Я у мамы аналитик
Open in Telegram
Как могу анализирую материалы на тему работы с данными: - инфраструктура и инструменты; - роли и компетенции аналитиков; - продуктовый подход к аналитике; - роль аналитики в создании и развитии продуктов. Обратная связь @s_valuev, рекламу не размещаю
Show more3 356
Subscribers
No data24 hours
No data7 days
No data30 days
Data loading in progress...
Similar Channels
No data
Any problems? Please refresh the page or contact our support manager.
Tags Cloud
No data
Any problems? Please refresh the page or contact our support manager.
Incoming and Outgoing Mentions
---
---
---
---
---
---
Attracting Subscribers
November '23
November '23
+48
in 0 channels
October '23
+45
in 0 channels
Get PRO
September '23
+63
in 0 channels
Get PRO
August '23
+101
in 0 channels
Get PRO
July '23
+201
in 0 channels
Get PRO
June '23
+77
in 0 channels
Get PRO
May '23
+564
in 0 channels
Get PRO
April '23
+46
in 0 channels
Get PRO
March '23
+67
in 0 channels
Get PRO
February '23
+39
in 0 channels
Get PRO
January '23
+61
in 0 channels
Get PRO
December '22
+73
in 0 channels
Get PRO
November '22
+70
in 0 channels
Get PRO
October '22
+57
in 0 channels
Get PRO
September '22
+66
in 0 channels
Get PRO
August '22
+123
in 0 channels
Get PRO
July '22
+153
in 0 channels
Get PRO
June '22
+428
in 0 channels
Get PRO
May '22
+135
in 0 channels
Get PRO
April '22
+100
in 0 channels
Get PRO
March '22
+64
in 0 channels
Get PRO
February '22
+45
in 0 channels
Get PRO
January '22
+146
in 0 channels
Get PRO
December '21
+92
in 0 channels
Get PRO
November '21
+91
in 0 channels
Get PRO
October '21
+114
in 0 channels
Get PRO
September '21
+245
in 0 channels
Get PRO
August '21
+124
in 0 channels
Get PRO
July '21
+420
in 0 channels
Get PRO
June '21
+123
in 0 channels
Get PRO
May '21
+37
in 0 channels
Get PRO
April '21
+20
in 0 channels
Get PRO
March '21
+58
in 0 channels
Get PRO
February '21
+22
in 0 channels
Get PRO
January '21
+58
in 0 channels
Get PRO
December '20
+434
in 0 channels
| Date | Subscriber Growth | Mentions | Channels | |
| 29 November | 0 | |||
| 28 November | +1 | |||
| 27 November | +1 | |||
| 26 November | +2 | |||
| 25 November | 0 | |||
| 24 November | 0 | |||
| 23 November | +5 | |||
| 22 November | +1 | |||
| 21 November | +6 | |||
| 20 November | +1 | |||
| 19 November | 0 | |||
| 18 November | +3 | |||
| 17 November | +2 | |||
| 16 November | +1 | |||
| 15 November | 0 | |||
| 14 November | +2 | |||
| 13 November | +2 | |||
| 12 November | 0 | |||
| 11 November | +1 | |||
| 10 November | +2 | |||
| 09 November | +1 | |||
| 08 November | +3 | |||
| 07 November | +2 | |||
| 06 November | +1 | |||
| 05 November | +3 | |||
| 04 November | +1 | |||
| 03 November | +1 | |||
| 02 November | +3 | |||
| 01 November | +3 |
Channel Posts
Со следующего понедельника (4 сентября) стартует конференция по менеджменту продуктов Product Sense 2023.
В этот раз я даже взял себя в руки и смог написать о ней не день-в-день из поезда, а чуть заранее.
Если говорить про мой опыт, то это единственное ежегодное мероприятие, которое я посещу юбилейный, 5 раз подряд.
Помимо очевидных ценностей вроде докладов (качественных) и нетворкинга (в прошлый раз вернулись с новоприобретенным коллегой) я всегда нахожу для себя еще одну.
Это возможность со стороны посмотреть на:
- то что делаешь сам;
- что в этот момент делают другие;
- что у кого болит и какие решения существуют.
Короче, полный "think outside the box".
В итоге, если есть еще такие же слоупоки как я, кто пропустил все сроки - рекомендую ознакомиться с тем, что будет в этом году по ссылке ниже или любым удобным способом.
🔗Ссылка
#конференции
| 2 |  Мы добавили вам Питон в Эксель...
Новость (вчерашнего) дня: Microsoft запускает публичное превью нативного Python в Excel.
Код пишем непосредственно в ячейках, но запускаться он будет не локально, а в облаке Microsoft. Импортировать библиотеки можно.
На картинке выше показан пример того, как будет выглядеть генерация графика в seaborn.
По функциональности похоже на то, что мы уже видели в Neptyne.
Также не первый год существуют другие аналоги вроде PyXLL.
В общем, функция не то, чтобы уникальная, но посмотреть на реализацию интересно.
🔗Ссылка
#инструменты | 0 |
| 3 | Я фанат материалов про уровни зрелости аналитических систем. Вот варианты их оценки, которые рассматривал ранее:
🔹по сложности решаемых задач;
🔹по степени влияния на принятие решений;
🔹по уровню удовлетворения основных потребностей и наличию нужных компетенций;
🔹по подходу к организации хранилищ/озер данных.
Дополню список еще одним: по степени "развитости" используемых аналитических инструментов (из статьи "Evolution of the Data Landscape").
Автор выделяет 3 ключевых уровня развития аналитического стека:
🔸Традиционный;
🔸Современный (подробнее тут);
🔸Data-First.
Материал продвигает последний из них, предлагая перейти к унифицированному подходу к построению аналитических систем с использованием общих принципов для загрузки, хранения и потребления данных. Выглядит похоже на новомодные Data Mesh/Fabric.
Рекомендую ознакомиться, если интересны верхнеуровневые архитектурные вопросы, там еще много интересного про проблемы и ограничения каждого из этапов.
🔗Ссылка
#архитекурное #уровни_зрелости | 0 |
| 4 | Не придумал лучшего способа вернуться к написанию постов, чем дайджест того, что больше всего приглянулось за последнее время.
ОТЧЕТЫ О РЫНКЕ
- Data Teams Survey 2023 Results 🔗Ссылка
- State of data 2023 🔗Ссылка
- The State of Data Engineering 2023 🔗Ссылка
ИНСТРУМЕНТЫ
- Introducing Microsoft Fabric: Data analytics for the era of AI 🔗Ссылка
- Qlik Acquires Talend 🔗Ссылка
- Pivot: Managed dbt made easy 🔗Ссылка
УПРАВЛЕНИЕ И КОМПЕТЕНЦИИ
- Разработчики — налево, методологи — направо: четыре шага к оптимизации работы BI-аналитиков 🔗Ссылка
- The struggles scaling data teams face 🔗Ссылка
РАЗМЫШЛЕНИЯ
- BI by another name 🔗Ссылка
- Dashboards are dead: 3 years later 🔗Ссылка
ЕЩЕ БОЛЬШЕ ДАЙДЖЕСТОВ
- Новые инструменты для работы c ML-моделями и обзор MLOps от CERN 🔗Ссылка
- Массивный курс по управлению данными и обзор новинок от NVIDIA. Дайджест полезных текстов про ML и дата-аналитику 🔗Ссылка
Telegram-папка с каналами около Data/Analytics/BI
🔗Ссылка
#дайджест | 0 |
| 5 |  Теперь можно не страдать с выбором типа визуализации
Директор по инновациям Noteable (это такой онлайн-аналог Jupyter Notebook — платформы для написания кода) анонсировал новый инструмент — Data Prism, который сможет подбирать много вариантов графиков для ваших данных.
В статье есть несколько примеров, а полноценный анонс состоится сегодня в 19:00 по Москве — по крайней мере, об этом гласит прямая трансляция, которая висит на страничке. | 0 |
| 6 | В продолжение темы про новые инструменты.
Интересно понаблюдать за тем, как нейросети начинают экспансию в сервисы для визуализации и аналитики. Например, вот эта штука (Data Prism), найденная @data_csv, умеет генерировать идеи визуализаций по датасету.
По поводу качества полученных результатов уже успел знатно и обоснованно поорать Рома Бунин в комментах. Мне остается только присоединиться.
#инструменты | 0 |
| 7 | Продолжаю копаться в новых инструментах для аналитиков.
Если в прошлый раз мы сами заталкивали Google Sheets в Jupyter, то сейчас за нас уже затолкали Python в аналог Google Sheets: Neptyne.
Получается, что у нас обычная электронная табличка с одной стороны, IDE с другой и чуть пониже окно запроса в местный "AI" (куда уж без этого).
То есть в одном окне можно спросить у нейросети население всех стран, написать эксельные формулы для базовых вычислений, а потом кодом переобразовать в dataframe, обработать pandas-ом и вывывести обратно в табличку.
Пока даже пускают бесплатно попробовать. По ссылке ниже чуть подробнее рассказывают про инструмент (хотя на сайте все и так довольно наглядно).
🔗Ссылка
#инструменты | 0 |
| 8 | Собрали с коллегами дайджест материалов про работу с данными и машинным обучением, которые показались нам интересными. Накопилась критическая масса с начала года.
Аналитического и ML-ного примерно серединка-наполовинку, плюс какие-то материалы вы уже могли видеть в моем канале.
Вот то, о чем я мог бы, но не собрался написать подробнее:
🔹Рассуждения Benn Stancil о том, как скоро генеративные модели заменят аналитиков;
🔹Кейсы Леруа Мерлен и Почтатеха о построении enterprise дата-платформ;
🔹Новость о покупке Dbt BI-инструмента Transform;
🔹Итоги 2022 года по версии DB Engines;
🔹Подборки сервисов для исследования/визуализации данных и полезных репозиториев для дата-саентистов;
🔸Много материалов по ML/MLOps, в которых я разбираюсь похуже, но, благо, есть специально обученные люди 😉.
🔗Ссылка
#дайджест #MLечное #инфраструктурное | 0 |
| 9 | Чем больше я смотрю на плагины и расширения Jupyter Notebook, тем больше убеждаюсь, что аналитиков хлебом не корми - дай пооптимизировать что-то.
Например, c помощью Mito можно работать с датафреймами как с Excel/Google Sheet с кнопочками, фильтрами, сводными таблицами и прочими удобствами.
Эта штука еще и код за тебя попишет. Зачем пихать это все прямо внутрь Jupyter для меня загадка, но какие-то простые вещи действительно удобно делать кнопочками без кода. Кажется, как обычно, лень - двигатель прогресса.
У инструмента есть аналоги, как минимум - bamboolib и dtale. Про различия можно почитать, например, в статье на Хабре.
Пощупал все три и Mito, в итоге, понравился больше (хотя все еще считаю это все извращением). Видео-демка и документация есть на сайте разработчиков. В дополнение можно почитать восторженные отзывы с medium по ссылке ниже:
🔗Ссылка
#инструменты | 0 |
| 10 | Matt Turck с коллегами запилили ML/AI/Data Landscape по состоянию на начало 2023 года. Теперь у этого артефакта есть классная аббревиатура MAD, которая отлично отражает всю сущность мира инструментов для анализа данных.
Отчет состоит из 4 частей:
🔹Part I: The Landscape;
🔹Part II: Market trends: Financings, M&A and IPOs;
🔹Part III: Trends in data infrastructure;
🔹Part IV: Trends in ML/AI.
В этом году проявилась еще и интерактивная версия.
Про прошлую версию я что-то писал тут.
#инструменты #анализ_рынка | 0 |
| 11 | Обзор российского рынка Business Intelligence от TAdviser, которые, кажется, реально хотят стать еще одним Гартнеро-заменителем (напомню, что есть еще ежегодные обзоры рынка от Сnews).
Правда, итоги и основные числа пока только за 2021 год:
🔹объем рынка около 45 млрд рублей;
🔹рост год к году 16%;
🔹есть топы крупнейших вендоров и интеграторов;
🔹а еще собрана статистика по аудитории телеграм-каналов конкретных решений (и западных и отечественных) - не знаю, что она должна показать, но такого еще не видел.
Тренд года угадать несложно - импортозамещение (прогноз роста выручки российских решений составляет 10-12%)
🔗Ссылка
#исследования #business_intelligence #анализ_рынка | 0 |
| 12 | Обзор российского рынка Business Intelligence от TAdviser, которые, кажется, реально хотят стать еще одним Гартнеро-заменителем (напомню, что есть еще ежегодные обзоры рынка от Сnews).
Правда, итоги и основные числа пока только за 2021 год:
🔹объем рынка около 45 млрд рублей;
🔹рост год к году 16%;
🔹есть топы крупнейших вендоров и интеграторов;
🔹а еще собрана статистика по аудитории телеграм-каналов конкретных решений (и западных и отечественных) - не знаю, что она должна показать, но такого еще не видел.
Тренд года угадать несложно - импортозамещение (прогноз роста выручки российских решений составляет 10-12%)
🔗Ссылка
#исследования #business_intelligence #анализ_рынка | 0 |
| 13 | Мой товарищ Антон написал монструозную статью про то, что такое MLOps. Это результат более чем двухлетнего погружения в тему и изучения многочисленных источников.
Для справки: MLOps - это DevOps из мира ML, стандартизация разработки, обслуживания ML-моделей в продакшене или же "операционализация моделей машинного обучения".
По-простому: это когда модель не только накодили, обучили и начали использовать в каком-то боевом приложении, но еще и выстроили пайплайны для ее мониторинга, обновления и переразвертывания.
В статье помимо определений и истории развития MLOps можно найти следующее:
🔹несколько моделей уровней зрелости;
🔹огромную технологическую схему;
🔹описание основных процессов;
🔹генерируемые артефакты;
🔹взгляд на это все как на классическую информационную систему;
🔹мемасики.
В общем, все очень по-взрослому (кроме последнего пункта, конечно).
Я не видел аналогов на русском языке ни по объему, ни по качеству, если они есть - пришлите, пожалуйста.
🔗Ссылка
#MLечное | 0 |
| 14 | Любителям разного рода трендов могу также порекомендовать вот такой сайт-агрегатор от компании Spacecadet. Доступны материалы за 2023, 2022 и 2021 годы.
На этот год по нашей предметной области там, кажется, только отчеты Gartner, прикрытые обязательным заполнением формы:
- Gartner’s 100 Data Analytics Predictions 2025;
- Gartner’s IT Roadmap For Data And Analytics 2023.
Правда мне на корпоративную почту их после заполнения так и не прислали (может она недостаточно корпоративная или я еще чем-то еще не угодил).
Ну и есть что-то красивое с цветами.
Зато много интересного из смежных сфер - технологии, дизайн, маркетинг и прочее (вроде рынка инфлюенсеров Китая). Не все хорошего качества, но ожидать его от большого списка было бы странно.
🔗Ссылка
#тренды | 0 |
| 15 | Тренды на год по многим темам публикуют уже пару месяцев. Достойных материалов пока не очень много.
Сегодняшняя статья про будущее Data Engineering, тем не менее, в порядке.
7 трендов из нее:
🔹 Команды будут больше фокусироваться на оптимизацию затрат на облака и инфраструктуру (что поделать, кризис);
🔹 Роли аналитиков будут дальше уходить в специализацию;
🔹 Несмотря на децентрализацию и прочие data mesh, общие платформы обработки данных продолжат развиваться;
🔹 Больше половины разрабатываемых ML-моделей успешно дойдут до продакшена;
🔹Начнут внедряться дата-контракты;
🔹Все больше будет размываться грань между DWH и DL-подходами (привет, DataLakeHouse);
🔹Время исправления аномалий и проблем с качеством данных будет снижаться (думаю, это связано с более активных внедрением observability, governance, lineage и всего такого).
🔗Ссылка
#тренды | 0 |
| 16 | Нашел прикольную штуку для создания дата-пайплайнов прямо из интерфейса JupyterLab - Elyra.
Причем интересно, что собирать их можно не только из готового кода, но еще и из самих ноутбуков, а также каких-то базовых действий над элементами (скачать, сгруппировать, разделить, соединить файлы и тому подобное).
А еще можно пробросить выполнение пайплайна в оркестраторы вроде Airflow или даже (прости, господи) Kubeflow.
Кажется перспективной штукой, буду подробнее изучать.
В статье ниже можно посмотреть как это выглядит в интерфейсе.
🔗Ссылка
#инструменты | 0 |
| 17 | Вопреки всему, что происходит, поеду на Матемаркетинг 2022, второй год подряд в очном формате.
В прошлом году познакомился лично с классными ребятами, в том числе теми, чьи каналы раньше только читал. И даже немного порефлексировали с Сашей про тренды по итогам.
В этот раз тоже попробую. Захотите пообщаться - пишите.
По ссылке ниже Леша раздает бесплатные билеты с онлайн-доступом к части докладов, в том числе и тем, которые стартуют сегодня и завтра.
🔗Ссылка
#конференции | 0 |
| 18 | Сегодня и завтра меня, при желании, можно найти на Product Sense.
Четвертый раз подряд и первый раз в оффлайн, удалось выбраться в последний момент.
#конференции | 0 |
| 19 | Мне понравилась простая классификация аналитиков из статьи "Storytellers and System Builders".
Автор выделяет 2 мета-роли:
📊 Рассказыватели историй
Они больше про помощь бизнесу в принятии решений, построение дашбордов и визуализаций, донесение информации и убеждение.
🛠 Строители систем
Они больше про аналитические решения и платформы, пайплайны, повышение качества данных, в общем что-то более "дата-инженерное".
Такой подход позволяет:
🔹хоть как-то систематизировать то количество ролей/должностей, которое сейчас существует в профессии (автор насчитал 12 реальных и еще одну шуточную, но я встречал списки и побольше);
🔹лучше распределить задачи в команде исходя из компетенций сотрудников;
🔹строить карьерные пути и планы развития исходя из предрасположенности людей к тем или иным задачам;
🔹заставлять их всех работать вместе на основании более четкого распределения ответственности.
У меня в голове крутится мысль, что это какое-то аналитическое переосмысление ролей фронтенда и бэкенда (но это не точно).
🔗Ссылка
#компетенции | 0 |
| 20 | Ежегодный обзор того, какое количество данных генерируется в интернете за одну минуту.
Если до этого не видели - числа поражают.
Итоги представлены в виде инфографики, к понятности которой есть вопросы, но по цветам красиво (и темная тема - ❤️).
Качество в телеграме будет шакальное, вот прямая ссылка на картинку.
🔗Ссылка
#визуализации | 0 |
