ШМЯ 2023 - Вводная про продуктовую аналитику

[@Рутбой]

4:56 -- Начало и знакомство 6:39 -- Что есть аналитика? 12:40 -- Что есть аналитика -- ответ 15:30 -- Аналитика как процесс 18:48 -- Какие данные нам нужны? 21:05 -- Сбор первычных данных 22:27 -- Виды первычных данных 28:20 -- Этапы обработки данных 36:12 -- Предобработка (рекомендация: Python и анализ данных) 41:29 -- Что делать, если данные не точны? 42:50 -- Разведочный анализ данных (рекомендация: Анализ результатов наблюдений, Дж. Тьюки) 45:10 -- Моделирование 49:40 -- Конкретный пример 1:04:48 -- Не то считал. Как быть? 1:13:20 -- О продуктовых метриках (рекомендация: Lean analytics, Alistair Croll) 1:14:38 -- Вероятность и статистика (рекомендация: Практическая статистика для специалистов. Data Science, Питер Брюс) 1:20:38 -- Визуализация данных (рекомендация: Данные: визуализируй, расскажи, используй, Коул Нафлик) 1:23:04 -- Виды аналитики по глубине воздействия на продукт 1:28:26 -- Аналитик как часть команды (зоны отвественности) 1:33:34 -- Харды аналитика (то, чему можно научиться) 1:38:45 -- Софты аналитика (особенности личности) 1:45:23 -- В чем ценность аналитика?

[@Рутбой]

Начало обрезали редактором Ютуба и таймкоды потеряли свою актуальность

[@user-asa2007]

Очень крутая лекция, спасибо !

[@keyboardrunner]

Спасибо лектору!

[@ИльяНартов-к3ц]

Очень круто Прекрасная подача и структура материала

[@VIZ1poir]

Огненный лектор! Спасибо)

[@nikolaychubar7549]

Поддерживаю про список материалов. В описании или в бот.

[@ИльяНартов-к3ц]

Прям самое то для старта!

[@tmaybell]

Топовый лектор, приятно слушать)

[@alexeytomashevskiy7044]

А можно список литературы выложить в описании к видео?

[@PetrhSSRB]

Литература NDA))

[@svyat_p]

Забавно было наблюдать, что камера, снимающая близкий ракурс, постоянно фокусировалась на маке, а лектор постоянно сидел в расфокусе...

[@Виктор-ч1ц3з]

хотелось бы, чтобы лектор был громче