Datalytics

14 November 2024 12:02

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.

Datalytics

13 November 2024 11:01

👍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

Datalytics

08 November 2024 12:41

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

Datalytics

06 November 2024 13:30

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

Datalytics

05 November 2024 14:02

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.

Datalytics

02 November 2024 15:06

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.

Datalytics

01 November 2024 12:20

А теперь вернемся из будущего к настоящему, ChatGPT запустил свой Perplexity поиск по интернету

https://openai.com/index/introducing-chatgpt-search/

При этом ключевое отличие от Perplexity в том, что кажется (судя по демкам) он будет хорошо справляться с навигационными и информационными вопросами (где мне купить, где мне покушать, какая погода, какой счет в матче, какая сейчас ставка цб). И это ставит OpenAI в прямые конкуренты с Google. Если они еще и научаться искать по мультимодальному контенту (видео, подкасты, схемы), то это создает мощный новый поток трафика для видео и аудиоконтента

Интересно подумать как в связи с этим изменится концепция SEO и что на самом то деле скоро нужно будет делать RAG-оптимизацию

Datalytics

23 October 2024 15:11

🤔Как изменить IT-продукт, чтобы он занял достойное место на рынке?

🚀Узнаете на открытом онлайн-уроке «Продуктовая гипотеза»

Будет интересно продуктовым аналитикам и продуктовым менеджерам

Вы узнаете:
– Какими бывают гипотезы в зависимости от этапа развития компании
– Как увеличить шансы на успех гипотезы
– Как правильно формировать гипотезу
– О чём говорят цифры?
– Какие гипотезы помогают пройти «долину смерти»

👨‍💻Вебинар проведёт Алькей Аманжолов – постоянный резидент главного национального центра IT-стартапов в Казахстане «Astana Hub»

🤝После вебинара можно записаться на курс «Продуктовая аналитика. Professional».

🕖28 октября, 20:00 Бесплатно

Записаться на событие: https://clck.ru/3E9EAY

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

Datalytics

22 October 2024 14:01

Представьте: вокруг лучшие специалисты BI, обсуждают внедрение, делятся практическими кейсами, а вы — в центре этого, погружены в общение и расширяете сеть полезных контактов. Звучит круто, правда?

Именно это ждет участников бесплатной конференции РУBIКОНФ 14 ноября в Москве.🔥

Здесь соберутся ИТ-директора, BI-эксперты и авторы популярных Telegram-каналов про аналитику, чтобы поделиться кейсами импортозамещения, инсайтами и прогнозами развития BI. Главное — независимые компании честно расскажут о внедрении российских BI-систем.

Почему стоит прийти?

⚡️Реальные кейсы. Узнаете, как такие компании, как РЖД, справляются с импортозамещением, и увидите BI-системы в действии. Только практика — никаких теоретических догадок.
⚡️Честные истории. Независимые компании расскажут о внедрении российских решений — без воды и маркетинговых обещаний.
⚡️Мультивендорная повестка. Разные платформы и решения — каждый найдет что-то своё.
⚡️Нетворкинг. Это не просто возможность послушать, но и пообщаться. Будут представители AW BI, VK Cloud, Skypro, Glowbyte, Loginom и другие. Это шанс обменяться контактами, обсудить проекты и найти партнеров.

Также вас ждут активности на стендах, интерактивы, подарки и другие ивент-плюшки.
Конференция пройдет 14 ноября в центре Москвы, а для тех, кто не сможет приехать, будет онлайн-трансляция. Участие бесплатное.

🔗Подробности и регистрация по ссылке.

Реклама. Рекламодатель АО «ОСТ»
ИНН: 9709108924

Datalytics

21 October 2024 16:18

Я тут начинаю собираю материалы для нового курса по применению LLM в IT-продуктах

Это не будет курс по промпт-инжинирингу с обещанием светлого будущего как ИИ будет за нас делать все задачи. Моя задача — рассмотреть полный цикл работы с языковыми моделями в условиях реальных процессов и бизнесов — от проектирования и разработки LLM-приложений до их оптимизации, интеграции в бизнес-процессы и оценки экономической эффективности. То есть показать что LLM с предсказуемым качеством внутри production-ready решений — это большая задача с кучей подводных камней и она требует системного подхода, а не просто from openai import OpenAI

На этом фоне начну делиться какими-то статьями, на которые опираюсь при ресерче материалов для курса

Первая статья довольно известна — «Как работает ChatGPT: объясняем на простом русском эволюцию языковых моделей с T9 до чуда». Эта статья доступно объясняет, как эволюционировали LLM и почему нам вообще довелось лицезреть феномен ChatGPT в конце 2022 года

Прелесть статьи в том, что она простым языком объясняет сложные концепции типа трансформеров, а также что она затрагивает не только технические аспекты, но и этические вопросы, проблемы интерфейсов и бизнес-применения. Так что если вы вообще пока не в курсе про LLM, но очень хотите понять что это такое и как появился ChatGPT — забегайся

Datalytics

17 October 2024 14:02

NLP-инженеры Яндекса рассказали про метод ускорения генерации токенов.

Retrieval-Based Speculative Decoding (REST), по словам авторов метода, может ускорить генерацию токенов более чем в два раза.

Метод спекулятивного декодирования REST ускоряет генерации за счет использования более компактной и быстрой модели.

При использовании REST результаты тестов показали прирост в скорости генерации токенов до 2,36 раз. Однако отмечается, что результат сильно зависит от полноты и качества базы данных.

Datalytics

16 October 2024 15:28

#llm

Нашли отличный курс от преподавателей ВШЭ и ШАД Яндекс, который поможет в деталях разобраться в устройстве LLM 

Он начинается с емкого освоения пререквизитов, а затем вы углубляетесь в особенности архитектур. В курсе предполагается большое количество практики, Вы сможете дообучить генеративную трансформерную модель для решения поставленной перед вами задачи и имплементировать ее в виде сервиса или телеграм-бота.

Но что особенно круто – так это сильная команда преподавателей из топовых университетов и компаний. Это, кстати, те самые эксперты, которые делали AI магистратуру во ВШЭ. 

Курс рассчитан примерно на 10-15 часов в неделю и начинается 21 октября. Мест всего 50, так что скорее записывайтесь!

PS: в своем телеграм канале @shvmxyz ребята выкладывают интересные материалы по LLM, а сегодня в 18:00 там пройдет прямой эфир с автором курса - Еленой Кантонистовой!

Datalytics

15 October 2024 13:02

Технологический форум
DaTalks 2024 | Data Reality Show

24 октября в Loft Hall пройдет, пожалуй, центральное событие, посвященное данным. Организатором выступает компания Navicon, а главным партнером - Arenadata.

Ежегодно это мероприятие собирает data community для детального обсуждения наиболее значимых практических вопросов, связанных с data-ландшафтом и перспективами, которые ожидают CDO и CIO в ближайшем будущем.

В этом году среди основных тем форума:
• best practice формирования data-ландшафта «с запасом»
• будущее Big Data
• промежуточные итоги и перспективы импортозамещения
• современные платформы и модели данных
• обзор и функциональное сравнение актуальных для российского рынка BI-систем.

Трансляция онлайн вестись не будет - основная задача мероприятия это обмен опытом и дискуссии. Поэтому настоятельно рекомендуем зарегистрироваться для очного посещения.

По ссылке можно ознакомиться с программой, спикерами и основной концепцией форума.

erid: 2SDnje8HWJ6

Datalytics

14 October 2024 10:17

IT Community Day в Санкт-Петербурге прошёл идеально! 👨‍💻

Сотни IТ-специалистов встретились, чтобы послушать доклады топовых спикеров, прокачать hard и soft skills, познакомиться, повеселиться на афтерпати, и главное — стать частью крупнейшего IТ-комьюнити!

Завидуем тем, кто смог попасть на это мероприятие. А остальным советуем не расстраиваться: совсем скоро состоятся IT Community Day в:

✔️ В Казани 12 октября научимся управлять большими данными, укрощать искусственный интеллект, создавать успешное резюме и находить подход к карьере.

✔️ И в Екатеринбурге 19 октября поговорим об интеграции LLM в приложение, методологии API-first и комбинации личного и профессионального развития.

Успейте зарегистрироваться! 💚

Datalytics

11 October 2024 12:02

👍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

Datalytics

14 November 2024 09:55

- 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

Datalytics

13 November 2024 07:39

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

Datalytics

07 November 2024 13:30

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

Datalytics

05 November 2024 15:31

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.

Datalytics

05 November 2024 11:40

❤️❤️❤️❤️❤️

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

Datalytics

01 November 2024 14:30

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

Datalytics

24 October 2024 17:30

Большая новость на российском айти-рынке: Яндекс выпустил новое поколение языковых моделей YandexGPT 4. В релиз вошли две версии: флагманская Pro и облегченная Lite.

Количество обрабатываемых токенов увеличено в 4 раза — до 32 тысяч, что позволяет работать с большими документами. В обучении применили подход с пошаговыми рассуждениями (Chain-of-thoughts), благодаря чему модели научились лучше анализировать проблемы, выделять этапы решения и рассуждать над их реализацией.

Pro-версия превосходит предыдущее поколение в 70% тестов. В RAG-сценариях заметно снизилось количество галлюцинаций, что улучшило работу с документами.

Модели уже доступны через API в Yandex Cloud. В ближайшее время их интегрируют в Алису с опцией Про, а позже добавят function calling для создания продвинутых ассистентов.

https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/852968/

Datalytics

22 October 2024 14:31

В продолжение подборки статей хочу поделиться неплохой вводной статьей про то как приземлять LLM в продукты (создавать LLM-фичи) из блога GoPractice

https://gopractice.ru/skills/improving-products-with-llm/

Статья очень по верхам проходится, но охватывает основные этапы, которые надо учитывать при проектировании решений:
1) постановку задачи;
2) выбор способа решения (обычно мы тут начинаем с базового метода — промптом, но если не справляется, то уже выбираем более сложные варианты, например, RAG или SFT);
3) написание промпта (или нескольких вариантов промптов);
4) подготовка тестового датасета, на котором будем тестировать промпт(ы);
5) улучшение промпта;
6) эксперименты с моделями (тестирование моделей на одинаковой задаче, чтобы подобрать ту, которая решает поставленные задачи бизнеса, а ещё и по возможности дешевле)
7) переформулировка решаемой задачи (например, бывает так, что решаемая задача суммаризации сначала решается задачей извлечения ключевых данных из исходного текста, то есть мы изменяем подход к решению, чтобы добиться более качественного результата. тут уже могут возникать сложные пайплайны и какие-то истории про агентов или даже вызова функций)

Статья может быть хорошим стартом для продактов, технических проджектов, системных аналитиков и разработчиков, которые планируют начать внедрять LLM в свои продукты, но не знают с чего начать

Datalytics

22 October 2024 11:32

🚀 Новое исследование рынка аналитиков! — если вы аналитик, пройдите опросник и первыми получите результаты, а также эксклюзивные доп. материалы с инсайтами исследования.

Что за исследование?
◽️Это очередное исследование рынка аналитиков от NewHR. Ребята начали их делать в 2018 году, последнее было в 2023 и планируют запускать их ежегодно.
◽️Исследование позволяет следить за ситуацией на рынке аналитиков, потому что эта сфера супер-сильно меняется и развивается. Важно держать руку на пульсе и исследование NewHR в этом поможет!

Рынок каких аналитиков исследуют?
➤ Дата-аналитиков
➤ Продуктовых аналитиков
➤ BI-аналитиков
➤ Маркетинговых аналитиков
➤ Веб-аналитиков

Что исследуется?
👉 Зарплаты и их динамика. Вопросы про вилки, а потом поделимся результатами и корреляциями.
👉 Рейтинг работодателей для аналитиков, с нормальной аналитической культурой, например.
👉 Где работают аналитики, как работают (удалёнка/офис), какие планы на трудоустройтво.
👉 Как меняется зона ответственности аналитиков и чем хотят заниматься аналитики.
👉 Как аналитики ищут работу и выбирают работодателя.

Как принять участие в исследовании?
⏩ Заполните 20-мин опросник⏪

Как можно помочь?
🙏 Пошарьте наш опрос среди своих знакомых аналитиков! Чем больше будет ответов, тем более репрезентативным будет результат!

Когда будут результаты?
— Сбор данных NewHR делает в течении всего октября
— Потом нужно пара месяцев на анализ и формирование информативного лендинга (пример 2023)
— Итоговый результат исследования планируется выпустить в начале 2025 года.
— 2025 год ещё далеко, а данных хочется уже сейчас, поэтому:
— NewHR планирует делиться со всеми участниками исследования промежуточными результатами, а также пришлём приглашение на закрытый стрим, где поделимся всеми инсайтами и ответим на вопросы.

Datalytics

21 October 2024 15:16

Предложение для аналитиков
Создайте курс с Яндекс Практикумом!

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

Сейчас, например, нужны авторы уроков по темам: «Расчёт и визуализация бизнес-метрик и показателей», «Формулировка и проверка гипотез. Статистический анализ данных» и «Анализ результатов А/В тестирования с помощью Python».

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

17 October 2024 13:36

Хорошая статья про бенчмарки LLM. В статье рассказывается как выбрать бенчмарк под тип задачи, в чём разница между онлайн-оценкой и офлайн-оценкой, способы бенчмаркинга (one-shot vs few-shot). Для базового знакомства — самое то

https://habr.com/ru/articles/850218/

Datalytics

15 October 2024 16:18

Митап для IT-специалистов в Иннополисе

26 октября | 12:00
Офлайн в Иннополисе | Онлайн

Присоединяйся к митапу True Tech Hub, который пройдет 26 октября в Иннополисе. Тебя ждут доклады от ведущих экспертов МТС и приглашенных спикеров.

Расскажем про метрики, помогающие оптимизировать Agile-процессы команды разработки, покажем, как подружить отдел аналитики с остальной командой, и поделимся своим видением того, как User Stories упрощает жизнь аналитикам и владельцам продуктов.

Во второй части коснемся более хардовых историй: углубимся в тему экстремальной оптимизации моделей машинного обучения и векторных данных, расскажем как в МТС проверяют гипотезы в задачах генеративного искусственного интеллекта для потребностей бизнеса. А наши коллеги из red_mad_robot на примере разработанной умной базы знаний поделятся, как RAG-концепция помогает повысить точность и качество генерируемого контента.

Для участия нужно зарегистрироваться по ссылке

Datalytics

14 October 2024 16:17

Аналитик DWH, ты тут? 😎 Специально для тебя запустили бесплатный онлайн-интенсив в Открытых школах Т1! Прокачай скилы и, если повезет, попади в штат Холдинга Т1 — крупнейшей ИТ-компании по выручке в России по версии RAEX и CNews Analytics 2023.

Зачем участвовать?

🔵Бесплатное обучение в гибком формате: по вечерам, онлайн, из любого города РФ
🔵Уникальный рыночный опыт. Проекты Т1 ежегодно побеждают в ИТ-конкурсах: Global CIO, Национальной банковской премии и др. Тебя обучит и поддержит команда профессионалов.
🔵Возможность влиять на развитие ключевых отраслей экономики: в портфеле Т1 800+ высокотехнологичных проектов и 70+ продуктов и услуг на современном техстеке для крупнейших компаний и госсектора.
🔵Карьерный рост и поддержка. Уникальный карьерный фаст-трек для выпускников Открытых школ помогает молодым специалистам прокачаться до уровня мидла в Т1 за 1,5 года.

Успей подать заявку до 25 октября!

Реклама. ООО «Т1» ИНН: 7720484492. Erid: 2SDnjcPYZeB

Datalytics

13 October 2024 18:27

Недавний эксперимент MIT показал: люди верят даже случайным прогнозам ИИ. Написал статью, в которой рассказал о деталях исследования и разобрал какие психологические аспекты влияют на склонность доверять ИИ, даже если никакого ИИ в продукте нет

Эффект Барнума в действии: Как психология влияет на доверие к ИИ

Datalytics

09 October 2024 15:25

Хотите узнать, как автоматизировать аналитические процессы и управлять большими объемами данных?

Ждем вас на открытом вебинаре 21 октября в 20:00 мск, где мы разберем:

- что такое Apache Airflow и зачем он нужен;
- как Airflow помогает решать сложные аналитические задачи;
- основные компоненты и функциональность платформы;
- примеры использования Airflow в реальных проектах.

Урок для разработчиков, инженеров данных, аналитиков и менеджеров аналитики.

Встречаемся в преддверии старта курса «Продуктовая аналитика. Professional». Все участники вебинара получат специальную цену на обучение! Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы не пропустить мероприятие: https://clck.ru/3DozvS

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