Отвлекитесь от экрана — оторвитесь на ИТ-пикнике 17 августа
Если вы работаете в ИТ, живете в Москве и думаете, чем заняться в следующие выходные, есть идея. В Коломенском 17 августа пройдет ИТ-пикник. Приходите общаться с коллегами, проводить время с семьей (будет детская зона!) и друзьями и наслаждаться последними неделями уходящего лета. Все — под живую музыку.

🔵В программе — воркшопы, лекции от спикеров известных компаний и время на нетворкинг.

🔵Хедлайнер вечера — Леонид Агутин. А еще будут TRITIA, Дайте танк (!), Драгни, Найк Борзов, Нееет, ты что.

🔵У фестиваля больше 17-ти ИТ-партнеров, у каждого — своя программа: "Угадай мелодию" от Звука, зона для кастомизации одежды от Спортмастера, погружение в новые продукты Т-Банка и много чего еще.

Вы же не пропустите такое событие?

🔜 Регистрация тут!

Читать полностью…

HR на связи: Как не стоит проходить собеседования
Собрали для вас вредных советов из личного опыта наших эйчаров, которые точно помогут рекрутерам запомнить вас надолго!🔥

Лейте побольше воды
Ни в коем случае не готовьте краткий тезисный рассказ о своем опыте заранее, сыпьте всеми терминами и подробностями, которые вспомните на ходу.

Не слушайте рекрутера
Зачем дослушивать вопрос и тратить время, если можно побыстрее начать говорить — а то ведь иначе не успеете рассказать про все-все-все, что пришло в голову.

Уходите от ответов
Не знаете, что сказать? Ни в коем случае не задавайте уточняющих вопросов. Лучше потяните время, пока в ответ не махнут рукой.

Избегайте разговоров про тестовое, если не уверены в нем
Вы же его уже сделали, что еще им нужно? И вообще, у вас было недостаточно информации, и вы уже и не помните, что там написали.

Следуйте NDA
Будьте послушны и не раскрывайте никаких деталей с прошлого места работы. Никто не должен узнать, чем именно вы там занимались, и тем более — что из этого вышло!

Ушли с работы или проекта, о котором говорите?
Все равно упомяните его — зачем вам знать, какой вышел результат, это же все равно опыт!

Не бойтесь конфликта
Понимаете, что разговор не клеится? Расстраиваетесь? Лучшая защита — нападение! Спросите, почему они придираются — а то вдруг им казалось, что все идет нормально и вы просто волнуетесь.

Эффективнее всего применять все советы сразу — теперь вы точно выделитесь на фоне других кандидатов. Удачи!

P.S. А если серьезно — постарайтесь запомниться рекрутерам своей уверенностью, готовностью к беседе и профессиональным отношением. И, конечно, расскажите нам про свои казусы с собеседований, которые проходили или проводили!❤️

🔜 @leftjoin_career

Читать полностью…

Сколько информации может вместить одна карта
Просто хотим добавить немного стильного датавиза вам в ленту. В твиттере (он же X, но никто так его не называет) выложили тред из 11 карт Африки. То есть карта-то одна, но в 11 разных версиях, которые позволяют взглянуть на континент под новыми углами: увидеть распределение дорог, лесов, рек и людей.

❤️ Во-первых, это красиво. Во-вторых, познавательно — наглядно видно закономерности и влияние людей и природы друг на друга.

Пишите, какая карта вам больше всего понравилась?

Читать полностью…

С чего начать изучение распределенных систем?
Распределенные системы — это системы, в которых вычисления распределены на нескольких машинах. Это если совсем просто говорить.

🔵У них много преимуществ перед централизованными системами, где все вычисления проводятся на одном сервере. Например, выше потенциал к масштабируемости и увеличению производительности. Но зато строить их, развивать и поддерживать работоспособность намного сложнее.

🔵Если вообще никогда этим не занимались, то можно быть непонятно даже, а с чего начать. Но не надо отчаиваться — в интернете на любую тему найдется гайд.

🔜 Про распределенные системы тоже есть — его написал главный научный сотрудник из MongoDB Research, который как раз специализируется на распределенных системах и облачных вычислениях.

Он сразу предупреждает:

Это точно не пост «как изучить распределенные системы за 21 день». Я предлагаю углубленный подход к изучению с самых основ, который займет добрых три месяца только чтобы это все прочитать. И еще намного больше времени, чтобы закрепить знания.

В общем, если задача по-быстрому разобраться, то вам не сюда.

👀 Гайд включает в себя ссылки на книги, курсы, статьи, блоги, видео и рекомендации, что делать дальше, когда вы все это осилите. Один минус — он опубликован в 2020. Ссылки все живые, но имейте в виду, что там могут попадаться не самые новые материалы.

Но как база для дальнейшего погружения в тему — очень ценно. Не забудьте сохранить себе, чтобы не потерять.

Читать полностью…

3 инструмента для создания графов
Если GraphRAG от Microsoft кажется слишком сложным и тяжеловесным, вот несколько вариантов попроще.

🔜 prettygraph — приложение на Python, которое умеет генерировать графы на основе запросов пользователя. Даете ему текст, а оно вам — разноцветный граф. Автор просит не ждать от prettygraph ничего сверхъестественного — это маленький экспериментальный проект из 200 строчек кода, который он написал для себя. Но посмотреть, как он разбирает тексты, все равно интересно.

🔜 Для тех, кому надо что-то посерьезнее, то у него есть mindgraph— инструмент для создания и расширения графов с помощью ИИ. Это Proof of Concept, который создатель предлагает другим разработчикам использовать как основу для своих инструментов.

Оба бесплатны и выложены на GitHub.

🔜 Если нет настроения самостоятельно возиться с установкой и хочется просто посмотреть, как ИИ рисует красивые схемы из текстов, можно воспользоваться веб-версией instagraph. Он даже с русским языком справляется и может нарисовать, например, граф «Войны и мира».

Читать полностью…

Перипетии ИИ-разработки
Рост популярности ИИ привел к появлению множества инструментов и фреймворков на его основе под самые разные задачи. Их плюс в том, что они могут сильно ускорить и упростить работу: какое-нибудь ПО или приложение, которое раньше пришлось бы долго и сложно разрабатывать своими руками, они соберут в разы быстрее.

Но не всегда успешнее.

🔜 Любопытный пример — опыт команды octomind, ИИ-сервиса для e2e-тестирования.

В 2023 разработчики внедрили фреймворк LangChain, предназначенный для разработки приложений на основе LLM. И сначала он действительно помог облегчить работу и сконцентрироваться на создании приложения. Но по прошествии времени стало понятно, что у него есть серьезные недостатки.

💬 Ему не хватало гибкости, и в какой-то момент это начало тормозить работу.
💬 Его задача — объединять несколько LLM в единую систему, чтобы пользователь на этой основе создал свое приложение. LangChain с этой задачей справляется, но при этом внутри этой системы пишет такой запутанный код, что легче самим переписать, чем в нем разбираться.

На первых порах плюсы перекрывали минусы. Но чем сложнее становились задачи, тем больше команда приходила к выводу, что их работа станет проще без LangChain и вообще без специальных LLM-фреймворков. Экономия времени на старте не стоит проблем в будущем. К тому же, они не делают ничего, с чем не могли бы более успешно справиться люди.

Конечно, это не значит, что LangChain и подобные ему продукты плохи — просто они не всем подходят.

Но это интересный взгляд на то, как меняется зародившаяся у нас на глазах экосистема ИИ-приложений: от взрывного роста она переходит к более спокойному и вдумчивому развитию.

Как думаете, что ждет нас дальше? Какие еще ИИ-инструменты появятся в скором будущем — а какие наоборот, уйдут в прошлое, когда окончательно пройдет хайп? 👀

Читать полностью…

BI-онбординг от Романа Бунина
Датавиз находится на стыке сфер, которые редко соприкасаются: аналитики и дизайна. Из-за этого с ним бывают сложности — дизайнеры не понимают, как работать с данными, а аналитики не разбираются в дизайне.

Найти крутых спецов по датавизу непросто, поэтому мы в Valiotti Analytics решили сами ковать для себя ценные кадры и запустили BI-онбординг. Его разработал специально для VA Рома Бунин @revealthedata.

🔜 Получилось круто — 10+ часов погружения в Tableau, дизайн и работу с заказчиками. Да, это тоже очень важная часть процесса — умение провести интервью и понять запрос.

Что есть в онбординге?
🔵Основы дизайна, как сделать дашборд понятным и удобным для восприятия.
🔵Разные виды графиков и зачем они нужны.
🔵Структурный подход к созданию системы дашбордов.
🔵Огромное количество полезных материалов, книг и видео.
🔵Практические задания — например, проект по переверстке уже существующего дашборда.

🔥 А еще мы сделали отдельный чат в Slack, где Рома будет давать ребятам фидбек.

Онбординг получился объемный, и большая часть команды пока что в процессе прохождения. Но один отзыв мы вам принесли:

Отличный курс, по большей части освежила свои знания и сохранила лайфхаки на будущее. Буду применять на практике. Насчет сложности: он дает и базу, и более сложные вещи.

Для прохождения курса будет достаточно иметь какие-то общие знания в Tableau — как открыть дашборд и как называются элементы интерфейса.

Регина, Analytics Team Lead

Зачем мы это рассказываем?
🔵Во-первых — публично поблагодарить Рому за его работу. Рома, спасибо!
🔵Во-вторых — поделиться опытом решения сразу двух задач: предоставить заказчикам качественный сервис, а своим сотрудникам — возможность прокачать важные скиллы.

Кстати, если вы тоже хотите прокачаться и просто работать в классной компании — у нас сейчас открыто несколько вакансий.

🔜 А вам важно, чтобы работодатель проводил подобные онбординги? Или это не влияет на ваш выбор места работы?

@leftjoin_career

Читать полностью…

Куда рынок IT привела осознанная меркантильность?
В рунете разгорелся довольно крупный скандал о «вкатунах в IT», в стороне которого я и моя команда остаться не можем. Расскажу кратко как я его вижу и поделюсь мнением.

🔜 Итак, есть главный герой этой истории — Антон Назаров и его «Осознанная меркантильность». Он рассказывает как работать на нескольких работах и в деталях учит как сфабриковать резюме, чтобы ты прошел скрининги и тебя все-таки взяли на работу, когда на нее не берут. У ребят свое комьюнити, зовутся они «волками», и их целая стая.

В целом, подход довольно сомнительный, но окей. Наверняка каждый из нас в той или иной мере привирал в резюме. Вопрос, конечно, в итоговом объеме правды. Тут у ребят целый подход к тому, как «вкатиться» и как максимально заработать на нескольких работодателях.

Глубинная же проблема заключается том, что рынок «вкатывания в IT» поломан — мы имеем кучу ребят, прошедших курсы, которые «вошли не в ту дверь» и не могут трудоустроиться. И как будто бы Антон Назаров нашел этому решение. Видно, что подвох тут присутствует: обманув систему рекрутинга, компания получает на какое-то время не вполне квалифицированные кадры, но раз система их пропускает — получается, что они окей?!

🔜 И вот как раз оппонирующая сторона — Глеб Кудрявцев и Леся Набока — выпустили «разоблачение» Антона Назарова и в формате подкаста описывают, как для работодателя выглядит пиздеж, который предлагает Антон.

Искренне попытался посмотреть первые 3-5 минут, чтобы понять о чем видео. Но это смотреть просто тошно, максимально токсичный контент с переходом на личности и оскорблениями.

Как-то по-другому я себе представлял разоблачителей и борцов за «правое дело». А то, выходит, а чем они лучше-то, если презентуют себя таким образом? Короче максимальный дизреспект по формату и подаче этого контента.

🔜 Параллельно сам Антон стримил и давал комментарии на этот разоблачительный контент. Удовольствие, конечно, сомнительное, но ссылку все-таки дам для полноты картины.

🔜 А также у моего товарища Саши Ильина, который пожелал стать публичным рефери переговоров (хотя затея пока не вышла), разгорелось бурное обсуждение в комментах. Туда, кстати, ворвался и сам Глеб Кудрявцев, который вероятно в порыве эмоций накидал неоднозначного для меня контента в качестве ответов «волкам».

А что вы об этом думаете? Кто прав, кто виноват? Поддерживаете ли идеи осознанной меркантильности — 🤓 или против волков — 🌚?

Читать полностью…

Как построить сквозную аналитику в компании?
Отвечает… нет, не Александр Друзь.

🔜 25 июля в 19:00 по Москве Николай Валиотти расскажет про создание системы аналитики на бесплатном вебинаре. Это будет эфир про данные, но не для аналитиков, а для предпринимателей, руководителей отделов, маркетологов, продакт-менеджеров. Так что будет много практики и решения проблем бизнеса и мало — технических тонкостей и терминов.

💙 Николай не просто создал этот канал, но и основал успешный дата-консалтинг Valiotti Analytics. С 2019 года в портфолио команды собралось уже больше 40 успешных кейсов, 2 из которых разберут на вебинаре.

На их примере слушатели узнают:
🔵Как понять, что уже пора строить серьезную аналитику, и с чего начать это делать?
🔵Из чего состоит система аналитики, и зачем нужен каждый ее компонент?
🔵 Какие топ-5 отчетов нужны каждому бизнесу, и какие рабочие инсайты можно извлекать из данных?

🔜 Если вы захотите погрузиться в эту тему глубже, на вебинаре откроется запись на онлайн-экскурсии. Николай проведет ее лично и покажет, как строится работа над системой аналитики на примерах готовых проектов. Количество мест ограничено.

Больше информации о вебинаре и новости постим на канале @system_of_analytics. Там же выложим ссылку для подключения в день эфира, так что подпишитесь, чтобы не пропустить.

Читать полностью…

Карьера в Data — новый проект LEFT JOIN
Поиск работы — занятие утомительное. Надо обновить резюме, перерыть гору вакансий, потратить время на сопроводительные, тестовые и собеседования... Не то, чем хочется заниматься без необходимости.

С обратной стороны тоже не все гладко: из огромного числа откликов предстоит отобрать подходящие, провести серию собеседований и заинтересовать кандидата.

💙 Мы LEFT JOIN решили, что в наших силах сделать этот процесс приятнее для всех участников — так уж получилось, что у нас большая аудитория, где есть и работодатели, и потенциальные сотрудники. Так что почему бы не создать для них специальный канал, где они смогут найти друг друга.

Канал так и назвали — Карьера в Data. Что будем постить?
🔵 Вакансии для аналитиков, дата-инженеров, дата-саентистов, продакт-менеджеров разных уровней — от джунов до тим лидов.
🔵 Советы от HR, как составить резюме, написать сопроводительное и не запороть собеседование.
🔵 Инсайты про рынок труда, количество вакансий и динамику зарплат.
🔵 Разборы тестовых заданий и советы, как построить карьеру в данных, от тех, кто уже это сделал.

Даже если не ищете работу прямо сейчас, будет много полезной информации, чтобы оставаться в курсе последних тенденций в нашей сфере. Убедитесь сами!

@leftjoin_career 🔥

Читать полностью…

ИИ-поисковик по мемам и не только
У предпринимателя Харпера Рида было 12 000 картинок с мемами, желание разобраться, что такое «векторные представления», и некоторое количество свободного времени.  Все это привело к тому, что он создал простое приложение на основе мультимодальных моделей CLIP и siglip, которое умеет искать по картинкам.

Оно принимает как текстовые запросы, так и изображения. В первом случае оно подберет картинки, соответствующие запросу, во втором — найдет похожие в своей базе.

🔜 Работает с любыми изображениями. То есть его можно использовать не только поиска мемов для важных переговоров в интернете, но и, например, чтобы искать по фотографиям в галерее. Вдруг вам нужно оперативно собрать в кучу все фотки любимого кота.

🔜 Проверьте сами — приложение бесплатное и лежит на GitHub.

🔜 Заодно рекомендуем почитать пост про разработку. Он доказывает, что в любой теме можно разобраться — было бы желание. Харпер признался, что никогда не делал ничего похожего и вообще до сих пор плохо понимает, что такое «вектор». Но ему захотелось разработать приложение, и он это сделал вполне успешно.

И главное — показал, как это делал по этапам. Так что если тоже хотите попробовать сделать что-то подобное, вот отличный повод погрузиться в тему.

Читать полностью…

Data Heroes: интервью с Марией Бородецкой
«Синхронизация» — онлайн-школа, где рассказывают про культуру, искусство, психологию и софт-скиллы. Соосновательница Мария Бородецкая говорит, что это уже не совсем эдтех, а скорее проект по саморазвитию, и его главный конкурент — не другие школы, а Netflix.

Про что еще поговорили?
🔵 Как проект прошел путь от лекций «для себя и для друзей» до успешного стартапа и пережил ковид.
🔵 Почему оффлайн — это лакшери, а за онлайном и искусственным интеллектом будущее.
🔵 Какую роль играет культурный код при выходе на международные рынки.
🔵 Почему маркетинг — это здорово, но учиться лучше на философа, математика или искусствоведа.
🔵 Какие метрики бизнеса самые важные для предпринимателя в онлайн-образовании.
🔵 И причем здесь Юрий Дудь*?..

🔜 Где посмотреть: YouTube

Где послушать: Apple Podcasts, Яндекс Музыка, Spotify

#dataheroes
*Юрий Дудь признан в России иноагентом.

Читать полностью…

Postgres против всех
Чем сложнее проект, тем длиннее и запутаннее стек — это не всегда удобно, но неизбежно.

Или нет.

Часто стек растет, потому что под каждую задачу или проблему стараются подобрать наиболее подходящий инструмент. Но как выбрать этот «подходящий инструмент»? На что смотреть — на цену, скорость работы, простоту использования?

Или просто выбрать PostgreSQL? 👀

Нашли для вас короткую статью, почему вместо раздувания списка инструментов иногда можно просто выбрать проверенный временем, универсальный и понятный PostgreSQL.

Хотя по сути дело даже не в конкретной БД — на месте PostgreSQL может оказаться любой другой вариант. Дело в самом подходе — не усложнять себе жизнь, внедряя множество инструментов под разные задачи. И вместо этого стремиться к тому, чтобы ИТ-инфраструктура была понятной и не перегруженной. Так проще с ней работать и поддерживать работоспособность.

🔜 А что вы думаете — как найти баланс между перегруженностью и простотой, которая уже не тянет стоящие перед командой проекта задачи?

Читать полностью…

Стратегия управления на основе данных
Data-driven подход — это такая штука, к которой все стремятся, но не все понимают, что это такое и как к этому прийти.

▶️ Data-driven — это подход, когда все решения в компании принимаются на основе цифр. Чтобы этого добиться, нужно твердо понимать, зачем эти цифры нужны, о чем говорят и как влияют на развитие бизнеса. Система аналитики должна быть максимально согласована с целями и с миссией компании.

▶️ В идеале к этому состоянию надо идти по определенным шагам. Чтобы не превращать пост в простыню, вынес их на карточки.

Но что надо обязательно учесть: в реальности у большинства компаний нет точного понимания, как должна выглядеть аналитика и какие данные они хотят видеть. А делать выводы на основе цифр хочется уже сейчас.

В начале пути важно научиться работать со всеми доступными данными. Они уже у вас как-то собираются — например, в CRM-системе; можно начать собирать их в хранилище для построения отчетности, делать первые выводы, смотреть, чего не хватает. Постепенно бизнес будет развиваться и вместе с этим появится понимание, какие данные и метрики вам нужны. ❗️

@datakolya

Читать полностью…

OpenAI купила Rockset и Multi
Обе сделки выглядят как acqui-hire — покупка компании в первую очередь для того, чтобы нанять работающих в ней людей.

💬 Rockset — база данных для real-time аналитики. Она умеет оперативно обрабатывать огромные массивы данных и подходит для создания поисковых систем и рекомендательных алгоритмов, мониторинга и алертинга.
💬 OpenAI планирует интегрировать разработки Rockset в свои продукты. Предположительно, это поможет повысить точность ответов ChatGPT.
💬 Это хорошие новости для пользователей нейросети и не очень — для клиентов Rockset. Компания будет постепенно «отключать» их от своих сервисов и полностью сконцентрируется на работе на благо ИИ. Им придется найти новую БД до конца сентября.

Еще сложнее придется клиентам компании Multi.
💬 Multi — платформа для распределенных команд. Она позволяет расшаривать экран во время созвонов сразу нескольким пользователям, всем вместе редактировать документы, писать, рисовать на экране. В общем, работать удаленно, но всем вместе, как будто вы сидите рядом в одном помещении.
💬 Правда, только до 24 июля. После все данные клиентов будут удалены.

Вот такая цена прогресса — в любой момент может прийти OpenAI и присвоить себе ваш любимый сервис, чтобы он улучшал ChatGPT

Читать полностью…

Maestro, оркестратор данных от Netflix: стоит ли гнаться за новинкой?
Netflix представил собственный инструмент для оркестрации рабочих процессов — Maestro.

🔵Система предназначена для управления большими потоками данных ML. Поддерживает сложные сценарии, включая циклические и ациклические рабочие процессы, паттерны типа`foreach`, подпроцессы и условные ветвления. В общем, собирается неплохой набор возможностей.

🔵Maestro также интегрируется с внешними системами через API и позволяет автоматизировать и управлять процессами обработки данных. Это делает его полезным инструментом для организаций, работающих с большими данными и сложными ML-пайплайнами. Еще обещают гибкость и масштабируемость, но пока выкатили если не MVP, то версию продукта на ранних стадиях развития.

Обсудили с дата-инженерами из Valiotti Analytics то, что есть сейчас:

Пока что инструмент выглядит сырым. Мало документации, мало примеров, нет четких инструкций по настройке и использованию. В общем, как работать, пока не понятно. Еще и собирать через Gradle.

Судя по описанию, Maestro должен стать аналогом Airflow со своими уникальными приколами, но смотреть в его сторону еще рано. По крайней мере, пока не выпустят нормальные гайдлайны. Но будет это еще, кажется, не скоро.

🔜 Уже слышали про Maestro? Делитесь впечатлениями и мыслями!

Читать полностью…

Тестовые задания: задачка на SQL и продуктовые метрики

У вас есть две таблицы:
🔵логирование всех входов игрока в игру: в колонке created дата и время первого входа в игру; в колонке user_id идентификатор игрока,
🔵таблица всех платежей игроков: в колонке created дата и время платежа; в колонке user_id идентификатор игрока.

Нужно написать код на SQL, который построит таблицу с расчетом LTV для недельной когорты новых игроков.

Что проверяет такая задача?
🔵базовое знание SQL
🔵умение составить расчет заданной метрики

Как можно решить?
1. Вспомним, что такое LTV: метрика Lifetime Value демонстрирует, сколько прибыли компания получила от клиента за заданное время. Она показывает эффективность маркетинга и компании в целом. Cчитается так: общий доход за период разделить на количество покупателей за этот же период.
2. Посчитаем суммарную выручку на N-й день после входа в игру для каждой когорты юзеров. Когорта — неделя первого входа юзера в игру. Обычно начальной точкой считается дата установки игры, но в задании она не дана.
3. Посчитаем для каждой когорты число юзеров в ней (без привязки к дню).
4. Поcчитаем кумулятивную выручку каждой когорты в динамике по дням.
5. Результаты разделим на количество юзеров в когорте — получатся значения LTV.

➡️ Код такого решения будет выглядеть так:

first_login as (
  select user_id, min(created) as first_log from login_info group by 1
),
cohorts as (
  select date_trunc('week', first_log)::date as first_log_week,
    count(distinct user_id) as users
  from first_login
  group by 1
)
select distinct
  c.first_log_week as Week_start,
  pi.created - fl.first_log as Day_after,
  sum(pi.sum_rub) over(partition by c.first_log_week order by pi.created) / users as LTV
from first_login fl
left join payment_info pi using(user_id)
left join cohorts c on c.first_log_week=date_trunc('week', fl.first_log)::date
order by 1,2

Задавайте вопросы и предлагайте ваши решения в комментариях!

@leftjoin_career

Читать полностью…

Самая главная метрика
Любому предпринимателю или руководителю хочется, чтобы показатели его бизнеса или отдела росли. Чтобы продаж было побольше, средний чек повыше, ROI повнушительнее…

Но не все метрики одинаково полезны
Пытаться добиться роста по всем фронтам можно, но не всегда эффективно. Иногда лучше сконцентрироваться на чем-то одном, на одной, самой важной метрике, и все усилия направить именно на ее рост.

🔜 Это фреймворк, который так и называется — Единственная Важная Метрика или One Metric That Matters.

OMTM может быть как специфичной для вашей сферы или, наоборот, очень распространенной. Главное, что это был показатель, рост которого действительно поможет развитию бизнеса в ближайшие месяцы.

🔜 Это не North Star Metric, хотя они могут показаться похожими. NST — это общая метрика для всей компании, которая в идеале выбирается навсегда или на очень долгий срок. OMTM ставится на 2-4 месяца и часто разбивается на несколько отдельных метрик для разных команд. В компании может быть несколько разных OMTM, которые «работают» на рост NST.

Чтобы определить свою OMTM надо обратиться к другому фреймворку — AARRR. Он описывает этапы привлечения и удержания клиентов, из которых предстоит выбрать нуждающийся в особом внимании. На каком этапе чаще всего возникают проблемы? Если решить их, то вы сможете улучшить свои результаты и увеличить прибыль?

Если компания достаточно большая, то план по решению проблем можно разделить на несколько команд, и выдать отдельные OMTM маркетингу, продажам и другим направлениям.

👀 Ну а затем все просто — ставим цели по методике SMART и покоряем новые горизонты.

Читать полностью…

Как ChatGPT поможет перейти на ЗОЖ?
Кому только ИИ не грозился отнять работу. Тренерам, диетологам и прочим помощникам тех, кто на спортике и ПП (или просто вечно худеет), тоже досталось.

Насколько эффективен ИИ в роли тренера и диетолога? Стоит ли тратить деньги на гастрономические “можно-нельзя” и индивидуальные тренировки? Я попросил ChatGPT составить для меня план питания и тренировок. Результаты и мои мысли — в новом видео.

🔜 Смотреть тут.

А для чего вы используете Чат? Пробовали ли худеть или набирать массу с его помощью?

Читать полностью…

«SQL База» для всех кто мечтает стать аналитиком
Новый курс от команды LEFT JOIN уже доступен на Stepik!

«SQL База» — идейное продолжение нашего первого обучающего проекта «Марафон данных». Он тоже объединяет изучение основ SQL со знакомством с самой профессией аналитика. С одной стороны — много теории и практики, задачи, принципы написания запросов, с другой — разъяснение основных терминов и особенностей работы в дата-команде.

Он построен как стажировка в онлайн-магазине True Coffee. То есть предстоит не просто решать задачки из учебника, а помогать коллегами из разных отделов делать выгрузки данных и выполнять разные запросы, максимально похожие на реальные.

🔜 Для кого мы создавали этот курс?
В первую очередь он будет интересен тем, кто хочет построить карьеру в аналитике или только-только начал это делать — студентам, джунам и людям, планирующим сменить профессию.

🔜 Что там будет?
🔵Знакомство с устройством баз данных.
🔵Выборка данных с помощью операторов сравнения, агрегация и группировка.
🔵Соединение таблиц и наш любимый оператор LEFT JOIN (и не только он).
🔵Основы визуализации данных и важные продуктовые метрики.
🔵А в финальном задании вы проведете исследование, чтобы подвести итоги маркетинговой кампании!

Если пока все это выглядит очень уж сложно и непонятно — ничего страшного. «SQL База» знакомит со всеми нужными терминами и понятиями.

Курс платный: 1330 рублей. Для наших подписчиков нам ничего не жалко, поэтому мы предлагаем промокод — LEFTJOIN. Он действует с 30 июля по 4 августа и позволяет купить курс со скидкой 35% за 865 рублей.

🔜 Ссылка на курс «SQL База» с примененным промокодом

Надеемся, что вам понравится курс, и ждем ваших отзывов!

Читать полностью…

Data Heroes: интервью с Кариной Павловской
Онлайн-школа английского Skyeng вряд ли нуждается в представлении — о ней знают почти все. Кто-то учился, кто-то преподавал, кто-то рекламу видел. Сегодня познакомимся с ней еще ближе, потому что гостьей нового выпуска Data Heroes стала Карина Павловская, Head of Brand & Product Marketing в Skyeng.

О чем будет подкаст?
🔵Какие люди становятся руководителями, и что надо, чтобы построить успешную карьеру?
🔵Как (и зачем) кардинально сменить сферу работы и перейти из фешн в эдтех?
🔵Как работает маркетинг в Skyeng, и как огромная компания, которая уже у всех на слуху, борется с «баннерной слепотой»?

Ну, а где маркетинг, там и аналитика. Узнали, как выстроено взаимодействие маркетинга и дата-команд в компании и на какие метрики смотрят те, кто отвечает за продвижение бренда Skyeng. А еще поговорили про плюсы self-service подхода в аналитике.

👀 Смотрите: YouTube.

Слушайте: Яндекс Музыка, Apple Podcasts, Spotify.

#dataheroes

Читать полностью…

За что мы любим маркетинг
Так уж получилось, что где маркетинг — там и аналитика, потому что как еще посчитать, окупилась ли реклама?

А где аналитика, там где-то рядом и маркетинг как один из главных заказчиков.

🔜 Поэтому хоть мы тут и про данные, но маркетологов любим и за новостями из сферы рекламы следим. Например, на канале «Двухметровый маркетинг» про небанальные способы продвижения в разных сферах. Про наши любимые темы про ИИ и технологии посты тоже бывают.

Это, кстати, не просто канал. @marketing2meters — это человек и пароход еще и digital-агентство, которое помогает брендам разрабатывать приложения, продвигаться и находить клиентов — в том числе, в Telegram. Сам канал ведет основатель агентства.

Мы такое любим — когда люди разбираются не только в креативе, но и в цифрах. ❤️

Читать полностью…

26 must-read статей про AI
Хотите начать разбираться в теме искусственного интеллекта, как профессионал?

Тогда у нас для вас есть прекрасная подборка статей на эту тему. То есть, не совсем у нас.

🔜 Авторство подборки приписывают Илье Суцкеверу (сооснователю OpenAI, из которой он ушел в прошлом месяце). Он составил ее для Джона Кармака — того самого, который в 90-х подарил нам Doom и Quake, а потом ушел развивать мета-вселенные и искусственный интеллект.

Кармак попросил Суцкевера посоветовать, что почитать на тему ИИ. Суцкевер выдал ему этот список и сказал:

«Если ты действительно выучишь это все, то будешь знать 90% того, что важно сегодня».

🔜 Правда, в том документе было аж 40 научных статей, а у нас всего 26. Но внимания список все равно заслуживает, несмотря на то что некоторым материалам из него уже много лет. Это основы, на которых стоят почти все современные инновации в теме ИИ.

А у вас есть must-read материалы про AI и ML? Делитесь в комментариях!

Читать полностью…

Microsoft выложила GraphRAG на GitHub
GraphRAG — это технология от Microsoft, которая строит графы с помощью LLM на основе данных, с которыми раньше не работала. То есть тех, которые не использовались для обучения модели.

Она обрабатывает весь набор данных, выявляет упоминающиеся в нем сущности и находит связи между ними. А затем создает сложный граф, где каждый кружок — это отдельная сущность. Размер зависит от количества связей с кружками, а одинаковыми цветами раскрашиваются близкие по смыслу объекты.

🔜 Таким образом можно обработать большие массивы текстовых данных — например, архивы переписок, документы или исследования. А затем искать среди них нужную информацию.

Особенность технологи в том, что когда она ищет ответ на запрос пользователя, она ищет по всему датасету с учетом контекста. Это помогает ей отвечать на вопросы, где требуется полное понимание смысла материала, чтобы объединить разрозненные куски информации или ответить на общие вопросы в духе «Опиши 5 главных тем этого документа».

🔜 И вот недавно эта технология стала доступна общественности: ее выложили на GitHub и даже сопроводили FAQ’ом и инструкцией по написанию промптов.

Читать полностью…

Путь к карьере аналитика начинается здесь
Студентам говорят, чтобы они забыли все, чему их учили в школе, начинающим специалистам — чтобы забыли все, чему их учили в университете. Будто образование, даже очень качественное, не подготовит к тому, что ждет дальше.

Но, конечно, хотелось бы, чтобы было иначе. Особенно, когда речь заходит про онлайн-курсы, куда идут за новой профессией. Хочется верить, что они действительно помогут найти работу и уверенно себя чувствовать на ней.

🔜 Мы тут собрались (в основном), потому что любим данные и SQL, так что нам особенно близка тема курсов по аналитике.

Особенность сферы в том, что в ней очень важно понимать требования бизнеса. Не просто писать красивые запросы, а уметь решать прикладные задачи и погружаться в работу компании. Это сложнее, чем писать на Python или SQL, но именно за это и платят хорошим аналитикам 120к+ в месяц.

Хорошая новость — этому тоже учат.
🔵Курс «Аналитик PRO» на 75% состоит из практики. Он длится год, в течение которого студенты работают над реальными задачами и бизнес-проектами индивидуально и в группах. За это время вы освоите Excel, Python, SQL, BI-системы и многое другое, а после успешного прохождения курса вам будет что написать в резюме и показать в портфолио, чтобы заинтересовать работодателя!

🔵 Курс разработали в онлайн-школе Changellenge >> Education. Она специализируется на обучении аналитике и вполне в этом успешна — ее выпускники работают в Яндексе, VK и Газпроме. Мечты сбываются, если ваша мечта — стать аналитиком и найти крутую работу.

🔵 Фаундер школы – Андрей Алясов – сначала сам был аналитиком в Microsoft, потом консультантом в Kearney, учился в Гарварде и Лондонской бизнес-школе. И весь этот опыт лег в основу курсов по аналитике.

Хотите узнать больше — оставьте заявку на бесплатную консультацию. Если программы школы понравятся, то не забудьте наш промокод LEFTJOIN — за него дадут скидку 25 000 рублей на любой курс. Срок действия промокода ограничен

Читать полностью…

В российских вузах начнут готовить специалистов по ИИ
Роль ИИ постоянно растет, и он постепенно проникает во все сферы деятельности — от науки до повседневной жизни. Так что неудивительно, что в разных странах уже появляются целые программы в вузах, посвященные искусственному интеллекту.  

И в России тоже. 

🔜 В новом учебном году Яндекс и Сбер запускают вместе с НИУ ВШЭ, ИТМО, МФТИ и Университетом Иннополис программу AI360 или ИИ360. Там будут готовить специалистов по ИИ, которые будут двигать вперед науку и технологии. А если конкретнее — ML-исследователей и AI-архитекторов.

Что ждет студентов?  
🔵 Фундаментальная подготовка с углубленным изучением математики.
🔵 Доступ к технологиям от Яндекса и Сбера и изучение лучших мировых практик в сфере ИИ.
🔵 Научная деятельность со второго курса. Студенты смогут присоединиться к исследованиям и посетить международные конференции.

Легко не будет, но чтобы дополнительно поддержать студентов во время учебы, им обещают повышенную стипендию на протяжении всех 4 лет обучения. Подать документы можно до 25 июля.

Читать полностью…

Box plots: датавиз не для всех
Смысл визуализации данных — в том, чтобы представить сложную информацию наглядно и понятно. Так, чтобы человек мог быстро в ней разобраться и извлечь что-то полезное для себя.

Но иногда что-то идет не так.

Вот давайте честно, вам нравятся box plots — они же «ящики с усами» или диаграммы размаха?

💬 Если не знаете, что это, то вот объяснение на русском, а вот — видео на английском.

В теории это прекрасный способ визуализации, в который очень плотно упакован большой объем информации:
🔵 максимальное, минимальное и медианное значения;
🔵 квартили и асимметрия данных — если в каком-то квартиле сильный разброс значений, это будет видно по длине «уса» или «ящика»;
🔵 сравнение сразу нескольких сущностей по всем этим показателям.

Проблема в том, что эта информация изображена контринтуитивно. Про это есть длинный материал, но если кратко, то вот главные тезисы.

🔵 Чтобы разобраться в box plots, надо, как минимум, знать, что такое квартиль. Из-за этого возникают сложности с восприятием. Например, если один «ус» очень длинный, подсознательно воспринимается, будто в нем больше всего значений, но на самом деле — в нем просто большая разница между максимумом и минимумом. Число значений во всех частях графика одинаковое.
🔵 Дизайн заставляет думать, что крупная часть в центре, сам «ящик» — самая значимая, а «усы» как бы приложение. Хотя с чего бы?
🔵 К тому же, кажется, будто на графике три элемента: «ящик» и два «уса». На самом деле их 4: два «ящика» разделены медианой.

С одной стороны, все эти недопонимания — проблема зрителя. Box plots существуют давно, инструкций, как их читать — достаточно. Кто захочет, тот вникнет. Но всю ту же информацию, которую содержат «ящики» можно показать более наглядно и доступно. А не в этом ли цель всего датавиза?

По ссылке выше есть примеры — распределение значений показывают «тепловыми картами» и точками. Чем ярче участок на графике или чем плотнее на нем расположены точки, тем больше там значений.

А вы пользуетесь ли box plots в работе? Вам легко в них разбираться?

Читать полностью…

Внедрили аналитику на старте и увеличили прибыль до 1,2M$
Недавно в комментариях попросили «что-нибудь посложнее». Окей, есть и посложнее.

💬 Как с нуля построить аналитику для быстро растущего стартапа?
💬 Как на практике выглядит «data-driven подход», и как данные помогают принимать решения в бизнесе?
💬 Какие знакомые любому предпринимателю проблемы решает аналитика?

Разбираемся на реальном примере кейса Valiotti Analytics — кастомной системе аналитики, которую сделали для EdTeh-стартапа Refocus. Мы присоединились к проекту прямо на старте и построили инфраструктуру по работе с данными, которая росла вместе с компанией. От двух отчетов с данными из AmoCRM она выросла в полноценную систему из 40+ дашбордов по продажам, маркетингу и продуктовому направлению.

🔜 Что мы такого сделали с данными, что компания выросла в 25 раз — в новой статье фаундера Valiotti Analytics на vc.ru. Если интересно заглянуть прямо внутрь системы аналитики и узнать, как и что в ней работает, это отличный шанс!

Читать полностью…

💙 Новый интересный пост от создателя LEFT JOIN и фаундера Valiotti Analytics на канале Коля Валиотти • Дата консалтинг про данные и внедрение data-driven подхода в компании!

Читать полностью…

Data Heroes с Александром Шестопаловым из BBE
Гостем нового выпуска подкаста стал коммерческий директор Bang Bang Education Александр Шестопалов. Это онлайн-школа дизайна и технологий, где студентов учат дизайну, анимации, монтажу и вот теперь аналитике.

Александр в эдтехе больше 8 лет — он успел поработать в маркетинге GeekBrains и Skillfactory. В BBE он с нуля построил команду маркетинга

Про что говорили?
💬 Про эдтех. Почему эта сфера сложная, но интересная? Чем отличаются массовые онлайн-школы от нишевых в подходах к продвижению и созданию курсов? Почему BBE, онлайн-школа творческих профессий, решила вести курсы для аналитиков?
💬 Про работу с людьми. Как нанимать людей и не ошибаться (или ошибаться, но редко)? Как проверить скиллы соискателя на собеседовании, и почему если человек сделал тестовое с помощью ИИ, это не всегда плохо?
💬 Про аналитику. Как устроена аналитика в эдтехе? За какими метриками следит коммерческий директор?
💬 Про будущее и технологии. С какими задачами ИИ справляется хорошо, а в чем все еще не может заменить человека? И что ждет эдтех ­— уйдем ли вы офлайн или сфера будет расти и дальше?

Выпуск уже на всех платформах: Яндекс Музыка, Apple Podcasts, Spotify.

Пишите, как вам подкаст?

#DataHeroes

Читать полностью…