Datalytics

25 February 2025 11:56

Сегодня Яндекс анонсировал новое поколение языковых моделей YandexGPT 5, и мне было бы совсем неинтересно обсуждать очередную версию LLM, если бы не некоторые детали. Например, компания вернулась к публикации моделей в опенсорс впервые с 2022 года, подробнее об этом ниже

Начнём с YandexGPT 5 Pro. При её создании команда пошла по пути оптимизации процесса обучения. Улучшили датасет, добавив больше сложных и разнообразных примеров. Внедрили собственную модификацию DPO (LogDPO) для борьбы с эффектом «разучивания». Применили метод гибридного обучения, добавив базовые настройки открытой модели Qwen. А благодаря оптимизации процесса с помощью YaFSDP удалось снизить потребность в вычислительных ресурсах на 25%

А вот YandexGPT 5 Lite компания выложила в открытый доступ. Pretrain-версия прошла двухэтапное обучение: сначала на 15T токенах русско- и англоязычных текстов, затем этап Powerup на 320B токенов высококачественных данных

В общем, ещё одно подтверждение, что индустрия движется к большей открытости. В такой системе успешными становятся те, кто умеет сочетать собственные технологии с открытыми решениями, создавая более эффективные продукты и ускоряя общий прогресс в области ИИ

Datalytics

21 February 2025 09:41

Автоматизация DataVault: как создать модель данных в 3 раза быстрее

Традиционные хранилища данных — это дорого, сложно и долго. Разработка моделей, ETL и обновление данных требуют времени и ресурсов.

На бесплатном вебинаре разберём, как автоматизировать эти процессы без сложного кодинга и ускорить работу в 3 раза с помощью DataVault.

Что вас ждёт:
- Как DataVault меняет управление данными
- Автоматизация ETL, мониторинга и документирования
- Практическая демонстрация low-code решений

📌 Дата: 27 феврала в 12:00 (мск)
Спикер: Павел Хамрин, эксперт по DWH и BI (10+ лет опыта)

Зарегистрируйтесь и узнайте, как создать хранилище данных быстрее и эффективнее.

Реклама. ООО "Ласмарт", ИНН 7814186283
erid: 2VtzquWpTLh

Datalytics

17 February 2025 13:27

Вы когда-нибудь бывали в квартире, где живут аналитики? Это место, где на кухне можно подслушать сплетни про A/Б-тесты и метрики, почитать честные мысли о работе в большой IT-компании и пообщаться с сотрудниками аналитики Авито не в рамках конференций, а просто в комментариях.

Попасть в это место довольно просто — подписывайтесь на телеграм-канал «Коммуналка аналитиков».

✍️ Аналитики Авито делятся невыдуманными историями из жизни и работы.
✍️ Рассказывают про успехи и фейлы из рабочих будней.
✍️ Обмениваются мемами, запускают голосования за любимые фильмы и активности.
✍️ Устраивают обсуждения с подписчиками канала.
✍️ Показывают, как устроена аналитическая культура комании изнутри.

И доказывают, что аналитика — это не про духоту, и у неё точно есть человеческое лицо.

В канале уже успели порассуждать о том:
→ Какие аналитики бывают?
→ Может ли хороший аналитик ошибаться?
→ Должен ли аналитик быть душнилой?


Подписывайтесь, если не душнилы 😎

Datalytics

14 February 2025 09:39

Почему AI станет вашим лучшим карьерным консультантом и что с этим делать

Последнее время много думаю о том, как AI может изменить подход людей к выстраиванию своей карьеры. На мой взгляд, основная проблема сейчас в том, что карьерные траектории стали предельно размыты. Это уже не просто путь вида «иди в компанию, проработай 5 лет, расти по должности». Мы сталкиваемся с тем, что меняются сами профессии, расширяется разнообразие типов работы, всё больше людей ищут деятельность, соответствующую их ценностям и убеждениям, а не только отталкиваются от зарплатных ожиданий

Даже у школьников сейчас намного больше представления о карьерном рынке благодаря тому, что профориентацией занимаются уже со школы. Но вместе с тем эта информированность и разнообразие путей вызывает всё больше растерянности. Людям сложно разобраться в потоке информации: множество экспертов в своих роликах на YouTube предлагают разные лайфхаки и транслируют собственное представление о карьерном пути. Сильнейшим препятствием становится страх принятия неверных решений о карьере — это особенно давит, когда отовсюду звучит, что «ты можешь стать кем угодно», но страшно предпринять конкретные действия

Всё это подводит к тому, что в современном разнообразии уже меньше работают классические методы карьерной навигации. Они продолжают существовать, но на выявление проблемы, последующее стратегическое планирование и поиск внутренней мотивации для первых шагов может уйти значительное количество времени и сил

В этом контексте решением становится применение AI как инструмента, обеспечивающего поддержку на всех этапах — от прояснения цели и создания карьерной траектории до поддержки в первых шагах реализации плана, будь то поиск работы или переговоры о повышении зарплаты. AI может выступать в различных ролях: помогая через диалог человеку лучше сформулировать карьерную цель, а затем, проанализировав резюме и задав уточняющие вопросы, создать траекторию, которая наиболее эффективно приведёт к этой цели

Главное преимущество такого подхода в том, что он позволяет быстро получать персонализированную обратную связь, что существенно влияет на мотивацию. И это, пожалуй, ключевой момент — от AI получаешь оценку, которая персонализирована и не выглядит как стандартное решение, плюс обретаешь уверенность двигаться дальше, зная, что всегда можешь обратиться за помощью и быстро получить обратную связь. А после столкновения с реальностью (на собеседованиях, тестовых заданиях) появляется возможность использовать полученный опыт для корректировки своей траектории

Это не отменяет важность карьерных консультантов, но их работа будет трансформироваться: они станут в большей степени помогать людям правильно интерпретировать результаты анализа от AI, а также создавать качественные инструкции, позволяющие упаковать их подход в более автоматизированный пайплайн

В конечном итоге это может существенно изменить два рынка — HRTech и EdTech, объединив их, поскольку через AI, понимая карьерные цели и ценности человека, можно выстраивать образовательные траектории, которые будут наиболее увлекательным и коротким путем приводить к карьерной цели. Я не верю, что обучение может превратиться в легкую прогулку, но через AI мы можем лучше понять «зачем» нам учиться и обрести мотивацию за счёт более широкого контекста того, как определенный навык или знание соотносится именно с тобой, твоей картой путешествия, текущими знаниями и целью

Мы живем в увлекательное время, когда новые цепочки создания ценности становятся более доступными, ориентированными на быструю обратную связь и более гибкими. В результате те, кто будет активно пользоваться этими инструментами, получат существенное конкурентное преимущество на рынке

Datalytics

07 February 2025 15:02

Вебинар VK Cloud «Поднимаем Data Lakehouse на основе Trino в облаке»


11 февраля на бесплатном вебинаре от VK Cloud расскажут:

· Что такое Data Lakehouse.
· Как эта архитектура объединяет преимущества Data Lake и Data Warehouse.
· Как упрощается управление и ускоряется анализ данных из различных источников в одном месте.
· Насколько удешевляется хранение данных.

Где: онлайн, необходимо зарегистрироваться
Когда: 11 февраля в 17:00

Также Алексей Белозерский, руководитель группы BigData Sevices в VK Cloud, покажет как новый облачный сервис Cloud Trino от VK Cloud обеспечивает быструю обработку больших объемов данных, позволяя получать ценные инсайты в реальном времени.

Регистрация

Datalytics

05 February 2025 14:27

Дата-инженеры — самые ценные игроки любой DS-команды

Данные — это база, без навыков их обработки и организации хранения не получится построить никакой аналитики.

Сейчас компании часто предпочитают брать многоруких-многоногов, которые сразу и данные подготовят, и проанализируют, и сделают информативный отчет для бизнеса. Такие специалисты — буквально на вес золота.

Чтобы прокачаться во всем сразу — приходите учиться в Simulative.
Курс-симулятор от Simulative построен таким образом, что вы сразу погружаетесь в настоящую работу дата-инженера: например, вы будете формировать продуктовые рекомендации для клиентов крупного телекома с помощью Clickhouse.

Обучение охватывает весь стек, который нужен многорукому-многоногу: SQL, Python, Metabase, Linux, Docker, Airflow, Clickhouse, Hadoop и Spark. А также готовит к любому собеседованию – в курс включены тестовые задания, технические и HR-собеседования и многое другое.

Уже совсем скоро стартует новый поток
Оставляйте заявку, чтобы узнать все подробности
А по промокоду DATA дарят еще скидку 10%

Datalytics

03 February 2025 14:28

🌐 Подборка Telegram-каналов для поиска работы в IT и Digital

Февраль — идеальное время для поиска новой работы! Начало года традиционно становится сезоном активного найма, когда компании обновляют планы, запускают новые проекты и активно ищут таланты. Мы подготовили для вас проверенную подборку Telegram-каналов, где публикуются актуальные вакансии от надежных работодателей.

Эти каналы помогут вам найти работу быстрее, экономя время и усилия, а также предложат советы по подготовке резюме, прохождению собеседований и изучению рынка труда.

Что вы найдете в нашей подборке:

✅ Актуальные вакансии — ежедневно обновляемые предложения от ведущих компаний.
✅ Советы экспертов — как выделиться среди других кандидатов и пройти собеседование на отлично.
✅ Анализ рынка труда — тренды, востребованные навыки и зарплатные ожидания в 2025 году.

Подписывайтесь на интересующие каналы, следите за свежими вакансиями и прокачивайте свои навыки!

➡️ Ссылка на папку

Не упустите свой шанс в новом сезоне найма. Время действовать — именно сейчас!

#работа #вакансии #ИТ #карьера

Datalytics

30 January 2025 11:34

🎥 Я не очень люблю смотреть много видео на youtube, бывают такие каналы, где конечно смотришь из-за лектора, но во многих случаях быстрее получить сжатое текстовое саммари

Нашёл крутой способ превращать часовые видео в удобные конспекты за пару минут! 🚀

Суть в том, что берёте расшифровку видео через расширение Glasp и отправляете её в DeepSeek. А дальше самое интересное — можно получать не просто сухой текст, а персонализированные конспекты под ваши задачи:

• Учитесь? Получите академический конспект с терминами и вопросами для проверки
• Занимаетесь бизнесом? Будут кейсы и метрики
• Нужны креативные идеи? Сделает с метафорами и вдохновением
• Технарь? Получите чёткие спецификации и код

И ещё можно настраивать объем и детальность — хоть краткое саммари, хоть глубокий разбор 📝

🎁 Подробный гайд со всеми настройками и профилями — в комментариях к посту. Пробуйте, это реально экономит кучу времени!

❓ А как вы обычно работаете с длинными видео? Смотрите полностью или ищете краткое содержание?

Datalytics

27 January 2025 17:44

AI убьет дата-жокеев: Почему аналитики данных останутся незаменимыми

В контексте предыдущего поста у многих сразу же возникает вопрос «А не убьет ли AI профессию дата-аналитика?». Отвечаю: AI не убьёт профессию дата-аналитика, AI убьёт профессию дата-жокея

Кто такие дата-жокеи? Это специалисты, чья рабочая рутина сводится к набору алгоритмизируемых действий — вытащил данные из хранилища, засунул в excel (python, google sheets), сделал отчет, отправил руководству. Конечно это очень удобная позиция для работы в найме, потому что она не пыльная и практически всё можно автоматизировать. Сам я начинал свой путь примерно с этого, только доставал не из хранилища, а из гугл-аналитикса и отчеты делал конечным клиентам в виде красивых пдф-ок с логотипом компании, в B2B такое ох как любят

Дата-аналитик же всё-таки решает задачи бизнеса и работает с гипотезами от бизнеса, а не только выступает «переводчиком» с языка данных на бизнес-язык. Ядро работы аналитика находится вокруг умения задавать вопросы, выстраивать корректную методологию проверки гипотез, критически подвергать оценке полученные выводы и давать рекомендации. Получается что аналитик — это такой спутник бизнеса, который помогает бороться с неопределенностью и помогает бизнесу видеть дальше

При этом важно понимать, что ИИ-инструменты — в горизонте 5-10 лет это замена для дата-жокеев, а для дата-аналитиков это скорее ускоритель и инструмент уменьшения рутины: можно делегировать делать какой-нибудь базовый exploratory data analysis, быстрее писать типовой шаблонный код, меньше разбираться в документации баз данных за счет data-observatory инструментов с AI. Моё мнение, что в этой части AI — это не хайп, а инструмент, который с нами уже навсегда, уже сейчас видно, что галлюцинации в узко-специализированных кейсах становятся всё меньше, в конечном итоге их вероятность снизится до меньшей, чем вероятность человеческой ошибки в том же кейсе

Совет простой — развивайте в себе не просто инструментальные навыки (типа SQL, кодинга, базовой статистики, построения отчетов), а более сложные мыслительные навыки, такие как умение задавать вопросы, позволяющие уточнить задачу или взглянуть на неё с другой стороны, найти заранее подводные камни, навык интерпретировать полученные данные и критически осмыслять свою же собственную интерпретацию, генерировать рекомендации на основе полученных выводов. Работа в найме благодаря AI будет становится сложнее, но вместе с тем и интереснее, потому что банальные исполнители будут не нужны, будет больше акцента на тех, кто может предлагать глубокую интерпретацию и умение видеть вещи под широким углом

Datalytics

24 January 2025 12:32

Ml-инженеры. Бесплатный вебинар про тех, кто обучает нейросети и как стать таким специалистом от профильной онлайн-школы Karpov Courses.

С увеличением спроса на нейросети растет и потребность в Ml-инженерах, которые умеют их обучать. Погрузитесь в тему машинного обучения и узнайте, какие навыки и инструменты нужны в профессии на бесплатном онлайн-вебинаре от Karpov Courses, который пройдет 28 января в 19:00 мск.

Переходите по ссылке, регистрируйтесь на вебинар и получите карьерный гайд в подарок: https://clc.to/erid_2W5zFJ4QpP2

Реклама. ООО "КАРПОВ КУРСЫ". ИНН 7811764627

Datalytics

17 January 2025 13:54

Начни год так, чтобы гордиться собой!

Уже есть опыт работы с хранилищами данных, но хочешь прокачать скилы и открыть новые карьерные горизонты?

Тогда скорее залетай на бесплатный ИТ-интенсив в Открытых школах Т1 для аналитиков платформ данных (DWH).

Это возможность прокачать свои навыки и получить оффер от одного из лидеров* российского ИТ-рынка — ИТ-холдинга Т1. И все это за месяц, онлайн и в удобное вечернее время.

Что ты получишь?

🔹Уникальный рыночный опыт и масштабные ИТ-проекты: Т1 — одни из первых, кто внедряет технологии для управления данными. Лучшие выпускники смогут присоединиться к проекту по созданию новой технологической платформы данных в банковской сфере.

🔹Быстрый рост в ИТ при экспертной поддержке: карьерные треки для выпускников Открытых школ позволяют быстрее расти в профессии.

🔹Работа в бигтех-компании: ИТ-аккредитация, современный техстек, ДМС, удаленка, крутые офисы, спорт, обучение, митапы, ИТ-конференции, программы признания и развития.

Более 1300 специалистов уже прошли этот путь — теперь твоя очередь! Читай подробности в карточках. Не откладывай успех на потом!

💎 Подай заявку до 10.02.

*По выручке, по версии RAEX и CNews Analytics 2023.

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

Datalytics

15 January 2025 14:32

😀😃😄😁😀😅😂🤣🥲

Поиск работы может быть простым и быстрым

Да, даже в конкурентной IT-сфере. С подпиской hh PRO ваше резюме будет выделено и поднимется в топ поиска — на него обратят внимание в первую очередь. А еще вы сможете изучить статистику зарплатных запросов и навыков конкурентов, чтобы поправить свои данные в соответствии с ситуацией на рынке.

Результат — в 3 раза больше показов резюме, в 2,4 раза больше просмотров, в 2,3 раза больше приглашений.

Оформляем подписку тут.

HeadHunter не гарантирует просмотры резюме, приглашения и трудоустройство, расчёт данных здесь.

Datalytics

20 December 2024 17:25

Бытует мнение, что роль руководителя при внедрении Data Culture — обеспечить компанию инструментами аналитики 📊
Но это лишь часть правды.

В нашей новой статье мы разобрали, какие ещё навыки нужны руководителю для успешного внедрения Data Driven подхода в бизнес и как он должен влиять на этот процесс на разных его этапах.

📥📥📥
Многие управленцы совершают ошибку, полагая, что достаточно мотивировать сотрудников и дать им необходимые инструменты (например, системы аналитики, инструменты визуализации данных и базы данных). На самом деле, главная роль лидера заключается в том, чтобы на своем примере показывать, как именно нужно использовать данные. Например, руководитель, анализируя KPI и данные о продуктивности сотрудников, принимает решения для улучшения рабочих процессов и повышения производительности.

Личное участие руководителя критически важно по нескольким причинам... Читать далее

P.S. Подписывайтесь на тг-канал Modus и узнавайте об интересных статьях первыми!

Datalytics

18 December 2024 13:03

Знание DWH и dbt – это must have для уровня middle/senior-аналитика и инженера как на российском, так и на международном рынке.
Хотите освоить эти инструменты?

Попробуйте симулятор Data Warehouse Analytics Engineer на базе dbt для инженеров и аналитиков данных.

Уникальный формат обучения:
⚡️ максимум прикладных практических навыков
⚡️ браузерная IDE для запуска проектов dbt
⚡️ геймифицированные задания с подробным описанием и подсказками
⚡️ экспресс-квизы для быстрого запоминания

Вас ждут более 100 задач из разных бизнес-сфер, которые вы возьмете в портфолио, например:

✅ Статистика поездок на самокатах - вы сможете выстроить аналитический пайплайн из таблиц и представлений, который выдает общую и дневную статистику поездок с учетом данных пользователей, и покрыть его тестами качества данных и документацией

✅ Аналитика ивентов приложения - вы разработаете SQL-пайплайн, который будет инкрементально очищать и обрабатывать таблицу событий из мобильного приложения, обогащать ее данными поездок и пользователей и в конечном итоге представлять продуктовые метрики

✅ Анализ финансовых данных - поможете финансовым аналитикам обработать данные в Excel с помощью SQL, dbt и аналитической in-memory базы данных DuckDB, не передавая данные в сеть

✅ Создание аналитической платформы - выступите в роли инженера аналитики и развернёте аналитические dbt-пайплайны с планировщиком, мониторингом и централизованным git-репозиторием для всей команды аналитиков

Первые 4 задачи доступны в демо-доступе бесплатно.

➡️Получить демо-доступ сейчас

Реклама. ООО "Инженеркатех" ИНН 9715483673

Datalytics

05 December 2024 10:04

Можете часами говорить про аналитику?
Вдохновляйте наших студентов!
Яндекс Практикум в поисках автора, который поможет нам создать курс по продуктовой аналитике.

Что делает автор курса?
Разрабатывает уроки, тесты, чек-листы, а если шире, то его задача так упаковать свой опыт, чтобы заинтересовать, объяснять и мотивировать.

Если вы обладаете опытом работы в этой области и умеете объяснять сложные вещи простым языком, то эта позиция для вас.

➡️ Откликнуться

Datalytics

21 February 2025 12:30

Курс по ETL-разработке и оркестрации на базе Dagster и Apache Nifi

Это не просто курс — это практика, оттачиваемая на реальных задачах прямо в тренажере. Никакой воды, только концентрированный опыт, который сразу идет в работу.

Что вас ожидает:

Глубокое погружение в Dagster: Изучите один из ключевых инструментов современной modern data stack, который завоевал популярность среди аналитиков и дата-инженеров по всему миру. Dagster дает больше гибкости и позволяет строить более сложные пайплайны.
Практические навыки: Решите более 60 задач из различных бизнес-сфер, которые станут частью вашего портфолио и усилят ваше резюме для международного рынка.
Современные технологии: Освойте работу с Software Defined Asset (SDA), IOManager, dbt, Docker, PostgreSQL и интеграцию с внешними API.
Автоматизация процессов: Научитесь создавать правила для автоматического получения и обработки данных, а также запускать Dagster в Docker для обеспечения гибкости и масштабируемости.

У тренажера доступен демо-доступ к где вы сразу приступаете к освоению Dagster на практике!

➡️ Получить демо-доступ

Реклама. ООО "Инженеркатех" ИНН 9715483673
erid 3V6yFG2rqhi

Datalytics

18 February 2025 13:17

Как ИИ поможет построить успешную карьеру в IT

Не знаете, как двигаться дальше в карьере? Выбрать ли экспертный трек или стремиться к роли руководителя? Какие навыки развивать? Как подготовить резюме перед сменой работы? Как готовиться к собеседованиям?

На эти и многие другие вопросы про карьеру можно ответить с помощью построения четкой карьерной стратегии, которая должна учитывать ваши цели, опыт и ваши сильные стороны как профессионала

На бесплатном вебинаре вы узнаете:
- 🔹 Как использовать ИИ для создания личного карьерного плана
- 🔹 Какие инструменты помогут в достижении ваших профессиональных целей
- 🔹 Как ИИ может облегчить рутинные задачи и ускорить ваш рост

🗓 Когда: 25 февраля, 19:00 (мск)

💻 Где: Онлайн, Zoom

🎟 Участие бесплатное!

👉 Зарегистрируйтесь сейчас и начните менять свою карьеру с помощью ИИ!

Datalytics

14 February 2025 13:03

1–2 марта проводим Weekend Offer Analytics

Устроиться в Яндекс за выходные — реально. Ищем крутых аналитиков с опытом работы от 2 лет на Python, готовых работать в офисном или гибридном режиме на территории России.

Подавайте заявку до 24 февраля — и всего за 2 дня пройдите все технические собеседования. После сможете пообщаться с одиннадцатью нанимающими командами и выбрать ту, которая покажется самой интересной. Если всё сложится хорошо, сразу же пришлём вам офер.

Узнать подробности и зарегистрироваться.

Datalytics

12 February 2025 14:39

Представьте, вы приходите на новую работу с амбициозными задачами и высокой степенью неопределённости. Всё новое: процессы непривычные, культура отличается от привычной. Погружаясь в работу, закрадывается сомнение: ваше представление о роли отличается от ожиданий окружающих. Возникает вопрос: «На своём ли я месте? Этого ли я хочу?». Так со мной и произошло

Я пришел на позицию руководителя лаборатории искусственного интеллекта. Не очень важно, что написано в официальном job description, по факту договоренностей с руководителем моя должностная обязанность звучит скорее так: «Сделать дизрапт в детском образовании с помощью ИИ». Ничего не понятно, но очень интересно. Именно в такие авантюры мне нравится вписываться. Для меня это про выстраивание стратегии в сфере ИИ, исследование технологий, развитие образовательных решений и воплощение больших идей. Это продиктовано желанием быть визионером и двигать индустрию вперед

Но на практике моя роль оказалась более прозаичной. Скорее продуктовой, с фокусом на исследования и поиск точек улучшения продуктов, а не технологий. Я чувствовал себя классическим продуктовым лидом, а не стратегом, что не совсем соответствовало моим стремлениям. Творческий потенциал оказался зажат в узкой коробочке, которая одновременно обеспечивает комфорт и безопасность. Размен свободы и возможности реализации своих идей на стабильность и четкие рамки

Я увидел пост выпускника Практикума, у которого был наставником, с рекомендацией коуча Димы Черненькова, который помог ему в профессиональном самоопределении. Решил, что это хорошая возможность обсудить свой внутренний диссонанс. Дима работает в подходе IFS (Internal Family Systems), рассматривающем психику как систему внутренних частей или субличностей, каждая со своим голосом. Этот способ размышления о внутренних процессах помогает найти общий язык с коучем и своими частями. Отличительная черта работы с Димой — насыщенность разговора не только вопросами, но и его личными наблюдениями, историями, аналогиями, размышлениями. Для меня это важно, создает ощущение таинства и исследования, а не просто формальной процедуры. Я вижу в коуче личность, выступающую моим спутником в этом пути, а не просто следующую фреймворку

В ходе работы с Димой пришло осознание, что я придаю ролям слишком большое значение, связывая их с собственной идентичностью. Стремление к соответствию роли позволяло обрести безопасность, но подавляло мою творческую часть. Казалось бы при чем тут работа и творчество? Тебе деньги платят, а ты из себя творца выдумал (это, кстати, говорит одна из моих частей, знакомьтесь, «Трезвый Бухгалтер»). Принятие своей творческой стороны создает больше полезных результатов и для себя лично, и для команды, и для общего дела. Выбор ролей, их осознание, переключение и многогранность проявления в корпоративной среде не означает потери себя. В этом многообразии скрыт большой потенциал

Переоценка восприятия ролей, какие части моей психики обеспечивают поддержку тем или иным ролям, и наложение этого на свои ценности позволило обрести уверенность для того, чтобы занять более субъектную позицию. Я обдумал, как можно изменить сферу ответственности, с кем об этом поговорить и как аргументировать свои предложения через призму собственного видения и ценности для компании. Ключевым стало стремление к осознанному выбору роли, а не пассивное следование обстоятельствам

Этот опыт научил меня больше слушать себя, доверять своей интуиции. Я раскрыл многогранность проявления себя настоящего в разных частях своей работы и не только. Это про гибкое изменение внутреннего ощущения своей роли, свободы эти роли «переключать», трансформировать в соответствии со своими внутренними ощущениями, оставаясь верным себе

Если у вас есть ощущение дискомфорта в профессиональной жизни, стоит прислушаться к себе, осознать, где вы могли обменять свободу на комфорт, и осмелиться на перемены. А коуч поможет вам, если в этих волнах перемен вам нужен надежный штурман

P.S.: Также рекомендую канал Димы, там много толковых размышлений и практических советов

Datalytics

06 February 2025 13:30

Знание DWH и dbt – это must have для уровня middle/senior-аналитика и инженера как на российском, так и на международном рынке.
Хотите освоить эти инструменты?

Попробуйте симулятор Data Warehouse Analytics Engineer на базе dbt для инженеров и аналитиков данных.

Уникальный формат обучения:
⚡️ максимум прикладных практических навыков
⚡️ браузерная IDE для запуска проектов dbt
⚡️ геймифицированные задания с подробным описанием и подсказками
⚡️ экспресс-квизы для быстрого запоминания

Вас ждут более 100 задач из разных бизнес-сфер, которые вы возьмете в портфолио, например:

✅ Статистика поездок на самокатах - вы сможете выстроить аналитический пайплайн из таблиц и представлений, который выдает общую и дневную статистику поездок с учетом данных пользователей, и покрыть его тестами качества данных и документацией

✅ Аналитика ивентов приложения - вы разработаете SQL-пайплайн, который будет инкрементально очищать и обрабатывать таблицу событий из мобильного приложения, обогащать ее данными поездок и пользователей и в конечном итоге представлять продуктовые метрики

✅ Анализ финансовых данных - поможете финансовым аналитикам обработать данные в Excel с помощью SQL, dbt и аналитической in-memory базы данных DuckDB, не передавая данные в сеть

✅ Создание аналитической платформы - выступите в роли инженера аналитики и развернёте аналитические dbt-пайплайны с планировщиком, мониторингом и централизованным git-репозиторием для всей команды аналитиков

Первые 4 задачи доступны в демо-доступе бесплатно.

➡️Получить демо-доступ сейчас

Реклама. ООО "Инженеркатех" ИНН 9715483673

Datalytics

04 February 2025 15:59

🤔 Кому НЕ подходит профессия аналитика?
(спойлер: возможно, тебе)

Я за время работы в Яндекс.Практикуме повидал множество людей, которые приходят обучаться профессии аналитика данных, не очень понимая как устроена рабочая рутина и что это за собой влечет для них. Поэтому решил попробовать систематизировать и описать 5 личностных черт, которые могут стать препятствием в работе аналитика 👇

1️⃣ 🔍 «Детали? Не, не слышал»
От вашей внимательности будут зависеть решения компании. Работа требует постоянной проверки и перепроверки данных. Если вам сложно замечать различия между разными источниками, методично докапываться до причин этих несоответствий, если вы начинаете «выходить из себя», когда после когда после пятой попытки написать запрос к базе данных всё ещё не понимаете природу ошибки — это может стать проблемой 🤯

2️⃣ 🎯 «Я просто хочу сделать это идеально!"»
В работе аналитика постоянно нужно что-то улучшать: думать о том как оптимизировать/автоматизировать процесс, как сделать данные более пригодными для использования в расчетах, как сделать визуализации более понятными. При этом важно понимать, когда нужно остановиться и признать результат достаточно хорошим. Ваш перфекционизм может приводить к тому, что вы будете бесконечно улучшать код, переделывать дашборды или искать более элегантные решения вместо того, чтобы двигаться дальше. В итоге это ведет к срыву сроков, эмоциональному аду внутри и потере продуктивности и всяческой воли к жизни. Так что в профессии будет сложно, если вы не умеете находить баланс между качеством работы и необходимостью остановиться в своих улучшениях и признавать «это уже достаточно хорошо» ⚖️

3️⃣ 🌫️ «А где тут инструкция?»
В реальной работе аналитики редко получают четкие задачи с полным набором данных (сюрприз для тех кто оканчивает курсы, где все данные полно представлены). Часто приходится работать с неполной, противоречивой информацией, самостоятельно думать и выдвигать гипотезы о том из-за чего происходят несоответствия, а также находить способы проверки этих гипотез. Нужно уметь принимать решения и делать выводы даже когда «картинка не складывается полностью». Если вам некомфортно принимать решения в условиях неопределённости или вы паникуете при изменении требований посреди проекта — это серьёзный повод задуматься 🎭

4️⃣ 🗣️ «А тут я применил иерархическую кластеризацию...»
Гигантская часть работы аналитика — это коммуникация с коллегами из других отделов, которые могут не разбираться в аналитике и статистике. Есть конечно компании, где аналитический язык — это общий способ коммуникации, но это скорее применимо к компаниям с сильной аналитической культурой (Яндекс, Авито, Т-Банк). Нужно уметь доносить свои выводы понятно и структурированно, не используя сложных терминов, но при этом не теряя важных деталей. Если вам сложно подбирать аналогии и адаптировать под уровень собеседника то, что вы говорите — это может стать проблемкой 📊

5️⃣ ⏳ «Я хочу всё и сразу!»
В аналитике редко бывают быстрые победы. Часто проходят недели или месяцы от момента проведения анализа до внедрения рекомендаций и получения результатов. Иногда ваши выводы могут не привести к желаемым изменениям из-за внешних факторов или того, что кто-то просто упёрся рогом. Иногда что-то вообще уходит в стол и остаётся там в пыли. Если вы рассчитываете быстро увидеть результаты своей работы, то аналитика может разочаровать. Здесь проекты часто растягиваются на месяцы, а некоторые и вовсе не доходят до внедрения. Нужно быть готовым к такой долгой и не всегда благодарной работе 🌱

💡 TL;DR
В общем, выбирать профессию надо осознанно, отталкиваясь не только от ЗПшечки 💰 и того, что можно работать на удалёнке 🏠, но ещё и на понимании себя как личности, каких-то психологических свойств. Работа аналитика требует особого склада ума. И если вы узнаёте себя как минимум в 2 пунктах, то стоит задуматься подходит ли вам профессия аналитика и может надо пойти в какие-то смежные профессии, где ваши сильные стороны расцветут 🌟

#аналитик_данных #карьера_в_IT #дата_аналитика #выбор_профессии #карьера_аналитика

Datalytics

03 February 2025 10:06

😈 Челлендж по запуску 12 простых IT-проектов за 12 месяцев

Летом 2023 г. появилось комьюнити инди-хакеров, в котором ребята решили запускать 1 простой продукт в онлайне каждый месяц.

И в реальном времени показывать: как разрабатывают, продвигают и сколько получилось заработать на запусках таких микро-проектов.

Например, вот 👉 пост про то, почему американцы платят $40 за простой конвертер картинок, который сделали за 4 недели. Несмотря на то, что вокруг полно бесплатных аналогов)

👉 Этот пост про то, как за 2 недели запустили темную тему с тарифами от $5 до $99. Четыре таких продукта приносят на пассиве как зп среднего разработчика.

А вот 👉 тут — как все может грустно закончиться, если 2 года пилить сложный продукт, не показывая его рынку.

👉 Здесь, как за 30 дней сделали приложение для решения задач по математике, которое через 4 месяца вышло на $1200/месяц.

А 👉 здесь рассказывают, как заработали 1 700 000 рублей на боте для создания фотокниг и какие фейлы допустили.

Первая находка в их комьюнити IT билдеров — метод, который позволяет сделать запуск за 1 месяц.

Вторая находка — метод продвижения, который они используют. В среднем на продвижение одного IT-продукта уходит $150, причем есть продукты с 200К+ юзеров 🙂

Вот здесь можно подписаться на канал, чтобы подглядеть за их запусками. А может, и попробовать сделать такой простой продукт самому)

Datalytics

28 January 2025 13:35

Год назад здесь была реклама нового, но уже довольно любопытного курса по API. За год его автор, тимлид команды аналитиков Глеб Учитель, проделал огромную работу: на курс записалось более 1300 человек. И сейчас его знают многие.

Если вы тоже хотите расти по хардам в IT —
добро пожаловать!

🔹🔹 🔹🔹
Начните с бесплатных уроков по архитектуре и интеграциям в чат-боте курса. Переходите и знакомьтесь.
👇
@studyit_help_bot

Скидка на курс от канала —
1 000₽ по промокоду DATAL4 до 31 января.

Datalytics

27 January 2025 16:46

AI-репортинг за 5 минут: Как GPT превращает текстовые запросы в SQL и executive summary

Интересная статейка про то как через AI автоматизировать пайплайн подготовки простых отчетов — как скормить LLMке структуру таблиц, чтобы потом можно было писать запросы на человеческом и трансформировать их в SQL, а затем полученный ответ транслировать в виде коротких executive-summary. Если завернуть всё это в каком-нибудь телеграм-боте с доступом только по white-list, то можно нехило так сэкономить время на выполнении задачек простого репортинга

В конце статьи ссылка на ноутбук

https://archive.is/QumiN (sahin.samia/how-to-build-an-ai-powered-sql-data-analysis-agent-with-langchain-and-crewai-5c6d992f8851">оригинал на медиуме, по ссылке на архив по идее должно открываться без VPN)

Datalytics

22 January 2025 10:06

Знание DWH и dbt – это must have для уровня middle/senior-аналитика и инженера как на российском, так и на международном рынке.
Хотите освоить эти инструменты?

Попробуйте симулятор Data Warehouse Analytics Engineer на базе dbt для инженеров и аналитиков данных.

Уникальный формат обучения:
⚡️ максимум прикладных практических навыков
⚡️ браузерная IDE для запуска проектов dbt
⚡️ геймифицированные задания с подробным описанием и подсказками
⚡️ экспресс-квизы для быстрого запоминания

Вас ждут более 100 задач из разных бизнес-сфер, которые вы возьмете в портфолио, например:

✅ Статистика поездок на самокатах - вы сможете выстроить аналитический пайплайн из таблиц и представлений, который выдает общую и дневную статистику поездок с учетом данных пользователей, и покрыть его тестами качества данных и документацией

✅ Аналитика ивентов приложения - вы разработаете SQL-пайплайн, который будет инкрементально очищать и обрабатывать таблицу событий из мобильного приложения, обогащать ее данными поездок и пользователей и в конечном итоге представлять продуктовые метрики

✅ Анализ финансовых данных - поможете финансовым аналитикам обработать данные в Excel с помощью SQL, dbt и аналитической in-memory базы данных DuckDB, не передавая данные в сеть

✅ Создание аналитической платформы - выступите в роли инженера аналитики и развернёте аналитические dbt-пайплайны с планировщиком, мониторингом и централизованным git-репозиторием для всей команды аналитиков

Первые 4 задачи доступны в демо-доступе бесплатно.

➡️Получить демо-доступ сейчас

Реклама. ООО "Инженеркатех" ИНН 9715483673

Datalytics

16 January 2025 10:36

📊 Как аналитику не стать заложником «визуализации ради визуализации»

Я в своё время достаточно часто слышал сотни запросов вида «сделай красивый дашборд» или «добавь ещё метрик»

Типичная ситуация: продакт прибегает с горящими глазами, просит «быстренько собрать все метрики по новой фиче». Ты тратишь неделю на идеальный дашборд с когортным анализом, расчетом unit-экономики и даже предиктивными моделями. А через месяц узнаёшь, что им никто не пользуется, потому что «там слишком много всего»

За годы работы с данными я могу выделить три главные ловушки, в которые мы как аналитики (и бизнес в целом) регулярно попадаем:

1. Синдром потерянного инсайта
Стейкхолдер, умеющий кое-как работать с данными, случайно находит важный паттерн в данных, прибегает к тебе с криком «давай это отслеживать!». Ты автоматизируешь процесс, строишь систему алертов... А через неделю выясняется, что никто уже не помнит, какие именно инсайты хотели отслеживать и зачем

2. Метрическая слепота
Представьте дашборд с несколькими графиками и каким-то количеством метрик. Каждое утро менеджеры смотрят на эти цифры, но реально отслеживают 2-3 ключевых показателя, а остальные превращаются в визуальный шум. В итоге важные сигналы — например, рост процента ошибок на бэкенде или снижение конверсии в конкретном сегменте — могут затеряться среди десятков других графиков, которые «тоже полезно мониторить»

3. Подтверждающая аналитика
Особенно весело, когда после двух недель анализа, доказывающего проблемы с retention, слышишь: «Да, но у меня другие данные...» И показывают скриншот случайной выборки из Excel

Чтобы не попадать в эти ловушки, я всегда начинаю с трёх вопросов (да, это похоже на допрос, но оно того стоит):
- Какие конкретные решения будут приниматься на основе этих данных?
- Кто персонально будет смотреть эти метрики и как часто?
- При каких значениях показателей нужно бить тревогу?

22 января на бесплатном воркшопе от Analytic Workspace и Qlever Solutions коллеги разберут, как перейти от интуитивных решений к реальному data-driven подходу. Михаил Греков (директор по развитию BI-системы Analytic Workspace) и Дмитрий Корнеев (руководитель отдела развития Qlever Solutions) поделятся:

- Как выстроить процесс принятия решений на основе данных, а не интуиции: от постановки гипотез до регулярной валидации результатов
- Как повысить эффективность всей компании через грамотную работу с данными: оптимизация BI-решений, автоматизация рутины, построение правильных процессов
- Практический разбор принципов визуализации в AW BI, которые помогают донести инсайты до стейкхолдеров и упростить принятие решений

⚡️ Бонус: все участники получат пошаговый план внедрения автоматизации, который поможет навести порядок в данных

Datalytics

27 December 2024 14:49

Предлагаем немного отвлечься от предновогодней суеты, отключиться от рабочей рутины и понастальгировать!

Играйте в СберЗмейку – пройдите уровни и соберите звездочки⭐️, чтобы украсить новогоднюю ёлку 🎄

Правила такие же, как и в знакомой всем игре 😉

Начинаем!💫💫💫

Datalytics

20 December 2024 14:45

🔥 Как стать востребованным Data Warehouse Analyst в 2025?

Пройди тест по DWH!
Ответь на вопросы и проверь свои знания. Сможешь сдать — сможешь претендовать на продвинутый курс "Data Warehouse Analyst" по специальной Новогодней цене!

➡️ ПРОЙТИ ТЕСТ: https://clck.ru/3FMDfR

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

Datalytics

13 December 2024 15:40

Как связаны борщ и архитектура хранилищ данных?

Это не шутка! На открытом уроке мы покажем, как метод «борща» помогает готовить идеальные DWH.

Разберем, что лежит в основе core- и аналитического слоев DWH, и как создавать платформу, которая работает, а не простаивает.

🔥Узнайте успешные подходы к созданию хранилищ данных и прокачайте навыки аналитика. После урока вы сможете строить DWH, способное переварить любой объем данных!

⏺Забронируйте место на открытый вебинар 17 декабря в 20:00 мск. Участники получат скидку на курс «Data Warehouse Analyst»: https://clck.ru/3FDKKn

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

Datalytics

03 December 2024 16:38

💠 Вы готовы к следующему карьерному шагу в роли DWH-аналитика?

Узнайте, как пройти собеседование и получить работу мечты.

На открытом уроке разберем реальные кейсы из интервью на позицию Data Warehouse Analyst, подготовимся к типичным вопросам и выясним, какие навыки выделяют успешных кандидатов.

Подготовьтесь так, чтобы даже сложные вопросы на собеседовании не застали вас врасплох. Узнайте секреты, которые помогут вам занять позицию уровня Middle+.

Спикер Алексей Железной — Senior Data Engineer с большим опытом и широким технологическим стеком.

⏺Встречаемся 4 декабря в 20:00 мск. Участникам урока – скидка на участие в курсе «Data Warehouse Analyst».

Регистрируйтесь: https://clck.ru/3EzcAE

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