Aha!25 — теперь два дня!

29 и 30 мая в Москве пройдет Aha!25 — техническая конференция о product science, продуктовой аналитике и эффективности бизнеса. В этом году мы впервые расширяем программу до двух дней: 16 тематических потоков и более 1200 участников на одной площадке.

На сцене — топ-эксперты из Т-Банка, Яндекса, Авито, OZON, Альфа-Банка и других крупнейших компаний Рунета и СНГ: Виктор Кантор (MLinside), Кевин Ханда (Uzum), Сергей Веренцов (EORA), а также профессора и кандидаты наук из ИТМО, РЭШ, Центрального университета.

По данным отраслевых отчётов, опросов и исследований, «экономика» — самый востребованный навык для развития среди продуктовых специалистов. Поэтому будем еще больше обсуждать деньги и бизнес-эффективность, а также способы повышения первого и второго через ML/AI-инструменты и продуктовые подходы.

Ключевые темы:
- Интеграция LLM, ML и AI в цифровые сервисы
- Современные подходы к A/B-тестированию
- Оцифровка пользовательского опыта
- Применение машинного обучения в управлении продуктом
- Математическое мышление и поведенческая экономика

Приглашаем продуктовых менеджеров и аналитиков, владельцев продуктов, CPO, CDO, ML-разработчиков. Программа будет полезна как новичкам, так и экспертам.

Где: МГУ, кластер «Ломоносов» (Раменский бульвар, 1).
Программа по ссылке

Для подписчиков канала действует промокод на скидку 10% — DATALYTIX10

Билеты — на сайте!

⚡️ Разбираем тестовое задание в Т-Банк и строим дашборд в SuperSet

Разборы тестовых заданий — это не просто полезно, а стратегически важно, если ты хочешь попасть в сильную компанию. Вы узнаете как технически выполнить задачу и научитесь превращать данные в бизнес-инсайты, оформлять их убедительно и выделяться среди других соискателей.

22 апреля в 18:30 по МСК проведем вебинар, где Денис Иванов разберет тестовое задание в Т-Банк и построит информативные визуализации в SuperSet. Денис — ведущий продуктовый аналитик.

Что будем делать на вебинаре:

🟠 Разберем структуру тестового задания и обсудим, на что обращают внимание рекрутеры;
🟠 Вместе решим задачи по SQL разной сложности;
🟠 Покажем, как работать с SuperSet и как создавать информативные визуализации;
🟠 Обсудим, какие типичные ошибки допускают кандидаты и как их избежать.

❗️ И, как всегда, ответим на все вопросы в прямом эфире.

Важно досмотреть вебинар до конца, чтобы узнать как правильно интерпретировать полученные данные и формулировать бизнес-инсайты!

😶Зарегистрироваться на бесплатный вебинар

Мы слишком много знаем!

И просто обязаны этим поделиться. За 5 лет существования школы karpovꓸcourses мы обучили более 95 000 человек, и 80% наших выпускников уже работают в VK, Яндексе, Авито и других известных компаниях. И мы решили сделать для вас Karpov.Conf — чтобы поделиться знаниями не только с нашими студентами, но и с каждым, кто интересуется аналитикой данных и другими направлениями Data Science.

Будем обсуждать особенности работы с Power BI и практическое применение ML-моделей в крупных компаниях, разберем пользовательский опыт и реализацию аналитики на базе Yagpt, узнаем, как дерево метрик помогает принимать решения, и какие ошибки совершают крупные компании в контексте аналитики.

Мы собрали действительно звездный состав спикеров, мы очень старались сделать это мероприятие максимально полезным — вам осталось только не пропустить его!

Регистрируйтесь на KARPOV.CONF 2025 — включите Data-driven на полную!

⚡️Строим рекомендательную систему фильмов на Kaggle

Вы когда-нибудь хотели сделать свою собственную систему рекомендаций фильмов? 🎬

Приходите на бесплатный вебинар, где Савелий Батурин, Senior ML-Engineer и преподаватель курса по ML школы Simulative в прямом эфире покажет как построить рекомендательную систему фильмов на Kaggle.

Что будем делать на вебинаре:
🟠Разберем имеющиеся данные фильмов с их оценками
🟠Проведем предобработку данных
🟠Построим рекомендательную систему на основе машинного обучения
🟠Проведем расчет и анализ метрик на основе результатов работы модели

Вебинар будет интересен как новичкам, так и уже опытным специалистам

😶Зарегистрироваться на бесплатный вебинар

Иногда, чтобы сдвинуться с места, достаточно просто допустить мысль, что «можно иначе»

Выпускники Школы анализа данных Яндекса обратились к будущим студентам — не чтобы продавать мечту, а чтобы напомнить: всё начинается с отказа от стереотипов. И с желания разобраться

ШАД – не «ещё один курс». Это серьёзная школа датасаентистов и эмельщиков, где учат думать, строить, понимать. Отсюда выходят те, кто запускает стартапы, встраивает ИИ в разные сферы бизнеса и науки и меняет правила игры

Новый набор открыт.
Если чувствуешь, что пора — смотри детали и истории выпускников по ссылке.

Иногда, чтобы сдвинуться с места, достаточно просто допустить мысль, что «можно иначе»

Выпускники Школы анализа данных Яндекса обратились к будущим студентам — не чтобы продавать мечту, а чтобы напомнить: всё начинается с отказа от стереотипов. И с желания разобраться

ШАД – не «ещё один курс». Это серьёзная школа датасаентистов и эмельщиков, где учат думать, строить, понимать. Отсюда выходят те, кто запускает стартапы, встраивает ИИ в разные сферы бизнеса и науки и меняет правила игры

Новый набор открыт.
Если чувствуешь, что пора — смотри детали и истории выпускников по ссылке.

Приглашаем на Lamoda Tech DS Meetup 🆕

Большие данные — это не только модный, но и мощный инструмент для улучшения пользовательского опыта. Как его использовать, поделятся специалисты по машинному обучению Lamoda Tech.

➡️ В программе свежие кейсы, которые позволяют улучшать UX и делать шопинг ещё более приятным:

⚫️ Поднимаем метрики поиска по самым нестандартным запросам: помогаем отыскать в каталоге те самые джинсы клёш от колена и малиновые чиносы.
⚫️ Персонализируем рекомендации на примере главной страницы.
⚫️ Создаём облако тегов и разметку отзывов для более точного выбора товаров.

После докладов вас ждут ответы на вопросы и нетворк с закусками и напитками.

⏰ Когда: 15 апреля в 19:00 по МСК
📍 Где: online + offline в нашем московском офисе
🔗 Регистрация и детали программы на лендинге.

Обязательно зарегистрируйтесь, чтобы получить напоминание о мероприятии и ссылку на трансляцию.

Реклама. ООО «Ламода Тех», ИНН 7734461512

Канал Леши Арефьева⚡

Про управление IT продуктами @alexcouncil. Метрики, инструменты и полезные материалы на околопродуктовые темы.

Подборка интересных постов:

- З/П IT-шников в РФ

- что делать, когда исследований овердохрена  

- проектный менеджмент для самых маленьких

- как из стартаперской команды сделать продуктовую

- история продукта: Figma

Если интересно, подписывайтесь - @alexcouncil

Иди на дата саентиста, там вакансии с ЗП от 300 000₽

Ага, только тебя завалят на первых же задачах с LeetCode.

Сотни ребят каждый день сталкиваются с тем, что без подготовки и понимания алгоритмов пройти техническое собеседование — это как пытаться собрать IKEA без инструкции.

В этом деле важен опыт: гляньте канал Глеба Михайлова, он прошел больше сотни технических собеседований (съел на этом всех собак 🐕🍽).

— Работал в Альфе, Сбере, Ростелекоме
— 5 лет являлся наставником в Яндекс.Практикуме
— Знает все подводные камни тех. собеседований в ТОП компании

Кто, как не он, знает, как пройти техсобесы и не сойти с ума?

Если ты хочешь левел-апнуться, больше зарабатывать и от души поржать над байками о работе в Сбере и Альфе от дата саентиста, который вырос из просто аналитика — подписывайся: @mikhaylovgleb

Реклама

📊 Бесплатный вебинар для бизнес-аналитиков:
«Сквозной процесс управления требованиями»

💡На этом вебинаре вы узнаете:
+ Как выглядит сквозной процесс управления требованиями

+ К каким проблемами может привести неаккуратная работа с требованиями

+ Контрольные точки в процессе управления

+ Актуальные инструменты и методы управления требованиями в 2025 году

+ Риски и сложные моменты при управлении требованиями

❓Кому будет полезно:
- Бизнес-аналитикам
- Системным аналитикам
- Руководителям проектов

⏰10 апреля(четверг) в 20:00 мск

Вебинар в рамках курса «Бизнес-аналитик в IT»
🎁После вебинара для вас активен промо-код со скидкой 5% до 18 мая: BUSINESS_04

👉Регистрация на вебинар: OTUS.RU

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

Хочешь стать руководителем? Начни с самого страшного — скажи это вслух

Многие аналитики (и не только) хотят расти. В должности, в доходе, в влиянии. Часто — в сторону руководства

Но когда доходят до вопроса «а ты сам своему руководителю об этом говорил?» — тишина. Неловкая, густая
Нет, не говорил
А вдруг подумают, что я самоуверенный?
А вдруг теперь будут пристальнее смотреть?
А если не получится, будет стыдно

Мы боимся заявить о намерении, потому что тогда всё становится настоящим
Молчишь — как будто ещё не начал
Сказал — всё, теперь отвечаешь

Но вот в чём правда: руководителями не становятся по назначению. Сначала — в голове

Пока ты сам не поверил, что хочешь и можешь вести других — никто не поверит за тебя
Пока ты не начал вести— не «руководить», а именно вести — никто не даст тебе эту роль
Пока ты не озвучил своё намерение — ты остаёшься в тени

И вот тут возникает вторая проблема — зачем ты этого хочешь?
Если честно — часто ради денег, статуса, чтобы не делать руками
Иногда — чтобы «управлять, а не слушаться»
Редко — чтобы брать на себя больше
Здесь все ответы нормальны. Но пока ты сам себе не скажешь правду — будешь буксовать на месте

Если хочешь стать руководителем:
- Сначала разберись зачем
- Потом начни делать то, что делает лидер: держи рамку, думай системно, бери ответственность за процессы, учи других, помогай команде
- И да, скажи об этом. Не «хочу повышения», а: «я хочу двигаться в сторону лидерства — давай обсудим как»

Это может быть страшно

Но молчаливых лидеров не продвигают. Их просто не замечают

Автор: Алексей Макаров, @datalytx

🚀Прими участие в ML Cup 2025 от Авито и выиграй 1,2 миллиона рублей!

Ты — специалист в области машинного обучения? Хочешь проверить свои силы в реальных задачах, с которыми ежедневно сталкиваются 1000+ специалистов Авито? Тогда не упусти шанс стать частью крупнейшего соревнования в этой области!

Что тебя ждет:

☑️Денежный призовой фонд
☑️Автоматизированная оценка решений
☑️2 практические задачи:

1️⃣Персональные рекомендации — предскажи, какие товары вызовут интерес у миллионов пользователей → ссылка на регистрацию.

2️⃣Поиск дублей — как с помощью CV находить похожие объявления даже при разных текстах и ракурсах фото → ссылка на регистрацию.

Выбирай одну или обе задачи, показывай лучшие результаты и получай шанс на победу! Участвовать можно как индивидуально, так и в команде до 4 человек. Загружай до 5 решений в день.

Регистрация уже открыта! Подробности и анкета по ссылкам выше.

Видимость для аналитика: зачем светиться, когда молчать, и почему без дела это всё не имеет смысла

Иногда кажется, что быть хорошим аналитиком — это просто «делать свою работу». Копать, считать, визуализировать, находить. Но правда в том, что в реальности получают бенефиты не всегда те, кто копает глубже. А те, кого видно

Видимость — это валюта

Если тебя не видно, твой вклад обесценивается. Ты превращаешься в сервис: к тебе приходят, когда всё уже решили, и нужна «таблица». А если хочется быть партнером в принятии решений? Придётся выйти из тени — и занять своё место в инфополе команды

Но. Видимость не должна подменять работу.

Если ты только и делаешь, что отчитываешься, постишь апдейты, презентуешь прогресс и фасилитируешь слайды — кто вообще анализирует?
Глубокая, настоящая аналитическая работа требует фокуса, тишины и времени. Настоящие инсайты рождаются не в каналах и не в презентациях. Они приходят, когда ты реально думаешь. Иногда нужно просто уйти в глубокую работу, открыть юпитер-ноутбук или приложуху с заметками, включить музычку на фон, выключить телегу — и осмыслить, что происходит

Видимость — это не фасад. Это контроль над нарративом

Показал, как думаешь — тебе доверяют
Описал прогресс — ты задаёшь темп
Поделился выводами — ты управляешь вниманием
Но всё это должно быть после того, как есть сделано дело. Не вместо

А теперь ложка дёгтя

Высокая видимость = высокая ответственность
Светишься? Жди, что будут звать везде. Будут ждать от тебя сверхспособностей. Будут перекладывать в тебя часть вопросов, которые иногда вообще не входят в твою зону ответственности. А когда в компании что-то идёт не так, первым вспомнят про того, кто был везде и всюду

Иногда незаметность — это броня. Особенно, если вокруг летят головы. Или когда ты сам перегружен и на грани. Светиться на издыхании — путь к выгоранию, где тебя помнят как «того, кто всё тянул», а ты лежишь без ресурса

Так что делать?

- Работать на ценность, а не на показуху
- Обеспечивать видимость, когда это усиливает влияние, а не мешает концентрации
- Уметь временно исчезать ради deep work — и не чувствовать вины
- Следить, чтобы твоё присутствие в инфополе было осмысленным, а не фоновым шумом
- Не путать видимость с важностью. Ты важен, даже когда молчишь и делаешь дело

И напоследок:
Если ты постоянно светишься — иногда стоит проверить, не горишь ли ты

Автор: Алексей Макаров, @datalytx

А и В сидели на трубе,
А упало, В пропало, кто остался на трубе?

Грустный продуктовый аналитик.

Чтобы никто не грустил, мы запускаем онлайн-серию технологических митапов от hh.ru

Первая встреча состоится 15 апреля. Спикерами будут специалисты hh.ru, Туту и Ozon. Что будут рассказывать? Не темы, а просто находки!

• Как Process mining помогает улучшить процесс принятия решений в A/B-тестах;
• Как в hh.ru устроен пайплайн-расчет ETL в A/B-тестах;
• A/B-тестирование, как метод полного контроля за принятием решений.

Встречаемся 15 апреля 19:00.

Подробности и регистрация по ссылке.

Реклама.
Рекламодатель ООО «Хэдхантер», ИНН 7718620740
Erid: 2VtzqwMoC5f

Ваш шанс стать аналитиком данных в банке 🚀

Международный банк предлагает оплачиваемую стажировку по направлению «Аналитик DWH». Наставник поможет разобраться в рабочих процессах, а вы сможете получить ценный практический опыт и прокачать SQL.

Узнать подробности и составить резюме можно в боте.

⚡️ Перейти в бот ⚡️

👍😌🙃❤️💫😍🌞☺️🫶🥰
Прими участие в хакатоне МТС True Tech Hack 2025 и разработай решение на базе одной из ИТ-платформ МТС.

1. Трек от DataOps Platform
DataOps Pipeline: оптимизация от сбора до отчета
2. Трек от Integration Platform
AI Schema Builder: генерация схем
3. Трек от True Tabs
Цифровизация через True Tabs: интеграция данных и процессов в единую экосистему
4. Трек от Product Factory
TouchVision: AI-ассистент для незрячих и слабовидящих пользователей на основе тактильного и жестового взаимодействия
5. Трек от MWS GPT
Золотая середина: дистилляция моделей MWS GPT

Хакатон пройдет 17–25 апреля.
Регистрация открыта до 16 апреля. https://truetechhack.ru/
Призовой фонд — 1 500 000 рублей.

Участие могут принять системные аналитики, Data Scientists, Data Engineers, frontend и backend-разработчики, мобильные разработчики, бизнес-аналитики, аналитики данных, MLOps-инженеры, DevOps-инженеры, Product-менеджеры, ИТ-архитекторы, UI/UX-дизайнеры.

Ждем тебя, если ты:
— Хочешь внести вклад в продукты, которые приносят пользу разработчикам по всей России.
— Готов создать новое решение на базе ИТ-платформ МТС.
— Знаешь, как превратить идею в работающий прототип.

Регистрируйся на МТС True Tech Hack 2025

👍😌🙃❤️💫😍🌞☺️🫶🥰
Прими участие в хакатоне МТС True Tech Hack 2025 и разработай решение на базе одной из ИТ-платформ МТС.

1. Трек от DataOps Platform
DataOps Pipeline: оптимизация от сбора до отчета
2. Трек от Integration Platform
AI Schema Builder: генерация схем
3. Трек от True Tabs
Цифровизация через True Tabs: интеграция данных и процессов в единую экосистему
4. Трек от Product Factory
TouchVision: AI-ассистент для незрячих и слабовидящих пользователей на основе тактильного и жестового взаимодействия
5. Трек от MWS GPT
Золотая середина: дистилляция моделей MWS GPT

Хакатон пройдет 17–25 апреля.
Регистрация открыта до 16 апреля. https://truetechhack.ru/
Призовой фонд — 1 500 000 рублей.

Участие могут принять системные аналитики, Data Scientists, Data Engineers, frontend и backend-разработчики, мобильные разработчики, бизнес-аналитики, аналитики данных, MLOps-инженеры, DevOps-инженеры, Product-менеджеры, ИТ-архитекторы, UI/UX-дизайнеры.

Ждем тебя, если ты:
— Хочешь внести вклад в продукты, которые приносят пользу разработчикам по всей России.
— Готов создать новое решение на базе ИТ-платформ МТС.
— Знаешь, как превратить идею в работающий прототип.

Регистрируйся на МТС True Tech Hack 2025

У Вастрика тут вышла прикольная статья про опыт вайб-кодинга

Для тех кто не в курсе, вайб-кодинг — это когда вы на чилле и позитиве (vibe, в переводе настроение) фигачите код через написание промптов для LLM в какой-нибудь AI-driven среде разработки типа Cursor. То есть вы не думаете над архитектурой вашего приложения, стеком технологий, не управляете структурой проекта, не пишите сами нужные сервисы, а просто человеческим языком пишите к ИИшке запрос «Напиши мне приложение, которое будет делать вот это вот»

В фантазиях оно именно так, что ты как будто сидишь с senior-разработчиком за пивком, говоришь ему что ты хочешь видеть как результат, а он с полуслова тебя понимает и тут же исполняет твои желания новоиспеченного фаундера стартапов

Но в реальности оказывается, что для того, чтобы закодить что-то приемлемое нужно общаться с LLM как с джуном, то есть декомпозировать задачу на максимально атомарные составляющие, к каждой из них детально описывать ожидаемый результат и всё перепроверять

То есть AI конечно может быть ускорителем процессов, например, я представляю себе как можно очень легко написать с помощью AI какие-то конфиги на YAML. Но когда мы начинаем иметь дело со сложной системой, состоящей из большого числа компонент, то когнитивная нагрузка на создание правильного промпта для задачи и контролирование результата может существенно превышать те же затраты, когда всё делается самостоятельно

В общем, для меня тут вывод, что а) никуда не денется потребность в системном мышлении, более того она сильно возрастет; б) ИИ будет отличным ассистентом для рутинных и простых задач, но отдельным навыком станет критическое осмысление где затраты времени на написание команды или набора команд к ИИ себя окупят

А ещё жду прироста онлайн-курсов про вайб-кодинг, а потом засилье джунов, которые не просто пишут неготовый к продакшну код, но и код, в котором они не разбираются почти никак

https://vas3k.blog/notes/vibe_coding/

🔎 За какими дэшами следят в Amazon?

С Димой (@rockyourdata) написали статью про Amazon Weekly Business Review. Идея в том, чтобы смотреть несколько основных метрик сразу на одном листе понедельно, помесячно, а также MTD, QTD, YTD (период от начала месяца/квартала/года до текущей даты).

Дима проработал в Амазоне больше 5 лет и для меня эта схема с WBR была новая. Очень интересно посмотреть, как крупные компании следят за метриками. Ну а я подробно расписала, как собрать такой мини-wbr дэшборд в Tableau (прям шаг за шагом супер детально и доступно для скачивания).

ML-комьюнити о крупнейших запусках LLM начала 2025 года:

✔️ DeepSeek — революция или переоцененный запуск?

Запуск китайской модели всколыхнул всю индустрию, вызвав неоднозначную реакцию экспертов. CEO Anthropic Дарио Амодей отмечает, что Claude 3.5 Sonnet, обученный за несколько десятков миллионов долларов, значительно опережает DeepSeek по многим показателям, плюс у модели нет никаких барьеров против генерации чувствительной информации. Демис Хассабис, генеральный директор Google DeepMind, считает DeepSeek лучшей работой китайских исследователей, но не видит в ней новых научных достижений.

✔️ Grok 3 — Маск не дотянул

ИИ-исследователь и профессор Пенсильванского университета Итан Моллик признал, что xAI очень быстро растёт, но Grok 3 пока точно не является лучшей моделью на рынке. Она превосходит некоторые модели OpenAI, но не o3. CTO Caylent Рэнделл Хант обнаружил ряд проблем с Grok 3: уязвимость к джейлбрейкам, неуместную саркастичность, медлительность и частые ошибки в ответах. По его словам, даже простые логические тесты оказались ей не под силу, что делает модель практически бесполезной для бизнес-задач. При этом CEO Replit Амджад Масад назвал Grok 3 передовой моделью и огромным достижением.

✔️ GPT-4.5 — не оправдал ожиданий экспертов

Релиз GPT-4.5 от OpenAI получил смешанные отзывы в профессиональном сообществе. Соучредитель OpenAI и бывший глава Tesla AI Андрей Карпатый отметил, что GPT-4.5 напомнил ему GPT-4 на момент релиза — он увидел потенциал этой модели. В посте на X он сказал, что при использовании GPT-4.5 «всё стало немного лучше, и это здорово, но не совсем так, как можно было бы ожидать». В более резких выражениях высказался известный критик Гэри Маркус, назвавший модель «пустышкой». Генеральный директор Hugging Face Клемент Деланж также остался недоволен, охарактеризовав GPT-4.5 как «так себе» и раскритиковав закрытость исходного кода.

✔️ YandexGPT 5 — что в России?

Виктор Тарнавский, директор по ИИ Т-Банка, отметил, что в Яндексе выложили Lite-версию модели в опенсорс, а пайплайн Pro-версии инициализировали весами от Qwen 2.5. По его мнению, это правильное решение, позволяющее избежать бессмысленной траты ресурсов. При этом, пишет Тарнавский, разработчики делают не файнтюн, а полный цикл обучения модели — просто стартуют претрейн не с нулевых весов. По опубликованным бенчмаркам, модели показывают хорошие результаты. В СМИ также писали, что Яндекс работает над ризонингом. Максим Болотских, директор ИИ в Яков и Партнёры (ex-McKinsey), прокомментировал, что ежегодные совокупные затраты на разработку подобного функционала могут составлять 10 млрд рублей и более, и такого рода модели могут монетизироваться не только классическими подписками B2C пользователей, но и значимо лучше решать задачи В2В-сегмента.

✔️ Gemini 2.0 Flash — лучшее соотношение цена/качество

Релиз Gemini 2.0 Flash от Google получил восторженные отклики экспертов. Тим Брукс, ИИ-исследователь в Google DeepMind, высоко оценил встроенную функцию генерации изображений с возможностью визуальной цепочки рассуждений. Соучредитель и бывший глава Intel AI Райан Карсон назвал модель "умной, быстрой и дешёвой", отметив отличную производительность при тестировании через API. Мэтт Шумер, соучредитель и генеральный директор компании OthersideAI, подчеркнул, что по большинству бенчмарков Gemini 2.0 Flash приближается к Claude 3.5 Sonnet и даже превосходит его в бенчмарке MATH, сохраняя при этом значительное ценовое преимущество.

✔️ Claude 3.7 — достойный шаг вперёд при умеренных затратах

Релиз Claude 3.7 от Anthropic получил преимущественно положительные отзывы экспертов. Сэм Альтман и Дарио Амодей подчеркнули экономическую эффективность разработки — обучение Claude 3.7 Sonnet обошлось лишь в несколько десятков миллионов долларов, что значительно меньше затрат на GPT-4. Артём Санакоев, ИИ-исследователь в Meta Generative AI и автор канала "эйай ньюз", выделил инновационный подход Anthropic к рассуждениям модели — в отличие от конкурентов, Claude использует единую модель без отдельного reasoning тюна.

@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM

Каждый день технологии делают шаг вперёд, принося нам новые возможности и задачи. В мире IT креативность и логика объединяются, чтобы воплотить самые дерзкие идеи в реальность. 🧑‍💻

Чтобы помочь вам оставаться в курсе и сэкономить время, мы объединились с другими каналами в единую папку. В ней мы рассказываем об искусственном интеллекте, виртуальной реальности, метавселенной, разработке и людях, стоящих за этими технологиями.

Эта коллекция подойдёт не только профессионалам, но и всем, кто интересуется темой технологий и будущего.

Но есть небольшой нюанс: завтра этот пост исчезнет. Поэтому, если хотите присоединиться, добавьте папку себе прямо сейчас! 👇

https://t.me/addlist/Xz6g75fbNDA5ZWIy

*А попасть в папку можно тут

Почему не всем нужен личный бренд

Когда долго сидишь в телеге и читаешь профильные каналы, то начинает казаться, что все вокруг заняты личным брендом. Даже люди, которые ещё не работают в IT, начинают вести свои каналы о том как они вкатываются в IT

И многие начинают переживать: а вдруг и мне надо?

Важно понимать, что не каждому подходит и нравится публичность. Так что первый шаг — определить зачем вам личный бренд и действительно ли он нужен как некоторое позиционирование самого себя аки продукта или вам нужны другие инструменты

Тут может быть много причин: сделать заметнее свой вклад в компанию или в индустрию, передавать свой опыт другим, завести друзей/знакомых среди аналитиков из других компаний, найти дополнительный заработок

Например, если вам хочется делиться своей экспертизой, то вы можете рассмотреть варианты менторства как внутри вашей компании, так и снаружи, например, на таких платформах как getMentor или пойти наставником в одну из многочисленных онлайн-школ. Тут надо для себя понимать ваше расписание и возможности, потому что парт-тайм работа наставником в онлайн-школе может требовать больше времени. В наставничестве в онлайн-школе там потенциально будет меньше возможностей проявить себя, так как вы можете быть ограничены учебной программой и методологией компании. Но зато можно влиться в коммюнити таких же специалистов как и вы, завести себе полезные знакомства, узнать больше про другие индустрии и компании

Мне кажется, что потребность в том, чтобы как-то выходить за пределы своей работы — это очень понятное желание. В этом проявляется некоторая творческая натура любого специалиста — не просто оставлять свой след в работе и рабочих задачах, но и находить пространство для того, чтобы выражать свой уникальный взгляд на свою работу и профессию. Но при этом, тут надо для себя выбирать подходящие способы, которые соответствуют вашим целям, характеру, временным ограничениям, а не навешивать на себя маску блогера или публичного спикера, когда это вызывает внутреннее сопротивление

Если вам интересно больше узнать про варианты как аналитику самовыражаться вне работы — ставьте 🔥

Что делать если продакт/менеджер влезает в работу аналитика

Аналитики очень часто считают себя самыми умными ребятами в комнате. Потому что они системные, работающие с фактами, а не вымыслами/домыслами, классический тип людей, считающих что только логика может решить проблему

Очень часто менеджеры/продакты ищут в аналитиках поддержки своих идей, аналитики им нужны не для объективного взгляда на вещи, а они ожидают, что аналитики принесут им те аргументы, которые докажут правильность их интуитивных прозрений. Классический confirmation bias

И естественно, что первая реакция аналитика — это защищаться, когда менеджер пытается как-то влезать в вашу работу, задавать вопросы вида «А почему вот тут получается вот такая цифра?» или «А расскажи подробнее про методику как мы вот к этому выводу пришли?»

Но давайте попробуем посмотреть на ситуацию по-другому

Во-первых, эти вопросы действительно могут подсветить какие-то риски, учесть новые вводные, что сделает ваш анализ более уверенным. В следующий раз, выполняя похожие задачи вы уже будете учитывать обратную связь, полученную через вопросы продакта или менеджера

Во-вторых, даже если вопросы кажутся «глупыми», для аналитика это возможность попрактиковаться в навыке отстаивания своей позиции, аргументации и умению доносить свой ход мысли до другого человека. Этот навык очень сильно влияет на рост по карьерной лестнице, вы даже не представляете насколько

В-третьих, это возможность научиться понимать позицию и мотивацию другого. Это соотносится с предыдущим пунктом про навыки коммуникации, но скорее про умение видеть общий огранизационный контекст: понимать цели и мотивацию как отдельных участников, так и смотреть на свою работу через призму больших целей организации. Любой вопрос вашего собеседника позволяет вам оценить «а как ответ на этот вопрос повлияет на принятие решений?». И через эту позицию может быть вы сможете увидеть новые возможности, которые позволят вам проявить инициативу и предложить сделать что-то, что соответствует общим целям. Ну и с этой идейкой вы можете пойти к руководителю и запихнуть её в свои цели, влияющие на результаты ближайшего перформанс-ревью

Так что, не спешите «обороняться», а постарайтесь даже при столкновении с тем, что кто-то пытается «пошатать» вашу работу, не скатываться в восприятие этого как обесценивания, а скорее увидеть в этой интервенции в вашу работу способ дополнительного развития, как ваших навыков, так и вашей карьеры

Освойте основной инструмент работы аналитика

Аналитику часто приходится обрабатывать огромные массивы информации, чтобы реально что-то «увидеть» в данных.

Это можно долго и тяжело делать с помощью Excel, чуть легче с помощью SQL. А в Pandas это можно сделать за несколько строк кода.

Отсюда и вытекает важность Pandas для аналитика - этот инструмент банально очень сильно делает жизнь проще и приятней, а работу - эффективней.

Научиться работать с Pandas на реальных задачах бизнеса можно на бесплатном курсе от Simulative.

За неделю обучения вы:
🟠 Освоите Pandas с нуля до продвинутых функций: сложная агрегация, оконные функции и т.д.

🟠 Научитесь решать реальные аналитические задачи: проводить многомерный ABC-анализ, XYZ-анализ, рассчитывать динамику продаж и т.д.

🟠 Сделаете собственный проект, который сможете добавить в портфолио: реальный кейс автоматизации обработки финансовой отчетности от крупной региональной аптечной сети

Начать учиться Pandas

Как ИИ помогает отслеживать карьерное развитие и осознавать свою ценность

Думаю, каждый из нас сталкивался с этой ситуацией — конец квартала и мы спрашиваем себя:
«— Какие у меня были достижения в этом квартале? Как они могут отразиться на моей зарплате?»

А в голове — звенящая тишина, и даже сложно вспомнить, чем занимались на прошлой неделе😰

Знакомо? Мне — да. И здесь на помощь приходит ИИ, который меняет подход к анализу своих достижений. Давайте разберем 5 шагов, которые с помощью искусственного интеллекта помогут вам отслеживать свой рост и осознавать ценность вашего вклада 🔽

Шаг 1️⃣ Соотносите свои задачи с целями компании

Когда вам ставят задачи, используйте ИИ-ассистента для анализа того, как они соотносятся с глобальными целями компании. Создайте промпт вида:

Проанализируй мои текущие задачи (список) и помоги определить, как они связаны со стратегическими целями компании (описание). Какие из них имеют наибольшую ценность для бизнеса?

Так вы сможете понять свой вклад в общее дело и сфокусироваться на действительно важных проектах, которые принесут компании максимальную пользу, а вам — заметность

Шаг 2️⃣ Отслеживайте и документируйте достижения

Используйте персонального ИИ-помощника для регулярного документирования своих достижений. Настройте еженедельные сессии с промптом:

Помоги мне структурировать и зафиксировать мои достижения за прошедшую неделю. Какие из них можно представить в количественном выражении? Какие демонстрируют мой вклад в бизнес-результаты?

AI поможет переформулировать технические задачи в бизнес-ценность, которая понятна руководству и повышает ваше визибилити в компании

Шаг 3️⃣ Усильте свою видимость

Используйте ИИ для создания контент-стратегии вашего профессионального бренда. Попросите:

Разработай для меня план публикаций по моей экспертизе (описание), который поможет повысить мою видимость внутри компании и в профессиональном сообществе. Предложи 5 тем для технических статей и 3 идеи для выступлений на внутренних митапах

Помните: в любой IT-компании самые ценные сотрудники — не те, кто много работает, а те, кого видно. ИИ поможет вам выстроить персональную стратегию заметности

Шаг 4️⃣ Оптимизируйте профессиональное развитие

ИИ превращается в персонализированного карьерного коуча, который помогает выявить пробелы в навыках:

На основе анализа последних трендов в моей области (указать) и текущего стека технологий компании, какие 3 ключевых навыка мне стоит развивать в ближайшие 6 месяцев? Как это соотносится с моей карьерной целью (описать)?

Такой подход делает ваше обучение более целенаправленным и привязанным к реальным карьерным перспективам. Этот промпт лучше задавать Perplexity или другому ИИ, который имеет доступ к поиску по интернету

Шаг 5️⃣ Анализируйте карьерную динамику

Используйте ИИ для регулярного анализа своего карьерного прогресса:

Проанализируй мои достижения за последние 6 месяцев (список), оцени их влияние на бизнес и подготовь структурированный отчет, который я могу использовать при обсуждении повышения заработной платы

ИИ поможет составить убедительный кейс для переговоров о компенсации, основанный на ваших реальных достижениях и их ценности для компании

___

Используя ИИ как интеллектуального карьерного партнера, вы не только сможете лучше отслеживать и документировать свой профессиональный рост, но и получите персонализированную обратную связь, которая поможет принимать более взвешенные карьерные решения

А какие еще способы использования ИИ для карьерного развития вы пробовали? Делитесь в комментариях!

____

AI Career Lab – сообщество, где мы используем AI для достижения карьерных целей 🚀

Чат AI Career Lab

Больше не нужно искать тематические каналы и по отдельности на них подписываться - мы сделали это за Вас 🤝

Вам остается только сохранить папку себе и регулярно получать полезные ресурсы из сферы «IT и Технологий» 🔥

https://t.me/addlist/5jXPzjNApF44Zjcy

Хотите в подборку?

✒️ Разбираем тестовое задание в Альфа Банк на позицию Junior Аналитика данных

Чтобы найти работу, мало пройти курс и сделать классное резюме. На практике, чтобы выделиться на собеседовании, нужно понимать, что лежит под капотом каждого инструмента, а не следовать конкретному заученному алгоритму.

Чтобы попрактиковаться в этом, приходите на бесплатный вебинар, где будем разбирать реальное тестовое задание, которое дают аналитикам в Альфа Банке💻

Что будем делать на вебинаре:
🟠 Напишем сложные SQL-запросы для банковских данных;
🟠 Вспомним, как правильно использовать оконные функции;
🟠 Узнаем, как создавать разметку, из чего она состоит и для чего она нужна;
🟠 На реальных данных проведем когортный анализ и сделаем выводы;
🟠 Расскажем, как доставать инсайты из данных.

Вебинар проведет Денис Иванов, ведущий продуктовый аналитик

🏃‍♀️ Зарегистрироваться на бесплатный вебинар

Мы начинаем

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

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

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

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

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

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

Что вас ожидает:

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

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

➡️ Получить демо-доступ

Реклама. ООО "Инженеркатех" ИНН 9715483673
erid 3V6yFG2rqhi

Автоматизация DataVault: как создать модель данных в 3 раза быстрее

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

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

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

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

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

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

Как ИИ поможет построить успешную карьеру в IT

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

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

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

🗓 Когда: 25 февраля, 19:00 (мск)

💻 Где: Jazz

🎟 Участие бесплатное!

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

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

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

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

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

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


Подписывайтесь, если не душнилы 😎

1–2 марта проводим Weekend Offer Analytics

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

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

Узнать подробности и зарегистрироваться.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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


11 февраля на бесплатном вебинаре от VK Cloud расскажут:

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

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

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

Регистрация

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

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

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

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

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

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

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

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

Первые 4 задачи доступны в демо-доступе бесплатно.

➡️Получить демо-доступ сейчас

Реклама. ООО "Инженеркатех" ИНН 9715483673

Дата-инженеры — самые ценные игроки любой DS-команды

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

#аналитик_данных #карьера_в_IT #дата_аналитика #выбор_профессии #карьера_аналитика

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

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

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

Что вы найдете в нашей подборке:

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

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

➡️ Ссылка на папку

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

#работа #вакансии #ИТ #карьера

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AI убьет дата-жокеев: Почему аналитики данных останутся незаменимыми

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

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

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

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

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

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

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

В конце статьи ссылка на ноутбук

https://archive.is/QumiN (оригинал на медиуме, по ссылке на архив по идее должно открываться без VPN)