst
Ви ще не в каналі Tech4You?
Тоді ви вже втрачаєте гроші.
❌ Акаунти в бані?
❌ PMax зливає бюджети?
❌ Апдейти Meta, TikTok, Google дізнаєтесь останніми?
Це не «дрібні проблеми» — це мінус у вашому прибутку.
🟢 Підписуйтесь на Tech4You і отримуйте все, що реально рятує маркетологів щодня:
— Гарячі новини про Meta, TikTok, Google, Snapchat.
— Розбір складних тем простою мовою.
— Кейси, інсайти, промпти.
— Поради з масштабування, ремаркетингу, AI.
— Офіційні акаунти з високими лімітами без блокувань.
🎁 Бонус — PDF-гайд із безпеки акаунтів для нових підписників.
Це must-have, щоб зберегти бюджети й працювати без ризиків.
🟢 Приєднуйтесь зараз: @tech4you_agency
googleearth/a-new-way-to-use-earth-engine-raster-analytics-and-map-visualization-in-bigquery-012db1579950">Інтеграція Earth Engine і BigQuery відкриває новий підхід до аналізу просторових даних.
Google зробив Earth Engine у BigQuery загальнодоступним (General Availability). Додали нову можливість у BigQuery Studio — візуалізацію геопросторових даних (географічні запити) безпосередньо на карті. Головна ідея: аналітики, які вже працюють із табличними даними в BigQuery, тепер можуть поєднувати їх із растровими шарами (наприклад, кліматичні, топографічні, змінювання земель) без складного ETL‑процесу чи окремої обробки в Earth Engine.
@BigQuery
Цікава стаття про найм аналітиків
Автор стверджує, що вже у 2025‑му компанії повинні переглянути підхід до найму Data Analysts, якщо їхня основна робота — це написання SQL‑запитів і візуалізація даних. Якщо аналітики лише транслюють запити бізнесу в дані та звіти, але інфраструктура чи дані погано організовані, додаткові ресурси (найм) не дуже допоможуть.
Рекомендації автора:
- Інвестувати в Data Engineering: налаштувати чисті, організовані системи із грамотним потоком даних та зберіганням, щоб дані були доступні й готові до аналізу,
- Використовувати AI‑інструменти там, де це доречно, щоб зменшити рутинну роботу аналітиків: автогенерація SQL, автоматичні звіти, шаблони тощо. Але це працюватиме лише з правильно налаштованими даними й інфраструктурою,
- Змінити роль Data Analyst таким чином, щоб більше часу йшло на бізнес‑аналіз, інсайти, взаємодію з іншими відділами, а не просто на генерацію звітів,
- Підтримувати співвідношення Data Analyst : Data Engineer ≈ 1:1 або принаймні таке, яке забезпечує можливість синергування.
@BigQuery
AnalyticsAtMeta/scaling-analytics-instagram-the-power-of-deterministic-sampling-8ee7332d77ae">Приклад оптимізації аналітичних рішень від Meta
Детерміністична вибірка — потужний інструмент для масштабованої аналітики: дозволяє обробляти менше даних заради часу та ресурсів, але зберігати релевантність аналітичних висновків.
Важливо мати чіткий дизайн вибірки, щоб забезпечити консистентність.
Завжди слід оцінювати, чи підходить вибірка для задачі: більшість дашбордів і аналітики може працювати із вибіркою, але для фінальних рішень чи офіційних експериментів — потрібні повні дані.
@BigQuery
Google випустила Trends API (Alpha) — новий спосіб отримати доступ до даних Google Trends програмно, а не вручну. Це перший випадок, коли інформація про пошукову поведінку користувачів офіційно доступна через API.
📊 API відкриває 5-річне вікно даних і дає змогу:
— робити порівняння між десятками запитів
— масштабувати часові діапазони інкрементально
— отримувати статистику по днях, тижнях, місяцях, роках і регіонах
— будувати більш складні запити, ніж дозволяє веб-інтерфейс
Це дуже потужний інструмент для аналітиків, журналістів, дослідників і всіх, хто раніше страждав від обмежень UI або скрейпінгу.
🧪 API поки в Alpha, але можна подати заявку на участь: https://bit.ly/3UM2gwv
via @WebAnalyst
Як за допомогою BigQueryML можна виявити фактори, які впливають на результати.
Contribution Analysis оцінює вплив окремих категоріальних змінних на зміну метрики. Автор наводить приклад аналізу змін у коефіцієнті конверсії між двома кварталами.
@BigQuery
UDF (User-defined functions) тепер можна писати і на Python.
@BigQuery
Ми в MacPaw шукаємо продуктового аналітика, який розуміється на трекінгу трафіку на iOS платформах, SKAdNetwork (AdAttributionKit), Meta, Apple Search Ads і AppsFlyer.
MacPaw - продуктова ІТ компанія, розробляє macOS/iOS-додатки, продукти якої встановлені на кожному 5-му макбуці світу.
Вакансія за посиланням:
👉 Product Analyst (iOS & Web Analytics)
@BigQuery
Google запрошує студентів на безкоштовні воркшопи для успішної IT-кар'єри
Google запускає серію безкоштовних онлайн-воркшопів з фокусом на хмарні технології, генеративний ШІ, аналіз даних і кібербезпеку.
Дати і теми воркшопів:
24 квітня, 17:00 – Панельна дискусія. Кар’єра з Google Cloud
1 травня, 17:00 – Куди рухаються технології AI, ML? Розвиток Cyber
8 травня, 17:00 – Що потрібно для успішного початку кар'єри?
Реєстрація відкрита за посиланням.
Долучайтеся до воркшопів наживо аби задати питання до експертів Google і лідерів української ІТ-індустрії. Автори найкращих запитань до спікерів та переможці тесту на платформі Kahoot отримають брендовані нагороди від Google Cloud.
How mobile apps secretly collect geolocation data without user consent. Oftentimes, even without developers knowledge.
Detailed a flowchart that includes many of the actors and data collecting so you can see how it's all connected.
@ProductAnalytics
50+ кейсів використання GenAI в маркетингу.
Знайшов цікаву статистику щодо реального використання GenAI в маркетингу: https://bit.ly/3D6wXHT
Дослідження 283 компаній показало:
- Контент - у топі. Генерація ідей (50,7%), написання текстів (43,9%), оптимізація (28,6%).
- Дані вирішують. AI використовують для управління знаннями (22,5%) і аналізу конкурентів (21,4%).
- Реклама буксує. Найкращий AI-кейс тільки на 28-му місці, маркетологи покладаються на агентства.
- Соцмережі та управління - вибірково. Контент роблять з AI, але автоматизація ком'юніті та найму не зайшла.
- Продажі - точково. Лід-скоринг і сегментація є, але повністю автоматизувати продажі поки не поспішають.
via @MarkeTech
Змоделював демографічну ситуацію України на 100 років вперед.
osiyuk/моделювання-демографії-україни-прогнози-на-майбутнє-та-цікаві-інсайти-в-даних-3de1195524a3">Описав процес моделювання та цікаві інсайти, а також збір даних і результати прогнозу.
Починаючи з вторгнення росії в Україну в 2014 році маємо постійну динаміку спадання народжуваності. Якщо народжуваність в Україні не почне збільшуватись, то через 80 років населення України буде менше 12 млн.
@BigQuery
pizzini.alessandro/the-sql-techniques-i-use-the-most-as-a-data-engineer-and-why-they-matter-06f1fcc56cf2">Корисні SQL техніки для перетворення, оптимізації та керування даними, і чому вони такі важливі для масштабованих і ефективних робочих процесів аналітичних рішень.
@BigQuery
Ідеї використання UDF-функцій в BigQuery
Підбірка за областю застосування:
- aleksandrosiyuk/bigquery-udf-for-ab-testing-47580858f153">аналіз А/В-тестів,
- робота з текстом та датами,
- робота з параметрами івентів з різними форматами в GA4,
- загальний каталог UDF-функцій.
@BigQuery
Бажаєте зменшити витрати на діджитал продукт і збільшити заробіток?
Продуктова аналітика — ваш ключ до розуміння поведінки користувача. Саме на її основі ви зможете більш ефективно управляти витратами та обирати правильні інструменти підвищення доходу саме вашого продукту.
За 1,5 місяці на практичному курсі з аналітики ІТ-продукту ви навчитесь:
👉🏻 оптимізувати витрати, сегментувавши юзерів;
👉🏻 виявляти, де «втікають» користувачі;
👉🏻 впливати на вартість так, щоб збільшити прибуток.
Розглянемо конкретні інструменти й метрики та навчимось застосовувати їх на ваших прикладах. Зможете відразу після воркшопів впровадити їх у власних реальних продуктах 😎 Щоб отримати досвід продактів з Microsoft, Uklon, United Tech, Reckitt, Shafa.ua, Prom, Panda.Doc — реєструйтесь на курс Product Analytics від IAMPM.
📆 Старт вже 13.11, тому не чекайте Black Friday та бронюйте знижку до 50% вже зараз з промокодом «BigQuery»: https://bit.ly/3AqvUB9
