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
Есть ли смысл в геймификации: опыт Самоката, Rostic’s, Альфа-Инвестиций и Детского Мира
3 апреля в 12:00 по Москве команда Mindbox проведет вебинар «Геймификация в маркетинге».
Если вы откроете приложение банка, доставки еды или интернет-магазина, скорее всего, вы увидите какие-нибудь игровые механики. Компании придумывают челленджи, ачивки и целые мини-игры — но есть ли в них на самом деле смысл или они нужны только чтобы развлечь пользователей и засветиться в новостях?
На вебинаре расскажут, как зарабатывать на геймификации и прогнозировать ее окупаемость.
Что еще будет?
🔵Кейсы Самоката, Альфа-Инвестиций, Rostic’s и Детского Мира, которые помогли увеличить средний чек и активность пользователей.
🔵Розыгрыш чек-листа по запуску игровых механик.
🔜 Регистрация
Насколько важно образование в аналитике?
Бенн Стенсил, со-основатель BI-платформы Mode и автор пессимистичного блога на substack, задался вопросом, стоит ли идти в магистратуру по аналитике? Его ответ однозначный — нет.
🔵После всплеска интереса к data science в конце десятых университеты (важно уточнить, что он говорит про США) пооткрывали магистерские программы по аналитике. Зачастую образовательный компонент в них был вторичен, а вся суть была в том, что университет за большие деньги продавал студентам возможность написать представительно выглядящую строчку в резюме. Если повезет — еще и какой-никакой нетворкинг.
🔵При этом многих работодателей из Кремниевой долины эти строчки в резюме мало интересуют. А в каких-то случаях даже воспринимаются как красный флаг — показатель, что соискатель потратил кучу времени и денег на бесполезный диплом.
🔵Даже когда программа таки учит твердым основам работы с данными и академическим принципам, эти знания часто мало применимы в реальной работе.
🔵По мнению Бена, намного лучше, чем поступать в магистратуру, — заниматься своими проектами и выбирать то, что вам действительно интересно, а не просто то, что звучит серьезно. Мало того, что это вас мотивирует глубже погрузиться в изучение вопроса, так еще и поможет выделиться среди остальных кандидатов, если проект действительно оригинальный.
Логика в его словах есть, но мы решили спросить мнение основателя LEFT JOIN Николая Валиотти — для полноты картины:
Я закончил магистратуру в Georgia Tech и могу сказать, что они давали прикладные, понятные знания, применимые на реальных кейсах. Было много непростой проектной работы, которая требовала серьезных усилий.
Я думаю, что описанное в посте не относится к вузам, где computer science — одно из основных направлений деятельности, как в Georgia Tech.
Я всегда говорил, что профильное техническое образование важно в нашей сфере — оно дает фундаментальные знания, которые вряд ли можно получить в другом месте.
o1 в помощь дата-инженеру
Про ИИ в аналитике и дата-инжиниринге мы спрашивали не просто так — мы недавно провели свое мини-исследование и описали его в новой статье.
Вайб-кодинг — не лучший подход к работе, когда речь идет про аналитику и данные, но это не значит, что ИИ совсем никакое применение не найдется. Ему все еще можно доверять некоторые задачи — например, написать сложный запрос с оконными функциями и объединением данных из нескольких таблиц. Самому это все прописывать может быть долго и утомительно, а вот хваленая o1 справится без проблем.
Или нет?
🔜 Ответы и выводы читайте в статье!
Иван Вахмянин про Visiology, разработку BI-платформ и конкуренцию с Power BI
Бывало у вас такое, что вы смотрите на любимое приложение и думаете — все в нем хорошо, но почему туда не добавят [вставьте сюда название крутой фичи, которая в нем обязательно нужна]?
Неужели разработчики сами не понимают, как это важно?
💙 Возможно, в новом выпуске LEFT JOIN Partners вы найдете ответ.
Гостем выпуска стал Иван Вахмянин, сооснователь и управляющий партнер российской BI-платформы Visiology.
Иван рассказал про работу над продуктом и принципы, которыми руководствуется команда, когда добавляет или убирает какие-то функции — и почему это всегда непростое решение. Заодно обсудили, какие вообще особенности есть у Visiology и за что платформу ценят пользователи.
Ну и конечно, не обошлось без рынка российского BI:
🔵 Чем рынок и наши пользователи отличаются от западных,
🔵На кого ориентируются и с кем конкурируют отечественные разработчики BI,
🔵Выгодное ли вообще это дело — разработка BI-платформы — и как добиться в нем успеха.
Смотрите: YouTube, VK
Слушайте: Apple Podcasts, Spotify, Яндекс Музыка
Вайб-кодинг в аналитике?
Слышали про вайб-кодинг? Суть явления описал Андрей Карпатый — оригинальный твит на скрине, а ниже наш перевод:
Есть новый вид программирования, который я называю «вайб-кодинг», когда ты полностью отдаешься вайбам, принимаешь экспоненциальный рост и забываешь, что код вообще существует. Это возможно благодаря тому, что LLM (например, Cursor Composer с Sonnet) становятся слишком хороши. Также я просто общаюсь с Composer через SuperWhisper, так что почти не касаюсь клавиатуры. Я прошу у него всякую ерунду, типа "уменьшить отступ на боковой панели вдвое", потому что мне лень искать, где это сделать. Я всегда нажимаю "Принять все", больше не читаю диффы. Когда получаю сообщения об ошибках, просто копирую их и вставляю без комментариев — обычно это решает проблему. Код разрастается за пределы моего обычного понимания, и мне пришлось бы долго его читать, чтобы разобраться. Иногда LLM не может исправить баг, поэтому я просто обхожу его или вношу рандомные изменения, пока он не исчезнет. Для одноразовых проектов на выходные это не так уж и плохо, но все равно забавно. Я создаю проект или веб-приложение, но это уже не совсем программирование — я просто что-то вижу, что-то говорю, что-то запускаю, что-то копирую и вставляю, и оно в основном работает.
Про данные, будущее и поиски работы
Любой бизнес работает с данными — хоть какими-то.
А где данные, там и те, кто должен их собирать, обрабатывать и анализировать. И если на первых порах с этим можно справиться без специально обученных людей, то большие объемы и сложные пайплайны требуют участия дата-инженеров.
В общем, спрос на дата-специалистов никуда не денется, как бы ни лихорадило рынок ИТ, но найти работу и построить успешную карьеру — это все равно челлендж.
🔜 Ребята из karpov.courses разобрались, какие знания и навыки дадут преимущество перед остальными кандидатами. Еще и спросили мнение экспертов, которые в аналитике и дата-инжиниринге не первый год (среди них вы можете заметить знакомые имена).
Кстати, помните, что они у себя на канале начали рассказывать про один наш кейс? Уже вышло продолжение и скоро будет завершение — не пропустите!
Как развиваться в профессии инженера данных?
Совсем скоро стартует новый поток курса «Инженер данных» — тот самый, где студенты могут получить не только знания, но и работу в LEFT JOIN.
А перед началом учебы на вебинаре разберемся, что должен знать и уметь инженер данных, чтобы успешно развиваться в профессии и повышать грейд. Вебинар проведет Николай Валиотти — создатель канала и основатель дата-консалтинга LEFT JOIN.
🔵 С каким стеком нужно уметь работать?
🔵 Какие «софты» и «харды» пригодятся DE, и как требования к ним меняются в зависимости от грейда?
🔵 Что именно делает инженер данных и какие задачи решает? Разберем на примере трех реальных проектов из нашей практики.
Онлайн-вебинар пройдет 18 марта в 18:00 по Москве. Участие бесплатное.
🔜 Регистрируйтесь по ссылке!
Umami — альтернатива Google Analytics
Как бы ни был хорош, привычен и удобен Google Analytics, не всем нравится, что корпорация собирает и использует в своих целях их данные. Если вы не хотите делиться с Google информацией о своих пользователях, можно рассмотреть альтернативы — например, Umami.
Это бесплатный инструмент для веб-аналитики с открытым исходным кодом.
🔵 Поддерживает PostgreSQL и MySQL. Судя по отзывам — работает устойчиво и стойко переваривает даже большие потоки данных.
🔵Простой интерфейс с гибкими настройками событий и действий юзеров, которые вы хотите трекать. Можно отслеживать действия, клики, переходы и удержания, строить воронки — в общем, все, что надо.
🔵Для тех, кто не хочет хостить инструмент самостоятельно, есть облачная версия.
Что думаете про подобные альтернативы Google Analytics?Читать полностью…
❤️ — Хорошо отношусь — на рынке должна быть здоровая конкуренция!
🙈 — Не вижу смысла — ни одна из них не превзошла GA
Сегодня не пятница, но это не повод не запостить #мем
Читать полностью…🔥 Исследование рынка аналитиков 2024: полные результаты
Мы опросили 1293 аналитиков 6-ти специализаций и готовы рассказать вам:
➤ Какие задачи решают аналитики
➤ Что с релокацией у аналитиков
➤ Сколько зарабатывают аналитики
➤ ТОП и анти-ТОП компаний для аналитиков
➤ Что ценят в аналитической культуре
➤ За какими экспертами следят аналитики
Будем рады, если вы поделитесь результатами исследования с коллегами, знакомыми, друзьями аналитиками и всеми, кому может быть интересно 🫶
👉 Смотреть полные результаты
Все, кто принял участие в нашем исследовании и оставлял почту, проверьте её! От нас должно прийти письмо с приглашением на закрытый стрим для респондентов 🙏
💙 Команда NEWHR анализирует IT-рынок в России и других странах. Мы делаем публичные и заказные исследования для компаний (смотреть примеры). Будем рады сделать исследование вместе с вами.
📨 Пишите на почту data@new.hr
Аналитика + логистика: выбираем новую локацию для склада
Когда мы говорим про пользу аналитики, мы всегда упираем на то, что она помогает принимать решения на основе данных.
Звучит красиво, но без примеров слишком абстрактно.
Хорошо, что пример у нас есть — и нет, он не про маркетинг и про то, как с помощью дашборда выбрали баннер, который нагеренерил больше всего лидов.
🔜 Это кейс Wing — телеком-оператора из Нью-Йорка, с которым мы работали несколько лет назад.
🔵 Wing предоставляет услуги связи, продает смартфоны и отправляет клиентам сим-карты и комплекты для подключения (роутер, маршрутизатор, кабели).
🔵 Когда мы начали работать, у заказчика было два больших склада — в Нью-Йорке и Техасе. Оттуда отправляли заказы по всей стране. Постепенно объем вырос, клиентов стало больше, и пришло время оптимизировать процессы и расширяться. Вот только как?
🔵 У Wing накопилось много данных о количество отправок, времени и направлениях, но не было ресурсов для обработки и экспертизы, чтобы извлечь из них инсайты. Но вы уже сами понимаете, что произошло — мы пришли на помощь. На карточках рассказываем, как с помощью данных найти лучшую локацию для нового склада.
Делимся своим опытом — может, вам тоже пригодится.
Как вам кейс? Стоит рассказывать о своих кейсах почаще? 👀
Открыт предзаказ на мерч LEFT JOIN!
Хотите классный стильный мерч, который покажет окружающим, как сильно вы любите данные? Теперь вы можете его заказать! Партия футболок «Навизуализировал» ждет своих владельцев.
🔵 Стоимость — 2500 рублей.
🔵 Доступны 5 размеров: S, M, L, XL, 2XL
🔵 Отправляем Почтой России и СДЭКом только по РФ. Если вы живете за границей, то можем отправить вашим друзьям-родным, которые будут согласны переслать футболку вам.
🔵 Дизайн со всех сторон показали в своей статье.
🔜 Чтобы оставить заявку, стучитесь к нашему боту.
Вскоре с вам свяжется наш сотрудник для оплаты и подтверждения заказа. Все вопросы задавайте в комментариях к этому посту.
Сломалась платформа vc, но не мы — все те же маркетологи, все те же зарплаты
Помните, мы публиковали статью про зарплаты маркетологов и наш интерактивный дашборд? Площадка не дала нам возможность продвинуть ее так, как хотелось, поэтому мы решили попытать счастья еще раз.
И как никогда нам нужна ваша поддержка в виде лайков и комментариев.
Поддержите нашу статью еще раз 🔜 https://vc.ru/hr/1846874
GLOBAL TECH FORUM: цифровая трансформация бизнеса
21 марта в Москве пройдет конференция GLOBAL TECH FORUM, посвященная цифровизации бизнес-процессов. LEFT JOIN выступает инфопартнером мероприятия.
В конференции примут участи эксперты из крупных технологических компаний, включая Роскосмос, Сбер, Росбанк, X5 Tech, Северсталь, Альфа-Банк, Уралхим Инновация и других — всего ожидаются более 80 спикеров и более 2000 участников. Они поделятся своим опытом в сфере цифровой трансформации и и расскажут об ИТ-сервисах и решениях, которые используют в своей практике.
В программе:
🔵 Разбор 100+ кейсов из разных направлений бизнеса — слушатели узнают, как автоматизируют процессы в HR, маркетинге и других направлениях.
🔵 4 трека — GLOBAL TECH, HR TECH & ED TECH, CLIENT TECH и MARKETING TECH & SALES TECH.
🔵 Открытая сцена, где компании представят свои технологичные решения для автоматизации бизнеса.
🔵 Практические интенсивы и нетворкинг.
Конференция пройдет оффлайн в кластере «Ломоносов», Раменский бульвар, д.1. Увидеть программу и купить билеты можно на сайте. Укажите промокод JOIN15
, чтобы получить скидку 15%.
Data Science проект, который не смог
Пет-проекты есть у многих — их делают либо для портфолио, либо просто для души. Проблема с ними в том, что, когда нет внешней мотивации, легко потерять интерес и так и не закончить начатое.
🔜 Так и получилось у дата-саейнтиста Мартина Леллепа, который 1600 дней работал над своим проектом — с начала 2020 до конца 2024.
Суть была в том, чтобы собрать и проанализировать текстовые данные с немецкого новостного сайта, который ежедневно размещал короткие новости про COVID. Автор хотел провести семантический анализ и анализ метаданных: то есть определить, о чем чаще всего писали, как часто, в какое время и так далее. А также поделиться получившимся датасетом с общественностью.
Система работала полуавтоматически: заходить каждый день на сайт и копировать ссылки надо было вручную, а структурирование данных происходило уже без его прямого участия. В блоге есть более подробное описание и даже схемы.
Держался он довольно долго, но через 4 года ему это просто надоело. Знакомая ситуация? Наверняка да. Автор вывел для себя несколько правил, как избежать такого в будущем и сделать работу над проектами более приятной и эффективной:
1️⃣ Сразу продумать, как вы будете это презентовать. Не отпугнет публику слишком мрачная направленность датасета?
2️⃣ Не откладывайте самое интересное на потом — он свои данные так и не проанализировал. Старайтесь регулярно «подбадривать» себя промежуточными результатами, делитесь ими с коллегами, чтобы получить фидбек.
3️⃣ Автоматизируйте все, что можно.
4️⃣ Учитывайте частоту сбора данных — если раз в день это еще можно сделать руками, то если это нужно делать чаще, процесс надо автоматизировать.
5️⃣ Храните сырые данные. Еще пригодятся.
6️⃣ Когда возможно, используйте облачные технологии — мало того, что это удобно, так еще в работе пригодится.
В общем, проект хоть и не взлетел, но все равно подарил полезный опыт. А как вы мотивируете себя, чтобы продолжать работу над личными проектами и не терять энтузиазм?
Если вы пропустили прошлый дроп мерча — вот ваш шанс!
У нас осталось всего 5 футболок в размерах S, M и 2XL.
Стоимость: 2500 рублей
Размеры: S, M, 2XL
Доставка: Почтой России и СДЭКом по РФ (если живёте за границей, можем отправить вашим друзьям или родным в России).
🔜 Чтобы оставить заявку, стучитесь к нашему боту (размерная линейка с указанием параметров доступна в боте).
После заявки с вами свяжется наш сотрудник для подтверждения заказа и оплаты. Вопросы можно задавать в комментариях к посту — всё расскажем! 🚀
Коннектор Tableau + ClickHouse
Команда ClickHouse представила официальный коннектор с Tableau.
🔵Работает с Tableau Desktop и Tableau Server — для Cloud пока не завезли. Всех, кто считает, что это упущение надо исправить как можно скорее, призывают писать об этом команде ClichHouse.
🔵В Tableau's Data Source Verification Tool коннектор показал совместимость 98%. 2% приходятся на специфические форматы даты и времени, которые ClickHouse не поддерживает.
🔵Коннектор вместе с инструкциями по установке доступен в Tableau Exchange.
🔵Подробный гайд, как пользоваться коннектором и собрать дашборд в Tableau на основе датасета в ClickHouse опубликован в блоге СУБД. Этот датасет, кстати, можно скачать и самостоятельно потестить, как работает коннектор.
Как вам новость? Уже пользовались коннектором?Читать полностью…
❤️ — Да, и расскажу в комментах про свои впечатления!
🌚 — Нет, еще не приходилось.
🚀 Прямой эфир @leftjoin и @karpovcourses через 20 минут 🔥
Сегодня в 18:00 по Москве пройдет первый прямой эфир в TG с Николаем Валиотти и Анатолием Карповым.
Два эксперта в сфере аналитики и инжиниринга данных расскажут про то, какие навыки нужны инженеру данных и как они применяются на практике в реальной работе — на примере дата-консалтинга LEFT JOIN.
Эфир приурочен к старту нового потока курса «Инженер данных» 27 марта. Так что расскажут заодно про программу обучения и возможность получить оффер от LEFT JOIN. 💙
🔜 Если у вас есть вопросы к спикерам, обязательно заплавайте их в комментариях под этим постом!
🚀Прямой эфир с Николаем Валиотти и Анатолием Карповым 🔥
Новый формат — обсуждаем в прямом эфире реальные задачи инженера данных! Анатолий Карпов расскажет, что студенты изучат во время учебы на курсе «Инженер данных», а Николай Валиотти объяснит, зачем это нужно инженеру на практике.
Это не просто вебинар, где спикер выступает с презентацией, а живое обсуждение двух экспертов в сфере аналитики и инженерии данных. Они разберут самые важные и неоднозначные модули курса:
🔵Реляционные и МРР СУБД,
🔵ETL-процессы и Airflow,
🔵Проектирование DWH,
🔵BI для дата-инженера,
🔵Управление данными.
Студенты с потока, который стартует 27 марта, смогут получить оффер в LEFT JOIN — про это тоже расскажут подробнее: что для этого нужно, какие этапы надо будет пройти и почему у нас круто работать.
Эфир пройдет 24 марта в 18:00 по Москве здесь в телеграме! Регистрация не требуется.
Если у вас есть вопросы к спикерам — про работу инженера данных, курс или оффер LEFT JOIN → оставляйте их в комментариях под этим постом ДО эфира
Вебинар «Как развиваться в профессии инженера данных?» — сегодня!
Подключайтесь в 18:00 по Мск, чтобы узнать, какие навыки помогут построить карьеру в дата-инжинирнге. Рассказывает Николай Валиотти — основатель дата-консалтинга LEFT JOIN (и этого канала), предприниматель и дата-энтузиаст, который больше 15 лет работает с данными.
Про что он расскажет?
🔵 Стек, которым надо владеть, чтобы стать востребованным специалистом.
🔵 Hard & Soft skills, которые нужны дата-инженерам.
🔵 Примеры реальных инжиниринговых задач из практики дата-консалтинга.
🔜 Регистрируйтесь и приходите на вебинар!
UPD: вебинар прошел улетно! Огромное спасибо всем участникам 💙
Польза несовершенства на примере BlueSky
BlueSky — соцсеть, созданная как альтернатива Twitter. Принцип работы тот же: пользователи создают профили, подписываются на других пользователей и видят их посты в своих лентах.
Давайте посмотрим, как это работает изнутри и почему часть постов не доходит до подписчиков — и это нормально.
🔵 Таблица Timeline — те самые ленты постов — разделена на несколько шардов, где для каждого юзера выделена своя партиция. Всего на 32 млн пользователей приходится несколько сотен шардов.
🔵 Когда кто-то выкладывает новый пост, он разлетается по его подписчикам и встраивается в таблицы, из которых формируются их ленты. Одновременно старые сообщения выводятся из них. Этот процесс работает нормально, если пользователи не шалят и не подписываются на всех подряд. Но если кто-то подписывается на тысячи или сотни тысяч аккаунтов, начинаются проблемы.
🔵 Его лента постоянно обновляется, и это создает повышенную нагрузку не только на его партицию, но и на соседей по шарду. При этом сам пользователь (если это и правда человек, а не бот) никогда не сможет прочитать все сообщения в ней. Значит, и BlueSky незачем выводить все-все новые посты — достаточно просто, чтобы в ленте регулярно появлялся новый контент.
Так, чтобы избежать перегрузки, BlueSky внедрили такие понятия:
🔵 разумное ограничение (reasonable limit) на число подписок — то есть сколько подписок нужно, чтобы лента стабильно обновлялась и оставалась читабельной.
🔵 loss_factor
— процент новых сообщений, которые не попадут в ленту пользователя. Он рассчитывается по формуле min(reasonable_limit/num_follows, 1).
Допустим лимит у нас 2000, а подписан пользователь на 8000 аккаунтов. В этом случае loss_factor
= 0,25, то есть только 25% новых постов попадут в его ленту.
Внедрение таких запрограммированных потерь помогло значительно поднять производительность и снизить задержки.
Как вам это решение?Читать полностью…
❤️ — Изящно!
🌚 — Можно было и получше придумать…
LEFT JOIN открыл вакансии инженера данных для студентов karpov.соurses
Это значит, что все оплатившие обучение на курсе «Инженер данных» до 27 марта, смогут претендовать на позицию Middle Data Engineer в компании. Чем предстоит заниматься, раскроем через реальный кейс. Попробуйте решить ↓
Реальный кейс от LEFT JOIN: Биллинг-сервис для медицинских организаций пришел с задачей. Хочет автоматизировать обработку данных в трансформационном слое и зашифровать данные клиентов. В качестве материалов вам отдали сырые данные о клиентах и их платежах. Попросили использовать в работе инструмент Key management.
6 TB в SQLite
Как известно, те, кто хочет, ищет способы, а те, кто не хочет — оправдания.
Те, кому не хватает целеустремленности и авантюризма, говорят, что SQLite не заточена под работу с большими объемами данных и вообще не в этом ее главное преимущество. Те, кто открыт новому и не боится вызовов, делают базу на 6 терабайт.
Ко вторым относится автор searchcode — проекта по поиску исходного кода. В базе больше 75 миллиардов строк из 40 миллионов проектов. Вот так 6,4 ТБ данных и набежало.
🔵Изначально автор использовал MySQL, и был верен ей с самого начала до конца 2024 года. Но он постоянно искал способы сделать архитектуру проекта проще и удобнее — и пришел к мысли, что пора переходитm на SQLite.
🔵Переход не всегда был простым — пришлось и разобраться, как обойти ошибку database is locked
, и найти способ сжатия данных в SQLite. В MySQL вопрос решался через функцию compress
, а вот в SQLite решение оказалось не таким очевидным.
Спойлернем: автор начал с поисков стороннего плагина, но в итоге пришел к тому, что более жизнеспособный вариант — компрессия на уровне файловой системы.
🔵Несмотря на все сложности, SQLite с 6,4 ТБ справляется не хуже, а иногда даже лучше, чем MySQL. Автор все равно переживает, что какие-нибудь проблемы все равно вылезут, но пока полет нормальный.
Как вам такой эксперимент?Читать полностью…
❤️ — Проект работает, цель достигнута — значит, все было не зря!
🙈 — Слишком много суеты непонятно для чего
ClickHouse в практике дата-консалтинга
Мы довольно часто имеем дело с ClickHouse на своих проектах. Это колоночная СУБД, которую выбирают за то, что она на уровне архитектуры оптимизирована для быстрой обработки больших объемов данных. При всех сильных сторонах у нее есть и минусы вроде отсутствия полноценной поддержки транзакций или сложностей при точечных операциях.
В совокупности это все делает ClickHouse отличным вариантом для проектов, где данных уже много, в перспективе станет еще больше, и их надо быстро обрабатывать, возможно даже в режиме реального времени — например, стримингов или рекламных платформ.
🔜 Выложили в нашем блоге новую статью, где кратко рассказали, что знаем про ClickHouse: особенности архитектуры, отличия между работой в облаке и on-premise и, конечно, про кейс из своей практики не забыли.
Ждем ваших комментариев — статьи на какие темы вы хотели бы увидеть в блоге?
Команда NEWHR подвела итоги исследования рынка аналитиков, которое проводила в конце 2024! 🔥
Мы тогда выступили в качестве инфопартнера проекта и теперь рады поделиться с вами результатами.
Trisigma — аналитическая платформа от Авито Тех
Trisigma призвана ускорить разработку и развитие продуктов за счет комплексной аналитики и автоматизации A/B-тестирования. Она дает возможность проверить гипотезы и новые функции, а также оценить их влияние на бизнес-показатели, проводя сотни тестов одновременно.
Платформа разворачивается в облаке и легко интегрируется в ИТ-инфраструктуру компании для обмена данными с другими компонентами системы. Она нетребовательна к ресурсам, поэтому внедрить ее сможет как корпорация, так и небольшой стартап. Особенно полезен инструмент будет финтехам, эдтехам и стриминговым сервисам — тем, кому важно постоянно развивать и дорабатывать свои продукты с опорой на данные.
Что им даст Trisigma?
🔵 Автоматизацию тестирования — это даст возможность проводить больше тестов и при этом освободить время аналитиков.
🔵 Информативные и точные отчеты с результатами тестов. Автоматизация позволяет избежать ошибок, связанных с человеческим фактором.
🔵В итоге — принятие решений на основе данных и быстрое внедрение новых функций в продукт.
По словам управляющего партнера Авито Ивана Гуза, применение подхода с A/B тестированием обеспечивает дополнительный прирост ключевых показателей компании, таких как выручка или количество покупателей, в коридоре от 10 до 20% в год.
🔜 Для тех, кто хочет познакомиться с возможностями Trisigma, команда Авито Тех уже открыла прием заявок.
Курс от karpov.соurses + оффер от LEFT JOIN
27 марта в karpov.соurses стартует курс «Инженер данных». Он рассчитан на студентов уровня Junior+/Middle, которые хотят прокачать скиллы по:
🔵 работе с БД, DWH, BI‑платформами и облачными сервисами,
🔵 автоматизации ETL-процессов,
🔵 обработке больших данных,
🔵 применению ML-моделей.
Курс поможет не только получить новые знания и упорядочить старые, но и найти работу — 2 студента из потока смогут попасть в штат LEFT JOIN на должность Middle Data Engineer.
Для этого понадобится:
🔵 на старте обучения отправить резюме нашему HR,
🔵 пройти 50% курса без срыва дедлайнов,
🔵 выполнить тестовое задание и пройти интервью.
Успешные кандидаты получат оффер.
🔜 Подать заявку можно уже сейчас.
Открыты две вакансии в LEFT JOIN
Апдейт по вакансиям: их уже две (обе Middle), и мы рассматриваем part-time занятость c перспективой перехода на полный день.
Работаем удаленно по GPT+3. Зарплата в рынке, корпоративный английский, интересные проекты, демократичная атмосфера в компании без бюрократии и прочей духоты.
От аналитика ждем:
🔵 Опыт от 2 лет,
🔵 Уверенный Python и SQL,
🔵 Опыт работы с двумя и более BI-системами,
🔵 Релевантное высшее образование и знание мат. статистики.
Предстоит строить ad-hoc отчетность, разрабатывать отчеты в BI-системах и витрины данных.
🔜 Полное описание вакансии на huntflow. Откликайтесь там же или пишите напрямую нашей HR Татьяне @tanya_zab.
От инженера данных ждем:
🔵 Опыт от 3 лет,
🔵 Уверенное владение SQL, Python, Airflow, bash.
🔵 Опыт разработки ETL, проектирования и разработки хранилищ данных и аналитической отчетности, а также работы c Kafka, S3 и dbt.
🔵 Релевантное высшее образование.
Предстоит создавать и поддерживать ETL/ELT-процессы, обеспечивать корректность работы отчетов и консистентность данных, создавать и сопровождать витрины данных и вести документацию.
🔜 Полное описание вакансии на huntflow. Откликайтесь там же или пишите напрямую HR @tanya_zab.
Зарплаты маркетологов под прицелом данных
Все любят считать чужие деньги, а мы пошли дальше — сделали это красиво и понятно. Вместе с CLAN Recruiting мы не просто опросили спецов из маркетинга, но и превратили их ответы в удобный интерактивный дашборд.
О процессе визуализации исследования и инсайтах — в новой статье.
Читайте и оставляйте комментарии 🔜 https://vc.ru/marketing/1834012
EdTech — третий материал цикла «Безответственные прогнозы» от SETTERS Media 🩶
🔡Лидеры среди soft-skills сменяются ежегодно — какие наиболее актуальны сейчас?
🔡Почему комьюнити — это одна из важнейших составляющих успеха при обучении?
🔡Классическое обучение vs формат быстрого обучения?
🔡С чем связан спрос на «помогающие профессии»?
Рассказывает генеральный директор
образовательного холдинга
Ultimate Education Павел Мосейкин ➡️ссылка.
🌧🌧🌧🌧🌧🌧🌧🌧🌧🌧
🌧🌧🌧🌧🌧🌧🌧🌧🌧🌧
🌧🌧🌧🌧🌧🌧🌧🌧🌧🌧