LEFT JOIN

Деловое предложение: вы нам бусты, мы вам сторисы Правда ведь было бы классно никогда не пропускать последние новости и самые интересные посты, которые выходят на канале? ❤️ 💙 Чтобы эта мечта стала реальностью, предлагаем отдать свой голос за LEFT JOIN. Тогда мы сможем постить сторис и делиться разными полезными штуками еще и там. Спамить всем подряд не будем, но думаем, что этот новый (для нас) формат поможет нам стать ближе и еще больше делиться с вами крутым контентом. Кстати, пишите в комментариях — какие сторис от LEFT JOIN вы хотели бы видеть?

Что внутри рекомендательных алгоритмов? Рекомендательные алгоритмы некоторых сервисов могут вызвать легкий (или не легкий) экзистенциальный кризис. У вас же бывает такое, что смотрите, что вам предлагает купить маркетплейс или какие фильмы советует онлайн-кинотеатр, и задаетесь вопросом — кем вообще он меня считают? Чем я заслужил такие рекомендации? Почему они думают, что мне понравится это? С прошлого года завеса тайны немного приоткрылась. Правда, только для тех, кто пользуется российскими сервисами — их обязали раскрыть механизм работы рекомендательных алгоритмов. 🔜 Это коснулось всех, у кого есть какая-то система рекомендации контента на основе действий пользователя — онлайн-магазинов и кинотеатров, развлекательных порталов, служб доставки еды или заказа такси и так далее. Даже hh.ru попался. 🔜 Теперь на их сайтах появились отдельные странички, где описывается, какие данные о поведении пользователей они собирают. А также по этапам расписано, как обрабатывает информацию. 🔜 Написано, к сожалению, без подробностей и максимально сухим языком, но в статье на vc.ru вытащили все самое интересное. Хотя российские сервисы пока не рассказывают подробно, как работают их алгоритмы, про их зарубежные аналоги информации побольше. На одном классном Youtube-канале даже есть видео про систему рекомендаций Netflix. Мы про него уже рассказывали, но вдруг вы пропустили. 😉

Data Heroes: старт 4-го сезона! После долгой паузы стартует 4-й сезон подкаста о супергероях в области аналитики — Data Heroes. У каждого сезона была своя тема, и этот — не исключение. На этот раз спикерами станут предприниматели и основатели онлайн-школ. Будем разговаривать про данные в эдтехе и рынок онлайн-образования: в России и за границей. 🔜 Гость первого выпуска — Анатолий Карпов, один из основателей karpov.courses и автор курсов, с которых многие начинали свой путь в аналитике и IT. «Основы статистики» навсегда останутся в наших сердцах. ❤️ Первый выпуск получился очень насыщенным: 🔵 Путь от аналитика до фаундера: как выпускник психологического факультета начал работать с данными в VK и основал свою компанию без инвестиций (но не один)? 🔵 Развитие эдтех-стартапа на конкурентном рынке, где уже много сильных игроков с крутой репутацией и большими ресурсами. Как менялся проект karpov.courses (и как он выглядит сейчас), как ученики убедили расширить линейку курсов и как работает подход к продвижению Content-First? 🔵 Рынок труда в эпоху ИИ: как LLM не отнимут работу у аналитиков — точнее, кто её отнимет, если не они? 🔵 И то, ради чего мы здесь собрались — как профессионалы работают с данными в своей компании? Почему в начале пути у стартапов нет аналитики и это нормально? А когда она все же появляется — какие метрики надо считать и какой дашборд самый главный? В этом сезоне все новое: новый формат интервью 1-на-1, новая большая тема и даже появилась новая площадка — YouTube. Смотрите, слушайте, пишите комментарии — мы ждем вашего фидбека! Посмотреть и послушать: видео-версия на YouTube 👀 Просто послушать: Яндекс Музыка, Apple Podcasts, Google Podcasts, Spotify, Mave, CastBox, Overcast

Киберпанк-романтика из X: часть 2 Мальчик: знакомится с девушками в Tinder с помощью ChatGPT. Мужчина: заводит семейную доску в Notion вместе с женой. 💬 Один юзер в Твиттере именно так и сделал и поделился своей идеей с общественностью. Они с женой используют эту доску для того, чтобы планировать домашние дела, составлять списки покупок, вести бюджет и хранить важную информацию вроде личных документов. Еще там есть такие разделы, как «Важные вещи, которые мы узнали друг о друге», «Долгосрочные надежды и цели» и «Лог воспоминаний о свиданиях». ❤️ 💬 В отдельной колонке у них ссылка на список одиноких друзей, которых они хотели бы познакомить друг с другом. Идея интересная, хотя, наверное, не все пары захотят так скрупулезно расписывать свою жизнь в карточках Notion. Твиттер отреагировал в своем духе — шутками, что это прекрасный документ для онбординга будущих жен, и вопросами, требует ли он заполнить тикет в Jira, когда жена просит прибить полочку. Некоторым, впрочем, доска понравилась, и они даже попросили ссылку на шаблон. Вот она, кстати. А вы что думаете?

Самые популярные ошибки в построении аналитики в EdTech ⚡️ Внимание-внимание! На канале «Дата Коля» — новое видео для профессионалов из сферы эдтех и всех, кто хочет больше узнать о том, как строится аналитика на практике. Ролик посвящен главным вопросам, с которыми сталкиваются онлайн-школы. 🔜 Как подружить между собой данные из разных систем, чтобы отследить путь клиента и посчитать наконец-то стоимость лида? 🔜 Как перестать тратить время на заполнение бесконечных табличек и автоматизировать работу с данными? 🔜 Как выбрать инструменты для аналитики и создания отчетов и дашбордов, в обстановке, когда многие из них стали недоступны в России? 🔥 Смотрите по ссылке. Если у вас есть знакомые, которые работают в онлайн-образовании, поделитесь видео с ними и получите плюсик в карму.

Новый набор в ШАД! Классные новости про наших друзей из Школы анализа данных Яндекса. С 1 апреля у них стартовал новый набор, который будет аж на треть больше, чем в прошлом году — в школу поступят 400 более студентов. В ШАДе готовят специалистов в области DS и ML, и так как спрос на эти профессии растет, то и набор увеличивают. Кроме того, в этом году будет дополнительная возможность поступить — поучаствовать в очной олимпиаде 🔜 Обучение бесплатное, но надо успешно сдать вступительные экзамены и преодолеть высокий конкурс — как правило, 17 человек на место. 🔜 Есть два трека. Первый — для студентов и выпускников технических специальностей, второй — для практикующих аналитиков и разработчиков с опытом от 3-х лет. 🔜 В программе много практики и погружения в реальные проекты и задачи. Это крутой проект, который помогает развивать аналитику и ML в России, поэтому мы решили рассказать про него подробнее в карточках. Если среди наших подписчиков есть те, кто учился в ШАДе или хочет поступить — будем рады, если поделитесь своими мыслями и впечатлениями! ❤️

Карта вашей базы данных Базы данных нередко состоят из множества разных таблиц. Разобраться в структуре может быть непросто, но тут на помощь приходят схемы. Они показывают перечень таблиц, их содержимое и взаимосвязи — то есть содержатся ли в одной таблице ключи к какой-то другой. Инструментов, которые помогают составлять схемы, довольно много. Преимущество сегодняшнего с говорящим названием SQLite Schema Diagram Generator в том, что он бесплатный, маленький и простой. 🔜 Понадобится скачать файлик с гитхаба и отдельный тул GraphViz. Файлик генерирует схему в формате GraphViz, а последний ее визуализирует. Вот и все — куда уж проще.

Как связаны сакура и изменение климата? Наверное, никто не удивится, что в Японии к сакуре относятся очень серьезно и с 9 века ведут хроники, отмечая, в какой день ее цветение достигло пика. На основе этих данных построили график с 812 года по 2023. На нем отмечены дни, когда сакура цвела особенно пышно, и среднее значение за 20 лет. Он интерактивный, можно приближать, удалять, рассмотреть каждый год в отдельности. 👀 Данные для графика предоставил исследователь из Osaka Metropolitan University Ясуюки Аоно. Он их собирал не просто из любви к искусству, а для изучения того, как менялся климат и температура воздуха весной. Из-за того, что погода становилась теплее пик цветения сакуры наступает раньше, а кривая среднего за 20 лет опускается все ниже.

Иногда они возвращаются В прошлую субботу мы вам немного спойлернули новый проект — точнее, возвращение старого. Data Heroes — подкаст о супергероях, чья сила в данных. Уже вышло три сезона, и у каждого была своя тема. 1️⃣ Первый — про то, как прокачаться как аналитик и начать карьеру в этой сфере. Разбирались, как выбрать школу, найти мотивацию, научиться тайм-менеджменту и стать идеальным кандидатом в глазах эйчара. ❤️ Наш любимый выпуск: как победить синдром самозванца. 2️⃣ Второй — про разные направления. Поговорили про датавиз, Data Science и мировой рынок аналитики. В специальных выпусках рассказали, как составить крутое резюме. ❤️ Наш любимый выпуск: как убеждать с помощью визуализации. 3️⃣ Третий — про то, как строить бизнес и личный бренд в аналитике. Поделились секретами мастерства, как вести канал и подкаст про данные. ❤️Наш любимый выпуск: как будет меняться работа аналитика с развитием искусственного интеллекта. Сейчас вовсю идет работа над 4 сезоном, и у него тоже будет своя тема. Мы пока не расскажем, какая она, но вы можете попробовать угадать в комментариях. Первый эпизод выйдет уже совсем скоро!

Анализ самых популярных AI-инструментов на GitHub Кажется, сейчас все только и делают, что обучают модели и разрабатывают все новые приложения на основе AI, которые за вас пишут тексты, рисуют картинки и кодят. Выяснили, так или это и как на самом деле выглядит мир AI open source-приложений на GitHub — кто их разрабатывает, что разрабатывают и собираются ли останавливаться. То есть выяснил кое-кто другой, а мы вам расскажем самое главное из этого исследования. В выборку попали 845 репозиториев с GitHub, у которых было 500 звездочек или больше и слова gpt, llm, generative AI в описании. Они делятся на 4 группы. 1️⃣ Приложения на основе ИИ — самая популярная категория. 2️⃣ Инструменты для разработки, которые помогают с промпт-инжирингом или предоставляют интерфейс для взаимодействия с ИИ. 3️⃣ Инструменты для работы моделями — обучения, создания датасетов. 4️⃣ Инструменты для создания инфраструктуры для разработки — все, что связано с управлением данными, мониторингом и вычислениями. В первой половине 2023 виден взрывной рост числа новых проектов во всех 4 категориях, который вышел на плато в сентябре. Рост, вероятно, связан с релизом ChatGPT и Stable Diffusion в 2022, а замедление — с перенасыщением рынка. 🔜 845 репозиториев выложены 594 аккаунтами. 20 из них разместили 4 или более приложения или инструмента — на них приходится 23% всех репозиториев, попавших в выборку. 🔜 19 аккаунтов из топ-20 принадлежат организациям (3 из них — Google) и только один личный. 🔜 Вклад в развитие проектов в выборке сделали 20 000 разработчиков. 🔥 AI все еще на хайпе, но хайп недолговечен. Большинство проектов быстро набирают популярность после выкладки, но потом прирост звездочек снижается. В оригинале статьи — больше цифр, графики и ссылки на самые интересные проекты.

⭐️ Вчера мы записывали с Толей Карповым почти трехчасовое интервью (да, это ранний тизер!) и, конечно, обсуждали тему LLM, которую Виталий Тренкеншу из Datanomix поднял у себя в телеграм-канале. Процитирую кусочек:

На тестовом задании, я хочу прежде всего увидеть кандидата — его опыт и образ мышления. Но, к сожалению, вижу копипаст, часто даже нефильтрованный 🙁 P.S. Внедряю теперь в HR-воронку автоматическую проверку на AI и отказ таким кандидатам.

И вот некоторые мысли, к которым мы пришли с Толей в диалоге: 🔵Однозначно на рынке образовалась проблема читинга, причем кандидаты максимально изощрены в том, как использовать нейронные сети и LLM в частности 🔵Тестовые задания в классическом виде перестают работать и это интересный вызов для всех работодателей 🔵LLM — это хорошо, и, например, аналитики обязаны им пользоваться. Однако, когда собеседуешь человека более "гуманитарной направленности", то часто встречаешь сгенерированные ответы с минимальной редактурой, что максимально расстраивает. Людям дали удобный интерфейс, и теперь они ожидают, что нажмут одну кнопку и могут отправить сопроводительное письмо / тестовое задание работодателю, а он должен это принять за чистую монету. Ну, как будто на той стороне кто-то не очень сообразительный 🫠 Иногда я встречаю тестовые написанные примерно таким образом:

Некоторая Мысль: Тут Объяснение Мысли.

Если вижу такое — сразу отсеиваю кандидата, т.к. это кусок текста на 100% сгенерированный ChatGPT без какой-либо редактуры. Зачем мне роботы в команде? 🤖 А как у вас в компаниях сегодня с кандидатами и использованием LLM? @entrepreneurskaya

Все, что вы хотели узнать про рекламу в LEFT JOIN Весна — это время пробуждения, вдохновения и обновления, поэтому подумали и решили обновить медиакит. 😁 А заодно написали небольшую справку для рекламодателей. 🔜 В медиаките вы найдете расценки, форматы рекламных интеграций и данные о канале — аудитория и метрики. 🔜 Во втором документе мы рассказали об условиях сотрудничества: как проходит подготовка рекламных материалов, согласование, оплата, выбор даты публикации. В общем, ответы на часто задаваемые вопросы. Мы рассматриваем заявки на разные темы: курсы, мероприятия, вакансии, инструменты для IT-специалистов и аналитиков, тематические каналы и просто всякое интересное про диджитал и технологии. Главное, чтобы продукт был действительно качественный и достойный! 🔥

Гонка за чужим одобрением Помните, как на экзаменах все делились на тех, кто был уверен, что «сдаваться» надо обязательно в числе первых, и их противников, которые предпочитали идти последними? Еще были промежуточные варианты и равнодушные фаталисты, согласные на любой расклад, лишь бы это все побыстрее закончилось, но они нам сейчас неинтересны. Наконец-то наука выяснила, кто был прав — как оказалось, те, кто выбирал идти первым. Исследователи провели два эксперимента. 🔜 В первом участвовало 992 добровольца, которых попросили описать 20 человек на основе их фотографий в соцсетях. В начале они давали положительные характеристики, содержавшие в среднем 6,2 добрых слова. К концу списка этот показатель снизился до 4,7. 🔜 Во втором 987 человек по-настоящему пострадали за науку и смотрели шоу «Холостяк». А точнее — то, как представляются участницы. Их просили оценить девушек, и, как и предыдущем эксперименте, каждая следующая получала все менее лестную характеристику. Видео показывали в рандомом порядке. Почему это происходит? Исследователи предположили, что, когда мы оцениваем друг за другом несколько человек, мы ищем у них какие-то отличительные особенности. Негативные черты сильнее всего обращают на себя внимание, и люди начинают концентрироваться именно на них. Этот эффект может влиять на то, как оценивают соискателей, студентов на экзамене, участников в реалити-шоу или конкурса, профили в «Тиндере» и просто новых знакомых. Так что, если вам важно произвести хорошее впечатление на человека, надо постараться познакомиться с ним как можно быстрее и всех опередить. 🔜 Кстати, а как вы экзамены сдавали? Шли среди первых, сидели до конца или как получится?

Лайфхаки и нейросети на любой случай в жизни У вас бывает такое ощущение, что у некоторых людей есть специальный гайд к этой жизни, где написано, как правильно жить? 🔵 Как пользоваться кредиткой, чтобы не влазить в долги, или где покупать продукты по акции. 🔵 Или как раскрыть тот самый легендарный потенциал «Экселя», о котором все столько говорят. 🔵 Или как узнать про секретные фичи «Фотошопа». А еще у них на каждый случай в жизни есть какой-то специальный удобный сервис, приложение или, как сейчас модно, — отдельная нейронка. Откуда они все это узнают? Где они находят все эти лайфхаки? Эту загадку мы вряд ли разгадаем, но, к счастью, иногда эти люди делятся своей мудростью с простыми смертными. Благодаря этому мы тоже можем узнать про нейросеть, которая апскейлит винтажные мемы, или всякие крутые фишки привычных гаджетов и приложений. 🔜 Канал iTeach как раз про это. Конечно, про кредитки и скидки на продукты они не пишут, зато пишут про нейронки, полезный софт и личную кибербезопасность.

Modern Data Stack — всё? Каждый раз, когда что-то — например, новая технология — становится популярным, оно проходит несколько стадий. На старте у нового явления есть четкое определение. Потом о нем узнает широкая общественность, а маркетологи понимают, что это название отлично привлекает внимание. Его начинают использовать все подряд, значение термина размывается, и в итоге он превращается в баззворд. 🔜 Именно такой путь прошел Modern Data Stack. Его историю вспомнил СЕО dbt Тристан Хэнди и задался вопросом: актуален ли он все еще? 🔵 Термин Modern Data Stack появился в середине десятых. Так начали называть облачные инструменты для аналитик: Looker, Fivetran, тот самый dbt и так далее. 🔵 В 2020 MDS завоевал большую популярность, и наступила эпоха коллаборации между вендорами. Разработчики ПО объединяли свои продукты в целые экосистемы. Позиционирование инструмента как MDS помогало выйти на рынок и заинтересовать инвесторов, партнеров и пользователей. 🔵 И вот оно случилось: термин стал так популярен, что начал терять смысл. Хэнди вспоминает, как на конференции его собеседник назвал MDS-компаниями Mongo, Datadog и Confluent. Все три хороши, но ни одна не выпускала продукты, которые можно было бы отнести к MDS. 🔜 Но не это заставило его задуматься о том, что этот термин устарел. 🔵 Дело в самом определении. Почти 10 лет назад, использование облачных технологий четко отделяли MDS от не-MDS — например, Looker от Tableau. Но сейчас это не так, и Tableau теперь тоже в облаке. 🔵 Изменился рынок. Инвесторы стали менее охотно вкладываться в ИТ-стартапы, а покупатели начали выбирать готовые решения, а не стеки из нескольких продуктов заколлабившихся вендоров. 🔵 Появился новый тренд, к которому все хотят присоединиться: искусственный интеллект. Все это привело к тому, что термин Modern Data Stack потерял не только изначальный смысл, но и ценность, так что пора от него отказаться. Более подробно все эти мысли он раскрывает на подкасте.

А вы уже используете ИИ в работе? Недавно на World Government Summit в Дубае CEO Nvidia Дженсен Хуанг, что учиться кодить уже не надо — эту задачу пора оставить искусственному интеллекту. Как и все подобные заявления, слова Хуанга вызвали бурные обсуждения между противниками и сторонниками AI. Далеко не всем нравится, как сильно искусственный интеллект и нейросети проникают во все сферы жизни от искусства до медицины. 🔜 Мы на стороне тех, кто считает, что Хуанг был не так уж и не прав. AI не заменит людей — программистов, художников, авторов, но он может сделать их жизнь проще, а работу — продуктивнее и интереснее. А самое главное, что возможности искусственного интеллекта намного больше, чем генерация картинок. Именно на самых «хайповых» возможностях нейросетей концентрируются большинство СМИ. Поэтому всегда приятно найти источник, который рассказывает про интересные и небанальные способы работы с нейронками! Например, ребята из Machine Learning пишут не только про новости, но и делятся интересными open-source моделями, полезными ресурсами и руководствами: 🔵 OpenCodeInterpreter — модели для генерации кода, 🔵 Новый SOTA для обнаружения объектов в реальном времени, 🔵 Молниеносная генеративная модель. 🔥 Хороший канал для тех, кто хочет больше узнать о ИИ и начать применять нейронки на практике!

Что показали на UNION ALL? 20 марта команда Yandex Cloud провела UNION ALL — конференцию для всех, кто работает с данными. На ней рассказали про сервис Yandex MetaData Hub, новые тарифы Yandex DataLens и некоторые другие улучшения. 🔵 Yandex MetaData — сервис для управления метаданными, информацией для интеграции баз данных и подключения к ним. Он поможет настроить доступы к базам, связать друг с другом облачные сервисы, отслеживать действия с метаданными. 🔵 Представили два тарифа для BI-инструмента Yandex DataLens: Community и Business. Первый бесплатный, с полным доступом ко всем функциям. Второй обойдется в 990 рублей и обеспечит пользователям приоритетную поддержку, возможность встраивать свои дашборды во внешние системы вроде CRM и некоторые другие преимущества. Оба тарифа станут доступны с 24 апреля. 🔵 Также поработали над безопасностью и добавили новые инструменты. 👀 Рассказывайте — следите за профессиональными мероприятиями? Может быть, даже были на UNION ALL?

Как ChatGPT упростил мне жизнь ChatGPT — один из таких инструментов, про который все говорят: «Какой у него большой потенциал!», но пользоваться им многие толком не умеют. Пора исправляться! Моя личная история о том, как он может упростить жизнь — в новом видео на канале «Дата Коля»! 🔵 Как написать письмо в консульство, после которого не откажут в визе? 🔵 Как заставить ChatGPT делать за себя скучную работу вроде заполнения табличек? 🔵 Как писать крутые промпты? Никакой инфоцыганщины и обещаний научить зарабатывать на ChatGPT миллионы. Только честный личный опыт. 🔜 Очень ваших лайков и честных коментов!