Цель заброшена
Автор не отписывался в цели 8 лет 4 месяца 11 дней
Я повысил квалификацию на работе по двум используемым инструментам: SQL, Python
В рамках работы приходится делать выгрузки из базы данных на SQL, аналитику в Python. Продвинутое знание SQL поможет мне избегать ошибок, делать выгрузки быстро и качественно. Python поможет делать аналитику быстро и качественно, автоматизировать процессы и рутинные операции. Тем самым я буду справляться с этим быстрее и тратить оставшееся время эффективно - на выполнение других задач, свое развитие. Таким образом я смогу продуктивно проводить день и рано уходить с работы, сохраняя время для других целей и на девушку.
Критерий завершения
Получен сертификат "Basic knowledge" на SQL-ex.ru; прочитаны и выполнены все примеры из книги по Excel; прочитаны и выполнены все примеры из книги по Python.
Личные ресурсы
Время - 1 час в день ежедневно. Упомянутые книги и ссылки. Кружок Kaggle на работе + ребята с работы. Курс по Python на работе и преподаватели оттуда. Курс по SQL на работе, преподы и материалы оттуда. Компьютер на работе, компьютер дома.
Экологичность цели
В рамках работы приходится делать выгрузки из базы данных на SQL, аналитику в Excel, в ближайшее время появится Python. Продвинутое знание SQL поможет мне избегать ошибок, делать выгрузки быстро и качественно. Excel и Python помогут делать аналитику быстро и качественно, автоматизировать процессы и рутинные операции. Тем самым я буду справляться с этим быстрее и тратить оставшееся время эффективно - на выполнение других задач, свое развитие. Таким образом я смогу продуктивно проводить день и рано уходить с работы, сохраняя время для других целей и на девушку.
-
Пройти 63 упражнения по SQL-ex.ru
-
1
-
2
-
3
-
4
-
5
-
6
-
7
-
8
-
9
-
10
-
11
-
12
-
13
-
14
-
15
-
16
-
17
-
18
-
19
-
20
-
21
-
22
-
23
-
24
-
25
-
26
-
27
-
28
-
29
-
30
-
31
-
32
-
33
-
34
-
35
-
36
-
37
-
38
-
39
-
40
-
41
-
42
-
43
-
44
-
45
-
46
-
47
-
48
-
49
-
50
-
51
-
52
-
53
-
54
-
55
-
56
-
57
-
58
-
59
-
60
-
61
-
62
-
63
-
DML 1
-
DML 2
-
DML 3
-
DML 4
-
DML 5
-
DML 6
-
DML 7
-
DML 8
-
DML 9
-
DML 10
-
DML 11
-
DML 12
-
DML 13
-
DML 14
-
DML 15
-
DML 16
-
DML 17
-
DML 18
-
DML 19
-
DML 20
-
-
Пройти полностью книгу "McKinney W. - Python for Data Analysis - 2012" и выполнить все упражнения
-
Appendix. Python Language Essentials
-
Preface
-
Chapter 1. Preliminaries
-
Chapter 2. Introductory Examples
-
Chapter 3. IPython: An Interactive Computing and Development Environment
-
Chapter 4. NumPy Basics: Arrays and Vectorized Computation
-
Chapter 5. Getting Started with pandas
-
Chapter 6. Data Loading, Storage, and File Formats
-
Chapter 7. Data Wrangling: Clean, Transform, Merge, Reshape
-
Chapter 8. Plotting and Visualization
-
Chapter 9. Data Aggregation and Group Operations
-
Chapter 10. Time Series
-
Chapter 11. Financial and Economic Data Applications
-
Chapter 12. Advanced NumPy
-
Не пропустите новые записи!
Подпишитесь на цель и следите за ее достижением
