Datalytics

👨‍🎓Сколковский институт науки и технологий Skoltech запустил бесплатный курс по продвинутому A/B тестированию. Это методика, которая помогает принимать обоснованные решения на основе данных, опираясь на теорию вероятностей и математическую статистику.   Авторы курса – наши коллеги из команды ad-hoc аналитики X5 Tech – Александр Сахнов, Михаил Хозин и Николай Назаров, а также профессора Сколтеха Евгений Бурнаев и Максим Панов. Курс охватывает широкий спектр знаний по А/В тестированию, что полезно как для технических специалистов, так и для тех, кто не является экспертом в этой области. Он рассчитан на студентов математических, экономических и других прикладных технических наук, менеджеров и владельцев продуктов, которые хотят понять основы А/B-тестирования, а также для всех, кто хочет научиться оценивать влияние изменений в продуктовых компаниях или попасть туда на работу в роли аналитика или Data Scientist.     Курс лежит здесь

​Давно в этом канале не было чего-то личного. Решил сделать короткое интро. Меня зовут Алексей Макаров, мне 32 года. Я долгое время работал аналитиком в разных ролях — веб-аналитиком, системным и продуктовым. Мне скучно в строго определенных рамках, поэтому я всегда стремился менять роли и расширяться. Для меня работа — это своего рода творчество. Пространство для выражения себя. В свое время я упарывался по Python и Pandas, создал группу в ФБ и позже этот канал для их популяризации. Началось с того, что я активно собирал разные подборки обучающих материалов, а позже начал и обучать сам: написал для SkillFactory авторский курс про аналитику данных, выступал на Матемаркетинге с воркшопом про анализ данных с помощью pandas, вел семинары в школе Digital God, преподавал Python в ВШЭ на магистратуре «Коммуникации, основанные на данных». В 2019 году я стал наставником на первом потоке курса «Аналитик данных» в Яндекс.Практикуме. Через какое-то время я ушел в Практикум на фулл-тайм на позицию менеджера программы «Аналитик данных». Так в мою жизнь пришёл EdTech. В Практикуме я участвовал во многих проектах как эксперт, проектный и продуктовый менеджер, автор, методолог, исследователь, руководитель, лидер больших смысло-центричных проектов. Я вместе с командой запустил карьерный центр для аналитиков, создал центр продуктовых исследований, разработал систему ML-диагностики отвала студентов. В своё время я переобщался с кучей нанимающих менеджеров, чтобы понять кто такой «идеальный» аналитик и на что смотрят при найме. С приходом ChatGPT начал пилотировать проекты по AI в образовании. Где-то в это же время я решил покинуть Практикум, потому что edtech в части дополнительного профессионального образования начал, на мой взгляд, слишком сильно терять свой первоначальный смысл и масштабирование привело к утрате важных смыслов. Практикум познакомил меня с драйвовыми ребятами, желающими менять мир через образование. За время работы в Яндексе я вырос как менеджер и лидер, осознав, что для масштабных изменений необходима сильная команда. Сейчас я работаю в СберОбразовании руководителем отдела разработки и внедрения технологий ИИ. Моя команда проектирует и развивает дата и ИИ-центричные продукты в сфере школьного образования, такие как интеллектуальные помощники для анализа деятельности преподавателя. Наша задача — объединить технологии, бизнес и академическую часть. Чтобы создать, например, педагогически валидный чат-бот, недостаточно просто натренировать его на данных. Мы склеиваем технологию, академические и бизнесовые потребности, чтобы получить инновацию, которую после аппробации можно встроить в продукт. Это своего рода R&D в образовании. Я занимаю гуманистическую позицию в отношении ИИ, считая, что он должен использоваться для усиления человека и групповой деятельности. Меня очень интересует психология и философия взаимодействия человека и технологий, раскрытие коллаборативного потенциала человека и ИИ. Сейчас мои профессиональные интересы сосредоточены на том, как ИИ может быть внедрен в работу учителей, освобождая их от рутины и давая больше времени на осмысленное взаимодействие с классом. Люблю читать и писать в блог о сложных и неоднозначных вещах, развитии, управлении собой и людьми, осознанном бизнесе. Хочу делиться опытом, который поможет другим профессионально расти, выстраивать отношения, повышать ценность своей работы. А теперь когда вы со мной познакомились, у меня будет просьба. Пожалуйста, напишите в комментариях, о чем бы вам было интересно почитать. Уверен, мы найдем темы, которые нас объединяют.

MLOps Engineer в СберОбразование СберОбразование — компания экосистемы Сбера, созданная в 2021 году. Мы внедряем цифровые решения и создаем новые возможности для развития и обучения на протяжении всей жизни. Задачи: 👾Поддержка, проектирование и развитие DS инфраструктуры; ⚙️Развёртывание необходимого ML-окружения на инфраструктуре, владение практиками DevOps; 🎨Проектирование архитектуры развертывания ML решений; 👷‍♂️Внедрение ML-модели в прототип и prod; 🛣CI/CD пайплайны поставки моделей; 📊Мониторинг работы моделей и ML-сервисов; 💿Оптимизация доступа к данным для моделей и DS; 🗂Настройка CI/CD для batch/realtime моделей; ⚖️Настройка балансировки нагрузки; 🔤Обеспечение работы больших языковых моделей (LLM) в prod. Ожидаем от вас: 🔴Знание практик управления жизненным циклом ML-моделей (автоматизация, оптимизация, мониторинг, переобучение/обновление) и умения их внедрять; 🔴Знания по поддержке, разворачиванию аналитической инфраструктуры; 🔴Знания: Linux, Python, SQL, Clickhouse, JupyterHub, Airflow, Docker, Git, Jira, Flask/FastAPI. Полное описание на HH Контакт для связи — Анна Егорова https://t.me/EEzhevica

Ищем себе MLOps'а. Откликайтесь, распространяйте по знакомым. Нетривиальные задачки, так как мы много работаем не только с классическим ML, но и трансформерными моделями (LLM, STT). Ну и сами задачи на стыке образования и технологий, так что много ресерча и неочевидных челленджей

Подборка каналов для поиска работы в сфере IT и digital 🌐 Мы собрали для вас проверенную подборку телеграм-каналов, где публикуются актуальные вакансии от надежных работодателей. Эти каналы помогут вам сэкономить время и усилия, предлагая только проверенные возможности. Также в папке вы найдете каналы с рекомендациями по поиску работы, подготовке резюме, прохождению собеседований и анализу рынка труда. Это позволит вам повысить свою конкурентоспособность и лучше подготовиться к процессу поиска работы. Что вы найдете в нашей подборке: ✅ Актуальные вакансии: ежедневно обновляемые предложения от ведущих компаний. ✅ Полезные советы: как эффективно искать работу и выделяться среди кандидатов. ✅ Анализ рынка труда: тенденции, зарплатные ожидания и востребованные навыки. Подписывайтесь на интересующие вас каналы и будьте в курсе самых привлекательных вакансий в сфере IT. Прокачивайте свои навыки и знания, чтобы уверенно пройти собеседования и получить работу мечты. ➡️ Ссылка на подборку каналов

Прорыв в прогнозировании погоды: модель Aurora от Microsoft Research Microsoft Research представили модель искусственного интеллекта Aurora - первую foundation-модель для работы с прогнозированием атмосферных явлений И новость в целом для меня не столько про метеорологию, сколько про то, что в будущем мы будем видеть всё больше foundation-моделек под соверешенно-разные потребности. В контексте аналитики данных и продуктовой аналитики ждём появления таких моделей для задачек прогнозирования продуктовых метрик (не удивлюсь, если какой-нибудь Amplitude обучит такое на своих данных) на малых и грязных выборках данных В чем преимущество foundation-модели Aurora: 1. Быстрота и точность: Точные операционные прогнозы с высоким разрешением и ускорением вычислений в 5000 раз по сравнению с традиционными системами 2. Меньшая чувствительность к данным на входе: Универсальная архитектура 3D Swin Transformer с кодировщиками и декодировщиками, позволяющая эффективно работать с гетерогенными данными, минимизируя ручную предобработку. 3. Работа с малыми выборками: Благодаря предварительному обучению на разнообразных датасетах Aurora демонстрирует высокую точность даже на малых выборках при дообучении под конкретные задачи. Внедрение подобных foundation моделей открывает доступ к надежным метеоданным даже в регионах с их нехваткой. Это открывает новые возможности для аналитики в сельском хозяйстве, энергетике, логистике и управлении рисками стихийных бедствий. Aurora задает новый стандарт анализа данных в науках о Земле и может стать основой будущих операционных систем прогнозирования погоды и климата.

Если твой день состоит из А/Б-тестов и анализа данных, то ты точно знаешь, как измерять успех. И не важно, что за продукт перед тобой: fashion-платформа или очередной отличный день🔥 Предлагаем тебе применить все профессиональные методы к самому яркому дню рабочей недели — пятнице! Пройди тест, проживи пятницу и посмотри, что покажут в конце дня твои основные метрики: общение, веселье и здоровье 😉 Команда продуктовых аналитиков помогает нам в Lamoda Tech анализировать идеи: от самых простых до нестандартных решений. Благодаря им мы знаем, как попасть в самое сердце пользователя. Чтобы в этом убедиться, попробуй шоппинг на Lamoda и участвуй в розыгрыше подарков! Пройди тест, подпишись на наш канал и поделись результатами под постом с конкурсом. Двое стиляг, которых мы выберем 7 июня с помощью рандомайзера, получат сертификаты на шоппинг в Lamoda на 10 000 рублей 🍀

Впервые B2C-продакты и продуктовые аналитики из сильнейших технических команд собираются вместе на конференции о науке об управлении и развитии цифровых продуктов Product Science - это смесь трех компетенций, которые двигают продукты вперед: - Data Science - статистика и работа с данными - Product Management - понимание технологий и потребностей бизнеса - Psychology - поведенческая и социальная психология Приходите на конференцию Aha!’24 чтобы качественно поговорить про продакт менеджмент, product ops, эксперименты, ретеншен, пользовательский опыт, интеграцию искуственного интеллекта в продукт, про прикладное машинное обучение и чуть меньше (но больше, чем кто бы ни было) про гео-аналитику. По промокоду IMBESTPRODUCT скидка 15%, которая действует до 1 июня! Подробнее: https://matemarketing.ru/aha Программа: https://bit.ly/aha24 Бесплатный онлайн-доступ к части контента: https://matemarketing.ru/tickets Если вы сильный технически подкованный продакт, то эта конференция - лучшее место для встречи с себе подобными. Более 1000 спецов из более чем сотни команд уже подтвердили свое участие Вперед!

Спросили у аналитиков, почему они пришли работать в Авито — вот что они ответили. Комфортный процесс онбординга, постоянно обновляемая документация, поддерживающее комьюнити профессионалов, возможность вносить свои идеи в продукты, совместная работу с высококвалифицированными продактами, удобная инфраструктура для A/B-тестов и понятный карьерный трек для всех уровней специалистов. Подробности читайте по ссылке! Реклама. ООО «Авито Тех».

Поговорим про российские BI? Это те, что чаще всего или👎🏻, или оверпрайс💸, а иногда всё сразу. После ухода зарубежных BI из РФ на нашем рынке появляется всё больше отечественных решений. Большинство из них пока послабее западных. Однако на мой взгляд, всё-таки есть пара-тройка российских систем с хорошим потенциалом. Мне, например, важно попробовать продукт и лично убедиться, что он подходит под мои задачи. Правда, у нас BI-платформ с бесплатной версией раз-два и обчёлся, собственно, кроме DataLens и Analytic Workspace ничего и нет. ☝🏻Кстати, последние — Analytic Workspace, на днях запустили BI-марафон по обработке и визуализации данных, пишут, что будет интересно как новичкам, так и опытным специалистам. Участники будут в течение 4 дней на практике внутри BI-системы прокачивать свои BI-навыки. У Analytic Workspace есть неограниченная по времени Free-версия, поэтому можно сколько угодно тестить систему, практиковаться и просто создавать классные дашики.📊 Посмотрел программу, у них ещё HR-партнёры есть, кому-то из участников может прилететь оффер, но тут всё зависит от вас. 🔗Оставляю ссылку на марафон, он, кстати, бесплатный, поэтому точно ничего не потеряете, а возможности лучше не упускать.