Datalytics

25 Sep 2023 15:01

Основная задачи тимлида — качественно управлять командой. Это значит, мотивировать сотрудников и заниматься их развитием.

Найти хорошего тимлида поможет гайд от руководителя аналитики в Авито Глеба Белогорцева. В нем он подробно рассказывает:

✅как понять, какой тимлид нужен именно вам;
✅как нанять хорошего тимлида и кого не нужно брать на эту роль;
✅как распознать потенциального тимлида внутри команды и самостоятельно его вырастить.

Учиться на своих ошибках хорошо, но еще лучше — не допускать таких ошибок, с самого начала опираясь на опыт лучших. Переходите по ссылке и получайте незаменимые знания от опытного эксперта!

Datalytics

19 Sep 2023 14:03

Планы на среду: прокачать SQL и расчет продуктовых метрик!

📣 20 сентября в 19:00 по Мск пройдет бесплатный live-интенсив по теме: “Расчет продуктовых метрик с помощью SQL”.

Мы проводили такой интенсив в прошлом месяце, но многие не успели на него записаться, а очень хотели — поэтому мы решили, почему бы не провести его еще раз 😍
А еще он очень понравился участникам, и мы собрали много положительного фидбека 💫

👉🏻 На live-интенсиве мы с вами подключимся к реальной облачной базе PostgreSQL и с помощью SQL рассчитаем основные продуктовые метрики онлайн-сервиса:

* Activation rate
* MAU
* ARPU и ARPPU
* другие метрики

На интенсиве вы узнаете:

◾️ Как используют SQL в реальной работе — вы сможете сохранить это в портфолио и показать на собеседовании: работодатель точно оценит 🤘🏻

◾️ Профессиональные фишки и лайфхаки SQL: мы копили их годами и хотим рассказать вам 😏

◾️ Как писать код на SQL, а также мы расскажем про продуктовые метрики — подробно объясним всё с нуля 😍

🔗 Регистрируйтесь по ссылке

Datalytics

15 Sep 2023 15:11

Сколько онлайн-курсов вы уже купили? Я не буду предлагать вам еще один.

Наоборот! Приглашаю пройти 98 уроков по BI-аналитике бесплатно.

15 сентября в День открытых дверей своей школы я дам доступ к 5 лучшим курсам:

- Power BI с нуля до профи 2023
- Бизнес-дашборды в Excel
- Финансовые дашборды на данных 1С
- DAX-Power Query
- Аналитика личных финансов

Изучайте теорию, делайте практику, общайтесь в чате участников и даже получайте обратную связь от кураторов.

Оцените качество каждого курса изнутри и сделайте осознанный выбор.

Регистрируйтесь, чтобы не пропустить.

Реклама. ИП Колоколов Алексей Сергеевич. ИНН 662704837675. erid: 2VtzqwWS15s

Datalytics

14 Sep 2023 14:51

🗣 Сегодня в рекомендациях авторский курс про интеграции и архитектуру с практикой.

Курс для тех, кто
• хотел бы улучшить свои навыки в проектировании архитектуры и интеграций веб-сервисов
• нацелен стать хард-скиловым IT аналитиком Middle+
—————
▫️научитесь выбирать стиль интеграции под вашу задачу;
▫️сможете проектировать с нуля и описывать интеграции в современных стилях (API: REST, SOAP, gRPC и др. + брокеры сообщений);
▫️поймете как правильно собирать требования и моделировать в UML;
▫️подготовитесь к собеседованию, решив более 100 тестов;
▫️разработаете свой API на Python.
—————
🟢вы получаете большую базу фундаментальных знаний, доступ к урокам останется навсегда 💡

• Всю программу и отзывы смотрите в боте курса.
• Результат после прохождения курса: 15 рабочих проектов в портфолио.

🟢С чего начать:
с открытых бесплатных уроков по архитектуре и интеграциям в боте. Переходите, нажимайте «старт».
👇
@studyit_help_bot

Скидка на курс от канала
— 1 490₽ на Stepik по промокоду DATAL до конца сентября.

Datalytics

12 Sep 2023 16:02

Как Дата саентисту использовать мощность Linux на максимум?

Бесполезно ставить устаревшие утилиты, бездумно чистить процессы, и читать бредовые статьи по взлому wi-fi через Aircrack.

Подумайте сами, спектр работы с Linux безграничен, вы можете - поднять свой впн за пару команд, собрать информацию о любом человеке c новыми OSINT инструментами, разогнать видеокарту в Linux с помощью опций ядра для значительного повышения мощности и многое другое.

Об этом можно узнать здесь. Вообще канал «Linux Academy» единственное место в телеграме, где вы пройдете путь от -"гугл, как выйти из Vim", до профессионала по работе с Linux и хакингу.

Подписывайтесь, такие знания в 2023-м году на вес золота: Linux Academy

Datalytics

06 Sep 2023 15:18

Анализ данных и машинное обучение в облаке

Если вам не хватает мощностей собственного компьютера для разработки модели машинного обучения, у вас краткосрочный проект, для которого нецелесообразно покупать мощные видеокарты, или вы хотели бы собрать небольшую платформу обработки данных, используйте Data Analytics Virtual Machine.

В чем преимущества Data Analytics Virtual Machine в @Selectel:

◽Это виртуальные серверы с предустановленным набором инструментов для анализа данных, BI и машинного обучения. Решение подойдет для небольших команд и стартапов и поможет с хранением, обработкой, анализом и визуализацией данных.

◽Вам не придется тратить время на установку драйверов для видеокарты, Python и библиотек для работы с ML. Все компоненты предустановлены, сервер разворачиватся из образа и сразу готов к работе.

◽ Отсутствие vendor lock-in. Решение построено на базе Open Source инструментов: Jupyter, Prefect, Apache Superset. Вы платите только ресурсы облака по модели pay-as-you-go.

Арендовать готовый сервер и узнать больше о решении можно по ссылке: https://slc.tl/gxv3d

Реклама ООО «Селектел» 2VtzqwRzj7e

Datalytics

01 Sep 2023 13:42

Подводя итог, экономическое системное мышление – это в первую очередь умение видеть организацию (или какой-то кусок организации, если источники прибыли явно могут быть выделены в отдельные направления) через призму ее продуктов, оргструктуры, процессов, источников получения прибыли (сегментов рынка) и умение эти компоненты рассматривать как экономические объекты, то есть в конечном счете через расходы/доходы

А вот что такое «организационное системное мышление», я расскажу в следующем посте

Если вам интересно читать про тему бизнес-мышления — жмякайте «👍»; если вы не понимаете вообще о чем я пишу и зачем — «🤔»; если считаете, что устраивать опросы через кнопки моветон — «💩»

Datalytics

30 Aug 2023 19:26

Возвращаясь к теме с бизнес-мышлением

В комментариях задали интересный вопрос «Если это структурный вопрос и ценностный, то что с этим делать то можно?». Если упрощать, то вопрос может звучать как «Что делать если в компании в целом с бизнес-мышлением туго и с отношением к продукту как к продукту?»

В большинстве случаев, отсутствие в компании продуктовой культуры и ориентации на бизнес-метрики — это следствие плохого целеполагания на уровне менеджмента компании. Из-за невнятного целеполагания, чаще всего в организационной структуре отсутсвует важная деталь: отношения между подразделениями не способствуют к тому, чтобы сотрудники сообща взаимодействовали в интересах бизнеса. В хорошей оргструктуре реализованы сдержки-противовесы, дающие критическое осмысление деятельности через вопрос «а что это даёт для бизнеса?». Чаще всего такие вопросы провоцируют некоторое количество внутреннего напряжения (а иногда и открытых конфликтов), что выступает драйвером изменений. Ещё один компонент «слабого» менеджмента — отсутствие со стороны руководства ясной коммуникационной стратегии о целеполагании и состоянии бизнеса, которая формировала бы корпоративную культуру (не в смысле «мы — команда, у нас весело», а в смысле культуры принятия решений с ориентацией на бизнес-результат)

Но что делать, если ты не руководитель и бизнес-метрики напрямую не входят в зону ответственности? Но при этом есть желание что-то изменить и приблизить светлое будущее, где решения будут приниматься с вопросом «А в чём польза для бизнеса?». Ответ: кросс-функциональные проекты

Кросс-функциональные проекты — это рабочая группа, где пересекается несколько сотрудников смежных подразделений, заинтересованных в достижении определенного результата. У них возникает совместное целеполагание, приоритезация, планирование и другие процессы. Ключевое тут — совместное, где возникает некое равенство участников, а не так, что каждый друг другу стейкхолдер и чего-то друг друга все хотят и пытаются засунуть задачи друг другу в бэклоги. Отдельный вопрос как лучше такие кросс-функциональные проекты организовывать, но про это я расскажу позже, если будет интересно

Я считаю, что кросс-функциональные проекты — это отличный способ создать «структуру внутри структуры». И при хорошей организации этой структуры она способна производить влияние на культуру принятия решений и ценности внутри компании

Чем же хороши кросс-функциональные проекты и почему они в целом подтягивают участников рабочей группы с точки зрения бизнес-мышления? Ответ на этот вопрос тянет на отдельный пост и, скорее всего, когда дойдут руки, я его напишу. Но если коротко, то это заставляет людей видеть картинку чуть шире, научиться видеть широкую картинку на уровне бизнеса и в то же время глубоко вгружаться в зоны ответственности и процессы коллег из смежных подразделений. Всё это формирует подход, где происходит больше обмена знаниями и формирует умение видеть общую картинку, а не только маленький кусочек своей работы, а также принимать ответственность за результат целиком, а не только за свою работу

Поставьте 🔥, если интересно ещё почитать про кросс-функциональные проекты (их преимущества, как их организовать, как их «продавать» руководству)

Datalytics

30 Aug 2023 10:02

Что-то не джойнится, половины данных нет, АБ тест запустили криво, дашборд сломался. Рано или поздно каждый аналитик сталкивается с такими проблемами. О таких и многих других кейсах в своем канале рассказывает аналитик  -  Юрий Борзило. В канале есть много клевых материалов.

1 Подборки:
💎 Подборка материалов по АБ тестам
💎 Подборка курсов по инструментам аналитика
💎 Подборка комплексных курсов по аналитике

2 Про работу аналитиком:
💎 Как ставить задачи аналитику
💎 Почему LTV плохая метрика
💎 Базовая схема сквозной аналитики
💎 Toolkits в работе аналитика
💎 Кратный рост VS тюнинг конверсии

Кроме полезнях в канале полно прикольных мемасов про анализ данных. Несколько рандомных мемасов: тык1, тык2, тык3

Ссылка на канал

Datalytics

29 Aug 2023 12:44

☄️Открытый урок по языковым моделям от OTUS

4 сентября в 18:00 мск встречаемся на открытом уроке «Языковые модели: от статистических до ChatGPT» в рамках курса «Natural Language Processing (NLP)» от OTUS.

📣 Кому подходит этот урок:

- Практикующим Data Scientist и IT-специалистам, которые хотят глубже погрузиться в область NLP
- Тем, кто хочет узнать, что делает ChatGPT таким умным
- Людям, освоившим основы машинного обучения, но желающими развиваться в области DS

💪 Результаты урока:

Вы узнаете, что такое языковые модели и как их использовать для решения NLP-задач, а также изучите подходы к обучению больших языковых моделей, таких как ChatGPT.

Это отличная возможность совершенно бесплатно протестировать формат обучения и задать преподавателю любые вопросы в режиме реального времени 😎!

Пройдите тестирование курса, чтобы зарегистрироваться на урок - https://otus.pw/PNad/

Нативная интеграция. Информация о продукте www.otus.ru

Datalytics

28 Aug 2023 15:28

Яндекс Практикум и Томский государственный университет запускают совместную программу магистратуры «Дата-аналитика для бизнеса».

Поможем стать уверенным middle-специалистом и получить степень магистра ТГУ за 2 года. Если вы уже работаете аналитиком, то сможете учиться на кейсах вашей компании.

— Обучение онлайн 20-25 часов в неделю — удобно совмещать с работой
— Диплом государственного образца по направлению «Прикладная информатика»
— Преподаватели — действующие аналитики данных
— 6 месяцев практики и 30 проектов в резюме
— Системное развитие софтскилов

Мы готовим специалистов широкого профиля, которые подкованы в аналитике, бизнесе и коммуникациях. Первый и второй семестр заложат базу: программирование, экономика, менеджмент, математика. В третьем семестре можно будет выбрать специальность: продуктовая, маркетинговая или бизнес-аналитика.

Подавайте заявку и растите в T-shaped специалиста.

Datalytics

25 Aug 2023 13:48

Что за Big Data и где оно обитает?

Если вы тоже устали искать ответ на этот вопрос, то вступайте в комьюнити «Где дата, Зин?» с практикующими Data-инженерами и аналитиками от Слёрма.

24 августа состоялся уже второй выпуск: «Моделирование данных в DataLake: от вавилонской башни к дата-макдональдсу».

Что обсуждали:

⚙️ Что такое моделирование данных?
⚙️ Типичный Data Lakehouse
⚙️ Логическое моделирование: EDW, Dimensional Modeling, Data Vault

👉 Вступайте в сообщество

Datalytics

22 Aug 2023 11:28

💻 Хочешь работать с масштабными цифровыми продуктами? Учись обрабатывать большие данные

MLOps — все более популярный среди компаний способ повышения производительности и создания надежных моделей корпоративного уровня.

✅ Владение инструментами MLOps открывает новые карьерные горизонты специалистам ML, Data Scientist’ам и Software инженерам.

💪 Ответьте на 10 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на продвинутом курсе «MLOps» от OTUS.

Успей присоединиться к группе, курс стартует 31 августа!

✍️ ПРОЙТИ ТЕСТ: https://otus.pw/Qq5d/

Нативная интеграция. Информация о продукте www.otus.ru

Datalytics

14 Aug 2023 09:49

🙅‍♂️ Не повторяйте эти ошибки при переходе в аналитику!

О том, как построить карьеру в аналитике и что для этого нужно, узнаете на бесплатном вебинаре «Аналитик данных: с нуля до оффера» от Changellenge >> Education.

🧑🏻‍💼 Приглашенный эксперт — Татьяна Черняк, Data Analyst Team Lead в VK Cloud.

📆 Когда: 16 августа, 19:00 Мск

Подключайтесь к трансляции, чтобы узнать:

🔸 каковы перспективы специалистов на рынке труда;
🔸 какие навыки дата-аналитика must-have для старта карьеры;
🔸 где и как освоить hard skills аналитика данных;
🔸 как получить оффер и каких ошибок избегать при поиске работы.

Стройте карьеру правильно!

🔗 Регистрируйтесь по ссылке:
https://u.to/tljeHw

Datalytics

10 Aug 2023 18:00

Звучит банально до тошноты, но я тут недавно проводил для коллег мастер-класс по составлению промптов

Разобрали из чего вообще состоит хороший промпт (инструкция, контекст, вводные данные, формат вывода), посмотрели на несколько приемов (few-shot, act like, direct stimulus prompting, chain-of-thought, chatgpt as prompt engineer) , обсудили ошибки, которые совершают люди, считающие что можно получить качественный результат от LLM-генерируемого текста с первого раза (ожидание, что gpt «читает мысли», отсутствие экспериментов с выводом, отсутствие черри-пикинга)

В общем, получилось очень базово, но как оказалось полезно, особенно для тех, кто не читал никаких туториалов и не подходит к «общению с LLM» как к чисто функциональной задаче заставить черный ящик выплевывать что-то с приемлемым результатом

Презентация с мастер-класса тут

Datalytics

22 Sep 2023 16:02

Как освоить новую профессию во взрослой жизни?
В 21 веке многие компании смотрят в первую очередь на ваши навыки, а не на дипломы. Это особенно актуально для развивающихся сфер, за которыми не успевают программы вузов. Одно из таких направлений — аналитика — особенно востребовано в век цифровизации. Получить первый оффер с зарплатой от 70 000 рублей здесь можно и без профильного образования, главное — освоить hard skills и подтвердить их практикой, в том числе через учебные проекты.

Станьте незаменимым специалистом с самой полной программой «Аналитик PRO» от Changellenge >> Education! Под руководством действующих экспертов из Google, BCG, Авито, VK и не только вы освоите полный скиллсет аналитика. Все навыки закрепите при решении 10+ мини-кейсов и 7 полноценных бизнес-проектов от реальных компаний — об этом опыте расскажите в резюме и на собеседовании.

Уже через 4–6 месяцев вы освоите базовые навыки и начнете искать первые вакансии. Параллельно с этим продолжите углублять знания, чтобы к концу обучения получить более высокую должность в текущей компании или попасть в компанию мечты.

До 26 сентября на программу действуют скидки до 38%, а по промокоду DATALYTICS15 вы получите дополнительную скидку 15 000 рублей!

Переходите по ссылке и оставляйте заявку на курс: https://u.to/XIj2Hw

Реклама. https://changellenge-education.com/ ИНН 7716917009 erid=2VtzqwXmNEm

Datalytics

18 Sep 2023 13:09

Вышел перевод книги не для новичков – «Сверхбыстрый Python» (ориг. Fast Python), и вы можете приобрести ее как в бумажном виде, так и в PDF, со специальными промокодами от переводчика на скидку 22-25% (в конце поста)!

Книга довольно объемная, с минимумом рисунков и максимумом примеров. Ниже перечислены темы, которые очень полно освещаются в книге:
– Профилирование кода на Python с поиском узких мест (cProfile, SnakeViz, line_profiler);
– Оптимизация работы базовых структур данных Python: списки, множества и словари и их вычислительная сложность;
– Поиск избыточного выделения памяти, правильная оценка памяти, занимаемой объектами;
– Ленивые вычисления и генераторы для работы с большими данными;
– Конкурентность, многопоточность, многопроцессность, параллелизм, асинхронность, сопрограммы, map-reduce (multiprocessing, threading, concurrent.futures, asyncio) – если вам интересно, как можно запускать обработку в разных процессах и потоках, здесь это всё есть;
– оптимизация работы NumPy: транслирование, векторизация, настройка внутренней архитектуры NumPy;
– Реализация критически важного кода с помощью Cython (обход ограничений GIL, преобразование кода Python в C, параллелизм и профилирование в Cython);
– Иерархия памяти и хранение данных: кеш процессора, Blosc, сжатие данных, библиотека NumExpr, использование протокола UDP;
– Высокопроизводительный pandas и Apache Arrow, взаимодействие pandas с NumPy, Cython и NumExpr, использование сервера Plasma;
– Хранение больших данных: fsspec, Parquet, Zarr;
– Задействование в вычислениях графического процессора: архитектура GPU, использование JIT-компилятора Numba, CuPy, CUDA C;
– Распределенные вычисления с использованием библиотеки Dask: распределенные датафреймы, секционирование, планировщик.

Получить промокоды на скидку 22-25% и задать все вопросы по этой и другим книгам переводчика Александра Гинько вы можете задать на его канале /channel/alexanderginko_books. Там же есть анонсы, розыгрыши, и промокоды на все книги.

Как купить книгу? Переходите по ссылке ниже, положите книгу (бумажную или PDF) в корзину, введите в поле «Промокод» один из указанных промокодов и нажмите на кнопку «Применить».

Ссылка для покупки:
https://dmkpress.com/catalog/computer/programming/python/978-5-93700-226-6/

Промокод на бумажную версию со скидкой 22% (цена 1403 рубля): Ginko_FastPython_paper
Промокод на версию PDF со скидкой 25% (цена 1349 рублей): Ginko_FastPython_PDF

Datalytics

15 Sep 2023 13:49

Приглашаем на Yandex Scale 2023!

Ежегодная и самая масштабная конференция Yandex Cloud уже в пятый раз соберет экспертов индустрии. Эксперты компании поделятся новостями платформы, расскажут о новых сервисах, а также обсудят будущее облачных технологий.

Что вас ждет в этом году:

🚀6 актуальных тематических треков: Data Platform, Infra + K8s, Security, Digital Workplace, Severless, ML;
🔊главные новости платформы и индустрии;
🎙30+ выступлений экспертов, кейсы клиентов и партнеров;
🏢9 стендов на офлайн-выставке;
🤝Нетворкинг: не упустите возможность встретиться с руководителями разработки и задать им все интересующие вас вопросы.

📅 В этом году конференция будет проходить два дня:
25 сентября – онлайн: открытие;
26 сентября – онлайн и офлайн: главный доклад, основная программа и выставка.

Регистрируйтесь по ссылке.

Реклама. ООО "Яндекс" ИНН 7736207543

Datalytics

13 Sep 2023 19:14

https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/760448/

AppMetrica зарелизила свои SDK в опенсорс

Datalytics

12 Sep 2023 11:07

14 сентября, 18:00
Computer Vision в животноводстве, инфраструктура для ML и AI, виды дрифтов ML-моделей.

В этот четверг ребята из @Selectel проведут ежегодный митап «‎MLечный путь» для MLOps и ML-инженеров. На встрече спикеры из Selectel, Контур AI, Neoflex и Русагро рассмотрят актуальные сложности, тренды и инструменты построения production ML-систем.

Темы докладов:

◽️ Определение дрифта данных и дрифта моделей на MLOps-платформе Neoflex Dognauts

◽️ Хостинг сотни моделей машинного обучения в Контуре: существующее решение и путь к нему, а также актуальные и решенные проблемы

◽️ Стек технологий и инфраструктурная база для пилотных проектов внедрения LLM

◽️ Оптимизация работы видеоаналитических сервисов в животноводстве с помощью Prefect

В конце пройдет дискуссия «Потребности ML-рынка России», где вы получите ответы на интересующие вопросы и сможете пообщаться с экспертами в неформальной обстановке.

Регистрируйтесь на офлайн-встречу в Санкт-Петербурге: https://slc.tl/rhyqz

Регистрируйтесь на онлайн-трансляцию: https://slc.tl/5somn

Реклама ООО «Селектел» 2VtzqvYFKDJ

Datalytics

04 Sep 2023 16:23

Про самовыражение в эпоху продуктивности

Для начала надо сказать, что я совсем не разделяю современные подходы к продуктивности. Мне кажется большинство из них про то, что есть некоторый способ заниматься какой-то деятельностью, и этот способ кем-то наделён некоторым свойством «правильности», достаточно начать применять способ и всё изменится (или станет лучше)

И я вижу, что часто этот культ продуктивности переносится на подходы к выражению собственных мыслей или другим видам публичного творчества

Мол есть какой-то «правильный» способ вести блог, телеграм-канал, снимать ролики, писать рассказы, записывать подкасты

Мне кажется, что отчасти это желание найти «правильный» способ возникает из того, что мы часто руководствуемся убеждением, что делаем всё это для кого. Воспринимаем акты публичного творчества как некоторый продукт, который должен «удовлетворять потребности целевой аудитории». Получается, что в эпоху социальных медиа, охватов, счетчиков лайков и репостов мы начинаем воспринимать наши мысли через призму их соответствия «чьим-то ожиданиям», а также через «ого, это зашло, надо сделать также»

Вот это «ого, это зашло, надо сделать также» — по своей сути разрушительный самообман. С каждым циклом корректировки себя в соответствии с каким-то внешним сигналом — мы всё сильнее теряем собственную активную самостоятельность, некую свободу выбора, агентность. И я часто слышу от людей, которые ведут блоги или снимают видео, что они становятся заложниками того, о чём писали раньше или того, что «залетало в топ». Это приводит к фрустрации

Я сам попал в эту ловушку. Например, из-за моей деформированности аналитическим опытом, я начал думать, что мои тексты обязательно должны претендовать на какую-то объективность, пользу, быть подтверждены какими-то более надежными источниками, чем мой собственный опыт. Эта установка мешает воспринимать собственный опыт и собственную мировоззренческую позицию как что-то самоценное и достойное публичного проявления без каких-то попыток уместить в определенную форму

Сейчас я понимаю, что мне ценен сам опыт кристаллизации смыслов в слова. Я люблю писать и наличие некоторой аудитории просто делает этот процесс более приятным, более социальным по своему смыслу. Если упрощать: я люблю чувствовать себя умным и показывать это другим. И когда это формулируешь в таких выражениях, то приходит некоторая степень освобождения: я уже не обманываю себя, что делаю это для кого-то, я делаю это прежде всего для себя

Datalytics

01 Sep 2023 13:41

Сразу предупрежу, что в этом посте будет минимум конвенциональных терминов, наверняка для всего о чём я пишу есть подходящие термины в книгах по разработке продуктов, менеджменту, системной инженерии. Мне важны не термины, а смыслы

Продолжу писать про то, что аналитики часто бывают оторваны от бизнеса и поэтому у многих возникает ощущение, что их работа не приносит ценности бизнесу

Как я писал выше, это может быть и следствием организационной структуры и целеполагания организации и её внутренней культуры. Но также это про бизнес-ориентированность самого аналитика. Этот навык в зарубежных источниках часто называют business acumen. Google Translate переводит как «деловая хватка», но это не раскрывает всей сути. ChatGPT предложил мне 5 вариантов перевода этого термина на русский язык: деловая проницательность, коммерческий смекалка, бизнес-чутье, экономическая мудрость, предпринимательский ум. Мне нравится, что все эти переводы не проосто про бизнес как арифметическое соотношение доходов к расходам, а про некоторое сочетание интуиции, интеллекта и экономики

За время работы в Практикуме, я пообщался с многими нанимающими менеджерами (лидами, хэдами, чифами) и часто слышу про то, что ищут аналитиков, обладающих определенным складом ума, который ориентирован не только на решение чисто технических задач, но и направленный на понимание бизнеса как сложной динамически-неупорядоченной системы, которая производит бизнес-решения, которые в свою очередь генерируют прибыль

Итак. Что же такое это пресловутое бизнес-мышление? Это не про то, чтобы ходить в костюме и сыпать словами типа «митигирование рисков» (хотя если вы работаете в определенном классе организаций, то сыпать такими терминами может быть экономически выгодно для вас)

На мой взгляд, бизнес-мышление состоит из 2х ключевых компонент — экономическое системное мышление и организационное системное мышление

Экономическое системное мышление — это про то, чтобы рассматривать систему (продукты, организационную структуру, бизнес-процессы) через призму расходов-доходов, то есть каждый узел сложной системы по заработку денег уметь переводить на уровень «заработаем вот столько, вот сколько это в процентах» или «сэкономим вот столько, вот сколько это в процентах». И тут вопрос перехода от прокси-метрик денег (например, конверсии в оплату) к самим метрикам денег. Это вопрос уже приоритизации и определения места конкретной гипотезы/задачи в списке того, что нужно делать в первую очередь. При этом никто обычно не ожидает точных до рубля прогнозов, скорее история про прогнозирование с точностью в порядках (условно в сумме со скольки нулями выражается то, что мы собираемся сделать)

Это кстати частый вопрос на собеседованиях – перевод того, что вы делаете на бизнес-показатели. Понятно, что есть вещи, которые проксируются к деньгам плохо, типа NPS или UX, но там опять же можно и нужно использовать некоторые предположения, которые мы знаем про чувствительность этой метрики, ее вариативность в разных сегментах, опыт влияния на эту метрику по итогам предыдущих гипотез/задач. Ну и по опыту, если что-то проксируется плохо к деньгам, то возможно это нужно выделять в отдельный бэклог, чтобы рассматривать как венчурные гипотезы или гигиенические задачи «поддержания здравого смысла» в системе (тут открытый вопрос что мы считаем здравым смыслом, на него нужно ответить каждой организации самостоятельно)

Еще может быть сложная история про моделирование и прогнозирование, когда нам нужно уметь учитывать систему не только в статике, но и динамике – что будет через 6 месяцев? А что если спрос изменится в один из месяцев? Какие риски возникают?

Datalytics

30 Aug 2023 16:45

🚀Стань экспертом в Machine Learning и MLOps!

🤖В сентябре в Risoma School стартуют два курса, где вы сможете прокачать навыки для проектов машинного обучения и MLOps:

1. MLOps для Data Science и разработки ML моделей - курс для Data Scientists & Analytics, для эффективной работы с экспериментами, моделями и подготовки production решений c FastAPI и Airflow.

2. MLOps для Batch Scoring: автоматизация пайплайнов и CI/CD c DVC, MLflow и Airflow - курс для Machine Learning, Data и DevOps инженеров.

💻 Вы научитесь:
•Управлять экспериментами и жизненным циклом моделей
•Работать с продвинутыми сценариями версионирования данных и моделей
•Использовать Git и следовать Git-flow
•Настраивать мониторинг работы моделей и данных в production
•Работать с Airflow, DVD, Evidently, MLflow, FastAPI, Grafana, Git, Docker, GitLab, GitLab CI

В программе лекции от экспертов ML с опытом в банкинге, MedTech, AdTech, Big Data.

C промокодом datalytx10 вы получите скидку 10% на любой курс!

📌 Выбрать курс: risoma.ru/school

Datalytics

29 Aug 2023 14:01

Команда архитекторов Yandex Cloud собрала общепринятые методики и проверенные практики, которые помогут оптимизировать хранилище данных на базе Greenplum:

✓ как рассчитать и спланировать оптимальную конфигурацию кластера;
✓ как выбрать модель данных;
✓ какие особенности Greenplum учесть;
✓ какой сценарий интеграции с источниками выбрать;
✓ как выполнять оптимизации кластера и другие административные операции.

Делимся с вами контентом бесплатно!

➡️ Заполните форму, чтобы получить доступ.

Datalytics

28 Aug 2023 16:02

😎 Data-инженер — профессия будущего. Начни изучать её в Слёрм уже 4 сентября

Бизнес любит ясность. Ясность есть там, где аналитики выстраивают рабочие гипотезы. Аналитики предлагают новые решения с опорой на собранные данные.

А данные собирает Data-инженер! 👍

Приглашаем вас научиться профессии.

Это больше, чем видеокурс — это поток с экспертами, ревью домашних заданий, обширной практикой и итоговым проектом для портфолио начинающего инженера.

Записаться на курс вы можете на сайте Слёрм ✨

💬Также все подробности по курсу «Data-инженер» вы можете узнать в чат-боте. Здесь в подробностях расписана программа, есть информация о спикерах. В боте можно узнать об актуальных акциях и получить консультацию от менеджера курса: @slurm_data_engineer_bot

А ещё сейчас Слёрм проводит розыгрыш: есть возможность попасть на курс бесплатно! Такой шанс ребята предоставляют тем, кто оплатит место и готов написать рассказ о себе. Подробнее о конкурсе на сайте и в чат-боте ☝🏻

Datalytics

27 Aug 2023 14:30

🆕 Воркбуки в Yandex DataLens!

Приглашаем на вебинар, где покажем новинку.

29 августа представим новый подход к организации объектов внутри сервиса. Рассмотрим, как функциональность упростит работу и расширит возможности использования BI-системы.

Вы узнаете:
🔹 что такое воркбуки и как их использовать;
🔹 как устроена новая ролевая модель;
🔹 как работать с группами пользователей;
🔹 какие возможности открывают воркбуки;
🔹 как перейти на воркбуки.

Также в конце спикер проведёт короткую Q&A-сессию. Для автора лучшего вопроса мы приготовили сюрприз! 🎁

Участие бесплатное, нужно только ➡️ зарегистрироваться.

Datalytics

24 Aug 2023 11:18

Программировали, программировали и переросли свои задачи? Работайте над масштабными ИТ-проектами в Тинькофф. Здесь тимлид хороший и задачи интересные. А работать можно прямо там, где живете: у Тинькофф есть ИТ-хабы в 25 городах России, в Беларуси, Армении и Казахстане. Вакансии тут

Datalytics

15 Aug 2023 11:42

💣 Научитесь создавать рекомендательные системы для контента

📌 Приходите 24 августа в 20:00 (мск) на открытый урок «Векторизация текстов для практических задач» в рамках курса «Natural Language Processing» от OTUS!

✅ Что будем делать:

— Обсудим, как можно получать векторы текстов и использовать их в практических целях;
— Узнаем, как быстро сделать рекомендательную систему для текстов;
— Рассмотрим похожие статьи на основе тематического моделирования, экстрактивной суммаризации и векторизации FastText;
— Поищем похожие товары на основе векторизации TF-IDF;
— Обсудим векторизацию текстов архитектурой BERT.

👉 В результат вы узнаете, как эффективно подбирать похожие по смыслу и тематике тексты.

💻 Успейте зарегистрироваться по ссылке https://otus.pw/XRwc/ , количество свободных слотов на регистрацию ограничено.

Нативная интеграция информация о продукте www.otus.ru

Datalytics

12 Aug 2023 10:13

❓Ответы на вопросы
Собрал ответы на вопросы в виде карточек, чтобы не спамить вас сообщениями. За ссылками и уточнениями, приходите в комментарии к предыдущему сообщению.
#askmeanything

Datalytics

10 Aug 2023 11:18

В топ-3 пунктов, которые ярко выделились по результатам моего опроса софтовых проблем, с которыми сталкиваются аналитики стал пункт «Я делаю работу, но у меня возникает ощущение, что она не приносит ценности бизнесу»

Одна из причин такого положения дел — аналитики часто бывают оторваны от бизнеса и воспринимаются как некие «калькуляторы», «интерфейсы к данным», «люди, которые делают дашборды». Если искать первопричину этого, то чаще всего окажется, что она кроется в организационной структуре, целеполагании организации, культуре принятия решений и в том, что менеджемент, отвечающий за бизнес-показатели, не способен (по разным причинам) эти самые бизнес-показатели проращивать на уровень других подразделений

Но тут проблема и в аналитиках, потому что часто я встречаю аналитиков, которых не очень то заботит бизнес, они любят данные, любят задачки, поковыряться, построить какой-нибудь звездолёт для сегментации клиентов с помощью глубокого обучения и цепей Маркова. И это бывает оправдано, когда наш звездолёт может окупить себя экономически, то есть сложность реализации алгоритма оправдывается экономической эффективностью — такое часто можно наблюдать в data-driven продуктах, где изменение какой-то метрики даже на 0,1% в абсолюте даст бизнесу ощутимый рост в деньгах

И это подводит к мысли о том, что если работа не приносит ценности бизнесу, то одной из компонент этого ощущения может быть непонимание самим аналитиком задач бизнеса и того как его труд может встроится в цепочку генерации ценности для бизнеса. Что подводит к вопросу «бизнес-мышления», про которое часто любят говорить нанимающие лиды и хэды аналитики

Жмите 🔥, если интересно почитать про этот вопрос подробнее