5414
Аналітика в Google BigQuery, інсайти, приклади SQL-запитів. Автор: @osiyuk Product Analyst в MacPaw.com
Маємо відкриті вакансії в MacPaw, шукаємо:
1) Data Engineer, готового працювати зі збором та обробкою данних для аналітиків і підтримкою/створення інтеграцій, які полегшують роботу з даними.
Цікавий стек: Spark, Airflow, DBT, FastAPI, Datahub Project.
2) Lead Product Analyst for Setapp, досвідченого продуктового аналітика, готовим працювати над цікавими задачами.
3) Product Analyst, з досвідом роботи у WEB-аналітиці, готовим працювати над маркетинговими задачами.
MacPaw - продуктова ІТ компанія, розробляє macOS/iOS-додатки, продукти якої встановлені на кожному 5-му макбуці світу.
40+ аналітиків, багато різноманітних сервісних команд, які допомагають продуктовим аналітикам робити їх роботу краще. Можливість працювати віддалено.
@BigQuery
BigQuery WINDOW Functions | Advanced Techniques for Data Professionals
A complete guide for maximizing the potential of BigQuery window functions to manipulate and transform data.
@BigQuery
Version control in BigQuery: a quick and dirty way
Modern data warehouses allow us to have a big portion of the Transform part of ETL/ELT offloaded to the data warehouse model. This enables all data team members to build their transformations in SQL, and to have a dynamic model with no need to reload data explicitly or to implement migrations when something is being changed.
And yet, alexeylark/version-control-in-bigquery-a-quick-and-dirty-way-95714c062ca2">version control is missing…
@BigQuery
Що нового в BigQuery
Table Explorer - зручна нова функція для перегляду структури невідомих даних,
Gemini у Looker Studio може допомогти створювати обчислювані поля,
Нові поля в GA BigQuery export та інше.
@BigQuery
Ми в MacPaw шукаємо продуктового аналітика з досвідом у web-аналітиці та бажанням працювати над маркетинговими задачами.
MacPaw - продуктова ІТ компанія, розробляє macOS/iOS-додатки, продукти якої встановлені на кожному 5-му макбуці світу.
40+ аналітиків, багато різноманітних сервісних команд, які допомагають продуктовим аналітикам робити їх роботу краще. Можливість працювати віддалено.
Вакансія за посиланням:
👉 Product Analyst (Marketing).
Looker Studio розробив нативний коннектор для Excel, який незабаром стане доступний всім користувачам.
Детальніше: https://bit.ly/3ye9Dp6
via @WebAnalyst
Computing Minimum Sample Size for A/B Tests in Statsmodels: How and Why
A deep-dive into how and why Statsmodels uses numerical optimization instead of closed-form formulas.
@ABtesting
Вебінар за донат на тему "Визначаємо джерела трафіку на основі сирих даних GA4 в BigQuery" від Макса Гапчука.
деталі нижче
Ми в MacPaw шукаємо продуктових аналітиків.
MacPaw - продуктова ІТ компанія, розробляє macOS/iOS-додатки, продукти якої встановлені на кожному 5-му макбуці світу.
30+ аналітиків, багато різноманітних сервісних команд, які допомагають продуктовим аналітикам робити їх роботу краще. Можливість працювати віддалено.
👉 Product Analyst (Marketing),
👉 Product Analyst for Setapp.
Візуалізація терміну життя українських науковців ВУАН - української академії наук, яка була започаткована в 1918 році ще Скоропадським. Чітко можна побачити, як злочини радянської влади забали життя українських вчених у 1937 році. Автор: Olexii Ignatenko
Щоб таких злочинів більше не було, можна задонатити у фонд Повернись Живим або MacPaw Foundation.
@BigQuery
⚡ Зарплати сіньорів падають, а вакансій для розробників в цілому стає менше — повідомляє Djinni.
📈 Як зростати в IT у часи стагнації та залишити конкурентів далеко позаду?
Розповідають на безплатному вебінарі для IT-фахівців від Neoversity ⬇️
Поговорять про те, як:
◽ Айтівцю вийти на міжнародний ринок в 2024
◽ Швидше зростати в грошах та карʼєрі
◽ Працювати в дійсно цікавих проєктах
◽ Отримувати офери в кращих компаніях України, ЄС, США, Канади
Вхід лише по реєстрації. Бронюйте місце зараз 👇👇👇
https://i.goit.global/LyBMi
В Google BigQuery з'явилась можливість імпортувати дані з Facebook Ads, Oracle, Salesforce, Salesforce Marketing Cloud за допомогою нативних конекторів в рамках Data Transfer Service. Це просто та безкоштовно. Ось детальна інструкція для налаштування трансферу даних із Facebook Ads в BigQuery: https://bit.ly/49RVawb
@BigQuery
Ми в MacPaw шукаємо продуктового аналітика на маркетингові задачі. iOS та WEB аналітика. По інструментам: Looker Studio, DBT, GTM, SQL, BigQuery і т.д.
30+ аналітиків, багато різноманітних сервісних команд, які допомагають продуктовим аналітикам робити їх роботу краще. Можливість працювати віддалено.
MacPaw - продуктова ІТ компанія, розробляє macOS/iOS-додатки, продукти якої встановлені на кожному 5-му макбуці світу.
Деталі: https://macpaw.com/careers/middle-product-analyst-marketing
Building ELT using DBT, BigQuery and Looker
pooja9900111/building-elt-using-dbt-bigquery-and-looker-fb46baed18ee">Manual to migrate our data from Postgres database into data warehouse, integrate DBT with BigQuery and finally build dashboard with Google Looker Studio.
@BigQuery
Google продовжує навчальну програму "Розвивайте кар’єру з Google Cloud" – з фокусом на AI та Data!
🔗 Реєстрація на програму за посиланням!
Новий потік програми стартує 13 лютого та націлений на Junior та Middle розробників, IT-інженерів, студентів IT-спеціальностей і точних наук та всіх кому цікаві хмарні технології.
Учасники програми отримають:
✔️45 днів безкоштовного доступу до платформи Google Cloud Skills Boost;
✔️доступ до лекцій, воркшопів, карʼєрних консультацій та сесій запитань-відповідей від фахівців Google;
✔️практичний досвід та бейджі Google Cloud, якими можна підкріпити свій профіль LinkedIn;
✔️індивідуальні напрями навчання, зокрема з фокусом на AI та Data;
✔️цінні нагороди від Google;
✔️ваучери на сертифікаційний іспит Google Cloud.
В Looker Studio з'явились нативні Funnel charts. Як ними користуватись — описано в документації: https://bit.ly/4eKlxXa
via @WebAnalyst
Цікавитесь Machine Learning? Розумієте, що саме час «стрибати в потяг» та глибше працювати з AI?
🚆 Вступайте до EU магістратури Data Science & Analytics та опануйте напрям, за яким майбутнє.
Набір буде закрито 27 вересня.
⚡️Ще встигаєте приєднатись
Магістратура в Neoversity — це:
◽️Акредитований EU диплом, що визнано в 51 країні світу.
◽️Програма від практиків Data Science.
◽️Гнучка, технологічна освіта, що враховує вашу зайнятість.
◽️Фокус на практику та розробку проєктів у команді.
◽️Викладачі з досвідом в IT та зіркові лектори: СЕО, IT-інвестори тощо.
Це освіта для IT-фахівців, що хочуть зробити level up у карʼєрі, відкрити нові горизонти, працювати в ТОП проєктах та заробляти значно більше.
🔗Приєднуйтесь: https://i.goit.global/widUw
Google продовжує навчальну програму "Розвивайте кар’єру з Google Cloud"!
🔗 Реєстрація на програму за посиланням!
Новий потік програми стартує 16 вересня та націлений на розробників, IT-інженерів, світчерів та всіх кому цікаві хмарні технології. Під час програми учасники, які тільки починають свій карʼєрний шлях в IT, зможуть отримати персоналізовану підтримку від експертів по роботі із Google Cloud.
У межах індивідуальних консультацій до 100 учасників зможуть отримати відповіді на свої питання та практичні поради щодо початку кар’єри у сфері IT, а також дізнатися більше про роботу з хмарними технологіями.
Учасники програми також отримають:
✔️Безкоштовний 45-денний доступ до платформи Google Cloud Skills Boost для вдосконалення своїх навичок.
✔️Можливість отримати нагороди за здобуті бейджі навичок на платформі.
✔️Вебінари із фахівцями зі штучного інтелекту та Google Cloud, які ділитимуться своїм практичним досвідом роботи у хмарі.
✔️Безкоштовні ваучери на сертифікаційний іспит Google Cloud за 12+ бейджів навичок.
Найкращий спосіб отримати знання - навчатись у практиків, які знають своє діло і найголовніше, вміють передавати свої знання іншим.
Макс Гапчук саме такий практик, з багаторічним досвідом роботи з аналітикою, для таких компаній як: Фокстрот, Портмоне, Поїхали з нами, Агромат, Binotel, Instytutum, Reply, Star, Boosta та багато інших.
На своїх курсах він не просто дає вам відео для перегляду, а розповідає детально чому ми робимо саме так і чому це рішення є найбільш оптимальним.
Серед курсів хочу виділити BigQuery for Marketing - курс по роботі з маркетинговими даними в BigQuery де ви навчитесь працювати з "сирими" даними GA4, Google Ads, CRM та Call-Tracking - тобто зі всім, що може бути потрібно маркетинговому аналітику.
Ті ж, хто займаються продуктовою аналітикою зможуть навчитись краще розуміти схему даних GA4 та дізнатись про цікаві лайфхаки з побудови фанелів, юзер джорні та багатьох інших звітів на SQL.
В додаток ви ще й отримаєте шаблони SQL-запитів, які Макс навчить адаптувати під ваші задачі.
Ну і не потрібно забувати про телеграм-чат випускників де завжди можна обговорити ваші питання та способи вирішення задач.
Ознайомитись з програмою ».
І не забудьте про промокод OSIYUK_20 який дає 20% знижки.
А для тих, хто поки не готовий працювати з "сирими даними" рекомендую курс GA4 Basics. Налаштування конверсій в GA4, налаштування Ecommerce чи побудова кастомних репортів - після проходження курсу не буде викликати у вас ніяких складнощів.
Записатись >>
До кінця акції залишилось 4 дні.
Знижки діють за промокодом: OSIYUK_20
По всім запитанням можна писати напряму Максу @maksgapchuk
Досвід чи дані? Бісячі візуалізації. Streamlit, Looker Studio
Свіжий аналітичний подкаст від колег
@BigQuery
The relationship between ARRAY AGG and UNNEST
ARRAY AGG and UNNEST are doing the exact opposite of each other.
@BigQuery
⚠️ А я до вас з крутою новиною - планую вебінар
Як завжди, тільки м'ясо, без води
Думаю ні для кого не секрет, що звіт Traffic acquisition один з найпопулярніших в GA4. Але якщо хто пробував його побудувати на сирих даних експорту GA4 до Google BigQuery - то знає, що способів існує багато, а нюансів, які потрібно врахувати - ще більше.
Прийшла пора з цим всім розібратись.
Тема вебінару:
Визначаємо джерела трафіку на основі сирих даних GA4 в BigQuery
Про що поговоримо:
1. Джерела трафіку та інтерфейс GA4 – що з ним не так:
- 3 рівні атрибуції джерел (користувач, сесія, івент)
- 6 варіантів параметрів джерел (насправді більше)
- довідка та реальність - те, що написано в довідці не завжди відповідає тому, як це працює в інтерфейсі
2. Джерела трафіку та BigQuery – пишемо власну логіку
- де шукати інформацію про джерела в сирих даних
- шукаємо джерело сеансу - функція МАХ, найпростіше рішення, але чому його краще не використовувати
- джерела в об'єкті collected_traffic_source та зв'язка з івентом session_start - в чому тут нюанс
- як можливо, щоб сесія була без жодного перегляду сторінки - визначаємо перший івент page_view за сеанс
- основа основ для визначення джерел на рівні сеансу - зв'язка page_location та page_referrer
- визначаємо джерело сесії по моделі last non-direct з lookback window 30 днів
3. Бонус: рахуємо показники для джерел - кількість сесій, відвідувачів, конверсій, коєфіцієнт конверсії та дохід
4. Бонус 2: розширюємо аналіз даних - додаємо розбивку по девайсам та географічним параметрам
Минулий вебінар я проводив зі своїм студентом Roman Murtazin і він зайшов прекрасно. Тому продовжимо знайомство з моїми студентами. Цей веб проведу разом з іншим студентом, а точніше студенткою - Natalie Fedorenko
В додаток до всього Наташа ще й є частиною команди Analytics Tips
Коли це все пройде:
Четвер 27 червня 18:00 за Київським часом.
Як взяти участь:
завдяки минулому вебінару ми з вами зібрали 110 тисяч і всі гроші відправили на потреби ЗСУ. Хочеться цей вебінар також провести в такому форматі.
Вартість квитка 400 грн (так, смішна ціна для такого вебінару), але так як всі кошти будуть відправлені на збір для ЗСУ в тебе є можливість змінити суму платежу. Будь-яка сума менше ніж 400 грн буде порахована як донат, без доступу до вебу. Будь-яка оплата на 400 грн і більше - дає тобі право відвідати веб і отримати його запис.
Так як спочатку я анонсував вебінар в фб - 38 місць вже розкупили. Не упустіть своє)
Оплатити можна по лінку
Google запрошує на Kaggle-змагання з машинного навчання
🔗 Реєстрація на змагання за посиланням!
Kaggle-змагання від Google націлене на людей, що цікавляться машинним навчанням (ML - machine learning) та надає можливість попрактикувати свої навички на реальних або наближених до реальних задачах. Змагання стартує 17 червня і триватиме два тижні.
Учасники змагання отримають:
✔️практичні навички машинного навчання;
✔️доповнення портфоліо;
✔️зворотній звʼязок від експертів;
✔️знайомство з іншими фахівцями;
✔️цінні нагороди для перших 50 учасників, що продемонструють найкращий результат у змаганні.
Deduplication in BigQuery Tables: A Comparative Study of 7 Approaches
Analyzing and comparing 7 ways of deduplicating rows in a BigQuery table.
@BigQuery
Unit testing with dbt
Unit tests allow you to validate your SQL modeling logic on a small set of static inputs before you materialize your full model in production. Unit tests enable test-driven development, benefiting developer efficiency and code reliability.
@BigQuery
До речі, дуже зручна штука, можливість створювати конверсії у google ads з таблиці google bigquery
https://support.google.com/google-ads/answer/7012522
Цікавий SQL tutorial для data scientists. Крок за кроком від SELECT 1 до віконних функцій, роботи з ORM і Jupyter Notebooks: https://gvwilson.github.io/sql-tutorial/
via @WebAnalyst
Нарешті хтось знайшов спосіб реалізувати в Looker Studio інтерактивне порівняння даних для кастомних діапазонів дат. Правда поки що це можна реалізувати на Google BigQuery джерелах даних: https://bit.ly/49mIai9
via @WebAnalyst
Олгяд доповідей з Superweek від Rick Dronkers з посиланнями на презентації і livestream з тайм-кодами.
@BigQuery
З'явилось нове рішення для роботи з даними витрат на Google Cloud - FOCUS BigQuery view. Раніше для цього використовували експорт Cloud Billing data to BigQuery. Нове рішення дозволить аналізувати своі витрати на Google Cloud разом з даними інших постачальників послуг. Можна заповнити форму, щоб дізнатись більше.
+ ще кілька порад як оптимізувати витрати на BigQuery.
@BigQuery
