Думай как аналитик

11 Dec 2024 07:50

Мир айти тесен

На своем айтишном пути я уже успел сменить несколько компаний и иногда прям поражаюсь, насколько тесен мир.

Изначально я планировал привести здесь несколько примеров, но их настолько много, что я забил выбирать обезличенные. Просто знайте, что карьерный мир - круглый.

Что это значит конкретно для вас? Мы не в Японии, пожизненный найм не в почете, а значит периодически вы можете менять команды и компании. Так вот разные люди делают это по-разному. И иногда то, на какой ноте вы завершили работу с предыдущими коллегами, может определить важное решение по вашей карьере через пару лет.

Конечно, некоторые по характеру не конфликтные и всегда стараются найти общий язык. Но процесс ухода кого-то из команды - это всегда стресс как минимум для одной стороны, а чаще даже для двух. Из-за этого расставание иногда сопровождается непредвиденными реакциями, не говоря о том, что оно могло быть вызвано чем-то априори негативным. Именно поэтому надо уметь контролировать свои эмоции и уделять особое внимание тому, чтобы оставить о себе хорошие впечатления

Это касается и стандартного рабочего процесса. Ведь иногда мы сталкиваемся вовсе не с руководителями или подчиненными из прошлого, а со смежниками, заказчиками и т.п.

А вы уже познали круговорот коллег в вашей сфере?

Думай как аналитик

19 Nov 2024 08:21

Не бойся принимать решения

Чем более опытными мы становимся, тем больше знаем о потенциальных подводных камнях различных решений. Мы хорошо разбираемся в вопросе и понимаем, что даже после месяца проработки вопроса остается шанс что-то упустить и допустить ошибку. Некоторые в такие моменты попадают в ступор и не могут принять решение. Вроде большинство фактов в пользу какого-то решения, но есть не изученные аспекты, контр-интуитивные данные и еще много "но". Как быть?

Можно продолжить бесконечно исследовать вопрос и доводить его до идеала, глядишь, к закрытию компании точно узнаешь, как надо было поступить. А можно принять решение в условиях неопределенности и столкнуться с последствиями. Довольно часто будет так, что данных будет недостаточно и решение будет сопряжено с риском - это нормально. Вспомните АБ-тестирование - даже если вы всё сделали идеально и раскатили фичу - вы всё равно могли ошибиться, раскатив фигню. Причем в 5% случаев. Понимаете? Даже в научных статистических методах закладывается пространство на ошибку в 5%, и этот процент известен вам заранее.

В решениях другого характера вероятность ошибки вам неизвестна. Ваша задача минимизировать эту вероятность и не дать себе стать заложником своих знаний. Чем больше мы знаем - тем больше видим рисков. А аналитикам тем более сложно, потому что мы привыкли во всём быть уверенными, подтверждать каждый шаг данными. Но риски будут всегда, надо лишь принять наиболее убедительное решение при имеющихся знаниях и столкнуться с последствиями. По итогу решение может быть ошибочным, но это нормально. Просто таких должно быть меньше, чем верных

Думай как аналитик

07 Oct 2024 14:06

А и Б сидели на трубе. Как понять, кому сиделось лучше

Именно так называется доклад, с которым я недавно дебютировал на конференции. Раньше бывал только в качестве приглашенного эксперта для открытых дискуссий.

Доклад получился ёмкий и прикладной, рекомендую к просмотру, особенно опытным аналитикам

Думай как аналитик

29 Aug 2024 15:42

При собеседовании на продуктового аналитика один из супер популярных вопросов вопросов - это «Что такое ошибки первого и второго рода?»

Практика показывает, что даже опытные аналитики тут путаются.
Чтобы разобраться, смотрите видео про ошибки первого и второго рода на моём канале

Думай как аналитик

01 Jun 2024 11:43

В ближайшем времени на канале смотрите 10 видео по тематике A/B тестов ✅

Подписывайтесь на канал, чтобы не пропустить:
think_like_analyst" rel="nofollow">https://youtube.com/@think_like_analyst

Думай как аналитик

30 May 2024 19:04

Новое видео на канале:

https://youtu.be/gzSN12_NIgk?si=u0rF8ewWiJITxztB

Думай как аналитик

21 May 2024 19:19

В моей команде не так, если что

Думай как аналитик

04 Mar 2024 13:44

Задавайте вопросы

Есть один недооценённый навык - задавать вопросы. Как правило, более опытные специалисты задают не меньше вопросов, чем новички - напротив, они не пытаются кого-то впечатлить, а делают то, что нужно для качественной работы - задают вопросы, если что-то непонятно.

Часто бывает, что на собеседовании после моего пояснения, почему ответ на мой вопрос неверный, кандидат говорит "А я думал, что ...." И неважно, что он думал. Важно, что он подумал, важно, что не спросил.

То же самое касается рабочих задач. Бывает, сделаешь задачу от заказчика, а он тебе говорит, что имел в виду другое. "А я думал..." Еще бывает, когда ты потратил два часа работы на выяснение того, что можно было узнать у руководителя за 5 минут. Зато сэкономили ему 5 минут. И всё это как правило из желания не показаться некомпетентным.

Время - бесценный ресурс. Его не бывает много. Сэкономьте своё время и своевременно задайте вопрос: убедитесь, что вы правильно поняли задачу узнайте у вашего коллеги или руководтеля, можно ли решить задачу более простым путём.

И не менее важное: даже если вы просто не поняли, что от вас хотят, просто скажите: "Я не понял". Я гораздо чаще слышал эту фразу от топ-менеджеров, чем от джунов. Задумайтесь об этом

Думай как аналитик

09 Nov 2023 08:25

Как оценить себя

Задайте вопрос: какую пользу вы принесли компании?
Довольно элементарный вопрос, которым, казалось бы, никто не должен быть озадачен. Вряд ли люди считают, что их работа бесполезна. Но ответ на него часто вызывает сложности. В 9 из 10 случаев человек либо не может ответить, либо надумывает пользу там, где не надо.

В моём понимании создание дашборда, оценка АБ-теста, логирование аналитики и прочие операционные задачи не несут пользу сами по себе. Важно, к чему это привело в конечном счете. И когда на собесах, отвечая на этот вопрос, мне начинают рассказывать, как построили 10 дашбордов за квартал, оценили 5 экспериментов и получили хорошую оценку на ревью, скорее всего, человек просто не понимает, в чем польза от аналитики.

На мой взгляд, полезные действия могут звучать следующим образом.
•Я построил дашборд, который позволил обнаружить проблемы в воронке и инициировать ряд тестов
•Исследуя неуспешный аб-тест, я предложил доработки, после которых новый тест оказался успешным
•Я инициировал логирование событий, позвонивших обнаружить проблему Х и улучшить метрику Y

Я не говорю, что наличие подобных результатов обязательно. Не всегда это обусловлено работой конкретного человека. А операционные задачи делать тоже надо. Но чтобы понять истинную ценность человека, то, чем он выделяется на рынке, важно мыслить категориями конкретной пользы для компании. Я рекомендую вам регулярно задаваться вопросом «Какую пользу я принёс компании за месяц/квартал/год?» А если вы затрудняетесь ответить, задумайтесь, дело в вас или во внешних факторах? Что-то точно нужно менять

Думай как аналитик

26 Sep 2023 11:00

Отличие грейдов по подходу к решению проблем

Junior. Ему рассказывают, в чём проблема и как её надо решить. Как правило для джуна уже описано решение и он его реализует

Middle. Ему рассказывают, в чём проблема, и просят её решить. Мидлу никто не говорит, как надо решать проблему, это уже на его усмотрение, главное, чтобы проблема была решена

Senior. Сам находит проблемы и сам их решает, как считает нужным. Рассказывает уже о результате

Team Lead. Сам создаёт проблемы и иногда сам их решает. А иногда их решают его сотрудники за него

Head. Его проблема - это тимлид

Думай как аналитик

16 Aug 2023 18:04

Ловушка собеседований

Вам когда-нибудь хотелось уйти с собеседования раньше времени? Например, через 15 минут после начала? Мне да, но чаще всего так не делают, причём неважно в какой вы роли: соискателя или нанимателя.

В современной hr культуре принято проводить собеседование до конца. Со стороны работодателя вообще не принято как-либо оценивать кандидата на встрече, надо обязательно заставить человека ждать и вернуться через третьих лиц. Есть ощущение, что это неуважительно?

Если вы соискатель и понимаете, что вас не устраивает потенциальный начальник, род задач или ещё что-то, вам может быть просто по-человечески неудобно об этом заявить. Конечно, есть и исключения, но мы рассматриваем общий случай.

Время - это ценнейший ресурс, а если вы понимаете, что тратите его не на то - меняйте это. Как только я понимаю, что кандидат нам не подходит, я сразу об этом говорю на собеседовании, давая развёрнутую обратную связь. Какая бы культура ни была принята, любой здравомыслящий человек оценит уважение к его времени и открытость. Будьте открыты, не надо отсиживать лишний час на собеседовании, чтобы выдержать какую-то принятую культуру. При тактичном высказывании своей мысли вы оставите только положительные впечатления таким жестом

Думай как аналитик

03 Aug 2023 10:04

Решайте проблемы, а не задачи

Любая задача, поставленная вам, нацелена на решение какой-то проблемы. Обычно это проблема бизнеса, пользователя, руководителя или команды. Задача выступает интерпретацией этой проблемы от автора. Как только вы научитесь искать в том, что вы делаете, проблему, которую вы решаете, ваша эффективность значительно вырастет. Это является одним из ключевых навыков, определяющих карьерный рост, отличающих синьоров и ведущих к развитию продукта.

Как начать видеть проблемы? Надо учиться. Обучение в принципе сопровождает нас в нашем карьерном пути, а тот, кто не учится, - не растёт.
Начните спрашивать источник ваших задач, для чего это нужно. Как будет использован результат вашей работы? Ведь результатом часто выступает выгрузка, график или пара чисел. Если вы заранее будете думать о том, какая на самом деле проблема стоит за задачей, то сможете подступиться к ней иначе, обеспечив более эффективное решение

Думай как аналитик

11 Jul 2023 20:07

Рассказываю про 6 важных правил, о которых нужно помнить при проведении АБ-тестов
https://youtu.be/qMkWrFeXrXk

Думай как аналитик

28 Jun 2023 16:19

Реальная задача с собеседования на продуктового аналитика:

Есть треугольник, на каждой из вершин которого расположен паучок. По щелчку пальцев каждый паучок бежит к соседней вершине. Какова вероятность, что при щелчке ни один паучок не столкнётся с другим?

Ответ будет в комментариях в пятницу

#задачи_с_собеседований

Думай как аналитик

05 Feb 2023 11:09

Подвергать сомнению любые суждения - навык, который отличает выдающихся аналитиков. Что не подтверждено данными, то нуждается в дополнительной проверке. Да, в некоторых случаях это проверка на здравый смысл, но чаще всего суждение нуждается в аналитическом подтверждении на данных.

Вас просят посмотреть трафик, потому что заказы упали? Проверьте всю воронку.
Попросили выгрузить определённый сегмент пользователей для опроса? Уточните и осознайте, почему нужен именно этот сегмент.
Попросили сделать прогноз метрики на 5 лет вперёд? Убедитесь, что нужен такой длинный срок.

Это лишь часть примеров, где запросы звучат неоднозначно. В своей работе я каждый день сталкиваюсь с подобными ситуациями. Также я особенно ценю кандидатов, которые на собеседовании подвергают сомнению различные тезисы в кейсах.

Поэтому относитесь скептически ко всему, что вы не осознали в полной мере. Обратитесь к руководителю, если не хватает знаний убедиться в необходимости чего-либо, это тоже будет оценено. Всё, что делает аналитик, должно быть осознанно

Думай как аналитик

21 Nov 2024 06:50

Теперь я Яндексоид ❤️

Со вторника дня я Руководитель аналитики Engagement в Яндекс Плюс ⚡️
Это направление еще называют кроссервисностью - наша задача вовлекать подписчиков в использование всех бенефитов подписки.

Еще ни на одном месте я не погружался в продукт за полтора дня настолько сильно - уже изучал PnL (внезапно стал раскрываться опыт в аудите). Это при том, что никуда не девается оформление документов, доступов, обязательные обучения и т.п. Хотя все еще предстоит много чего изучить.

Впечатления от Яндекса презвошли мои ожидания. Это действительно невероятно технологичная компания, что проявляется даже в том, как устроена работа в офисе (да, я побывал в офисе аж два раза). Здесь настоящий smart-мир, начиная от автоматов с переферией для техники, заканчивая внутренними разработками для упрощения работы, о которых я даже не уверен, что можно рассказывать.

Цели стоят амбициозные, но я их изучил и пока к ним не возвращался. Пока не до этого, для адаптации тоже важно не цепляться за всё подряд.

Думай как аналитик

09 Oct 2024 07:19

Самое продуктивное время

В последнее время стал начинать работу в 8:30 и понял, что это самое продуктивное время для работы. Мало кто уже работает, не считая коллег из Якутии, встреч никаких нет и даже в мессенджер никто не пишет. Как в рабочий, так и в личный. Полная концентрация. И так примерно полтора часа, потом потихоньку подключаются отвлекающие факторы. Но основную массу работы, требующую фокуса, успеваешь сделать за эти полтора часа.

А у вас есть такое время?

Думай как аналитик

04 Oct 2024 09:38

Теорвер на собесе

Как-то раз кандидат отказал рекрутеру в продолжении диалога, потому что узнал, что будет задача по теории вероятностей.

При этом задача одна, сложность у неё ниже среднего и ее решение точно не самое главное в полуторачасовом собеседовании.

Не знаю, чем руководствовался кандидат, но поделюсь своим взглядом на процесс собеседований. Далеко не всегда требуется пройти их идеально. Иногда я лажал в некоторых местах и получал крутой оффер, иногда я отвечал на все идеально и получал отказ.

Дело в том, что есть разные аспекты оценки, человек претендует на какую-то роль и озвучивает какой-то желаемый доход. Наниматель должен оценить разные стороны кандидата, чтобы понять, готов ли он давать ему соответствующую роль с удовлетворительным доходом. И оцениваются не только самые необходимые, но и ряд сопутствующих навыков. А ещё оценивается мэтч, чтобы комфортно было работать.

Если сильно обобщить, то обычно на собесе определяется следующее:
1. Достаточный ли уровень кандидата, чтобы закрыть задачи, на которые нужен человек
2. Достаточный ли уровень кандидата, чтобы получать тот доход, который он хочет
3. Комфортно ли будет с ним работать

Итак, конкретно у меня аналитик без сильного теорвера иногда может пройти п.1 и п.3, но мы не можем не спрашивать про теорвер, потому что нужна комплексная оценка навыков, в том числе для п.2

А как вы относитесь к задачам на теорвер?

Думай как аналитик

11 Aug 2024 18:54

Про смену мнения

Менять мнение - это нормально. Мы меняем своё мнение и точку зрения, когда возникают новые вводные. Мы развиваемся, становимся более экспертными или попросту получаем новые данные, которые меняют нашу позицию. И это прекрасно, хороший специалист должен быть способен вовремя сменить курс.

Однако у аналитиков другие правила игры. Хороший аналитик, прежде чем сформировать своё мнение, должен собрать достаточно фактов. Ко мнению аналитика прислушивается команда и на его основании определяется курс развития продукта. Наше мнение - это часто набор фактов, оценённый математически и упакованный в понятную бизнес-логику. Поэтому аналитик должен быть уверен в том, что говорит, так формируется data-driven культура

Конечно, мы принимаем решения и в условиях неопределенности. Однако даже так, в высказываниях опытного аналитика фигурирует степень его уверенности. Поэтому смена точки зрения оказывается вполне закономерной.

А вы часто меняете мнение? По какой причине?

Думай как аналитик

30 May 2024 19:14

На какие темы хотели бы видеть видео?
Пишите в комментариях

Думай как аналитик

28 May 2024 17:31

Записал относительно подробное видео по тому, как ускорить расчеты в pandas. Очень выручает

Не забудьте подписаться на канал, там будет больше видео широкой направленности

Думай как аналитик

12 Mar 2024 19:21

​​Уверенность ещё не знание

Иногда бывает, что ты освоил новую компетенцию и уже стремишься всех научить, как надо работать. Со мной такое было, когда я начинал осваивать АБ-тесты, уже изучил несколько статей на хабре и стал понимать заметно больше, чем раньше. В этот момент кажется, что ты постиг дзен и знаешь всё.

Позднее, когда ты набираешься ещё больше знаний и опыта в этой компетенции, то становишься как Сократ и «знаешь, что ничего не знаешь». Например, трудно решиться принять решение по АБ-тесту, потому что есть куча не соблюденных по теории условий и т.п.

И лишь действительно став экспертом в предметной области, вы снова обретаете уверенность в своих знаниях и можете и вправду обучать, как надо работать, выстраивать процессы.

Это занятное наблюдение называется Эффектом Даннинга-Крюгера, он изображён на графике.

К чему это я. Во-первых, просто занятное наблюдение. Во-вторых, обратите внимание на свою уверенность - точно ли вы преисполнились, или же это признак недостатка знаний? Даже будучи уверенными в своих суждениях, прислушивайтесь к другим - всегда можно узнать что-то новое

Думай как аналитик

19 Dec 2023 15:11

Культура вовлеченности

Для меня одним из самых ценных качеств сотрудника в любой области является вовлеченность. Под этим я подразумеваю заинтересованность в своём деле, желание приносить пользу компании, делать продукт лучше, самоотдачу, горящие глаза и вот это вот всё.

Именно вовлеченность определяет, сколько может принести сотрудник. Я пишу "может", потому что влияние знаний человека никто не отменял.

Разберем пример.
Если способности сотрудника равны 100 баллам, а он вовлечен на 40%, то он принесёт пользы на 40 баллов. А если у вас средние навыки на 50 баллов, но вы вовлечены на все 100%, то вы уже можете принести больше пользы, чем более скилловый коллега. Более того, у людей с самоотдачей куда больший потенциал на развитие и рост. А самое главное - только будучи заинтересованным в том, что вы делаете, вы сможете получать настоящее удовольствие от работы.

Поэтому я всем рекомендую задуматься над этим вопросом как сотрудник, а также оценить этот пункт у своей команды, если вы руководитель.

Как же понять, вовлечены ли вы? Для меня всё становится понятно в задачах без исполнителя. Когда есть задача, вброшенная в чат без конкретного адресата и с непрозрачной зоной ответственности, достаточно проследить за реакцией на неё. Всегда найдутся те, кто решит отстояться в сторонке. Иногда на сообщение и вовсе никто не отреагирует, пока не призвать конкретного человека. Тут многое зависит от культуры в команде - когда большинство вовлечены, это влияет и на остальных. Эта культура передаётся.

Понятное дело, что у вас могут быть пожары, куча других дел и т.п., но если это закономерность, то стоит задуматься, на своём ли вы месте. А в какой команде работаете вы и как сами реагируете на такие вбросы?

Думай как аналитик

04 Oct 2023 18:37

Не усложняйте

Есть немало статей на тему правильного применения машинного обучения, и одно из популярных правил гласит - попробуйте обойтись без машинного обучения. Это отличная мысль, которую можно переложить на многие другие сферы, аналитику в частности

Прежде чем строить космолёты или применять то же машинное обучение в аналитических целях, попробуйте решить задачу более простыми способами.

Вместо того, чтобы сразу искать причинно-следственные связи эконометрическими моделями, для начала постройте наглядные графики, до кластеризации сделайте сегментацию на if'ах, для прогноза метрики наложите прошлогодний тренд и т.п. Всё это может дать очень быстрый и достаточно точный результат, чтобы принести пользу продукту. И только если такой подход не сработает или есть запрос на более точный результат, следует пробовать продвинутые инструменты.

Это кажется элементарным, но на практике только сильные специалисты в первую очередь применяют простые решения, не пытаясь попусту блеснуть знаниями каких-то инструментов. Поэтому запомните, что быстрый и полезный результат оценят выше, чем элегантное решение.

Думай как аналитик

27 Aug 2023 19:28

Не пытайтесь всё успеть

Часто в командах не хватает ресурсов в виде людей. Кто-то увольняется и долго ищется замена, где-то запускается новый проект, где-то не хватает бюджета на найм. Однако это никак не влияет на количество задач. Есть базовый поток задач, сюда плюсом хотелки заказчиков, плюс ваши собственные идеи для реализации. В итоге получаются бесконечные задачи с ограниченными ресурсами

И что я наблюдаю? Как минимум каждый второй сотрудник пытается всё успеть и всем угодить. Это очень распространённая ошибка.

Запомните одну вещь: в нормальной команде вы никогда не переделаете всё. У вас просто не может не остаться дел, хороший начальник, заказчик и сам сотрудник всегда найдут, чем полезным заняться.

Когда вы пытаетесь успеть сделать всё, вы фактически гоняетесь за несколькими зайцами и вряд ли сможете всех поймать. Вы распыляетесь и либо что-то сделаете недостаточно качественно, либо что-то в итоге не успеете и будете стрессовать, что не справились.

Поэтому существует правило трёх П

Принятие того, что вы всё не сделаете.
Приоритизация того, что требует вашего ресурса.
Погружение в те задачи сверху списка, на которые хватит вашего времени.

Так пользы от вашей работы будет больше, стресса будет меньше, а управление ожиданиями будет прозрачнее.

Тут важно не облажаться и не перепутать нехватку ресурсов и недостаточную производительность, но это уже совсем другая история.

Думай как аналитик

09 Aug 2023 12:51

Отключайте мессенджер

В этой статье рассказывается, как можно повысить свою эффективность на работе.

Один из способов: у вас должны быть периоды интенсивной работы, когда никакие уведомления до вас не доходят, в том числе рабочие сообщения.

Фокусировка внимания - сильнейший инструмент для роста производительности. Важно не нагружать свой ресурс постоянным переключением внимания: то на сообщение, то на адхок, то на встречу.

Забронируйте себе в календаре по два часа каждый день, в период которых вы будете отключать рабочий мессенджер и любые другие отвлекающие факторы, и вы заметите, как вырастет ваша продуктивность. Результатами и альтернативными идеями делитесь в комментариях

Думай как аналитик

24 Jul 2023 12:59

Роль машинного обучения в аналитике

Я часто сталкиваюсь с ситуацией, когда аналитик мечтает уйти в ML и использует аналитическую профессию как транзитный пункт. Такие аналитики были в моей команде, многие кандидаты на собеседованиях заявляли, что для них это переходный пункт в ML, да и я сам когда-то мечтал уйти в data science.

Почему не стоит спешить переходить в ML?

Большинство людей, увлекающихся машинным обучением, до конца не представляют себе работу в этой области. Они крутили модели на курсах и соревновались на kaggle, но сталкивались с меньшей частью того, чем занимаются в ML. На практике работа имеет много других граней, которые зайдут далеко не каждому. Например, я в своё время попробовал прикладные задачи ML, мне не понравилось и с тех пор туда не планирую, наслаждаюсь применимостью алгоритмов в аналитических задачах

Почему аналитику воспринимают как транзитный пункт в ML?

Часто в аналитике применяются инструменты ML, строятся прогнозы на временных рядах, сегментируются пользователи, ищутся скрытые взаимосвязи. В общем, аналитики применяют ML, но не являются data scientist'ами и, как правило, не так глубоко владеют фундаментальными инструментами. Это как водить машину, но не быть механиком - вроде в пункт Б доедешь, но двигатель сам не соберёшь. И уметь водить эту машину для аналитика в современном мире - обязательный навык

Думай как аналитик

05 Jul 2023 20:00

Симбиоз продакта и аналитика

Если вы работаете в команде, где основное взаимодействие происходит с продактом, даже больше чем с вашим руководителем, то позаботьтесь о том, чтобы у вас был сильный продакт. В противном случае вы будете ограничены в развитии как аналитик. Продуктовое видение, умение задавать правильные вопросы и находить инсайты о пользователях из данных - эти навыки очень сложно приобрести без работы с продактом, понимающим в цифры, подвергающим сомнения ваши выводы и осмысленно требующим дополнительной аналитики.

Есть две альтернативы.
1. У вас сильный руководитель, который может научить вас. При этом у него должен быть временной ресурс
2. Вы состоявшийся мидл/синьор и готовы сами развивать дата-дривенность продакта. Так вы сможете прокачать софт-скилы, необходимые для дальнейшего роста

В ситуации, когда сталкиваются недостаточно опытные аналитик и продакт, они не могут развивать друг друга и едва ли способны развивать продукт

Думай как аналитик

20 Jun 2023 12:30

Популяризация анализа данных привела к определённым негативным последствиям. Люди, не очень хорошо разбирающиеся в теме, интерпретируют общедоступную информацию некорректно, и применение подобных интерпретаций становится нормальной практикой во многих командах аналитики.

Наверняка вы знаете о популярности критерия Манна-Уитни. Или слышали мнение о том, что t-test требует нормального распределения метрики. А сталкивались с тем, как внимательно менеджеры следят за опросными показателями типа NPS?

Всё это результат популяризации отрывков информации, которая может приобретать совсем другой смысл, если учитывать контекст.

Всё, что вы применяете на практике, вы должны осознавать в полной мере, владеть теоретической базой - тогда вы станете выдающимся специалистом. Сделать так, как принято в команде, или нагуглить популярное решение в интернете - этого недостаточно. Вы удивитесь, как часто такой путь оказывается ошибочным.

Думай как аналитик

08 Jan 2023 17:17

Реальная задача с собеседований, которую я задаю соискателям:

Вы подбрасываете монетку три раза. Все три раза выпала решка. Вы подбрасываете монетку в четвёртый раз. Какова вероятность того, что выпадет решка?

Пишите варианты в комментариях, правильный ответ будет выложен в 23:00.

#задачи_с_собеседований