Datalytics

21 Jul 2023 14:09

🤔 Что круче: аналитика данных или бизнес-аналитика?

Хотите перейти в аналитику? Первый шаг к успешной карьере — правильно выбрать направление внутри профессии и узнать, какие навыки освоить на старте. Разобраться поможет открытый диалог «Бизнес-аналитик vs дата-аналитик: кто круче? Сравним зарплатную вилку, задачи и спрос на рынке труда» 25 июля в 19:00 Мск.

Спикеры:
— Василий Ключарев, продуктовый аналитик, банк Точка;
— Максим Третьяков, предприниматель, ранее бизнес-аналитик в «Росатом», SBS Consulting, Strategy Partners;
— Ольга Дремова, эксперт по разработке и развитию продуктов в стартапах.

На трансляции вы узнаете:
🔹 кому подойдет бизнес-аналитика, кому — консалтинг, а кому — аналитика данных;
🔹 какие специалисты наиболее востребованы на рынке труда;
🔹 какие навыки нужны разным аналитикам и какие задачи они решают;
🔹 сколько получают специалисты на разных этапах карьеры и на каких условиях работают.

🗣 Трансляция пройдет в формате открытого диалога — спикеры ответят на все ваши вопросы, которые вы сможете задать как перед, так и во время встречи. Лучше отправить вопросы заранее при регистрации, чтобы эксперты успели подготовиться и дали еще больше ценной информации!

💬 Переходите по ссылке, чтобы зарегистрироваться: https://u.to/cVzRHw

Datalytics

20 Jul 2023 11:30

Я завёл отдельный канал для того, чтобы писать в него про большие языковые модели типа ChatGPT, Claude, LLAMA, постараюсь акцентировать внимание на том как их использовать в профессиональной деятельности и в бизнесе. В том числе буду больше писать про интеграцию LLM в бизнес-процессы, возможности использования для роста бизнес-метрик и ценности

/channel/ai_forge

Datalytics

19 Jul 2023 12:49

@ozon_tech Intro Meetup в Алматы

27 июля | 18:00 (UTC +6)
офлайн | онлайн

ML, DS и Java-инженеры, для вас — особое приглашение, потому что на повестке:
🟢Рекламная платформа в Ozon, её архитектура и ML.
🟢Архитектура рантайма поиска в Ozon, поиск по индексу, сбор данных из различных источников, ранжирование документов с учётом пользовательских фичей.
🟢Архитектура рекомендаций, персонализация товарной выдачи и работа с десятками рекомендательных полок.
🟢Машинное обучение для рекомендаций товаров в Ozon и data science часть рекомендательной системы.
🟢Программы обучения, стажировки и жизнь сообщества Ozon Tech.

🔗РЕГИСТРАЦИЯ

Datalytics

18 Jul 2023 10:47

Научитесь строить отчёты самостоятельно в Yandex DataLens

🕙 10 модулей, 6 экспертов, больше 300 часов методологической проработки — и всё это для того, чтобы вы могли из первых рук узнать про все возможности работы с облачной BI-системой.

Курс будет полезен всем, кто работает с данными: менеджерам продукта, аналитикам, руководителям и тем, кто хочет упростить себе работу с данными.

📖 Для прохождения курса не нужны специальные знания. Модули построены так, что, начиная с базового функционала по работе с чартами и дашбордами, вы постепенно погружаетесь в более сложные темы. Недавно мы выпустили завершающий модуль курса про работу с продвинутыми функциями, чтобы вы могли делать самую глубокую аналитику.

Все модули курса доступны бесплатно. Начните уже сегодня!

➡️ Узнать подробнее

Datalytics

12 Jul 2023 13:44

Как научиться смотреть на задачи с точки зрения бизнеса и выйти на новый уровень в аналитике данных?

На курсе Hard аналитика вы разберётесь как сократить сроки проведения экспериментов и проверять нужные бизнесу гипотезы, научитесь делать удобные дашборды, быстро прогружать запросы в базе данных и использовать машинное обучение в аналитике.

Курс создан руками ведущих аналитиков из Райффайзен, Яндекс, ВКонтакте и других компаний, поэтому программа включает в себя только самые актуальные и нужные знания для углубления в продуктовую аналитику.

Присоединяйтесь!
Новый поток стартует 20 июля

Datalytics

03 Jul 2023 16:38

Научитесь строить отчёты самостоятельно в Yandex DataLens

🕙 10 модулей, 6 экспертов, больше 300 часов методологической проработки — и всё это для того, чтобы вы могли из первых рук узнать про все возможности работы с облачной BI-системой.

Курс будет полезен всем, кто работает с данными: менеджерам продукта, аналитикам, руководителям и тем, кто хочет упростить себе работу с данными.

📖 Для прохождения курса не нужны специальные знания. Модули построены так, что, начиная с базового функционала по работе с чартами и дашбордами, вы постепенно погружаетесь в более сложные темы. Недавно мы выпустили завершающий модуль курса про работу с продвинутыми функциями, чтобы вы могли делать самую глубокую аналитику.

Все модули курса доступны бесплатно. Начните уже сегодня!

➡️ Узнать подробнее

Datalytics

30 Jun 2023 12:31

⚡️Осилите ли вы тест для Data-инженеров?

Ответьте на 24 вопросов за 30 минут и проверьте, готовы ли вы к обучению на онлайн-курсе «Spark Developer» от OTUS.

Spark — важнейший фреймворк в Big Data c открытым исходным кодом. На курсе вы научитесь работать с большими данными и закрепите знания с помощью сложных домашних заданий и выпускного проекта.

Пройдете тест — получите демо-ролик о занятиях на курсе и доступ к открытому уроку:

— «Оптимизация параметров запуска приложения Spark», 11 июля в 20:00

📝Пройти тест: https://otus.pw/taja/

Нативная интеграция. Информация о продукте www.otus.ru

Datalytics

29 Jun 2023 09:00

Автоматизированный перенос DWH Microsoft на платформу Yandex Cloud с помощью BI.Qube
📆 06.07.2023 в 10:00-12:00 (МСК) на вебинаре команды BI.Qube, Yandex Cloud и Банка Финсервис расскажут о практическом опыте автоматизированной миграции DWH Microsoft на платформу Yandex Cloud.

За 2 часа вы:
👉 узнаете об актуальных кейсах, включая историю миграции DWH банка Финсервис
👉 увидите весь путь от извлечения данных из учётных систем до построения аналитики
👉 применение low-code/no-code инструментов из Реестра российского ПО
Пример анализа программы лояльности будет интересен как специалистам банковской сферы, так и крупному ритейлу, где необходимо анализировать эффективность на основе данных из разрозненных систем.

Вебинар рассчитан на экспертов по аналитике и работе с данными, архитекторов и инженеров данных, CIO, CDO.
Программа вебинара
Регистрация: @itprocompbot

Datalytics

28 Jun 2023 10:02

Как использовать многоруких бандитов на практике | Гайд для аналитиков, продуктовых менеджеров и ML-специалистов

Ведущая аналитическая система MyTracker разработала практическое руководство для использования многоруких бандитов в продуктах.

Вы узнаете, что такое многорукие бандиты и как они применяются в различных сферах, в том числе в рекомендательных системах. Подробнее остановимся на различных алгоритмах бандитов: жадный, алгоритм UCB, алгоритм сэмплирования Томпсона и контекстуальные многорукие бандиты.

Гайд пригодится аналитикам для определения оптимальных стратегий тестирования, продуктовым менеджерам - для тестирования новой функциональности, а ML-специалистам - для настройки моделей машинного обучения.

Руководство составлено командой предиктивной аналитики MyTracker, которая использует многоруких бандитов в своей работе.

Скачайте практическое руководство от команды предиктивной аналитики MyTracker и узнайте, как многорукие бандиты могут увеличить прибыль вашего продукта и улучшить продуктовые метрики.

Datalytics

23 Jun 2023 12:27

Spark UDAF — мощный инструмент для анализа данных и обработки сложных операций агрегации в Apache Spark. Как с помощью него разработать свой агрегатор?

📆Поговорим об этом 27 июня в 20:00 с Вадимом Заигриным, ведущим эксперт по технологиям в Сбербанке и преподавателем OTUS.

Вебинар «Spark UDAF: разрабатываем свой агрегатор» приурочен к старту онлайн-курса «Spark Developer» в OTUS.

💻На открытом уроке рассмотрим агрегирование данных в Spark, стандартные агрегатные функции и создание собственных агрегатные функции (UDAF). После вебинара вы научитесь создавать собственные агрегатные функции.

Урок предназначен для разработчиков Spark, которые хотят выйти за рамки стандартных функций и узнать, как создавать собственные агрегатные функции. Не упустите возможность получить ценные знания, продолжить обучение вы сможете на курсе, доступном в рассрочку.

➡️Для участия пройдите вступительный тест: https://otus.pw/0KwZ/

Нативная интеграция информация о продукте www.otus.ru

Datalytics

21 Jun 2023 11:08

Аналитика начинается не с аналитиков! А с чего?🤔

Расскажет Андрей Вильмов, Data Engineer в «ПерилаГлавСнаб». Андрей — гость нового выпуска YouTube-шоу Слёрма «Заходят два архитектора в бар…», который выйдет в этот четверг, 22 июня, в 19:00 мск.

Ещё Андрей расскажет:
🔹Как построить аналитическую систему.
🔹Почему не надо собирать аналитику в эксельку.
🔹Почему в crm- и erp-систему тоже не надо.
🔹Как может помочь Spark и Airflow.

Все подробности в тг-чате проекта, который любя кличут Баром. Присоединяйтесь: /channel/+neMcdZ660V81ZWJi

Datalytics

15 Jun 2023 17:01

Как понять, что Data Science — это твое? Расскажет Ирина Скорынина, ведущий аналитик-исследователь Газпромбанка, на новой лекции Digital Лектория.

Когда: 21 июня, 18:00 (по МСК)

Где: Telegram-канал Digital Лектория

Что обсудим: кому будет интересно в сфере Data Science, как развиваться в DS с непрофильным образованием, какими навыками и компетенциями должен обладать Data Scientist и как выглядит roadmap специалиста в этой сфере.

Присоединяйся к лекции «Data Science: быть или не быть» — регистрация уже открыта: https://www.gpbspace.ru/digital-lectory-hall-form

Реклама Банк ГПБ (АО), ИНН: 7744001497 erid:LjN8Jste3

Datalytics

13 Jun 2023 19:23

Мое новое видео. В нем рассуждаю про голосовые сообщения в работе, их плюсы и минусы, а также как можно ускорить работу за счет голосовых, если их переводить в текст и взять привычку набирать тексты через голос, но потом расшифровывать

Кстати, для расшифровки удобно использовать @my_voice_messages_bot, он работает на движке Whisper от OpenAI и качество распознавания и расстановки пунктуации существенно выше, чем у встроенной распознавалки в Телеге

#простые_мысли

Datalytics

13 Jun 2023 13:42

По поводу опроса прилетела обратная связь от нескольких участников о том, что дизайн опроса с парным сравнением — странно и непривычно, а местами даже неудобно.

Это действительно необычно: такие опросы чаще реализуют через множественный выбор. Это можно сказать мой эксперимент, как мне кажется, парное сравнение решает несколько задач:

1️⃣ Парный выбор позволяет определить относительную важность и актуальность различных сложностей, с которыми сталкиваются респонденты, при этом уделить внимание каждому вопросу, избежав селективного восприятия. Если показать весь список — значимыми могут стать те проблемы, которые расположены в начале списка.

Я понимаю, что при этом для кого-то пара предложенных проблем может быть одинаковой важности или одинаковой неважности. Я рекомендую выбирать ту сложность из пары, которая более всего затрагивает вас на текущий момент или которая кажется вам наиболее значимой. Если ни одна из предложенных сложностей не является проблемой для вас, я бы попросил выбирать ту, которая, по вашему мнению, может стать проблемой для других аналитиков данных (например, ваших коллег). Либо если проблемы для вас одинаково неважны, то можно скипнуть вопрос.

2️⃣ Другой причиной использования парного выбора в этом опросе является снижение когнитивной нагрузки на участников. Процесс принятия решения облегчается при ограничении альтернатив до двух вариантов. Если бы я предложил респондентам оценивать или ранжировать все сложности из длинного списка, это могло бы вызвать значительную когнитивную усталость и снизить качество получаемых данных. Парный выбор позволяет сосредоточиться на сравнении двух конкретных сложностей, что делает процесс принятия решения более точным и менее утомительным.

3️⃣ И ещё один важный момент — вовлеченность и желание пройти до конца. При попарном сравнении, когда пара вопросов показывается на одном экране, а следующие вопросы не видны сразу, у участников возникает больше мотивации пройти опрос (плюс в этом помогает индикатор прогресса), чтобы ознакомится со всеми вариантами. Есть гипотеза, что если бы я показывал их все сразу, то больше людей бы отваливалось увидев 28 вопросов и испугавшись, что придется потратить некоторое количество времени на вдумчивую оценку.

Если у вас есть идеи/предложения как можно было бы ещё организовать такой опрос — буду рад прочитать их в комментариях.

Кстати, результатами опроса я обязательно поделюсь в канале.

Datalytics

11 Jun 2023 17:34

Я выступал на конференциях и митапах и публичные выступления для меня это не что-то новое

Но вот формат начинать «что-то говорить ртом» на камеру без особой подготовки и выкладывать это в эти ваши интернеты — это прям интересно и ново, но вместе с тем тревожно. Так что чтобы снизить градус тревожности, я решил сначала попросить ChatGPT почелленджить мою точку зрения, чтобы быть психологически готовым к мнениям других

Об этом и рассказываю в следующем видео под тегом #простые_мысли

Конечно, это не подготовило меня к контраргументам про мою внешность, но это уже совсем другая история 😂

Datalytics

21 Jul 2023 10:11

Тут у Леши Никушина (@analysts_hunter) подсмотрел в комментариях много полезного про prompt engineering и любопытных ссылок, чтобы лучше понять как устроены LLMs и как их встраивать в приложения

➡️ Роман Нестер (@radionester) рекомендует курс «Generative AI with Large Language Models» на Coursera. И это не просто про то как писать промпты, но в целом про устройство генеративных моделей, fine-tuning, reward models, архитектуру приложений с использованием LLM. То есть это такой углубленный курс про то как языковые модели создаются, донастраиваются под задачи, внедряются внутрь приложений

➡️ Татьяна Гороховская (@producthr) поделилась ссылками аж на 2 курса про LLMs, которые ведет Andrew Ng: «Building Systems with the ChatGPT API» и «LangChain for LLM Application Development». Залогинтесь, чтобы посмотреть. Первый курс про создание end-to-end приложений с помощью API OpenAI, тут и про chaining prompts и про то как проверять результаты вывода, построение процесс оценки вывода, в общем, как не просто написать промпт, а как использовать вывод LLM для построения системы, выдающей предсказуемый результат. Второй курс про использование библиотеки LangChain, которая предоставляет широкий набор методов для построения LLM-приложений, например, с помощью неё можно реализовать систему AI-ответов поверх собственной базы знаний

➡️ Константин Савенков (CEO https://inten.to/) поделился полезным гайдом Prompt Engineering 101 в блоге Xavier Amatriain. Рекомендую обратить внимание на несколько ссылок на полезные пейперы в конце гайда

➡️ Влад Куклев (@prod1337) советует ознакомиться с набором лучших практик, которые рекомендует OpenAI для того, чтобы получить наиболее класнные результаты от GPT4
- Также Влад делится хорошей статьей про разницу между «слепым промптингом» и «промпт-инжинирингом» (если коротко: тыкание наугад vs научный подход, в принципе похожие выводы описаны и в статье Why Johnny Can't Prompt)
- Ну и в завершение Влад скидывает большой гайд про промпт-инжиниринг (внимание, локализованный на русский!)

➡️ Доцент Школы управления Сколково Петр Паршаков рекомендует ещё один курс про ChatGPT от Andrew Ng — «ChatGPT Prompt Engineering for Developers»

➡️ Кирилл Маркин (CEO https://ozma.io/) советует глубже почитать промпты, которые пишут разработчики сервисов, в качестве примера приводит промпт Github Copilot из канала Бобука и промпт Gippr AI из канала «эйай ньюз»

AI Forge

Datalytics

20 Jul 2023 11:01

Не так давно стал очень часто обращаться за поиском к perpflexity.ai

Это такой поисковик, работающий на базе LLMs

В perpflexity много всяких крутых фичей. Например, при регистрации можно задать свой профиль, указав ответы на вопросы про свою деятельность, книги, которые понравились и другие такие вопросы, которые позволяют сформировать некую «персону», через которую будет осуществляться поиск

Не буду тут писать обзор всех возможностей, попробуйте сами. Отмечу только 2 ключевые

Одна из самых крутых штук, которые там есть — это поиск по академическим источникам. Просто указываете в опции Focus значение «Academic» и поле поиска сужается до источников с академическими статьями (например, arxiv, acm)

Но прелесть perpflexity в том, что он не просто ищет ссылки, а на основе результатов поиска пытается сделать ответ на поисковый запрос (то есть работает как question-answering system по документам, которые семантически наиболее близки к заданному вопросу) (в комментариях оставлю скриншот как это выглядит)

Вторая функция, которая для выглядит очень вовлекающей и делающей продукт «прилипчивым» — это список «related» вопросов, которые можно выбрать из предлагаемого списка. То есть получается как бы цепочка вопросов, двигаясь по которой можно уточнять или расширять изначальный вопрос. В общем, такое движение по семантическому графу (опять же, скрин в комментах)

На мой взгляд, такие продукты как perpfexity осторожно подступают к видению того каким будет будущее поисковых систем. Добавьте туда возможность поиска по собственной базе документов + какую-то интеграцию с хранилищем важных знаний типа Obsidian и вообще самые смелые фантазии, связанные с knowledge management и information retrival — и это уже большее, чем просто поисковые системы

AI Forge

Datalytics

19 Jul 2023 09:36

💡 Spark — мастхев для дата-инженера. Количество вакансий, где требуется опыт работы со Spark, постоянно растет, и шансы на получение высокооплачиваемой работы все больше коррелируют со знанием Spark. Статистика говорит сама за себя: сейчас в 30% вакансий он указан как обязательный.

💻 Освоить этот инструмент можно на онлайн-курсе «Spark Developer» от OTUS. Ведущие эксперты Big Data помогут вам начать писать распределенные приложения, работать с потоками данных, оптимизировать приложения и решать многие другие задачи обработки данных. Параллельно со Spark, вы освоите еще Hadoop и Hive.

Начинаем 27 июля.

👉 Успейте присоединиться к группе: https://otus.pw/E3OD/

Нативная интеграция. Информация о продукте www.otus.ru

Datalytics

14 Jul 2023 12:01

Тут рассказывают, как работает performance review в Авито — подробный гайд составил их директор по аналитике Илья Гуров. Для больших команд аналитиков, где спецов выше мидла может быть несколько, это просто золото. Грамотная система ревью позволяет руководителю понятно описать грейды и получить адекватное представление о росте сотрудников, компетенциях и карьерных ожиданиях.

Если коротко, то у Авито все устроено так:

1. Self-review. Сотрудник предъявляет собственные результаты.

2. Сбор отзывов от коллег, которые участвовали в тех же проектах или заинтересованы в результатах.

3. Оценка компетенций. Руководитель собирает артефакты и доказательства по всем компетенциям.

4. Калибровка оценок между руководителями. Это защита оценки перед другими менеджерами с презентацией и фасилитатором. Душно, но эффективно.

Все это проводят каждые полгода. Так отдел аналитики достигает сразу нескольких целей: у сотрудников есть прозрачный карьерный путь и мотивация, руководитель в курсе всех процессов, а еще у всех менеджеров синхронизируются ожидания.

Проводите у себя ревью? Поделитесь лайфхаками в комментах!

Datalytics

07 Jul 2023 12:45

💡Как оптимизировать параметры запуска приложения Spark? Поговорим об этом 11 июля в 20:00 мск на открытом уроке в OTUS.

Этот вебинар пройдет в рамках онлайн-курса «Spark Developer» в OTUS.

📝На занятии мы с экспертом разберем признаки ошибочной конфигурации, базовые настройки для повышения производительности и Ganglia как инструмент мониторинга кластера для определения узких мест работы приложения Spark.

✅ В результате урока вы получите:

⁃ Сформированное понимание качества базовой настройки приложения Spark
⁃ Понимание баланса использования ресурсов для приложения
⁃ Умение идентифицировать ошибки, связанные с неправильной настройкой приложения
⁃ Навык визуально анализировать параметры загрузки кластера в процессе работы приложения

Урок будет полезен начинающим и опытным специалистам в области аналитики данных, Data Engineering, а также руководителям и менеджерам команд разработки. Не упустите возможность получить ценные знания, продолжить обучение вы сможете на курсе, доступном в рассрочку.

👉Для участия зарегистрируйтесь: https://otus.pw/doFP/

Нативная интеграция. Информация о продукте www.otus.ru

Datalytics

30 Jun 2023 16:19

Объектно-ориентированный подход чаще всего применяют в крупных проектах, где над одним приложением работают много разработчиков. Так как каждый программист работает над своей отдельной частью программы, сокращается количество ошибок и ускоряется процесс.

На курсе Яндекс Практикума «Базовый UML» вы за 2 месяца пройдёте все этапы работы над моделированием системы: от описания пользовательских требований до структурного и поведенческого моделирования. А ещё:

• изучите основные диаграммы в нотации UML, описывающие бизнес-процессы;
• получите представление о применении UML для моделирования систем;
• научитесь работать в Draw.io, StarUML, Plant UML.

Все студенты получат реальные кейсы, сопровождение от специалистов и работающие проекты в портфолио. Карьерный центр поможет с поиском работы: 69% студентов уже работают по специальности.

Занимайтесь онлайн в любое время, в своём темпе.

Datalytics

30 Jun 2023 10:19

Интересная статья, которая рассматривает текущие ограничения языковых моделей с ограниченной поймой (LLM) и объясняет, почему они пока не могут быть полноценно использованы в self-service бизнес-аналитике (BI). Подробно анализируются сложности интеграции LLM в существующие BI-платформы и семантические слои. Несмотря на обещания и восторженные отзывы вендоров BI (например, Microsoft), реальность зачастую не так радужна и пока точность ответов далека от той, при которой это можно назвать масштабируемым и универсальным решением.

https://www.holistics.io/blog/large-language-model-self-service-analytics/

Datalytics

28 Jun 2023 17:05

Новые правила в математике: умножаем облачные ресурсы на три

⚡️Облачный провайдер Cloud.ru запустил классную акцию — кешбэк 200% за первые 30 дней использования сервисов Cloud․ru.

Если вы давно хотели мигрировать в облачную инфраструктуру, внедрить инструменты виртуализациии или попробовать IaaS/PaaS-сервисы, для вас есть хорошая новость — облака становятся еще ближе и доступнее для бизнеса любого масштаба.

Как получить
Пополняете баланс личного кабинета платформы Cloud․ru Advanced, пробуете новые облачные сервисы, а через месяц получаете бонусы на следующие два месяца в размере 200% от использованных ресурсов.

Результат
Получаете в три раза больше облачных ресурсов.

▶️ Переходите на сайт, чтобы узнать подробнее о преимуществах облаков для бизнеса и подробностях акции!

Datalytics

27 Jun 2023 14:27

Python meetup (Online)

1. Методы защиты кластера Hadoop в большой ML команде — Мария Изофатова / Мегафон (Мегатех)
Из этого доклада слушатели узнают способы борьбы с уязвимостями кластера hadoop: репартиционирование (проблема мелких файлов), автоочищение таблиц на кластере, настройка конфигурации pyspark, анализ запущенных spark application и внутреннего кода.

2. Feature engineering для пространственных данных — Александр Мещеряков / Сinimex
В этом видео мы обсудим как получить нужные данные и погрузимся в анализ формы объектов, взаимного отношения геометрий и паттернов их расположения.

3. Как мы предсказывали платежи в мобильных играх — Дмитрий Савостьянов / Artifactory
В рамках доклада я расскажу о дизайне системы предсказания платежей в мобильных играх. Акцент будет сделан на Data Engineering, MLOps и мониторинг

➖➖➖

🗓 28 июня, начало в 19:00 мск, Среда

🌐 ОНЛАЙН

✅ Регистрация на мероприятие

Datalytics

21 Jun 2023 12:53

Коллега прислал чудесную картинку)

Datalytics

20 Jun 2023 16:26

Доклады подготовлены, мерч ждёт участников на стойке регистрации, призы за лучшие вопросы готовы и конечно для afterparty тоже всё готово

Уже в эту среду 21 июня пройдет встреча в Воронеже, чтобы обсудить особенности внедрения BI-систем глазами бизнеса и технических
специалистов, а также поговорить про профессии будущего в BI.

Регистрация на митап еще открыта - https://clck.ru/34kJ6a

Datalytics

14 Jun 2023 09:39

Город засыпает, просыпаются рекрутеры и делают выбор: кто попадет в команду разработки внутренних продуктов.

Мы в МТС любим играть в мафию и проводить One day offer. И подумали, почему бы не совместить эти две активности и заодно найти аналитиков разных профилей. Наша команда развивает сервисы в рамках экосистемы HR Tech. Например, разработка системы управления эффективностью или создание корпоративного портала для сотрудников. У нас амбициозные планы — стать первым цифровым HR с комплексным подходом к разработке и поддержке внутренних продуктов. Но для этого нам нужны настоящие профи.

Готовы участвовать и проверить — вы Дон SQL или мирный аналитик? Кликайте по ссылке и начните игру. Да, нужно успеть до 19 июня

Datalytics

13 Jun 2023 14:31

По данным Gemalto 65% компаний не могут самостоятельно проанализировать данные. Поэтому те, кто научится с ними работать, будут востребованы и через десятки лет в любой индустрии: от финансового сектора до геймдева.
При этом спрос на таких специалистов уже сильно превышает предложение, а зарплатная «вилка» middle-аналитиков стартует от 130 000 рублей.

Получить необходимые знания и практический опыт можно с нуля — на примере 32 бизнес-кейсов на курсе «Аналитик данных» от Академии Eduson.

Интерактивные тренажёры и методика от простого к сложному не дадут запутаться: начнете с Excel, а потом овладеете SQL, Python и Power BI. Преподаватели из «Яндекса», Datalatte, Softline и Ghetto Studio делятся опытом с первых уроков.

Личный куратор будет на связи 365 дней со старта обучения, а сама Академия поможет с трудоустройством и отправит ваше резюме своим компаниям-партнерам, среди которых Avito и ВТБ.

Чтобы пойти на повышение в должности или найти востребованную работу в IT — оставляйте заявку по ссылке.
📌 Промокод DATA зафиксирует за вами скидку 55% и бесплатную карьерную консультацию для быстрого старта в профессии.

Реклама, ООО «Эдюсон», ИНН: 7729779476, erid: LjN8Kbzge

Datalytics

13 Jun 2023 11:01

Всем привет! Меня зовут Алексей Макаров, я автор этого канала

Сейчас я занимаюсь исследованием сложностей и проблем, с которыми сталкиваются специалисты в сфере анализа данных. В рамках этого исследования я хочу провести опрос, который позволит мне лучше понять, с какими трудностями вы сталкиваетесь чаще всего.

Опрос задуман в формате парного выбора из списка высказываний о сложностях, с которыми могут столкнуться аналитики данных. Вам будет предложено выбрать одну сложность из пары, которая кажется вам наиболее актуальной или остро стоящей в вашей карьере.

Я уверен, что исследование этих вопросов позволит мне эффективнее подойти к разработке ресурсов и материалов, которые смогут облегчить вашу работу и решение возникающих трудностей.

Для участия в опросе просто переходите по ссылке. Всего будет 14 вопросов, заполнение займет примерно 5-7 минут. Никакие персональные данные не собираются. Заранее благодарю вас за предоставленное время и содействие! Ваши ответы помогут улучшить качество поддержки и помощи специалистам по анализу данных в будущем.

https://forms.gle/CzLoNhfD4SSVRU6S6

Datalytics

11 Jun 2023 13:14

Хорошая карта компетенций для аналитиков в Авито

Карты компетенций позволяют понять какие требования предъявляются к аналитикам данных на разных уровнях. Можно понять какие навыки и качества необходимы для достижения каждого уровня

Обычно рост по карьерной лестнице внутри компании предполагает, что для того, чтобы перейти на следующий уровень, необходимо выполнить определенные условия. Например, для перехода от Junior до Middle необходимо провести исследование уровня Middle и получить значимый результат, а для перехода от Middle до Senior необходимо выполнить аналитический проект уровня Senior или запустить аналитический продукт, систему или фичу в рамках OKR-инициативы продуктовой команды

Отдельно описан менеджерский трек, который предполагает умение работать в команде, разницу в зонах ответственности, подходы к мотивации команды, умение управлять аналитикой как функцией

По моим наблюдениям, у аналитиков на рынке не всегда есть понятная картинка как расти в карьере. Такие документы — полезная штука для формирования представления о карьерном росте и необходимых критериях внутри организации

https://github.com/avito-tech/playbook/blob/master/analytics-levels.md