«Дата Коля» теперь есть в VK!
Все видео с канала, включая короткие форматы, мы перенесли в сообщество в VK.

«Дата Коля» — проект создателя LEFT JOIN Николая Валиотти. Как раз для тех, кто хочет видеть больше авторского контента:
🔵 видео про технологии и то, как они влияют на нашу жизнь,
🔵 инсайты про аналитику и работу с данными,
🔵 видеоверсии подкаста Data Heroes.

Не перестанем постить на YouTube, но теперь будем дублировать в VK, чтобы вы могли смотреть наши видео без VPN и замедлений. Подписывайтесь, будет интересно. И мы будем благодарны, если вы поддержите проект — мы делали его для YouTube, а сейчас он гаснет на глазах. А ведь он правда классный и интересный! ❤️

А еще мы думаем, а не подготовить ли для новой площадки какой-нибудь эксклюзивный контент? Что вы хотели бы там увидеть, кроме обычных роликов? 👀

Читать полностью…

У нас отмена
Пока мы писали про аналоги, Miro передумали уходить. В новой рассылке они пообещали, что владельцы бесплатных аккаунтов из России и Беларуси смогут и дальше пользоваться сервисом после 12 сентября.

Ну и что делать, подписчики? Пост про аналоги все-таки нужен или ну его?

Если лень писать, то ставьте опять ❤️, и мы все-таки сделаем обзор аналогов!

Читать полностью…

Перед продуктовыми командами часто встает вопрос про то, как организовать аналитику в своем сервисе, будь это CRM или корпоративный портал. Писать свое решение долго и дорого — нужны варианты, которые можно быстро протестировать, не задерживая разработку продукта.

На вебинаре 27 августа эксперт Yandex DataLens расскажет о том, как BI-система от Яндекса поможет упростить работу с аналитикой для вас, вашей команды и ваших клиентов. Или даже стать частью вашего продукта!

Вы узнаете:
🔵 как организовать продуктовую аналитику внутри команд разработки ПО, сайтов и приложений;
🔵 как безопасно предоставлять аналитику партнерам и клиентам;
🔵 как легко встроить аналитику в ваш продукт.

Вебинар будет особенно полезен представителям SaaS индустрии и ISV-компаниям, которые выбирают BI-систему для задач встраиваемой аналитики.

🔜 Участие бесплатное, нужно только зарегистрироваться!

Читать полностью…

Чем хорош Polars
Polars — библиотека для анализа данных на Python, которая завоевала популярность за свою производительность. Она хорошо справляется с большими объемами данных и делает это намного шустрее своих главных конкурентов, включая Pandas.

Но за счет чего Polars добивается такого эффекта?
🔜 Совсем короткий ответ — за счет многопоточности и «ленивых вычислений».
🔜 Более подробный — на сайте проекта. В статье наглядно разбирается, как Polars обрабатывает запросы пользователей и оптимизирует их, чтобы уменьшить количество ненужной работы. Например, обработки массивов данных, которые не понадобятся для выполнения конкретного запроса.

Пост довольно короткий и не претендует на исчерпывающее объяснение, что же внутри у Polars, но помогает составить общее представление и показывает основные этапы обработки запросов.

Читать полностью…

Видели, что Notion теперь умеет?
Notion хорош гибкостью — в нем можно вести задачи, хранить и упорядочивать информацию (например, вести Wiki проекта) или даже собрать мини-сайт.

🔜 А с недавних пор можно еще и графики рисовать.

Если часто работаете с Notion (как мы), то, возможно, уже видели это обновление. Если нет, то рассказываем:

🔵Данные в Notion — например, список задач — можно представить в виде таблицы, доски, списка, таймлайна, вывести на календарь. Переключаться между этими режимами можно за один клик.

🔵Теперь можно так же легко нагенерить из этих данных графиков или собрать целый дашборд: на одном графике отобразить число выполненных задач, на другом — показать сколько сделал каждый человек в команде и так далее. Их оформление и содержание меняются тоже просто и довольно гибко.

🔵Notion умеет рисовать два вида барчартов, круговые диаграммы и линейные графики. То есть, ничего сверхъестественного, но под большинство задач этого вполне хватит.

Нам кажется, что обновление выглядит весьма любопытно и удобно. А вы что думаете? Оставляйте ⚡️, если пользуетесь Notion!

Читать полностью…

Data Heroes: интервью с Денисом Харченко
SETTERS EDUCATION начался с воркшопов про SMM и вырос до успешного образовательного проекта с каталогом из курсов для маркетологов, менеджеров, лидеров и стратегов. Сегодня познакомимся с ним еще ближе.

🔜 Гость нового выпуска — Денис Харченко, CEO в SETTERS EDUCATION. Он расскажет, почему синхронный формат обучения — лучший, что помогло создать активное комьюнити проекта и как используют аналитику те, кто сегодня меняет рынок образования.

А еще обсудили:
🔵что такое изионизм
🔵в чем подводные камни тоталитарного управления командой
🔵почему стабильное коммьюнити лучше агрессивных продаж
🔵чем отличается таргетинг для джунов и старших специалистов
🔵почему высокий результат для бизнеса — не обязательно рост объемов и захват рынка
🔵как следовать data-driven подходу без отдела аналитики

➡️ Где посмотреть: YouTube, VK Видео (да-да, перестраховались на случай, если YouTube тормозит).

Где послушать: Apple Podcasts, Spotify.

#dataheroes

Читать полностью…

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…

Не только аналитика
С тем, что мы все тут любим данные и технологии, мы уже давно определились. Но нас тут уже почти 70к, и мы уверены, что у каждого есть множество других интересов, кроме аналитики.

Расскажите нам о них!

Участвуйте в опросе ниже или пишите в комментариях, посты на какие темы вы хотели бы увидеть на канале. А лучше и проголосовать, и написать! ❤️

Читать полностью…

А так ли нужна аналитика?
Предполагаем, что большинство людей, которые работают с данными и аналитикой (а таких большинство у нас на канале), видят в них ценность.

Как минимум, потому что это источник заработка. А в идеале еще и потому что верят, что аналитика на самом деле помогает бизнес находить инсайты и новые возможности, оптимизировать процессы. Без данных решения приходится принимать вслепую, рискуя потерять время и деньги.

Все эти мысли кажутся очевидными, и тем интереснее почитать про иную точку зрения.

💬 Аналитик Бенн Стенсил сравнил аналитику с финансовой пирамидой. Все хорошо, пока удается убеждать заказчиков и работодателей, что это дело полезное и прибыльное. Но рано или поздно любая пирамида рушится, и единственный способ этого избежать — попытаться превратить ее в честный бизнес.

Почему он считает, что аналитика не так ценна, как любят про это говорить?
🔵 На словах все круто, инсайты и data-driven подход. Но на деле раскрыть потенциал вечно что-то мешает. То данные не те, то инструменты, то коллеги и руководство не понимают, какие важные вещи делают аналитики, и заваливают их текучкой… Надо со всеми этими проблемами разобраться, и вот тогда заживем.
🔵 Но возможно ли это? Всегда что-то будет стоять на пути.
🔵 К тому же, чтобы действительно находить инсайты, нужны незаурядные аналитические скиллы, которые есть далеко не у всех. А чтобы превратить эти инсайты в рабочие решения, надо хорошо разбираться в специфике бизнеса, уметь убеждать и отстаивать свою точку зрения перед заказчиками. И это тоже не все умеют.
🔵 Получается, что аналитика хоть и может в чем-то помочь, часто не выполняет всех своих обещаний и не факт, что правда сможет выполнить.

И что делать?
Бенн предлагает умерить амбиции и тать похожими на HR — важное направление для бизнеса, которое поддерживает работу, а не обещает свернуть горы.

Ну или вовсе забыть про все эти глупости и распустить свою дата-команду.

А вы как думаете — есть рациональное зерно в его словах или он слишком уж сгустил краски? 👀

Читать полностью…

VK представил аналог Miro
Miro почти все — 12 сентября сервис окончательно уходит из России и закрывает доступ для российских акков. Если пропустили эту новость, то вот.

🔜 VK отреагировал оперативно и выпустил бета-версию сервиса «VK Доска» — пока бесплатного инструмента для совместной работы, где можно создавать доски, добавлять на них тексты, фигуры и стикеры. Обещают скоро добавить импорт бордов из Miro.

А могли бы назвать VK Стена… 😔

Но это не единственный аналог Miro на рынке — уже есть и другие варианты, причем уже вышедшие из беты. Думаем выпустить подборку с ними — хотите? Ставьте ❤️, если да!

Читать полностью…

Завтра в Data №1: от анализа данных при продаже кумыса до руководителя международной аналитики

Запускаем новую рубрику, где расскажем об экспертах в сфере Data — об их крутых проектах, пройденном пути и накопленном опыте.

🔜 Гость пилотного выпуска — Роман Васильев, руководитель международной аналитики «Яндекс Поиск».

Автор Telegram-каналов Start Career in DS и я так понимаю, Роман Васильев.

О чем это интервью?
🔵 Как развиваться в Data новичку: университет, курсы или самостоятельное обучение.
🔵О факторах, влияющих на успех в сфере.
🔵О подводных камнях в работе.
🔵Что читать и смотреть, чтобы развиваться в Data (ссылки оставили в комментариях).

Все подробности — в карточках 🔥

А задать любые интересующие вопросы Роману можно в комментариях!

🔜 @leftjoin_career

Читать полностью…

Каким получился курс «SQL База»?
Этим летом мы запустили свой второй курс по SQL для начинающих аналитиков, и уже получили первые отзывы! Они на картинке выше.

Наша команда очень рада, что «SQL База» нравится студентам. ❤️

🔵 В нем очень много практики, причем задачи похожи на те, с которыми на самом деле работают аналитики — это выгрузки данных для коллег из других отделов компании. Мы использовали реальные данные реально существующего магазина.
🔵 Курс знакомит с основами SQL, которые пригодятся в работе каждому — группировка данных, агрегация, фильтрация, соединение таблиц, написание подзапросов.
🔵 «SQL База» рассчитан на начинающих — студентов, джунов и тех, кто только планирует стать аналитиком. Будет проще, если какие-то знания уже есть (например, если вы проходили наш бесплатный курс «Марафон данных»), но это необязательно — все подробно объясняется, в том числе довольно сложные темы из последних модулей.
🔵 Студент могут рассчитывать на нашу поддержку во время обучения. Команда проекта читает все отзывы и комментарии, помогает, если возникают сложности, и отвечает на возникающие вопросы.

🔜 Курс стоит 1330 рублей 931 рубль промокоду БАЗА, который действует до 18 августа включительно. После покупки вы получаете бессрочный доступ ко всем материалам. Можно проходить в удобном темпе или возвращаться к пройденным урокам в любой момент.

❤️ Целых два урока доступны бесплатно, чтобы вы могли оценить, подходит ли вам подача.

Читать полностью…

По просьбам трудящихся мы подготовили гайд, который поможет вам наполнить и продуктивно использовать страницу на LinkedIn.

В нем есть все, что нужно для начала — советы по оформлению, раскрутке и нетворкингу. Удачного пользования!

Понравилось? Сохраняйте, чтобы не потерять, и расскажите друзьям!🔥

🔜 @leftjoin_career

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…