Данные в ДейSTвии

Шедевр, по-моему! 😂 Если ваш начальник не понимает про WIP-лимиты, то попробуйте показать ему это видео 😂😂😂 (c) автор: https://t.me/roricrisuet

Последний пост был 23 января, куда делся автор? (Спойлер: цифровая археология, вайб-кодинг и HR) Я не ушел в монастырь, я ушел в глубокий R&D. Проверял, на что способен эксперт в 2026 году, вооружившись ИИ, здравым смыслом и прошлым опытом. Итоги месяца (выбирайте тему для лонгрида 👇): 1. Process Mining в помощь канбанисту 🕵️‍♂️ Дано: 10+ команд, 12к строк логов и полный разнобой в workflow Задача: Найти реальный Commitment Point и построить аналитику (Upstream/Downstream). Выход: С помощью Gemini реализовал алгоритм Transition Analysis. Он вычислил реальные точки обязательств, игнорируя хаос в Jira. Дальше — дело техники. 2. Импортозамещение Канбан-игры 🎮 Дано: Любимая игра для тренингов попала под VPN. Заменить нечем. Выход: Психанул, открыл Cursor и сел писать свою версию (с блэкджеком и...). Итог: За 2 часа «вайб-кодинга» создал рабочий прототип. За 4 часа — 90% механик. Скоро релиз! Хотите попробовать? 😁 3. Вероятностный Анализ на R 🎲 Задача: Обработать огромный масштаб данных клиента за 5 лет, по 10+ проектам. LLMки захлебываются, вручную делать - годы. Выход: Делегировал написание кода на R нейросети. Сделал анализ за 2 дня. Клиент в восторге от точности попадания и инсайтов. 4. Практикум в BigTech 🏢 Дано: Крупная IT-компания, 10+ зубастых менеджеров. Задача: Научить анализу метрик. Что сделал: Сперва играли на чужих данных — было весело. Когда загрузили свои — случился ледяной душ. Видеть реальный Lead Time страшно, как прием у стоматолога, но лечить надо. 5. Инсайт: Смерть обучения как поощрения 💼 Задача: Понять через интервью с HR, что творится с обучением. Инсайт: Бюджеты на «счастье сотрудников» закрыты. Теперь обучение — только под жесткий бизнес-заказ и фин. обоснование. О чем написать подробнее? Жмите реакцию 👇 или пишите в комментарии: 🗿 — Археология в JIRA 🆒 — Моя игра и код 🦄 — Прогнозы на R 🙊 — Жесть в HR

Последний пост был 23 января, куда делся автор? (Спойлер: цифровая археология, вайб-кодинг и HR) Я не ушел в монастырь, я ушел в глубокий R&D. Проверял, на что способен эксперт в 2026 году, вооружившись ИИ, здравым смыслом и прошлым опытом. Итоги месяца (выбирайте тему для лонгрида 👇): 1. Process Mining в помощь канбанисту Дано: 10+ команд, 12к строк логов и полный разнобой в workflow. Задача: Найти реальный Commitment Point и построить аналитику (Upstream/Downstream). Выход: С помощью Gemini реализовал алгоритм Transition Analysis. Он вычислил реальные точки обязательств, игнорируя хаос в Jira. Дальше — дело техники. 2. Импортозамещение Канбан-игры 🎮 Дано: Любимая игра для тренингов попала под VPN. Заменить нечем. Выход: Психанул, открыл Claude Code + Cursor и сел писать свою версию (с блэкджеком и...). Итог: За 2 часа «вайб-кодинга» создал рабочий прототип. За 4 часа — 90% механик. Скоро релиз! Хотите попробовать? :) 3. Прогнозы на R (Probabilistic Forecasting) 🎲 Задача: Сделать сложный вероятностный прогноз для закрытого клиента. Выход: Делегировал написание кода на R нейросети. Сэкономил неделю работы, клиент в восторге от точности. 4. Практикум в BigTech 🏢 Дано: Крупная IT-компания, 10+ зубастых менеджеров. Задача: Опрозрачить работу через метрики. Что сделал: Сперва играли на чужих данных — было весело. Когда загрузили свои — случился ледяной душ. Видеть реальный Lead Time страшно, как у стоматолога, но лечить надо. 5. Инсайт: Смерть обучения как поощрения 💼 Задача: Понять через интервью с HR, что творится с обучением. Инсайт: Бюджеты на «счастье сотрудников» закрыты. Теперь обучение — только под жесткий бизнес-заказ и фин. обоснование. О чем написать подробнее? Жмите реакцию: 📊 — Археология в JIRA 🎮 — Моя игра и код 🎲 — Прогнозы на R 🏢 — Кейс BigTech 💼 — Жесть в HR

А между тем, под Новый Год мы записали новую серию ПрожекторСэмаАальтмана - про то, что ИИ делает с миром, выживаем ли мы в этом мире, и как нам вообще быть В этом выпуске мы решили не привязываться к конкретным цифрам и новостям, а просто подвести некоторые ИИ-итоги 2025 года. В этом выпуске: ➡️ Почему разработчики теперь кодят быстрее, чем продакты успевают думать и приносить новые идеи в бэклог? ➡️ Как продакты с помощью вайб-кода создают работающие прототипы вместо ТЗ ➡️ Зачем рынку нужны «реаниматоры» кривого вайб-кода? ➡️ Лайфхаки для защиты от прохождения собеседований с помощью ИИ ➡️ Смерть Agile? Станут ли команды микроскопическими и почему стабильность больше не в моде. ➡️ Кибер-саботаж: зачем пользователи кормят ИИ «отвратительной датой» и портят модели. ➡️ Узнайте, как не превратиться в простого «оператора черного ящика» в 2026 году Говорим свободно, с юмором, в меру собственного понимания происходящего. PS Аудио-версия будет попозже https://youtu.be/sguUHwmCHNQ?si=wXdJ2D6-3UG0dAVN

Ваше мнение - что здесь происходит? Реальные данные от реального клиента Статистика за несколько лет. IT-департамент. Давайте потренируемся перед будущим Практикумом. PS кто затрудняется - в комментарии скину ссылку на инструкцию по анализу Lead Time Scatterplot

Умер Скотт Адамс 🪦 😭

Не знаете где такую книгу взять? 😊 Говорят - хит сезона 😂

ИИ для анализа данных 🤖 Использовал связку Gemini3 + RStudio для анализа данных. В результате анализ ускорился раз в 10 🚀 (по сравнению с вычислениями в Excel, конечно 😊) Язык R- это язык созданный именно для работы с данными и их анализа. В одну строчку можно посчитать статистические метрики и вывести график. А RStudio - это IDE (интерфейс) для разработки на языке R Почему Gemini, а не ChatGPT? Потому что Gemini 3 с первого раза пишет код правильно ❤️❤️❤️ Видимо сказывается то, что он используется в Gemini Code Assist и обучен на большой кодовой базе. В итоге я действую так : 1) прошу Gemini написать код на R 2) вставляю код в RStudio и выполняю 3) иногда тюню код под себя - названия переменных, фильтры добавляю, еще что-то Исходные данные: файл Excel с датами перехода задач по статусам. С пропусками, со сбитой хронологией, с непонятными workflow и тд и тп - в общем, данные кривые и косые изначально. В них еще предстоит разобраться. Действуя вышеописанным образом я за 1 час создал код который: 1) С помощью цепи Маркова определяет наиболее вероятный workflow на основе данных Excel 2) Считает Customer LT и строит графики распредения, отмечает на них медиану и другие нужные мне метрики 3) Раскладывает графики LT Scatterplot по годам и отмечает медиану и Trimean 4) Рассчитывает децили и выводит график функции сдвига по децилям - в абсолютных значениях и в % 5) Вычленяет математически моды (пики) распределения и отмечает их на графике распределения 6) Ищет значения аномалий (больше 95% перцентиля), отмечает их на графике LT Scatterplot по годам Ну просто песня! ❤️🤯 Так быстро я еще никогда не анализировал данные по 10 командам - за 1 день

Предупредите родных! Подпишись на ПУЛ N3 / MAX

Всех с Новым Годом! 🎉🎉🎉 Я надеюсь, вы отоспались, и уже немного подустали отдыхать 😊 И поэтому готовы немного размять мозги, заняв его полезным чтением 📚 😊 Добавляйте себе в закладки и Избранное, ставьте напоминание "прочитать вечером" - и читайте следующую часть цикла "Описательная статистика для менеджеров Часть 2: Квантильные оценки" Что вас ждет статье: - Почему Центральная тенденция не подходит для прогнозирования? 📊 - Какие виды Квантильных оценок бывают - Квартили, Децили, Перцентили - как их отличить друг от друга? 🤯 - Чего ждет Заказчик? 🤔 - На какой уровень риска обычно согласен Заказчик? 😍 - Меню Рисков для Заказчика 🍊🌭🍬🍔 - Как вести переговоры с Заказчиком? 🍿 - Сравнение распределений через функцию сдвига📈 Читать статью 👉 "Описательная статистика для менеджеров Часть 2: Квантильные оценки" Как всегда, лайк, шер, репост - приветствуется 🙏 А комментарии к этому посту стимулируют меня продолжать писать дальше. Так что если вы хотите продолжения - оставьте комментарий о том, как вам эта статья? 👇 Данные в действии

Может кто-то знает, как называется состояние, когда написал статью, но вот уже неделю не можешь оформить и выложить ее? 😊😊😊 Вторая часть "Описательной статистики для менеджеров- Квантильные оценки" никак не хочет публиковаться 🤷‍♂️ Так и лежит в Google Doc, ждет когда ее на vc.ru оформлю. После первой части, я довольно быстро написал вторую. Но "последняя миля" никак не дается. А может и хорошо? Вам ведь пока некогда читать лонгриды? 🤔 Может лучше 3го января ее вам дать почитать? Чтобы времечко было и никто не отвлекал? ❓ Подскажите как лучше поступить? Как думаете?

Пришла беда откуда не ждали 🤷‍♂️ Кстати Qwen тоже очень хорошо. Очень активно им пользуюсь, в том числе и для анализа данных. Без VPN, бесплатный. Довольно шустрый. И есть проекты, так что можно копить экспертизу в них

💚💚💚💚 про любимый чат-бот. Многие почти задаром покупали здесь в рублях подписку Pro на Perplexity — на очень удобный для россиян чат-бот, где есть даже Пространства (аналог Проектов от ChatGPT). Pro дает доступ почти ко всем крутым моделям. Так вот: это окно в мир мощных LLM закрывается. Уже многим пришли письма об отключении Pro, так как перепродажа промоушен-подписки незаконна 💚 💚💚💚 И где теперь взять удобный ИИ💚 Думаю, разумным компромиссом является chat.qwen.ai. Там хорошая модель Qwen3-Max, есть "Проекты", а интерфейс даже поудобнее Perplexity. Qwen3 сейчас точно лучше, чем чересчур болтливый галлюцинирующий DeepSeek. Я теперь буду пользоваться Квеном для простых-но-многоэтапных задач, которые хочется сохранить в истории чатов.

Ребята, нужна помощь! Ищется укротитель Яндекс.Трекера который поженил его с DataLens не затратив на это стопитсот миллионов Есть такие в канале? У меня есть вопрос к такому эксперту. Откликнитесь в личку пожалуйста

https://app.heygen.com/videos/efd9a881eba84a7f9fc0f4507e5c7308 Хотите посмеяться? 😊 Тут товарищъ показал, как можно сделать AI-аватара... Так что... Впервые на арене в Росссии! AI-аватара блогера рассказывает про "Описательную статистику для менеджеров и Центральную тенденция" (кто не читал - спешите видеть) Уберите детей от экранов 😂😂 - Взгляд как удава. Того и гляди начну шипеть: "Хорошо ли вам меня слышшшшшно....?" 😂😂😂😂 - Жестикуляция...✋🤌🤙.. все сурдопереводчики страны зашлись от жалости, наверно 😂 - Голова дергается, как у Мюллера в "17 мгновений весны" 😂😂😂 - И иногда почему-то "замылен" рот... Я не матерился! Честное слово!!! 🙏 Но в то же время - кое-что получилось хорошо: - Я на себя похож - Голос мой - Ударения даже правильно расставил почти везде. Только в слове "квантильный" ударение поставил не туда - В целом, качество видео, мимики, жестов - норм Как вам? Совсем все плохо? Или для первого раза сойдет? Напишите в комментариях 👇

Хотите поржать? 😊 Товарищъ показал, как можно сделать AI-аватара. Ну известно же, что кому-то больше нравится читать, а кому-то видео смотреть 🎬 И я подумал - надо попробовать 🤔 Представляю! Впервые на арене в Росссии! AI-аватара блогера рассказывает про "Описательную статистику для менеджеров и Центральную тенденция" (кто не читал - спешите видеть) Посмотрел и ... 🤦‍♂️🤦‍♂️🤦‍♂️🤦‍♂️🤦‍♂️🤦‍♂️ Что получилось хорошо: - Я на себя похож - Голос мой - Ударения даже правильно расставил почти везде. Только в слове "квантильный" ударение поставил не туда - В целом, качество видео, мимики, жестов - норм Что получилось... не однозначно: - Взгляд как удава 👹 Того и гляди начну шипеть: "Хорошо ли вам меня слышшшшшно....?" 😂😂😂😂 - Жестикуляция...✋🤌🤙.. все сурдопереводчики страны зашлись от жалости, наверно 😂 - Голова дергается, как у Мюллера в "17 мгновений весны" 😂😂😂 - И иногда почему-то "замылен" рот... Я не матерился! Честное слово!!! 🙏 В общем: - идея интересная; - исполнение сыровато; Как вам? Для первого раза сойдет?