x67

Курсы все разные, надо смотреть под себя, чтобы было понятно и интересно.

Не буду советовать курсы, опишу лишь технологии в порядке значимости, а также BI инструменты, с которых стоит начать работу.
1 и самое важное - SQL. Без него никуда. Конкретных СУБД со своими диалектами много, но начинать лучше с какой-нибудь уже взрослой, имеющей развитой диалект и хорошую совместимость со стандартом SQL, например postgresql. Но если на работе уже используется какая-либо БД, она и будет ответом. В аналитике более популярны другие БД типа Clickhouse, но они ограничены с точки зрения возможностей языка и это лучше понимать, чем не понимать. При больших объемах данных естественно работать придется с заточенными под аналитику субд
2 и не менее важное - статистика. Как минимум надо понимать что есть А/Б тестирование, как его проводить, как правильно выдвигать гипотезы и проверять их. Значимость
3 - то, без чего можно обойтись, но то, что все равно придется учить, если не хочется уметь больше и продвигаться дальше - python (+pandas +jupyter и мб некоторые другие библиотеки и фреймворки)
4 - то, что не является чем-то таким сложным, как питон или матстат, но понадобится в работе - Bi платформы. Мейнстримом являются tableau, power bi и qlik. Tableau - наиболее универсальный вариант с хорошими тарифами и возможностью полноценно изучать инструмент бесплатно. С него и советую начать. Power bi - близкий конкурент от майкрософт (что немного накладывает ограничения на стек технологий, но в целом все ок). C qlik не работал, но по ощущениям - очень старая платформа, используемая не самыми "айтишными" и гибкими с точки зрения технологий компаниями. Тоже очень мощная, но она скорее аутсайдер.
Также внимания заслуживают опенсорсные (и бесплатные) Apache superset, metabase и redash. Если в компании данных не очень много и они не слишком сложные, могу посоветовать начать внедрение BI с metabase - удобная система, которая активно развивается. При грамотно спроектированной БД позволяет многие вещи смотреть без SQL вообще, а так же хорошо прокачать SQL на более сложных задачах. Из минусов - не очень большое число визуализаций (впрочем все самое важное есть) и не очень понятная система привилегий и прав доступа. Впрочем уже очень хорошо, что в опен-сорсной БИ есть столь развитая система прав доступа. Redash похож на мету. Суперсет в перспективе их переплюнет, но зачем он нужен, если нельзя построить обычный график, на котором на оси Х нет ничего кроме дат.. впрочем мб эту проблему уже доделали
Еще есть Google Data Studio, который имеет отличную интеграцию с сервисами гугла, но показался сыроватым, впрочем это продукт гугла и это знак качества

Добавь к запросу headers - их лучше скопировать из браузера.
Также в хедерах частенько нужна информация о размере data - ее подставляй динамически при необходимости

в браузере зайди в консоль разработчика раздел "сеть"
нажми на кнопку для подгрузки новой инфы на сайте
В консольке появится новый запрос - с помощью этого запроса страничка получает данные, которые и выводит пользователю. Тебе нужно сделать точно такой же запрос но со своими параметрами в питоне - для этого удобнее всего использовать библиотеку requests
Обрати внимание на урл запроса, тип (get, post, put) и хедеры запроса - их лучше скопировать из браузера

Разность потенциалов и проводимость.
Представьте огромный металлический кубик размером с планету. Где то внутри в одной точке вдруг взрывается тысяча нейтрино, образующих электроны. Потенциал этого места изменится и ток одинаково потечет туда со всех сторон, а точнее электроны начнут разлетаться оттуда во все стороны. Если вдруг там будет пузырик из диэлектрика, то внутрь него сможет попасть только малая часть электронов, т.к. провожимость будет мала. Но все равно если их будет много, хотя бы один электрон попадет туда и через "диэлектрик" потечет малюсенький ток.
Это очень упрощенно, так как не только электроны являются носителями заряда

Для двух проводников можно провести аналогию с водой - возьмите губку и проделайте 2 дырки, подайте воду - большая часть воды пойдет через дырки, но и внутриигубки вода тоже будет. Вот 2 провода - 2 трубы, а все вокруг - очень плотная губка для электронов. И на каждом малюсеньком отрезке направление и сила с которой движется электрон будет определяться разностью потенциалов. Видит он, что рядом пусто, а рядом с ним еще 10 электрошек, вот он и проскакивает в пустое место. И еще 5 электрошек с ним. Дальше видит, что еще место есть и опять туда.
Это если очень упрощенно.

print(Some_class.health)

При присвоении объекту a значения аттрибута, теряется связь с начальным значением и через объект a уже никак не получить, но зато еще можно через класс Some_class. Тут, правда, есть нюанс...
Пы.сы при объявлении статической переменной в классе, не нужно писать self
Self нужен внутри методов и является ссылкой на объект, чтобы можно было через эту ссылку взаимодействовать с ним внутри функции