Вебинар про карьеру в аналитике — сегодня!
А вы уже записались на вебинар Николая Валиотти?

Он пройдет в 19:00 по Москве и будет посвящен карьерному развитию в аналитике. Вы узнаете про:
🔵 рост по грейдам,
🔵 ожидания бизнеса от джунов, миддлов и сеньоров,
🔵 возможности для перехода в смежные области,
🔵 сложности и преимущества работы в штате и на аутсорсе.

🔜 Зарегистрироваться
За регистрацию еще дают запись вебинара, карьерный гайд и промокоды karpov.courses!

Вакансии в нашу компанию теперь публикуем в корпоративном Telegram-канале @leftjoin_insider

P.S. А еще рассказываем про внутрянку работы в дата-консалтинге, наши проекты и ценности 🙂

Приходите знакомиться 👀

Ищем Middle Data Analyst, чтобы SQL не простаивал, Python не пылился, а клиенты были довольны
Заниматься надо будет ad-hoc аналитикой, разработкой отчетов в BI-системах (у нас в основном Tableau, Redash, Superset, Metabase, Datalens) и витрин данных.

Что нужно
🔵 2+ года опыта. Знаешь, что такое данные, зачем они бизнесу и как их приручить.
🔵 Английский от уровня B2. Мы много работаем с зарубежными клиентами, нужно не просто понимать, но и коммуницировать.
🔵SQL — на уровне «встал ночью, написал запрос и снова спать». Серьезно, это проверим.
🔵 Python — pandas, matplotlib, numpy — все наше, все родное.

Будет круто
🔵 Знакомство с dbt — за это отдельно пожмем руку.

Что даем
🔵 Удаленку, гибкий график, крутые проекты и команду, которая знает, что делает.
🔵 Бюрократии нет, отпуск и больничные есть.

🔜 Здесь можно получить подробности и откликнуться

Пусть ваши графики говорят за вас
Бывало такое, что вы подготовили прекрасный, информативный отчет с наглядными графиками, а коллеги и руководство его не оценили?

Или сделали дашборд, а юзер так и считает в экселе, потому что не понял куда смотреть?

🔜 Тогда рекомендуем курс «Говорящие графики» Натальи Киселевой. Он стартует 10-го февраля, и на нем вы узнаете:
🔵 как визуализировать данные так, чтобы было не только красиво, но и понятно,
🔵 как и зачем добавлять сторителлинг в свои графики,
🔵 чем отличаются инструмент для визуализации и как с ними работать.

Курс пройдет онлайн, все подробности про тарифы и программу — на сайте и в TG-канале.

Бонус — дата-комикс от автора курса.☝🏻

Доказательство теоремы CAP — теперь с картинками!
Теорема CAP гласит, что распределенная система может отвечать только двум требованиям из трех: согласованная, доступная и устойчивая к фрагментации.

Почему так? Ответы в коротком иллюстрированном гайде по ссылке — ну, или у нас в посте, но без иллюстраций. Гайд не углубляется в тонкости, но знакомит с основными  понятиями.

🔜 Представим простую распределенную систему — два сервера, которые обмениваются данными друг с другом и с внешним клиентом. На них хранятся данные о значении некой переменной V.

У этой системы могут быть следующие свойства:
🔵 Согласованность (Consistency) — если клиент отправляет запись V = 1 на один сервер, то второй при чтении должен вернуть такое же значение. Если на одном сервере V = 1, а на втором все еще V = 0, то система не согласована.
🔵 Доступность (Availability) — оба сервера, если только никто не пролил на один из них чай, отвечают на запросы клиента на запись и чтение данных.
🔵 Устойчивость к фрагментации (Partition tolerance) — система продолжает работу, даже если какое-то количество сообщений от одного сервера не доходят до второго.

🔜 Наконец-то подходим к доказательству.
🔵 Если система устойчива к фрагментации и доступна, она не может гарантировать согласованность — рано или поздно возникнет ситуация, когда клиент отправит запись на один сервер, а до второго она не дойдет. Тогда один выдаст V = 1, а второй V = 0.
🔵 Чтобы обеспечить устойчивость и согласованность, системе придется пожертвовать доступностью — то есть отказаться вносить данные, если она не может гарантировать, что все ее узлы получат обновление.
🔵 Практически в любой реальной распределенной системе неизбежны потери данных между нодами. При этом, она, скорее всего, не упадет — то есть она будет устойчива к фрагментации. А если она устойчива к фрагментации, то мы возвращаемся к пункту 1.

🔜 Все так просто?
На самом деле нет. К каждому пункту из поста можно добавить звездочку и написать дополнение, которое все усложняет, но это уже не влезет в пост.

Пришло время рассказать про мою книгу по аналитике для руководителей

Мы с командой уже довольно долго над ней работаем, и вот, наконец-то, этот процесс движется к завершению.

Мы уже задизайнили обложку (да, на картинке она) и теперь приближаемся к тому, чтобы отправить тираж в печать.

Ребята из «Эксмо» — крутые. Они помогли нам сделать классный продукт, который скоро попадет на полки книжных магазинов. Мы много раз переписывали материал и в итоге получился труд, который позволяет собственникам или топ-менеджерам получше разобраться в том, что такое работа с данными, какие роли в этом процессе важны, для чего вообще нужна аналитика, и как она помогает расти бизнесу.

Интересно ли вам было бы полистать такую книгу?

🔜 @datakolya 🔜

Как ИИ помог игрокам в го стать лучше
Все возрастающее влияние ИИ не всегда делает жизнь лучше. Тут и регулярные судебные разбирательства из-за авторских прав, и уже не скрытые угрозы вытеснить людей с рынка труда, и исследования, которые доказывают, что слишком активное использование ИИ ведет к потере критического мышления.

Но не все так плохо. Иногда ИИ помогает, наоборот, раскрыть человеческий потенциал.

💬 В го играют уже больше 2000 лет. Неудивительно, что за все это время уровень игроков вышел на плато. Какими бы гибкими ни были правила игры, рано или поздно люди нащупают все возможные стратегии и комбинации.

Так было до 2016 года, когда DeepMind представила AlphaGo — ИИ, который смог обыграть профессиональных игроков в го. Поражение подстегнуло их к созданию новых креативных стратегий и помогло выйти с плато по уровню игры, которое тянулось аж с 1950-х годов.

Есть вероятность, что ИИ, который с каждым годом все умнее, однажды все-тки выйдет за границы людских возможностей. И тут уже догнать его не удастся даже самым лучшим игрокам. Но все равно история выглядит очень даже вдохновляюще: ИИ помог увидеть новые возможности в древней и, казалось бы, от начала и до конца изученной игре (насколько вообще можно изучить такую игру, как го).

Weekend Offer Analytics пройдет 1-2 марта

Устроиться в Яндекс за выходные — реально. Там как раз сейчас ищут крутых аналитиков с опытом работы от 2 лет на Python, готовых работать в офисном или гибридном режиме на территории России.

Подавайте заявку до 24 февраля, и всего за 2 дня пройдите все технические собеседования. После сможете пообщаться с одиннадцатью нанимающими командами и выбрать ту, которая покажется самой интересной. Если все сложится, офер дадут сразу.

🔜 Узнать подробности и зарегистрироваться.

Реклама. ООО "Яндекс". ИНН 7736207543. erid: CQH36pWzJqE5AYZMarvXGxaFHenYESMeNNtZj3xxZQRQxs

Нужен ли на самом деле мобильный BI?
На днях мы записывали подкаст с Иваном Вахмяниным из Visiology. Получился обстоятельный разговор про отечественный рынок BI, и историю Visiology услышать из первых уст было крайне интересно.

🔜 Среди прочего, Иван высказал интересную мысль о том, что несколько лет назад все носились идеей того, что BI должен быть в мобильном приложении, однако на практике почти никто не пользуется «мобильным BI».

Стало интересно узнать у вас. 👇🏻

Сергей Громов про Qlik, «Круги Громова» и BI-рынок в России
Если вы хоть как-то связаны с аналитикой и BI, скорее всего, про гостя нового выпуска вы хотя бы краем уха слышали.

И если не слышали про Сергея Громова, то про его исследование рынка российского BI «Круги Громова» — точно.

Вот рынок BI и обсудили:
🔵Какие риски несет (а какие не несет) использование ушедших из РФ BI-тулов в обход блокировок?
🔵Почему именно круги Громова и как вендоры BI относятся к этому проекту?
🔵Как дата-консалтинги зарабатывают деньги и какие навыки и знания нужны, чтобы успешно работать в этой сфере?

А еще про роль руководителя, сложности разработки своего продукта и отличия технологической компании от консалтинговой и продуктовой.

Смотреть: YouTube, VK Video
Слушать: Spotify, Apple Podcasts