Поговорим про аналитиков инхаус и в сервисных компаниях, «промышленных» аналитиков на больших проектах с Data Science и о том, почему мы отказались от аналитика данных. Онлайн-трансляция тоже будет, ссылку пришлём на почту. Будет полезно джунам и мидлам, регистрируйся на сайте.ДокладыУзнаем, как взаимодействовать аналитикам, почему важно учитывать особенности документации, а самое главное — какие именно. Рассмотрим кейсы и разберём ошибки, а ещё пройдёмся по особенностям коммуникации и зонам ответственности.Поговорим про обязанности аналитика, а также про хард и софт скиллы и инструменты, которые помогают эти обязанности выполнять. Узнаем, почему командировки — это важная и интересная часть проектов Data Science и работы аналитика. Погрузимся в особенности клиентов и пользователей — суровых заводских работников — и в их отношение к ИТ-специалистам.Расскажем, в чём отличие бизнес- и дата-аналитика, какие задачи по анализу данных берёт на себя BA и почему. На примере реального проекта рассмотрим процесс и ценность, которую мы видим в том, чтобы BA выполнял задачи по анализу данных.Тайминг19:00–19:30 — Инхаус-аналитики VS аналитики в сервисных компаниях: что учесть, чтобы всем было хорошо19:30–20:00 — Аналитик на проектах Data Science в промышленности: что особенного в скиллах и клиентах20:00–20:30 — Как использовать анализ данных на проектах Data-Science и почему мы отказались от дата-аналитиковПовторимВстречаемся в среду, 17 апреля, в 19:00. Офлайн — в московском Робохранилище, онлайн — везде. Регистрация на митап — на сайте.Чтобы ничего не пропустить, следи за развитием цифры вместе с нами:red_mad_newsDesign Jamred_mad_devred_mad_productLinkedInVKДа пребудет с тобой сила роботов! 🤖#red_mad_robot #businessanalyst #businessanalytics #бизнесаналитика #datascience