Datalytics

27 Jul 2024 17:24

​Наткнулся тут на интересную статью 2009 года, где автор высказывает мнение о том, что изобретение VisiCalc (первого приложения электронных таблиц) необратимо изменило мир и то как принимаются решения

Основная мысль состоит в том, что электронные таблицы демократизировали процесс «что-если» (what-if) анализа. Во-первых, до электронных таблиц было меньше аналитиков. Во-вторых, раньше этим аналитикам было сложнее оперировать большим количеством переменных. Никто не просил от каких-нибудь финансистов разработать 20 вариантов расчетов с разными входными данными, потому что в головах менеджеров не было такой парадигмы как «хочу чтобы мне смоделировали все варианты». Не могу подтвердить или опровергнуть что это так. Думаю, что менеджеры всегда принимали решения на основе подсчетов, вопрос точности этих подсчетов, гранулярности данных, а также возможности принимать в расчет вариантивность и вероятностную природу многих переменных. Почитайте, например, про модель EOQ (Economic order quantity), которую еще при Форде использовали для расчета экономики предприятия. Проблема в том, что экономика усложнялась и примитивная EOQ уже не подходила

В общем, спредшиты настолько демократизировали процесс работы с данными, который ранее был доступен только статистикам и ученым, что каждый менеджер начал все считать и моделировать. И начал простить считать и моделировать своих подчиненных. И вот тут то и появилась парадигма «принеси мне метрики». Что в итоге привело к буму «количественного менеджмента», ну и дальше трансформировалось в data-driven и в наукообразное «рост бизнеса как набора гипотез»

Я не буду тут распинаться про то, что даже в нашу data-driven эпоху с ее верой в «объективность данных» очень многое зависит от человеческого фактора, в том числе от качества интерпретации и выводов, которые строятся на основе данных. Мне интереснее другое

В статье приводится пример с переносом завода – мол, факторный анализ позволил оценить что дешевле производить товар в другом регионе, а потеря качества не повлияет на конечную прибыль. Но как мне кажется, тут вопрос ответственности людей, которые принимают решения о переносе, а не технологии, благодаря которой стал возможен «оптимальный расчет»

И все тут лежит скорее в части логики современного общества, из-за которой мы все больше и больше нуждаемся в предиктивной аналитике. И есть у меня подозрение что именно благодаря этой логике мы видим бум AI и влажные фантазии вокруг того, что AI революционизирует бизнес. А по факту сделаем очередной Excel

Datalytics

24 Jul 2024 11:04

Проходить собеседования — это навык. Если в 2024-м вы хотите
— меньше волноваться на собесах,
— эффективнее отвечать на вопросы и грамотно задавать их,

читайте канал про собеседования в IT, где собран опыт и кандидата, и работодателя.
——————
🔹Булат ходит на собесы из азарта и интереса и пишет, что да как: какие были этапы, какие задавали вопросы.
Лонгрид раз — про интервью к поставщику и разработчику технологий для бирж
Два — про интервью в финтех
Три — в Medtech

🔹Булат сам нанимает сотрудников и рассказывает, почему кандидату отказали.
Лонгрид раз — про закрытые ответы
Два — про улыбку и болтовню
Три — про кандидата, который спорил
—————
✅Подписывайтесь, чтобы быть готовыми к собеседованию, а в случае отказа — сохранять здравую самооценку.

/channel/tryoutonadancefloor
👆

Datalytics

18 Jul 2024 15:19

Не будем утомлять вас рассказами о ДМС, крутых офисах и других плюшках. Вот главное о том, почему продуктовые аналитики выбирают Т-Банк:

➖Актуальный стек. Здесь следят за трендами и быстро внедряют новое.
➖Прозрачная система роста. Вы всегда будете знать, какие навыки нужно подтянуть и как получить повышение.
➖Вы окажетесь среди профессионалов, у которых можно многому научиться. А если захотите, можете стать ментором для младших коллег.
➖Общение на «ты». Так проще.
➖Здесь развивают комьюнити. Можно участвовать в митапах и подкастах.

Больше о вакансиях здесь

Реклама. АО «Тинькофф Банк», ИНН 7710140679

Datalytics

16 Jul 2024 10:59

Какой путь к работе мечты самый короткий? Конечно, One Day Offer от Сбера! 😉

Если ты Data Analyst или Data Engineer, мы ждём тебя 27 июля. Получи возможность пройти fast-интервью, познакомиться с командой и забрать долгожданный оффер всего за один день.

Наша команда разрабатывает и внедряет DS-решения в точки касания клиента со Сбером: отделения, мобильное приложение, банкоматную сеть и т.д. Мы работаем с технологиями Python, Spark, SQL, Hadoop, GreenPlum и за год внедряем более 200 моделей.

Тебя ждут интересные и разноплановые задачи 👇

▪️ Обучение всех типов моделей искусственного интеллекта: от классического ML до глубоких нейронных сетей.

▪️ Создание высокотехнологичных сервисов: от систем принятия решений до компьютерного зрения и обработки естественного языка.

▪️ Развитие хранилища на Teradata и DataLake на Hadoop.
Отправляй заявку уже сейчас и присоединяйся к команде!💚

Datalytics

10 Jul 2024 09:03

Вы тоже сможете вырасти до хардового аналитика уровня Middle+. Как?
Добавьте к своим скилам навыки в проектировании архитектуры и интеграций веб-сервисов!

Три месяца назад мы уже писали про этот курс. Сейчас пишем еще раз, потому что у курса вышло полезное обновление, уже доступное ученикам, независимо от того, когда они его купили.
—————
📚 Первое: в портфолио включили примеры интеграций от крупных BigTech-компаний. Это позволит вам понять, как технологии применяются в реальных бизнес-контекстах.
🌐 Второе: обновили портфолио. Теперь в нём есть задания повышенного уровня сложности для каждой темы. Это небольшие реальные проекты, с помощью которых можно не только проверить, но и улучшить свои навыки!
✔️Третье: вышел новый модуль про проектирование баз данных - нормализация, транзакции, основы DWH, индексы.
💬Четвертое: стал активен чат учеников (общение, обмен опытом, помощь внутри сообщества)
—————
• Результат после прохождения курса: 15 рабочих проектов в портфолио-резюме
• Доступ к урокам и всем обновлениям останется навсегда
• Фундаментальная база
• Всю программу и отзывы смотрите в боте курса

Когда перейдете в бот курса, то получите бесплатные открытые уроки по архитектуре и интеграциям. Польза 👇

@studyit_help_bot

Скидка на курс от канала
— 1 000₽ на Stepik по промокоду DATAL2 до конца июля.

Datalytics

08 Jul 2024 18:00

Вебинар: Разбираемся с продуктовыми метриками с нуля 🔥

Хотите узнать какие метрики необходимы бизнесу? Как их выбирать и правильно оценивать? Присоединяйтесь на новый вебинар по продуктовым метрикам 🚀

В прошлом месяце мы проводили первую часть вебинара по продуктовым метрикам, он очень понравился зрителям, но мы не всё успели разобрать. Поэтому мы решили провести новый вебинар.

На этом вебинаре мы продолжим разбираться с продуктовыми метриками, подробно поговорим о метриках вовлеченности и обсудим, почему бизнес нужно строить вокруг retention.

📅 Дата: 9 июля (вт)
🕘 Время: 19:00 по Мск

🔗 Доступ к трансляции придет в бота, записывайтесь → ссылка.

Вебинар подойдет даже если вы только-только начинаете свой путь в аналитике - будем разбирать все по шагам понятным языком 🧡


Реклама. ООО «АЙТИ РЕЗЮМЕ». ИНН 4025460134.
Erid:LjN8JtDcD

Datalytics

02 Jul 2024 13:10

Открыт демо-доступ к курсу Data Warehouse на базе dbt для инженеров и аналитиков данных

Этот курс - не просто обучение, а полноценный тренажер, где вы освоите один из самых востребованных инструментов аналитики, решая сложные практические задачи. Изучите DataOps практики, 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

Сейчас открыт демо-доступ к первым четырем практическим урокам для всех желающих.

[ Регистрация на демо-доступ ]

Реклама. ООО "ИНЖЕНЕРКАТЕХ". ИНН 9715483673 erid: 2VtzqvMtP6Y

Datalytics

26 Jun 2024 15:28

Ещё вчера они отвечали за код и технологии, а сегодня в их подчинении специалисты, к которым никто не приложил инструкцию.

Да, быть начинающим управленцем в IT — рискованно, но интересно. Открывается много новой информации и определений.

Насчёт определений — в карточках собрали несколько ключевых, которые познакомят вас с профессией руководителя в IT поближе. А по поводу новой информации: в Практикуме появился курс по управлению командой разработки с воркшопами, личными консультациями и интерактивным учебником.

→ Начните учиться бесплатно

Datalytics

25 Jun 2024 11:28

Многие спрашивают на консультациях: зачем аналитику развивать продуктовое мышление?

Нанимающие менеджеры ищут аналитиков, способных уточнять задачи через продуктовое мышление. Поэтому, чтобы оставаться востребованным специалистом, аналитику нужен рост «вширь», и развитие продуктового мышления пойдет ему только в плюс

Такое мышление помогает анализировать деятельность с точки зрения пользы для продукта в целом.🔎 Аналитик здесь может увидеть и подсветить важные точки развития продукта через призму своих компетенций и «приближенности» к raw data

Аналитик помогает сгенерировать и приоритизировать гипотезы, оценить потенциал фич и измерить результаты экспериментов 🧮

Аналитик может помочь с определением вектора развития продукта и говорить на языке бизнес-импакта 📈. Когда аналитик говорит: «Эта фича может принести Х миллионов дохода», это резонирует с бизнесом намного больше, чем технические детали. А ещё аналитик может подсветить какие-то тонкие моменты для реализации фичи или проверки гипотезы, чтобы сделать ее успешной или более быстро валидируемой 💸

Со временем у такого специалиста формируется интуиция, что может «выстрелить», а что нет. Поэтому продуктовое мышление делает аналитика полноценным бизнес-партнером и ценным советником для продакт-менеджеров и CPO 🤝

Продуктовое мышление аналитика является инструментом оптимизации дорожной карты развития продукта и влияет на формирование стратегии 📊

Я считаю, что эти навыки делают аналитика более влиятельным в рамках компании и в дальнейшем помогут ему расти и в зоне ответственности, и в зарплате

Datalytics

24 Jun 2024 17:47

Live-интенсив: разбираем тестовое задание в OZON на junior-аналитика! 🔥

Мы знаем, что разбор тестовых заданий - ваш любимый формат. Поэтому мы приглашаем вас на интенсив, где мы в прямом эфире будем разбирать настоящее тестовое задание в OZON на аналитика данных!

Собираемся в прямом эфире 25 июня (вт) в 19:00 (Мск). Ссылка на трансляцию придет в бота, записывайтесь!

👉🏻 Записаться на live-интенсив 👈🏻

Что будем делать на интенсиве:

◾️ Проанализируем заказы пользователей по retention, времени доставки, сумме заказа т.д.
◾️ Научимся легко генерировать большой DataFrame с синтетическими данными
◾️ Посчитаем описательные статистики
◾️ Изучим полезные фичи Pandas: apply, map, pct_change и др.
◾️ Построим интерактивные графики с помощью plotly
◾️ Научимся строить и читать необычные графики - например, violinplot

Вебинар подойдет даже если вы только-только начинаете свой путь в аналитике - будем разбирать все по шагам понятным языком 🧡

Короче, ждем всех – будет мега-круто!

👉🏻 Записаться на live-интенсив 👈🏻


Реклама. ООО «АЙТИ РЕЗЮМЕ». ИНН 4025460134.
Erid:LjN8KXvZj

Datalytics

24 Jun 2024 11:16

🔥 Это база с 1900 вопросами с собеседований по анализу данных, машинному обучению, sql. Фишка в том, что вопросы разбирают эксперты, которые сами проводят собесы и дают примеры правильных ответов. Вы легко получите оффер, изучив популярные вопросы
А тут целая супре полезная папка для подготовку к мл собесу для вас.💼

Datalytics

20 Jun 2024 20:26

Тем временем Anthropic зарелизили Claude 3.5 Sonnet и цифры по математическому бенчмарку GSM8K переваливают за 95%

Надо признать, что GSM8K не только проверяет способность модели выдавать правильный ответ на задачку, но и ее способность правильно решать эту задачу

Вот кстати интересная статья про то как SurgeAI помогали OpenAI в создании бенчмарка GSM8K – https://www.surgehq.ai//blog/how-we-built-it-openais-gsm8k-dataset-of-8500-math-problems

Datalytics

20 Jun 2024 13:04

Opportunity sizing — способ управлять развитием продукта через бизнес-ориентированное мышление

Если коротко и по-простому, opportunity sizing – это количественная оценка гипотезы/фичи/продукта с точки зрения влияния на бизнес (будь то выручка, EBITDA, объем продаж или объем потенциальных рынков сбыта). Вот пришел к вам продакт и говорит, что гипотеза пушка-бомба и надо дизайнить эксперимент, opportunity sizing позволяет оценить потенциальный финансовый эффект от этой гипотезы, затраты на проектирование эксперимента для тестирования гипотезы, а также определить место этой гипотезы среди других гипотез

Подход opportunity sizing позволяет лучше отприоритизировать усилия, оценить потенциал идей, перевести инсайты и идеи на язык бизнес-импакта, что точно увеличит вашу договороспособность со стейхлодерами

В общем, полезный инструмент в арсенале аналитика. Подробнее про opportunity sizing можно почитать в статьях:
🔗Shopify Data’s Guide To Opportunity Sizing
🔗Intro to Opportunity Sizing (by Giovanni Fernandez-Kincade)

Datalytics

17 Jun 2024 13:07

Базовый анализ продуктовых фичей

В статье автор делится своим опытом анализа интерфейсных решений и отдельных фичей продуктов. Основной вопрос, с которым ему приходится сталкиваться: "Зашла ли фича пользователям и приносит ли она доход?"

Автор разработал компактный фреймворк, который помогает планировать исследования и адаптируется под разные продукты

В статье он кратко рассказывает о своём подходе и объясняет, почему важно разбирать продукт на отдельные фичи. Улучшая каждую часть, можно улучшить весь продукт в целом

Основная идея заключается в создании системы метрик для оценки фичи — от её заметности до экономического эффекта. Это помогает сравнивать ожидания с реальными результатами и принимать дальнейшие решения

Обязательно прочтите статью "Базовый анализ продуктовых фичей", чтобы узнать, как шаг за шагом улучшать свой продукт

Datalytics

17 Jun 2024 11:37

Я сначала немного приуныл по результатам опроса. А потом подумал «А чё мне приунывать?»: стратегия роста через смену компании — вполне себе ок. Каждый сам кузнец своего счастья

Какой же непрошенный совет я могу дать людям, которые выбирают для себя стратегию частой смены работ?

Обращать внимание на то, насколько текущие рабочие приоритеты соответствуют вашим собственным долгосрочным целям. Долгосрочные личные цели в профессиональном развитии — это то, что позволяет наделять работу смыслом и уменьшать риск того, что работа в какой-то момент начнёт восприниматься как «перекладывание задачек в джире»

Аспект долгосрочного планирования должен быть на переднем плане, в независимости от того какая стратегия выбрана: будь то при частой смене работы ради карьерного роста или намеренном развитии внутри одной компании

Очень важно иметь четкий карьерный вектор и соизмерять свою деятельность с ним. Регулярно задавайте себе вопрос: «где я сейчас?». Например, хочу ли я развиваться в лидера или в принципала? Какие навыки и качества мне необходимо развить для этих ролей? Что важно для моего роста как лидера или какими специализированными знаниями мне нужно овладеть? Как я донесу до стейкхолдеров, что теперь обладаю этими важными качествами?

Не следует работать «наскоками», реагируя только на входящие задачи. Можно и нужно учиться через входящие задачи. Но если вы не смотрите на это обучение через призму ваших долгосрочных целей, то такое обучение получается как бы реактивным (в противовес проактивному) и вы не управляете своей карьерой. Ваши скиллы развиваются «как попало». Важно держать в фокусе свои цели и мотивироваться их достижением, обеспечивая соответствие этих целей вашему внутреннему компасу. Это помогает быстрее расти через входящие задачи

А ещё лучше ставить тебе дополнительные задачи, которые будут продиктованы только вашими стратегическими целями. Попробовать выбить у руководителя немного времени на них. И тогда появляется возможность самому управлять своим бэклогом, что добавляет в работу больше контроля и элемента некоторого творчества

Для того, чтобы успевать думать о своём карьерном развитии, можно выделять раз в месяц в календаре время для вот такого простого процесса:

1. Остановиться — Приостановить деятельность и дать себе время для размышлений
2. Чекнуть ожидания — Сформировать стратегические карьерные ожидания (если ещё не сформированы) или обновить предыдущие ожидания. Лучше их прям фиксировать письменно. Лично я это делаю через голосовое во время прогулки, а потом голосовое перевожу в текст и структурирую через GPT — на то, чтобы начать говорить мне нужно меньше когнитивного ресурса, чем на то, чтобы писать, поэтому голосовое тут хороший icebreaker, чтобы запустить эту работу
3. Зафиксировать разницу — Проанализировать свои ожидания и текущие результаты. Сравнивая первоначальные цели с текущими достижениями, важно понять, в каком направлении вы движетесь и где вам потребуется корректировка стратегии. Разбить результаты на ключевые показатели: что достигнуто, что требует доработки. Зафиксировать, в каких навыках и знаниях вы преуспели, а какие области требуют больше внимания. Хорошим инструментом здесь может быть SWOT-анализ (сильные и слабые стороны, возможности и угрозы). Это позволяет выявить расхождения и планировать действия для их устранения
4. Анализ и планирование — После этого можно отприоритизировать расхождения в соответствии с вашей стратегией. И дальше сформулировать план работы для дальнейшего личного роста. При этом тут можно опираться на текущее представление о планах компании, оценить возможности для использования корпоративных ресурсов (если есть внутренние обучения), свериться с планами развития по грейдам (если они есть), узнать у команды или лида какие сейчас существуют проблемы, где может быть важна ваша включенность. То есть ключевое тут — не смотреть на развитие «в вакууме», а попытаться включить его в окружающую вас среду и возможности этой среды. В итоге, на этом этапе у нас появляется план, который позволит систематически приближаться к своим карьерным целям

Datalytics

25 Jul 2024 14:33

Бесплатный курс по Python для аналитиков с 0 🔥

❗️ Будущим аналитикам на заметку: специально для тех, кто ищет классное обучение для вкатывания в аналитику и не готов рисковать в вопросах карьеры, приглашаем начать свой путь с бесплатного курса «Основы Python».

Курс максимально практикоориентированный — 10 глав, 100+ практических заданий и 3 бизнесовых проекта для вашего портфолио.

В «Основах Python» мы заложим фундамент работы с языком Python (даже если вы никогда не программировали!) и покажем, как применить его к вашим рабочим задачам.

После прохождения уроков вы сможете решить несколько сложных бизнес-задач — автоматизировать обработку кассовых чеков или контролировать просроченные платежи.

Попробуйте себя в роли специалиста и поймете, подходит ли вам аналитика данных 👇🏻

🔗 Приступить к обучению: ссылка.


Реклама. ООО «АЙТИ РЕЗЮМЕ». ИНН 4025460134.
Erid:LjN8K7MuF

Datalytics

19 Jul 2024 14:11

В команду штаба блока «Daily Banking» ищем Middle Data analyst c навыками SQL и уверенными знаниями в области математической статистики 👨‍💻

Работа предполагает поиск целевой аудитории и формирование выборок клиентов, проведение аналитических исследований, формирование гипотез и разработка новых метрик для бизнеса.

Предлагаем привлекательные условия: ежегодный пересмотр зарплаты, годовую премию, расширенный ДМС с первого дня, ипотеку выгоднее до 4% и корпоративную пенсионную программу ✅

Подробнее о вакансии по ссылке

Datalytics

17 Jul 2024 13:12

💚 Хотите получить рекомендации от опытного продуктового аналитика?

В Авито запустили программу менторства, доступную для каждого, кто стремится к развитию и росту.

Например, Егор Беседин, Head of Monetization Analytics, поможет вам оценить и развить компетенции, спланировать карьерный трек и управлять командой.

Но это не всё — в Авито есть другие менторы с уникальным опытом.

🔍Если не знаете, что делать:
• при оценке и развитии своих компетенций, а также планировании карьерного пути
• в управлении командой: цели, аналитические процессы, роли
• в выстраивании процессов найма в организации и команде

Найдите ментора из Авито здесь: Getmentor.

Есть разные форматы работы: платные встречи или сессии за взнос на благотворительность 💚

Datalytics

11 Jul 2024 15:40

💛💛💚❤💛❤💛⤵

❓Утопаете в данных и не знаете, как их эффективно визуализировать? Мечтаете об инструменте, который поможет создавать наглядные и информативные дэшборды?

✨Представьте: вы с легкостью подключаетесь к любым источникам данных, создаете интерактивные графики и диаграммы, а ваши дэшборды вызывают восхищение у коллег и руководства!

Хотите это реализовать? Открытый урок «Знакомство с Apache Superset. Установка, настройка и базовый функционал» — ваш первый шаг к освоению мощного инструмента для визуализации данных! 23 июля в 20:00 мск присоединяйтесь и узнайте, как легко и быстро превратить данные в указатели для дальнейших действий компании.

🔗Записывайтесь по ссылке прямо сейчас, чтобы посетить бесплатный урок: https://otus.pw/EBuG/


Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru

Datalytics

09 Jul 2024 12:41

⚠️ Центральный Университет в поиске Академического лида курса Python

Кандидат должен быть готов к:
- Созданию Game Change истории, находя оптимальный баланс между академическим обучением и современными EdTech-решениями.
- Созданию прочных связей между учебным процессом и реальными потребностями работодателей.
- Созданию Legacy с нуля, обладая при этом исключительной гибкостью и способностью быстро адаптироваться к требованиям современного рынка.

# Портрет кандидата:

На собственном опыте знает всю широту возможностей языка программирования Python, от бизнес-аналитики до машинного обучения и разработки.

Опыт работы в индустрии и образовательной среде позволяет ему понять и задизайнить в курс ключевые инсайты для 3-х профильных треков:

- Синий трек Data Analyst: Python как прикладной инструмент для анализа данных и бизнес-задач.
- Красный трек ML Engineer: Python как средство для разработки и тестирования ML-моделей.
- Чёрный трек Software Engineer: Python в контексте разработки и понимание его ограничений.

Подробное описание в Notion

📱 Telegram: @ludi_magister

Datalytics

04 Jul 2024 17:45

💛💛💚❤️💛❤️💛⤵️
❓Устали от скучных и статичных дашбордов?

👉🏻Хотите создавать интерактивные и визуально привлекательные дашборды, которые оживят ваши данные?

Тогда вам сюда!

На открытом уроке «Создание кастомных дэшбордов с помощью Plotly Dash» вы:

- познакомитесь с Plotly Dash — мощной библиотекой для создания интерактивных веб-приложений и дэшбордов;
- научитесь превращать сырые данные в понятные и красивые визуальные единицы;
- сможете создавать удобные и функциональные интерфейсы для взаимодействия с данными.

Присоединяйтесь 9 июля в 20:00 мск и станьте мастером визуализации в аналитике данных!

8️⃣9️⃣🔟Регистрируйстесь сейчас по ссылке: https://otus.pw/XZLw/

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru

Datalytics

27 Jun 2024 15:17

level up вашей карьеры инженера данных

У вас уже есть опыт работы, но вы хотите выделиться на фоне «джунов» и охватить всю архитектуру DWH целиком — тогда присоединяйтесь к курсу «Инженер данных» от karpov.courses и экспертов из Яндекса, Ozon, Vk и Сбера.

За 5 месяцев вы освоите все актуальные технологии. А для большего погружения в работу, вы поработаете с ETL-процессами крупной двухуровневой платформы данных, закрепите понимание инструментов Airflow, Spark + S3 и Greenplum и поймёте, как использовать их в связке друг с другом.

После обучения вы научитесь учитывать все взаимосвязи большого хранилища, понимать потребности заказчика и воспринимать данные как конечный продукт.

Получите скидку 5% по промокоду DATALYTIX до 30.06.2024 и расширяйте свои навыки: https://clc.to/erid_LjN8Jyk94

Datalytics

25 Jun 2024 13:03

🔄Представьте, что вы работаете с большими объемами данных, но каждая попытка обработки информации занимает часы, если не дни. Вы сталкиваетесь с проблемами масштабирования и сложности потоков данных, что тормозит ваш проект и мешает достигать поставленных целей.

А теперь представьте, что время обработки данных сокращается в разы благодаря использованию продвинутых технологий стриминга. Вы спокойно справляетесь с любыми объемами информации, легко направляя потоки данных так, как вам нужно. Вы больше не испытываете трудностей с масштабированием и сложностью проектов.

🟡 Приходите на наш практический открытый урок «Spark, знакомство с структурным стримингом» 27 июня в 20:00 мск.

Занятие будет полезно:

- специалистам аналитики данных и Data Engineering;
- руководителям и менеджерам команд разработки.

Спикер Валентин Шилин — старший программист/аналитик данных в зарубежной компании.

➡️ Пройдите короткий тест, чтобы посетить урок: https://clck.ru/3BU5nP

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru

Datalytics

25 Jun 2024 10:31

Виртуозно строите дашборды?
Научите студентов Яндекс Практикума

Яндекс Практикум — это онлайн-сервис, помогающий освоить актуальные цифровые профессии. Учебный контент здесь разрабатывают мидлы или сеньоры.

Сейчас, например, нужен автор уроков по визуализации данных для курса «Аналитик данных и специализации BI-аналитик». Конкретная тема — создание дашбордов с помощью Datalens.

Экспертам предлагают удалёнку, нагрузку от 10 часов в неделю, гибкую занятость. А главное, возможность развиваться вместе с Яндекс Практикумом нон-стоп.

Пожелания к кандидату

Datalytics

24 Jun 2024 14:43

#статья: Как сделать А/B-тест в офлайне, на примере ускорения доставки в Самокате.

В офлайне существуют особенности и ограничения для продуктовой аналитики.
Как же провести А/B-тест в физическом мире? Продуктовый аналитик Илья Лоладзе в своей статье поделится, как с этим попыталась справиться его команда из samokat.tech.

Автор расскажет:

- С какими особенностями и ограничениями может столкнуться продуктовый аналитик в офлайне.
- Стоит ли рассчитывать на интуицию в поисках главной метрики в таком нетипичном эксперименте.
⁃ К каким издержкам нужно быть готовым, учитывая человеческий фактор / Какие подводные камни ожидают продуктовую аналитику в ходе работы офлайн.

Данная статья будет интересна всем продуктовым аналитикам, которые хотят узнать больше о работе с А/В тестами офлайн. А также тем, кто любит эксперименты, внося небольшие изменения в привычный процесс.

https://habr.com/ru/companies/samokat_tech/articles/821777/

Datalytics

21 Jun 2024 09:02

Почему аналитика данных must have для любого бизнеса?

Главная цель работы аналитиков — это помочь бизнесу принять верное решение. Цель не в том, чтобы построить миллион графиков, а в том, чтобы помочь компании решить свои бизнесовые задачи. Именно за это аналитикам платят хорошие зарплаты — за то, что их работа позволяет компании зарабатывать больше и тратить эффективней.

На бесплатном онлайн-курсе «Аналитика за шесть уроков» эксперты-практики из Changellenge >> Education докажут, что в аналитику может перейти практически каждый — независимо от возраста и начального образования. Почувствуйте себя аналитиком:

✔️Изучите азы основных аналитических программ;
✔️Решите базовые задачи от экспертов-практиков;
✔️Разберетесь с направлениями и выберите подходящее для себя;
✔️Получите сертификат о прохождении курса и пошаговый план по переходу в новую профессию.

«Аналитика за шесть уроков» — это всего 20 минут в день, чтобы понять, что такое аналитика, решить первые задачи и сделать шаг к развитию своей карьеры. А еще сертификат о прохождении курса и советы по переходу из любой профессии. Напомню, это бесплатно!

Для всех участников курса до 30 апреля действует дополнительная скидка 15 000 руб. на образовательные программы Changellenge >> Education. Оставьте заявку и участвуйте в розыгрыше подарков на 100 000 рублей!

Регистрируйтесь по ссылке.

Реклама. ООО "ВЫСШАЯ ШКОЛА АНАЛИТИКИ И СТРАТЕГИИ". ИНН 7716917009. erid: 2VtzqvRr8eB

Datalytics

20 Jun 2024 14:24

Каждый месяц мы проводим сотни тестов и экспериментов, чтобы сделать продукт полезным для пользователя, а шоппинг – легким и вдохновляющим. 

На встрече 27 июня обсудим наш опыт: особенности гео-тестов, подходы к ускорению A/B-тестов, а также поговорим о том, как оценивать сложные контент-продукты. 

Программа:

19:05 – 19:40: Подходы к ускорению A/B-тестов для Data-продуктов
Анжелика Шахурина, Team Lead of Product analytics в Lamoda Tech

19:40 – 20:15: Гео-тесты: инструкция по применению
Иван Уваров, Product analyst в Lamoda Tech

20:25 – 21:00: Как оценить эффективность контент-продукта, если страшно проводить A/B-тест?
Сима Гиззатуллина, Product analyst в Lamoda Tech

Места в офисе быстро закончились, но мы ждем тебя на онлайн-встрече 27 июня в 19:00! Подробности и регистрация по ссылке.

Реклама. ООО «Ламода Тех». ИНН 7734461512. erid: LjN8KCW4L

Datalytics

17 Jun 2024 14:32

Бесплатный интенсив по подготовке к собеседованиям на позицию аналитика данных 🔥

📣 Всем привет! Хотим пригласить вас на уникальный 4-дневный интенсив по подготовке к собеседованиям на позицию аналитика данных!

Программа насыщенная и затрагивает сразу много аспектов подготовки к собеседованиям:

◾️ День 1: Составление резюме, cover letter, портфолио и самомаркетинг
◾️ День 2: Решение задач с собеседований
◾️ День 3: Разбор вопросов с технических собеседований
◾️ День 4: Разбор продуктовых кейсов

Каждый день мы будем присылать вам материалы по одной из тем. А по некоторым темам даже будет дополнительное «домашнее задание»!

👉🏻 Записаться на бесплатный интенсив 👈🏻

Интенсив подходит всем, кто изучает аналитику и планирует искать работу. Участие в нем займет не более 1 часа в день, но даже в таком формате вы получите для себя массу пользы!

Кстати, вы можете вписаться и получить весь материал абсолютно бесплатно. А если хочется более глубокой проработки и персональных консультаций - мы предусмотрели 30 VIP-мест. Так что записывайтесь, выбирайте формат участия и погнали 🔥

👉🏻 Записаться на бесплатный интенсив 👈🏻


Реклама. ООО «АЙТИ РЕЗЮМЕ». ИНН 4025460134.
Erid:LjN8KPFAS

Datalytics

17 Jun 2024 11:37

Таким образом, не важно планируете ли вы пойти на рынок труда и апнуть себе зарплату в 2 раза или нацелены на развитие внутри текущей компании — вы всегда через стратегическое планирование будете возвращаться к удержанию фокуса на собственном развитии. Это позволит сохранять мотивацию, добиваться поставленных целей и обеспечивать согласованность вашей текущей деятельности с личными карьерными устремлениями

Datalytics

15 Jun 2024 12:24

Недавно наткнулся на одно утверждение про работу, которое навело меня на мысли про стратегии личного роста внутри коммерческих компаний

Звучало это утверждение так: «Ты – это инвестиционный проект. Ты должен зарабатывать компании деньги. А она будет платить тебе зарплату, засыпать плюшками и обещать уверенность в завтрашнем дне. Для этого нужно постоянно показывать, что ты – выгодная инвестиция»

Немного категорично, но здравое зерно есть. Капитализм — это ведь про бабки, ты — часть капитализма как часть корабля коммерческой организации, а значит твоя работа должна выражается в деньгах. Но есть одно но: не все категории деятельности сводятся к деньгам

Поэтому при всей любви меня как руководителя к цифрам (потому что на цифрах проще принимать решения), я не соглашусь, что любую свою деятельность я должен отражать в количественном показателе, который в итоге переводится в табличку доходов и расходов

Представим, я занимаюсь обучением сотрудников и благодаря моему обучению продакт-менеджеры и аналитики гипотетически могут быстрее выдвигать и валидировать гипотезы. Внёс ли я дополнительную ценность в компанию? Да. Заработал ли я в тактическом горизонте компании больше денег? Сомнительно. Я, конечно, могу организовать двойное слепое рандомизированное плацебо-контролируемое исследование, чтобы определить влияет ли моё обучение действительно на скорость выдвижения, выбора и валидации гипотез и дальше сделать оценку в деньгах. Но в реальности организация — это настолько сложный механизм с таким количеством факторов и переменных, что сделать такую оценку в категориях метрик бизнеса — просто не получится. Я работаю в edtech и знаю, что если концентрироваться только на метриках бизнеса, то мы провалим качественную ценностную компоненту, при этом эта компонента очень сложно проксируется на бизнес-метрику

Поэтому мне кажется, что переформулировать это можно как «ты должен приносить компании ценность»

Офигенно, если эта ценность измеряется в деньгах. И надо признать, что ценность, выразимая в деньгах — это сильный аргумент, который лучше всего работает на руководителей, собственников бизнеса, инвесторов. Но при этом ценность не всегда выражается именно в деньгах. Я могу научиться лучше общаться со стейкхолдерами и как следствие быстрее и эффективнее решать задачи, я могу обучать, выстраивать и оптимизировать процессы, влиять на качественную компоненту бизнеса, организовывать отличные тимбилдинги, быть лучшим в проведении собеседований и тащить в этом всю команду (да ещё и так, что чтобы побывать на собеседовании со мной будет выстраиваться очередь кандидатов на входе) — всё это приносит ценность компании

Поэтому я бы сказал, что для руководителей важно слышать о том, что сотрудник приносит ценность, что у него есть намерение эту ценность наращивать и что сотрудник понимает как эта ценность влияет на общее дело и он может явно это аргументировать. С этого начинается любой продуктивный диалог про повышение, который заинтересует меня как руководителя. И если ко мне придут с тезисом «я тут уже 2 года сижу, а повышения не было», то я постараюсь зафреймить именно в разговор «я готов повышать, но давай подумаем как это повышение будет завязано на рост твоей ценности на горизонте N месяцев, поставим с тобой четкие договоренности и критерии достижения результата, а я со своей стороны буду готов идти обсуждать твоё повышение и пересмотр фот»

Так что тезис «Ты должен зарабатывать компании деньги» я бы переформулировал как «Если хочешь расти в компании, то подумай как ты можешь реализовать себя, чтобы приносить компании больше ценности»

А что вы думаете: лучше зарабатывать деньги, приносить ценность или просто сидеть таски в джире перекладывать?