Бытует мнение, что роль руководителя при внедрении Data Culture — обеспечить компанию инструментами аналитики 📊
Но это лишь часть правды.
В нашей новой статье мы разобрали, какие ещё навыки нужны руководителю для успешного внедрения Data Driven подхода в бизнес и как он должен влиять на этот процесс на разных его этапах.
📥📥📥
Многие управленцы совершают ошибку, полагая, что достаточно мотивировать сотрудников и дать им необходимые инструменты (например, системы аналитики, инструменты визуализации данных и базы данных). На самом деле, главная роль лидера заключается в том, чтобы на своем примере показывать, как именно нужно использовать данные. Например, руководитель, анализируя KPI и данные о продуктивности сотрудников, принимает решения для улучшения рабочих процессов и повышения производительности.
Личное участие руководителя критически важно по нескольким причинам... Читать далее
P.S. Подписывайтесь на тг-канал Modus и узнавайте об интересных статьях первыми!
Знание DWH и dbt – это must have для уровня middle/senior-аналитика и инженера как на российском, так и на международном рынке.
Хотите освоить эти инструменты?
Попробуйте симулятор Data Warehouse Analytics Engineer на базе dbt для инженеров и аналитиков данных.
Уникальный формат обучения:
⚡️ максимум прикладных практических навыков
⚡️ браузерная IDE для запуска проектов dbt
⚡️ геймифицированные задания с подробным описанием и подсказками
⚡️ экспресс-квизы для быстрого запоминания
Вас ждут более 100 задач из разных бизнес-сфер, которые вы возьмете в портфолио, например:
✅ Статистика поездок на самокатах - вы сможете выстроить аналитический пайплайн из таблиц и представлений, который выдает общую и дневную статистику поездок с учетом данных пользователей, и покрыть его тестами качества данных и документацией
✅ Аналитика ивентов приложения - вы разработаете SQL-пайплайн, который будет инкрементально очищать и обрабатывать таблицу событий из мобильного приложения, обогащать ее данными поездок и пользователей и в конечном итоге представлять продуктовые метрики
✅ Анализ финансовых данных - поможете финансовым аналитикам обработать данные в Excel с помощью SQL, dbt и аналитической in-memory базы данных DuckDB, не передавая данные в сеть
✅ Создание аналитической платформы - выступите в роли инженера аналитики и развернёте аналитические dbt-пайплайны с планировщиком, мониторингом и централизованным git-репозиторием для всей команды аналитиков
Первые 4 задачи доступны в демо-доступе бесплатно.
➡️Получить демо-доступ сейчас
Реклама. ООО "Инженеркатех" ИНН 9715483673
Можете часами говорить про аналитику?
Вдохновляйте наших студентов!
Яндекс Практикум в поисках автора, который поможет нам создать курс по продуктовой аналитике.
Что делает автор курса?
Разрабатывает уроки, тесты, чек-листы, а если шире, то его задача так упаковать свой опыт, чтобы заинтересовать, объяснять и мотивировать.
Если вы обладаете опытом работы в этой области и умеете объяснять сложные вещи простым языком, то эта позиция для вас.
➡️ Откликнуться
Как готовить данные для анализа с помощью ETL?
Чтобы освоить основы инжиниринга данных регистрируйтесь на бесплатный вебинар от Simulative 💬
Спикер Даниил Джепаров, lead analytics engineer в Сравни.ру, расскажет о том, как извлекать данные из разных источников, а затем преобразовывать и загружать их в хранилище.
Вы узнаете:
🟡 Что такое ETL и как он работает
🟡 Какие есть различия между пакетной и потоковой обработкой
🟡 Какие виды документации используют в дата-проектах
🟡 Как оценивать и поддерживать высокое качество данных
🟡 Как мониторить ETL-процессы
В конце вебинара вас ждет бонус от спикера — дорожная карта для аналитиков и инженеров с планом развития на middle-позицию 🎁
Встречаемся 4 декабря в 19:00 по мск. Успейте присоединиться по ссылке.
Бесплатный онлайн-вебинар от karpov courses — «A/B тестирование на практике с Анатолием Карповым».
Все мы знаем, что цена ошибки в бизнесе — не только тысячи нервных клеток. Часть из них точно можно избежать, применяя в процессах А/B-тесты. Поэтому специалисты в этой области ценятся на рынке, а их зарплаты непрестанно растут.
Если вы хотите углубиться в эту тему с нуля или апгрейднуть свои скиллы — пятого декабря присоединяйтесь к бесплатному онлайн-вебинару «A/B тестирование на практике с Анатолием Карповым», с CEO karpov courses и ex ведущим аналитиком VK.
Сплитование трафика, контроль ошибок, работа с необычными распределениями, проведение А/А-тестов, это лишь малая часть задач, с которыми работают аналитики.
На эфире вам расскажут из чего складывается А/B-тест на практике и что необходимо знать аналитику для грамотного проведения тестов.
Присоединяйтесь к бесплатному онлайн-вебинару: https://clc.to/erid_LjN8K12t8
Реклама. ООО "КАРПОВ КУРСЫ". ИНН 7811764627.
Неделя IT-донора: масштабируем добро
С 2 по 7 декабря пройдёт девятая акция IT-донор. Это социальный проект Artsofte. Его цель — создать донорское сообщество из специалистов IT-отрасли, которые готовы сдавать кровь. Идея сплотила комьюнити: проект стал федеральной акцией, привлёк более 650 IT-компаний и 40 Министерств.
В прошлую акцию:
❤️ Зарегистрировалось более 2600 добровольцев из 200 городов России;
❤️ Сдали почти 500 литров крови, которые помогли спасти жизни людей со всей России.
И это не предел — ведь скоро стартует декабрьская акция IT-донор.
Как участвовать в акции?
1. Регистрируйтесь через чат-бот IT-донора до 7 декабря включительно;
2. Приходите с 2 по 7 декабря сдавать кровь на станцию переливания в вашем городе. Найти ближайшую к вам станцию можно здесь.
Подробнее о неделе добра и о правилах участия в акции можно прочесть на сайте проекта.
А если у вас ещё остались вопросы, задавайте их в чате сообщества доноров из IT.
🌐 Хотите вывести свои скиллы в аналитике данных на новый уровень?
На открытом уроке разберем оконные функции, их синтаксис и практическое применение для сложных аналитических задач.
Спикер Андрей Поляков — старший разработчик сервисов платежных систем в Unlimint.
Вы узнаете, как использовать PostgreSQL для ранжирования, суммирования и создания отчетов. Эти навыки ценят компании-лидеры!
➡️ Урок пройдет 27 ноября в 20:00 мск. Регистрируйтесь сейчас — участники получат скидку на большое обучение «Data Warehouse Analyst»: https://clck.ru/3EpsWZ
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
Что инженер данных должен уметь в Kubernetes?
➡️ Запускать Apache Spark
➡️ Деплоить распределенные файловые системы и базы данных
➡️ Разворачивать сервинг ML-моделей на KServe, Seldon Core, Bento+Yatai
9 декабря учебный центр Слёрм запускает новый поток курса «Kubernetes для разработчиков». Внутри — глубокий разбор куба с точки зрения приложения.
В программе:
🔸 Внутреннее устройство куба
🔸 Управление сервисами
🔸 Работа с кластером и управление кластером
ОБНОВИЛИ ПРАКТИКУ в августе 2024 года
🔸7 недель обучения
🔸7 встреч со спикерами
🔸76 часов практики и работы со стендами
🔸Итоговая сертификация
🎁 Видеокурс по основам Docker в подарок
Старт потока: 9 декабря
Изучить программу курса и занять место ➡️ по ссылке
Реклама ООО «Слёрм» ИНН 3652901451
Кому в корпоративном мире нужна BI-аналитика?
⤵️ Приглашаем вас на открытый вебинар 21 ноября в 20:00 мск, где вы узнаете, как аналитика помогает бизнесу принимать взвешенные решения и кто нуждается в этих данных для успеха компании.
Сегодня BI-аналитика — один из ключевых факторов успеха в бизнесе. На вебинаре мы обсудим, кому и зачем она нужна, какие задачи она решает и как ее внедрение помогает компаниям на практике.
✔️ В программе вебинара — полезные примеры использования аналитики на реальных кейсах: от IT до ритейла.
✔️ Узнайте, как BI помогает формировать Data Driven подходы и в чем ее польза для ваших проектов.
Особенно полезно для аналитиков данных и специалистов, которые хотят внедрить аналитику в проекты.
🔗 Регистрируйтесь прямо сейчас и получите скидку на курс «BI-аналитика»: https://clck.ru/3EhJMb
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
Станьте дата-инженером и получите первый оффер уже через 5 месяцев, обучаясь на реальных задачах бизнеса
Основная проблема обучений — оторванность от задач реального бизнеса. На курсе учили складывать 2+2, а на работе — сразу отправляют считать интегралы.
Курс-симулятор от Simulative построен так, что вы сразу погружаетесь в настоящую работу. Например, вы будете:
🟣проводить RFM-анализ клиентской базы
🟣формировать продуктовые рекомендации для клиентов
🟣настраивать ETL о пользователях соцсетей
... и решать другие задачи реального бизнеса
Обучение охватывает весь стек, который нужен специалисту: SQL, Python, Metabase, Linux, Docker, Airflow, Clickhouse, Hadoop и Spark. А также готовит к любому собеседованию: в курс включены тестовые задания, пробные интервью и многое другое.
С трудоустройством помогут. А на VIP-тарифе преподаватели и HR спроектируют вам персональный трек обучения и за руку доведут до оффера: часть стоимости курса вы оплачиваете только когда найдете работу.
Первый поток стартует 15 ноября. Успейте залететь на курс со скидкой 27% в честь Черной пятницы 🛍
🔗 Оставляйте заявку на сайте Simulative.
👍dbt - это один из ключевых инструментов современной аналитики и modern data stack.
Изучите один из самых востребованных инструментов аналитики, решая сложные практические задачи в нашем тренажере, научитесь DataOps практикам, постройте хранилище данных на базе dbt, подготовьте и проанализируйте данные
В тренажере вы освоите:
1. Типы хранилищ данных DWH и их построение
2. Подготовку и тестирование данных, Data Quality
3. Построение ELT-pipelines
4. Моделирование данных на базе dbt и PostgreSQL
5. Принципы работы с СУБД на базе Postgres
6. Продвинутую аналитику и визуализацию данных
7. Современные DataOps-практики, оптимизацию производительности и многое другое
Разработаете свои pet-проекты:
🔥 Статистика поездок на самокатах: Построите аналитический пайплайн для общей и дневной статистики поездок, включая тесты качества данных и документацию.
🔥 Аналитика ивентов приложения: Создадите SQL-пайплайн для обработки событий мобильного приложения, обогащённый данными поездок и пользователей, с внедрением контрактов данных и продуктовыми метриками.
🔥 Создание аналитической платформы: Развернете dbt-пайплайны с планировщиком, мониторингом и централизованным git-репозиторием, внедрить проверку качества данных и веб-портал с каталогом данных и документацией.
Сейчас открыт демо-доступ к первым четырем практическим урокам для всех желающих.
➡️ Регистрация на демо-доступ
Реклама. ООО "Инженеркатех" ИНН 9715483673
Скучные задачи, большие карьеры
Часто вижу в профессиональных сообществах, особенно в телеграм-каналах, утверждение о том, что путь к тому, чтобы стать руководителем, подобен прямой линии. Дескать, достаточно просто решать всё более сложные аналитические задачки, делать их лучше и показывать хороший перформанс — и вот ты уже head of analytics, преодолев путь с джуна за каких-то три года. Такие истории вызывают у меня непроизвольное дергание глаза, и на это есть две весомые причины
Во-первых, такой подход ставит развитие до управленческой позиции как некоторую путеводную звезду развития карьеры. В действительности профессиональный путь — вещь более многогранная: кто-то находит удовольствие в глубоком погружении в данные, кто-то кайфует от сложных технических задач, а кому-то действительно интересно выстраивать процессы и развивать людей
Во-вторых, за кадром остаётся важный аспект, о котором руководители в своих рассказах склонны умалчивать: рост в руководителя чаще всего обусловлен не показателями работы, а потому что человек делал те задачи, которые мало кто любит делать. Никто не начинает свой путь руководителя с того, что пошёл на курсы лидерства и бац — теперь ты уже тимлид. Тимлиды вырастают на тех задачах, от которых большинство команды старательно отворачиваются
Простой пример: сколько людей в команде задумывается о том, как лучше организовать daily? Эта задача предельно тупейшая и, казалось бы, банальная, она скучная для большинства аналитиков, которые любят сложные задачи с данными. Однако именно решение таких тривиальных задач становится краеугольным камнем эффективной организации работы в команде
В этот же ряд встают написание документации к проектам, стандартизация процессов, разбор технического долга, налаживание коммуникаций между командами. Все эти задачи не приносят быстрых побед, они очень редко получают публичное признание, и уж точно они не становятся темами вдохновляющих постов в телеграм-каналах или выступлений на конференциях. Но именно на этих задачах оттачиваются управленческие навыки
Потому что руководитель — это не тот, кто лучше всех работает. Руководитель — это тот, кто берет на себя ответственность за решение системных проблем, которые другие склонны игнорировать в силу того, что они просто «любят работать». Когда вы пишете документацию, вы учитесь структурировать знания и делать их доступными для других. Когда занимаетесь стандартизацией процессов — развиваете своё системное мышление. Разбирая техдолг и дергая по его поводу коллег — тренируетесь принимать сложные решения и умение расставлять приоритеты. А выстраивая коммуникации между командами — осваиваете саму суть управления, создавая пространство для более слаженного решения задач
Примечательно, что зачастую сами организации не осознают этой закономерности. Они ищут на позиции руководителей каких-то гениев аналитики или Data Science. Я не умаляю значимость hard skills, но хочу заметить: чаще всего хороший руководитель обнаруживается среди тех, кто взял на себя смелость решить неприглядные организационные проблемы. Именно на такого человека рядовой сотрудник может положиться. Например, джуну для решения сложных задач необходим опытный наставник, но для эффективной организации работы в контексте общих целей нужен руководитель. Он как бы забирает на себя часть операционной и коммуникационной обвязки работы сотрудника
Так что пока кто-то ходит на лидерские курсы и прокачивает свои софт-скиллы, есть люди, которые просто берут и делают то, что другие считают скучным и даже неприятным
Эта история не о том, что не надо развивать soft-skills, если вы присматриваетесь к руководящим позициям. И аналогично про hard-skills: наоборот, вдумчивые и глубоко-разбирающиеся в теме руководители очень ценны. И я не призываю вас хвататься за любую непопулярную задачу в надежде, что это сделает вас руководителем. Мои размышления скорее о том, что настоящий карьерный рост часто начинается там, где его меньше всего ищут
Быстрый путь в Т-Банк для системных аналитиков
9 и 10 ноября пройдет Weekend Offer для специалистов уровней middle и senior. Можно пройти все этапы собеседования за выходные, и если все понравится — оффер ваш.
Что вас ждет в команде Т-Банка:
— Выстроенные процессы и понятная зона ответственности.
— Быстрые согласования и простое взаимодействие с командами.
— Комьюнити более 1 000 системных аналитиков.
— Конференции и митапы, обучающие курсы и программа менторства.
Узнайте больше и оставьте заявку до 6 ноября
Теория и практика: A/B-тестирование для успешной аналитики ⭐
Бесплатный вебинар 6 ноябпя в 19:00 мск
Аналитик данных помогает бизнесу не ошибаться при принятии важных решений. А А/В-тесты - один из must-have инструментов, которые в этом помогают.
Если вы хотите разобраться в основах проведения экспериментов и научиться правильно проводить А/В-тесты, ждём вас на бесплатном вебинаре.
На реальных кейсах узнаем:
— Что такое A/B-тестирование
— Как выбрать гипотезу для тестирования
— Как определить метрики успешности
— Когда тест можно считать завершенным
и др.
🚶 Переходите и регистрируйтесь на бесплатный вебинар.
Богатые и нищие словом
(Перевод эссе Пола Грэма «Writes and Write-Nots». Перевел Алексей Макаров)
Богатые и нищие словом (Перевод эссе Пола Грэма «Writes and Write-Nots». Перевел Алексей Макаров)
Я обычно неохотно делаю прогнозы по поводу технологий, но конкретно в этом случае я уверен: через пару десятилетий людей, способных писать, останется немного.
Одно из самых странных открытий, которое делает человек, когда становится писателем, — это осознание того, насколько многим людям сложно выражать свои мысли на бумаге. Врачи в курсе, сколько существует пациентов, попусту беспокоящихся о безобидной родинке; люди, разбирающиеся в компьютерах, понимают, как много людей не знают, как почистить кэш в браузере; а писателям известно, скольким людям нужна помощь в написании текстов.
Причина, по которой так много людей испытывают трудности с писательством, заключается в том, что это в принципе сложно. Чтобы хорошо писать, необходимо мыслить ясно, а это непростая задача.
При этом письменная коммуникация пронизывает многие профессиональные сферы, и часто бывает так, что чем более престижна должность, тем больше писанины она, как правило, требует.
Это противоречие между всепроникающей необходимостью писать и неустранимой сложностью данного процесса создаёт колоссальное напряжение (моё примечание: вот почему люди записывают голосовые сообщения). Именно поэтому даже именитые профессора порой прибегают к плагиату. Больше всего меня поражает мелочность этих краж. Украденные фрагменты чаще всего представляют собой самые банальные клише — то, что любой, кто хоть чуточку умеет писать, смог бы сделать без особых усилий. Что скорее говорит о том, что плагиаторы обычно и двух слов на бумаге связать не могут.
До недавнего времени не существовало простого способа сбросить это давление. Подобно Кеннеди, вы могли заплатить кому-то, кто будет писать за вас, или, как Мартин Лютер Кинг, просто сплагиатить, но если вы не могли купить или украсть слова, то у вас оставался единственный выход — написать что-то самостоятельно. Как итог, каждому, от кого ожидалось, что результатом его работы будут тексты, приходилось учиться писать.
Больше это не так. Искусственный интеллект разрушил привычный порядок вещей. Почти всё давление, связанное с необходимостью писать, улетучилось. И в учёбе, и в работе вы можете поручить эту задачу ИИ.
Грядущий мир расколется надвое: тех, кто владеет письменным словом, и тех, кто от него отрёкся. Всё равно останутся те, кто умеет писать. Некоторые просто находят в этом удовольствие. Но исчезнет промежуточная категория между теми, кто пишет хорошо, и теми, кто не умеет писать совсем. Исчезнет привычная градация: хорошие писатели, так-себе-писатели и совсем-не-писатели. Останутся лишь два полюса: хорошо пишущие и не пишущие вовсе.
Вы можете спросить: и что в этом плохого? Разве это не естественный процесс исчезновения навыков, когда технологии делают их устаревшими? Например, кузнецов осталось не так много, и это, похоже, никого не беспокоит.
Безусловно, это трагедия. И причина проста — как я уже говорил: письмо и есть мышление. Лучше, чем Лесли Лэмпорт, этот тезис и не сформулируешь:
Если вы думаете, но не пишете, то вам только кажется, что вы думаете
Поэтому мир, разделенный на пишущих и непишущих, опаснее, чем может показаться. Это будет мир думающих и не думающих. Я знаю, в какой половине я хочу быть, и могу поспорить, что и вы тоже.
История уже знает похожие примеры. В доиндустриальную эпоху большинство профессий требовало физической силы — работа делала людей сильными. Теперь, чтобы быть сильным, вы занимаетесь спортом. Сильные люди по-прежнему существуют, но только те, кто сознательно выбрал этот путь.
То же самое произойдёт с письмом. Умные не исчезнут, но останутся лишь те, кто выбрал быть таковыми.
🔥 Как стать востребованным Data Warehouse Analyst в 2025?
Пройди тест по DWH!
Ответь на вопросы и проверь свои знания. Сможешь сдать — сможешь претендовать на продвинутый курс "Data Warehouse Analyst" по специальной Новогодней цене!
➡️ ПРОЙТИ ТЕСТ: https://clck.ru/3FMDfRРеклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
Как связаны борщ и архитектура хранилищ данных?
Это не шутка! На открытом уроке мы покажем, как метод «борща» помогает готовить идеальные DWH.
Разберем, что лежит в основе core- и аналитического слоев DWH, и как создавать платформу, которая работает, а не простаивает.
🔥Узнайте успешные подходы к созданию хранилищ данных и прокачайте навыки аналитика. После урока вы сможете строить DWH, способное переварить любой объем данных!
⏺Забронируйте место на открытый вебинар 17 декабря в 20:00 мск. Участники получат скидку на курс «Data Warehouse Analyst»: https://clck.ru/3FDKKn
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
💠
Вы готовы к следующему карьерному шагу в роли DWH-аналитика?
Узнайте, как пройти собеседование и получить работу мечты.
На открытом уроке разберем реальные кейсы из интервью на позицию Data Warehouse Analyst, подготовимся к типичным вопросам и выясним, какие навыки выделяют успешных кандидатов.
Подготовьтесь так, чтобы даже сложные вопросы на собеседовании не застали вас врасплох. Узнайте секреты, которые помогут вам занять позицию уровня Middle+.
Спикер Алексей Железной — Senior Data Engineer с большим опытом и широким технологическим стеком.
⏺Встречаемся 4 декабря в 20:00 мск. Участникам урока – скидка на участие в курсе «Data Warehouse Analyst».
Регистрируйтесь: https://clck.ru/3EzcAEРеклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
Как упростить сложную бизнес-аналитику с помощью OLAP?
Расскажем на бесплатном вебинаре СберТеха «Platform V OLAP Analytics — бизнес-эффекты от интерактивного анализа данных».
Приходите на вебинар, чтобы:
• Разобраться, зачем нужна OLAP-технология и где могут пригодиться OLAP-кубы.
• Познакомиться с инструментом для интерактивного анализа данных Platform V OLAP Analytics, узнать об основных функциях, преимуществах и сценариях использования.
• Посмотреть демо решения Platform V OLAP Analytics и задать вопросы эксперту — владельцу продукта.
Когда: 12 декабря в 11:00.
Кому будет полезно: бизнес-аналитикам, руководителям аналитических отделов, CDO и CTO.
Регистрируйтесь!
На Хабре вышла статья об оценке умений LLM-моделей, и это интереснее, чем может показаться на первый взгляд.
Традиционно считается, что интеллект LLM можно измерить как человеческий — с помощью тестов и экзаменов. Отсюда и появились многочисленные академические бенчмарки. Но эти тесты упускают главное: LLM создаются не для решения ЕГЭ, а для реальных задач — ведение диалога, перевод, суммаризация, брейншторминг. К тому же все бенчмарки подвержены протечкам данных — тестовые задания попадают в тренировочные наборы, искажая результаты.
LLM-модели не имеют той внутренней картины мира, которая есть у людей. Для нас вопрос «стоит ли брать кирпичи на пляж» звучит абсурдно, а для модели этот ответ совсем не очевиден. Именно поэтому появились специальные бенчмарки на «здравый смысл» — COPA, PIQA, OpenBook, WinoGrande. Но и они не отражают реальной применимости модели в бизнес-задачах.
Автор статьи, специалист из Яндекса, рассказал, что компания создаёт внутренние бенчмарки под конкретные задачи и привлекает AI-тренеров — специалистов из разных областей для глубокой оценки ответов модели. Это дороже и сложнее с точки зрения систем контроля качества, но позволяет понять реальную ценность LLM.
Отдельного внимания заслуживает LMSYS Chatbot Arena, где пользователи сами оценивают ответы моделей по принципу шахматного рейтинга. Казалось бы, отличное решение, но и здесь есть подводные камни — респонденты часто предпочитают длинный красиво оформленный ответ короткому, даже если он неправильный.
Самый важный вывод: универсального решения для оценки LLM просто нет. И это не баг, а фича — приходится постоянно комбинировать методы, анализировать данные и проверять, насколько модель действительно полезна в реальных задачах. Оценка практической ценности ИИ оказалась не менее сложной задачей, чем его создание.
Приглашаем тебя на крутое IT-мероприятие, посвящённое AI и передовым технологиям разработки рекомендательных систем.
Регистрируйся, и в день мероприятия мы пришлём тебе ссылку на трансляцию. Или приходи очно, если ты живёшь в одном из городов.
Где и когда?
👉 Нижний Новгород, 5 декабря
👉 Санкт-Петербург, 6 декабря
Тебя ждут крутейшие доклады, живая дискуссия и новые знания в сфере рекомендательных систем.
Количество мест ограничено — успей занять своё и прикоснуться к миру рекомендательных систем! 😉
Сегодня подготовили для вас целую подборку каналов в
сфере “IT и Технологии” 📚
Тут вы точно найдете ответы на многие свои вопросы. А главное - вам не придется, тратить на поиски информации несколько часов 😊 👇
Поэтому переходите, подписывайтесь и пользуйтесь на здоровье 📂😉
Хотите подборку?
Импульс Т1 — конференция для тех, кто меняет мир! 🦾
💡 Что стоит за великими открытиями и масштабными проектами? Конечно, импульс!
Импульс Т1 — ИТ-конференция для тех, кто ценит точность, стремится к новым открытиям и жаждет творческого огня.
🔥 Вас ждут:
🟣вдохновляющие лекции от ведущих специалистов,
🟣интересные дискуссии экспертов рынка ,
🟣нетворкинг и вечеринка late night lab,
🟣питчи идей и еще много интересного.
🌟 На площадке соберутся разработчики и ИТ-инженеры , представители бизнес-сообщества и молодые ученые, студенты инженерных и ИТ-направлений, эксперты и партнеры Холдинга Т1.
О чем поговорим?
🔹 Как создавать условия для развития бизнеса и выращивать высокотехнологичных лидеров рынка?
🔹 Как новые технологии помогают решать актуальные проблемы в различных отраслях?
🔹 Где находится точка рождения новых знаний и что служит генератором новаторских идей?
🔹 Как новые идеи изменят самого человека – его тело, мозг и душу?
🎤 Среди спикеров конференции:
Максут Шадаев, министр цифрового развития, связи и массовых коммуникаций РФ
Василий Шпак, заместитель министра промышленности и торговли РФ
Евгений Абакумов, директор по информационной инфраструктуре, Госкорпорации «Росатом»
Наталья Касперская, президент, ГК InfoWatch, председатель правления АРПП «Отечественный софт»
Алексей Паламарчук, генеральный директор, NtechLab
Присоединяйтесь к Импульсу 2024! Регистрируйтесь прямо сейчас!
Реклама. ООО «Т1» ИНН: 7720484492. Erid: 2SDnjeHJQgj
Внимание всем любителям красивых дашбордов и качественной аналитики!
22 ноября в Москве состоится мощнейший очный Дельта Day!
Что вас ждет:
- детальная информация по возможностям генеративной бизнес-аналитики в лучших традициях self-service
- участие в битве возможностей Power BI и Дельта BI с участием Марии Гришиной, ведущей канала «Power BI Design»
- подробности о лучших практиках миграции с различных систем бизнес-аналитики на примере реальных кейсов.
Не пропустите!
Количество мест ограничено.
Переходите по ссылке в начале поста и регистрируйтесь!
- Будь командным игроком, но конкурируй за повышение
- Проявляй инициативу, но следуй процессам
- Будь всегда доступен, но не выгорай
Это всё примеры некоторых системных противоречий, которые часто возникают в рабочей среде. Это такие парадоксы, которые в некоторых компаниях становятся частью корпоративной культуры
Если угораешь в своей жизни только по самореализации в своей работе, то высок риск, что такие «вызовы системы» превращаются в личные проблемы. Работничек начинает искать способы что-то такое исправить в себе, чтобы уживаться в этих парадоксах бизнес-структуры
Показательный пример: сотрудника просят составить «объективный» отчет с анализом продукта, но чтобы он демонстрировал «позитивную» динамику, даже там где её нет. Такое противоречивое требование может вызвать защитную реакцию в виде прокрастинации, которая, в свою очередь, порождает чувство вины. Это чувство подталкивает человека к бесконечной «работе над собой» и попыткам стать более дисциплинированным, хотя корень проблемы кроется в самой ситуации с флёром двойного послания. Снять напряжение можно, если есть возможность обсудить с руководителем «правила игры». Но если руководитель просто делегировал задачу без необходимых разъяснений, давление ожиданий может стать чрезмерным
Решение на личностном уровне в том, чтобы осознать, что «лень» и «неэффективность» могут быть реакцией на не очень здоровые требования среды. Перестать короче брать на себя тотальную ответственность, из-за которой начинаешь сам себя жрать. При этом необходимо различать где действительно присутствует противоречие системы, а где проявляется собственное «не хочу» или «скучно/неинтересно». Это очень несовременная мысль в нашем мире, где принято брать всю ответственность на себя, но важно помнить: не все наши трудности являются исключительно результатом личных несовершенств
Хотите освоить Apache Superset и создавать эффективные дэшборды?
🟡 Приглашаем вас на открытый вебинар 14 ноября в 20:00 мск. Это шанс узнать, как установить, настроить и использовать этот инструмент для визуализации данных, который станет вашей правой рукой в BI-аналитике!
Apache Superset позволяет легко подключаться к разным источникам данных и визуализировать их на интуитивно понятных дэшбордах. На вебинаре мы покажем, как работать с интерфейсом Superset и настроить базовые функции для вашего проекта.
Вебинар для BI-специалистов, аналитиков данных и разработчиков. Вы научитесь подключать данные, создавать дэшборды и настраивать визуализации, чтобы сделать свою аналитику наглядной и доступной.
➡️ Регистрируйтесь сейчас и получите скидку на большой курс «BI-аналитика»:https://clck.ru/3EaD56
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
Недавно я узнал о том, что Amazon планирует вернуть всех своих сотрудников в офисы. Вчера я наткнулся на открытое письмо CEO Amazon Andy Jassy к коллективу, воодушевляюще озаглавленное «Strengthening our culture and teams»
Это проникновенное обращение посвящено полномасштабному возвращению всех сотрудников Amazon на 5-дневную рабочую неделю в офисе. Начинает Энди с располагающей к себе личной истории: они с супругой когда-то набросали на салфетке план, согласно которому он проработает в «Амазоне» от силы лет 5, после чего вернётся в Нью-Йорк. Однако, с тех пор минуло уже 27 лет, и самая большая причина, по которой он до сих пор в «Амазон» — это корпоративная культура. Примечательно, что всё пронизано отсылками к «уникальному духу Amazon» и вообще создает такой портрет «правильного» сотрудника: он поддерживает «culture», обладает мощнейшим «ownership» и всегда держит «commitment». Отдельно любопытно стремление руководства «функционировать как крупнейший в мире стартап» — довольно парадоксальное заявление для организации, насчитывающей более полутора миллионов штатных и внештатных сотрудников. Это выглядит как самообман, но манипулятивный подтекст очевиден — стартапы традиционно уделяют меньше внимания балансу работы и личной жизни, в отличие от корпораций, куда люди часто приходят за стабильностью, надеясь на более гибкий подход к тем, кто не готов работать на износ
В письме много витиеватых формулировок про культуру перформанса, коммуникации и коллаборации, стремлении к быстрым результатам, значимости гибкости и новаторства. Однако за этим словесным узором вдохновляющего менеджмента скрывается более прагматичная бизнес-стратегия
При отсутствии конкретных доказательств преимущества офисной работы над удалённой, в документе явно указаны некоторые чёткие цели, мало относящиеся к продуктивности офисной работы: «убрать уровни иерархии и сделать организацию более плоской» и «увеличить соотношение рядовых сотрудников к менеджерам минимум на 15% к концу первого квартала 2025 года». Фактически это означает, что «Амазон» планирует оптимизировать число высокооплачиваемых управленцев среднего звена и упростить оргструктуру, внедряя более прямое руководство. А надо сказать, что прямое руководство конечно легче обеспечивать через физическое присутствие. Речь идет о сокращении операционных расходов, где целевой группой явно выступает менеджерский состав
Но не менеджерами едиными планируется сделать оптимизацию. Показательны временные рамки возврата в офисы: при том, что объявление было сделано в середине сентября 2024 возврат предполагается к концу Q1 2025. Это создает довольно жесткие условия для сотрудников, многие из которых за период 2020-2024 сильно перестроили свой быт под удаленный формат. В письме это признается: «Мы осознаем, что некоторые наши сотрудники выстроили свою жизнь определённым образом...», но подразумевается, что это их личная проблема , с которой они должны справиться и подстроиться — иначе они рискуют прослыть «несогласными с корпоративной культурой», не разделяющими ценности компании. Ну и там ещё такой забавный аргумент вида «раньше же все работали из офиса, в чём проблема?». Подход, демонстриуемый Amazon, напоминает стратегию «voluntary attrition» (добровольный отток), когда вместо прямых увольнений создаются такие условия, при которых часть сотрудников уйдет «добровольно». Это и дешевле, и репутационно безопаснее, чем массовые сокращения
Мораль проста: когда корпорации начинают слишком много говорить о культуре и ценностях — ищите реальные бизнес-причины в сноске мелким шрифтом
Учет разных интересов пользователя в персонализированных рекомендациях Google
Ребята из Яндекса выложили подробный разбор статьи Google о репрезентации юзера в виде нескольких векторов, каждый из которых отображает некоторый интерес пользователя.
Автор рассказывает, как решали проблему просадки на более редких, хвостовых интересах пользователя. Спойлер: разработчики предложили схему итеративного взвешивания плотности (iterative density weighting scheme, IDW).
По результатам экспериментов на бенчмарках — MovieLens 1M, Kindle Store, а также Clothing, Shoes and Jewelry — схема IDW показала значительное улучшение рекомендаций.
❤️❤️❤️❤️❤️
Недавно я вам рассказывал о конференции РУBIКОНФ, которая пройдет 14 ноября в Москве.
Небольшой апдейт: появились отличные новости для тех, кто не сможет посетить ее лично. Для вас будет организована онлайн-трансляция, а также актуальные новости и обзоры выступлений будут 🔗Telegram-канале конференции🔗 Так, вы сможете следить за всеми интересными моментами!
Почему конференция достойна вашего внимания?
— Сильнейшие участники рынка на одной площадке: AW BI, Alpha BI, VK Cloud, Loginom, Денвик, Arenadata, Glowbyte, IT-Albion — это только часть тех, кто представит свои стенды и доклады.
— Реальные кейсы: истории внедрений от компаний, которые уже прошли путь импортозамещения и добились результатов.
— Нетворкинг: встреча с ключевыми игроками, наладить контакты и обсудить стратегические проекты.
— Экспертные рекомендации.
— РУBIЛОВО — спикеры сойдутся в споре на острые BI-темы!
В общем, даже если нет возможности приехать на РУBIКОНФ — можно принять участие в онлайн-формате!
А для всех, кто может прийти и быть очно, не упустите возможность встретиться и поговорить с экспертами мира BI лично. 🔗Регистрируйтесь, если еще не успели.
Дата: 14 ноября, 10:00-18:00
Место: Москва, Цифровое Деловое Пространство, ул. Покровка, 47
Реклама. Рекламодатель АО «ОСТ»
ИНН: 9709108924
Яндекс наградил лауреатов Yandex ML Prize — ежегодной премии для поддержки ученых и преподавателей в области машинного обучения.
Совет премии выбрал 14 лауреатов, представивших наиболее перспективные и значимые работы. Победители получат денежные премии, а также доступ к платформам компании для дальнейшей работы над своими проектами.
Премия Yandex ML Prize была учреждена для поддержки научного сообщества в 2019 году в память об Илье Сегаловиче.
https://tass.ru/obschestvo/22283467