LEFT JOIN

@nastengraph сделала отличный дашборд по данным, о которых мы уже рассказывали чуть раньше.

Первые реакции и отзывы на платный контент в FULL JOIN 😎

PivotTableJS – библиотека для быстрого исследования данных в Jupyter Notebook. Все с drag-n-drop, дата саентисты советуют.

FULL JOIN – закрытый канал для полного погружения в аналитику данных Друзья, мы решили запустить новый формат – профессиональное комьюнити для тех, кому хочется больше экспертного контента от меня лично и команды моих лучших аналитиков. В отличие от этого публичного канала, там мы будем выпускать гораздо больше профессионального подробного контента для вас. А это значит, что мы постараемся раскрывать именно те темы, которые вы будете запрашивать (в рамках нашей с вами любимой области – аналитики и инжиниринга данных). В канале будет полная и подробная информация по вопросам аналитики данных (и не только!), которую я собирал годами и очень бы хотел знать на заре своей карьеры. Конечно, этот проект – чистый эксперимент, однако, я собираюсь по-честному делиться там проверенной информацией. Что будет в канале? – Продвинутый уровень SQL для полного погружения: детальный разбор оконных функций и других рецептов в SQL – Подробные гайды (к примеру, «Как собрать базу Telegram-подписчиков» с примерами кода на Python) – Мои уроки о создании консалтинговой компании по вопросам аналитики и инжинирингу данных в России и за рубежом (юридические и налоговые тонкости, лайфхаки по оптимизации налогов) – AMA-сессии со мной (вы спрашиваете, я отвечаю в формате текста или аудио) – Закрытый чат для участников коммьюнити Как часто будут выходить материалы в канале? Мы планируем выпускать 3-6 полноценных материалов в месяц + бонусные выпуски и ответы на ваши вопросы! Как попасть в комьюнити? Стоимость ежемесячной подписки на выбор: 350 рублей 6 евро Как все происходит? 1. Вы подаете заявку на вступление (по выбранной ссылке на оплату) 2. Оплачиваете доступ с помощью бота @donate 3. Получаете доступ к каналу и чату 4. Прокачиваете свои аналитические навыки и углубляете знания вместе с FULL JOIN Жду вашего полного присоединения!

Недавно я выступал с докладом о задачах генерации текстов на конференции Linq (было классно, спасибо организаторам!). Помимо прочих интересных встреч сфоткался вместе с великим Время Валеры!

Data Heroes продолжают говорить о волшебной визуализации данных! 🎨 В этом эпизоде вы узнаете больше об истории этого направления, его расцвете и роли в современном мире. Наши эксперты – звезды специализации – расскажут: - Какие особенности у русскоязычного датавиз-комьюнити? - Вырос ли уровень визуальной грамотности? - Какая польза датавиза для бизнеса? - Почему современный мир невозможно представить без визуализации данных? И, конечно же, будут новые советы для юных волшебников джунов! Включайте подкаст и начинайте увлекательное путешествие вместе с нами! 🚀 БОНУС: мы собрали для вас пост с полезными материалами по датавизу от спикеров первой и второй части эпизода о визуализации. Скоро он будет опубликован на канале – следите за обновлениями! 📚 СПИКЕРЫ: Андрей Дорожный, Анастасия Кузнецова, Никита Рокотян Слушайте подкаст на платформах: Spotify, Anchor, Apple Podcasts, Google, Yandex, Overcast, Mave, Castbox, Telegram (↓) #подкаст #DataHeroes

Mathics, аналог Wolfram Research Mathematica Когда-то давно я писал о Wolfram Research Mathematica, но сегодня я хотел бы рассказать вам об альтернативном варианте такой системы – Mathics. Она имеет модульную структуру, что позволяет запускать ее элементы с индивидуальными зависимостями и минимальными требованиями по ресурсам. Mathics — бесплатный проект с открытым кодом, синтаксис и функции которой совместимы с Wolfram Research Mathematica. Полагающаяся на экосистему Python, Mathics может быть установлена из Python Package Index (PyPI) или посредством контейнера Docker. Кстати, уже давно существует Octave (который является аналогом Matlab). В состав Mathics входят: • Mathics Core, обязательный компонент для любой работы с системой; • mathicsscript, клиент с пользовательским интерфейсом; • Mathics-Django, веб-сервер для браузера с выводом в формате MathML и графикой от Three.js. Основную документацию разработчики выложили онлайн в PDF. А регулярно обновляемый справочник по внутренней документации Mathics можно найти здесь.

🍂 Не осень, а сезон ренейминга какой-то! 🍁 Помните RStudio? Ребята решили переименовать свой продукт в Posit, и теперь их новый сайт и все контакты тоже основаны на домене posit.co. По заявлению главных инженеров RStudio/Posit, ребрендинг инструментов имеет чисто эстетические цели и не повлияет на политику компании, функционал и доступность их продуктов. To posit — это настоящее слово, которое переводится с английского как «‎класть в основу доводов» или «предлагать для обсуждения». Вдохновившись идеей создания новых возможностей для научного познания мира, Джозеф Аллер, основатель RStudio, решил подчеркнуть в новом названии ту доступность работы с данными, которую дают инструменты с открытым исходным кодом. А как часто вы пользовались RStudio? И что предпочитаете, RStudio Desktop или RStudio Server?

🖌 Цвет в визуализации данных 🎨 Как говорили в нашем вчерашнем выпуске подкаста, цвет — один из основных инструментов, который мы используем для визуализации данных. В колористике считается, что у цвета есть 4 характеристики: цветовой тон, яркость, насыщенность и светлота тона. Дизайнер Лиза Шарлотта Мут написала статью о том, когда использовать тона (качественную палитру), а когда оттенки или градиенты (количественную палитру). А мы не могли не перевести ее, так как цвет — это универсальный язык визуализации, и каждый, кто работает с цветом, должен знать, какие подводные камни и наблюдения подметили зарубежные специалисты по датавизу.

На связи Data Heroes и сегодня в нашей школе чародейства и волшебства… Стоп. Мы же не Хогвартс🧙🏻 Однако, сегодняшняя тема подкаста – практически магия, ведь она превращает понятные лишь аналитику таблицы и метрики в очевидные и красочные результаты. Мы поговорим о визуализации данных. ✨ Наши эксперты – топовые профессионалы и настоящие звезды датавиза. Сегодня они расскажут о своем пути в профессии и ответят на самые важные вопросы: - Почему график стоит тысячи слов? - Как убеждать одним графиком и нужно ли вообще это делать? - Правда ли, что датавиз управляет общественным мнением? - С чего начать новичку в специальности? - Технические навыки или творчество - чего больше в визуализации? Скорее включайте подкаст и погружайтесь в датавиз вместе с нами! 🚀 Спойлер: Это только первая часть выпуска о визуализации — через неделю будет продолжение! БОНУС: в эпизоде будет много отличных рекомендаций, полезных материалов по визуализации данных! 📗 ⭐ ALL STARS CAST: Роман Бунин, Татьяна Мисютина, Наталья Степанова, Александр Богачев ⭐ Слушайте подкаст на платформах: Spotify, Anchor, Apple Podacsts, Google, Yandex, Mave, Castbox, Overcast, Telegram (↓)

Нажмите на кнопку ниже, чтобы получить платный доступ к «My Test Channel».​

$fulljoin_test

👋 AI-сгенерированные подсказки в Google Sheets Шубхро Саха придумал гениальную вещь: функцию =GPT3(), которая запускает подсказки от модели GPT-3 в Google Sheets. Просто посмотрите, как классно она упрощает формулирование сложных функций. Как думаете: for real 💯 или fake 🤨?

Сервис для менеджмента экспериментов и фичей в продукте – EXPF Sigma Над каким бы онлайн-продуктом вы ни работали, сомнения в правильности выбора есть всегда. Для того чтобы развенчать все сомнения нужно проводить A/B тесты, ведь это бесценный кладезь информации для всех, кто принимает решения в онлайн-среде. Но как и где их проводить? Мои друзья из продуктовой и консалтинговой компании EXPF уже создали улетную платформу EXPF Sigma, на которой можно: 1. Запускать эксперименты на любые сегменты пользователей при помощи фича-менеджера 2. Управлять доставкой фичей после проведенного эксперимента используя сегментацию и фича менеджер 3. Запускать эксперименты со слоями и без слоев 4. Отправлять информацию о экспериментах в любую систему аналитики Теперь после простой интеграции вы сможете запускать сколько угодно экспериментов по любым правилам и развивать свой продукт в разы быстрее 😎 #leftjoin_рекомендует

Практический гайд по деплою модели на базе GPT-2 Для своего генератора твитов в стиле Илона Маска, мы развернули стилизованную модель GPT-2 для получения логических выводов в режиме реального времени (Real-time inference) с помощью Amazon SageMaker. А чтобы полученный опыт не пропал даром, собрали все скриншоты в последовательный гид с комментариями по SageMaker JumpStart, выбранной нами модели Hugging Face и подробным объяснением, как работать с такой моделью GPT-2 извне AWS. Оставляйте реакции, если такие статьи вам полезны, и пишите в комментариях, какие темы и задачи нам еще стоит разобрать!