Понятно про анализ данных, технологии, нейросети и, конечно, SQL. Услуги — leftjoin.ru Обучение — https://stepik.org/users/431992492 Автор — @valiotti Реклама — @leftjoin_ads, @Spiral_Yuri Перечень РКН: https://tapthe.link/PpkTHavwS
Тренды в онлайн-образовании с точки зрения аналитики
У наших друзей из SETTERS Media вышел интересный материал про тренды в эдтехе. Вот несколько интересных моментов из него:
🔵 Для студентов большую роль играет сообщество, возможность пообщаться с экспертами и запустить первые совместные проекты.
🔵 Набирает популярность тренд на быстрое обучение — короткие видео, которые позволяют быстро освоить какой-то конкретный навык.
🔵 Студенты активно прокачивают софт-скиллы — наибольшей популярностью пользуются креативность, коммуникация и принятие решений.
🔵 Конечно, без ИИ не обходится — его активно внедряют и в учебные программы, и в процессы.
Многие из этих трендов мы тоже успели заметить, потому что целый сезон подкаста Data Heroes был посвящен онлайн-образованию. Про важность коммьюнити говорили с Денисом Харченко из SETTERS Education, про софт-скиллы с Марией Бородецкой из «Синхронизации», а про ИИ — с Анатолием Карповым из karpov.courses.
В общем, все эти тренды мы видели своими глазами (а с нами и те, кто внимательно смотрел и слушал Data Heroes), но кажется, что они в большей степени относятся к креативным и гуманитарным направлениям. А вот с ИТ и аналитикой все немного сложнее.
🔜 Хотя креативность в ней тоже важна, вряд ли именно это самый востребованный навык. А быстрое обучение вообще скорее навредит — поможет нахвататься знаний по верхам, но не даст базу, которая необходима для работы в ИТ. Разве что без ИИ никуда, но и тут есть свои нюансы — мы уже много раз писали, что это не столько ценный помощник, сколько неопытный джун за которым все надо перепроверять.
А вы что думаете — эти тренды актуальны для онлайн-обучения ИТ-профессиям или у нас тут своя атмосфера? 👀
Нужен ли на самом деле мобильный BI?
На днях мы записывали подкаст с Иваном Вахмяниным из Visiology. Получился обстоятельный разговор про отечественный рынок BI, и историю Visiology услышать из первых уст было крайне интересно.
🔜 Среди прочего, Иван высказал интересную мысль о том, что несколько лет назад все носились идеей того, что BI должен быть в мобильном приложении, однако на практике почти никто не пользуется «мобильным BI».
Стало интересно узнать у вас. 👇🏻
Weekend Offer Analytics пройдет 1-2 марта
Устроиться в Яндекс за выходные — реально. Там как раз сейчас ищут 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 все сложится, офер дадут сразу.
🔜 Узнать подробности и зарегистрироваться.
Реклама. ООО "Яндекс". ИНН 7736207543. erid: CQH36pWzJqE5AYZMarvXGxaFHenYESMeNNtZj3xxZQRQxs
Пришло время рассказать про мою книгу по аналитике для руководителей
Мы с командой уже довольно долго над ней работаем, и вот, наконец-то, этот процесс движется к завершению.
Мы уже задизайнили обложку (да, на картинке она) и теперь приближаемся к тому, чтобы отправить тираж в печать.
Ребята из «Эксмо» — крутые. Они помогли нам сделать классный продукт, который скоро попадет на полки книжных магазинов. Мы много раз переписывали материал и в итоге получился труд, который позволяет собственникам или топ-менеджерам получше разобраться в том, что такое работа с данными, какие роли в этом процессе важны, для чего вообще нужна аналитика, и как она помогает расти бизнесу.
Интересно ли вам было бы полистать такую книгу?
🔜 @datakolya 🔜
Доказательство теоремы CAP — теперь с картинками!
Теорема CAP гласит, что распределенная система может отвечать только двум требованиям из трех: согласованная, доступная и устойчивая к фрагментации.
Почему так? Ответы в коротком иллюстрированном гайде по ссылке — ну, или у нас в посте, но без иллюстраций. Гайд не углубляется в тонкости, но знакомит с основными понятиями.
🔜 Представим простую распределенную систему — два сервера, которые обмениваются данными друг с другом и с внешним клиентом. На них хранятся данные о значении некой переменной V.
У этой системы могут быть следующие свойства:
🔵 Согласованность (Consistency) — если клиент отправляет запись V = 1 на один сервер, то второй при чтении должен вернуть такое же значение. Если на одном сервере V = 1, а на втором все еще V = 0, то система не согласована.
🔵 Доступность (Availability) — оба сервера, если только никто не пролил на один из них чай, отвечают на запросы клиента на запись и чтение данных.
🔵 Устойчивость к фрагментации (Partition tolerance) — система продолжает работу, даже если какое-то количество сообщений от одного сервера не доходят до второго.
🔜 Наконец-то подходим к доказательству.
🔵 Если система устойчива к фрагментации и доступна, она не может гарантировать согласованность — рано или поздно возникнет ситуация, когда клиент отправит запись на один сервер, а до второго она не дойдет. Тогда один выдаст V = 1, а второй V = 0.
🔵 Чтобы обеспечить устойчивость и согласованность, системе придется пожертвовать доступностью — то есть отказаться вносить данные, если она не может гарантировать, что все ее узлы получат обновление.
🔵 Практически в любой реальной распределенной системе неизбежны потери данных между нодами. При этом, она, скорее всего, не упадет — то есть она будет устойчива к фрагментации. А если она устойчива к фрагментации, то мы возвращаемся к пункту 1.
🔜 Все так просто?
На самом деле нет. К каждому пункту из поста можно добавить звездочку и написать дополнение, которое все усложняет, но это уже не влезет в пост.
Про Avito Data Tech и Redash
Я достаточно давно слежу за ребятами из Avito Data Tech, в основном, потому что несколько раз в разных источниках натыкался на то, что они переделали близкий моему сердцу Redash и довели его до уровня корпоративной BI.
Парни круто рассказывают об этом у себя в канале в этих двух постах: 1, 2
Обе статьи я читал достаточно давно, и вот недавно в очередной раз на них наткнулся. Меня не покидало желание увидеть, как же выглядит этот самый кастомизированный авитовский Redash, и я написал Илье из команды Avito Data Tech.
Мой низкий поклон Илье, Олегу и Анару за то, что с легкостью договорились созвониться и показать, что у них получилось.
Признаться, был поражен тем, как ребята смогли допилить open source продукт до уровня корпоративной BI с внедрением self-service подхода. Практически ничего от старого доброго Redash там не осталось (в хорошем смысле). На лицо заметное ускорение производительности, мощный подход к системе разграничения прав, чарты, которые позволяют динамически фильтровать дашборд, экстракты, как в Tableau.
Мой главный вопрос к ребятам — будет ли решение доступно для внешних пользователей в опенсорсе или в коммерческом формате?
И мы, как минимум, начали обсуждение по этой теме!
Итоги розыгрыша мерча LEFT JOIN
На календаре 10 февраля, а это значит, что пришло время выбрать 5 счастливчиков, к которым отправятся наши футболки.
🔵 @basiliopmartinez
🔵 @Alexey_Krutov
🔵 @skaradub
🔵 @Nastasiakpt
🔵 @skol4356
Поздравляем! Мы скоро свяжемся с вами для уточнения условий доставки 👀
Важно: на первом скриншоте с результатами вы можете увидеть еще один никнейм, но одно из условий участия, которое не было им выполнено — поделиться своими целями. Поэтому для честности результатов мы решили перевыбрать комментарий.
Можете вернуться к посту с условиями, чтобы посмотреть, каких целей намерены достигнуть наши победители в 2025 году.
Как добавить сторителлинг в свой датавиз
Магия датавиза не только в том, чтобы показать данные на графиках, но и в том, чтобы правильно расставить акценты и подчеркнуть важное.
Разбираем на примере из блога Datawrapper, как с помощью нескольких небольших правок сделать обычные линейные графики информативнее.
💬 Автор хотел показать, как изменилась Индия за 75 лет и для этого нарисовал 4 чарта с данными о рождаемости, детской смертности, продолжительности жизни и росте населения. Они и сами по себе уже выглядят внушительно: уже без всяких правок по ним можно судить, что жизнь в Индии за 75 лет стала лучше.
Но сравните, насколько красноречивее они стали, когда:
🔵 к ним добавили более говорящие заголовки и пояснения к каждому графику;
🔵 расположили их рядом, так чтобы вместе с пояснениями они рассказывали цельную историю: «Хотя рождаемость снизилась, упала и детская смертность, а продолжительность жизни выросла, что привело к росту населения»;
🔵 изменили цветовую гамму и подкрутили дизайн, чтобы расставить акценты.
Такую же логику — говорящие заголовки, цветовые акценты, сторителлинг — можно применить и в других областях, чтобы усилить свои отчеты и презентации.
Нравится такой редизайн?Читать полностью…
🔥 — Да, стало лучше
🙈 — Нет, стало слишком много визуального шума
🌚 — Третий вариант
Вакансии в нашу компанию теперь публикуем в корпоративном Telegram-канале @leftjoin_insider
P.S. А еще рассказываем про внутрянку работы в дата-консалтинге, наши проекты и ценности 🙂
Приходите знакомиться 👀
Можно ли украсть украденные данные?
Давненько мы не писали про OpenAI, а ведь они с самого начала года нагенерировали новостей: уже успели выпустить новые «думающие» модели o3-mini и o3-mini-high и обвинить китайскую компанию DeepSeek в воровстве.
Вот про DeepSeek и поговорим
Если пропустили, то DeepSeek представила AI-ассистента с доступом к двум моделям: «обычной» DeepSeek-V3 и «думающей» DeepThink R1 (аналог o1). Доступ к обеим версиям бесплатный (пока), API дешевый, а еще весь проект опенсорсный. В общем, серьезный конкурент OpenAI.
Вскоре после релиза OpenAI заявила, что подозревает DeepSeek в краже данных для обучения своей модели. Поэтому она и получилась такой умной так быстро — вся в ChatGPT.
💬 Ситуация для разработчиков неприятная, но, если посмотреть со стороны, скорее ироничная. OpenAI неоднократно обвиняли в том, что она для обучения своих моделей собрала все, что не прибито, по всему интернету, не спрашивая ни у кого разрешения. Судебные иски против нее подавали New Your Times и Гильдия Авторов США.
А теперь компания сама заявляет, что стала жертвой несанкционированного использования ее данных, и очень этим недовольна.
💬 Конечно, еще нужно доказать воровство и со стороны OpenAI, и со стороны DeepSeek. Но если это правда, то как вы к этому относитесь?
Насколько правомерны претензии OpenAI, если она сама таким же образом собрала свои данные? Или это две разные ситуации, и предполагаемое «темное прошлое» OpenAI не оправдывает действия DeepSeek?
Для тех, кто не хочет писать коммент, ниже опрос. 👇🏻
Valiotti Analytics → LEFT JOIN
Те, кто с нами давно, знают, что канал LEFT JOIN — проект Николая Валиотти, фаундера дата-консалтинга Valiotti Analytics, основанного в 2019 году.
Valiotti Analytics занимается аутсорсингом аналитики и аутстаффом дата-экспертов в компании из диджитал-сфер — эдтехов, финтхеов, разработчиков игр и мобильных приложений, телекомов и так далее. За эти 5 лет у VA накопилось 40+ кейсов в портфолио, экспертиза и отличная репутация.
Тем временем LEFT JOIN из авторского проекта вырос в целый большой бренд, который объединяет блог, каналы в TG и на Youtube и несколько курсов по аналитике. У нас много подписчиков на всех площадках, и поэтому это название стало хорошо узнаваемым именно в русскоязычной среде.
💙 Значит, нужно развивать бренд и дальше, так что представляем вам дата-консалтинг LEFT JOIN 💙
Суть услуг остается та же → разрабатываем инфраструктуру, разворачиваем хранилище, настраиваем процессы, собираем дашборды, проводим аналитические исследования — в общем, все, что заказчик попросит.
Хотите узнать больше или заказать разработку? 🔜 Welcome на наш новый сайт!
К сожалению, вебинар переносится по техническим причинам.
Мы сообщим дополнительно, когда будет известна новая дата.
7 BI-платформ за 7 недель
Вторая часть челленджа — если не лежит душа к БД, можно углубиться в BI-платформы. Ниже 7 инструментов, с которыми мы сами работаем чаще всего.
Первые 3 сейчас недоступны в России, и если для вас это блокирующий фактор, переходите к 4 пункту — там начинается open source.
🔵Tableau. Стандарт индустрии, который не нуждается в представлении, с богатым функционалом и возможностями для кастомизации. В нем можно сделать почти все, что угодно, любые графики и любые расчеты, и это делает его идеальным вариантом для сложной аналитики и отчетности.
🔵 Power BI. Не менее известный инструмент, который лишь немного уступает Tableau в широте возможностей для кастомизации. При этом он дешевле и прекрасно интегрируется с другими компонентами экосистемы Microsoft.
🔵 Looker Studio. Простая в освоении облачная платформа, которая подойдет тем, кому важна интеграция с сервисами Google — их можно подключить к Looker бесплатно. Большинство других датасорсов доступны только по подписке за 9$ в месяц.
🔵 DataLens. BI от Яндекса. Достойный аналог ушедших из РФ платформ, который не только быстро развивается и наращивает мощности, но и помогает с миграцией.
🔵 Metabase. Простой, понятный и бесплатный open source инструмент, который подойдет тем, кому надо быстро и не заморачиваясь сделать простую аналитику.
🔵 Superset. Почти Tableau от мира бесплатных BI-платформ, который может похвастаться впечатляющим количеством встроенных графиков и фич вроде гибких настроек доступ или автоматических email-рассылок с актуальными данными с дашборда.
🔵Redash. Еще один относительно простой в освоении инструмент, который выделяется широким списком поддерживаемых датасорсов и умением работать с большими объемами данных.
Если интересно узнать про каждый инструмент чуть подробнее, то у нас есть шпаргалка со сравнением — там больше внимания уделено плюсам и минусам инструментов, есть примеры дашбордов и цены.
🔜 Получить шпаргалку у бота
Как вам этот список? Какие BI-тулы вы бы включили в него?
Вебинар для аналитиков от LEFT JOIN x Karpov.Courses
Хотите построить успешную карьеру в аналитике?
Тогда приходите 30 января в 19:00 по Москве на бесплатный вебинар «Аналитик данных: ключевые задачи, карьерное развитие и навыки для роста». Его проведет Николай Валиотти для онлайн-школы Karpov.Courses.
Напоминаем, что Николай не только автор этого канала, но и основатель дата-консалтинга LEFT JOIN, а его общий стаж работы в аналитике — больше 15 лет.
Про что расскажут на вебинаре?
🔵 В чем состоят обязанности аналитика, и как они меняются в зависимости от грейда?
🔵 Какие навыки нужны, чтобы найти работу и получить повышение?
🔵 В чем отличия работы в штате в компании и в агентстве на аутсорсе?
🔜 Записывайтесь по ссылке!
Snowflake — главная СУБД 2024 года...
По мнению ресурса DB-Engines.
Всего в рейтинге сайта больше 400 «участников», а места распределяются в зависимости от популярности — то есть, от того насколько активно инструмент обсуждают на профессиональных ресурсах и в соцсетях, гуглят, упоминают в вакансиях и резюме.
🔜 Подробнее про методологию можно прочитать здесь.
СУБД года Snowflake становится уже третий раз. На втором месте PostgreSQL, который до этого выходил на первое место четыре раза — в 2017, 2018, 2019 и 2023 годах.
На третьем месте Oracle, который, судя по рейтингу на сегодняшний день, в январе уже успел обогнать обоих конкурентов.
Согласны с результатом?Читать полностью…
❤️ — Конечно, поздравляю Snowflake с заслуженной победой
🌚 — Ну нет, я в комментах напишу, кто должен был победить!
🙈 — Третий вариант для тех, кому не подошли первые два
Сергей Громов про Qlik, «Круги Громова» и BI-рынок в России
Если вы хоть как-то связаны с аналитикой и BI, скорее всего, про гостя нового выпуска вы хотя бы краем уха слышали.
И если не слышали про Сергея Громова, то про его исследование рынка российского BI «Круги Громова» — точно.
Вот рынок BI и обсудили:
🔵Какие риски несет (а какие не несет) использование ушедших из РФ BI-тулов в обход блокировок?
🔵Почему именно круги Громова и как вендоры BI относятся к этому проекту?
🔵Как дата-консалтинги зарабатывают деньги и какие навыки и знания нужны, чтобы успешно работать в этой сфере?
А еще про роль руководителя, сложности разработки своего продукта и отличия технологической компании от консалтинговой и продуктовой.
Смотреть: YouTube, VK Video
Слушать: Spotify, Apple Podcasts
Думающий Grok от Маска — что думаете?
Пока OpenAI работает над GPT-5, а DeepSeek отбивается от обвинений то в краже, то в недостаточной защите данных, принадлежащая Илону Маску xAI выпустила свою флагманскую модель — Grok 3.
На самом деле это целое семейство моделей: Grok 3 и ее «младшая сестра» Grok 3 mini, а также «думающие» Grok 3 Reasoning и Grok 3 mini Reasoning.
🔜 На VC уже собрали подборку мнений и тестов
К консенсусу пользователи и исследователи пока не пришли: судя по отзывам, с задачи на программирование и логику Grok 3 решает хорошо, но через раз. Иногда справляется с вопросами, на которых ломаются o1 и Claude, иногда галлюцинирует и выдает странные ответы.
Первыми к доступ к Grok 3 получили подписчики Premium+, который обойдется в 50$ месяц. Кстати, цена на этот тариф подскочила больше, чем в 2 раза, сразу после релиза Grok 3 — раньше она составляла 22 доллара.
Что думаете про Grok?Читать полностью…
❤️ — Выглядит круто, скоро догонит и перегонит конкурентов!
🙈 — Сомнительно, но окей…
Как ИИ помог игрокам в го стать лучше
Все возрастающее влияние ИИ не всегда делает жизнь лучше. Тут и регулярные судебные разбирательства из-за авторских прав, и уже не скрытые угрозы вытеснить людей с рынка труда, и исследования, которые доказывают, что слишком активное использование ИИ ведет к потере критического мышления.
Но не все так плохо. Иногда ИИ помогает, наоборот, раскрыть человеческий потенциал.
💬 В го играют уже больше 2000 лет. Неудивительно, что за все это время уровень игроков вышел на плато. Какими бы гибкими ни были правила игры, рано или поздно люди нащупают все возможные стратегии и комбинации.
Так было до 2016 года, когда DeepMind представила AlphaGo — ИИ, который смог обыграть профессиональных игроков в го. Поражение подстегнуло их к созданию новых креативных стратегий и помогло выйти с плато по уровню игры, которое тянулось аж с 1950-х годов.
Есть вероятность, что ИИ, который с каждым годом все умнее, однажды все-тки выйдет за границы людских возможностей. И тут уже догнать его не удастся даже самым лучшим игрокам. Но все равно история выглядит очень даже вдохновляюще: ИИ помог увидеть новые возможности в древней и, казалось бы, от начала и до конца изученной игре (насколько вообще можно изучить такую игру, как го).
Когда пришел на новый проект, где заказчик уже пытался сам построить какую-то аналитику с кучей табличек и Божьей помощью
#мем
ИИ для скоринга клиентов — за и против
Представьте себе мир, где искусственный интеллект следит за каждым вашим шагом и выносит свой вердикт — хороший вы человек или какой-то подозрительный.
А нам и представлять не надо.
Окей, про мир мы преувеличили, но в отдельно взятом «Самокате» уже есть такая программа, которая направлена на предотвращение мошенничества. ИИ отслеживает поведение пользователей и тем, кто заслуживает доверие, может предложить дополнительный сервис — например, оплату через несколько часов после доставки товара.
Про это рассказывал Петр Лукьянченко из ecom.tech на подкасте Data Heroes — кусочек с этим моментом мы прикрепили к посту, а ознакомиться с выпуском целиком можно по этим ссылкам:
Смотреть: YouTube, VK Видео
Слушать: Spotify, Apple Podcasts
Что скажете? Какая точка зрения вам ближе?Читать полностью…
👾 — Я за использование ИИ
🙈 — Я против
🤔 — Третий вариант
Как работает конкурентность?
Если спросить, что такое конкурентность, скорее всего, большинство наших подписчиков смогут ответить достаточно точно. Это понятие, знакомое всем, кто так или иначе связан с ИТ-сферой.
🔜 Для тех, кто пока с ним не сталкивался, поясним максимально простыми словами:
Конкурентность — способность системы в заданный промежуток времени выполнять несколько процессов, переключаясь между ними.
Пусть ваши графики говорят за вас
Бывало такое, что вы подготовили прекрасный, информативный отчет с наглядными графиками, а коллеги и руководство его не оценили?
Или сделали дашборд, а юзер так и считает в экселе, потому что не понял куда смотреть?
🔜 Тогда рекомендуем курс «Говорящие графики» Натальи Киселевой. Он стартует 10-го февраля, и на нем вы узнаете:
🔵 как визуализировать данные так, чтобы было не только красиво, но и понятно,
🔵 как и зачем добавлять сторителлинг в свои графики,
🔵 чем отличаются инструмент для визуализации и как с ними работать.
Курс пройдет онлайн, все подробности про тарифы и программу — на сайте и в TG-канале.
Бонус — дата-комикс от автора курса.☝🏻
Ищем Middle Data Analyst, чтобы SQL не простаивал, Python не пылился, а клиенты были довольны
Заниматься надо будет ad-hoc аналитикой, разработкой отчетов в BI-системах (у нас в основном Tableau, Redash, Superset, Metabase, Datalens) и витрин данных.
Что нужно
🔵 2+ года опыта. Знаешь, что такое данные, зачем они бизнесу и как их приручить.
🔵 Английский от уровня B2. Мы много работаем с зарубежными клиентами, нужно не просто понимать, но и коммуницировать.
🔵SQL — на уровне «встал ночью, написал запрос и снова спать». Серьезно, это проверим.
🔵 Python — pandas, matplotlib, numpy — все наше, все родное.
Будет круто
🔵 Знакомство с dbt — за это отдельно пожмем руку.
Что даем
🔵 Удаленку, гибкий график, крутые проекты и команду, которая знает, что делает.
🔵 Бюрократии нет, отпуск и больничные есть.
🔜 Здесь можно получить подробности и откликнуться
Вебинар про карьеру в аналитике — сегодня!
А вы уже записались на вебинар Николая Валиотти?
Он пройдет в 19:00 по Москве и будет посвящен карьерному развитию в аналитике. Вы узнаете про:
🔵 рост по грейдам,
🔵 ожидания бизнеса от джунов, миддлов и сеньоров,
🔵 возможности для перехода в смежные области,
🔵 сложности и преимущества работы в штате и на аутсорсе.
🔜 Зарегистрироваться
За регистрацию еще дают запись вебинара, карьерный гайд и промокоды karpov.courses!
Вебинар про карьеру в аналитике пройдет 6 февраля
Назначили новую дату вебинара, который проведет Николай Валиотти — 6 февраля, 19:00 по Москве.
Напоминаем, что вебинар будет посвящен тому, как построить карьеру в сфере аналитики:
🔵 Как вырасти из джуна до миддла, а из миддла — до сеньора?
🔵 Какие еще есть пути, кроме роста по грейдам?
🔵 Что надо знать, прежде чем устраиваться аналитиком в штат или уходить на аутсорс?
Пройдите регистрацию по ссылке в конце поста (если не сделали это в прошлый раз), чтобы получить запись эфира, карьерный гайд и промокод на курсы школы karpov.courses.
🔜 Зарегистрироваться
От ритейла до Smart City: как геоаналитика меняет бизнес
Как найти яму на дороге?
Наверное, самый простой способ — подойти и посмотреть, есть яма или нет. Но что, если ям много? Если вам надо просмотреть все дороги в городе и найти максимум аварийноопасных ям? 👀
А если вам надо оценить распространение облака вулканического пепла на Камчатке?
А если — вот сейчас будет очень сложно — выбрать лучшую локацию для булочной в городе, где булочные на каждом углу?
Ответы есть у гостя нового выпуска LEFT JOIN Partners, Дениса Струкова. Он генеральный директор компании «Геоинтеллект», которая больше 20 лет занимается геоаналитикой для частных компаний и государственных заказчиков.
🔵 Чем отличается геотаргетинг от геомаркетинга, а ГИС — от BI-системы?
🔵 Какие инсайты можно получить из геоданных и обязательно ли платить за это много денег?
🔵 Используются ли в геоаналитике данные из слитых баз?
🔜 Смотрите на YouTube и в VK, слушайте на Spotify, Apple Podcasts и Яндекс Музыке.
Вебинар про карьеру в аналитике уже сегодня!
Сегодня в 19:00 по Москве Николай Валиотти расскажет, за какие скиллы бизнес готов платить аналитикам их немаленькие зарплаты.
🔵 Как вырасти из джуна до миддла, а из миддла — до сеньора?
🔵 Какие еще есть пути, кроме роста по грейдам?
🔵 Что надо знать, прежде чем устраиваться аналитиком в штат или уходить на аутсорс?
Вебинар пройдет на площадке онлайн-школы Karpov.Courses. Всем, кто пройдет регистрацию, после окончания эфира отправят запись и расширенный карьерный гайд. Рекомендуем не ждать записи, а все-таки прийти лично, чтобы задать вопросы Николаю или команде Karpov.Courses и не упустить промокод со скидкой на курсы школы.
🔜 Зарегистрироваться
Геоаналитика, искусственный интеллект и покемоны
Поднимите руки, кто играл в Pokemon Go!
🔜 Для тех, кто не курсе — это AR-игра, где надо с помощью смартфона «ловить» покемонов. На карте отмечают точки, где можно поймать покемона, игрок идет туда ногами, наводит камеру на точку, и игра «встраивает» Пикачу (ну, или кого-то еще) в реальный мир.
Pokemon Go разработала и выпустила в 2016 году компания Niantic. Несмотря на шероховатости на релизе, игра завоевала популярность у миллионов игроков.
Почти 10 лет люди по всему миру ходят по улицам, снимают фото и видео разных локаций со всевозможных ракурсов. Таким образом у Niantic накопилась огромная база данных — игроки фактически «отсканировали» для них крупные города со всего мира. На их основе компания решила разработать геопространственную модель MicKey.
🔜 Если человеку показать 2 фотографии одного и того же места с разных ракурсов или в разное время суток, он поймет, что это одна локация. А вот у ИИ с этим будут трудности. Геоданные игроков Pokemon Go решают эту проблему — они наделали достаточно фотографий, чтобы научить MicKey находить закономерности в изображениях и «понимать», что на них запечатлено одно и тоже же место.
Niantic надеются, что их работа сможет поднять на новый уровень AR-технологии и использоваться в других сферах — например, чтобы научить ИИ ориентироваться на местности, как человек.
Вот такая геоаналитика — мы незаслуженно редко рассказываем про это направление работы с данными, хотя там вон какие чудеса творятся.
Хотели бы больше материалов про геоаналитику?Читать полностью…
❤️ — Да, давайте
🌚 — Нет, не интересует
Хорошего датавиза должно быть больше!
А плохого — меньше.
Поэтому мы всячески поддерживаем новый проект Анастасии Кузнецовой (которую вы наверняка знаете по каналу «Настенька и графики») — «Гибкий график».
Это онлайн-курс про то, как делать понятные и полезные графики и дашборды, про которые никто не скажет: «Очень интересно, но ничего не понятно». В нем 11 глав и 22 урока, первый — бесплатно.
Настю мы все знаем и любим давно и поэтому не сомневаемся, что курс отличный и действительно поможет прокачать скилл визуализации данных.
Курс текстовый, проходить можно в удобном темпе, хоть с телефона. Есть тариф для тех, кто хочет просто теорию почитать, есть опции с проверками домашек и личными консультациями. Подробности 🔜 на сайте проекта.
Клавиатура Маркова
Обычная клавиатура со стандартной раскладкой: скучно, предсказуемо, как у всех.
Клавиатура, на которой значение кнопок меняется в зависимости от того, что вы на ней пишете: небанально, свежо, добавляет в жизнь бодрящий элемент неожиданности.
Если вы готовы сделать свою жизнь немножко интереснее, то клавиатура Маркова (да, названа в честь того самого Маркова) уже ждет вас на гитхабе. Она меняет значение кнопок с каждым нажатием так, что буквы, которые вы используете чаще всего, будут расположены на среднем ряду клавиатуры (он же home row). Правда, работает это только с латиницей.
💬 Пример от автора: если весь день печатать только слово «the», то каждый раз, когда вы будете нажимать на клавишу “t”, “h” будет переезжать на средний ряд.
Готовы на этот эксперимент?Читать полностью…
❤️ — Да, уже скачиваю!
🙈 — Нет, обойдусь обычной клавиатурой