LEFT JOIN

Знаете ли вы реальные цены на Enterprise-внедрение dbt? Пташки нашептали мне реальный прайс на внедрение dbt в одну US-организацию. Хотел бы поделиться и раскрыть карты на реальное коммерческое положение дел по внедрению модного analytics engineering solution. Итак, 10 developer-доступов и 50 read-доступов обойдутся вам в $38K в год, добавьте к этому $6.3K в качестве one-time fee на онбординг и дело в шляпе. Кстати, в 2017 году примерно по такой же цене внедрялся Looker и очень похожая модель была с так называемым jump start kit (цена тоже очень похожая). И еще по этой теме недавно я наткнулся на интересный пост: автор придумал как оптимизировать такие приличные затраты на dbt заменив их github workflows.

42364369483

Студенты: хочу блистать знаниями во время онлайн семинаров и не палиться NVIDIA: ✔️ Мечты сбываются: в свежем релизе NVIDIA Broadcast — платформы для стриминга и видеоконференций. NVIDIA внедрила AI, чтобы ваш зрительный контакт с человеком по ту сторону экрана не прерывался. AI «нарисует» вам глаза (максимально реалистично, надо отдать честь!) пока вы будете спокойно смотреть видео на Youtube во время очередного совещания. Также, для создания более реалистичной картинки, разработчики представили в новой версии возможность размывать фон и добавлять виньетку, что позволяет увеличить глубину пространства в кадре и придать ему большую достоверность или более аккуратный вид. Ну а вдруг вы боитесь, что аккуратно разложенные позади вас предметы домашнего быта кто-то может заклеймить фразой «визуальный шум» 🧐 ...Где-то негодуют студенты, которые сдавали экзамены по Zoom'у в сезон локдауна в 2020 году.

Sketch — библиотека, которая выполнит всю работу за вас Если честно, при просмотре этого видео складывается ощущение, что больше можно совершенно не учиться программировать на Python, ведь Sketch может писать код и проводить анализ самостоятельно. Как она работает? Волшебно. А если серьезно, то эта библиотека — AI-ассистент по написанию кода: она заточена под анализ данных, в особенности с использованием библиотеки pandas (но и других тоже). Вам нужно подключить Sketch, загрузить данные, а затем либо задавать модели вопросы по данным, либо просить ее посчитать что-то на их основе, добавить переменные или нарисовать график. Если вы уже запереживали Спешим напомнить, что любое развитие науки и техники можно приручить и получать от него выгоду (а не потерю рабочего места). Не забывайте, что задачи, которые под силу лишь человеку, всегда будут. Не знаю, как вы, а я уже набираю pip install sketch и начинаю тестировать. Делитесь в комментариях, если вам уже это удалось!

📹 YouTube-канал LEFT JOIN вновь оживает: обзор на RocketBI 🚀 Спешу поделиться с вами первым (и далеко не последним!) ютуб-роликом в 2023 году. Что в обзоре? В этом обзоре мы познакомимся с новым BI-инструментом, Rocket.BI, и детально изучим его внушительные возможности визуализации данных, а также определим, в чем преимущества данного инструмента и его недостатки. А еще обсудим, почему разработчикам Redash стоит побеспокоиться о своем продукте, ведь на рынке у него появился сильный конкурент! Можно ли было увидеть его раньше? Можно! В канале FULL JOIN все эксклюзивные материалы выходят на две недели раньше. Присоединяйтесь и будьте в курсе всех новинок вместе с нами.

Аналитика данных — блог опытного специалиста в области данных (который активно работает с данными Uber!). Что в канале? 📍Много практических статей по использованию библиотек и методов, которые разобраны до мельчайших деталей понятным языком 📍Гайды по использованию Python 📍Советы и лайфхаки по оптимизации работы разных сред (например, Jupyter Notebook), которыми можно козырнуть на собеседовании Подписывайтесь, ведь много профессионального контента не-бы-ва-ет! #реклама

Одеваться как разработчик — скучно? Нет, практично! Как минимум, если одеваться как вполне конкретный разработчик Олоф Ховерфельт. Почему? Все дело в том, что Олоф подошел к анализу предметов гардероба, как к рабочей задаче. Он отмечал, какие вещи и когда носит, а затем проанализировал данные. В итоге, он смог разобраться какие вещи служат дольше, какие стоят своих денег и, самое главное, что ему вообще больше всего нравится и к чему «тянется рука». Какие данные он собирал? Всего у Олофа было 426 предметов одежды, которые он разделил на 12 типичных категорий. Каждый вечер он вносил в дневник информацию об одежде, которую носил в течение дня. На основе этих данных он посчитал специфические метрики: Cost Per Wear (CPW) — стоимость износа вещи или, иными словами, амортизацию новых вещей — и Category Daily Cost — сумму всех CPW вещей категории. Что получилось? ▫️ «Скупой не всегда платит дважды» — в зависимости от бренда, иногда более дешевые вещи служили дольше, чем дорогие, а иногда — нет. Например, кроссовки от Converse радовали обладателя дольше более дешевого аналога, но их CPW была значительно ниже дорогущих Diesel. ▫️ «Качество не ограничивается долговечностью и не может быть измерено только ею» — не стоит забывать про важность эмоций и переплату за бренд, который нравится и все тут. ▫️ Количество вещей, которые нуждаются в стирке, должно быть достаточным, чтобы они не закончились в неподходящий момент, но не слишком большим, чтобы они циклично стирались и не лежали неделями без дела. ▫️ Благодаря трекингу частоты носки вещей, получилось составить капсульный гардероб, то есть группу вещей, которые больше всего любит Олоф. В конце статьи есть список из 10 простых советов по оптимизации гардероба. Если честно, ничего прорывного и удивительного он не обнаружил. Однако, подход, который он использовал, помог ему изучить собственные привычки и заставил задуматься о тех вещах, на которые многие привыкли совсем не обращать внимание!

Очередная коллаборация GPT – теперь с Google Sheets То, с какой скоростью влияние и применение моделей GPT распространяется на нашу жизнь просто поражает воображение. Мы уже показывали вам, как один разработчик использовал gpt3 для заполнения таблиц. Но и этот метод активно развивается и улучшается! Что на гифке? Несколько дней назад в профиле LinkedIn ChatGPT, появилось видео автозаполнения пустых полей в таблице функцией gpt3(). С её помощью можно найти и добавить информацию из интеренета в вашу таблицу за считанные секунды. Нужны лишь заполненные ячейки и подписи строк и столбцов. Главное теперь научиться использовать сэкономленное время с умом!

Мой stacked bar chart До После стайлгайда стайлгайда

Здравствуйте, вам одобрена кредитная карта! Вам, наверное, неоднократно звонили «роботы» с предложением оформить карту Халва или взять кредит в Альфа банке? Возможно, вы никогда не задумывались над тем, что изначально эти голосовые сообщения были записаны живым диктором. Мы называем их «роботами», но время роботов только наступает! Например, всеобщее внимание недавно привлек проект компании Eleven Labs. Что за проект? Eleven Labs — это разработчики инструментов, которые специализируются на клонировании голоса, синтезировании речи и авто-дубляже. Почему о них стоит узнать? Eleven Labs готовятся выпустить в феврале этого года платформу, которая позволит сгенерировать новый голос, используя настройки и дерзость собственной фантазии. Аудиоспектакли, реклама, видео игры, обучающие курсы и музыка — подобный инструмент найдет применение как в бизнесе, так и в творчестве. Eleven Labs уже работали с синтезом речи ранее и, вдохновленные шумихой вокруг ChatGPT, Stable Diffusion, DALL-E и Midjourney, решили внести свой вклад и натренировали модель на основе своего банка голосов. Указав пол, возраст, акцент, высоту голоса и стиль речи, разработчики научили свою модель генерировать абсолютно новые голоса и готовятся поделиться своим изобретением со всем миром! А что будет с дикторами? Конечно, при таком широком спектре задач, которые могут решаться голосом AI, встает этический вопрос: а останется ли место на рынке труда для заработка обычным дикторам и актерам дубляжа? Eleven Labs уверяют, что этим профессиям ничего не угрожает, так как услуги профессиональных артистов всегда будут актуальны. Свою миссию разработчики видят в том, чтобы предоставить доступный сервис для тех, кому лицензированный голос живого диктора не по карману, или тем, для кого важна скорость выполнения проекта, реализовать который за один час не под силу даже самому продуктивному специалисту.

Мое лицо, когда я открыл Slack после отпуска: #мем

Свет мой, ChatGPT! Скажи, да всю правду доложи 🤖 Модель ChatGPT, натренированная OpenAI, — одна из нашумевших новостей прошлого года, и посты о ней льются в соцсетях бесконечным потоком. Но нам же хочется чего-то применимого на практике, верно? Тогда вот: 50 подсказок, которые можно использовать, чтобы ChatGPT генерировала текст в рамках определенной задачи. Хотите попереписываться с Гермионой Грейнджер? Или завести библиотеку английских панчлайнов? Или потренироваться для предстоящего интервью на должность старшего аналитика данных? Тогда вот целый PDF с идеями, как скрасить себе вечер, прокачать навыки в письме на английском или повысить уверенность в себе. Не забывайте делиться вашими скриншотами из ChatGPT, если что-то пошло не так или очень даже так! 🤪

Data Product Manager: что же это за зверь такой? 👽 Эрик Вебер, специалист по данным компании StitchFix, опубликовал в своем блоге любопытный разбор вакансии «Data Product Manager - Ad Platforms» в компанию Apple (сама вакансия уже закрыта, увы!). Ранее я уже поднимал тему менеджмента в сфере данных, когда еще в 2021 искал сотрудника в штат и столкнулся с тем, что на русскоязычном рынке труда подходящего специалиста не обнаружилось. В своем посте Эрик пытается объяснить, как должность обычного продуктового менеджера обогащается обязанностями аналитика данных, и спрашивает свою аудиторию (и себя самого), способен ли один человек совместить такой набор навыков и талантов. Как метко было подмечено где-то на просторах Интернета, data product manager — это модифицированная версия продуктового менеджера, который слишком много изучал data science. С Александром Писаренко проблему менеджмента в специфической отрасли мы уже обсуждали, а как вы считаете, станут ли такие специалисты более актуальны на рынке труда?

Марафон данных: что думают наши студенты? Друзья, вы наверняка уже успешно победили все тазики оливье и посмотрели все части «Гарри Поттера» (а может даже фильм «Чародеи»!) и пришла пора принимать реальность с её работой, учебой и прочими задачами. Если в период новогодних праздников вам пришла в голову мысль найти работу в аналитике, но вы не вполне понимаете, как к этому подступиться и что это воообще такое, то у нас есть здоровский курс «Марафон данных». Те, кто прошел его первую неделю января, уже успели поделиться своим мнением. Многие отмечают, что курс очень и очень простой, и, в отличие от хардовых профессиональных курсов, не дают новичку сразу потонуть в теории и загрустить от мысли «аналитика – точно не для меня». Это безумно греет душу, потому что как раз эту цель мы и преследовали. Проходите курс и обязательно оставляйте обратную связь, если вам есть, что сказать!

Вы в матрице: чем бы запомнился 2022, будь вы базой данных? 👨‍💻 Энди Павло, доцент дисциплины Databaseology (да, и такая есть!) на кафедре Computer Science Университета Карнеги–Меллона, опубликовал обзор состояния рынка баз данных в 2021 и событий, которые их касались. Коротко о главном 💲 Во второй половине 2022 финансирование новых проектов по разработке баз данных резко сократилось. По мнению автора, такое могло произойти из-за того, что еще в 2021 IT-индустрия настолько разогналась, что не взять отдышку в этом году многие компании просто не могли. С другой стороны, известно, что рынок венчурного капитала сейчас в стадии стагнации. 🔗 Базы данных на блокчейн концептуально уступают стандартным DBMS. К тому же, безопасность данных и их аудитопригодность — это заведомо слабые места в планах построения подобных баз. 👶 Поприветствуем новичков в ассортименте БД: Google AlloyDB, Snowflake Unistore, MySQL Heatwave, Velox, InfluxDB IOx! Интересно, что 2023 приберег для БД и инженеров данных?

🤖 ChatBCG: AI добрался до презентаций 🖼 Бедные школьники, минус еще одна радость детства — сделать презентацию для урока информатики! Что случилось? Разработчики из Стэнфордского университета создали AI-инструмент, на основе модели BCG-3. Ключевое отличие от PowerPoint и Google Slides состоит в том, что ChatBCG еще и самостоятельно собирает информацию с просторов Интернета и генерирует слайды из своих находок. К примеру, если вам нужно создать презентацию на тему «‎Рождество в разных странах» (ну, а вдруг?)‎, то ChatBCG представит вам свою минималистичную версию, которая будет включать заглавный слайд, содержание, и далее несколько слайдов с описанием традиций отмечания праздника в четырех странах и иллюстрациями. Как этим пользоваться? Сервис позволяет менять тему презентации и сохранять итоговый файл в форматах PDF и PPTX. Также вы можете зарегистрировать бесплатный аккаунт, что даст вам доступ ко всем ранее созданным презентациям. P.S. Пока что сервис сильно перегружен, поэтому часть функций может быть недоступна. Надеемся, это решится в ближайшее время! Оставляйте ❤️, если вам этот сервис тоже кажется отличным решением для рутинных презентаций (или, как минимум, поможет преодолеть страх чистого листа слайда)!