Тагир Анализирует
رفتن به کانال در Telegram
Я аналитик из Яндекса. Пишу про свою работу, датавиз, новости индустрии, интересные факты и карьеру Закончил Вышку по направлению NLP. Раньше работал в Ozon и в Альфа-Банке. Веду @zarplatnik_analytics Автор: @travelwithtagir РКН: https://clck.ru/3N3UVy
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام Тагир Анализирует
کانال Тагир Анализирует (@tagir_analyzes) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 11 674 مشترک است و جایگاه 3 342 را در دسته حرفه و رتبه 55 724 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 11 674 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 14 ژوئیه, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 81 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 5 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 25.63% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 16.33% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 2 992 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 1 906 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 51 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند аналитика, стартап, yandex, рекрутер, duolingo تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“Я аналитик из Яндекса. Пишу про свою работу, датавиз, новости индустрии, интересные факты и карьеру
Закончил Вышку по направлению NLP. Раньше работал в Ozon и в Альфа-Банке. Веду @zarplatnik_analytics
Автор: @travelwithtagir
РКН: https://clck.ru/3...”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 15 ژوئیه, 2026)، کانال همواره بهروز و دارای دسترسی بالاست. تحلیلها نشان میدهد مخاطبان بهطور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته حرفه تبدیل کردهاند.
11 674
مشترکین
+524 ساعت
-37 روز
+8130 روز
در حال بارگیری داده...
کانالهای مشابه
ابر برچسبها
اشارات ورودی و خروجی
---
---
---
---
---
---
جذب مشترکین
ژوئیه '26
ژوئیه '26
+53
در 0 کانالها
ژوئن '26
+217
در 2 کانالها
Get PRO
مه '26
+260
در 1 کانالها
Get PRO
آوریل '26
+183
در 3 کانالها
Get PRO
مارس '26
+313
در 4 کانالها
Get PRO
فوریه '26
+318
در 1 کانالها
Get PRO
ژانویه '26
+229
در 5 کانالها
Get PRO
دسامبر '25
+224
در 7 کانالها
Get PRO
نوامبر '25
+582
در 3 کانالها
Get PRO
اکتبر '25
+175
در 7 کانالها
Get PRO
سپتامبر '25
+175
در 1 کانالها
Get PRO
اوت '25
+353
در 8 کانالها
Get PRO
ژوئیه '25
+346
در 4 کانالها
Get PRO
ژوئن '25
+1 463
در 1 کانالها
Get PRO
مه '25
+173
در 2 کانالها
Get PRO
آوریل '25
+193
در 3 کانالها
Get PRO
مارس '25
+183
در 0 کانالها
Get PRO
فوریه '25
+167
در 2 کانالها
Get PRO
ژانویه '25
+234
در 1 کانالها
Get PRO
دسامبر '24
+166
در 1 کانالها
Get PRO
نوامبر '24
+177
در 2 کانالها
Get PRO
اکتبر '24
+330
در 4 کانالها
Get PRO
سپتامبر '24
+341
در 9 کانالها
Get PRO
اوت '24
+263
در 2 کانالها
Get PRO
ژوئیه '24
+303
در 2 کانالها
Get PRO
ژوئن '24
+1 287
در 5 کانالها
Get PRO
مه '24
+267
در 3 کانالها
Get PRO
آوریل '24
+208
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '24
+154
در 0 کانالها
Get PRO
فوریه '24
+140
در 2 کانالها
Get PRO
ژانویه '24
+309
در 2 کانالها
Get PRO
دسامبر '23
+237
در 2 کانالها
Get PRO
نوامبر '23
+166
در 2 کانالها
Get PRO
اکتبر '23
+238
در 0 کانالها
Get PRO
سپتامبر '23
+256
در 0 کانالها
Get PRO
اوت '23
+260
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '23
+411
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئن '23
+226
در 0 کانالها
Get PRO
مه '23
+1 798
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '23
+375
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '23
+417
در 0 کانالها
Get PRO
فوریه '23
+728
در 0 کانالها
Get PRO
ژانویه '23
+1 054
در 0 کانالها
Get PRO
دسامبر '22
+570
در 0 کانالها
| تاریخ | رشد مشترکین | اشارات | کانالها | |
| 15 ژوئیه | +2 | |||
| 14 ژوئیه | +6 | |||
| 13 ژوئیه | +4 | |||
| 12 ژوئیه | +3 | |||
| 11 ژوئیه | 0 | |||
| 10 ژوئیه | +1 | |||
| 09 ژوئیه | +2 | |||
| 08 ژوئیه | +1 | |||
| 07 ژوئیه | +9 | |||
| 06 ژوئیه | +3 | |||
| 05 ژوئیه | +3 | |||
| 04 ژوئیه | +7 | |||
| 03 ژوئیه | +1 | |||
| 02 ژوئیه | +4 | |||
| 01 ژوئیه | +7 |
پستهای کانال
🎤 Все пилят агентов. Никто не признаётся, что они не работают
Почти все доклады про AI-агентов звучат одинаково – мы собрали пайплайн, подключили LLM, вот красивые метрики, ждем аплодисменты
А где часть про то, как это полгода не заводилось в проде, сколько денег утекло в токенах?
Мои друзья из Ozon Tech завтра (16 июля) проводят ML&DS Offstage. Это не конференция, а закрытая камерная встреча для своих – без записи и трансляции
Программа плотная – от эволюции архитектур поиска до LLM-платформ и безопасности внедрения AI. Но главный кайф – отдельный круглый стол про реальный опыт с AI-агентами в Ozon, RWB, Сбере и Яндексе
Агентов сейчас пилят все, а честно проговорить, что работает, а что нет, у ребят из четырёх бигтехов в одной комнате – большая редкость. Свою карьеру в аналитике я когда-то начинал именно в Ozon, так что от души рекомендую сходить
Формат камерный, поэтому и отбор строгий: каждую анкету смотрят вручную. Ждут Senior+ ML/DS, лидов и техлидов, которые влияют на AI-продукты. В финале – напитки, афтепати с DJ и нэтворкинг
Мероприятие пройдет в Москве в четверг 16 июля. Я сейчас пью матчу в Японии, поэтому до встречи не дойду. Но если это про вас – подавайте заявку на сайте
Признавайтесь, тоже сталкивались с такими докладами из начала поста? 👉
@tagir_analyzes
| 2 |  🏆 Слетал в Москву на финал Yandex ML Challenge
Спойлер: миллион я не выиграл. На 100 финалистов – один приз в миллион рублей, и ушел он не мне. Ставок я на него не делал, но все равно было бы приятно его получить. Ну или хотя бы плойку
Зато порешал накопившиеся дела и встретился с друзьями. Еще получил джерси с названием канала на спине
Задачи были интересными, но я пока не отошел от такого опыта – было как всегда напряжно. Как отойду – сделаю отдельный пост про задачи и сореву
@tagir_analyzes | 2 837 |
| 3 |  Оффер на Senior Data Science роль за 1 неделю — реально? 🚀
Да. Авито запускает Fast Track — ускоренный отбор для Senior и Senior+ Data Science специалистов. Одна неделя на все технические этапы и финал → оффер в классифайд №1 в мире по количеству пользователей.
📅 Основные этапы — 20–26 июля. Регистрация по ссылке открыта до 15 июля, 23:59 МСК.
Как проходит:
🟣 До 15 июля — заявка + HR-скрининг
🟣 До 24 июля — техническая секция (ML-теория + Python)
🟣 25 июля — ML System Design
🟣 26 июля — финал
🟣 До 28 июля — оффер
Преимущества фаст-трека:
🟣 Быстрый отбор и совмещённые этапы
🟣 Все даты известны заранее
🟣 Возможность оценить свои скилы — результат закрепляется на год
Кого ждут:
🟣 От 4 лет опыта в крупных российских и международных IT, BigTech и FinTech компаниях
🟣 Полный цикл разработки моделей — от ресёрча до выкатки в прод
🟣 От 1 года самостоятельного лидирования проекта, автономность и инициативность
Команды на выбор: антифрод и модерация, монетизация и реклама, поиск и рекомендации, вертикальные DS-команды.
⏳ Регистрация — до 15 июля. Успей оставить заявку. Рекрутеры проведут тебя через все этапы за рекордно быстрые сроки! | 2 571 |
| 4 |  🧠 Продуктовое мышление на собеседованиях аналитика
Многие компании делят найм на несколько этапов: скрининг, лайвкодинг, продуктовая секция. Последнее – то, на чём валится большинство аналитиков
И часто это не из-за того, что человек не обладает продуктовым мышлением – он может хорошо решать задачи на работе, но на собесе приходится подстраиваться под определённые фреймворки
На работе у тебя есть время, контекст и коллеги, у которых можно переспросить. На собесе – двадцать минут, вслух, в одиночку и под взглядом интервьюера. Это просто другой навык, и качается он отдельно
Продуктовая секция почти всегда про одно: тебе дают размытую проблему вроде «DAU упал на 12%» и смотрят, как ты её раскладываешь. Уточняешь определение метрики, режешь по сегментам, выдвигаешь гипотезы, отсекаешь лишние, дожимаешь до причины и формулируешь вывод для команды. Вслух и по порядку
Вот под этот навык и сделал в Карьернике отдельный режим – продуктовые кейсы. И он офигенно зашел пользователям. Сейчас в приложении 100 кейсов из крупных компаний разных доменных областей
Кейс – это одна большая задача из жизни аналитика. Прилетел алерт, или ПМ просит разобрать просадку конверсии, и ты проходишь штук пятнадцать связанных шагов до финального диагноза и вывода для команды. Каждый шаг тянет за собой следующий – ровно как на живом собесе
Заглядывайте в @kariernik_bot. Лежит на главном экране: «Начать тренировку» → «Кейсы с собеседований». Пожелания и доработки приносите в @kariernik_feedback
😳 Делитесь в комментариях, как вы относитесь к продуктовым секциям – насколько вам сложно их проходить?
@tagir_analyzes | 3 654 |
| 5 |  😺 Путешествия через соревнования
Недавно упало письмо о том, что я прошел в финал Yandex ML Challenge. Проходить будет в Москве, организаторы берут на себя дорогу и проживание – значит, можно ехать
И это не первый такой заход. Мне нравится формат подобных поездок – что-то вроде мини-отпуска. Бесплатно едешь в другой город/страну (обычно включена какая-то программа развлекательная), а если сойдутся звезды – получишь и приз
На последние финалы Yandex Cup я так же скатался в Ташкент и Стамбул, и там, и там залутал бронзу и денюжку. Хотя изначально я участвовал ради самой поездки
Особенно приятно вышло со Стамбулом. Я тогда летел из Австралии в Европу и думал о том, как бы мне вписать это в поездку, да еще так, чтобы мне оплатили хорошие билеты – в итоге мне проплатили маршрут Шанхай-Стамбул-Лион
Теперь вот еду в Москву. В этот раз цель проще – порешать накопившиеся дела. Ставок на сореву не делаю – на 100 участников полагается 1 приз в миллион рублей, тут уж точно мимо
Знаю, что тут многие ездят на соревнования, командировки и конференции в классные места – делитесь, куда удалось съездить бесплатно? 🥹
@tagir_analyzes | 4 103 |
| 6 |  ИИ-ассистент, который знает ваши документы: как он устроен и почему нельзя просто спросить Клода или GPT?
👁 Они не видят ваши регламенты, инструкции и протоколы встреч → для рабочих документов нужен ИИ-ассистент, подключённый к базе знаний
📅 Как он устроен — покажем уже завтра, 23 июня в 17:00 на бесплатном вебинаре AI Talent Hub ИТМО х karpovꓸcourses
✅Приходите с реальной рабочей задачей → разберем ее на занятии
За 1 час вы:
→ Увидите вживую, как устроен ИИ-ассистент, который отвечает на реальные рабочие вопросы
→ Узнаете, где такие ассистенты обычно ломаются – и как это распознать до того, как доверил им важное
→ Поймёте, как ИИ-ассистент встраивается в работу «специалиста нового поколения» и как устроена совместная программа Университета AI Talent Hub ИТМО и karpovꓸcourses «ИИ-автоматизация: проектирование и запуск агентных систем»
Эксперт: Ярослав Шуваев✔️
Генеральный директор Panteo.ai, преподаватель karpovꓸcourses и MBA в РАНХиГС. Работал с топ-менеджментом Альфа-Банка, Ак Барс Банка, Viasat, МТС
➡️ ЗАРЕГИСТРИРОВАТЬСЯ
@aitalenthubnews | 1 973 |
| 7 |  🎮 Годы, потраченные на игры, наконец окупились
Работа в геймдеве часто окутана тайной. Есть стереотип, что для перехода нужен игровой опыт, а его, как обычно, без опыта и не получить
Написал для журнала «Код» статью про аналитику геймдева. Два моих последних проекта были связаны с играми: в Альфе я делал геймификацию, в Яндексе работал над несколькими игровыми направлениями. Не Rockstar Games, конечно, но тоже игры
Решил проверить этот миф на цифрах и разобрал 100+ вакансий:
• 46% вообще не требуют опыта в играх
• Топ навыков самый обычный – SQL, Python, статистика, A/B-тесты
• На hh висит лишь 20% вакансий, остальные 80% – в телеге, LinkedIn и на сайтах студий
Вывод такой: аналитика переносится между индустриями, а геймдев докидывает сверху лишь тонкий слой своих метрик
В статье – кому зайдёт этот путь, чем занят аналитик в студии каждый день, отличается ли это от классической продуктовой аналитики, нужно ли играть в свои игры и сколько платят
👉 Залетайте читать -> thecode.media/analitik-v-geymdeve-bez-opyta/
@tagir_analyzes | 4 580 |
| 8 |  🪐 Золото, которого хватило на один скрин
В выходные я на полчаса приблизился к золотой зоне в Orbit Wars. Порадоваться толком не успел – сделал скрин и рейтинг просел -> меня вернуло в серебро. Сейчас сижу около 100/4600
Здесь ты делаешь бота, который играет в космическую стратегию: солнечная система, планеты крутятся вокруг солнца, между ними летают кометы. Твой флот захватывает планеты и воюет с чужими ботами. Ремейк старого Planet Wars 2010 года
Главная фишка – скор не фиксированный. Бот круглосуточно сам играет матчи против других ботов: выиграл – рейтинг вверх, проиграл – вниз. Что-то вроде ELO, как в шахматах. Поэтому место скачет само по себе
На золото особо не надеюсь, но попробую пробиться повыше. В крайнем случае есть большие шансы остаться в серебре – после окончания соревы матчи будут крутиться еще 2 недели
Соревнование вполне интересное, есть сильные бейзлайны от других участников. Сегодня последний день регистрации. Залетайте: kaggle.com/competitions/orbit-wars
@tagir_analyzes | 4 389 |
| 9 |  +1💊 Вычислили самого бесячего коллегу. По пульсу
Я тут не раз писал, что слежу за стрессом в кольце Oura. Занятно наблюдать скачок графика на определенной еженедельной встрече
Так вот, один парень пошёл дальше – подключил свой фитнес-браслет Whoop к рабочему календарю, чтобы вычислить, кто из коллег поднимает ему пульс сильнее всех
Звучит как мем, но собрано по-взрослому:
• Выгрузил с браслета поминутный пульс – почти 10 тысяч замеров
• Подтянул календарь – 18 встреч, 8 участников
• Посчитал стресс каждой встречи относительно фонового пульса за 90 минут вокруг неё
• Обучил модель, которая раскидывает вклад в стресс по конкретным людям
Если просто усреднить пульс по встречам, виноватыми окажутся все, кто был на тех же созвонах, что и настоящий источник стресса
Коллеги ходят на встречи пачками – и наивное среднее не отличает того, кто реально бесит, от того, кто просто был в том же списке участников. Аналитики знают это как конфаундинг – смешение факторов
Поэтому он взял ridge-регрессию. Она смотрит сразу на все встречи и прикидывает, на сколько растёт пульс именно из-за конкретного человека – а не из-за остальных, кто был на том же звонке
Настоящий виновник засветился в куче разных стрессовых встреч, поэтому пульс прилип к нему. А коллега, который попадал в стрессовые созвоны только за компанию с ним, у модели схлопнулся почти в ноль
И виновник – продакт из роста. Самый успокаивающий, кстати, сеньор-разраб: рядом с ним пульс наоборот падает. То есть без модели парень бы дулся не на того человека
В комментах ему уже предлагают продать это бигтехам под видом HR-аналитики. Что может пойти не так
@tagir_analyzes | 5 165 |
| 10 |  Умеешь работать с данными и хочешь видеть, как они влияют на решения компании?
Добрый открывает годовую программу развития для выпускников — и ищет аналитиков. Добрый, Rich, BonаAqua, Pulpy и другие — это бренды, с данными которых ты будешь работать.
Что будет:
✅ Аналитические задачи в реальной среде с первого дня;
✅ Опытный наставник из топ-менеджмента рядом;
✅ ДМС с первого месяца;
✅ После программы — шанс перейти на позицию выше.
Ты подойдёшь, если:
👉 выпускник вуза 2023–2026 года;
👉 готов работать в Москве, 40 часов в неделю, гибрид 3/2;
👉 Английский intermediate или выше.
Подать заявку | 2 143 |
| 11 |  🏁 Аналитика без аналитика: как Anthropic дошёл до 95%
Многим начинающим аналитикам рано или поздно на уровне целей и ориентиров продают историю о self-service аналитике – чтобы продакт сам получал ответы на свои вопросы через аналитические инструменты
Раньше это в основном было в контексте дэшбордов – сделать их и научить продактов ими пользоваться. Год-два назад на конференциях начали рассказывать про мечту о text-to-SQL, которая в большинстве случаев не работает
Недавно Anthropic выложил разбор, как они эту мечту наконец собрали: заявляют, что 95% бизнес-запросов к данным закрываются через Claude, без аналитика. Точность – тоже около 95%. Конечно, им же не надо договариваться с СБ
Начнём с фундамента. Почему селф-сервис аналитика валилась все эти годы? Ты спрашиваешь, сколько у нас активных – а active users в компании определены сотней способов. Для маркетинга одно, для продукта другое, для биллинга третье. Модель не угадывает, какой нужен именно тебе, и уверенно выдаёт красивое неправильное число
Что Anthropic сделал, чтобы это вылечить:
• Skills, обычные папки с markdown-файлами, подняли точность с 21% до 95%+. Не дообучение, а текстом записанный контекст: вот таблицы, вот их гранулярность, вот подводные камни
• Закинуть боту тысячи прошлых SQL-запросов почти не двинуло точность – меньше 1%. Гора кода без контекста бесполезна
• Без поддержки точность за месяц сползла с 95% до 65%. Определения и схемы протухают быстрее, чем кажется
• Отдельный агент каждые пару часов сканит рабочие чаты, ловит сообщения в духе тут цифра неверная, сам пишет однострочный фикс в доку и открывает PR
И вот главная мысль в статье. В коде ИИ силён, потому что под рукой тесты и компилятор – есть на что опереться. А в аналитике часто один правильный ответ и ноль способов доказать, что он правильный – плюс куча контекста, который часто не описывается
Поэтому, словами самих Anthropic, точность аналитики – это проблема контекста и проверки, а не генерации кода
Недавно я писал, что ИИ не заберёт у нас работу – и это ровно тот случай. Агент закрывает 95% вопросов, но только поверх горы работы, которую кто-то сделал руками: описал метрики, навёл порядок в данных, прописал все грабли, выстроил валидацию
Профессия не умирает, она переезжает – с написания SQL на упаковку своего контекста в инструменты. Сам запрос за тебя напишет агент. А вот объяснить ему, что такое активный юзер именно у вас, пока придётся самим
А у вас в компании уже были попытки построить своих агентов для ответов на вопросы?
@tagir_analyzes | 6 139 |
| 12 | 🤔 Математика, которая прячется в ИИ, литературе и школьных задачах
По работе я часто сталкиваюсь с матстатом – A/B-тесты, доверительные интервалы, вот это всё. Периодически ловлю себя на мысли, что математику в мире подают в двух крайностях
Либо это страшные формулы, которые обычному человеку не нужны, либо красивые факты уровня числа Фибоначчи есть в подсолнухе. А самое интересное живёт между ними – когда математика объясняет, как устроены технологии, культура и то, как мы вообще думаем
Коллеги из канала Зачем мне эта математика от Яндекс Образования рассказывают как раз про эту серединку. Понравились три истории:
👀 Как ИИ решает задачи Эрдёша. Большой разбор про то, как GPT-5 взялся за открытые математические проблемы – те самые, что десятилетиями не поддавались математикам. Причём любопытно даже не решил / не решил, а где проходит граница между нашёл готовое в литературе и реально вывел
👀 Математика, спрятанная в Алисе в Стране чудес. Оказывается, Кэрролл был математиком, и часть сцен в книге – сатира на новую абстрактную математику его времени. Безумное чаепитие, бесконечно меняющийся размер Алисы – за детским абсурдом прячется спор о том, какой вообще должна быть математика
👀 Колмогоров: вероятность, поэзия и школа. Текст про человека, который не просто переосновал теорию вероятностей, а параллельно занимался историей, стиховедением (да, измерял ритм стихов математикой) и школьным образованием
Нравится, что ребята не продают математику как полезный скилл для резюме. Они показывают её как ещё один способ смотреть на вещи вокруг – от LLM до литературы
👉 Заглядывайте и вы в канал Зачем мне эта математика
Реклама. ООО «ФРОМ СКРЭТЧ», ИНН 9724205560, erid: 2VtzqvEV7Mr | 2 051 |
| 13 |  Привет, спишь?
Недавно (полгода назад) ребята из Oura выкатили новую фичу – sleep debt. У меня на 29 мая долг по сну составлял 2 часа 50 минут – приходится выплачивать
Sleep Debt показывает, сколько сна вы недобрали за последние две недели относительно своей нормы. Не относительно мифических 8 часов из интернетов, а именно вашей личной
Как считается норма. Oura берёт ваши паттерны сна за 90 дней, выкидывает аномально короткие и длинные ночи и выводит персональный бейзлайн. А потом зажимает его в рамки минимум-максимум по возрасту – чтобы хронический недосып не утащил вашу норму куда-то в пол
У меня вышло 8 часов 37 минут. Сегодня я поспал 9 часов 8 минут – перевыполнил план, поэтому долг потихоньку гасится
Где прячется аналитика. Долг считается не тупой суммой за 14 дней. Свежим дням дают больше веса – по сути взвешенное скользящее среднее. Недоспал вчера – почувствуешь сразу, недоспал две недели назад – уже почти не влияет
Градации простые: None (0), Low (<2ч), Moderate (2–5ч), High (>5ч). На графике видно, как у меня в конце ноября долг подрос до Moderate, а потом я отоспался – и он сполз обратно в Low
Мне нравится сам фрейминг метрики через долг. Это не нейтральное вы недоспали N часов, а именно долг, который как будто надо вернуть. Ощущение, что ты кому-то должен, давит на поведение сильно лучше сухой цифры. Классический нудж
Хотя по-честному сонный долг до конца не отдаётся – исследования говорят, что отоспаться на выходных за всю рабочую неделю не выйдет. Но как повод лечь пораньше – вполне рабочая история
Подробнее про метрику – в блоге Oura
У кого какой долг накопился, признавайтесь в комментах 👉
@tagir_analyzes | 4 027 |
| 14 | 🍺🍺 Как нейросети ловят шершней на пиво
Планировал вечером устроить себе диджитал детокс. В итоге залип на том, как работает лидар и что стало с метавселенными. Всё это – канал журнала 8БИТ от Яндекс Образования
Вытащил пять материалов, которые будут интересны аналитикам:
🏋️♂️ Конституция для ИИ. В январе Anthropic выкатила обновлённый свод правил для своих моделей – по сути документ о том, как ИИ должен вести себя в мире людей
🤖 Physical AI: мозг для роботов. Обычный ИИ живёт в цифре: распознаёт картинки, гоняет тексты, считает рекомендации. А физический ИИ управляет роботами в реальном мире – поднять груз, удержать равновесие, выбрать безопасную траекторию. Разбор, чем это сложнее привычных моделей
🤨 Нейросети против шершней. Биологи в Европе ловят инвазивных азиатских шершней с помощью триангуляции, яркой краски и сладкого пива. Старая добрая математика плюс ML против хищника. Звучит как мем, но это настоящая научная статья
🎧 Что случилось с метавселенными. Пять лет назад крупные компании вливали в них миллиарды, про метавселенные говорили все. А сейчас – тишина. Хороший разбор того, как сдувается хайп вокруг технологии
📹 Как устроены лидары. Та самая штука, благодаря которой роботакси не въезжает в столб. Внутри – механика, оптика, оптоэлектроника и электроника разом, поэтому собрать лидар с нуля тот ещё инженерный челлендж. Рассказывает руководитель лидарного направления в беспилотниках
Такие дела. Если хочется так же залипать в технологии и развивать насмотренность – заглядывайте в @journal_yandex_education
Реклама. ООО «ФРОМ СКРЭТЧ», ИНН 9724205560, erid: 2Vtzqw6tgwa | 2 221 |
| 15 |  🤖 ИИ скоро заберёт у людей работу. Или нет
Нужно не забывать, что мы живём в информационном пузыре, который постоянно следит за новыми релизами и борется с FOMO по использованию новых инструментов
Но мир живёт иначе. Недавно я пошёл в автошколу учиться на категорию А и наблюдаю, как человек вручную записывает людей на вождение – по 10 раз в день отправляет сообщение со слотами и обновляет его руками. Да, приложения для записи на вождение появились уже много лет назад
«Ну это автошкола, а в айтишке ИИ давно всех заменил», – скажете вы. Поэтому я принёс несколько свежих новостей из бигтехов
Сначала те, кто просто сжёг деньги:
> Amazon прикрыл внутренний лидерборд по использованию ИИ
Доска показывала, кто больше всех гоняет их ИИ-платформу Kiro. Сотрудники начали накручивать – плодили бессмысленных агентов, которые жгут токены пачками, лишь бы залезть повыше
> Uber спалил весь годовой R&D-бюджет за 4 месяца
Раскатили Claude Code на ~5000 инженеров. Использование агентов взлетело с 32% в феврале до 84% в марте, 95% инженеров каждый месяц что-то делают с ИИ, ~70% коммитов – с ним. Расходы на одного инженера – $500–2000 в месяц, мимо всех прогнозов. COO пока не видит связи между этими тратами и тем, что реально стало лучше для пользователей или компании
А теперь те, кто уже зовёт людей обратно:
> Starbucks выпилил ИИ, который не умеет считать стаканы
Была система Automated Counting: камера планшета + LiDAR сканируют полки и считают молоко, сиропы и прочее. На деле система путала похожие виды молока, теряла позиции, ошибалась. Через 9 месяцев проект свернули – считают опять руками
> Klarna снова нанимает живых операторов поддержки
В 2024-м с гордостью отчитались, что ИИ заменил ~700 человек и работает «на уровне людей». Через год – рост жалоб: на сложных обращениях бот выдавал шаблон и воду. Теперь набирают людей обратно
> Salesforce срезал ~4000 человек под ИИ-агентов — и тоже идёт на попятную
В 2025-м Бениофф хвастался, что ИИ-агенты закрывают ~50% обращений, и сократил около 4000 человек в поддержке. А весной 2026-го развернулся: теперь говорит, что ИИ не убьёт начальные позиции, и набирает 1000 выпускников
И это не разовая история. По данным Forrester, 55% компаний жалеют о сокращениях ради ИИ. Двое из трёх работодателей, кто резал людей под ИИ, уже нанимают обратно – а у трети возврат вышел дороже, чем они сэкономили
Такие дела. Так что работу ИИ у нас пока не забирает. Забирает бюджеты у тех, кто внедряет его ради галочки в дэшборде – без явного фокуса на результат
А как дела у вас в компаниях? Уже начали считать использование токенов?
@tagir_analyzes | 3 878 |
| 16 |  🥹️️Авито выложили бесплатный хэндбук по A/B-тестам
Я много раз упоминал Trisigma – платформу для продуктовых экспериментов от Авито Тех. Так вот, та же команда выложила бесплатный хэндбук на 45 страниц про эксперименты, метрики и матстат
Изучил его для вас. Самое главное – материал в первую очередь про бизнес-смыслы, а не про высшую математику
Когда ищешь что почитать по A/B, первым делом попадаются сложные формулы. Тут наоборот: сначала бизнес-вопросы, а математика – в конце и базово
Та же ЦПТ всплывает на последних страницах и подается просто – какой она по сути и является
Раздел про правильность метрики – вообще отдушина:
👩❤️👨 Программа выплат за крыс в колониальном Ханое, где местные начали разводить крыс ради вознаграждения
🍔 Оптимизация в фастфуде под отношение «продано/приготовлено», из-за которой курицу стали готовить только по заказу
🚑 Британская скорая, где метрика «время до начала лечения» отсчитывалась не с прибытия скорой, а с момента приема пациента в отделении
Еще внутри: разные типы экспериментов, таксономия метрик, закон Кэмпбелла, атомарный дизайн и быстрое введение в матстат
Хэндбук зайдет начинающим аналитикам, продактам или тем, кому надо освежить базу перед собесом
Забирается через бот: @trisigma_avito_bot | 2 851 |
| 17 |  💰💰💰 Сытые времена аналитики
Нашел старый скрин из LinkedIn за 2022 год
Тогда у меня было что-то около года-двух опыта, и в личку регулярно прилетали сообщения от рекрутеров: Agoda зовет в Таиланд, TikTok зовет куда-то еще, финтехи, стартапы, релокация, “we liked your profile” и все вот это вот
Понятно, что это не оффер в руки, а первый контакт рекрутера. И да, Таиланд – не Кремниевая долина. Но сообщений прилетало настолько много, что я даже не ответил этому рекрутеру из Agoda
Все равно забавно вспоминать, насколько рынок был другим. Я недавно в старой куртке нашел медицинскую маску – ощущение примерно такое же
Сейчас тоже предлагают релокейт, но скорее в Куала Лумпур, Мексику, Испанию или Индию, как тут писал. Плюс прилетают разные предложения на хэд оф от разных стартапов с фулл удаленкой, но это уже не то
В общем, трава раньше была зеленее, офферы жирнее, а LinkedIn смелее. Пишите про свои наблюдения – куда предлагают переехать?
@tagir_analyzes | 4 695 |
| 18 |  +2🧠 Аналитики строят дашборды бизнесу. А себе – никогда
Я недавно писал, что начал тестировать Neiry Mind Tracker – нейроповязку, которая работает как портативный ЭЭГ и показывает в приложении фокус, расслабление и стресс
Из носимых девайсов у меня прижилось только кольцо Oura. Сон, пульс, восстановление, активность – по телу все +- понятно. А про мозг – ноль информации
Следите за руками. Да, я все еще не стал гуру продуктивности. Главное, что мне дал трекер за несколько недель тестирования – это вопросы, которые я начал у себя задавать:
🧩 А когда у меня вообще пик концентрации?
По дефолту я бы сказал – утром. Кофе, бодрость, ноут, погнали. После нескольких недель уже не уверен – кажется, я просто путал бодрость и фокус
🧩 Скролл рилсов между задачами – это отдых для мозга или нет?
Раньше казалось именно так. Сейчас задумался, потому что в приложении это можно посмотреть. Ответ оказался не такой очевидный
🧩 Чем фокус отличается от напряжения?
Долго считал, что это синонимы. Типа, сижу потею над таблицами = работаю в фокусе. Оказывается – не совсем. Тело сидит, а мозг абстрагируется
Что в трекере уже точно зашло:
• Тренинги по 6–9 минут. Не часовая медитация, а формат, который влезает в день между задачами
• Замена медитации для тех, кто медитировать не умеет. Классические медитации мне не заходят – мысли разбегаются. Тут ты не пытаешься медитировать. Нужно повлиять на сигнал – ты слушаешь диктора, который направляет тебя и понимаешь по звуковому сигналу, получается у тебя или нет
• Realtime дашборд по собственной голове. Работаешь, а в приложении параллельно видно, когда мозг включен, когда проседает, когда уходит в напряжение. В чатах с ребятами уже успели посмеяться
• Технология. Под капотом – ЭЭГ, та же, что в медицинских приборах
Такие дела. Людям, кто много работает головой – аналитикам, продактам, разработчикам, фаундерам и другим – девайс может быть интересным. Особенно если вы тоже любите смотреть на себя через призму графиков и метрик
👉 У Neiry сейчас есть скидка 30% по промокоду TAGIR30. Изучить девайс подробнее и оформить заказ можно по ссылке
@tagir_analyzes | 4 135 |
| 19 |  🤣 Как ChatGPT помог сэкономить $2,400 в год
OpenAI выкатили новый режим, где ChatGPT смотрит на ваши подключённые финансы и подсказывает, какие расходы можно срезать или оптимизировать
Народ, конечно, сразу пошёл тестировать на самом святом. Пользователь спросил: «Где могу сократить траты на подписки в этом году?»
ChatGPT после 51 секунды раздумий выдал:
Самый очевидный кандидат — Claude Max: $200/месяц. Из ваших AI-подписок это та, что даёт меньше всего ценности. Я бы отменил её в первую очередь. Только это сэкономит $2,400 в год, и вы при этом почти ничего не потеряете.
То есть в первой же публичной демке ChatGPT настоятельно рекомендует отменить подписку на главного конкурента. Не благодарите 👉
Кажется, финансовый советник ChatGPT не будет рад тому, что я апгрейднулся до $200 подписки в Клоде и всё ещё держу Cursor сверху
Зато могу заранее предсказать одну вещь: подписку на ChatGPT в этом режиме никто отменять не посоветует, какие данные туда ни залей
@tagir_analyzes | 4 079 |
| 20 |  Как эффективно построить потоковый конвейер данных на базе Evolution Data Platform ⤵️
Когда отчеты собираются часами, а решения принимаются по вчерашним данным, бизнес теряет скорость реагирования — а значит, и деньги. Все потому, что традиционные ETL-процессы с ежедневными запусками уже не успевают за реальным темпом рынка.
На вебинаре 21 мая эксперт Cloud․ru покажет, как создать отказоустойчивый конвейер с латентностью в минуты вместо часов — без сложной работы с инфраструктурой и лишних затрат.
В программе:
▶️в чем особенность проектирования архитектуры конвейера, обрабатывающего данные в режиме, близком к реальному времени: когда использовать микробатчинг в Managed Spark Streaming, а когда — классический батч-подход;
▶️зачем использовать Managed Trino для единого слоя запросов к «горячим» (в процессе обработки) и «холодным» (архивным) данным без дублирования логики;
▶️как организовать хранение слоев данных в Object Storage с партиционированием по времени для ускорения запросов;
▶️почему стоит использовать метаданные в реальном времени через Managed Metastore для поддержки изменяющейся структуры потоков;
▶️как эффективно визуализировать данные в Managed BI и настроить автообновление дашбордов и алерты на отклонения;
▶️какие способы оценки и контроля латентности конвейера существуют: от генерации события до отображения на дашборде.
Зарегистрироваться | 0 |
