20+ полезных материалов для аналитиков: книги, видео, курсы, чаты
Контент, который будет интересен как начинающим, так и уже прокаченным специалистам
Книги
1.
Карл Андерсон: Аналитическая культура. От сбора данных до
бизнес-результатов.
Подробное пошаговое руководство по
внедрению Data-driven-культуры в вашей компании — от сбора данных и наглядных
отчетов до анализа и обоснованных решений. Читать от корки до корки.
2. Михаил Лагутин: Наглядная математическая статистика. Основы теории вероятностей и математической статистики излагаются в форме примеров и задач с решениями — для общего развития.
3. Кельберт, Сухов: Вероятность и статистика в примерах и задачах.
4. Авинаш Кошик: Веб-аналитика 2.0 на практике. В этой книге лидер в области веб-аналитики Авинаш Кошик представляет платформу веб-аналитики следующего поколения, которая существенно расширяет интеллектуальные возможности организаций и способствует более быстрому их росту — библия для аналитиков.
Курсы
5. Курсы по Python и SQL.
6. Задачник для оттачивания мастерства работы с
R и Python.
7. Курс от ODS по Data Science
на
Хабре.
8. Лучший курс по Machine learning на
Coursera.
Видео
9. Доклад Андрей Осадчук. «Adobe Analytics и Experience
Cloud глазами аналитика».
10. Алексей Селезнев. «Воркшоп Практика использования R в маркетинге».
Как маркетологу избавиться от рутины и наконец-то заняться маркетингом.
11. Дмитрий Аношин, Amazon.com — «Создание систем аналитики BI/DWH».
12. Роман Цветков. Практический воркшоп: настраиваем руками
сквозную аналитику с call-tracking и CRM
13. Владимир Мюге. Talend Open Studio for Data Integration
на службе у аналитиков.
14. Алексей Чернобровов. Скоринг пользователей для интернет-магазина. Доклад рассказывает о способе улучшения бизнес-показателей интернет-магазина (конверсия, выручка, маржа) за счет оценки (скоринга) пользователей.
Статьи
15. 10 простых
правил визуализации.
16. Руководство по развертыванию моделей машинного обучения в
рабочей среде в качестве API с помощью Flask.
17. Краткое практическое руководство для новичков —
путеводитель по основным параметрам алгоритма
«Случайный лес» (Random Forest).
Профильные каналы и сообщества для аналитиков
18. Канал WebAnalytics. Автор канала Дмитрий Осиюк, MarTech Analyst в
ЛУН — онлайн-сервисе по поиску недвижимости. В своем канале собирает информацию
по веб-аналитике и анализу данных в маркетинге.
19. Marketing & Maths.
20. Telegram-канал «Интернет-аналитика». Исследования интернет-рынков,
аналитика и интересные цифры об интернете и потреблении.
21. Open Data
Science — открытое сообщество датасайентистов.
Вакансии для аналитиков
22.
https://t.me/analysts_hunter,
23.
https://t.me/foranalysts.
Бонус
Большая конференция по маркетинговой аналитике «Матемаркетинг-2019», которая пройдет 14-15 ноября в Москве. Среди спикеров — представители крупных российских и зарубежных компаний: Avito, «Яндекс», Amplitude, Flo, Bookmate, Smart Analytics, MIRO, Scentbird, Improvado и других.
Узнать программу и купить билеты можно на официальном сайте: https://matemarketing.ru