7–8 июня проводим Weekend Offer Analytics

Устроиться в Яндекс за выходные — реально. Ищем крутых аналитиков с опытом работы от 3 лет на Python, готовых работать в офисном или гибридном режиме.

Подавайте заявку до 3 июня — и всего за 2 дня пройдите технические собеседования. После сможете пообщаться с двенадцатью нанимающими командами и выбрать ту, которая покажется самой интересной. Если всё сложится хорошо, сразу же пришлём вам офер.

Узнать подробности и зарегистрироваться.

Реклама. ООО "Яндекс". ИНН 7736207543

Читать полностью…

Кому подойдет Metabase?
К Metabase часто относятся снисходительно и иногда даже не считают этот тул полноценной BI-платформой. Да и мы тоже такие комментарии получали, когда писали, что много с ним работаем…

Metabase действительно достаточно простой инструмент, особенно если сравнивать с чем-то вроде Tableau. Многих это отпугнет, но кого-то это станет главным преимуществом. Рассказываем, кому подойдет Metabase и что вообще можно сделать в этом BI в нашем новом видео.

Что вас ждет?
🔵Обзор интерфейса и демонстрация возможностей по визуализации и написанию SQL-запросов.
🔵Разбор кейса клиента, который ушел с более продвинутого и сложного инструмента на Metabase и остался полностью доволен.
🔵Плюсы, минусы и рекомендации по использованию тула.

🔜 Смотрите на Youtube и в VK

Читать полностью…

Как на самом деле ИИ может помочь в работе?
Вокруг только и разговоров, что про ИИ — он успевает и писать, и рисовать, и кодить, и работу у честных трудяг отбирать. Но это все в теории и в новостях, а вот как на самом деле внедрять его в работу, не очень понятно. Особенно если вы уже пробовали, потратили кучу времени на написание промптов и получили сомнительный результат, который не стоит затраченных усилий.

Именно для тех, кто хочет научиться решать реальные практические задачи с помощью ИИ, Институт Бизнес-Аналитики Алексея Колоколова проводит свой новый бизнес-квест. Участники попробуют использовать нейросети для решения разноплановых кейсов — от расчета сметы до составления презентации.

🔵Мероприятие пройдет 15 мая в отеле Cosmos Smart Moscow Dubininskaya в Москве и займет примерно 4 часа.
🔵Основной фокус — на решении реальных задач, которыми может столкнуться офисный сотрудник (не считая визита Илона Маска). Делать картинки для соцсетей учить не будут.

🔜 Готовы научиться внедрять ИИ в работу? Читайте программу и регистрируйтесь.

Читать полностью…

О любви к CSV ❤️
Формат данных CSV — Comma-Separated Values, «значения, разделенные запятыми» — появился еще в 70-х, и с тех пор люди ничего лучше не придумали.

Ладно, может быть, и придумали, но CSV, так или иначе, жил, жив и будет жить еще долго. Он все еще часто используется для хранения данных, несмотря на то что за эти 50 лет разработали множество других форматов.

Почему так?
Юзер с гитхаба уже ответил за нас и перечислил целых 9 причин, почему этот формат заслуживает нашей любви. Как любят писать в кликбейтных статьях, пункт 9 вас поразит!

1️⃣ CSV простой — вся суть формата отражена в названии. Ничего лишнего.
2️⃣ CSV никому не принадлежит, а потому навсегда останется бесплатным и доступным.
3️⃣ CSV — это простой текст, который можно открыть и отредактировать в любом редакторе без всяких сложностей. Для этого не нужен никой специальный платный софт.
4️⃣ CSV не требователен к ресурсам и к памяти компьютера.
5️⃣ В CSV-документы можно легко и эффективно дописывать новые строки.
6️⃣ CSV динамически типизирован — тут есть свои минусы, но это делает его очень гибким при работе с разными типами данных.
7️⃣ CSV лаконичен.
8️⃣ Обратный CSV все еще CSV — информация не потеряется, даже если прочитать документ не с начала, а с конца, байт за байтом.
9️⃣ Excel ненавидит CSV — а значит, уже за это формат заслуживает уважения.

Читать полностью…

Middle Data Engineer в LEFT JOIN
У нас появилось несколько новых проектов, поэтому мы снова ищем дата-инженеров в команду. Хотите работать над интересными и разнообразными кейсами с заказчиками со всего мира? Тогда читайте вакансию ниже, возможно, это именно то, что вам надо!

Обязанности:
🔵Создавать и поддерживать ETL/ELT-процессы.
🔵Обеспечивать корректность работы отчетов и консистентность данных.
🔵Поддерживать и видоизменять имеющиеся модели данных.
🔵Создавать и сопровождать витрины данных.
🔵Вести документацию.

Требования:
🔥Опыт работы от 3 лет.
🔥Очень важно — отличное владение BigQuery, GCP и dbt.
🔵Уверенное владение SQL, Python, Airflow, bash.
🔵Опыт разработки ETL, проектирования и разработки хранилищ данных и аналитической отчетности, а также работы с Kafka и S3.
🔵Высшее техническое или другое релевантное образование.
🔵Английский язык B2 или выше.

Условия:
🔵Full-time занятость. Работа удаленно из любой точки мира по GMT+3.
🔵Оплачиваемый отпуск 20 рабочих дней и больничные 10 дней.
🔵Отсутствие бюрократии и свобода принятия решений.
🔵Корпоративный английский язык.

Откликайтесь на huntflow и, пожалуйста, укажите в сопроводительном письме, чем вас заинтересовала вакансия.

На данной позиции предусмотрено тестовое задание.

Читать полностью…

Книга «Аналитика для руководителей» — предзаказ открыт!
Совсем скоро книга Николая Валиотти «Аналитика для руководителей» поступит в продажу, а оформить предзаказ на Ozon, Бук-24 и в Читай-Городе вы можете прямо сейчас.

🔵Эта книга — о том, как построить систему аналитики, которая помогает принимать решения на основе данных и увеличивать прибыль. Вы узнаете, из чего состоит эта система и какие люди вам нужны, чтобы она работала правильно, а также — как раскрыть потенциал бизнеса с помощью данных.
🔵«Аналитика для руководителей» написана для людей, которым важно уметь работать с данными и цифрами, но которые при этом не являются аналитиками и дата-инженерами. В ней понятным языком объясняются все технические термины.

🔜 Перейти на лендинг, чтобы узнать о книге больше

Там вы найдете больше подробностей о книге, ответы на часто задаваемые вопросы и первый отзыв.

Читать полностью…

Чему мы можем научиться у Amazon Elastic Block Store
Amazon EBS — сервис блочного хранения. Он входит в экосистему AWS и используется для работы с большими объемами данных. Сейчас это огромная распределенная система SSD, которая обрабатывает 140 триллионов операций.

Сервис начал работу в 2008 году — и тогда, он, конечно, был совсем другим. Марк Олсон, инженер, который работал над EBS больше 10 лет, рассказал, как проект менялся и развивался с годами. Это не только повод поностальгировать по тем далеким временам, но познакомиться с подходом Amazon к решению проблем и внедрению изменений.

Несколько полезных инсайтов из статьи:
🔵Развитие EBS — постоянный и постепенный процесс. Возможно, для кого-то это и так очевидно, но это одна из главных мыслей всего лонгрида: сервис менялся и дорабатывался на протяжении всего времени существования, чтобы в итоге прийти к 140 триллионам операций. Одним героическим рывком к таким масштабам не прийти.
🔵Один из ключевых вызовов перед командой проекта — это найти баланс между надежностью, производительностью и удобством для пользователя. Необходимость заботиться обо всех этих факторах (а не только о надежности в ущерб скорости) обуславливала многие решения и подходы, которых придерживались разработчики.
🔵Производительность системы зависит от множества факторов и изменения только на одном уровне, даже очень масштабные, могут не принести желаемого эффекта. С этим команда столкнулась, когда переехала с HDD на SSD. Пришлось апдейтить остальные компоненты системы, чтобы добиться прироста роизводительности.
🔵Full-stack-инженер, который умеет все, — это, конечно, круто, но когда речь идет про работу над такими сложными системами, как EBS, узкие специалисты, которые детально разбираются в своей конкретной области, могут быть ценнее.
🔵Если хотите, чтобы ваши инженеры (и вообще любые сотрудники) хорошо работали, нужно создать условия, при которых они смогут не бояться экспериментов и выходить из зоны комфорта.

Как вам опыт Amazon EBS?
❤️ — Есть чему поучиться!
🌚 — Ну такое…

Читать полностью…

Как ищут работу специалисты по датавизу?
А вот так.

Специалист по визуализации данных выложил на Public Tableau свое резюме. Все скиллы, опыт работы, образование и портфолио поместились на один довольно компактный дашборд. Конечно, же, интерактивный: на каждый элемент можно кликнуть, чтобы узнать подробности.

Получилось наглядно и нарядно, хотя вызывает некоторые вопросы — например, как он оценил свои навыки создания «User Centered Design» ровно на 9,2 баллов из 10? А опыт работы на таймлайне выглядит симпатично, но ему остро не хватает описания конкретных обязанностей и достижений.

А как вам такое резюме?
❤️ — Удобно
🌚 — Слишком сложно…

Читать полностью…

За что вы на самом деле платите, внедряя BI?
BI — это инвестиция в бизнес, причем иногда — весьма серьезная. Как понять, что затраты окупятся, избежать лишних затрат и скрытых расходов?

Эти и другие вопросы обсудят на онлайн-конференции Fine Day Online 17 апреля в 16:00 по Москве:
🔵как объективно оценить, во сколько аналитика обходится бизнесу,
🔵как оптимизировать затраты без потери качества,
🔵как избежать ошибок, которые удорожают BI-проекты.

А также — реальный опыт компаний, которые уже прошли этот путь:

🔵 Альфа-Лизинг – Цена данных: что на самом деле оплачивает бизнес?
🔵 Газпромбанк – BI как центр затрат или источник экономии? Опыт интеграции FineBI с Service Desk через Rest Api
🔵 СИБУР – Self-service BI: мониторинг и оптимизация затрат
🔵 t2 – Цена данных: как, рассчитывая на чудо, не оказаться в минусе, внедряя BI?

Бонусы для участников:
🔥 Доступ к записям конференции
🔥 Эксклюзивный чек-лист: «BI без лишних затрат: типовые ошибки и как их избежать»

Участие бесплатное!

🔜 Зарегистрироваться 🔜

Читать полностью…

Каталог чартов Tableau
Tableau Public — источник вдохновения и полезных приемов по работе с Tableau. Мы часто постим особенно впечатлившие Viz of the Day — визуализации, не всегда применимые в работе, но интересные и наглядно показывающие возможности инструмента.

🔜 Для случаев, когда надо вдохновиться особенно сильно или подсмотреть, как круче сделать какой-то конкретный график, есть целый каталог чартов.

В нем собрали ссылки на Viz of the Day, где использовали различные виды графиков и визуализаций. Есть и весьма небанальные, так что если вам надо будет посмотреть, как сделать в Tableau прогресс-бар или завернуть линейный график в круг, в этом каталоге вы найдете ответ.

Читать полностью…

Студента Columbia отчислили за разработку «читерского» приложения
Чунгин Ли, студент престижного американского университета Columbia University точно знал, чего хотел, когда поступал туда — стать фаундером своей компании. Он быстро нашел товарища, вместе с которым они запустили несколько проектов, но успеха не сыскали.

Тогда они решили, что им нужно придумать какую-то вирусную идею, которая точно зайдет — и так додумались до Interview Coder, ИИ-ассистента, который помогает проходить технические интервью.

🔵 Interview Coder можно запустить прямо во время созвона, и его не будет видно, даже если вы расшарите экран. Он не только предлагает решения тестовых заданий, но и дает комментарии и пояснения, чтобы соискатель мог объяснить логику решения.
🔵 С помощью Interview Coder Чунгин прошел несколько собеседований и даже получил оффер в Amazon, о чем рассказал у себя в соцсетях. Он даже выложил видео созвона, где видно, как он пользуется Interview Coder.
🔵 Пост завирусился, как и планировалось, и Amazon это вообще не понравилось. Они связались с Columbia University и пригрозили, что никогда больше не возьмут к себе их выпускников, если те не примут меры.
🔵 В итоге университет сначала ограничился дисциплинарным взысканием, но затем Чунгин опубликовал письмо Amazon, которое те отправили в вуз с настойчивой просьбой наказать его за читерство. После этого его отчислили совсем.

Он как будто не расстроен, потому что своей цели — стать фаундером компании с вирусным продуктом — он добился. 🔥

История напомнила про философию осознанной меркантильности Антона Назарова, который тоже учит, что на пути к успеху в IT и 300к в наносекунду, не страшно иногда срезать углы.

🔜 Как всегда, спрашиваем у вас — что думаете про такие инструменты? Это читерство и должно пресекаться или, когда ищешь работу, все средства хороши?

Читать полностью…

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! 🚀

Читать полностью…

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?
❤️ — Да, и расскажу в комментах про свои впечатления!
🌚 — Нет, еще не приходилось.

Читать полностью…

🚀 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!

Читать полностью…

🚀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

Читать полностью…

А вы идете на Tech Week?
«Синергия» вновь проводит Tech Week, а LEFT JOIN вновь становится ее инфопартнером!

Как и в прошлый раз, конференция будет посвящена технологиям, инновациям и тому, как подружить их с бизнесом.
🔵Как стремительное развитие технологий влияет на современные подходы к лидерству, управлению и работе с людьми?
🔵Какие инновации стоят вашего внимания (и денег)?
🔵Как новые технологии меняют бизнес, промышленность и торговлю?

И, конечно, не обошлось без ИИ и нейросетей — им выделили сразу несколько треков. Среди спикеров — директора и основатели крупных российских компаний, эксперты по ИИ, маркетингу и даже нейрофизиологии.

🔜 26-27 мая пройдет основная часть с конференциями и выставками, 28 — день обучения, где участникам помогут разработать стратегию развития бизнеса.
🔜 Обещают и другие нестандартные форматы, чтобы посетители не скучали на лекциях — например, быстрые бизнес-свидания, тренинги и мастермайнды.

Читать полностью…

ИИ (не) против таблиц
Сегодня ИИ-агенты — это самое близкое, что у нас есть к умным роботам из книг и фильмов, которые помогают людям в их повседневных делах. Но функционал у них все еще не фантастический — например, многие из них неважно справляются с структурированными данными. Учитывая, что ИИ-агентов часто используют для работы, им нужно уметь эффективно работать с таблицами и не бояться Excel.

С этой проблемой столкнулись в Dust, компании, которая занимается созданием ИИ-агентов. Команда проекта рассказала, как учила искусственный интеллект «понимать» табличные данные.
🔵Все началось с того, что нужно было научить LLM анализировать CSV-файлы. Для этого решили «прикрутить» к ней SQLite, которая отвечала за то распознавание структуры данных и обработку SQL-запросов.
🔵Запросы при этом генерировал сам ИИ-агент на основании промпта пользователя. Он отправлял этот запрос в БД и возвращал ответ от нее.

На одних CSV-файлах не остановились и пошли дальше, постепенно научив своих агентов работать с таблицами в Notion, Google Sheets и Office 365. Эти источники добавили своих сложностей.
🔵Чтобы обрабатывать таблицы в Notion, пришлось научиться гибко работать с данных разных типов.
🔵В Google и Office у файлов часто бывает сложная структура — несколько листов, заголовки, объединенные ячейки, встроенные графики. Все это нужно было быстро (и желательно незаметно от юзера) обработать.

🔜 В итоге в Dust разработали единый уровень абстракции для всех источников, каждый из которых представляли в виде таблицы с несколькими колонками: Уникальным ID, Названием и описанием, Схемой (колонками и их типами), URL-источником.

После этого команда смола пойти дальше и даже начать работать с данными в DWH — для этого пришлось отказаться от SQLite и научить LLM работать с большими объемами строк и разными диалектами SQL.

В посте в блоге немного технической информации, но все же в ней есть интересные мысли и выводы для тех, кто работает с таблицами и ИИ — и хочет их друг с другом подружить.

А вы используете ИИ-агентов для работы?
❤️ — Использую и расскажу про это в комментариях
🌚 — Нет, не приходилось

Читать полностью…

Как оптимизировать таблицы в Postgres
А вы знали, что правильный порядок столбцов может на 20% уменьшить размер таблицы в Postgres?

🔜 Минимальный возможный размер строки — 24 байта. Он меняется в зависимости от количества столбцов и типов данных — какие-то весят больше, какие-то меньше. Но на итоговый размер строки влияет также такой момент, как последовательность, в которой идут друг за другом разные типы данных.

Это связано с выравниваем данных на диске — чтобы оптимизировать его, Postgres может добавлять отступы между разными типами данных. Это и приводит к увеличению размера строки. При этом способ выравнивания зависит от типа данных. Эта же логика распространяется и на индексы.

🔜 Разбор реальных примеров показывает, что «правильный» порядок столбцов на 15-20% уменьшает вес и таблицы, и индекса. Там же можно подробнее почитать про то, как этого добиться, но если кратко, то можно придерживаться такого подхода: сначала размещаем «тяжелые» данные вроде int8, float8, timestamp, а затем — более легкие.

Конечно, никто не предлагает начинать срочно переставлять столбцы во всех таблицах в базе, чтобы сэкономить лишние два байта на диске — для многих компаний такие «оптимизации» будут явно избыточны. Но все же это стоит иметь в виду.

А вы учитываете особенности выравнивания данных в работе?
❤️ — Да, конечно!
🌚 — Нет, мне это не нужно

Читать полностью…

Поступление в ШАД: даже одна попытка откроет путь к большим возможностям
Попробовать поступить в Школу анализа данных Яндекса может каждый, кто увлечен Data Science: неважно, учитесь вы в вузе, работаете в IT или просто любите разбираться в сложном. Если вас тянет к задачам, над которыми ломают голову лучшие умы, — попробовать точно стоит!

В ШАДе вас ждет не просто теория — здесь с первого дня погружаются в практику: осваивают сложные концепции машинного обучения, решают ИИ-задачи, которые еще вчера казались невозможными, и получают мощный буст для карьеры.

🔥Классные плюшки для студентов: обучение бесплатное, а если в вашем городе нет филиала, заниматься можно онлайн.

🔜 Подайте заявку на поступление до 4 мая и откройте перед собой новые горизонты!

Читать полностью…

Что посмотреть в новом сезоне, подскажут ML и матстатистика
Недавно мы делились рекомендацией Бена Стенсила работать над теми проектами, к которым на самом деле лежит душа. Он говорил это про дипломные проекты и вообще те, которые делаются не за деньги, а для практики.

Нашли для вас отличный пример — приложение для прогнозирования популярности аниме.
🔵Каждый сезон в Японии выходит примерно 30 новых сериалов. Пользовательница Хабра решила создать инструмент, позволяющий предсказать, насколько популярным будет новое аниме.
🔵Она написала целое приложение, которое прогнозирует рейтинг сериала, основываясь на математической статистике и машинном обучении. Оно учитывает только показатели, известные до релиза: рейтинги первоисточника (для сериалов, основанных на манге) на сайте MyAnimeList, жанр, название студии, возрастной рейтинг и ЦА. Код можно посмотреть на гитхабе.
🔵Приложение довольно точно предсказывает рейтинг сериала на MyAnimeList, но иногда может ошибаться — обычно, когда речь идет об аномально популярных аниме.

Практическая польза предсказания рейтингов аниме неоспорима: зрителям это поможет выбрать, что посмотреть, а продюсерам — решить, в какие проекты стоит вкладывать деньги. И никаких больше непонятных сериалов с рейтингом ниже 5!

А как вам — стали бы пользоваться таким приложением?
❤️ — Конечно!
🌚 — Нет, спасибо…

Читать полностью…

Управление данными: летний студкемп от Яндекс Образования и ИТМО
Мечтаете не просто разбираться в управлении данными, а использовать самые эффективные инструменты для работы с Big Data? Научитесь этому на бесплатном студкемпе Яндекс Образования и ИТМО по дата-инженерии!

🔵 С 30 июня по 12 июля вы погрузитесь в мир распределенных хранилищ, микросервисной архитектуры, DataOps/MLOps и пайплайнов для сбора, анализа и визуализации данных. А еще познакомитесь с технологиями, которые используют в крупных компаниях. В общем, получите реальные навыки, которые ценят на рынке.
🔵 Студкемп проходит в Санкт-Петербурге на базе ИТМО. Проезд и проживание будут оплачены Яндекс Образованием, так что вам останется сосредоточиться на главном — знаниях, опыте и новых возможностях.
🔵 Заявки ждут от студентов из любых вузов и регионов России. Студкемп будет особенно полезен тем, кто учится на 3-4 курсах, знаком с SQL, C++, Java или Python.

🔜 Регистрация открыта до 4 мая, но подать заявку можно уже сейчас! Если давно хотели пообщаться с экспертами ниши и почувствовать, каково это — учиться в одном из ведущих технических вузов, не откладывайте и заполняйте анкету по ссылке!

Читать полностью…

KARPOV.CONF 2025: как данные помогают бизнесу
Наши друзья из karpov.courses зовут на KARPOV.CONF 2025, которая пройдет 24 апреля в 12:00 по Москве.

🔜 Это будет бесплатная онлайн-конференция для всех, кто работает с данными и хочет узнать, как с их помощью растить бизнес, принимать решения и находить точки роста. На ней выступят спикеры от Яндекса, МТС и Райффайзен Банка, которые поделятся кейсами из своей практики.

Что еще будет в программе?
🔵Обсуждение актуальных тем и трендов — в том числе, машинное обучение и Deep Learning.
🔵Лучшие практики, советы от экспертов и рекомендации, как избежать распространенных ошибок при работе над BI-проектами.
🔵Шанс выиграть менторскую сессию с Анатолием Карповым и бесплатные материалы по Data Science: гайды, подборки ресурсов, инструменты.

🔜 Читайте подробную программу конференции и регистрируйтесь! https://clck.ru/3LRUtN/?erid=2Vtzqwgv7Vb

Реклама. ООО «Карпов Курсы», ИНН: 7811764627, erid: 2Vtzqwgv7Vb

Читать полностью…

Visual DB — фронтенд для базы данных
Любопытный инструмент, который позволяет создавать формы и интерактивные отчеты, просматривать, добавлять и редактировать данные в таблицах. Задача Visual DB — сделать доступ к данным удобнее и проще, поэтому он не требует знания SQL для работы, а еще предлагает использовать ИИ для создания форм.

🔵Работает с распространенными БД, СУБД и облачными сервисами: MySQL, MariaDB, PostgreSQL, Oracle, Neon, Azure SQL, Amazon RDS, Google Cloud SQL, AlloyDB.
🔵Можно пользоваться облачной версией, можно захостить на своем сервере (или просто на ПК или ноуте).
🔵Инструмент бесплатный, но есть тариф Business аж за 5 долларов в месяц с юзера. Его главное отличие в отсутствии ограничений на количество записей в БД.

Ознакомиться со всеми функциями можно на сайте проекта.

Читать полностью…

Как в Яндексе работают с Big Data?
Узнайте на бесплатном интенсиве Big DWH Week!

Когда данных становится так много, что хранить их в чертогах разума уже невозможно, на помощь приходит YTsaurus. Это платформа Яндекса для распределенного хранения и обработки больших данных, которая помогает не только систематизировать огромные объемы информации, но и делать их доступными и легко управляемыми.

🔜 Познакомиться с платформой с точки зрения разработки и построения эффективных систем можно на Big DWH Week.

Это бесплатный онлайн-интенсив Яндекса и ШАДа, который пройдет с 21 по 25 апреля. За 8 занятий вы узнаете, как YTsaurus используется в реальных проектах Яндекса, как строится архитектура платформы и как правильно настраивать её под свои задачи.

Если вы работаете с данными как инженер, разработчик или аналитик или учитесь на техническом направлении, этот онлайн-интенсив будет вам интересен.

🔜 Те, кто пройдут отбор и успешно выполнят итоговое задание, получат сертификат. Регистрируйтесь до 25 апреля и погружайтесь в тему!

Читать полностью…

Docs: как Notion, только open source
Очередная бесплатная альтернатива популярному платному тулу — на этот раз заменяем недоступный в РФ Notion опенсорсным Docs.

🔜 Это инструмент для совместной работы над текстовыми документами, разработанный совместно правительствами Франции и Германии. Да, это не просто чей-то pet project, сделанный из любви к искусству. Все серьезно.

Визуально Docs выглядит как Notion, но попроще — впрочем, так и надо. Его представляют как бесплатную, удобную и безопасную альтернативу, в которой нет ничего лишнего. Можно писать и форматировать текст одному или вместе с коллегами — как и в Notion, тут есть возможность раздать разные уровни доступа.

Есть даже поддержка AI-функций для перевода или создания краткого саммари документа.

У проекта есть cвой сайт и github.

Читать полностью…

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

Читать полностью…

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.

А вы что думаете? Нужно профильное образование или без него можно устроиться?

Читать полностью…

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!

Читать полностью…

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

Читать полностью…

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.

Как это выглядит на практике?
🔵 Про свой опыт «вайб-кодинга» написал vas3k — он по итогу остался не так воодушевлен этим подходом, как Андрей Карпатый.
🔵 Недавно завирусилась история про геймера, который решил перевести Dark Souls 3 с помощью нейросети, ничего не понимая в кодинге, и встрял на 2000$.
🔵И мы тоже как-то раз постили про ИИ в ИТ, правда у нас в посте пример был не такой экстремальный.

🔜 Но интересно обсудить это явление не абстрактно, а применительно к сфере аналитики и дата-инжиниринга.
Полностью оставить код на усмотрение ИИ — относительно рабочий вариант для личных проектов, которые делаются для души. Но работа аналитика или дата-инженера обычно подразумевает взаимодействие с командой, и там сложные неоптимизированные SQL-запросы от ИИ не понравятся ни коллегам, ни заказчикам.

Или это все-таки вполне рабочий вариант? Участвуйте в опросе, пишите в комментах!

Читать полностью…